更新时间：2023-4-6相关链接【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】C题泰迪内推平台招聘与求职双向推荐系统构建建模及python代码详解问题一【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】C题泰迪内推平台招聘与求职双向推荐系统构建建模及python代码详解问题二【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】C题泰迪内推平台招聘与求职双向推荐系统构建建模及python代码详解问题三【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】C题泰迪内推平台招聘与求职双向推荐系统构建建模及python代码详解问题四1题目一、问题背景在新时代背景下，随着大学生毕业人数不断增加，大学生求职问题已成为广泛关注的社会热点。
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需要解决的问题1.请对附件中的训练数据（order_train1.csv）进行深入地分析，可参照但不限于下述主题。（1） 产品的不同价格对需求量的影响；（2） 产品所在区域对需求量的影响，以及不同区域的产品需求量有何特性；（3） 不同销售方式（线上和线下）的产品需求量的特性；（4） 不同品类之间的产品需求量有何不同点和共同点；（5） 不同时间段（例如月头、月中、月末等）产品需求量有何特性；（6） 节假日对产品需求量的影响；（7） 促销（如618、双十一等）对产品需求量的影响；（8） 季节因素对产品需求量的影响。2.基于上述分析，建立数学模型，对附件预测数据（predict_sku1.csv）中
需要解决的问题1.请对附件中的训练数据（order_train1.csv）进行深入地分析，可参照但不限于下述主题。（1） 产品的不同价格对需求量的影响；（2） 产品所在区域对需求量的影响，以及不同区域的产品需求量有何特性；（3） 不同销售方式（线上和线下）的产品需求量的特性；（4） 不同品类之间的产品需求量有何不同点和共同点；（5） 不同时间段（例如月头、月中、月末等）产品需求量有何特性；（6） 节假日对产品需求量的影响；（7） 促销（如618、双十一等）对产品需求量的影响；（8） 季节因素对产品需求量的影响。2.基于上述分析，建立数学模型，对附件预测数据（predict_sku1.csv）中
9.13时间充分，看到网上也没有泰迪杯相关的详细文章，就想花时间记录一下我自己当时的过程，也为后面想参加的同学铺下道路。 泰迪杯我们最终的成绩是国奖一等奖，入围国特答辩，可能因为没有答辩经验，最终止步国一。先给大家看下当时的成果和作品： 这是两个月的成果，最初我们三个朋友，可以说是一点都不懂的，甚至专业都不学这些，看到题目后，靠着从零自学一步步走到最后。 通过这个时间可以看到挑战赛，从开题到全部数据公布这段时间接近两个月，我认为这两个时间从零准备，是完全足够的。只要不浪费这段时间，去查题目的各种资料，做好数据的预处理，准备好数据的各种分析方法，尝试基础的模型，以及熟
9.13时间充分，看到网上也没有泰迪杯相关的详细文章，就想花时间记录一下我自己当时的过程，也为后面想参加的同学铺下道路。 泰迪杯我们最终的成绩是国奖一等奖，入围国特答辩，可能因为没有答辩经验，最终止步国一。先给大家看下当时的成果和作品： 这是两个月的成果，最初我们三个朋友，可以说是一点都不懂的，甚至专业都不学这些，看到题目后，靠着从零自学一步步走到最后。 通过这个时间可以看到挑战赛，从开题到全部数据公布这段时间接近两个月，我认为这两个时间从零准备，是完全足够的。只要不浪费这段时间，去查题目的各种资料，做好数据的预处理，准备好数据的各种分析方法，尝试基础的模型，以及熟
前言继续上一片数据预处理进行续写，利用预处理之后的数据进行数据分析并且解决问题一相关的问题。问题一主要目的是让研究各种因素对于需求量的影响，然后找到确定影响需求量的主要因素并且进行数据分析和主要特征抽取。对于问题提出的八个小问，可以以具体几个问题进行分析，后续都可以采用一样的分析流程1.不同变量之间的线性相关性分析根据上图可以得到销售总价与需求量有0.85的相关，线上销售与所在地区0.64的相关，销售产品类型与销售量有0.1相关线下与所在地区-0.64相关。整体上需求量主要和产品价格，产品销售总价，是否工作日，产品大类等存在显著的线性相关关系1.产品价格对需求的影响根据上面的相关性分析已经可以
A题和B题我们小组都做了，最终A题二等奖，B题一等奖。总结写在最前面，泰迪杯技能赛不像数学建模比赛，所有的问题具有引导性，但一天完成建模和论文也不是一件容易的事，如果想要通过Python实现分析，需要对pandas，numpy，matplotlib，pyecharts等相关的库非常熟悉，以下是我们小组对于B题的部分代码实现。任务一数据探索与清洗分别对短期客户产品购买数据“short-customer-data.csv”（简称短期数据）和长期客户资源信息数据的训练集“long-customer-train.csv”（简称长期数据）进行数据探索与清洗。任务1.1数据探索与预处理(1)探索短期数据各
【第十一届泰迪杯B题产品订单的数据分析与需求预测】第二大问代码分享+解题思路（EDA数据再探索+LightGBM模型）写在前面：拖了这么长时间，一方面是我在找实习面试准备、另一方面是在做第二问的过程中，我始终坚持要做出真实的、负责的、优秀的作品，为此我查阅了很多资料，做了很多实验我做了很多工作，尝试了很多模型，有LSTM、传统的Arima等等、写了很多代码，看到很多粉丝私信问我什么更新第二题我也很着急，还有粉丝给我展示了他买的其他博主的作品，真就两块儿代码，还不能运行，这不纯纯骗人嘛！！，所谓失败乃是成功它娘，经过无数次尝试失败，最后终于做出来了，选择了LGBM模型并且预测效果很好！我将我
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