學習資源
學習手冊：
賽事詳情：
共有三個部分的競賽
1）端午假期a城市交通網路擁堵識別及緩堵策略研究
需要具有從經緯度對映到路段的能力
2）a城市巡遊車與網約車與運營特徵對比分析
主要是對計程車和網約車的分布之類的對比，相對於第乙個賽題難度稍小
3）創意題
【城市巡遊車與網約車運營特徵對比分析】
【賽題說明】
計程車作為城市客運交通系統的重要組成部分，以高效、便捷、靈活等優點深受居民青睞。計程車每天的運營中會產生大量的上下車點位相關資訊，對這些資料進行科學合理的關聯和挖掘，對比在工作日以及休息日、節假日的計程車資料的空間分布及其動態變化，對計程車候車泊位、管理排程和居民通勤特徵的研究具有重要意義。
【賽題任務】
參賽者需依據賽事方提供的計程車（包括巡遊車和網約車）gps和訂單資料，
二是根據巡遊車和網約車的時空運營特徵，並嘗試對巡遊車與網約車的融合發展提出相關建議。在分析過程，參賽者必須用到但不侷限於提供的資料，可自行加入自有資料進行參賽，但需說明自帶資料**並保證資料合法合規使用。
在下面資料分析軟體中，r、sas、spss和stata在數學領域使用的較多，sql和pyhton在計算機領域使用的較多。在網際網路企業sql和python是最為常見的資料處理和分析軟體。
由於本次賽題的資料字段眾多，有經緯度、日期和訂單等複雜型別，因此比較建議使用python軟體進行分析，實現起來比較快速。當然如果想使用r或者sql來做資料處理也是可以的，但可能會更加費事一些
我們日常生活中充滿了各類資料，也有多種資料型別劃分方法：
不同型別的資料會有不同的資料儲存方法和統計方法，也需要不同型別的視覺化方法來完成。
資料視覺化方法有非常多種，具體可以根據資料型別、對比方法和展示方法進行細分：
（1）描述性資料分析
描述性資料分析（descriptive data analysis，dda）屬於比較初級的資料分析，常見的分析方法包括對比分析法、平均分析法、交叉分析法等。描述性統計分析要對調查總體所有變數的有關資料做統計性描述，主要包括資料的頻數分析、資料的集中趨勢分析、資料離散程度分析、資料的分布、以及一些基本的統計圖形。
離散程度的描述性統計量
分布形態的描述性統計量
（2）探索型資料分析
探索性資料分析（exploratory data analysis，eda）主要的工作是：對資料進行清洗，對資料進行描述（描述統計量，圖表），檢視資料的分布，比較資料之間的關係，培養對資料的直覺，對資料進行總結等。
探索性資料分析（eda）與傳統統計分析（classical analysis）的區別：
傳統的統計分析方法通常是先假設樣本服從某種分布，然後把資料套入假設模型再做分析。但由於多數資料並不能滿足假設的分布，因此，傳統統計分析結果常常不能讓人滿意。
探索性資料分析方法注重資料的真實分布，強調資料的視覺化，使分析者能一目了然看出資料中隱含的規律，從而得到啟發，以此幫助分析者找到適合資料的模型。「探索性」是指分析者對待解問題的理解會隨著研究的深入不斷變化。
（3）驗證型資料分析
驗證型資料分析（confirmatory data analysis, cda）根據資料樣本所提供的證據，肯定還是否定有關總體的宣告。
假設驗證的基本流程：
DCIC 資料分析學習 0 準備工作
學習主題 學習目標 資料分析 資料分析介紹 資料分析軟體 資料分析與資料型別 資料分析與視覺化方法 資料分析流程 描述型資料分析 集中趨勢的描述性統計量 離散程度的描述性統計量 分布形態的描述性統計量 探索型資料分析 驗證型資料分析 演算法分析真實場景 a城市巡遊 與網約 運營特徵對比分析 賽題簡介...
Spark高階資料分析
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資料分析高階之路
近年來，資料分析大熱，各大培訓資料分析的課程如雨後春筍一般。那我們今天就來從乙個資料分析的工具出發，系統學習資料分析的相關課程。要學資料分析之前，至少要了解一下，做乙個資料分析師，到底需要哪些技能吧。事實上，學習任何技能都是這樣，以對應的崗位所需的技能來作為自己學習的嚮導，總歸是沒錯的。抗疫情，共成...