池网科技 一、imo数学竞赛2020答题思路？
会做的认真做，不会的放到最后就行再做。应试是先要冷静，从简单到难的做。先拿下可以拿的题，再做摸恁两可的题，最后做难题。
在考试时你若碰到拿不准的题，你先选一个答案并做上记号，做其他的，回头再做他。 我个人参加比赛的经验只供参考 用来交流 1 题目解题中如果步骤多于10-20步 就要考虑是否思路有问题 2 反推答案，把选项带入题目中验证，这样4个选项验证一下就知道答案了 算什么 3 带入极端数据，这样很轻松就能筛除错误选项，再选择另一个以此类推 2，3次即可选出答案 4 答题中要找技巧，反常理的思考是很有必要的 特殊的辅助线设计，很少用到的证明定理，在竞赛中 经常是捷径。 能想到的就这么多 如果对你有一点点的帮助就好了 如果需要可以继续交流沟通 切！ 还有几天就要竞赛了。
你有书就快点看看书就真，没书就借书来看。看看前几届的竞赛题，若胸有成竹就行。
二、2016大数据竞赛
2016大数据竞赛：探索数据世界的未知领域
在信息爆炸的时代，大数据已经成为各行各业的关键词之一。为了更好地挖掘数据的潜力，推动科技创新与发展，各类大数据竞赛应运而生。2016年的大数据竞赛就是其中一次具有里程碑意义的比赛。
大数据竞赛的背景
大数据竞赛旨在鼓励参赛者利用数据挖掘、人工智能等技术手段，解决实际问题，提升数据处理能力和创新意识。2016年的大数据竞赛聚焦于数据分析、预测建模等方面，吸引了众多数据科学家、工程师和学术界的参与。
参赛团队和项目
2016年的大数据竞赛吸引了来自全球各地的参赛团队，他们的项目涵盖了金融、医疗、商业等不同领域。这些团队通过分析海量数据，发现了许多有价值的信息，并提出了创新的解决方案。
其中，一支名为“数据探索者”的团队凭借在数据清洗、特征工程和模型训练方面的出色表现荣获比赛冠军。他们利用深度学习技术，在给定数据集上取得了优异的预测效果，为竞赛带来了耀眼的光芒。
技术探索与创新
在2016年的大数据竞赛中，参赛团队们展现出了极大的技术探索精神和创新能力。他们利用机器学习算法、数据可视化工具等技术手段，从数据中挖掘出隐藏的规律，为企业决策和产品优化提供了有力支持。
比如，在金融领域，一些团队通过构建风险预测模型，帮助银行和投资机构降低交易风险，提升资产管理效率；而在医疗健康领域，另一些团队利用数据分析技术，实现了疾病早期检测和个性化治疗方案的制定。
成果与影响
2016年的大数据竞赛不仅仅是一场比赛，更是一次数据科学与技术创新的盛会。通过这次比赛，许多优秀的项目得到了发掘和推广，为相关行业带来了新的发展动力。
参赛团队们在技术探索和创新实践中，不仅提升了自身的数据分析能力，还为整个行业的发展贡献了力量。他们的成果不仅改变了企业的经营模式和决策方式，也为社会的进步和发展提供了新的思路和方向。
未来展望
随着大数据技术的不断进步和发展，大数据竞赛也将在未来扮演越来越重要的角色。我们相信，未来的大数据竞赛将会涌现出更多优秀的参赛团队和创新项目，为推动数字化转型和智能化发展助力。
同时，我们也期待在未来的竞赛中看到更多跨学科的技术融合和跨界合作，通过共同的努力和创新，探索数据世界的更多未知领域，为人类社会的可持续发展作出更大的贡献。
三、智慧城市竞赛思路图
智慧城市竞赛是当今社会中备受关注的话题之一，各地区和机构纷纷举办此类比赛以促进智慧城市建设的发展。要在智慧城市竞赛中脱颖而出，需要充分准备并制定合适的竞赛思路图。
制定智慧城市竞赛思路图的重要性
智慧城市竞赛思路图是参赛团队在比赛中的指导方针和策略计划，具有极其重要的作用。它有助于团队明确整体目标和具体任务，合理分工，高效协作，提高工作效率，确保最终成果的优秀表现。
智慧城市竞赛思路图应当充分考虑当前城市面临的挑战与需求，结合参赛团队的实际情况，科学制定可行的实施方案，并充分评估风险，制定对策，确保团队顺利完成比赛任务，展现出色的竞赛表现。
智慧城市竞赛思路图的要素
制定智慧城市竞赛思路图需包含以下关键要素：
- 目标明确：明确参赛团队的整体目标和细分目标，确保每个成员清楚自己的任务，有利于团队协作顺畅。
- 任务分工：合理分配参赛团队的工作任务，根据团队成员的专长和技能进行分工，充分发挥每个人的优势。
- 时间安排：制定严格的时间安排表，明确每个阶段的计划和时间节点，提高工作效率，保证按时完成各项任务。
- 资源统筹：合理调配各类资源，包括人力、物力、财力等，确保资源得到最大化利用，保障比赛顺利进行。
- 风险评估：充分评估比赛过程中可能出现的风险和问题，制定相应措施和预案，做好应对准备，保证团队能应对各种挑战。
智慧城市竞赛思路图的制定步骤
制定智慧城市竞赛思路图应当经过以下步骤：
- 调研分析：深入了解比赛要求和规则，调研当前智慧城市发展情况，分析参赛团队的实际情况和优势劣势，为制定思路图提供基础数据。
- 团队讨论：邀请参赛团队成员共同参与思路图的制定讨论，听取不同意见和建议，充分利用团队智慧，形成共识。
- 制定草案：根据调研和讨论结果，制定初步的思路图草案，包括目标、任务分工、时间安排、资源统筹、风险评估等内容，形成初步方案。
- 完善修改：将初步方案进行完善和修改，逐步完善细节，确保思路图的合理性和可行性，提出改进意见，达成最终协议。
- 执行落实：根据最终协议，组织团队执行思路图，按照要求完成各项任务，保质保量地完成比赛，取得优异成绩。
结语
智慧城市竞赛思路图的制定对于参赛团队的取得胜利至关重要。通过合理制定思路图，有效管理团队，合理分工协作，科学应对风险，可以帮助团队取得更好的竞赛成绩，展现智慧城市建设的创新力和实力。
四、物理实验竞赛有哪些新思路？
在物理实验竞赛中，新的思路可以包括使用新技术和新材料，设计和制造具有创新性的实验装置和设备，以及开展跨学科和多学科的研究，例如物理和化学、物理和生物等领域的交叉研究。此外，注重实验创新、理论创新和应用创新，也是提高竞赛水平的重要思路。
五、大数据建模思路？
你好，大数据建模是指对大量数据进行统计分析和模型建立的过程。其思路主要包括以下几个步骤：
1. 数据准备：收集、清洗、处理、存储大数据，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据探索：通过可视化工具和统计分析方法对数据进行探索，了解数据的分布、关联性、异常值等特征。
3. 变量选择：根据探索分析结果，选择对模型有影响的变量，构建变量集。
4. 模型选择：根据业务需求和数据特征，选择适合的模型，如线性回归、决策树、支持向量机等。
5. 模型训练：使用机器学习算法对模型进行训练，优化模型参数。
6. 模型评估：使用评估指标对模型进行评估，如准确率、召回率、F1-score等。
7. 模型应用：将训练好的模型应用于数据预测、分类、聚类等业务场景中。
8. 模型优化：根据实际应用情况，对模型进行优化，提高模型的精度和效率。
六、业务数据分析十大思路？
01 细分分析
细分分析是数据分析的基础，单一维度下的指标数据信息价值很低。
细分方法可以分为两类，一类是逐步分析，比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区；另一类是维度交叉，如：来自付费SEM的新访客。
细分用于解决所有问题。比如漏斗转化，实际上就是把转化过程按照步骤进行细分，流量渠道的分析和评估也需要大量的用到细分方法。
02 对比分析
对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值，通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。
常见的对比方法包括：时间对比，空间对比，标准对比。
时间对比有三种：同比，环比，定基比。
例如：本周和上周进行对比就是环比；本月第一周和上月第一周对比就是同比；所有数据同今年的第一周对比则为定基比。通过三种方式，可以分析业务增长水平，速度等信息。
03 漏斗分析
转化漏斗分析是业务分析的基本模型，最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现，比如一次使用app的时间超过10分钟。
漏斗帮助我们解决两方面的问题：
在一个过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们能在漏斗中看到，并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点。
在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程收到损害。
04 同期群分析
同期群（cohort）分析在数据运营领域十分重要，互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来分析哪些因素影响用户的留存。
同期群分析深受欢迎的重要原因是十分简单，但却十分直观。同期群只用简单的一个图表，直接描述了用户在一段时间周期（甚至是整个LTV）的留存或流失变化情况。
以前留存分析只要用户有回访即定义为留存，这会导致留存指标虚高。
05 聚类分析
聚类分析具有简单，直观的特征，网站分析中的聚类主要分为：用户，页面或内容，来源。
用户聚类主要体现为用户分群，用户标签法；页面聚类则主要是相似，相关页面分组法；来源聚类主要包括渠道，关键词等。
例如：在页面分析中，经常存在带参数的页面。比如：资讯详情页面，商品页面等，都属于同一类页面。简单的分析容易造成跳出率，退出率等指标不准确的问题，通过聚类分析可以获取同类页面的准确数据用于分析场景。
06 AB测试
增长黑客的一个主要思想之一，是不要做一个大而全的东西，而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。快速验证，那如何验证呢？主要方法就是AB测试。
比如：你发现漏斗转化中中间有漏洞，假设一定是商品价格问题导致了流失，你看到了问题-漏斗，也想出了主意-改变定价。但主意是否正确，要看真实的用户反应，于是采用AB测试，一部分用户还是看到老价格，一部分用户看到新价格，若你的主意真的管用，新价格就应该有更好的转化，若真如此，新价格就应该确定下来，如此反复优化。
07 埋点分析
只有采集了足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。
通过分析用户行为，并细分为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，数据简单，采用无埋点技术实现自助埋点，即可以提高数据分析的实效性，需要的数据可立即提取，又大量减少技术人员的工作量，需要采集更丰富信息的行为。
如：重度交互（注册，邀请好友等）和交易事件（加购物车，下订单等）则通过SDK批量埋点的方式来实施。
08 来源分析
流量红利消失，我们对获客来源的重视度极高，如何有效的标注用户来源，至关重要。
传统分析工具，渠道分析仅有单一维度，要深入分析不同渠道不同阶段效果，SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析，得出不同区域的获客详细信息，维度越细，分析结果也越有价值。
09 用户分析
用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。
可将用户活跃细分为浏览活跃，互动活跃，交易活跃等，通过活跃行为的细分，掌握关键行为指标；通过用户行为事件序列，用户属性进行分群，观察分群用户的访问，浏览，注册，互动，交易等行为，从而真正把握不同用户类型的特点，提供有针对性的产品和服务。
用户画像基于自动标签系统将用户完整的画像描绘清晰，更有力的支撑运营决策。
10 表单分析
填写表单是每个平台与用户交互的必备环节，优秀的表单设计，对转化率的提升起到重要作用。
用户从进入表单页面之时起，就产生了微漏斗，从进入总人数到最终完成并成功提交表单人数，这个过程之中，有多少人开始填写表单，填写表单时，遇到了什么困难导致无法完成表单，都影响最终的转化效果。
七、报表数据分析思路？
1. 报表数据分析的思路是需要先了解数据来源、数据类型、数据量等基本信息，然后进行数据清洗和处理，接着进行数据可视化和分析，最后得出结论。2. 数据清洗和处理是为了保证数据的准确性和一致性，避免数据分析时出现错误。数据可视化和分析可以帮助我们更直观地了解数据的特点和规律，从而得出结论。3. 在进行报表数据分析时，还需要注意数据的可靠性和有效性，以及分析结果的可性和可操作性。同时，也需要不断学习和更新数据分析技能，以提高分析效率和准确性。
八、数据驱动业务发展思路？
思路从数据“驱动决策”到同时驱动“业务自动化执行”
在技术如此强大，数据如此丰富的今天，数据驱动决策已有一定局限性。因为“好的决策”不仅依赖于高质量的统计分析报告，更依赖于报告使用者的能力，需要具备特定经验的人依据报告的内容去发现规律，从而进行决策。
九、大数据平台运营思路？
大数据平台面对很多服务器以及部署的很多大数据组件和服务
对集群进行完善的管理和监控可以提高数据平台的稳定性。
十、行业数据分析思路？
行业数据分析是指对某个特定行业的各种数据资源进行收集、分析和解读，以深入理解行业发展趋势、市场竞争情况、消费者需求等方面的动态及规律。下面是行业数据分析的基本思路：
确定研究目标：明确研究的具体目的和问题，例如探究某一行业的市场规模、消费者需求、竞争格局等。
收集数据资源：通过采取各种数据收集方法，包括调查问卷、统计资料、行业报告、监测数据等，收集与研究目标密切相关的数据资源。
数据预处理：对收集到的数据进行清洗、整理、加工等预处理，并筛选出有效数据，为后续分析做好数据准备工作。
数据分析：根据研究目标和问题，运用适当的数据分析方法，例如描述性统计、回归分析、因子分析、主成分分析等，对数据进行深入分析，挖掘数据背后的信息和潜在规律。
结果解释：将数据分析结果进行解释和表达，提出针对性的行业建议和意见，并结合实际情况进行解释和说明，使分析结果更具说服力和可操作性。
结果呈现：将数据分析结果以图表、报告等形式进行呈现，直观地展示研究结论和数据趋势，并为相关人员提供决策支持。
总之，行业数据分析需要遵循严谨的方法和流程，全面深入地了解行业情况并透过数据看见问题，为企业的发展提供重要依据和决策参考。
