泰迪杯数据分析技能赛

项目背景

基于数据分析与机器学习方法， 针对实际业务数据开展数据处理、 特征分析及预测建模任务， 探索数据驱动的问题解决方案。

分析目标

围绕数据特征探索、模型构建以及结果评估， 完成从数据预处理到模型分析的完整流程。 主要解决： 1. 数据是否存在规律？ 2. 如何提取关键影响因素？ 3. 如何建立有效预测模型？

数据分析流程

模型分析与结果

获奖展示

我的工作

负责比赛数据预处理、特征分析及模型构建工作。

1. 使用Python完成数据读取、缺失值处理、异常值检测及数据标准化。
2. 基于数据特征进行探索性分析，挖掘变量之间的关联关系。
3. 使用机器学习算法完成预测模型构建，并通过Accuracy、Precision、Recall、F1-Score评估模型效果。
4. 输出数据分析结论，为业务问题提供数据支持。

项目成果

获得泰迪杯数据分析技能赛全国三等奖。 完成从数据处理、特征工程到模型分析的完整流程， 提升了基于数据驱动的问题分析与解决能力。