2024年第三届钉钉杯大数据竞赛初赛将于7月26日正式开赛，近期不少伙伴都在关注钉钉杯大数据竞赛到底难度如何？其实钉钉杯大数据竞赛整体难度适中，也适合各种基础的学生参加
主要有以下几点：赛题方向与数学建模一致钉钉杯是数据科学类竞赛，主要考察机器学习方面相关技能，主要分为数据分析和数据挖掘两大赛道，和数学建模竞赛相比，数据科学竞赛核心不是论文撰写为主要依据，而是是使模型泛化能力的优劣性，与解决方案匹配的完整代码、创新性等
和数学建模国赛C类题型吻合，钉钉杯中得到锻炼，国赛相当于就拿下了入场券资格赛题难度低于主流大数据竞赛因考虑到目前很多大数据竞赛由于门槛较高，对一些新手极其不友好
所以为了激起同学们对大数据学习的兴趣以及热情，让更多的同学参与进大数据竞赛，钉钉杯大数据竞赛会在赛题难度上低于其他主流的大数据竞赛!赛制与数学建模相同大赛分为初赛、复赛和决赛三个阶段，每只队伍自由选择A、B赛题的其中一个进行比赛，其中初赛和复赛均要求参赛者在规定时间内根据问题提交一份论文对项目进行说明;决赛要求参赛者进行线上答辩，竞赛是基于大数据分析处理进行相关建模
备赛提供学习资源提供历年真题、优秀论文及等学习材料，为参赛者提供了充分的备赛资源
组委会还为参赛同学准备了赛前培训课程及公益讲座等培训学习资料，有助于0基础的同学进行系统学习
获奖率高钉钉杯大数据竞赛的获奖率高达50%
相比较国赛、美赛来看，拿奖会更容易一些，决赛还有千元奖金可拿
即使未进入复赛也有机会获得奖项，这样的设置鼓励了更多学生积极参与
赛事含金量一般认定为国赛，属于国家级竞赛，但不同的学校认定标准不同，具体情况请咨询自己学校的相关负责老师
证书盖内蒙古创新教育学会、内蒙古基础教育研究院、钉钉(中国)信息技术有限公司三个章，在国内高校中是作为保研、综合测评、创新奖学金等评定竞赛之一，也可以丰富简历，面试直通车、大厂 offer的敲门砖
钉钉杯大数据竞赛基本参赛流程常规线路一般是:数据清洗->特征挖掘/特征工程 ->搭建模型->训练模型->给出预测 ->提交论文及结果
钉钉杯大数据挑战赛赛题方向为数据分析和数据挖掘俩大类
题目来自国内大数据资深专家、企事业单位实际应用场景应用题目
数据挖掘和数据分析的相似之处：数据挖掘和数据分析都是对数据进行分析、处理等操作进而得到有价值的知识
都需要懂统计学，懂数据处理一些常用的方法，对数据的敏感度比较好
数据挖掘和数据分析的联系越来越紧密，很多数据分析人员开始使用编程工具进行数据分析，如SAS、R、SPSS等
而数据挖掘人员在结果表达及分析方面也会借助数据分析的手段
二者的关系的界限变得越来越模糊
数据挖掘和数据分析的相似之处：数据挖掘和数据分析都是对数据进行分析、处理等操作进而得到有价值的知识
都需要懂统计学，懂数据处理一些常用的方法，对数据的敏感度比较好
数据挖掘和数据分析的联系越来越紧密，很多数据分析人员开始使用编程工具进行数据分析，如SAS、R、SPSS等
而数据挖掘人员在结果表达及分析方面也会借助数据分析的手段
二者的关系的界限变得越来越模糊
数据挖掘数学预备知识概率论：支撑整个数据挖掘算法和机器学习算法的数学基础，要熟悉常见的一些概率分布
矩阵论：线性代数中对数据挖掘最有用的部分，还有一些线性空间相关知识也很重要
信息论：将信息和数学紧密连接在一起并完美的表达的桥梁，需要掌握信息熵、信息增益等相关知识
统计学：数据分析最早的依赖基础，通常和概率论一起应用，现在的机器学习和数据挖掘很多都是基于统计的，常见的均值、方差、协方差等都要熟练掌握
编程基础数据挖掘需要一定的编程基础，因为要实现模型以及数据的处理很多工作都是需要程序来进行的，数据挖掘常用的编程语言如下：SQL：数据库的熟练使用是任何数据挖掘人员必不可少的技能
C++ ：有很多的标准模板库以及机器学习模型库进行调用可以方便编程实现
Python：对字符串处理有极大的优势，是解释型语言，实现简单，而且有很多开源的机器学习模型库的支持，可处理大规模数据
Matlab：拥有强大的矩阵运算，也是解释型语言，有很多发展较成熟库可以直接调用，支持数据结果的可视化表示，但是处理数据量有限
R：近年兴起的数据分析编程语言，数据可视化做的比较好，语法简单，学习成本很低，很多非程序设计人员都可以数量掌握
Java：使用范围最广的编程语言，有很多社区进行交流，进行编程实现具有灵活高效的特点，不足之处就是实现功能的代码量较大（相对于其他数据挖掘编程语言）
Scala: 一种具有面向对象风格、函数式风格、更高层的并发模型的编程语言
同时Scala是大数据处理平台Spark的实现语言
数据挖掘的模型知识机器学习和数据挖掘是紧密相关的，要进行数据挖掘需要掌握一些机器学习所用的方法和模型知识，通过模型的训练可以得到处理数据的最优的模型
数据挖掘常用的模型如下：监督学习模型: 决策树、贝叶斯方法、神经网络 、支持向量机（SVM）、集成学习分类模型等无监督学习模型：K-means聚类、层次聚类方法、基于密度的聚类、谱聚类半监督学习：Multi-view algorithm(多视角算法)、Graph-Based Algorithms(基于图的算法)文本处理模型：分词模型、TF-IDF模型、LDA模型数据分析数学和专业的预备知识概率论：数据分析的重要数学基础，要熟悉常见的一些概率分布
统计学：数据分析最早的依赖基础，通常和概率论一起应用，数据分析要掌握常见的均值、方差、协方差等
心理学：数据分析往往要结合不同的学科知识进行分析，在数据分析的过程中，要结合用户的心理进行结果的调整和分析
专业知识：一般来说，数据分析人员是对某一特定领域进行分析，这就要求分析人员具备一定的行业的专业知识
使用数据分析软件SPSS:功能非常强大非常专业的数据统计软件，界面友好，输出结果美观漂亮
SPSS软件具有信息的采集、处理、分析进行全面评估和预测等功能
包含广义线性混合模型、自动线性模型、一个统计网页入口portal和直复营销direct marketing功能
SAS: 是一个模块化、集成化的大型应用软件系统，由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等
Excel:办公套件中最能胜任数据分析的软件，简单实用
Sql:非计算机专业的数据分析人员要操作数据必备的数据库语言
R: 近年兴起的数据分析编程语言，数据可视化做的比较好，语法简单，学习成本很低，很多非程序设计人员都可以数量掌握
数据分析模型选取数据分析人员可以借助一些现场的分析软件进行分析，这些软件集成了一些良好的分析模型，可以根据自己的实际应用场景进行合适的模型选择
基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等
高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等
7月份数模人都在打的钉钉杯大数据建模竞赛7月份接下来数模人人都在打的由阿里巴巴钉钉举办的钉钉杯大数据建模挑战赛，认可度高，综测加分有保障，大厂面试敲门砖，赛题主要包含数据挖掘和数据分析两大类，数模国赛与美赛中C题每年选题占比最大的大数据题型，涉及建模中常用到的数据预处理、神经网络、机器学习和深度学习算法，决策树等等，都是和大数据相关知识紧密相连的，作为国赛前大型热身练手的绝佳机会
大赛官网：http://www.nmmcm.org.cn/match_detail/33证书样式