2022帆软BI数据分析大赛重磅来袭!瓜分20W奖金!

2024-04-28 11:38

本文主要是介绍2022帆软BI数据分析大赛重磅来袭!瓜分20W奖金!,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

近期看到 2022 帆软 BI 数据分析大赛,感觉非常不错,我建议所有喜欢数据分析,想学数据分析的朋友都报名参加,理由非常直接:

  • 免费报名,报表实战锻炼能力

  • 主办方贴心提供工具、数据源

  • 结识到各行业的数据精英同行

  • 专属导师答疑 + 4 场直播贯穿全程

  • 赢取求职内推权益,助力你的职业发展

  • 40W 助学基金 + 奖项权益等你来拿

越早报名,你就越多时间准备,更多详情请查看下方的介绍。

98801f02aef8b9ea066ecc59d2373ceb.png

fe9c4861f72a093c203b68f76af58e42.png

95757267cae55dbc11de6db44c75cee4.png

53af88f7d1d28e3780a805469db48c29.png

75567911d325a6891b1ff9a71b3dc963.png

点击下方的 “阅读原文”,也可以报名喔↓↓↓

这篇关于2022帆软BI数据分析大赛重磅来袭!瓜分20W奖金!的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/943165

相关文章

Python:豆瓣电影商业数据分析-爬取全数据【附带爬虫豆瓣,数据处理过程,数据分析,可视化,以及完整PPT报告】

**爬取豆瓣电影信息,分析近年电影行业的发展情况** 本文是完整的数据分析展现,代码有完整版,包含豆瓣电影爬取的具体方式【附带爬虫豆瓣,数据处理过程,数据分析,可视化,以及完整PPT报告】   最近MBA在学习《商业数据分析》,大实训作业给了数据要进行数据分析,所以先拿豆瓣电影练练手,网络上爬取豆瓣电影TOP250较多,但对于豆瓣电影全数据的爬取教程很少,所以我自己做一版。 目

win7下安装Canopy(EPD) 及 Pandas进行python数据分析

先安装好canopy,具体安装版本看自己需要那种,我本来是打算安装win764位的,却发现下载总是出现错误,无奈只能下载了32位的! https://store.enthought.com/downloads/#default 安装好之后,参考如下连接,进行检验: 之后再根据下面提供的连接进行操作,一般是没问题的! http://jingyan.baidu.com/article/5d6

「大数据分析」图形可视化,如何选择大数据可视化图形?

​图形可视化技术,在大数据分析中,是一个非常重要的关键部分。我们前期通过数据获取,数据处理,数据分析,得出结果,这些过程都是比较抽象的。如果是非数据分析专业人员,很难清楚我们这些工作,到底做了些什么事情。即使是专业人员,在不清楚项目,不了解业务规则,不熟悉技术细节的情况下。要搞清楚我们的大数据分析,这一系列过程,也是比较困难的。 我们在数据处理和分析完成后,一般来说,都需要形成结论报告。怎样让大

ACM东北地区程序设计大赛

不得不说随着参赛级别的提高,题目真的是越来越难啊,不过队长真是给力啊,在我们三个共同努力之下拿下了地区赛三等奖,哈哈我们可是大一唯一一只获奖队,终于在这次比赛打败了田大神。。。大神是失手了,俺和他差距还是挺大的。。。队友陈彤马上要去服兵役了,他说这是我们送给他最好的离别礼物,希望那家伙在部队好好干,以后谁干揍我!!!东北地区赛结束后,今年已经估计没机会参加亚洲区比赛了,赶紧补高数和线数啊!!别挂了

结合Python与GUI实现比赛预测与游戏数据分析

在现代软件开发中,用户界面设计和数据处理紧密结合,以提升用户体验和功能性。本篇博客将基于Python代码和相关数据分析进行讨论,尤其是如何通过PyQt5等图形界面库实现交互式功能。同时,我们将探讨如何通过嵌入式预测模型为用户提供赛果预测服务。 本文的主要内容包括: 基于PyQt5的图形用户界面设计。结合数据进行比赛预测。文件处理和数据分析流程。 1. PyQt5 图形用户界面设计

上海大学《2022年836+915自动控制原理真题及答案》 (完整版)

Part1:2022年上海大学真题题目 学硕836 专硕915 Part2:2022年上海大学真题答案 学硕836 专硕915

使用AI大模型进行企业数据分析与决策支持

使用AI大模型进行企业数据分析与决策支持已成为现代企业管理的重要趋势。AI大模型凭借其强大的数据处理能力和智能分析功能,能够为企业提供精准、高效的数据分析服务,进而支持企业的决策过程。以下是使用AI大模型进行企业数据分析与决策支持的具体方式和优势: 一、AI大模型在数据分析中的应用 超级数据处理能力 海量数据处理:AI大模型能够同时处理海量数据,包括结构化数据、非结构化数据等,满足企业大规模

AIGC与数据分析融合,引领商业智能新变革(TOP企业实践)

AIGC与数据分析融合,引领商业智能新变革(TOP企业实践) 前言AIGC与数据分析融合 前言 在当今数字化时代,数据已成为企业发展的核心资产,而如何从海量数据中挖掘出有价值的信息,成为了企业面临的重要挑战。随着人工智能技术的飞速发展,AIGC(人工智能生成内容)与数据分析的融合为企业提供了新的解决方案。 阿里巴巴作为全球领先的科技公司,一直致力于探索和应用前沿技术,以提升企业

技术培训 | 大数据分析处理与用户画像实践|预告

主题: 大数据分析处理与用户画像实践 时间: 5 月 11 日 20:00 —— 21:30 地点: QingCloud 技术分享群,文末有二维码。 讲师: 孔淼 诸葛io 创始人 & CEO 90 后连续创业者,曾任 37degree CTO ,在任 37degree CTO 期间,孔淼曾带领团队服务 CCTV 、海尔、聚美优品、宝马等知名企业,对大数据分析的技术与行业有深厚的理解

用ACF和PACF计算出一堆数据的周期个数以及周期时长,数据分析python

具体步骤 1使用ACF和PACF:可以通过查看ACF图中的周期性峰值,找到数据中的周期性。如果ACF图在某个滞后期处出现显著的正相关峰值,并且这种模式在多个滞后周期中重复出现,这就是周期性信号的特征。而PACF则可以帮助确定延迟的直接影响。 2找周期数和周期长度:周期的时长可以通过ACF中第一个显著的峰值(排除滞后期为0时的峰值)来确定,而周期的个数则可以通过分析整个序列中的周期性重复次数来估计