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练习赛丨用「二分类算法」破解银行营销之道

2018-12-28 19:00 小科

数据科学难。难在学习路径,更难在实际应用。


科赛举办了很多数据竞赛,这些竞赛大多是由企业抛出实际问题,再从几百、几千位数据分析师的答案中找出最优解。


我们问了很多在竞赛中获奖的数据分析师,想问问他们怎样学习才能又快又稳


@陈方舟

同盾声纹识别大赛No.1

我主要是通过自学公开课、参加数据比赛、阅读论文这三种方式学习,比赛是个很好的实践机会,也是证明自己实力的机会。


@沈涛

同盾声纹识别大赛No.3、生物特征识别大赛No.2

多实验,多看报,多刷paper,多睡觉。


@路婵

生物特征识别大赛No.1、同盾声纹识别大赛Top5

多看论文,对非常相关的算法进行复现,理论并行实践。竞争使人进步,在和很多优秀参赛者竞争的过程中能够学到更多领域的知识。


大神们的学习方法并不完全相同,但他们都提到了一点:在实践中学习


我们也很快将这样的理念传达给了科赛社区的用户们,大家跃跃欲试,还有很多用户想知道二分类场景的落地应用。


满足你!我们这就办一场二分类的练习赛。


这场比赛适合你吗


当然,我们举办这场比赛的初衷并不是让它当一个“万金油”,它只适合一部分人。


如果你是机器学习新手,对以下算法有一定了解:

  • 逻辑回归

  • 支持向量机

  • K近邻

  • 决策树等


并且,你希望稳健并相对快速地提升自己的能力,那么,你就是这场二分类练习赛的完美受众。


比赛主题



银行业务非常多,但和我们广大吃瓜群众最相关的毫无疑问就是电话营销


银行的销售人员总是不厌其烦地打电话给你,但站在他们背后的,逐渐从人变成了AI


也许是几年前,你从该银行办了一张储蓄卡,从此后台开始积累你的行为数据。渐渐地,他们编织了一张庞大的信息网。


机器学习便通过这些大数据进行预测:

A类人喜欢稳健性产品,可以推荐定期理财;B类喜欢险中求胜,或许他们投资股票、贵金属的可能性更高...



本次练习赛,便是通过现有的银行信息数据建立模型,预测客户订购“定期存款”业务的可能性,从而帮助银行更有针对性地制定营销策略、提高产品订购率。


报名链接

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你将收获



举办了这么多练习赛,我深知打练习赛并不轻松,你可能要查阅大量英文资料,要在室友看综艺、吃鸡时埋头敲代码,要在结束加班的深夜重新打开电脑调参。

但我有信心,你牺牲了什么,就一定会在另一处得到礼物


完成这场比赛后,你将收获:


1、提升对“结构化数据”的处理能力

很多问题都需要对结构化数据进行处理,如统计问卷、表单等的数据,也许未来,你要经常和它打交道,不如现在就K.O.它吧。


2、加深对“算法模型”的理解

目前,没有一个算法能够适应所有问题,由此催生了各有长处的算法模型,如逻辑回归、SVM、决策树等。清楚了解每个模型的特点并加以熟练运用是能力提升的一大关键。


3、理解算法模型在“现实应用场景的落地”

对于大多数人,“纸上谈算法”是一种低效学习,难以切换到实际场景。本次练习赛直接将算法模型和现实应用场景相连接,为你未来的工作添砖加瓦。


4、为进一步在算法领域进阶,打下“夯实基础”

在实践中学习,优点除了“快”,最重要的是“稳”,它考察的是你的知识体系,而非单个知识点,这样打下的技术基础远远比只看参考书要稳固。


纪念品福利


开源精神是融于开发者骨子里的自豪,科赛也很敬佩这群人。我们也准备了一些小小的纪念品,想送给在社区开源分享的参赛者们,是你们,推动这个世界更加美好。

图为:科赛社区文化衫


那么来到赛场,我们一起进步吧。



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点击“阅读原文”也可直接跳转比赛报名页面哦。

 
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