【资料】阿里巴巴大数据竞赛介绍汇编
阿里巴巴大数据之路——数据技术篇
阿⾥巴巴⼤数据之路——数据技术篇⼀、整体架构 从下⾄上依次分为数据采集层、数据计算层、数据服务层、数据应⽤层 数据采集层：以DataX为代表的数据同步⼯具和同步中⼼ 数据计算层：以MaxComputer为代表的离线数据存储和计算平台 数据服务层：以RDS为代表的数据库服务（接⼝或者视图形式的数据服务） 数据应⽤层：包含流量分析平台等数据应⽤⼯具⼆、数据采集（离线数据同步） 数据采集主要分为⽇志采集和数据库采集。
⽇志采集暂略（参考书籍原⽂）。
我们主要运⽤的是数据库采集（数据库同步）。
通常情况下，我们需要规定原业务系统表增加两个字段：创建时间、更新时间（或者⾄少⼀个字段：更新时间） 数据同步主要可以分为三⼤类：直连同步、数据⽂件同步、数据库⽇志解析同步 1.直连同步 通过规范好的接⼝和动态连接库的⽅式直接连接业务库，例如通过ODBC/JDBC进⾏直连 当然直接连接业务库的话会对业务库产⽣较⼤压⼒，如果有主备策略可以从备库进⾏抽取，此⽅式不适合直接从业务库到数仓的情景 2.数据⽂件同步 从源系统⽣成数据⽂本⽂件，利⽤FTP等传输⽅式传输⾄⽬标系统，完成数据的同步 为了防⽌丢包等情况，⼀般会附加⼀个校验⽂件，校验⽂件包含数据量、⽂件⼤⼩等信息 为了安全起见还可以加密压缩传输，到⽬标库再解压解密，提⾼安全性 3.数据库⽇志同步 主流数据库都⽀持⽇志⽂件进⾏数据恢复（⽇志信息丰富，格式稳定），例如Oracle的归档⽇志 （数据库相关⽇志介绍，参考：） 4.阿⾥数据仓库同步⽅式 1）批量数据同步 要实现各种各样数据源与数仓的数据同步，需要实现数据的统⼀，统⼀的⽅式是将所有数据类型都转化为中间状态，也就是字符串类型。
以此来实现数据格式的统⼀。
产品——阿⾥DataX：多⽅向⾼⾃由度异构数据交换服务产品，产品解决的主要问题：实现跨平台的、跨数据库、不同系统之间的数据同步及交互。
产品简介： 开源地址： 更多的介绍将会通过新开随笔进⾏介绍！（当然还有其他主流的数据同步⼯具例如kettle等！） 2）实时数据同步 实时数据同步强调的是实时性，基本原理是通过数据库的⽇志（MySQL的bin-log，Oracle的归档⽇志等）实现数据的增量同步传输。
阿里天池大数据竞赛实战
阿里天池大数据竞赛实战：RF&GBRT 完成过程1、Xlab GBRT上手微信公众号ID：datadw 进入领取资料。
1.1、训练特征表准备训练的特征表gbrt_offline_section_one_24格式为：user_id,brand_id,feature1,bel见下图：1.2 、建立特征稀疏表，为训练做准备特征稀疏表可直接在Xlab由原始特征表转换得到，截图如下：进入普通表转稀疏矩阵界面后，在选择列里填上：user_id对应的列号（表默认从0列开始），brand_id对应的列号，以及想要使用的众多特征对应的列号（不需要填写标签对应的列号）；然后在输出表里填上转换成的稀疏矩阵：gbrt_offline_section_one_24_1;如下图1.3 、GBRT训练利用训练的特征表gbrt_offline_section_one_24，进行GBRT 训练，如下图所以进入配置界面，勾选训练的标签，稀疏矩阵名处输入刚才转好的稀疏矩阵gbrt_offline_section_one_24_1，模型输出表处填写模型输出表名，参数配置处根据效果进行配置（最开始默认就可以的）。
如下图所示：配置好只好就可以进行训练了，等待训练好之后等到GBRT预测模型：gbrt_offline_section_one_25；1.4、GBRT预测特征表准备训练的特征表gbrt_offline_section_two_11格式与训练特征表格式一样，为：user_id, brand_id, feature1, bel 见下图：1.5、建立预测稀疏矩阵表特征稀疏表可直接在Xlab由原始特征表转换得到，方法和原来一样，直接截图如下：需要注意的是，选择列必须和训练时候一样1.6、GBRT预测利用转好的预测稀疏矩阵表gbrt_offline_section_two_11_1进行预测，如下图所示进入界面如下：model 处填写刚才训练好的GBRT模型表：gbrt_offline_section_one_25；输出表名处填写预测结果输出表 gbrt_offline_section_two_13，然后进行预测，如下图所示：1.7、GBRT碎碎念GBRT预测好之后，得到的结果为与原始预测表gbrt_offline_section_two_11一一对应的单列值y_var(搞不懂为什么不提供类似RF那样预测结果追加user_id,brand_id 列)，如下图：所以，还得进行追加ID列，进行zxs_gbrt_offline_section_two_13_1和zxs_gbrt_offline_section_two_11_1两张表的合并，得到类似user_id,brand_id,y_val的表，取阈值进行推荐就可以了，下图为xlab 里提供的脚本，追加ID列代码。
大数据竞赛方案
大数据竞赛方案1. 引言大数据竞赛是近年来兴起的一种数据分析和应用能力比拼的形式。
参与者需要利用大数据技术和算法，在给定的数据集上完成一系列任务，如数据清洗、特征工程、模型建立和预测等。
本文将介绍一种针对大数据竞赛的方案，旨在帮助参赛者规划和实施高效的竞赛策略。
2. 方案概述大数据竞赛方案主要包括以下几个步骤：•数据理解与预处理•特征工程•模型选择与建立•模型训练与优化•模型融合与后处理下面将对每个步骤进行详细介绍。
3. 数据理解与预处理在大数据竞赛中，数据通常呈现多个特征和目标变量的形式。
参赛者需要对数据进行详细的理解和预处理，以便后续的特征工程和模型建立。
数据理解包括对数据集中特征的统计分析，如均值、方差、缺失值和异常值等。
对于类别型的特征，可以统计各个类别的数量和比例。
此外，还需要对目标变量进行分析，了解其分布情况以及与特征之间的相关性。
数据预处理包括对缺失值和异常值的处理，可以采用插补或删除的方式进行。
同时，还需要对类别型的特征进行编码转换，以便后续的特征工程和模型建立。
4. 特征工程特征工程是大数据竞赛中非常关键的一步，其目的是利用原始特征构建出更加有效和有表达力的特征集合。
常用的特征工程方法包括：•特征选择：根据相关性和重要性，选择最相关和最有价值的特征。
•特征变换：对连续型特征可以进行数据变换，如取对数、标准化等。
•特征交叉：通过将两个或多个特征进行交叉，构建新的特征。
•特征衍生：根据领域知识和经验，通过对原始特征的组合和变换，构建新的特征。
特征工程可以采用手工构建或自动化构建的方式，可以结合特征选择、特征变换和特征交叉等方法，选择最适合的特征集合。
5. 模型选择与建立在大数据竞赛中，常用的模型包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升树等。
模型选择需要考虑数据特征和问题类型，选取最适合的模型。
在模型建立时，可以采用交叉验证的方式进行参数调优，以选择最优的参数组合。
同时，还需要注意模型的训练时间和内存消耗，以避免大规模数据集的过拟合和效率问题。
大数据知识竞赛试题及答案
大数据知识竞赛试题及答案一、选择题1. 大数据的“4V”特征是指以下哪四项？A. 体积（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）、价值（Value）B. 体积（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）、准确性（Accuracy）C. 体积（Volume）、速度（Velocity）、可用性（Usability）、价值（Value）D. 体积（Volume）、复杂性（Complexity）、多样性（Variety）、价值（Value）答案：A2. Hadoop的核心组件包括以下哪两个？A. HDFS和MapReduceB. Spark和HDFSC. Hive和MapReduceD. HBase和Spark答案：A3. 以下哪个不是大数据技术？A. 数据挖掘B. 数据清洗C. 数据存储D. 数据加密答案：D二、判断题1. 所有数据都可以被视为大数据。
（）答案：×（不是所有数据都是大数据，大数据需要满足特定的规模和复杂度）2. 大数据技术可以提高数据处理的速度和效率。
（）答案：√3. 大数据只关注数据的存储，不关注数据的分析和挖掘。
（）答案：×（大数据技术不仅关注数据存储，更关注数据的分析和挖掘）三、简答题1. 请简述大数据在商业智能中的应用。
答案：大数据在商业智能中的应用主要体现在通过分析大量数据来获得有价值的商业洞察，包括市场趋势分析、消费者行为分析、产品推荐系统、风险管理等，帮助企业做出更明智的决策。
2. 描述一下大数据与传统数据仓库的主要区别。
答案：大数据与传统数据仓库的主要区别在于处理的数据规模、数据类型、处理速度和成本。
大数据技术能够处理非结构化和半结构化数据，具有更高的扩展性和灵活性，而传统数据仓库通常只处理结构化数据，且扩展性有限。
四、案例分析题1. 某电商平台希望通过大数据分析来优化其推荐系统，请你提出几个可能的分析方向。
大数据知识竞赛试题
大数据知识竞赛试题大数据知识竞赛试题一、概述本章节主要介绍大数据知识竞赛的概述，包括竞赛的目的、形式、规则等内容。
1·目的大数据知识竞赛的目的是为了提高参与者对大数据领域知识的理解和掌握能力，促进知识交流和分享。
2·形式大数据知识竞赛通常采用问答形式，参赛者需要回答一系列与大数据相关的问题。
3·规则●参赛者可以以个人或团队形式参与竞赛。
●竞赛通常设有限时限制，参赛者需要在规定时间内完成答题。
●答题方式可以是选择题、填空题、简答题等。
二、题型说明本章节主要介绍大数据知识竞赛的题型，包括选择题、填空题、简答题等。
1·选择题选择题是大数据知识竞赛中常见的题型，参赛者需要从给定的选项中选择最佳答案。
2·填空题填空题要求参赛者根据题目的要求，在给定的空格中填入正确的答案或关键词。
3·简答题简答题要求参赛者对给定的问题进行较为详细的回答，并展示对相关知识的理解和掌握。
三、竞赛范围本章节主要介绍大数据知识竞赛的范围，包括数据处理、数据挖掘、数据分析等内容。
1·数据处理数据处理是大数据知识竞赛中重要的一个方面，涉及数据的收集、清洗、转换、存储等过程。
2·数据挖掘数据挖掘是大数据知识竞赛中的核心内容，包括数据预处理、特征选择、模型建立等环节。
3·数据分析数据分析是大数据知识竞赛中的关键步骤，要求参赛者能够运用各种分析方法对数据进行深入分析。
四、竞赛要求本章节主要介绍大数据知识竞赛的要求，包括参赛者的背景要求、学习准备等内容。
1·背景要求参赛者需要具备一定的大数据基础知识，包括数据处理、数据挖掘、数据分析等方面的知识。
2·学习准备参赛者可以通过学习相关的课程、参加培训、阅读相关书籍等方式进行知识准备。
3·自我评估参赛者可以通过参加模拟测试、解决实际案例等方式对自己的知识水平进行评估和提升。
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2020阿里全球数学竞赛题目
2020阿里全球数学竞赛题目尊敬的读者：欢迎参加2020阿里全球数学竞赛！本次竞赛题目涵盖了多个数学领域，旨在考察参赛者对数学问题的综合应用能力和创造性思维。
请仔细阅读以下题目，并按照要求完成答案。
祝您取得优异成绩！题目一：圆与三角形的关系已知一个半径为r的圆O，圆心为O，圆上的一点A。
从点A引出两条线段AB和AC，分别与圆相交于点B和点C。
假设∠BAC = α，且弧BC的弧度为θ，请回答以下问题：1.1 当α = θ时，三角形ABC的形状是什么？1.2 当α ≠ θ时，三角形ABC的形状是什么？1.3 当α = θ时，三角形ABC的面积与圆O的面积之比是多少？题目二：概率问题一枚公平的硬币被抛掷两次。
设事件A为“至少有一次正面朝上”，事件B为“两次硬币结果相同”。
回答以下问题：2.1 事件A和B是否互斥事件？请说明理由。
2.2 计算事件A和事件B的交集概率。
2.3 如果再抛掷一次硬币，设事件C为“至少有一次正面朝上”，请计算事件C的概率。
题目三：函数与递推关系定义一个数列{an}，其中a1 = 2，a2 = 4，且对于n≥3，有递推关系an = an-1 + 2an-2 - 2an-3。
请回答以下问题：3.1 求出数列{an}的前10项。
3.2 求出数列{an}的通项公式。
3.3 当n趋于无穷大时，数列{an}的极限值是多少？题目四：几何问题在平面直角坐标系中，已知点A(3, 4)、点B(-5, 2)，以及直线L上任意一点P(x, y)满足方程3x + 4y = m (m为实数)。
回答以下问题：4.1 判断点A是否在直线L上，并给出理由。
4.2 判断点B是否在直线L上，并给出理由。
4.3 求出m的取值范围，使得直线L与线段AB相交。
题目五：离散数学中的排列组合某公司面试需要从10名男性和6名女性中选取4人组成面试小组。
回答以下问题：5.1 从中选出的面试小组中至少有2名男性的可能组合数量是多少？5.2 若要求面试小组中男性和女性人数相等，可能组合数量是多少？5.3 从中选出的面试小组中，男性人数多于女性人数的组合数量是多少？感谢您的阅读，并以此参加2020阿里全球数学竞赛！如有任何问题，请随时联系我们。
2020阿里全球数学竞赛题目
2020阿里全球数学竞赛题目一、赛事介绍1.1 赛事背景2020阿里全球数学竞赛是由阿里巴巴集团主办的一项面向全球中小学生的数学竞赛活动。
该竞赛旨在激发学生对数学的兴趣，提高他们的数学思维能力，促进全球范围内的数学教育交流与合作。
1.2 参赛对象本次竞赛面向全球范围内的中小学生，不限年级和芳龄。
参赛者可以组队或个人报名参加，每队至少3人，最多5人。
二、竞赛题目2.1 初赛题目A、已知直角三角形ABC中，∠ACB=90°，AD是BC的中线，角BAD=2∠C。
求证：三角形ABC是等腰三角形。
B、已知方程组2x+y+z=5x+2y+z=5x+y+2z=5求该方程组的解。
2.2 复赛题目A、设函数f(x)=ax^2+bx+c，其中a，b，c均为实数。
若对任意实数x，都有f(x)≥0，求a，b，c的取值范围。
B、在平面直角坐标系中，点A(3,4)、B(4,6)、C(7,7)所组成的三角形的面积为S，求S的最大值。
2.3 决赛题目A、已知平行四边形ABCD的边长分别为3和4，对角线AC的长度为5。
试求平行四边形ABCD的面积。
B、已知函数f(x)=2x^2-3x+1，若x1，x2为f(x)的两个零点，求x1和x2的值。
三、解题思路3.1 初赛题目解析A、对于已知的直角三角形ABC，根据题目条件可推出∠BAD=∠DAC+∠C，进而可以推导出∠ADC=∠ACD，进而得出BC=AC，即三角形ABC是等腰三角形。
B、通过高中数学知识中的方程组解法，可以求出方程组的解为x=1，y=1，z=3。
3.2 复赛题目解析A、根据函数f(x)≥0，可以得出b^2-4ac≤0，从而可以求出a，b，c的取值范围。
B、利用向量法求出三角形ABC的面积S，然后对S进行求导得到极值条件，最终求得S的最大值。
3.3 决赛题目解析A、利用向量法或者勾股定理求得平行四边形ABCD的面积。
B、通过韦达定理和求二次方程根的方法，可以求得函数f(x)的零点。
阿里云大数据acp题库
阿里云大数据acp题库
阿里云大数据ACP题库是阿里云官方提供的大数据考试题库，包含了大数据领域的各类知识点和技能要求。
该题库主要面向阿里云大数据认证考试的考生，但也适用于其他对大数据领域有兴趣或需要证明自己技能的人群。
阿里云大数据ACP题库内容包括但不限于：Hadoop、Spark、Hive、Flink、Kafka、HBase、DataWorks、MaxCompute等大数据技术及其应用。
在阿里云大数据ACP考试中，考生需要对这些知识点进行掌握并能够熟练应用。
阿里云大数据ACP题库中的题目类型主要为单选题、多选题和判断题，覆盖了大数据领域的各个方面，从基础知识到实际应用均有所涉及。
除了题目本身外，题库还提供了答案解析和参考资料等辅助内容，帮助考生更好地理解和掌握知识点。
总之，阿里云大数据ACP题库是一个帮助大数据从业者和爱好者提高自身技能水平的良好资源，对于想要在大数据领域有所作为的人来说是必不可少的学习资料之一。
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ODPS (Open Data Processing Service)阿里云开放数据 处理服务，是阿里巴巴公司借助阿里云提供的大规模分布 式数据处理服务。 ODPS以REST API的形式，支持用户提交类SQL的查询语 言，对海量数据进行处理。
Xiao Liu (VISPER)
阿里巴巴大数据竞赛
实的商业数据；二是缺少具有强大功能的计算平台支持 复杂的数据处理。 • 阿里巴巴集团于2014年正式推出“天池”平台，“天池” 平台基于阿里集团的海量数据离线处理服务ODPS，向 学术界提供科研数据和开放数据处理服务。
Xiao Liu (VISPER)
阿里巴巴大数据竞赛
March 21,2014
竞赛机制
阿里巴巴大数据竞赛
March 21,2014
评比机制 准确率与召回率
评比机制
最后我们用F1-Score 来拟合准确率与召回率，并且大赛最终 的比赛成绩排名以F1得分为准。
Xiao Liu (VISPER)
阿里巴巴大数据竞赛
March 21,2014
现阶段排名
排行榜
Xiao Liu (VISPER)
Xiao Liu (VISPER)
阿里巴巴大数据竞赛
March 21,2014
评比机制 准确率与召回率
评比机制
准确率：
注： N 为参赛队预测的用户数 pBrandsi为对用户i 预测他(她)会购买的品牌列表个数 hitBrandsi对用户i预测的品牌列表与用户i真实购买的品牌交 集的个数
Xiao Liu (VISPER)
Xiao Liu (VISPER)
阿里巴巴大数据竞赛
March 21,2014
数据介绍
数据介绍 天猫提供了884位用户对于9531种商品的操作类型，共提供 了182881条记录。
Xiao Liu (VISPER)
t_alibaba_data.csv
阿里巴巴大数据竞赛
March 21,2014
数据介绍
Xiao Liu (VISPER)
阿里巴巴大数据竞赛
March 21,2014
531种商品的操作类型，共提供 了182881条记录。
用户对任意商品的行为都会映射为一行数据。其中所有商品ID 都已汇总为商品对应的品牌ID。用户和品牌都分别做了一定程 度的数据抽样，且数字ID都做了加密。所有行为的时间都精确 到天级别(隐藏年份)。
Season 1赛季数据 1) 数据说明： 用户4种行为类型(Type)对应代码分别为： 点击：0；购买：1；收藏：2；购物车：3 2) 提交评分方式： 参赛者将预测的用户存入文本文件中，格式如下： user_id \t brand_id , brand_id , brand_id \n 上传的结果文件名字不限(20字以内)，文件必须为txt格式。
Xiao Liu (VISPER)
阿里巴巴大数据竞赛
March 21,2014
数据介绍
数据介绍 天猫提供了884位用户对于9531种商品的操作类型，共提供 了182881条记录。
用户对任意商品的行为都会映射为一行数据。其中所有商品ID 都已汇总为商品对应的品牌ID。用户和品牌都分别做了一定程 度的数据抽样，且数字ID都做了加密。所有行为的时间都精确 到天级别(隐藏年份)。
阿里巴巴大数据竞赛介绍
竞赛机制
阿里巴巴大数据竞赛是阿里巴巴集团主办，在阿里巴巴 大数据科研平台——“天池”上开展的，基于天猫海量 真实用户的访问数据的推荐算法大赛。
Xiao Liu (VISPER)
阿里巴巴大数据竞赛
March 21,2014
竞赛机制
天池-大数据研究平台 • “平台、金融、数据” • “数据分享平台” • 针对当前学术界面临的两个问题，一是缺少有价值的真
如图： 将预测结果文件上传至大赛官网结果提交入口即可。（提交结果 入口在参赛者的个人中心）
Xiao Liu (VISPER)
阿里巴巴大数据竞赛
March 21,2014
数据介绍
Season 2赛季数据 1) 数据获取方式： 参赛者只能登陆阿里巴巴天池集群获取数据，且数据不能下载 ，所有数据分析，计算，提交评分都将在天池集群上完成。 2) 数据说明： 提供的数据量，涉及千万级天猫用户，万级天猫品牌，时间跨 度4个月的行为记录。
March 21,2014
赛制安排
竞赛机制
赛制安排
Xiao Liu (VISPER)
阿里巴巴大数据竞赛
March 21,2014
竞赛机制
奖项设置：
Season 1 不设奖项，但是会从参赛队伍中选择较优者进入Season 2阶 段比赛 Season 2 阶段奖项： 一等奖：1支队伍，奖金贰拾万 二等奖：1支队伍，奖金伍万 三等奖：1支队伍，奖金贰万 （上述奖项以决赛答辩成绩的最终名次决定） 月星星奖：每期月度榜单排名Top10的参赛队成员都将获得搭载云OS的 手机一部（具体手机型号在公布榜单时公布） 优胜奖：决赛全国赛排名Top50的参赛队成员直接进入阿里巴巴校园招 聘绿色通道(即招聘流程省略简历筛选及笔试筛选阶段，直接进入面试阶 段) ,在校期间均有效;并将获得阿里纪念T恤和大赛获奖证书 总决赛Top10的主要参赛队成员可直接入围“阿里星”计划,参赛队的指 导老师（如有）将享受天池数据的最高使用权限1年 Season 3 线上阶段奖项： Season 2 阶段的优胜者，将会受邀访问天猫，在天猫实际开发2014年 双11线上算法，并有机会赢取100万大奖（组委会将在Season 2结束后 公布细则）
Xiao Liu (VISPER)
阿里巴巴大数据竞赛
March 21,2014
数据介绍
赛题介绍 本赛题适用于season1 和season 2的比赛，season 3 为线 上赛（season 2 赛后公布题目）。
在天猫，每天都会有数千万的用户通过品牌发现自 己喜欢的商品，品牌是联接消费者与商品最重要的 纽带。 本届赛题的任务就是根据用户4个月在天猫的行为日 志，建立用户的品牌偏好，并预测他们在将来一个 月内对品牌下商品的购买行为。
阿里巴巴大数据竞赛
March 21,2014
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