数据分析什么竞赛好考一点

在选择数据分析竞赛时，可以考虑以下几个方面：

1. 题目难易度：选择一个题目对自己来说具有一定挑战性，但又不至于过于困难的竞赛，这样既能激发学习兴趣，又能提升自身数据分析能力。

2. 数据质量：竞赛的数据质量和规模对于数据分析的实践意义很重要。选择数据质量高、规模适中的竞赛可以更好地锻炼数据分析能力。

3. 竞赛平台声誉：选择在知名的数据科学竞赛平台上举办的比赛，可以获得更好的学习资源和交流机会，也更有可能被用人单位认可。

4. 实际应用场景：选择与自己感兴趣或所学领域相关的竞赛，能够更好地将理论知识转化为实践能力，提升实际应用价值。

常见的数据分析竞赛包括Kaggle、天池、Data Science Challenge等，可以根据以上几个方面的考量来选择适合自己的比赛。

要想在数据分析竞赛中取得成功并且相对容易一些，有一些比较适合入门者或者有一定经验的竞赛是比较好的选择。以下是一些在数据分析领域中比较适合入门者或者相对容易一些的竞赛：

1. Kaggle入门级竞赛：Kaggle是一个知名的数据科学竞赛平台，有各种各样难度不同的竞赛。对于初学者来说，可以选择一些入门级别的竞赛，比如房价预测、泰坦尼克号生存预测等。这些竞赛通常有大量的数据集和参赛者分享的代码，对于新手来说是一个很好的学习机会。

2. DataCamp竞赛：DataCamp是一个专注于数据科学学习的在线平台，他们也会定期举办一些数据分析竞赛。这些竞赛往往注重实践和教育性，很适合新手练习数据分析技能。

3. Analytics Vidhya竞赛：Analytics Vidhya也是一个专注于数据科学领域的平台，他们经常举办一些比较实用的数据分析竞赛，比如客户流失预测、销量预测等。这些竞赛通常有详细的指导和社区支持，适合新手参与。

4. DrivenData竞赛：DrivenData是一个致力于解决社会问题的数据科学竞赛平台，他们的竞赛通常和公益慈善相关，比如贫困预测、环境保护等。这些竞赛对于有一定社会责任感的数据科学爱好者来说是一个很好的选择。

5. TBrain竞赛：TBrain是一个台湾的数据科学竞赛平台，他们定期举办一些实用性较强的竞赛，比如金融风控、健康预测等。这些竞赛往往会涉及到实际的业务场景，对于想要把数据分析技能应用到实际工作中的人来说是一个不错的选择。

在选择数据分析竞赛的同时，建议新手还是要先从一些入门级别的竞赛开始，逐渐积累经验和技能。在竞赛过程中要多和其他参赛者交流、学习，不断完善自己的数据分析能力。

如果想要选择一个比较容易入门且适合初学者的数据分析竞赛，可以考虑参加Kaggle平台上的一些竞赛。Kaggle是一个数据科学竞赛和社区平台，汇聚了来自世界各地的数据科学家和机器学习专家，参与者可以在这里找到各种不同主题、不同难度级别的数据挑战赛。

以下是几个适合初学者的Kaggle竞赛示例，可以考虑作为入门的练习：

1. Titanic: Machine Learning from Disaster

• 概述： 这是Kaggle上一个非常经典的入门竞赛，目标是通过给定的乘客信息（如性别、年龄、舱位等级等）来预测乘客是否在泰坦尼克号沉船事故中存活。
• 数据处理： 可以进行简单的数据清洗、填充缺失值、特征工程等操作。
• 建模方法： 可以尝试使用逻辑回归、随机森林等简单的模型进行建模和预测。

2. House Prices: Advanced Regression Techniques

• 概述： 这个竞赛的任务是根据房屋的各种特征（如面积、地理位置、建造年份等）来预测房屋的销售价格。
• 数据处理： 需要进行更复杂的数据处理和特征工程，如处理缺失值、处理类别特征、数据标准化等。
• 建模方法： 可以尝试使用线性回归、岭回归、梯度提升树等方法进行房价预测建模。

3. Iris Species

• 概述： 这个竞赛的任务是通过鸢尾花的花萼和花瓣的长度与宽度等特征，预测鸢尾花的种类。
• 数据处理： 数据相对简单，主要是进行特征选择、数据可视化等操作。
• 建模方法： 可以尝试使用K近邻、决策树、支持向量机等分类算法进行建模。

4. Digit Recognizer

• 概述： 这个竞赛的任务是通过手写数字的图片来识别数字，是一个很好的图像分类入门练习。
• 数据处理： 需要进行图像数据的预处理，如灰度化、标准化等。
• 建模方法： 可以尝试使用卷积神经网络（CNN）等深度学习算法进行手写数字识别。

在参加这些竞赛时，可以通过学习其他参赛者的代码、查看讨论区、参加相关的培训课程等方式来提升自己的数据分析能力。同时，可以尝试多种算法和技术，积累实战经验，逐渐提高在数据分析领域的技能水平。祝你在数据分析竞赛中取得好成绩！