电子科大发大数据“英雄帖”_数据分析师培训
天气可以预报，疾病可以预防，成绩排名可以预测吗?可以！
日前，电子科技大学大数据中心就以“学生成绩预测”为题，在全国高校广发“英雄帖”，通过向参赛者提供匿名的学生成绩和行为数据，请他们通过大数据算法，预测这些学生未来学习成绩排名。昨日结果公布：预测最高吻合率超过90%。记者从电子科大教育大数据研究所了解到，这些算法主要用于学生成绩预警。“帮助学校及早发现挂科苗头，进行提前干预，帮助学生提高成绩。”研究所负责人夏虎说。
据了解，响应“英雄帖”的有国内外725支队伍，共1008名参赛者。主办方向参赛者提供匿名大三学生大一上、下学期期末的学习成绩排名，以及大二上学期的行为数据，请他们据此预测这些学生大二上学期期末学习成绩排名。经过三个月的角逐，有5支队伍脱颖而出，于昨日在电子科大参加最后的答辩。
他们是怎样去预测学生排名的呢？学生学习成绩究竟与哪些因素最为相关？
一名参赛者说，爱泡教室图书馆的那些学生，学习成绩往往都相对较好。这名参赛者将大学生在校日常行为的40多个特征，包括图书馆借阅行为、在校消费行为等数据一一通过自建模型进行验证，结果发现爱去图书馆和教室的学生学习成绩相对较好。
“如果数据分析发现一个学生长期没有进图书馆，但突然某段时间频繁进图书馆了，我们认为他（她）是在努力，成绩就有进步的可能。”另一位参赛者说，对这类学生，他们会和类似的学生群体比较，通过这些学生的进步情况来确定一个平均值。“这个平均值就是我们预测的他（她）进步的空间。”
据了解，评审团将参赛者们对学生的预测成绩排名和实际成绩排名进行验证，预测的最高吻合率超过90%。最终，南京大学两名研一学生组成的参赛队表现突出获得了第一名，拿到了三万元人民币的现金奖励。
此次竞赛主办方大数据研究中心主任周涛教授说，这是面向全国大学生举办的开放式的大数据竞赛，计划每年举办3—4次。该竞赛旨在通过竞技的方式，提高学生与技术爱好者对数据挖掘技术和基本算法的兴趣和应用能力。同时尝试突破现有大数据技术水平，改善大数据技术在产业化应用中的技术问题，创新大数据技术在各领域中的应用。
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