城市管理大数据算法模型（DCIC）

作者：阿水, 鱼遇雨欲语与余

技能点

涉及到的数据处理技能：

• Pandas和Numpy

涉及到的数据可视化技能:

• Matplotlib 和 folium
• 机器学习技能Sklearn
• 爬虫技能等

学习主题

比赛链接：https://data.xm.gov.cn/contest-series-api/promote/register/3/UrnA69nb

前置知识

注册和登录手册：https://data.xm.gov.cn/contest-series-api/file/period_id_1/userGuide.pdf

面向人群

• 项目起因：因为和DCIC主办方有过合作，阿水，⻥佬受邀参与直播分享和答疑，建了专⻔的答疑群，在这期间发现很多小伙伴有学过数据分析知识，但是拿到真实的业务数据就不知道怎么分析了，懂得调参建模，但是不知道怎么做决策分析报告。
• 项目现状：基于这个现状，我们希望建立一个⻓期的数据分析进阶群。阿水根据DCIC的真实数据，设置了6个学习任务，一起完成数据分析，算法应用和决策分析的整个过程，效果好的话，再做成数据分析开源项目。
• 面向人群：前段时间报名了DCIC赛事，对真实业务数据分析学习比较感兴趣，有一定数据分析基础的同学。

任务1

• 学习主题：赛题任务解析
• 学习内容：赛题内容介绍、算法分析题解读、创意分析题解读、最佳参赛指南
• 学习成果：学会使用Pandas读取数据
• https://coggle.club/learn/dcic2021/task1

任务2

• 学习主题：算法分析题内容讲解（共享单车潮汐点分析）
• 学习内容：数据分析流程介绍、算法赛数据读取、热门单车潮汐点分析、单车经纬度可视化
• 学习成果：经纬度与地图统计，单车潮汐分析
• https://coggle.club/learn/dcic2021/task2

任务3

• 学习主题：算法分析题内容讲解（共享单车潮汐点建议）
• 学习内容：Pandas代码优化方法、经纬度距离计算、潮汐点统计与可视化、共享单车停车建议
• 学习成果：地图聚类，潮汐点分析
• https://coggle.club/learn/dcic2021/task3

任务4

• 学习主题：创意分析题交通调度内容讲解（共享单车调度方案）
• 学习内容：时序分析与建模方法、回归/预测与聚类、地铁订单流量分析、单车时空调度方案
• 学习成果：共享单车调度方案
• https://coggle.club/learn/dcic2021/task4

任务5

• 学习主题：创意分析题交通调度内容讲解（单车畅行友好度方案）
• 学习内容：交通拥堵识别方法、骑行路线分析、骑行时间分析、单车畅行友好度方案
• 学习成果：单车畅行友好度方案
• https://coggle.club/learn/dcic2021/task5

活动说明

1. DCIC是一个正在进行的赛事，是有比较高的奖金的，但织这个学习初衷不是帮大家拿奖金，是以学习为主，所有内容代码都会开源。
2. 本次活动和主办方已经交流过，这次只是用比赛数据，提供一个学习思路和初步方案，基于真实业务数据的数据分析实践，一起提升能力。希望能帮助到大家增加履历或者有助于科研发论文。