2022 年“泰迪杯”数据分析技能赛 B 题 银行客户忠诚度分析

“泰迪杯”数据分析技能赛 B 题要求参赛选手根据给定的银行客户数据，进行客户忠诚度分析。具体而言，选手需要从多个角度对数据进行探索性分析，构建相关模型，预测客户是否会在未来流失，以及分析影响客户忠诚度的因素等。

参赛选手需要具备数据清洗、数据分析、数据挖掘等方面的技能，熟悉常见的机器学习算法，如决策树、随机森林、支持向量机等，并能够使用 Python、R 等编程语言进行数据处理和模型建立。

在比赛中，选手需要通过数据分析和建模，挖掘出影响客户忠诚度的关键因素，并提出相应的改进建议，为银行客户关系管理提供参考依据。

相关问题

2021泰迪杯数据分析技能赛b题-肥料登记数据分析

2021泰迪杯数据分析技能赛B题-肥料登记数据分析涉及到对肥料登记数据的分析。首先，我们需要从给定数据集中了解肥料登记的基本情况，包括肥料登记的时间、地点、登记人员等信息。

我们可以通过统计肥料登记的时间分布情况来了解登记的频率和趋势。可以计算每个月或每个季度的登记次数，进而观察登记是否有明显的季节性变化。用柱状图或折线图展示这些统计结果，可以更直观地展示肥料登记的时间规律。

除了时间，地点也是一个重要的分析维度。我们可以统计不同地点的登记次数，并绘制地理分布图或热力图，展示不同地区的登记活动情况。通过分析地区的登记情况，可以对不同地区的农作物种植情况、农业发展水平等信息做出初步的推测。

另外，我们还可以对登记人员进行统计，分析不同人员的登记次数和质量。通过比较不同人员的登记质量、效率，可以评估各个人员的工作表现，为进一步完善肥料登记流程提供依据。

此外，还可以对肥料登记的数据进行关联分析，将肥料登记数据和农作物产量、土壤质量等相关数据进行关联，探究肥料使用的效果和影响因素。通过相关性分析、回归分析等方法，可以探索肥料使用量与农作物产量之间的关系，并为优化农业生产提供科学依据。

综上所述，在2021泰迪杯数据分析技能赛B题-肥料登记数据分析中，我们可以从时间、地点、登记人员以及与其他关联数据之间的关系等多个维度对登记数据进行统计分析，为有效管理肥料登记数据、优化农业生产提供支持和建议。

2023 年“泰迪杯”数据分析技能赛 b 题 企业财务数据分析与造假识别

2023年的“泰迪杯”数据分析技能赛B题要求参赛选手进行企业财务数据分析与造假识别。在这个题目中，选手需要通过对企业财务数据进行分析，发现可能存在的造假行为，并提出合理的识别措施。

首先，参赛选手需要对企业的财务报表进行详细的分析。包括利润表、资产负债表、现金流量表等。他们需要对这些报表进行比较和分析，寻找异常情况和不合理的变化。例如，利润表中出现异常的盈利率或净利润变动幅度较大等。

其次，选手需要结合企业的经营特点和行业背景，进一步分析财务指标的合理性。例如，比较企业的财务指标与行业平均水平，以及与历史数据的对比，发现是否存在不合理的偏差或异常。

接着，通过对企业的经营模式和运营活动进行深入了解，选手可以发现潜在的造假迹象。例如，对供应商的账期和账款情况进行分析，发现是否存在虚构交易或虚假账款等。

最后，选手需要根据分析结果，提出可能的造假识别措施。这可以包括深入了解企业的内部控制制度，发现可能的漏洞和弱点；进一步核实关键数据的真实性，通过比对不同来源的数据来验证其准确性；以及通过与其他相关数据进行比对，发现是否存在不合理的差异等。

总结起来，2023年“泰迪杯”数据分析技能赛B题要求参赛选手通过对企业财务数据的分析，识别可能存在的造假行为。选手需要运用财务分析的方法和技能，结合实际情况进行推理和判断，并提出相应的识别措施。这个题目考验选手的数据分析能力、财务知识和逻辑思维能力。