数据分析与可视化

作品要求

根据赛事提供的数据，或自行获取的数据（请标注数据来源）展开分析，并以可视化的方式呈现。

作品提交

作品访问方式（在线链接或其他可执行文件），作品源代码（如有），作品介绍，演示视频（如有）。作品介绍及演示视频应包含作品实现的完整过程。

作品形式

数据分析报告、可视化网页、可视化视频等

参考主题

以下分析主题仅供参考，选手也可以自寻其他主题自由开展分析

群体挖掘

根据校园卡消费数据，结合其他开放的校园数据，预测可能的贫困生。

资源推荐

• 根据图书馆图书借阅数据，结合其他开放的校园数据，推荐可能感兴趣的图书。

• 根据学工社团数据，结合其他开放的校园数据，推荐学生（特别是新生）可能感兴趣的社团。

评分标准

• 选题及设计（作品选题健康，积极向上，符合国家政策和法律法规要求；立意新颖，方案设计独特，能够体现与市场现有应用的差异）：20分
• 数据分析算法的理论解释和实现：15分
• 数据可视化呈现的效果：15分
• 技术价值（代码效率和兼容性、界面易用和友善程度）：10分
• 数据价值（对数据挖掘的深度和广度）：10分
• 社会价值（对社会可能产生的潜在影响和规模）：10分
• 应用价值（商业落地和变现的可行性）：10分
• 文档要求（作品文档齐全规范包含方案设计、技术路线、作品数据及源代码、作品呈现等，并遵守版权规范要求，保证作品原创性，引用数据、图片等素材按规范标明出处）：10分
• 附加分：技术总结和分享（在公网--如知乎、CSDN、简书等--分享使用开发本项目过程中的技术总结和心得）：10分