Kaggle竞赛结果数据分析数据集KaggleCompetitionResultDataAnalysis-kaggleqrdl
数据来源：互联网公开数据
标签：Kaggle, 竞赛, 数据分析, 机器学习, 排名, 竞赛结果, 数据集, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的结构化数据，记录了竞赛的相关信息和结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态数据集，反映了Kaggle竞赛的整体情况。
地理范围：数据来源于Kaggle平台，覆盖全球范围内的竞赛。
数据维度：数据集包含竞赛ID、Slug、Title、Subtitle、HostSegmentTitle、ForumId、OrganizationId、EnabledDate、DeadlineDate、ProhibitNewEntrantsDeadlineDate、TeamMergerDeadlineDate、TeamModelDeadlineDate、ModelSubmissionDeadlineDate、FinalLeaderboardHasBeenVerified、HasKernels、OnlyAllowKernelSubmissions、HasLeaderboard、LeaderboardPercentage、ScoreTruncationNumDecimals、EvaluationAlgorithmAbbreviation、EvaluationAlgorithm、EvaluationAlgorithmDescription、EvaluationAlgorithmIsMax、MaxDailySubmissions、NumScoredSubmissions、MaxTeamSize、BanTeamMergers、EnableTeamModels、RewardType、RewardQuantity、NumPrizes、UserRankMultiplier、CanQualifyTiers、TotalTeams、TotalCompetitors、TotalSubmissions、ValidationSet、ValidationSetValue、EnableSubmissionModelHashes、EnableSubmissionModelAttachments等。
数据格式：CSV格式，文件名为rescsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已经过结构化处理。
该数据集适合用于Kaggle竞赛相关的数据分析，包括竞赛组织、参与者行为、排名分析等。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于数据科学、机器学习领域的学术研究，例如竞赛结果与参赛者表现、竞赛特征对结果的影响分析等。
行业应用：为数据竞赛平台提供数据支持，帮助优化竞赛设计、提升用户体验。
决策支持：支持Kaggle竞赛组织方进行竞赛策略制定和效果评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的案例分析材料，帮助学生深入理解竞赛流程与数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索Kaggle竞赛的规律与趋势，帮助用户深入了解数据科学竞赛的组织、参与和结果。
