Kaggle机器学习竞赛排行榜成绩分析数据集KaggleMLCompetitionLeaderboardPerformance-kumudsingh9
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 竞赛, 排行榜, 成绩, 团队, 时间序列, 数据分析, 评估
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台上的机器学习竞赛排行榜数据，记录了参赛队伍的成绩及相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2021年8月31日。
地理范围：数据来源于Kaggle平台，参赛队伍来自全球各地。
数据维度：数据集包括TeamId（团队ID）、Team（团队名称）、SubmissionDate（提交日期）、Score（成绩）等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为30-days-of-ml-publicleaderboard.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle机器学习竞赛，已进行结构化处理。
该数据集适合用于机器学习竞赛成绩分析、团队表现评估和时间序列分析。
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：适用于机器学习竞赛领域的学术研究，如团队表现评估、竞赛策略分析等。
行业应用：可以为数据科学培训机构和竞赛平台提供数据支持，用于评估竞赛的公平性，以及改进竞赛规则。
决策支持：支持竞赛组织者进行排行榜管理和优化，以及参赛团队分析竞争对手的表现。
教育和培训：作为机器学习和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入了解竞赛的运作方式和成绩评估方法。
此数据集特别适合用于分析团队成绩随时间的变化趋势，评估不同团队的竞争实力，并探索影响竞赛成绩的关键因素。
