KagglePlaygroundSeries第三赛季排行榜数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：Kaggle,机器学习竞赛,排行榜,团队排名,提交次数,竞赛策略,数据分析,排行榜数据
数据概述：
本数据集包含了Kaggle Playground Series第三赛季的26个竞赛回合的最终私人排行榜数据。每个文件对应一个竞赛回合，记录了参赛队伍的最终排名、得分、提交活动等信息，从而深入了解竞赛的动态和顶级选手的策略。
数据字段包括：
Rank：队伍的最终排名，基于私人排行榜得分。
TeamId：每支队伍的唯一标识符。
TeamName：队伍在排行榜上显示的名称。
LastSubmissionDate：队伍最后一次提交的确切时间戳。
Score：每支队伍在私人排行榜上的最终得分。
SubmissionCount：队伍总共提交的次数。
TeamMemberUserNames：每支队伍参与者的用户名。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究和分析场景，包括：
追踪表现随时间的变化：通过分析所有26个回合的得分和排名，可以识别个人或团队在整个赛季的表现趋势。
研究提交模式：提交次数和最终提交时间提供了关于不同队伍如何进行竞赛的见解——无论是通过早期还是晚期的实验和提交。
识别顶级选手：在多个回合中持续获得高排名的队伍可能反映了出色的问题解决策略、特征工程或模型选择技术。
理解竞争动态：每个回合都提供了一个独特的机器学习挑战，并且此数据集允许根据得分分布和提交次数来比较难度级别。
协作分析：用户详细信息有助于探索团队动态，识别哪些Kaggler组合导致更高的表现，并理解协作的价值与个人贡献的价值。
举例 1：数据集描述"Kaggle Playground Series Season 3 Episode 1 Private Leaderboard"
数据集输出：
标题：Kaggle Playground Series第三赛季第一回合排行榜数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：Kaggle,机器学习竞赛,排行榜,团队排名,提交次数,竞赛策略,数据分析,排行榜数据
数据概述：
本数据集包含了Kaggle Playground Series第三赛季第一回合的最终私人排行榜数据。记录了参赛队伍的最终排名、得分、提交活动等信息，从而深入了解竞赛的动态和顶级选手的策略。
数据字段包括：
Rank：队伍的最终排名，基于私人排行榜得分。
TeamId：每支队伍的唯一标识符。
TeamName：队伍在排行榜上显示的名称。
LastSubmissionDate：队伍最后一次提交的确切时间戳。
Score：每支队伍在私人排行榜上的最终得分。
SubmissionCount：队伍总共提交的次数。
TeamMemberUserNames：每支队伍参与者的用户名。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究和分析场景，包括：
追踪表现随时间的变化：通过分析所有26个回合的得分和排名，可以识别个人或团队在整个赛季的表现趋势。
研究提交模式：提交次数和最终提交时间提供了关于不同队伍如何进行竞赛的见解——无论是通过早期还是晚期的实验和提交。
识别顶级选手：在多个回合中持续获得高排名的队伍可能反映了出色的问题解决策略、特征工程或模型选择技术。
理解竞争动态：每个回合都提供了一个独特的机器学习挑战，并且此数据集允许根据得分分布和提交次数来比较难度级别。
协作分析：用户详细信息有助于探索团队动态，识别哪些Kaggler组合导致更高的表现，并理解协作的价值与个人贡献的价值。
举例 2：数据集描述"Kaggle Playground Series Season 3 Episode 10 Private Leaderboard"
数据集输出：
标题：Kaggle Playground Series第三赛季第十回合排行榜数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：Kaggle,机器学习竞赛,排行榜,团队排名,提交次数,竞赛策略,数据分析,排行榜数据
数据概述：
本数据集包含了Kaggle Playground Series第三赛季第十回合的最终私人排行榜数据。记录了参赛队伍的最终排名、得分、提交活动等信息，从而深入了解竞赛的动态和顶级选手的策略。
数据字段包括：
Rank：队伍的最终排名，基于私人排行榜得分。
TeamId：每支队伍的唯一标识符。
TeamName：队伍在排行榜上显示的名称。
LastSubmissionDate：队伍最后一次提交的确切时间戳。
Score：每支队伍在私人排行榜上的最终得分。
SubmissionCount：队伍总共提交的次数。
TeamMemberUserNames：每支队伍参与者的用户名。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究和分析场景，包括：
追踪表现随时间的变化：通过分析所有26个回合的得分和排名，可以识别个人或团队在整个赛季的表现趋势。
研究提交模式：提交次数和最终提交时间提供了关于不同队伍如何进行竞赛的见解——无论是通过早期还是晚期的实验和提交。
识别顶级选手：在多个回合中持续获得高排名的队伍可能反映了出色的问题解决策略、特征工程或模型选择技术。
理解竞争动态：每个回合都提供了一个独特的机器学习挑战，并且此数据集允许根据得分分布和提交次数来比较难度级别。
协作分析：用户详细信息有助于探索团队动态，识别哪些Kaggler组合导致更高的表现，并理解协作的价值与个人贡献的价值。
举例 3：数据集描述"Kaggle Playground Series Season 3 Episode 26 Private Leaderboard"
数据集输出：
标题：Kaggle Playground Series第三赛季第二十六回合排行榜数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：Kaggle,机器学习竞赛,排行榜,团队排名,提交次数,竞赛策略,数据分析,排行榜数据
数据概述：
本数据集包含了Kaggle Playground Series第三赛季第二十六回合的最终私人排行榜数据。记录了参赛队伍的最终排名、得分、提交活动等信息，从而深入了解竞赛的动态和顶级选手的策略。
数据字段包括：
Rank：队伍的最终排名，基于私人排行榜得分。
TeamId：每支队伍的唯一标识符。
TeamName：队伍在排行榜上显示的名称。
LastSubmissionDate：队伍最后一次提交的确切时间戳。
Score：每支队伍在私人排行榜上的最终得分。
SubmissionCount：队伍总共提交的次数。
TeamMemberUserNames：每支队伍参与者的用户名。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究和分析场景，包括：
追踪表现随时间的变化：通过分析所有26个回合的得分和排名，可以识别个人或团队在整个赛季的表现趋势。
研究提交模式：提交次数和最终提交时间提供了关于不同队伍如何进行竞赛的见解——无论是通过早期还是晚期的实验和提交。
识别顶级选手：在多个回合中持续获得高排名的队伍可能反映了出色的问题解决策略、特征工程或模型选择技术。
理解竞争动态：每个回合都提供了一个独特的机器学习挑战，并且此数据集允许根据得分分布和提交次数来比较难度级别。
协作分析：用户详细信息有助于探索团队动态，识别哪些Kaggler组合导致更高的表现，并理解协作的价值与个人贡献的价值。
