泰迪杯数据挖掘论文
祝家人们寒假快乐！新年快乐！
首先祝这位uu寒假&新年快乐～
翻到这个问题的话想必你也是不想荒废这个假期，趁现在还有一些时间，我想和你分享下面这些：
一、不要放下专业课！
又恨又爱的数分～
虽然说大学里面可能学习相对来说没有高中那么重要，身边的同学也有些两极分化，建议是根据将来或考研或就业的打算对自己的专业课进行相应的整理，如果考研可以翻以前的考研题目出来做，如果就业的话可以根据专业课选择更适合自己的方面深究，总之这个方面一定不能落下。
二、准备竞赛
我们学校的A类、B类赛事认定
寒假其实蛮重要的，因为上半年的比赛真的特别多，我觉得无论是就业还是考研，竞赛的获奖经历都能成为你简历里面浓墨重彩的一笔，其他的我不太了解简单说一下三个A类和数学英语有关的，几个A类可能是各个学校不同，但大挑、小挑和互联网加这三个妥妥的肯定是老大，如果自己有想法的话建议组组队写一下计划书啊，如果自己不太行的话就早找老师和学长学姐看看有没有项目可以跟，当然不要局限于你们自己的学院，别的学院有好项目也可以跟。
数学类的话，寒假有数学建模美赛、数学建模亚太杯，这两个含金量也比较高，虽然不在上面的赛事认定里面，但是这两个奖也是很有用的，如果将来要走计算机类的话可以考虑一下蓝桥杯（srds含金量不是很高），还有MathorCup数据赛，这些是寒假有在比的，当然如果有其他的国、省级赛事也要踊跃的参加！不要当一条咸鱼！因为上半年肯定还会完成9月份数学建模国赛的校级选拔，还有泰迪杯数据挖掘、MathorCup数学建模这样的比赛，寒假积累一些经验还是挺重要的（勿喷）。
四六级加油！
英语类的，上半年四六级不多说了，寒假肯定要准备起来的，还有外研社的辩论赛、全国大学生英语竞赛都是在上半年举行，如果将来有去外企就业准备的uu可以考虑考个国才哦～
三、阅读书籍！
这个阅读书籍可以是一些英语原著，或者是和专业课有关的延伸书籍，因为英语在研究生面试的时候蛮重要的，来一段英文的自我介绍，或者是以后发论文写英文摘要之类的，原汁原味的英语表达绝对会给你加分的，一些延伸的书籍可以帮助你确定以后研究的方向啊这样，翻几篇论文看看，或者是到B站学一下有关的内容都会让你的寒假很有意义～
四、找合适的兼职
做家教～
合适的兼职，不是说随便到饭馆里端个盘子就可以，我觉得首先要考虑自己想干什么，是不是真的可以去做这件事，不能说每天在饭馆起早贪黑端盘子最后累到得个病什么的，可能赚到的工资还不够治病买药的，尽量选一些弹性相对较大的兼职工作，可以去当家教啊，或者是到什么前台帮帮忙，这样没事的时候还能休息休息看看书，不会一天都很累（还是勿喷求求）
五、适当的聚会
有意义的寒假不能全部是学习啊～和亲朋好友聚一聚肯定少不了，看看以前的老师啊、同学啊，适当的聚会也是说不能把全部精力放在社交上，轻松一下也是很重要滴～
我能想到的就是这些啦，祝uu度过一个有意义的寒假呀～
数学建模进入中国已经有26年了，并且有了很大的发展。据不完全统计，目前的中国数学建模爱好者以每年有50万人次的增长，26年来中国的数学建模爱好者总计有700余万人，这为数学建模行业的发展打下了坚定地基础。 中国的数学建模行业的发展前景将是什么样？这个话题很多人都提过，但是大多数人对其只是从【数学建模的用途】上来解释的，而非从人的需求层次上来反映——数学建模对未来就业会有什么帮助，对职业生涯发展会有什么帮助。下面将从我本人及数学中国站长马壮老师2年来的全国各地的调查结果、跟各类企业家（包括电商行业、移动互联网行业、数据挖掘分析行业、计算机行业）的交流以及自身做企业的一些经验中，来分析下设数学建行业的发展现状及未来前景。 1、从全国各地的调查结果及对中国未来教育发展的现状分析得知，数学建模目前已经逐渐进入了快速发展阶段，从刚开始只有大学生参与发展到现在小、中、高、大学生共同参与的科技活动。这为未来数学建模行业的发展积累了大量的后备力量，也是未来数学建模行业的希望。 2、从跟各类企业家的交流中得出，数学建模在各个行业中的需求很大，尤其是即将到来的【大数据时代】（其是未来5年会呈现爆发式发展的一个趋势），将为数学建模行业的发展提供难得的机会。从我去年的调查统计中显示，目前全国电商、互联网、移动互联网、市场营销等行业对数学建模人才的需求每年在10万以上，未来5年将会呈现每年以500%的形式发展（因为数学中国将正式联合相关企业对中国数学建模认证人才进行推介，并且联络数学中国老会员进行推荐，从而解决数学建模人才的就业难题）。3、从自己做企业的经验中，切身感受到数学建模人才在企业中的作用，并且定位了几个数学建模人才可以攻略的没有专业限制的职位： （1）相关专业领域的市场营销。很多人看到这个词汇，感觉就怕了，感觉就没底气了，从我自己做企业的经验来说，市场营销中最重要的一个环节是【市场分析+精准化营销】，而非普通人认为的沟通能力（沟通能力固然重要，但是那只是市场营销成功的皮毛，真正的核心是分析），所以这也是数模人的优势所在。寄语：如果你有事业心、有野心，那么你就可以去尝试这个职位，优秀的营销人员需要的是“分析能力”+“洞察力”+“随机应变的能力（可以理解为数模中的现学现卖能力）”=智慧。
寒假即将来临，首先提前预祝各位同学们寒假快乐！每一个寒暑假都是必备的超车弯道，即使有些车可能我们一辈子也超不过去，但至少可以比之前快几步。寒假既是放飞自我的时候，也是总结过去，让自己未来大学生活更好的时候。那么大学生该如何渡过一个有意义的寒假呢？下面结合自己的经验谈谈几点看法，希望能够对大家有所启发。
（一）正常作息：保持正常的作息安排，早睡早起。有的同学一回到家作息就很没有规律，从早上睡到9点，下午睡到3点。三十多天的寒假又虚度了，寒假对我们而言，不应该只是放松和休息，我们要倍加珍惜，高效利用过一个与众不同、充实的、有意义的寒假。
（二）多读有益之书：高尔基曾说：“书籍是人类进步的阶梯。”在假期里，要读有益于自己成长的书籍，陶冶情操，开拓视野，扩充知识。看一本好书，让自己感受前所未有的充实感与满足感。
（三）锻炼身体：放假了也不要忘了锻炼身体，很多大学生放了一个寒假回来后由于缺少锻炼就会体重飙升。没有健康的体魄，即使再有鸿鹄之志，也终究无法实现。跑步、打球、游泳……趁着假期，所以一定要选择一两项运动并坚持下来。
（四）准备考证：可以考取的证书：
1.大学英语四六级:不管是四级还是六级，了解基本题型，并勤于刷题，记住考核知识点，做好充足准备，做到胸中有邱壑，相信大家能够考过的。
2.普通话证书:二级乙等、二级甲等、一级乙等、一级甲等，等级不同，要求也不一样，这个需要大家注意自己普通话的标准度，平时可以学着播音员讲话，或多听朗读音频，有意识的去训练。
3.计算机二级:这个真的是需要平时多多练习，是需要实践的，然后在考试时放松心态，认真仔细一点，考过问题也不大。
最后想跟大家说，唯有行动能够治疗焦虑，对你的人生来说，自己不努力，别人再努力也无用。星河滚烫，你是人间理想，我们每个人都值得拥有更好的未来，寒假来了，除了享受闲暇时光，记得充实丰富自己哦！祝大家在新的一年里平安喜乐，诸事顺遂。存远志，常读书。乐交友，惜四时。
一、学习一些办公技能不管大学毕业做出怎样的选择，继续读研，还是走向工作岗位，办公技能都是你必备的，上课需要PPT讲解，比赛需要剪辑视频、word文字目录排版是读书时期常用到的技能，工作岗位就更不用说了，如果能够利用寒假来学习一些办公技能，对你来说只有益处。
二、找单位实习如果你已经做好上完大学后就找工作的规划，且是一名即将走出大学的大三、大四学生，可以趁着寒假时间去找专业相关的单位实习。一方面可以帮助你更快适应社会生活和规则，为自己是否继续读研深造做一个参考，另一方面还可以赚点零花钱，充裕自己的小金库。
三、身材管理都说“大学是很多人的一个转折点”，其实没有错。大学里没有老师、家长近距离的管教、引导，所有的事情都由自己做主，包括学习、人际关系等，还包括身材。大学不会像高中那样强制你每天早起跑操，上下午做操、跑操，所以很多大学生就开始放纵自己，一学期去体育馆的次数，十个指头都能数得过来，身材就这样一胖再胖下去，这个寒假正是你逆袭的好时机。
登峰杯数据挖掘论文范文
登峰杯奖项大学高校自主招生是认可，登峰杯奖项可以分为如下六类，①学术作品竞赛：中国高等教育学会学习科学研究分会，②数学建模竞赛：中国工业与应用数学学会，③机器人竞赛：中国自动化学会机器人竞赛工作委员会，④结构设计竞赛：上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院，⑤数据挖掘竞赛：中国科学技术大学计算机科学与技术学院，⑥艺术创意设计竞赛：清华大学美术学院。
那里如果住校的话一般要交三万元，其他应该和其他学校差不多
申请美国留学，文书写作是留学申请流程中非常重要的一部分，而多多参加美国含金量高的写作竞赛可以更好的提升自己，例如：学术与艺术写作奖是全美规模最大、历史最悠久、声誉最高的艺术和文学竞赛，创办于1923年，旨在为青少年提供展示创意和才华的平台，主要面向7-12年级的学生，下面由我带大家详细了解美国含金量高的写作竞赛介绍
（1）Scholastic Art & Writing Awards学术与艺术写作奖
学术与艺术写作奖是全美规模最大、历史最悠久、声誉最高的艺术和文学竞赛，创办于1923年，旨在为青少年提供展示创意和才华的平台，主要面向7-12年级的学生。
每年都有来自全美各地的青少年递交超过33万件参赛作品，在28个艺术与写作类别中进行角逐。据tops老师了解，比赛由各领域杰出人物担任评审，评选出地域性和全国性奖项，获奖者最高可获得1万美金。
开始时间：每年9月
参赛资格：7-12年级学生
获奖公布时间：次年1月
（2）John Locke Essay Competition约翰·洛克论文比赛
约翰·洛克论文比赛由英国牛津独立教育组织John Lockel nstitute举办，为纪念牛津著名哲学家John Locke，于每年邀请全球高中生，在2000字内展现自己对某一领域的真知灼见。
作为人文社科含金量最高的国际征文奖项之一，约翰·洛克论文比赛从极富趣味性和挑战力的题目出发，旨在培养参赛者的议论文写作能力。比赛希望培养参赛者独立深刻的见解、广博的认知、清晰的说理能力、批判性思维能力和说服力。
截止时间：6月30日
参赛资格：不限年级，全球学生皆可参赛决选时间：
2022年7月14日：通知入围候选人
2022年8月27-2022年9月30日：颁奖晚宴
（3）Young Arts Competition青少年艺术家比赛
Young Arts Competition由National Young Arts Founda tion举办，其使命是挖掘视觉、设计、文学和表演艺术领域的下一代艺术家。
为鼓励15-18岁的青年艺术家进行创作，YoungArts开放了多达10个的参赛类目，所喜申请都会由该领域的艺术家进行严格的评审，获奖者将获得终生的艺术支持，并与同行的指导老师保持联系。
写作可以细分成非小说、小说、戏剧剧本、诗歌、短篇小说等。申请者必须想办法展示自己的创造力、写作技巧，同时具备清晰、原创性和独特观点。
截止时间：10月15日
参赛资格：15-18岁，10-12年级学生
美国大学最具含金量的各类学科竞赛汇总
01计算机、机器人学科竞赛
1. 国际奥林匹克信息学竞赛 参赛门槛★★★★★ 含金量★★★★★
International Olympiad in Informatics （IOI）
最高级别的计算机信息技术学科竞赛，和数学、物理、化学、生物一起，组成奥赛的五个学科竞赛。
2. 国际机器人奥林匹克竞赛 参赛门槛★★★★★ 含金量★★★★★
International Robot Olympiad
国际奥林匹克机器人大赛（International Robot Olympiad）简称IRO，是由国际奥林匹克机器人委员会（IROC）和丹麦乐高教育事业公司合办的国际性机器人比赛，比赛分为竞赛与创意两种类，竞赛类比赛中各组别必须建构机器人和编写程式来解决特定题目，创意类比赛中各组针对特定主题自由设计机器人模型并展示。
3. FRC机器人竞赛 参赛门槛★★★☆☆ 含金量★★★★☆
FIRST Robotics Competition
FIRST机器人挑战赛（FIRST Robotics Competition）是由美国非盈利机构FIRST主办，针对高中生、大专生的一项工业级机器人竞赛，把运动的刺激性和科学技术的精确结合在一起，被称作“智力上的大学运动会”。该项赛事已经获得全球500多所高校的认可，所有参赛队员每年均可获得申请总额约3000万美元奖学金的机会，如美国麻省理工大学、哥伦比亚大学、加拿大的多伦多大学、澳大利亚的麦考瑞大学等。每年都会有更多新的大学加入到FIRST奖学金名单中。
4. VEX机器人挑战赛 参赛门槛★★★☆☆ 含金量★★★★☆
VEX Robotics Competition
VEX机器人比赛分成初中、高中和大学三个级别。要求参加比赛的代表队自行设计、制作机器人并进行编程。参赛的机器人既能自动程序控制，又能通过遥控器控制，并可以在特定的竞赛场地上，按照一定的规则要求进行的比赛活动。
5. Botball国际机器人大赛 参赛门槛★★★☆☆ 含金量★★★★☆
Botball Program
BotBall国际机器人大赛是一项起源于美国麻省理工学院（MIT）的教育机器人活动。它最初作为本科学生的课程及竞赛活动出现，受到了 MIT 学生的普遍认同和欢迎。由于此项活动的教育特质明显，与美国所推行的STEM（科学、技术、工程 和数学）教育理念高度契合，自1997年起，BotBall被推入初高中教育阶段，成为一项以中学生教育为主旨的国际机器人竞赛。Botball的设计基于美国国家科学教育标准，并紧紧围绕培养科学素养和探究精神而展开。经过18年的发展，现今已经成长为美国乃至国际上具有非凡影响力的青少年教育机器人活动。
02人文社科类竞赛
1. 国际奥林匹克语言学竞赛 参赛门槛★★★★☆ 含金量★★★★★☆
International Linguistics Olympiad （IOL）
IOL是国际语言学奥林匹克竞赛（International Linguistics Olympiad）的简称。一年一度的IOL比赛是目前全球13类奥林匹克科学竞赛之一，是一项面向全世界高中生的最高水平学科赛事。它以锻炼和培养参赛者的思维能力、团队合作能力和问题解决能力而著称。
IOL比赛的每道题目都是以全世界范围内业已经过调查的某语种的语言片段为材料，为参赛者展示不同语言编码方式的差异性，并给出足量的已知信息，要求参赛者据此探求背后的规则。IOL比赛不要求选手具备深厚的语言学知识，而是需要他们运用逻辑思维、发散思维、问题解决等综合能力破解语言现象背后的规律和秘密。在这项赛事中，来自世界各地，拥有不同肤色和文化背景的年轻人还将通过各种紧张、有趣的竞赛和交流活动，锻炼能力、增进了解。
2. 中国高中生美式英语辩论联盟 参赛门槛★★☆☆☆ 含金量★★★☆☆
National High School Debate League of China（ NHSDLC
NHSDLC目前是中国最具规模的外语辩论联赛，致力于为更多国内高中生提供优质的课外活动平台。通过美辩，提升他们的语言表达及思辨能力，拓展视野，为他们与国外高中生之间搭建起沟通的桥梁。
目前，联赛已经形成了由校际比赛，城市地区赛，全国邀请赛，全国冠军赛以及国际邀请赛的联赛辩论体系。每年，NHSDLC会在30多座城市举办40余场地区赛。截至2017年，NHSDLC已为大陆500多所学校共计100，000名学生提供了免费的培训指导。
3. 全美演讲与辩论联赛 参赛门槛★★★★☆ 含金量★★★★★☆
National Speech and Debate Association （NSDA）
美式辩论联赛全称是全美演讲与辩论联赛（National Speech and Debate Association，简称NSDA），是美国历史最悠久、规模最大的中学演讲与辩论荣誉组织，也是世界演讲与辩论领域最大的专业教练会员组织。NSDA为会员学校和学生提供NSDA积分与排名服务。通过其独有的积分和排名系统，NSDA在全国范围内建立起一个客观的学术评价体系。参加辩论的学校和学生可以相互比较辩论水平，激励竞争意识，而该系统作为学生的学术成就指标之一，在美国各大学的招生过程中被广泛使用。
4. 全国语言学奥林匹克竞赛 参赛门槛★★☆☆☆ 含金量★★★☆☆
National Linguistics Olympiad
此项赛事担负着在中国范围内为国际语言学奥林匹克竞赛（IOL）选拔和输送合格选手的任务。NOL的比赛宗旨并不是考查选手的语言学知识，而是希望选手们通过运用逻辑和发散思维能力去解决那些他们从未接触过的语言谜题，通过推理得出正确答案。在解答这些妙趣横生的题目的过程中，选手们将切身感受到语言学的博大和有趣，进而对之产生浓厚兴趣。
03商科类竞赛
1. 全美高中生商业挑战赛 参赛门槛★★★☆☆ 含金量★★★★★☆
Distributive Educational Clubs of America（DECA）
全美高中生商业挑战赛（The International Career Development Conference，简称ICDC）是DECA每年定期举办的全美规格最高的商业挑战赛，素有“商业奥林匹克”之称。DECA全称为Distributive Educational Clubs of America，成立于1946年，是美国最大的中学生商业领导力教育组织之一，致力于为市场营销、金融财务、工商管理、旅游管理等流域培养未来的商业领袖。DECA重视能力、创新、正直以及团队合作。DECA ICDC即全美高中生商业挑战赛。是DECA每年定期举办的全美规格最高的商业挑战赛，素有“商业奥林匹克”之称。ICDC赛事由美国众多知名大学和企业支持举办，大赛拥有50多个项目，评委由一千多名美国知名企业的企业家及管理人员出任。
ICDC赛事奖项和成绩认可度极高，包括美国国会、美国教育部、美国学生生涯与技能组织、美国中学校长协会、美国大学理事会等一致推荐和认可，被认为是美国学生进入大学前必须参加的活动之一。
2. 美国未来商业领袖 参赛门槛★★★☆☆ 含金量★★★★☆
Future Business Leaders of America（FBLA）
FBLA美利坚未来商业领袖峰会（Future Business Leaders of America）始创于1937年，它是全球最大的非盈利学生组织，也是美国教育部下属的教育组织，目前在全美拥有215，000名会员。FBLA的使命是把商业教育通过创新的形式，变成一个实践活动和职业发展项目，为优秀青少年提供商业教育和商业生涯规划。FBLA每年都会举办各类商业精英活动和竞赛，其出具的参赛证明、获奖证书均受到美国大学的认可。
3. 赛智 参赛门槛★★☆☆☆ 含金量★★★☆☆
SAGE
赛智中学生社会创新大赛分为SRB/SEB两个组别，以社会问题的创新解决方式为共同的出发点，其中SRB（Social Responsibility Business）强调中学生项目通过产品等形式，间接地实现社会责任；而SEB组别（Social Enterprise Business）则强调其通过服务等形式，直接地实现社会责任。
4. 钻石挑战赛 参赛门槛★★☆☆☆ 含金量★★★☆☆
Diamond Challenge
钻石挑战赛于2012年创立，有特拉华大学创业计划主办，致力于培养下一代的企业竞赛，将创业的职业发展道路展现给中学生，为他们提供了一个了解创业过程的机会，并有机会将想法付诸实践。如今，已有来自35个国家超过4000名学生的参加这个竞赛活动。
5. 宾大沃顿投资交易大赛 参赛门槛★★★☆☆ 含金量★★★☆☆
Knowledge @ Wharton High School（KWHS）
竞赛规则：利用沃顿OTIS线上模拟交易系统管理10万美金的资产，学生需要建立自己的交易策略，向评委展示自己选择制定策略的论据：
参数资格：9-12年级中学生
参赛形式：组队参赛，不支持个人参赛，每支队伍4 - 9人（独立报名学生可组建团队）
交易类别：股票。大赛挑选股票类别，以美股为主。每名队员至少负责一个股票类别的投资分析与策略报告撰写。
完成比赛：提交中期报告和最终策略。所有提交了这两个文件的队伍，无论最终是否入围总决赛，都可以获得沃顿知识在线颁发的参赛证书。
赛事评委：由沃顿商学院教授、资产管理公司专家和KWHS组成评委席
6. 模拟企业家挑战赛 参赛门槛★★☆☆☆ 含金量★★★☆☆
Model Entrepreneur（ME）
2015年哥伦比亚大学商学院的Venture For All和IEG Global Corporation （IEG）联合成立了Model Entrepreneur（ME），旨在让一切年纪段的创业者们都能通过哥伦比亚商学院的教学理念和指点成功创建企业并招贤纳士。竞赛集结整合了线下活动学术资源，不只仅局限线下竞赛，更依托择校桥强有力的在线平台，进行竞赛展开。致力于将ME打形成为一个国际化社区与学生课外活动品牌。通过不一样阶段的指点和可选课程，让ME的加入者们能够真正学习到如何应用商业形式进行头脑风暴和各个环节的设计。
7. 全美经济学挑战赛 参赛门槛★★☆☆☆ 含金量★★★☆☆
National Economic Challenge（NEC）
NEC（National Economics Challenge）全美经济学挑战赛，是美国最具影响力的高中生经济学竞赛，经过17年的发展与积累，每年有10，500名学生受邀参与，赛事及参赛选手得到了华尔街知名金融机构、美国顶尖大学的广泛支持与认可。
04综合科技类竞赛
1. 谷歌科学挑战赛 参赛门槛★★★★☆ 含金量★★★★☆
Google Science Fair （GSF）
GSF是一项全球性的在线科技竞赛，面向年龄在13 到18 岁之间的学生个体和团队（最多为3人），比赛分为实验类和工程类两组，GSF从公开的参赛项目征集到最终全球决赛颁奖的举办，一般历时6-7个月的时间。
2. 英特尔天才奖 参赛门槛★★★★☆ 含金量★★★★★
Intel Science Talented Search（STS ）
英特尔科学奖（Intel Science Talent Search）原称西屋科学奖（Westinghouse Science Talent Search），原由西屋公司所设，素有小诺贝尔奖之称，是美国公认要求最高、最精英的高中科学研究竞赛，它的前身是始于1942年的“西屋科学奖”。1998年改为英特尔科学奖，是美国历史最悠久，也最具权威的高中生科学竞赛奖项。它吸引了那些出类拔萃的，拥有远大理想的年轻科学家们。其宗旨是鼓励年轻一代探讨具有挑战性的科学问题，培养他们解决未知社会难题的必备技能。
3. 英特尔国际科学工程 参赛门槛★★★★☆ 含金量★★★★★
Intel Science and Engineering Fair（ISEF）
“英特尔国际科学与工程大奖赛”（Intel ISEF），素有全球青少年科学竞赛的“世界杯”之美誉，是全球最大规模、最高等级、也是唯一面向9 ~ 12年级（即初三至高三）中学生的科学竞赛。其前名为科学服务社（Science Service）于1950年创办的美国中学生科学博览会。英特尔公司将赞助这一赛事至2019年。竞赛学科包括了所有自然科学和部分社会科学内容， 它为全球最优秀的小科学家和发明家们提供了互相交流， 展示最新科技成果的舞台。
4. 西门子科学竞赛 参赛门槛★★★★☆ 含金量★★★★★
Siemens Competition in Math， Science & Technology
西门子科学奖是由西门子出资设立的一个用来奖励美国最优秀的数学和科学的学生的奖项，开设于1998年，致力于选拔美国最优秀的数学和科学方面的学生，每年提供超过700万元经费来支持科学领域的教育和发展，西门子科学竞赛是美国中学生最高水平的科技类竞赛之一。
5. 美国学术十项全能 参赛门槛★★☆☆☆ 含金量★★★☆☆
United States Academic Decathlon （USAD）
美国学术十项全能（United States Academic Decathlon），简称USAD，是由美国非赢利性组织（USAD Association）举办的面向高中生的学术性竞赛。本竞赛包含十个科目，其中有七个客观题考试科目，分别为艺术，经济，文学，数学，音乐，科学，社会科学；另外有三个主观考试科目：演讲，面试与写作。每年的比赛都有一个特定的主题，学生们要求学习组委会提供的教材（英文，除数学外的教材都和当年主题有关）。
6. 中国大智汇创新研究挑战赛 参赛门槛★★☆☆☆ 含金量★★★☆☆
China Thinks Big（CTB）
China Thinks Big 中国大智汇，简称CTB，是最大的华人青少年创新比赛，诞生了最多世界名校录取者，和自主招生录取者。每年会在北京斯坦福中心、上海哈佛中心举办全国决赛，优胜者可参与在哈佛大学、斯坦福大学、硅谷等地举办的北美路演赛。参赛队伍成果发表于国内外学术期刊、见诸央视等官方媒体报道。China Thinks Big 联合耶鲁、斯坦福、清华、北大等数十家国内外顶尖大学，向中学生提出年度研究课题和实践挑战；通过世界名校知识体系和经典研究方法论，激发参赛者学术与创新潜能，鼓励关注社会议题、着眼身边生活；以原创观点和创新方案践行”Think Big，Do Small（立大志、做小事）”的大赛精神。
7. 国际太空城市设计大赛 参赛门槛★★★☆☆ 含金量★★★★☆
International Space Settlement Design Competition（ISSDC）
全球太空研究领域最具影响力的高中生竞赛——国际太空城市设计大赛，起源于美国最大的青少年组织——美国童子军（Boy Scouts of America）在1984年的夏季项目，面向全球8-12年级的学生开放。参赛选手需要组成12个人的团队，按照Request For Proposal（RFP）的要求，设计自己独特的太空城市方案。参赛选手将全面展示其数学、物理、计算机、工程、商业、生命科学、艺术等领域的知识、技能与创新能力。方案要求用英文书写，需要涵盖概要设计、结构设计、基础设施和运行、人居与安全、自动化与服务、商业开发等六部分内容，完整地描述一座太空城市的设计和建造过程。
8. 世界青少年发明展 参赛门槛★★☆☆☆ 含金量★★★☆☆
International Exhibition for Young Inventors（IEYI）
世界青少年文明展是一项国际性的活动，于2004年为庆祝日本创新与发明研究所100周年成立，旨在通过展览和竞赛鼓励全球有创新精神的年轻发明家，IEYI以发明创造为纽带，不仅为全球青少年发明家提供了一个国际化交流的平台，也在培养青少年科学思维和设计思维的同时，全面提升他们对于科学核心概念的理解。
9. 登峰杯全国中学生学术科技创新大赛 参赛门槛★★☆☆☆ 含金量★★☆☆☆
登峰杯全称“登峰杯全国中学生学术科技创新大赛”，是一档全国性的中学生学术科技创新大赛，包含“登峰杯”全国中学生学术作品竞赛、“登峰杯”全国中学生数学建模竞赛、“登峰杯”全国中学生机器人竞赛、“登峰杯”全国中学生结构设计竞赛、“登峰杯”全国中学生数据挖掘竞赛和“登峰杯”艺术创意设计六个并列竞赛项目。
10. “环保马拉松 Envirothon”高中理工科竞赛 参赛门槛★★☆☆☆ 含金量★★☆☆☆
“环保马拉松 Envirothon”高中理工科竞赛是全球最大的以环保为主题的高中理工科竞赛，旨在鼓励学生培养顶尖的科学技能和优秀的社会责任意识。比赛前身为始于 1979 年的北美国际环境奥林匹克竞赛（Environmental Olympics），之后为进一步激发学生探索精神改名为“环保马拉松”竞赛。“环保马拉松”高中理工科竞赛在北美由美国各州、加拿大各省的政府环保部门负责主办和运营，每年有超过 4000 所中学和 50 万学生参赛
登峰杯学术作品竞赛是6大赛目之一，而登峰杯总体的项目为六类①学术作品竞赛②数学建模竞赛③机器人竞赛④结构设计竞赛⑤数据挖掘竞赛⑥艺术创意设计竞赛。登峰杯的认可度很高且是高校自主招生是敲门砖，全国各大高校普遍认可不过录取与奖赛等级和学校层次有关，一般决赛一等奖通过率最高可以作为创新潜质学科特长证明材料。“登峰杯”全名“登峰杯”全国中学生学术科技创新大赛，促进青少年拔尖人才的成长，还能搭建了一个高水平、高质量的学术创新平台。
spss数据挖掘论文
不会。一般规范的分析需要有一些规范的格式，SPSS是将所有所有的结果都输出，非常多都是没有用的中间过程，而且表格也不规范。可以使用下在线版本SPSS软件SPSSAU进行分析，里面出来的表格结果全部都是规范好的，并且还有智能化文字分析以及图表等。SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（Solutions Statistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。
软件本身是收费的，不过有盗版的， 到处都有
点击下载：永久激活破破解版spss软件安装包，资源实时更新
链接：
提取码：9999
软件介绍：
SPSS（Statistical Product Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（Solutions Statistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。
1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。
很多新朋友接触Spss、或者是工作需要Spss软件的朋友、一定在网上要百度这些问题、Spss下载、Spss软件、Spss软件下载、Spss软件官方下载、Spss官网、Spss软件破解版下载、中文版Spss软件下载、中文版Spss、中文版Spss软件、Spss下载中文版、免费Spss破解版下载、免费中文版Spss、精简版Spss等等这些问题。怎么下载一个软件这么麻烦啊，到底有没有能够用的软件？分享给你各个版本破解版软件安装包。
数据挖掘论文dfc
数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文
摘要： 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。任何有数据管理和知识发现需求的地方都可以借助数据挖掘技术来解决问题。本文对数据挖掘的算法以及数据挖掘技术的应用展开研究, 论文对数据挖掘技术的应用做了有益的研究。
关键词： 数据挖掘; 技术; 应用;
引言: 数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的, 然后发展到可对数据库进行查询和访问, 进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段, 它不仅能对过去的数据进行查询和遍历, 并且能够找出过去数据之间的潜在联系, 从而促进信息的传递。
一、数据挖掘概述
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。
二、数据挖掘的基本过程
(1) 数据选择:选择与目标相关的数据进行数据挖掘。根据不同的数据挖掘目标, 对数据进行处理, 不仅可以排除不必要的数据干扰, 还可以极大地提高数据挖掘的效率。 (2) 数据预处理:主要进行数据清理、数据集成和变换、数据归约、离散化和概念分层生成。 (3) 模式发现:从数据中发现用户感兴趣的模式的过程.是知识发现的主要的处理过程。 (4) 模式评估:通过某种度量得出真正代表知识的模式。一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据, 即收集数据并进行积累, 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据, 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。数据挖掘这是最为关键的步骤, 主要是针对预处理后的数据进行进一步的挖掘, 取得更加客观准确的数据, 方能引入决策之中, 不同的企业可能采取的数据挖掘技术不同, 但在当前来看暂时脱离不了上述的挖掘方法。当然随着技术的进步, 大数据必定会进一步成为企业的立身之本, 在当前已经在很多领域得以应用。如市场营销, 这是数据挖掘应用最早的领域, 旨在挖掘用户消费习惯, 分析用户消费特征进而进行精准营销。就以令人深恶痛绝的弹窗广告来说, 当消费者有网购习惯并在网络上搜索喜爱的产品, 当再一次进行搜索时, 就会弹出很多针对消费者消费习惯的商品。
三、数据挖掘方法
1、聚集发现。
聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显.而同一个群之间的数据尽量相似.聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群, 并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。此外聚类分析可以作为其它算法 (如特征和分类等) 的预处理步骤, 这些算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组, 也不知道怎么分 (依照哪几个变量) .因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好, 这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果.聚类方法主要有两类, 包括统计方法和神经网络方法.自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的`聚集算法。
2、决策树。
这在解决归类与预测上能力极强, 通过一系列的问题组成法则并表达出来, 然后经过不断询问问题导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根, 底部拥有许多树叶, 记录分解成不同的子集, 每个子集可能包含一个简单法则。
四、数据挖掘的应用领域
市场营销
市场销售数据采掘在销售业上的应用可分为两类:数据库销售和篮子数据分析。前者的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客以便向它们推销产品, 而不是像以前那样盲目地选择顾客推销;后者的任务是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式, 从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品。
金融投资
典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测, 分析方法一般采用模型预测法。这方面的系统有Fidelity Stock Selector, LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资, 后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术辅助管理多达6亿美元的有价证券。
结论:数据挖掘是一种新兴的智能信息处理技术。随着相关信息技术的迅猛发展, 数据挖掘的应用领域不断地拓宽和深入, 特别是在电信、军事、生物工程和商业智能等方面的应用将成为新的研究热点。同时, 数据挖掘应用也面临着许多技术上的挑战, 如何对复杂类型的数据进行挖掘, 数据挖掘与数据库、数据仓库和Web技术等技术的集成问题, 以及数据挖掘的可视化和数据质量等问题都有待于进一步研究和探索。
参考文献
[1]孟强, 李海晨.Web数据挖掘技术及应用研究[J].电脑与信息技术, 2017, 25 (1) :59-62.
[2]高海峰.智能交通系统中数据挖掘技术的应用研究[J].数字技术与应用, 2016 (5) :108-108.
数据挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文
【 摘要 】计算机技术在发展，软件也发展的越来越复杂，而系统开发工作也显得更加重要。信息技术的广泛应用会产生大量数据，通过对数据进行挖掘，分析其存在的规律，对实现数据资源的有效利用意义重大。本文就数据挖掘技术在软件工程中的应用作简要阐述。
【 关键词 】数据挖掘技术；软件工程中；应用软件技术
随着信息技术发展而快速发展，但是其可控性并不是特别强。软件在应用过程中会产生大量数据，数据作为一种宝贵的资源，有效的利用可以带来价值增值。作为软件开发行业，数据挖掘技术应用则实现了数据资源的有效利用，通过对其中规律进行研究，为软件工程提供相应指导，并且对于系统故障能够有效处理，成本评估的有效性也能够提升。
1数据挖掘技术应用存在的问题
信息数据自身存在的复杂性
软件工程所包含的数据可以分为两个类别，结构化与非结构化。在非结构化数据中软件代码发挥着重要作用。而对结构化数据产生影响的则是软件版本信息。结构与非结构化数据二者之间联系非常密切。实现数据有效利用就需要通过一定技术找出其中的规律。数据挖掘技术则刚好满足需求。利用该技术对结构与非结构化数据进行整合，提升其使用的有效性。
在评价标准方面缺乏一致性
数据挖掘技术在生活中的应用比较广泛，通过该技术应用能够更好的对实际情况进行评价，从而对结果进行优化。但是由于没有统一标准，导致了软件信息复杂。而在表述方式方面自身又存有差异性。信息获取者无法有效的对信息进行应用及对比。而信息缺乏统一标准的原因就在于评价方式不一致。
2数据挖掘技术在软件工程中的应用
数据挖掘执行记录
执行记录挖掘主要是对主程序的路径进行分析，从而发现程序代码存有的相关关系。其实质是通过对相关执行路径进行分析，并进行逆向建模，最终达到目的。作用在于验证，维护，了解程序。记录挖掘的过程通常是对被分析的系统进行初步插装，之后是记录过程，该过程在执行上一步程序后，对应用编程接口，系统，模块的状态变量记录，最后是对所得到的信息进行约简，过滤，聚类。最终得到的模型能够表达系统的特征。
漏洞检测
系统或是软件自身都会存在漏洞，漏洞自身具一定的隐蔽性，由于人的思维存在某些盲区，无法发现漏洞的存在，就需要借助于某些软件。检测漏洞的目的就在于找出软件中存在的漏洞及错误，并对其进行修复，从而保证软件质量与安全。将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。测试工作环节主要是对数据进行清理与转换，其基础在于漏洞数据收集，通过对收集与采集的信息进行清理，将与软件数据有关联同时存在缺陷的数据筛选出来，而将剩余无数据清理，对丢失项目采取相应措施补充，将其属性转换为数值表示。之后是选择适当的'模型进行训练与验证，该环节要结合到项目实际的需要选择挖掘方式，通过对不同数据结果进行分析与比较找到最适合的方式。之后则是重复应用上述方法，对软件存在的漏洞进行定位与检测。并将与之对应的数据收集于软件库，在对漏洞进行描述的基础上分类，最后将通过挖掘得到的知识应用到测试的项目中.
开源软件
对于开源软件的管理由于其自身的开放，动态与全局性，需要与传统管理软件进行区别对待，一般情况下，成熟的开源软件对于软件应用记录较为完整，参与的内容包括了错误报告，开发者活动。参与开发的工作人员会处在动态变化之中，存在动态变化的原因就在于软件的开放性。同时对于软件中动态性特征的挖掘，可达到对开源软件进行优质管理的目标。
版本控制信息
为了保证参与项目人员所共同编辑内容的统一性，就需要对系统应用进行控制。软件开发工程应用中，开发工作管理与保护都会通过版本控制系统来实施。并且其应用方式主要是对变更数据挖掘，找出不同模块及系统存在关系，并对程序中可能会存在的漏洞进行检测。此类技术的应用，使得系统后期维护成本被有效的降低，而对后期变更产生的漏洞也有一定的规避作用。
3数据挖掘在软件工程中的应用
关联法
该方法作用在于寻找数据中存在的相关联系与有趣关联。而体现的关联规则有两个明显的特征。①支持度；②信度。前者表示在某个事物集中，两个子集出现的概率是相同的。而后者则表明了某事物在事物集中出现的概率，而另一事物也会出现。
分类方法
该方法主要是应用于分类标号与离散值的操作。该方法的操作步骤是，首先要建立相应的模型，对数据进行描述，并利用模型对其进行分类。在分类方法选择方面，常用的有判定树法，贝叶斯法，支持项量机法等。判定树法应用的基础是贪心算法。
聚类方法
该方法常用的有划分方法，基于密度，模型，网格的方法与层次方法。聚类分析输入的是一组有序对，有序对中的数据分别表示了样本，相似度。其基本的应用理论是依据不同的对象数据予以应用。
4数据挖掘在软件工程中的应用
对克隆代码的数据挖掘
在软件工程中最为原始的是对克隆代码的检查测试。就其方式而言有文本对比为基础，标识符对比为基础。前者是利用系统中程序代码包含的语句进行判断。该方法在后期改进过程中主要是对字符串匹配效率进行提升。实际应用过程中是通过相关函数匹配对效率进行优化。
软件数据检索挖掘
该方法同样是软件工程中原始的挖掘需求之一。该方法在应用时主要有以下三个步骤。
①数据录入。其实质是对需要检索的信息录入，并结合到使用者需要在数据中查找使用者需要的数据。
②信息查找过程。确认了用户需要查找的信息后，系统将依据信息内容在数据库中进行查找，并分类罗列。
③信息数据导出与查看。用户可以依据自身需要将数据导出或者是在线查看。数据在导出时会形成相应的记录，客户再次进行查找时就会更加的方便与快捷。而将数据导出则需要利用到相关的软件。
应用于设计的三个阶段
软件工程有许多关于软件的资料，资料通常是存放于代码库中。数据运用可以提升工作效率。软件工程每一次循环都会产生大量的数据。基于软件工程生命周期可以将其分为分析设计，迭代的开发，维护应用三个阶段。
面向项目管理数据集的挖掘
软件开发工作到目前已经是将多学科集中于一体。如经济学，组织行为学，管理学等。对于软件开发者而言，关注的重点除过技术方面革新外，同时也需要科学规范的管理。除过对于版本控制信息挖掘外，还有人员组织关系挖掘。对于大规模的软件开发工作而言，对人力资源的有效分配与协调也是软件工作领域需要面对的问题。例如在大型系统开发过程中，往往会有许多人参与其中，人员之间需要进行沟通交流。交流方式包括了面对面沟通，文档传递，电子信息等。通过对人员之间的关系进行挖掘，有利于管理工作开展。员工群体存在的网络是社会网络。通过人员合理组织与分配，将会影响到项目进度，成本，成功的可能性。而对该方面实施研究通常采用的是模拟建模。
5结束语
软件工程技术在生活中许多领域都有广泛的应用，数据挖掘作为其中的一项技术，其重要性及作用随着技术发展而表现的越加明显。为了保证挖掘技术的可靠性与高效，与其它工程技术有一定融合性。数据挖掘在实际应用工作中体现出了巨大的经济效益，因此应该大力推进其应用的范围，并拓展其应用的深度与层次。
参考文献
[1]李红兰.试论数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].电脑知识与技术，2016（34）.
[2]雷蕾.关于数据挖掘技术在软件工程中的应用综述究[J].电子测试，2014（02）.
[3]孙云鹏.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].中国新通信，2015（15）.
数据挖掘论文数据实例
python数据挖掘技术及应用论文选题如下：1、基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现。2、基于MapReduce的气候数据的分析。3、基于概率图模型的蛋白质功能预测。4、基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现。5、基于hbase搜索引擎的设计与实现。6、基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现。7、客户潜在价值评估系统的设计与实现。8、基于神经网络的文本分类的设计与实现。
我猜娃玩过头了,毕业设计交不了差了,呵呵. 给你传一份,不要忘记给分哈.
关联规则挖掘吧,我刚做完相关的论文.用的是SQL Server2005中的智能挖掘平台.介绍一本书给你看下,就是图片里的那本书.里面有完整的使用sql server数据挖掘的过程.写论文十分辛苦,但一定会有收获!加油!