通常可以从以下渠道获得:数据: 1。公开数据来源:如政府公开数据、公众数据共享平台等。2.公司内部数据:由公司内部业务系统生成数据；3.第三方数据提供商:如市场研究公司、数据服务商等。4.社交媒体数据:如社交网络平台数据、网络论坛数据，等。5.互联网数据:例如访问数据、电子商务交易数据，等等。在选择数据来源时，应注意数据的可靠性和真实性，遵守相关法律法规。
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6、 数据科学 竞赛是什么?数据Science竞赛又称Da 数据 竞赛，它的形式是竞赛。其基本价值在于公共数据因子价值挖掘与应用探索；赋能企业数据人才储备，完善云生态建设；高校的学科融合与交流及人才培养。其主要要素有:组织者、活动平台、参赛选手；由于数据Science竞赛，所需的竞赛设计能力、技术支持能力、竞赛运营宣传能力可能超出了部分主办方的能力或职责范围。
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预赛于4月举行，总分100分，最高分97分，由一位来自麻省理工学院的“00后”选手创造。入围者来自21个国家的171所学校，覆盖了全球数学前100名大学的一半以上。参赛选手的资格涵盖了从初中到博士的各个阶段，中学生人数比去年翻了一番。其中北京大学138人，麻省理工学院44人，清华大学42人，复旦大学34人，南京大学28人，中国科技大学18人，华东师范大学17人，上海交通大学17人，浙江大学17人，南开大学13人，加州大学伯克利分校12人，中国科学院11人，中南大学11人。
9、7. 阿里大 数据——大 数据建模数据型号为数据组织存储方式，从业务上强调合理存储，数据存取和使用数据。适合业务和基础的模型数据存储环境，大型数据可以获得以下好处:大型数据系统需求数据模型方法帮助更好的组织和存储数据。无论是Hadoop、Spark还是阿里 Baba集团的MaxCompute系统，数据仍然是SQL大规模处理和处理，数据仍然是表存储，数据之间的关系仍然是用关系理论描述的。只是在“大数据”领域，基于其数据访问特征，在关系数据模型的范式上有不同的选择。
数据仓库中的3NF与OLTP中的不同，具有以下特点:ER模型构建数据仓库的出发点是集成数据，它是为数据分析和决策服务的。建模步骤分为三个阶段:维度建模从分析决策的需求出发，为分析需求服务，因此重点关注用户如何更快地完成需求分析，同时对大规模复杂查询有良好的响应性能。
