AI 数据分析训练营第 1 期 -- 毕业总结

在极客时间 AI 数据分析训练营学习一学期下来，目前就要结束了，现对于整个学期做个总结如下：

2 月 20 日开营，连续约四个月的坚持学习，实在过瘾，陈博士讲课深入浅出，听课就知道他用心备课，总共近两千页的 PPT，一个接着一个的实际案例，让我有又回到大学时求学的感觉。

听课一堂不落下，坚持复习，程序一个个跑到三更半夜，觉得 AI＋数据分析太有意思。

陈博士十分重视直播时的互动，除了在直播聊天群里的互动，还会另外在微信群里与学生们互动，会将 PPT 里讲的代码与数据扔到群里，实际给学员们实时练习，这种体验实在难能可贵，值回票价，可能很多同学没法体会「干中学」的重要，不只是加深了印象，而是反覆听时，深刻的记忆点就藏在那时空交互里。

大作业虽然首选是最好和自己业务相关的场景，因为任职的公司是上市公司，审计保密原则，所以只能选其他场景，推荐的五个大作业，虽然只要做一个，我坚持完成了四个：

1. 资金流入流出预测（https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231573/introduction）

2. 二手车价格预测（https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introduction）

3. 钢铁表面缺陷检测（https://aistudio.baidu.com/competition/detail/808/0/introduction）

4. Santa 的安排（https://www.kaggle.com/competitions/santa-workshop-tour-2019/）

资金流入流出，112.5483

二手车价格预测，464.9576

钢铁表面缺陷检测，42.24755

Santa 的安排，总共跑出两组，启发式 73094.29，Gurobi 68915.77

感觉 Santa 的安排，可以用 Qwen-Agent 做个出图交互，按题目写个排班助手：

启发式得分 73094.29

CPLEX 没能在时间内找出。

Gurobi 得分

为了确认是否正确，将 .csv 上送 Kaggle

其他几支程序其实还一直在改进，但一直没能跑出分数。也许，学习 AI 数据分析，就是挑战自己，不断的找出问题，这在工作实际应用上，十分有用。

• Thinking： behind the theory, original from the real problem

• Action： solve problems by tools, present the results

重点是，Show me the codes, Show me the results!

再次感谢陈博士这四个月来的教导！