电信大数据比赛

⑴ 看看全球十大电信巨头的大数据玩法

看看全球十大电信巨头的大数据玩法

大数据时代，掌握海量数据无疑使自己在这竞争激烈的时代占得先机，对于电信运营商来说，更是如此。通过深度挖掘这些数据，他们正试图打造全新的商业生态圈，实现新的业绩增长点，当然也实现从电信网络运营商到信息运营商的转变。中云网的这篇文章将从全球十大电信运营商的角度分析它们是如何利用大数据的，从中或许可以给你一点启示。

对于电信运营商而言，没有哪一个时代能比肩4G时代，轻松掌握如此海量的客户数据。4G时代，手机购物、视频通话、移动音乐下载、手机游戏、手机IM、移动搜索、移动支付等移动数据业务层出不穷。它们在为用户创造了前所未有的新体验同时，也为电信运营商挖掘用户数据价值提供了大数据的视角。数据挖掘、数据共享、数据分析已经成为全球电信运营商转变商业模式，赢取深度商业洞察力的基本共识。

目前，全球120家运营商中，已经有48%的企业正在实施大数据战略。通过提高数据分析能力，他们正试图打造着全新的商业生态圈，实现从电信网络运营商（Telecom）到信息运营商（Infocom）的华丽转身。从曾经的“管道”到大数据战略融合，电信运营商到底该如何善用大数据？全球10强电信“大佬们”的大数据应用之道及其培育的新经济增长点启示颇多。

1. AT&T：位置数据货币化

AT&T是美国最大的本地和长途电话公司，创建于1877年。2009年，AT&T利用全球领先的数据分析平台、应用和服务供应商Teradata天睿公司的大数据解决方案，开始了向信息运营商的转变。

在培育新型业绩增长点的过程中，AT&T决定和星巴克开展合作，利用大数据技术收集、分析用户的位置信息，通过客户在星巴克门店附近通话或者其他通信行为，预判消费者的购物行为。为此，AT&T挑选高忠诚度客户，让其了解AT&T与星巴克之间的这项业务，并签署协议，将客户隐私的管理权交给客户自己。在获得允许情况下，AT&T将这些信息服务以一定金额交付给星巴克。星巴克通过对这些数据的挖掘，可以预估消费者登门消费的大概时间段，并且预测个人用户行为，并做出个性化的推荐。此外，在iPhone上市伊始，为了解iPhone的市场反响，AT&T还选择与Facebook结成战略联盟，通过对Facebook的非结构化数据进行分析，发现用户对价格、移动功能、服务感知等产品指标的体验情况，从而推出更加准确的电信捆绑服务。

2. NTT：创新医疗行业的社会化整合

NTT是日本最大电信服务提供商，创立于1976年。它旗下的NTTDOCOMO是日本最大的移动通讯运营商，也是全球最大的移动通讯运营商之一，拥有超过6千万的签约用户。

自2010年，NTTDOCOMO利用大数据解决方案，实现了医疗资源的社会化创新，培育了医疗信息服务增长点。面对日本社会的老龄化趋势，NTTDOCOMO想到了通过搭建信息服务平台，满足用户的个性化医疗需求。因此，NTTDOCOMO和Teradata天睿公司进行充分合作，利用其大数据解决方案，建立自己的资料库。通过开设MedicalBrain和MD+平台，聚合大量的医疗专业信息，网聚了大批医疗行业专业人士。这使用户和各种专业医疗和保健服务提供商共同拥有了符合标准的、安全可靠的生命参数采集和分发平台。在这个平台上，NTTDOCOMO能够根据用户的以往行为洞察其个性化需求，再将这些需求反馈至对应的医疗人员，帮助用户获得高价值的信息反馈。

3. Verizon：数据仓库促进精准营销

Verizon是美国最大的本地电话公司、最大的无线通信公司之一，也是全世界最大的印刷黄页和在线黄页信息提供商。它在美国、欧洲、亚洲、太平洋等全球45个国家经营电信及无线业务。

随着年轻一代用户成为电信消费主力人群，通过多媒体、社交媒体等渠道了解他们的消费行为成为Verizon的营销重点。因此，Verizon成立精准营销部门（PrecisionMarketingDivision），利用Teradata天睿公司的企业级数据仓库，对用户产生的结构化、非结构化数据进行挖掘、探索和分析。在大数据解决方案的帮助下，Verizon实现了对消费者的精准营销洞察，并且向他们提供商业数据分析服务，同时在获得允许情况下，将用户数据直接向第三方交易。此外，这些对用户购买行为的洞察也为Verizon的广告投放提供支撑，实现精准营销。凭借着获取的消费者行为的洞察力，Verizon还决定进军移动电子商务，形成自己全新的业绩增长点。

4. 德国电信：智能网络培育新增长点

德国电信是欧洲最大的电信运营商，全球第五大电信运营商。旗下T-Systems是全球领先的ICT解决方案和服务供应商。

正是T-Systems将德国电信带上了大数据的发展快车道。基于拥有全球12万平方米数据中心的优势，T-Systems提出了“智能网络”的概念。通过实时获得汽车、医疗以及能源企业的数据，T-Systems先后开发了车载互联网导航系统、交通意外自动呼叫系统以及声控电邮系统，以及能源网开发解决方案，实现电量的供需平衡。此外，它还通过设计安全的传输方式和便捷的解决方案，将医生和患者对接，提供整合的医疗解决方案。

5. Telefónica：大数据支撑用户体验优化

Telefónica创立于1924年，是西班牙的一家大型跨国电信公司，主要在西班牙本国和拉丁美洲运营，它也是全球最大的固定线路和移动电信公司之一。

Telefónica一直将用户体验视为企业发展重点。Telefónica启动一个针对移动宽带网络的端到端用户体验管理项目，并建立了一个包含60多个用户体验指标的系统，支持无线网络控制器（RNC）、域名系统（DNS）、在线计费系统（OCS）、GPRS业务支撑节点（SGSN）、探针等各种网络节点的信息采集。所有采集来的信息经过整合后存储到数据库中，为后续的用户体验测量提供数据支撑。

6. Vodafone：动态数据仓库支持商业决策

沃达丰是跨国性的移动电话运营商，现为全球最大的流动通讯网络公司之一。

Vodafone在大数据应用方面取得了丰硕成果。早在2009年，旗下SmarTone-Vodafone就委托Teradata天睿公司为其完成动态数据仓库的部署，使企业所有管理人员可以根据信息轻松制定最佳决策。它主要通过开放API，向数据挖掘公司等合作方提供部分用户匿名地理位置数据，以掌握人群出行规律，有效地与一些LBS应用服务对接。这些大数据解决方案极大提高了SmarTone-Vodafone的市场领导力。

7. 中国移动：客户投诉智能识别系统降低投诉率

中国移动通信集团公司是中国规模最大的移动通信运营商，也是全球用户规模最大的移动运营商。

在中国移动近实现客户数量迅猛增长的同时，相应也带来了客户投诉量的增长。

为了辨别客户投诉的真实原因、发现问题、改进产品、提升服务体验，中国移动和Teradata天睿公司进行了密切合作。Teradata为其配置了基于CCR模型的客户投诉智能识别系统，以投诉内容为源头，通过智能文本分析，实现了从发现问题到分析问题，再到解决问题以及跟踪评估的闭环管理。经过一段时间使用，仅中国移动某省级公司，就实现全网投诉内容的智能识别：769个投诉原因被识别，配合业务部门提出37个产品优化建议，协助优化11个产品;优化不满意点58个，消除368,295客户的潜在不满隐患，每年节约成本达540万。

8. 法国电信：数据分析改善服务水平

法国电信是法国最大的企业，也是全球第四大电信运营商，拥有全球最大的3G网络Orange。

为了优化用户体验，法国电信旗下企业Orange采用Teradata天睿公司大数据解决方案，开展了针对用户消费数据的分析评估。Orange通过分析掉话率数据，找出了超负荷运转的网络并及时进行扩容，从而有效完善了网络布局，给客户提供了更好的服务体验，获得了更多的客户以及业务增长。同时，Orange承建了一个法国高速公路数据监测项目。面对每天产生500万条记录，Orange深入挖掘和分析，为行驶于高速公路上的车辆提供准确及时的信息，有效提高道路通畅率。

9. 意大利电信：数据驱动的个性化业务

意大利电信是欧洲最大的移动运营商之一，同时也是基于单一网络提供GSM系列服务的领先欧洲运营商。

面对固网业务的下滑，意大利电信构建了面向全业务运营的客户数据仓库，以适应市场、销售、客户服务等领域的业务规则和需要。通过对客户数据的洞察，有效地预测收入状况与客户行为的关联性，推出了诸多个性化产品满足客户需求。意大利电信推出的NapsterMobile音乐业务就提供包括手机铃声、艺术家肖像墙纸以及接入NapsterMobile歌曲目录等个性化服务，直接拉动了企业业绩。

10. KDDI：数据管理服务是核心

KDDI是日本知名的电信运营商，在世界多个国家设有子公司。

通过大数据资产，提供数据管理服务是KDDI的核心业务之一。KDDI利用自身优势，以数据中心为核心，向企业提供包括云计算服务在内的信息通讯综合服务。KDDI于2000年开始在中国开展为日系及当地企业提供数据管理服务，业务发展迅猛。2012年，KDDI在北京经济技术开发区建设了当地最大规模数据中心，占地2.5万平米，试图实现2015年海外营业额为2010年2倍的目标。

以4G为代表的移动互联网时代，令信息、互联网行为数据、话单数据、WAP日志/WEB日志、互联网网页、投诉文本、短信文本等结构化数据以及非结构数据呈现几何式增长。面对新型海量数据，传统电信运营商正面临越来越大的挑战：

客户与内容服务提供商联系更加紧密，但对电信企业的忠诚度反而下降；企业无法通过流量内容服务提供商业价值，盈利能力持续下降；“管道化”严重弱化对承载信息的掌控，丧失创新产品、业务发展的基础。

电信运营商需要凭借数据分析来竞争，实现数据价值货币化。同时，利用大数据实现企业从电信网络运营商到信息运营商的转型。通过对数据的分析，了解客户流量业务的消费习惯，识别客户消费的地理位置，洞察客户接触不同信息的渠道等等，电信运营商将获得深度商业洞察力，打造基于大数据的租售数据模式、租售信息模式、数字媒体模式、数据使能模式、数据空间运营模式、大数据技术提供商等全新商业模式。

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⑵ 要参加大数据挑战赛要具备哪些知识

大数据挑战赛有很多类型，
主要是算法竞赛，这类比赛考核队伍的算法应用跟调优能力，有的需要使用平台
具体技能包括，Python，机器学习，深度学习框架等

⑶ 大数据分析技术技能大赛含金量高吗为什么

高。大数据分析技术技能大赛属于国家举办的招揽计算机精英的比赛，该比赛含金量非常的高。大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

⑷ 中国高校大数据挑战赛正规吗

2022年9月17日下午，2022中国高校计算机大赛——第二届微信大数据挑战赛决赛于广州微信总部正式举办，最终，决赛队伍——“苟进决赛”队以其突出的算法表现摘得头筹，这一大数据领域的国内顶级赛事，也在四个月的激烈争夺后落下帷幕。

在四个小时的赛程中，不同职业、专业背景的队伍选手们分别对各自解题方案的理论依据、设计原理、应用效果等进行了详细的讲解，展示代码运行，并就评委提问进行答辩。现场气氛热烈、决赛队伍们精彩的表现获得评委与观众的一致好评，

现场评委从应用可行性、设计合理性、技术创新性、介绍演示表现等方面进行点评，充分肯定各参赛团队的专业性与创新性，为比赛输出了专业、独到的点评，也在与选手的交流互动中提供了行业内前沿观点。

⑸ 大数据应用案例不可不看的7大领域

大数据应用案例不可不看的7大领域

在当前的互联网领域，大数据的应用已经十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。
健康医疗 温情暖意
同仁医院通过与IBM合作，同仁医院建立起了强大的分析能力和体系，包括对临床、运营、科研、考核等信息的分析，实现智慧的医院管理与考核;同时也能看到医疗设备的平均故障间隔周期，从而降低了设备的故障率、平均维修时间。这一切都让工作效率稳步提升，也缓解了病人看病难的问题，提高了患者就医满意度。
未来的医疗片段：由“可穿戴设备”或其他终端收集到人体生理数据，自动传入云端，进行数据分析与处理，再将其结果发给医生，后者给出诊断或康复建议。例如日常的健康监督、运动及饮食指导，或对高血压、糖尿病等慢性病进行日常管理，甚至有望为每个人定制出自己的健康全纪录。
智能交通 路路畅通
杭州诚道科技采用英特尔Apache Hadoop发行版，使得海量图像和视频数据不但实现了可靠和高性能的存储，而且还能被大量的使用者快速地访问和使用。浙江省某市可保存的历史违法数据从3个月延长到24个月，从24亿条过车数据中完成机动车的号牌精确查询和行车轨迹查询，仅需不到1秒的时间。
未来的交通片段：无人驾驶将释放驾驶者的双手，提前预知路况信息，并准确的控制车辆状态。呆在驾驶仓中的人们将享受与家中相同的娱乐休闲体验，车载应用尽在云端。例如挡风玻璃，类似于手机屏幕，可实现多点触摸、支持视频通话，在玻璃上比划几下就能导航、显示路况、查询天气和附近美食、阅读电子书、回复邮件、互动游戏等等。
魅力体育 完美呈现
IBM专门为中网设计了具有实时大数据分析功能的MatchTracker(赛事追踪系统)，可以为球迷提供数据呈现、计分等功能。 MatchTracker基于IBM SlamTracker分析技术，使球迷能够利用历史和实时性数据，洞悉比分之后的态势和策略。此外，IBM还为中网组委会构建了安全和敏捷的内联网。
未来的体育片段：今后，比赛日将会带给球迷们终身难忘的回忆。他们不仅能收到来自队员为其量身定制的信息，还能够通过手机支持的忠实度账户获得购买特许权，甚至在去洗手间排队的间隙都可以收到实时战况;如果遇上有人情绪失控，球迷们还能通过手机立即报告，专人将会迅速呼叫保安人员，以保证比赛顺利运行并提高赛场整体管理水平;你能想象从手机上投标赛后新闻发布会的座位吗?或者在衣帽间外和球员照相?这些都将不再是梦想。
智慧教育 创新源泉
为了满足爆炸式增长的用户和数据量，同济大学携手中科曙光，在全面整合云计算平台和现有资产的基础上，采用 DS800-F20存储系统、Gridview集群管理系统，以及Hadoop分布式计算平台构建出了业内领先的大数据柔性处理平台，使得同济大学在信息学科及其交叉学科研究领域迈上一个新台阶。
未来教育片段：未来个性化学习终端，将会更多的融入学习资源云平台，根据每个学生的不同兴趣爱好和特长，推送相关领域的前沿技术、资讯、资源乃至未来职业发展方向，等等，并贯穿每个人终身学习的全过程。
全面迎接金融大数据时代
华为向农行提供了良好的计算平台，基于华为RH2288 V2服务器的分布式并行计算集群进行测试，以及还提供了快速响应客户需求的研发能力，以及业界最快捷的售后服务。农行的测试结果表明，华为解决方案完全满足农行对海量数据进行分布式处理的要求。
未来金融保险片段：通过大数据处理对个人信用信息的完善管理，公共机构能够将风险降到最低，从而实现社会管理效率的最大化。
零售营销 极致体验
作为中国商务部重点扶持的最大零售企业之一，北京华联集团通过部署Oracle 零售应用解决方案，以优化运营管理，进而提高商业敏捷性，并提升关键货物、定价、存货、供应链和交易流程的管理和实施。全面支持其旗下各项业务的不断增长，包括大卖场、综合超市、百货公司以及商业地产等。
未来零售片段：当一位顾客踏进百货店大门的一刻起，门店的店员可以在便携式设备上查询这样的消费者大数据，他们可以轻松的检索消费者个人档案，并从其最近的社交媒体信息中了解该顾客的近况，你就知道他/她的名字、身高、在店内及网上的支付记录，甚至是他对生活、宇宙及一切事物的看法等等都了如指掌，比如他是准备好好过个假期还是为寻找一件适合她的晚礼服而烦恼着。
电信大数据异军突起
北京信合运通科技有限公司选择IBM PowerLinux平台作为信合大数据解决方案的基础架构平台已在国内帮助十多家电信运营商完成了大数据和分析项目的实施，是电信行业最领先的独立软件开发商。
未来电信片段：电信运营商们可以利用大数据为自身的产品服务，通过大数据分析用户行为，改进产品设计，并通过用户偏好分析，及时、准确地进行业务推荐，强化客户关怀，这样就可以不断改善用户体验，增加用户的信息消费以及对运营商的黏度;还可以通过大数据分析网络的流量、流向变化趋势，及时调整资源配置，同时还可以分析网络日志，进行全网络优化，不断提升网络质量和网络利用率;还可以通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析，快速准确地确定公司的经营管理和市场竞争策略;
上述7个领域是大数据应用最多的领域，当然，随着大数据技术的日益成熟，还会涌现出很多其他大数据应用领域，以及很多新的应用案例。

⑹ 大数据变现,电信运营商只需往前迈一步

大数据变现,电信运营商只需往前迈一步

经过多年的技术积累和市场培育，大数据已经从“炒作”走向落地。全球主流的电信运营商普遍认识到大数据所蕴藏的高价值，开始积极探索如何将手中掌握的大量数据资源变现。目前，电信运营商的大数据探索主要集中在如何利用大数据分析用户行为、优化网络质量和推动业务创新等方面。数据堂创始人、CEO齐红威在接受《人民邮电》报记者采访时指出，这些对于大数据的内部利用，往往需要对原有系统进行大规模改造，而且无法直接快速地带来收入的增长，其实电信运营商可以用另一种思路，在基本不改造现有系统的情况下，立竿见影地获得可观的收益。

国务院为大数据发展“定调”

齐红威具有十多年的数据挖掘研发应用经验，曾任NEC中国研究院研发部部长、高级研究员。“大数据的本质特征并不是‘规模大’”，他阐述了对于大数据的理解。

现在人们对于大数据的认识普遍存在着误区，认为当数据量达到一定量（TB级或PB级）就是大数据，其实不然，区分大数据与海量数据的标准并不取决于其数据量，从技术上讲，“非结构化”数据才是大数据最典型的特征。现实生活中80%的数据都是非结构化的，解读这些数据，蕴藏着巨大的商业价值，这才是大数据。从商业模式上讲，大数据就是移动互联网产生的大量的关于人的数据。

近日，国务院总理李克强主持召开国务院常务会议，讨论并通过了《关于促进大数据发展的行动纲要》，对消除信息孤岛、支持大数据产业发展、强化信息安全等提出了明确要求。

齐红威认为，这是一个极大的利好消息。“大数据作为全球发展的战略资源，未来将像石油一样，影响到世界格局。对于中国而言，大数据是国家战略转型升级的基础，依靠数据和互联网相结合的方式，减少中间环节，提升传统行业运作效率。以前，一些地方政府或者企业虽然都认识到大数据的价值，但对于发展大数据仍心存顾虑：能不能做？做到什么程度？‘红线’在哪里？《纲要》的推出相当于政府给大数据发展定了调——不仅要做，而且要做大做强。”

大数据变现的闭环已经形成

2014年是大数据的商用元年，许多行业开始利用大数据真正地产生价值，齐红威认为：“现在很像电商井喷式发展前的2006年、2007年，市场培育已经完成，生态圈初具规模，商业模式逐渐成熟。价值万亿的大数据市场的大门已经打开。”

齐红威将大数据生态圈划分为云计算服务商、数据提供商、数据服务商和数据应用商四部分，实现从”数据流“到”资金流“分享共赢的商业运作模式。

其中，云计算服务商主要负责提供计算、存储和带宽等基础能力。

数据服务商则提供各种数据，包括政府大数据（公安、交通等）、行业大数据（电信、金融、电力等）、互联网大数据（互联网企业的用户数据、互联网公共数据）以及线下大数据等。

“现在网络上随时都在产生海量的数据，但线下的许多资源都还没有被数据化，这些数据同样价值连城。”他透露，数据堂独家推出了一款名为“众客堂”的众包平台，普通用户可以通过该应用上传照片、录音等提供线下的数据并获得一定的酬劳，目前“众客堂”的众客数量在全球范围内已超过40万。这些线下数据已经开始产生价值，例如，自拍照帮助美颜相机优化美颜程序；大量的购物小票分析出商品的价格走势和促销信息；语音数据帮助语音交互系统提高识别准确度等。

数据应用商则利用经过初步处理的大数据开发各类应用，例如征信、个性化旅游和交通服务等。他认为，“数据应用商将‘百花齐放’，规模有望达到数万家。”

数据服务商是大数据变现闭环形成的关键，具有三大功能：第一，连接数据提供商和应用商的纽带，免去了双方一一洽谈的麻烦；第二，汇总大数据的平台，将各领域数据提供商的大数据整合、融合起来，将产生1+1大于2的价值，实现数据增值；第三，对大数据进行初步分析、过滤和分类，“数据服务商从提供商那儿收来的是‘小麦’，但应用商需要的是‘面粉’，所以服务商就要完成把‘小麦’加工成‘面粉’的工作。”

“简单地说，数据服务商就相当于‘数据银行’，接收各方的‘存款’，再将这些‘资金’包装成不同的产品后贷款给有需要的人，搭建数据共享的‘生命线’，达成商业共赢，实现大数据变现的闭环。”齐红威表示。

数据堂是国内首家也是唯一一家在新三板上市的大数据服务商，团队的主创人员都有着十多年在大数据领域的技术积累，并在大数据产业发展过程中有着先发优势，经过多年的数据源积累，已获得金融征信、交通地理、人工智能、商家货价等多领域的大数据，与国内外多家数据提供商和应用商建立了合作关系，摸索出一套适应我国国情的商业模式。

电信运营商如何从“数据银行”提现

“电信运营商坐拥着一大片未被开发的‘油田’。”齐红威认为，电信运营商拥有着海量的高价值数据，例如掌握着用户的各类地理位置信息、商业活动、搜索历史和社交网络信息等大数据，具有维度丰富、群体性强、连续性好、网络行为全覆盖和关联性强等独特优势，“关键是如何将这些大数据变现，实现数据价值。”

齐红威逐一分析并回应了目前电信运营商在发展大数据时普遍存在的几点顾虑：

一是“能不能做”的问题。现在国家已经明确表示要大力支持大数据发展，在政策方面为电信运营商发展大数据铺平了道路。

二是“投入与收益”问题。与数据服务商合作，电信运营商几乎不需要改造现有系统就可以通过大数据获利，预计产生的价值有望达到亿万元级别。

三是“竞争”问题。数据服务商只生产“面粉”不生产“面包”，不会与电信运营商形成业务竞争。

四是“数据安全”问题。数据堂独创了一种模式——不“取走”数据提供商的数据，只是将软件嵌入到数据提供商的系统中，最终只生成数据结果，经数据提供商审核后再将相关结果提供给数据应用商，这就有效地消除了可能出现的信息泄漏风险。

齐红威表示，阻碍电信运营商挖掘大数据价值的障碍已经被一一清除，他们只需“向前迈一步”，即可拥抱蕴藏着无限商机的大数据时代。

“如果说大数据的发展是一场数万米的马拉松比赛的话，那么现在才刚刚跑了1000多米。”但齐红威同时指出，大数据发展已进入高速发展期，2015年将是各方布局大数据的关键时期，未来两三年将初步奠定大数据市场的格局，大数据将迎来超过十年的上升期。

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⑺ 中国高校大数据挑战赛含金量

中国高校大数据挑战赛含金量,回答如下：

中国高校大数据挑战赛是由中国未来研究会大数据与数学模型专业委员会联合发起的比赛，根据查询中国未来研究和数学模型专业委员会官网得知：这两个协会都是国内顶尖的协会，举办的挑战赛是正规的，而且含金量很高。

2019大数据挑战赛（以下简称“大赛”）是在中国高校计算机大赛主办单位的指导下，由清华大学、南开大学与字节跳动公司联合主办，亚马逊AWS提供资源支持以及科赛提供竞赛平台支持，并以企业真实场景和实际数据为基础的高端算法竞赛。

参赛对象：

大赛面向中国及境外在校学生（包括高职高专、本科、研究生），具体要求如下：

1. 可以单人参赛或自由组队，每个参赛队伍人数最多不超过 3 人，允许跨年级、跨专业、跨校组队。

2. 每人只能参加一支队伍（即个人参赛后不可再与他人组队参赛，或个人参加一个队伍后不可再参加另一个队伍），允许最多有一名指导老师，指导教师须为在职高校教师。

3. 报名时应具有在校学籍，已毕业的学生不具备参赛资格。

4. 参赛选手应保证报名信息准确有效，报名时应在大赛网站上提供所在学校开具的学籍证明材料。

5. 大赛主办和技术支持单位如有机会接触赛题和相关数据的人员不允许参赛，比赛期间在字节跳动实习的学生不允许参赛。