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近三年市调获奖作品有哪些特点-2024年
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第十四届全国大学生市场调查与分析大赛于 2023 年 9 月启动，全国共有 1063 所高校，29.5 万名大学生报名参赛。其中，本科组共有 901 所学校的 23.3 万名学生参赛。全国共 51881 支团队参加了本科组校赛，9369 支团队顺利晋级省赛。经过激烈角逐，共有 341 支团队胜出并成功参加了全国赛初赛的报告+视频评审，最终有 240 支团队脱颖而出，成功参加了全国总决赛现场答辩。历时 7 个月，经过层层选拔，共评出本科组全国总决赛一等奖 145 项、二等奖 196 项、三等奖 1840 项，优秀指导教师 133 项；最佳赛区组织奖 16 项；最佳院校组织奖 40 项。2024年国赛一等奖的作品特点总结如下：
2024huojiangxuanti
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近三年市调获奖作品有哪些特点-2023年
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第十三届全国大学生市场调查与分析大赛于2022年9月启动，全国共有985所高校，25万多名大学生报名参赛。其中，848所高校，21.5万名大学生参加了本科组赛。 历经7个月的时间，经过理论知识赛、校赛、企业命题赛、省赛的层层选拔和全国总决赛的报告评审+现场答辩评审，评出本科组全国总决赛一等奖127项、二等奖150项、三等奖1465项，一等奖和二等奖有哪些特色选题呢，我们做了一个梳理，具体包括：
近三年市调获奖作品有哪些特点-2022年
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第十三届全国大学生市场调查与分析大赛本科组总决赛获奖中一等奖127项、二等奖150项、三等奖1465项。这些获得一等奖的团队有什么特点呢，我们做了一个汇总，发现主要集中在几个方向：
全国大学生市场调查与分析大赛如何准备
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准备全国大学生市场调查与分析大赛需要从以下几个方面入手：
我们做了一件「AI+教育」的小事：书卷侠 1.0
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7月4日下午，中国传媒大学在数据科学与智能媒体学院举办了“书卷侠”智能助教助手发布会。发布会由中国传媒大学数据科学与智能媒体学院叶龙院长主持，中国传媒大学副校长杨懿、科大讯飞会展传媒业务部市场总监张美静、阿里云通义大模型业务高级产品解决方案架构师仇冰雪、拓尔思拓天大模型核心骨干研发师叶子以及数智学院教职工参加本次会议，共同见证这一智能教育领域的创新成果。
Shidiao
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如何更好的准备市场调查大赛的基础知识
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准备市场调研比赛的知识赛通常需要以下几个步骤：
市场调查与分析大赛中如何撰写报告摘要
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撰写市场调查报告的摘要时，目的是向评审专家简洁明了地传达报告的核心内容、主要发现以及市场调查的重要结论和建议。摘要通常是报告中最先被阅读的部分（在正文之前，且是目录前），因此应当精确而全面地反映报告的要点。以下是一些关键步骤和建议，希望能帮助大家撰写出有效的市场调查报告摘要：
Blog Post 1
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学数据科学与大数据技术（传媒大数据方向）专业， 我们最应该学些什么？
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我们的专业是一个全新的专业，而我们的所学所成直接影响着往后学习和报考我们专业的同学的兴趣。换句话说，未来什么样的人成为我们的师弟师妹，和我们未来的发展或者就业有着直接关系。
portfolio
Portfolio item number 1
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Portfolio item number 2
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publications
译著
Published in , 1900
[1] R语言实战（第2版），王小宁，刘撷芯，黄俊文，人民邮电出版社，2016.05
教材
Published in , 1900
[1] 传媒数据学，柴剑平，王妍，倪业鹏，王小宁，高等教育出版社，2021.07
talks
teaching
R语言数据分析实战
R语言入门者, 了解基本的数理统计方法, 2021
本书是与图灵教育合作的一个书籍，预计2023年9月份出版，具体更新内容详见链接：https://xiangyunhuang.github.io/data-analysis-in-action/
新闻与舆情数据学
传媒大数据专业，大三上, 掌握基本的新闻文本数据分析方法, 2021
课前推荐材料：
数据科学导论
本科一年级下, 数据科学与大数据技术（传媒大数据方向）、智能影响、计算广告专业, 2022
《数据科学导论》本课程定位培养学生学习数据科学分析的基本原理，掌握数据分析的基本思路、常见的分析方法以及应用场景，学会数据分析及可视化的方法，相关算法原理介绍和算法应用需求导向对接的垂直化课程体系设计，培养学生具备利用数据科学方法解决传媒大数据相关问题的能力。主要内容分为数据科学导读、数据科学主要方法、统计学习方法、数据处理综述、数据可视化、线性分类、重抽样方法、模型选择和正则化、决策树与组合学习、支持向量机、神经网络、无监督学习、推荐算法、文本挖掘和社交网络分析。内容将数据处理技术、数据分析方法、机器学习相关技术以及统计分析方法与新闻与舆情具体研究内容对接遴选，借助R语言工具既有对传媒大数据的数据收集和清洗，又包括一般数据挖掘和统计建模的方法整合，同时也介绍了自然语言处理、、文本分析、推荐算法和分布式计算方法以及数据可视化技术。涵盖技术、软件工具、方法原理，同时注重与具体传媒大数据结合进行知识传授和能力培养。
贝叶斯统计
传媒大数据专业，大三上, 掌握基本的贝叶斯建模和分析方法, 2022
课前阅读材料：贝叶斯的博弈 数学、思维与人工智能,人民邮电出版社，2021
传媒数据与统计分析
传媒大数据专业，大二上, 掌握基本的社会媒体挖掘技术和分析方法, 2022
课前推荐阅读材料：
大数据分析软件
本科, 中国传媒大学2021级网络与新媒体、2021数据科学与大数据技术, 2022
本课程致力于学习Python软件的数据分析方法，从海量的网络信息中获取与自己学习领域相关的信息，并且利用大数据、自然语言处理相关技术加工处理所获取的信息，从而用于自己的专业学习领域。该课程可以锻炼学生的动手能力，培养基本的网络大数据获取与处理方面的技术。通过该课程的学习，可以学习并掌握开的爬虫软件，从网络上获取并处理自己需要的信息；学习并掌握开源分词、TF-IDF、N-gram和word2Vec等文本分析模型（或软件系统），分析并处理所获取的信息。
计算广告学
传媒大数据专业，大四上, 掌握基本的计算广告的技术和分析方法, 2022
课前推荐阅读材料：