01 / 时代需求
数据成为核心生产要素
数字化时代，能从数据中读出结论、并把结论转化为行动的人，才是真正的稀缺资源。数据分析与 AI 应用能力已成为核心竞争力。
Why this competition
为什么需要这样一场比赛
在数据已成为核心生产要素的时代，数据分析与 AI 应用能力是未来人才的关键素养。我们把「真实业务」搬进赛场，缩短从课堂到岗位的距离。
02 / 现实痛点
课堂与业务的「最后一公里」
课堂上的方法学得会，真实业务里的问题却接不住。学生普遍缺乏实战经验，难以把知识转化为解决问题的能力。
03 / 赛事定位
真实数据集 · 全流程实战
覆盖数据清洗、探索分析、建模调优、可视化呈现与答辩全流程，用真实或高仿真数据集，还原职场真实场景。
04 / 核心目标
发掘复合型人才
以数据思维、工程落地能力与业务理解力为准绳，发掘复合型数据人才，搭建高校人才供给与企业需求之间的桥梁。
Growth Path
三步成长路径
从课堂知识到实战能力，再到就业竞争力，一条清晰的成长链路。
STEP 01
夯实课堂知识
系统梳理数据分析知识体系，把方法、工具与理论在课堂里打牢，为实战蓄力。
STEP 02
深化赛事实战
在真实业务数据集上完成从清洗、建模到报告答辩的完整链路，把知识变成解决问题的能力。
STEP 03
提升就业能力
用可写进简历的赛事经历与作品集，衔接实习、招聘与升学，缩短从校园到职场的距离。
Two Tracks
双赛道，任你选择
个人赛考验硬核能力，团队赛考验协作与工程落地。两条赛道独立评选，可依自身情况选择。
Timeline
关键赛程节点
报名启动、报名截止与巅峰角逐三阶段，节点清晰，节奏可控。
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09.15
报名启动
面向全体在校大学生开放个人及团队双赛道报名通道，同步发布赛事章程、评分细则及奖项设置。
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10.15
报名截止
关闭报名通道，组委会进行资格核验与信息筛查，公示通过名单，完成分组与赛程排期。
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10.15 – 12.15
巅峰角逐
个人赛线上笔试 → 前 20 强线上面试；团队赛在线抽题 → 线下方案撰写 → 线上答辩路演。
Data Literacy
五大数据素养能力
赛事考核围绕 DAMA 数据分析知识体系展开，五大能力相互支撑、彼此贯通，构成完整的数据素养能力图谱。
价值
数据驱动运营能力
把分析结论落到业务动作上，用数据驱动决策与运营优化。
枢纽
数据解码沟通能力
在业务与数据之间建立共同语言，让分析结果被听懂、被采纳。
核心
数据分析能力
从问题拆解到建模验证，形成可复用的分析框架与判断依据。
保障
数据认知能力
理解数据的来源、边界与质量，知道结论在什么范围内成立。
基础
数据处理能力
熟练使用 SQL、Python 等工具完成清洗、整合与自动化处理。