从数据小白到大赛黑马，他们如是说 | 专访2017中国高校SAS数据分析大赛亚军团队
近日，2017年中國高校SAS數據分析大賽在北京舉辦了頒獎儀式，來自清華大學大數據能力提升項目的三位學生（王存光、姚超、李繼凡）組隊參賽，并一舉斬獲了亞軍殊榮。這項以“高校數據分析人才”為核心的賽事至今已舉辦至第五屆，今年是清華大學第一次派出代表隊參加比賽。通常的參賽隊伍多來自于金融與統計專業，然而此次獲得亞軍殊榮的三位學生王存光、姚超、李繼凡分別來自于清華大學水利系、精密儀器系和生物醫學工程系。
首次參賽“零經驗”、交叉學科“罕見背景”、超過1000支的競爭隊伍，這對他們來說，無疑是不小的挑戰。如何在高手頻出的大賽中嶄露頭角？清華大學大數據能力提升項目又給予了他們怎樣的幫助？讓我們一起聽聽，他們怎么講。
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趕Deadline的那些日子
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“時間比較緊張，從我們決定要參加比賽直到初賽，也就大概10天，所以準備比賽的過程，基本上就是在趕Deadline的過程。備賽時間集中在國慶放假，我們都犧牲了寶貴的假期，瘋狂備戰。”說到比賽前的準備過程，來自精密儀器系的姚超娓娓而談，好像一切才過去不久。
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“另一種壓力來自于準備過程中的不確定性，就是我們也不知道這樣做是對還是錯，是否能夠繼續下去，所以心里有點沒譜。不過幸運的是，數據研究院的老師在鼓勵和支持我們，還給了我們很多實際的幫助。這次是我們第一次，也是清華第一次參加中國高校SAS數據分析大賽，所以對于比賽信息我們了解得很少，也沒有接觸過SAS系統進行數據分析，最初不知道該從何下手。后來我們找到了數據研究院的羅老師，她給我們分享了很多《數據分析與優化建模》的往期課件。這些課件系統地介紹了如何使用SAS軟件做數據分析，幫助我們在幾天之內上了手。”生物醫學工程系的李繼凡補充說。
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對于姚超、王存光和李繼凡三位學生來說，這次比賽所遇到的困難不小——備賽時間短、首次參賽零經驗、陌生的數據分析系統。雖初戰告捷，他們所遇到的挑戰卻不止如此。
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“黑馬”跨界
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在高手如云的中國高校SAS數據分析大賽中，參賽選手們大多來自于金融或統計專業，而王存光、姚超和李繼凡三位同學卻都是工科背景，甚至來自不同的專業。
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?“我們水利系所用到的數據分析并不復雜，像比賽中這種大型的數據分析在我們專業很少會用到。”清華大學水利系博士二年級在讀生王存光說道，“這是我們第一次用SAS這個數據分析工具，所以技術上肯定沒有信息學院或者其他相關專業的學生那么熟練，但是因為我們有不同的學科背景，所以每個隊員可以根據自己的優勢承擔相應的工作，充分利用各自學科所帶來上‘長板’。”
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“初賽題目是與銀行信貸相關，因此生物醫學工程系的繼凡主要負責了變量分類和背景分析的工作，而精密儀器系的姚超主要是將數據中627個特征逐一分析，找出核心變量，而我主要負責了模型搭建的工作。這個過程其實很考驗我們的溝通協作能力，每一個環節都很關鍵。”王存光說。這種跨學科的學習方式，正是清華大學數據科學研究院有別傳統的新型教學理念。“和不同專業的人在一起做項目會發現很多創新點，”來自生物醫學工程系的李繼凡說。在《大數據實踐課》上，信息類和非信息類的學生跨學科組隊，以團隊的形式做項目，使不同背景的學生能夠在組內充分交流，相互學習，各自發揮特長。 “平時的這種鍛煉對于比賽中所需要的溝通協作能力以及團隊凝聚力也有很大的幫助。”李繼凡接著說道。
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“未來”已來
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在今天的IT領域，越來越多的問題可以用數據驅動方法來解決。它是大數據的基礎，更重要的是，它帶來了一種新的思維方式。
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“不能跟信息學院的學生拼技術，還是得拼思維方式和實現能力。冠軍隊在決賽的時候其實就坐在我們后面，相比之下，他們確實更從容，我們因為對技術不夠熟練所以略顯匆忙，”姚超說，“技術方面我們工科背景的學生肯定是沒有優勢的，但是好在我們會及時發現問題并解決問題，動手能力比較強。而且我們可以與專業知識結合在一起做項目，數據只是一種手段，思維方式是關鍵。”
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“就是數據院常說的π型人才嘛。” 李繼凡接過了話頭。李繼凡所說的π型人才正是清華大學數據研究院重點著力的人才培養方向，通過大數據思維與技能、跨界學習能力、實操應用相結合的課程體系，幫助清華學子們將大數據思維與應用創新有機結合，為大家日后的發展提前打好基礎。
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“總之，比賽一定程度上還是可以檢驗并提升自己的，希望在下次的比賽中，我們能夠有更好的發揮。” 李繼凡繼續說道。
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創新需要勇氣，提升離不開實踐。大數據思維、跨界學習、應用實操相結合的培養與鍛煉，成為了王存光、姚超、李繼凡三位同學在此次比賽中的“力量之源”。清華大學首次派隊角逐中國高校SAS數據分析大賽便滿載而歸，同學們在此次比賽中所展現的能力，是他們自我努力的體現，也是數據科學研究院先進教學理念的展示。希望今后數據院能夠幫助更多的清華學子，在數據科學領域綻放異彩，找到屬于自己的人生舞臺。
校對：辛洪錄
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總結
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