Appearance
CCF大数据与计算智能大赛
从数据问题出发，实践建模、计算智能与可复现的算法评测。
CCF BDCI本站主题图示
常设活动指南待核验
- 参与形式
- 依赛题开展数据与模型实践
- 主要内容
- 数据分析、建模和计算智能
- 建议基础
- Python、数据处理与实验基础
- 学习成果
- 可复现实验、模型与技术报告
简称与检索词：BDCI / CCF BDCI
建议基础与学习产出由本站整理；参赛资格、报名和评审规则以主办方当届通知为准。 返回活动目录 →
比赛简介
CCF 大数据与计算智能大赛（BDCI）围绕真实场景中的数据与智能计算问题设置赛题。不同题目可能涉及预测、识别、检索、推理或系统实现，不能用一个固定算法覆盖全部方向。
对于数据建模题，理解评价指标、建立可靠的验证方法和复现实验，与选择模型同样重要。2025 年官方总结体现了题目方向的多样性，具体数据、允许资源和交付方式仍应逐题核对。
适合谁参与
适合掌握基本编程、愿意做数据分析和实验记录的同学。初学者可选择有清晰基线的题目，在资源可承受的范围内练习完整流程。
主要内容与参与方式
| 环节或方向 | 重点了解 |
|---|---|
| 问题与数据 | 理解预测目标、样本来源、字段含义及训练与测试的关系。 |
| 模型与验证 | 先建立可重复的基线，再通过对照实验判断改进是否有效。 |
| 成果提交 | 按题目要求提交结果、代码、模型或说明，并检查复现条件。 |
如何准备
以下是本站的学习建议，不是主办方附加的参赛条件。
- 先读评价指标和数据说明，确认怎样的输出才是有效提交。
- 固定数据划分和随机种子，跑通官方基线或简单模型。
- 每次只改变有限因素，记录参数、耗时、资源消耗和验证结果。
- 检查数据泄漏、过拟合和训练推理不一致，再整理可复现的提交材料。
常见问题
排行榜分数提高就一定说明模型变好了？
不一定。应结合独立验证集和多次实验检查稳定性，避免反复针对公开榜单调参而失去泛化能力。
没有高端显卡能参加吗？
先看题目规模与基线资源需求。有些方向可以从轻量模型或数据处理入手，不能对所有赛题作统一保证。
参与总结
BDCI 适合学习完整的数据实验流程。可靠的验证、清楚的实验记录和可复现的结果，比无法解释的一次高分更值得积累。
名称与收录范围
CCF 官方介绍的名称为“CCF大数据与计算智能大赛”，缩写 BDCI。目录使用学会公开介绍作为稳定入口，已核验到 2025 年赛事总结；不将旧届合作平台、赛题或日程当作 2026 年安排。
依据：CCF 数据库专委会：2025 BDCI 总结。
当届信息与资料核对
这里的方向举例用于理解赛事，不是 2026 年赛题清单；各题的数据使用、外部资源与成果提交限制需单独确认。
本页用于了解活动和规划学习，目前仍为待核验条目，不表示正在报名。资格、赛道、时间、费用、允许工具及成果要求需核对当届通知；学校选拔、学分和奖励认定需另查本校公开正式文件。
继续学习
参考资料名称
以下列出介绍所参考的公开资料名称，便于检索核对；历史资料已标明适用范围。本站暂未提供外部跳转，具体规则仍需向主办方确认。
- CCF 数据库专委会：2025 BDCI 赛事总结
- CCF大数据与计算智能大赛官方入口
- CCF 数据库专委会：2025 BDCI 总结