Codeforces用户行为与问题解决能力分析数据集CodeforcesUserBehaviorandProblemSolvingAbilityDataset-umitsaha
数据来源：互联网公开数据
标签：Codeforces, 算法竞赛, 用户行为分析, 编程能力评估, 算法分类, 数据挖掘, 机器学习, 竞赛平台
数据概述：
该数据集包含来自Codeforces平台的用户行为数据，记录了用户的竞赛参与情况、问题解决能力以及对不同算法和编程技巧的掌握程度。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的用户静态信息集合。
地理范围：数据来源于Codeforces平台，用户分布范围广泛，涵盖全球范围内的算法爱好者和程序员。
数据维度：数据集包括用户ID、最佳Rating、参赛次数、解决的问题数量、平均问题Rating、最佳排名、平均排名（前50次比赛）、当前工作状态、每月参与比赛次数、平均每日提交次数、接受率、不同难度级别的问题解决数量（800-1100, 1200-1400, 1500-1800, 1900-2100, 2100+）、以及对不同算法和编程技巧的掌握情况（贪心、数学、实现、构造算法、暴力、动态规划、数据结构、排序、二分查找、字符串、数论、深度优先搜索及其类似算法、图、双指针、树、位运算、组合数学、最短路径、并查集、博弈、哈希、分治、交互、几何、*special、概率、网络流、三进制搜索、字符串后缀结构、表达式解析）。
数据格式：CSV格式，文件名为codeforces_user_data_with_category_counts.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Codeforces平台的用户公开数据，已进行结构化处理，便于进一步分析。
该数据集适合用于算法竞赛参与者行为研究、编程能力评估和用户画像构建。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于算法竞赛、编程教育和计算机科学领域的学术研究，如用户行为模式分析、能力评估模型构建、算法学习路径分析等。
行业应用：为在线编程平台、技术招聘公司提供数据支持，尤其在个性化推荐、编程能力评估、人才筛选等方面具备实用价值。
决策支持：支持教育机构、培训机构优化编程课程和竞赛策略，帮助学生和参赛者提升技能。
教育和培训：作为算法与数据结构、编程竞赛等相关课程的实践案例，帮助学生深入理解算法和编程技巧，提升解决问题的能力。
此数据集特别适合用于探索用户在不同算法领域的擅长程度与其竞赛表现之间的关系，帮助用户实现个性化学习路径规划、提升编程能力和优化竞赛策略。
