“国科杯”的比赛是开放赛制，似乎是政府科技发展相关机关联合几大高新技术企业一起出的赛题。虽采用的是开放式赛制，赛题却十分传统。

“城市交通拥堵问题因素分析，”赛题十分实用，所有参赛队伍就会根据主办方给定的数据自行数据清洗和分类，并且最终能绘制出相关模型，找出影响一个城市交通拥堵的主因素和次因素，并根据数据结果提出相应对策。

很明显，这是一道商业应用赛题，可能也是主办方的几家相关企业在开发产品的过程中需要解决的。如果后面参赛选手能够提交非常精确的分析结果以及合理的方案，那么这个比赛对于解决实际问题还是非常有意义的。

比赛分为预选赛和决赛两个赛段，分别为期1周和2周。在预选赛参赛阶段，参赛队伍需在规定时间内完成数据处理和分类，并找到主因素，建立合适的模型，这个赛段会淘汰掉数据不合格，主因素不对，模型不合适的队伍。

决赛阶段会给参赛团队提供更多时间完善模型、完善相关因素分析，直到找到所有的影响因子并且根据主次提供相关方案。

“数据量非常大而且杂，前期的数据处理工作会有一些困难，费时间，”陆婉下载完数据包以后，在群里做了一个初步判断。

“没关系，就这个赛题而言，前期的数据处理工作倒是最关键的，我们4个人一起把这个阶段工作做好。”吴拜很有信心地给大家提供了方案。

“数据虽然杂，但是主办方已经做好了标记，我们先来把数据查漏补缺做分类吧。”吴胜提议到，认真的时候，吴胜也像那么回事。

林芮和陆婉需要先把数据过了一遍，查漏补缺，紧接着交给吴胜做分类和验证。

虽然已经知道这次的数据包量非常大，打开陆婉发给自己的数据包时，林芮还是比较惊讶，对于一个数据圈入门没多久的新人，这个任务难度确实有些大，然而，对于林芮难说，越是艰难的任务，她便越是想好好挑战。

“你没问题的，我相信你，林芮，”陆婉在微信给林芮打气。

“嗯，我保证努力完成任务，谢谢你的鼓励。”有陆婉的信任和鼓励，林芮没有太多畏难和犹豫，低头投入了茫茫的数据之海中。

其实有了林芮第一轮的清洗，数据已经很干净了，只是关系到后面模型分析结果的准确性，林芮需要再仔细检查有没有错误的数据需要修正或者剔除，有没有缺失的字段等等。

一直到第二天中午，林芮熬了一个通宵，中间饭了忘了吃，水也没沾一滴，等检查完最一串数据，林芮又重新从头到尾翻了一遍，这才谨慎地把数据包传给了吴胜。

“辛苦了，菜鸟，”微信另一头，吴胜又嘻嘻哈哈地调侃了下林芮。“没想到你这速度还可以啊，我以为起码还得一天才轮得到我接手呢。”

“哈哈，会有那么一天，你不会再叫我菜鸟的，”林芮不服气地打了个哈哈。

“嗯，孺子可教，”吴胜欠揍的继续调侃，“现在从态度上看，确实不太像菜鸟。”

“......”要是知道吴胜住哪，林芮真想爬着网线过去把他狠狠揍一顿。

吴拜在群里告诉大家作品已经提交的时候是在预选赛截止的前一天，大家稍稍把心都放了放。

等到预算赛结果出来那天，几个人的系统消息提示都是“您队伍的赛题方案已已经通过预选！”大家才彻底放下来心来。林芮跑去官网翻了翻数据，通过预选的队伍只有600支，记得上次看到的报名数据是8000多支队伍啊。看来这次比赛的难度确实要比上次高。

而接下来决赛阶段的工作十分关键。

吴拜提交的模型还比较简单，因为数据种类非常多，需要验证每个类别的数据和模型之间的关系，直到模型能够把所有数据类型和自变量关系都能容纳进来。

群里还有大神担心有些数据样本量不够，无法做准确验证，试图引进外部数据，然而主办方却没有应允。

这样，把量少的数据通过模型建立函数关系，并把其纳入模型难度就非常大了。

可是，再难，大家都得应着头皮上。

吴拜建议队伍每个人都用数据放到模型里一一验证，有问题和建议给吴拜反馈。

林芮接到这个任务，头皮有些发硬，这个确实不是自己擅长的，但终究可以锻炼学习不是？

整整一周，林芮边跟着陆婉的指导自己学着验证，边在搜索引擎上恶补建模，7天之后，林芮把自己的成果反馈给吴拜，虽然大脑已经一片空白，事后却觉得颇有收获。

后面的工作都交给吴拜了。偶尔，陆婉会在群里@吴拜需不需要帮忙，或者问候关心，吴拜都没有回复。

等到“国科杯”决赛作品截止当天，吴拜在群里发了一条消息：“决赛作品提交成功，下面就听天命了。”

陆婉一句辛苦了，大家纷纷跟风复制粘贴向队长表达关心。

提交完作品，大家便都真正放了心。

林芮又开始改起自己的简历，搜索自己心仪公司新出来的岗位。自从上次面试失败，林芮再没有投递过简历了。现在林芮准备瞄准她想去的