经验总结
浙江工商大学统计与数学学院
小挑：小挑属于创业竞赛，灵感是项目和比赛的来源。通过小挑的平台可以完美展现自己的想法，介绍自己的项目。如果你有什么创业项目，都可以积极地报名参加小挑。
大挑：大挑属于学术竞赛，它的战线相比小挑更长，对细节的要求也会更多更严格。大挑和统调相似却又不同。大挑的全称为全国大学生课外学术科技作品竞赛，而统调则为统计调查分析大赛。后者的专业性质更高，目的在于挑战学生如何用更好的调查方法对有价值的问题去收集、分析数据。而大挑则侧重于建议及意义部分。
选题很重要，它决定了你项目的潜力。以挑战杯为例，挑战杯时国家共青团举办的，在选题上要有顶天立地的家国情怀。所以大家可以多多关注身边的生活，了解最新发布的重大政策，或者从国家社科重大项目中寻找灵感，尽量挖掘研究空白的领域，或者对现有研究基础提升的，这样可以凸显该选题研究的必要性。当然，针对比赛的选题，大家也可以在自己擅长的领域或者感兴趣有想法的方面思考。“兴趣是最好的老师”，这句话不仅适用在平常的学习中，在比赛中也是一样。每一个成功的项目都有哟个绝妙的灵感为辅，再搭建起一个完整的逻辑框和结构。
但不论大挑小挑，这些比赛都少不了指导老师。如何寻找一个导师呢？找导师分为确定课题前、确定课题后。在有适合课题前，导师或许能够给予课题的灵感和建议，但缺点是不同的导师有不同擅长的专业领域和眼光。确定了导师也就相当于确定了导师能够给予的指导范围。这里推荐确定课题后再寻找导师，这样效率更高。针对导师的选择有两个——一是导师所擅长的领域与你们项目内容涉及，二就是导师具有丰富的带队参赛经验。当然，选择的导师最好是队伍中有人熟悉的。不然，导师虽然厉害但无法进行有效沟通等于白白努力。找到心目中的理想导师后，良好的交际能力必不可少，需要你们积极地与老师沟通，建立紧密的联系。
在比赛过程中，导师会提供技术和资源上的支持，也会对项目提出建议和指导。但导师并不了解队伍的情况，这需要队伍与老师建立高效且有效的沟通。与学长学姐交流后，我们了解到最关键的是要明确项目目前遇到的问题在哪里，是什么。带着疑问，结合线上与线下的方式，与导师进行沟通才能命中问题的痛点，抓住主要矛盾才能将问题逐个击破。
既要优秀导师，当然也要默契队友。一个完整的项目，需要来自不同学科背景和有特长优势的同学做支撑。如专业层面的数据挖掘、搭建数据模型、经济分析等，技能层面的文本撰写、美工美化、制作PPT、讲演与答辩等，可以通过在校园各大平台上发布招募信息或者身边的同学推荐等，来找寻契合的搭档。如果各取所长是高效合作的基础，那么沟通与协调就是桥梁。在比赛过程中，团队成员的想法难免会出现分期，这时候沟通就显得尤为重要。团队成员各抒己见，讨论加斟酌，一个个精彩的想法诞生于不同思想所碰撞出的火花中。另外，寻找队友时也要擦亮眼睛，与你组队的队友要有责任心，划水是不被允许的，某些领域的知识不会可以学，因为不懂不了解而拒绝负责像这样的不是推脱的接口。
大家可能各自参加的比赛内容不同，但遇到的困难大多大同小异。
1、 外部竞争激烈。比赛不仅是同行业项目之间的竞争，也是整个大环境下所有项目之间的角逐。比如，所做的项目未来前景好、上升空间大，那这块领域势必会成为大家争夺的焦点。不过竞争可以倒逼我们去思考、去尝试突破传统的模式，从而创新一个新的体系，实现弯道超车。
2、 数据获取困难。在社会数据隐私保护意识提高和互联网企业对于自身数据的“围成圈地”下，项目所需的各类优质数据不是都可以被“挖掘”到的。我们可以通过实地调研或者发放问卷的形式，来获取所需要的某些数据。
3、 外地调研地点偏僻，交通困难。可以提前规划好交通方式以及路线，多做一些防护措施。
4、 队友矛盾阻碍比赛的进度条。队友矛盾在所难免，其余队友要及时疏导。团结最重要！
5、 文本的真理逻辑框架思路难定，数据分析结果与预期不符合。这需要大家严密的逻辑思维，以及丰富的数据分析经验，熟练运用模型。此外，从多角度思考问题，或许结果正确，是你的思考方式有偏差。
6、 拒绝拖延症。一人的拖延会阻碍着整个团队的进度，只有尽快完成任务才能有更多的时间和精力投入到对目前研究的查缺补漏上。
7、 改稿时间短。每次专家指导后，要反复改版，包括PPT和讲稿，工作量很大。最好的解决方法就是队内的协作，达成整体协调，共同奋斗的状态。
8、 PPT的制作和内容排布。PPT是最直观的呈现，想要放的东西很多，但是内容要求精简，逻辑通顺，这两点在实际操作时是最难的。为了达到这两点，除了最开始的基本大纲保证逻辑外，还需要积极主动接受不同专业、不同领域专家和老师意见，不断地修正。
9、 正式答辩的紧张与焦虑。答辩前会感到十分焦虑，包括讲稿与问题准备。演讲需要脱稿的同时，还需要生动的开场、肢体的表达等来激发评委的兴趣。正式答辩的时候没有那么紧张，更多的是交流与沟通。
意料之外的难题合集：在前期答辩的过程中，答辩老师所提的问题和团队在赛前预判的方向差距较大，问题跳出框架，摆脱格式化，看似随意实则针对性强，让队伍措手不及。解决的方法还是要不断打磨文本，更深入地了解项目。
比赛是需要投入大量时间和精力的，但我们本身还有专业课需要学习。这两者如何协调呢？首先，首先，我们要认识到学业和比赛之间不是相互独立的个体。在准备比赛的过程中，很多时候也会需要用到专业的所学知识，可能就是把所学利用到实践中，也可能是对所学进一步的深入拓展，这也是一个精进的过程。那么在学习的时候，自然也可以把比赛过程中的一些应用作为例子加深所学的印象。可以在一天中挑选一个时刻专门来应对比赛的相关事情。
虽然比赛中如果遇到涉及不深的领域可以学习，但做足准备，丰富自己的特长才能应对更多突发情况。这里总结了一些针对大小挑，可以自己课外学习的知识，以及一些资料收集的经验：
1、 经管类学生可以在业余时间掌握一些基础的数据分析、管理、绘制：Stata、Python等等（可以搜索相关资源进行学习：Stata推荐b站医咖会平台，Python推荐菜鸟课程： https://www.runoob.com）另外，CSDN APP也可以作为学习的工具。
2、 理工科类的学生可以自学数据分析、数学模型以及相关软件的使。
3、 在kaggle网站里多做一些题。
4、 学习PPT制作、P图，这在各类比赛中都十分适用。
3、资料收集：知网。可以多搜集和阅读C刊、国家级期刊以及各大院校的硕士、博士论文，这些文章对于项目研究和推进有较大的的借鉴价值和指导意义。
一定要有自己的特长，形成属于自己的核心竞争力，例如文本美工、制作PPT等等，但针对我们统院，数据分析会更具优势。
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