El tema de este concurso es "La investigación estadística en la era del Big Data y la inteligencia artificial", y los equipos participantes escribieron artículos sobre sus propios temas en torno al tema.
1. Análisis y procesamiento de big data
Ideas de investigación
- Recopilación de datos : primero identifique las fuentes de datos, como redes sociales, bases de datos corporativas o conjuntos de datos públicos, y utilice tecnología de rastreo o API para recopilar datos.
- Preprocesamiento de datos : incluida la limpieza de datos (eliminación de ruido y valores atípicos), la conversión de datos (estandarización, normalización), el procesamiento de valores faltantes, etc., para mejorar la calidad de los datos.
- Almacenamiento de datos : elija un sistema de gestión de bases de datos adecuado (como Hadoop, Spark) para almacenar conjuntos de datos a gran escala.
- Análisis de datos : aplique métodos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos y extraer información valiosa.
- Visualización de datos : utilice tablas, gráficos y otras formas para mostrar visualmente los resultados del análisis, como el uso de Tableau, Power BI y otras herramientas.
2. Aplicación de la inteligencia artificial en la estadística
Ideas de investigación
- Modelo de predicción : utilice métodos estadísticos como el análisis de regresión y el análisis de series de tiempo, combinados con modelos de predicción de aprendizaje automático (como bosques aleatorios y redes neuronales) para predecir datos.
- Algoritmo de clasificación : aplique algoritmos como árboles de decisión, máquinas de vectores de soporte (SVM) y aprendizaje profundo para clasificar datos.
- Análisis de conglomerados : utilice algoritmos como K-medias y agrupaciones jerárquicas para agrupar puntos de datos y descubrir la estructura subyacente de los datos.
3. Análisis del comportamiento en Internet
Ideas de investigación
- Recopilación de datos sobre el comportamiento del usuario : obtenga datos sobre el comportamiento en línea del usuario a través de registros del sitio web, datos de flujo de clics, etc.
- Análisis de preferencias del usuario : utilice métodos como la minería de reglas de asociación y el análisis de patrones de secuencia para analizar los intereses y hábitos de comportamiento del usuario.
- Análisis de redes sociales : aplique la teoría de grafos y métodos de análisis de redes para estudiar las relaciones entre los usuarios y la estructura de la comunidad, y descubra líderes de opinión o nodos clave.
4. Análisis de datos financieros
Ideas de investigación
- Predicción de tendencias del mercado : utilice datos históricos de transacciones para predecir precios de acciones, tipos de cambio, etc. mediante análisis de series temporales y modelos de aprendizaje automático.
- Evaluación de riesgos : utilice modelos estadísticos (como VaR) y algoritmos de aprendizaje automático (como redes neuronales) para realizar análisis y evaluaciones de riesgos cuantitativos.
- Formulación de estrategias de inversión : combine una variedad de métodos de análisis, como análisis de factores, optimización de cartera, etc., para formular estrategias de inversión científicas.
5. Salud pública e investigación epidemiológica
Ideas de investigación
- Recopilación e integración de datos : recopile datos sobre la incidencia de enfermedades, la velocidad de transmisión y la distribución de recursos médicos.
- Construcción de modelos epidémicos : utilice modelos epidemiológicos como el modelo SIR para analizar el proceso de propagación de enfermedades.
- Evaluación del efecto de las políticas : utilizar métodos de análisis estadístico para evaluar los efectos de las intervenciones de salud pública, como cierres, vacunaciones, etc.
6. Fabricación Inteligente e Industria 4.0
Ideas de investigación
- Optimización del proceso de producción : utilice análisis de datos y tecnología de aprendizaje automático para analizar datos en el proceso de producción, identificar vínculos ineficientes y proponer medidas de mejora.
- Control de calidad : aplique control estadístico de procesos (SPC) y algoritmos de aprendizaje automático (como la detección de anomalías).
Pruebas) para monitorear la calidad del producto.
- Predicción del mantenimiento del equipo : al analizar los datos históricos de operación del equipo, se utilizan algoritmos de mantenimiento predictivo (como el análisis de regresión y las redes neuronales) para predecir fallas del equipo.
7. Investigación ambiental y del cambio climático
Ideas de investigación
- Recopilación de datos : integre datos de estaciones meteorológicas, datos de teledetección por satélite y otros datos de múltiples fuentes.
- Análisis de tendencias del cambio climático : Aplicar análisis de series temporales y otros métodos para estudiar las tendencias del cambio climático global o regional.
- Identificación de factores que influyen : Analizar los factores impulsores del cambio climático mediante análisis de regresión, análisis de trayectoria y otros métodos estadísticos.
8. Flujo de tráfico y planificación urbana
Ideas de investigación
- Análisis de datos de tráfico : recopile el flujo de tráfico, la velocidad del vehículo y otros datos, y aplique análisis de series de tiempo, análisis de datos espaciales y otros métodos para estudiar los cambios en el flujo de tráfico.
- Establecimiento del modelo de tráfico : cree un modelo de flujo de tráfico para analizar el impacto de diferentes factores (como el diseño de la carretera, las señales de tráfico) en el flujo de tráfico.
- Sugerencias de planificación urbana : combinadas con los resultados del análisis de tráfico, se proponen sugerencias para la mejora de la infraestructura urbana, estrategias de gestión del tráfico, etc.
Al preparar una tesis, la selección de cada tema debe considerar de manera integral la investigación teórica y las aplicaciones prácticas, prestar atención a la recopilación y el procesamiento de datos y utilizar análisis estadísticos y métodos de aprendizaje automático apropiados para garantizar la cientificidad y originalidad de la investigación. Al mismo tiempo, deben definirse claramente los objetivos, métodos, resultados y conclusiones de la investigación, así como la importancia práctica y las perspectivas de aplicación de la investigación.