このコンテストのテーマは「ビッグデータと人工知能時代の統計研究」であり、参加チームはテーマに沿ってそれぞれのテーマで論文を執筆しました。
1. ビッグデータの分析と処理
研究アイデア
- データ収集: まず、ソーシャル メディア、企業データベース、パブリック データセットなどのデータ ソースを特定し、クローラー テクノロジまたは API を使用してデータを収集します。
- データ前処理: データ品質を向上させるためのデータ クリーニング (ノイズや外れ値の除去)、データ変換 (標準化、正規化)、欠損値処理などが含まれます。
- データ ストレージ: 大規模なデータ セットを保存するには、適切なデータベース管理システム (Hadoop、Spark など) を選択します。
- データ分析: 統計手法と機械学習アルゴリズムを適用してデータを分析し、貴重な情報を抽出します。
- データの視覚化: Tableau、Power BI、その他のツールを使用するなど、チャート、グラフ、その他のフォームを使用して分析結果を視覚的に表示します。
2. 統計における人工知能の応用
研究アイデア
- 予測モデル: 回帰分析や時系列分析などの統計的手法と機械学習予測モデル (ランダム フォレスト、ニューラル ネットワークなど) を組み合わせてデータを予測します。
- 分類アルゴリズム: デシジョン ツリー、サポート ベクター マシン (SVM)、ディープ ラーニングなどのアルゴリズムを適用してデータを分類します。
- クラスター分析: K 平均法や階層的クラスタリングなどのアルゴリズムを使用してデータ ポイントをグループ化し、データの基礎となる構造を発見します。
3. インターネット行動分析
研究アイデア
- ユーザー行動データ収集: Web サイトのログ、クリック ストリーム データなどを通じてユーザーのオンライン行動データを取得します。
- ユーザーの好みの分析: 相関ルール マイニングやシーケンス パターン分析などの手法を使用して、ユーザーの興味や行動習慣を分析します。
- ソーシャル ネットワーク分析: グラフ理論とネットワーク分析手法を適用して、ユーザーとコミュニティ構造間の関係を研究し、オピニオン リーダーやキー ノードを発見します。
4. 財務データの分析
研究アイデア
- 市場動向予測: 過去の取引データを使用し、時系列分析と機械学習モデルを通じて株価、為替レートなどを予測します。
- リスク評価: 統計モデル (VaR など) と機械学習アルゴリズム (ニューラル ネットワークなど) を使用して、定量的なリスク分析と評価を実施します。
- 投資戦略策定：要因分析、ポートフォリオ最適化などのさまざまな分析手法を組み合わせて、科学的な投資戦略を策定します。
5. 公衆衛生および疫学研究
研究アイデア
- データの収集と統合: 病気の発生率、伝達速度、医療リソースの配分に関するデータを収集します。
- 疫学モデルの構築: SIR モデルなどの疫学モデルを使用して病気の蔓延プロセスを分析します。
- 政策効果の評価: 統計分析手法を使用して、ロックダウンやワクチン接種などの公衆衛生介入の効果を評価します。
6. インテリジェント製造とインダストリー 4.0
研究アイデア
- 生産プロセスの最適化: データ分析と機械学習テクノロジーを使用して、生産プロセスのデータを分析し、非効率なリンクを特定し、改善策を提案します。
- 品質管理: 統計的プロセス管理 (SPC) と機械学習アルゴリズム (異常検出など) を適用します。
テスト）製品の品質を監視します。
- 設備保全予測: 過去の設備稼働データを分析することにより、予知保全アルゴリズム (回帰分析やニューラル ネットワークなど) を使用して設備の故障を予測します。
7. 環境および気候変動の研究
研究アイデア
- データ収集: 気象観測所データ、衛星リモートセンシングデータ、その他のマルチソースデータを統合します。
- 気候変動傾向分析: 時系列分析およびその他の手法を適用して、世界または地域の気候変動傾向を調査します。
- 影響要因の特定: 回帰分析、パス分析、その他の統計的手法を通じて気候変動の推進要因を分析します。
8. 交通の流れと都市計画
研究アイデア
- 交通データ解析：交通流や車速などのデータを収集し、時系列解析や空間データ解析などを適用して交通流の変化を調査します。
- 交通モデルの構築: 交通流モデルを構築して、さまざまな要因 (道路設計、信号機など) が交通流に及ぼす影響を分析します。
- 都市計画提案：交通解析結果と合わせて、都市インフラ整備や交通管理戦略などを提案します。
論文を作成する際、各テーマの選択は、理論研究と実際の応用を総合的に考慮し、データの収集と処理に注意を払い、研究の科学性と独創性を確保するために適切な統計分析と機械学習手法を使用する必要があります。同時に、研究の目的、方法、結果、結論、研究の実際的な意義と応用の見通しを明確に定義する必要があります。