O tema desta competição é “Pesquisa Estatística na Era do Big Data e da Inteligência Artificial” As equipes participantes escreveram artigos sobre seus próprios temas em torno do tema.
1. Análise e processamento de big data
Ideias de pesquisa
- Coleta de dados : primeiro identifique fontes de dados, como mídias sociais, bancos de dados corporativos ou conjuntos de dados públicos, e use tecnologia de rastreador ou APIs para coletar dados.
- Pré-processamento de dados : incluindo limpeza de dados (remoção de ruídos e valores discrepantes), conversão de dados (padronização, normalização), processamento de valores ausentes, etc., para melhorar a qualidade dos dados.
- Armazenamento de dados : Escolha um sistema de gerenciamento de banco de dados apropriado (como Hadoop, Spark) para armazenar conjuntos de dados em grande escala.
- Análise de dados : aplique métodos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina para analisar dados e extrair informações valiosas.
- Visualização de dados : use tabelas, gráficos e outras formas para exibir visualmente os resultados das análises, como usar Tableau, Power BI e outras ferramentas.
2. Aplicação de inteligência artificial em estatísticas
Ideias de pesquisa
- Modelo de previsão : Use métodos estatísticos como análise de regressão e análise de série temporal, combinados com modelos de previsão de aprendizado de máquina (como floresta aleatória, rede neural), para prever dados.
- Algoritmo de classificação : aplique algoritmos como árvores de decisão, máquinas de vetores de suporte (SVM) e aprendizado profundo para classificar dados.
- Análise de cluster : use algoritmos como K-means e cluster hierárquico para agrupar pontos de dados e descobrir a estrutura subjacente dos dados.
3. Análise do comportamento na Internet
Ideias de pesquisa
- Coleta de dados de comportamento do usuário : obtenha dados de comportamento on-line do usuário por meio de registros do site, dados de fluxo de cliques, etc.
- Análise de preferência do usuário : Use métodos como mineração de regras de associação e análise de padrão de sequência para analisar os interesses e hábitos comportamentais do usuário.
- Análise de redes sociais : aplique a teoria dos grafos e métodos de análise de redes para estudar as relações entre os usuários e a estrutura da comunidade e descobrir líderes de opinião ou nós-chave.
4. Análise de dados financeiros
Ideias de pesquisa
- Previsão de tendências de mercado : use dados históricos de transações para prever preços de ações, taxas de câmbio, etc. por meio de análise de séries temporais e modelos de aprendizado de máquina.
- Avaliação de risco : Use modelos estatísticos (como VaR) e algoritmos de aprendizado de máquina (como redes neurais) para conduzir análises e avaliações quantitativas de risco.
- Formulação de estratégia de investimento : Combine uma variedade de métodos de análise, como análise fatorial, otimização de portfólio, etc., para formular estratégias de investimento científico.
5. Saúde pública e investigação epidemiológica
Ideias de pesquisa
- Recolha e integração de dados : Recolher dados sobre a incidência de doenças, velocidade de transmissão e distribuição de recursos médicos.
- Construção de modelo epidemiológico : Utilizar modelos epidemiológicos como o modelo SIR para analisar o processo de propagação da doença.
- Avaliação do efeito das políticas : Utilizar métodos de análise estatística para avaliar os efeitos das intervenções de saúde pública, tais como confinamentos, vacinações, etc.
6. Manufatura Inteligente e Indústria 4.0
Ideias de pesquisa
- Otimização do processo de produção : Use análise de dados e tecnologia de aprendizado de máquina para analisar dados no processo de produção, identificar links ineficientes e propor medidas de melhoria.
- Controle de qualidade : aplique controle estatístico de processo (SPC) e algoritmos de aprendizado de máquina (como detecção de anomalias
Teste) para monitorar a qualidade do produto.
- Previsão de manutenção de equipamentos : Ao analisar dados históricos de operação de equipamentos, algoritmos de manutenção preditiva (como análise de regressão e redes neurais) são usados para prever falhas de equipamentos.
7. Investigação ambiental e sobre alterações climáticas
Ideias de pesquisa
- Coleta de dados : Integre dados de estações meteorológicas, dados de sensoriamento remoto por satélite e outros dados de múltiplas fontes.
- Análise de tendências de mudanças climáticas : Aplicar análise de séries temporais e outros métodos para estudar tendências de mudanças climáticas globais ou regionais.
- Identificação de factores de influência : Analisar os factores determinantes das alterações climáticas através de análise de regressão, análise de trajectória e outros métodos estatísticos.
8. Fluxo de tráfego e planejamento urbano
Ideias de pesquisa
- Análise de dados de tráfego : Colete fluxo de tráfego, velocidade do veículo e outros dados e aplique análise de série temporal, análise de dados espaciais e outros métodos para estudar mudanças no fluxo de tráfego.
- Estabelecimento de modelo de tráfego : Construa um modelo de fluxo de tráfego para analisar o impacto de diferentes fatores (como projeto de estradas, semáforos) no fluxo de tráfego.
- Sugestões de planejamento urbano : Combinadas com os resultados da análise de tráfego, são propostas sugestões para melhoria da infraestrutura urbana, estratégias de gestão de tráfego, etc.
Ao preparar uma tese, cada seleção de tópico precisa considerar de forma abrangente a pesquisa teórica e as aplicações práticas, prestar atenção à coleta e processamento de dados e usar análise estatística apropriada e métodos de aprendizado de máquina para garantir a cientificidade e originalidade da pesquisa. Ao mesmo tempo, os objectivos, métodos, resultados e conclusões da investigação devem ser claramente definidos, bem como o significado prático e as perspectivas de aplicação da investigação.