Тема конкурса «Статистические исследования в эпоху больших данных и искусственного интеллекта».Команды-участницы написали статьи на собственные темы по этой теме.
1. Анализ и обработка больших данных
Исследовательские идеи
- Сбор данных : сначала определите источники данных, такие как социальные сети, корпоративные базы данных или общедоступные наборы данных, и используйте технологию сканирования или API для сбора данных.
- Предварительная обработка данных : включая очистку данных (удаление шума и выбросов), преобразование данных (стандартизация, нормализация), обработку пропущенных значений и т. д. для улучшения качества данных.
- Хранение данных . Выберите подходящую систему управления базами данных (например, Hadoop, Spark) для хранения крупномасштабных наборов данных.
- Анализ данных : применяйте статистические методы и алгоритмы машинного обучения для анализа данных и извлечения ценной информации.
- Визуализация данных : используйте диаграммы, графики и другие формы для визуального отображения результатов анализа, например, с помощью Tableau, Power BI и других инструментов.
2. Применение искусственного интеллекта в статистике
Исследовательские идеи
- Модель прогнозирования . Для прогнозирования данных используйте статистические методы, такие как регрессионный анализ и анализ временных рядов, в сочетании с моделями прогнозирования машинного обучения (такими как случайный лес, нейронная сеть).
- Алгоритм классификации : применяйте такие алгоритмы, как деревья решений, машины опорных векторов (SVM) и глубокое обучение, для классификации данных.
- Кластерный анализ . Используйте такие алгоритмы, как K-средние и иерархическая кластеризация, для группировки точек данных и выявления базовой структуры данных.
3. Анализ поведения в Интернете
Исследовательские идеи
- Сбор данных о поведении пользователей : получение данных о поведении пользователей в Интернете через журналы веб-сайтов, данные потока кликов и т. д.
- Анализ предпочтений пользователей . Используйте такие методы, как анализ ассоциативных правил и анализ шаблонов последовательностей, для анализа интересов и поведенческих привычек пользователей.
- Анализ социальных сетей : применяйте теорию графов и методы сетевого анализа для изучения отношений между пользователями и структурой сообщества, а также выявления лидеров мнений или ключевых узлов.
4. Анализ финансовых данных
Исследовательские идеи
- Прогнозирование рыночных тенденций . Используйте исторические данные транзакций для прогнозирования цен на акции, обменных курсов и т. д. с помощью анализа временных рядов и моделей машинного обучения.
- Оценка рисков . Используйте статистические модели (например, VaR) и алгоритмы машинного обучения (например, нейронные сети) для проведения количественного анализа и оценки рисков.
- Формулирование инвестиционной стратегии : объедините различные методы анализа, такие как факторный анализ, оптимизация портфеля и т. д., для формулирования научных инвестиционных стратегий.
5. Общественное здравоохранение и эпидемиологические исследования.
Исследовательские идеи
- Сбор и интеграция данных : сбор данных о заболеваемости, скорости передачи и распределении медицинских ресурсов.
- Построение эпидемической модели . Используйте эпидемиологические модели, такие как модель SIR, для анализа процесса распространения заболевания.
- Оценка эффекта политики : используйте методы статистического анализа для оценки последствий мер общественного здравоохранения, таких как изоляция, вакцинация и т. д.
6. Интеллектуальное производство и Индустрия 4.0
Исследовательские идеи
- Оптимизация производственного процесса : используйте анализ данных и технологии машинного обучения для анализа данных в производственном процессе, выявления неэффективных связей и предложения мер по улучшению.
- Контроль качества . Применяйте статистический контроль процессов (SPC) и алгоритмы машинного обучения (например, обнаружение аномалий).
Тестирование) для контроля качества продукции.
- Прогнозирование обслуживания оборудования . Путем анализа исторических данных о работе оборудования алгоритмы прогнозного обслуживания (такие как регрессионный анализ и нейронные сети) используются для прогнозирования отказов оборудования.
7. Исследования окружающей среды и изменения климата.
Исследовательские идеи
- Сбор данных : Интеграция данных метеорологических станций, данных спутникового дистанционного зондирования и других данных из нескольких источников.
- Анализ тенденций изменения климата . Применяйте анализ временных рядов и другие методы для изучения глобальных или региональных тенденций изменения климата.
- Выявление влияющих факторов : анализ движущих факторов изменения климата посредством регрессионного анализа, траекторного анализа и других статистических методов.
8. Транспортный поток и городское планирование
Исследовательские идеи
- Анализ данных о дорожном движении : собирайте данные о транспортном потоке, скорости транспортных средств и другие данные, а также применяйте анализ временных рядов, анализ пространственных данных и другие методы для изучения изменений транспортных потоков.
- Создание модели дорожного движения . Создайте модель транспортного потока для анализа влияния различных факторов (таких как конструкция дороги, светофоры) на транспортный поток.
- Предложения по городскому планированию : в сочетании с результатами анализа дорожного движения предлагаются предложения по улучшению городской инфраструктуры, стратегии управления дорожным движением и т. д.
При подготовке диссертации при выборе каждой темы необходимо всесторонне учитывать теоретические исследования и практические приложения, уделять внимание сбору и обработке данных, а также использовать соответствующие методы статистического анализа и машинного обучения, чтобы обеспечить научность и оригинальность исследования. При этом должны быть четко определены цели, методы, результаты и выводы исследования, а также практическая значимость и перспективы применения исследования.