Das Thema dieses Wettbewerbs lautet „Statistische Forschung im Zeitalter von Big Data und künstlicher Intelligenz“. Die teilnehmenden Teams verfassten Beiträge zu eigenen Themen rund um das Thema.
1. Big-Data-Analyse und -Verarbeitung
Forschungsideen
- Datenerfassung : Identifizieren Sie zunächst Datenquellen wie soziale Medien, Unternehmensdatenbanken oder öffentliche Datensätze und verwenden Sie Crawler-Technologie oder APIs, um Daten zu sammeln.
- Datenvorverarbeitung : einschließlich Datenbereinigung (Entfernen von Rauschen und Ausreißern), Datenkonvertierung (Standardisierung, Normalisierung), Verarbeitung fehlender Werte usw. zur Verbesserung der Datenqualität.
- Datenspeicherung : Wählen Sie ein geeignetes Datenbankverwaltungssystem (z. B. Hadoop, Spark), um große Datensätze zu speichern.
- Datenanalyse : Wenden Sie statistische Methoden und Algorithmen des maschinellen Lernens an, um Daten zu analysieren und wertvolle Informationen zu extrahieren.
- Datenvisualisierung : Verwenden Sie Diagramme, Grafiken und andere Formen, um Analyseergebnisse visuell darzustellen, z. B. mithilfe von Tableau, Power BI und anderen Tools.
2. Anwendung künstlicher Intelligenz in der Statistik
Forschungsideen
- Vorhersagemodell : Verwenden Sie statistische Methoden wie Regressionsanalyse und Zeitreihenanalyse in Kombination mit Vorhersagemodellen für maschinelles Lernen (z. B. Random Forest, neuronales Netzwerk), um Daten vorherzusagen.
- Klassifizierungsalgorithmus : Wenden Sie Algorithmen wie Entscheidungsbäume, Support Vector Machines (SVM) und Deep Learning an, um Daten zu klassifizieren.
- Clusteranalyse : Verwenden Sie Algorithmen wie K-Means und hierarchisches Clustering, um Datenpunkte zu gruppieren und die zugrunde liegende Struktur der Daten zu ermitteln.
3. Analyse des Internetverhaltens
Forschungsideen
- Erfassung von Daten zum Benutzerverhalten : Erhalten Sie Daten zum Online-Verhalten von Benutzern über Website-Protokolle, Click-Stream-Daten usw.
- Benutzerpräferenzanalyse : Verwenden Sie Methoden wie Assoziationsregel-Mining und Sequenzmusteranalyse, um Benutzerinteressen und Verhaltensgewohnheiten zu analysieren.
- Analyse sozialer Netzwerke : Wenden Sie Methoden der Graphentheorie und Netzwerkanalyse an, um die Beziehungen zwischen Benutzern und der Community-Struktur zu untersuchen und Meinungsführer oder Schlüsselknoten zu entdecken.
4. Finanzdatenanalyse
Forschungsideen
- Markttrendvorhersage : Verwenden Sie historische Transaktionsdaten, um Aktienkurse, Wechselkurse usw. durch Zeitreihenanalyse und Modelle für maschinelles Lernen vorherzusagen.
- Risikobewertung : Verwenden Sie statistische Modelle (z. B. VaR) und Algorithmen für maschinelles Lernen (z. B. neuronale Netze), um eine quantitative Risikoanalyse und -bewertung durchzuführen.
- Formulierung von Anlagestrategien : Kombinieren Sie verschiedene Analysemethoden wie Faktorenanalyse, Portfoliooptimierung usw., um wissenschaftliche Anlagestrategien zu formulieren.
5. Öffentliche Gesundheit und epidemiologische Forschung
Forschungsideen
- Datenerfassung und -integration : Sammeln Sie Daten zu Krankheitsinzidenz, Übertragungsgeschwindigkeit und Verteilung medizinischer Ressourcen.
- Aufbau eines Epidemiemodells : Verwenden Sie epidemiologische Modelle wie das SIR-Modell, um den Krankheitsausbreitungsprozess zu analysieren.
- Bewertung der Auswirkungen politischer Maßnahmen : Verwenden Sie statistische Analysemethoden, um die Auswirkungen von Interventionen im Bereich der öffentlichen Gesundheit wie Sperrungen, Impfungen usw. zu bewerten.
6. Intelligente Fertigung und Industrie 4.0
Forschungsideen
- Optimierung des Produktionsprozesses : Nutzen Sie Datenanalyse- und maschinelle Lerntechnologien, um Daten im Produktionsprozess zu analysieren, ineffiziente Verbindungen zu identifizieren und Verbesserungsmaßnahmen vorzuschlagen.
- Qualitätskontrolle : Wenden Sie statistische Prozesskontrolle (SPC) und maschinelle Lernalgorithmen (z. B. Anomalieerkennung) an
Testen) zur Überwachung der Produktqualität.
- Vorhersage der Gerätewartung : Durch die Analyse historischer Gerätebetriebsdaten werden prädiktive Wartungsalgorithmen (z. B. Regressionsanalyse und neuronale Netze) verwendet, um Geräteausfälle vorherzusagen.
7. Umwelt- und Klimawandelforschung
Forschungsideen
- Datenerfassung : Integrieren Sie meteorologische Stationsdaten, Satellitenfernerkundungsdaten und andere Daten aus mehreren Quellen.
- Trendanalyse des Klimawandels : Wenden Sie Zeitreihenanalysen und andere Methoden an, um globale oder regionale Trends des Klimawandels zu untersuchen.
- Identifizierung von Einflussfaktoren : Analysieren Sie die treibenden Faktoren des Klimawandels durch Regressionsanalyse, Pfadanalyse und andere statistische Methoden.
8. Verkehrsfluss und Stadtplanung
Forschungsideen
- Verkehrsdatenanalyse : Sammeln Sie Verkehrsfluss-, Fahrzeuggeschwindigkeits- und andere Daten und wenden Sie Zeitreihenanalysen, räumliche Datenanalysen und andere Methoden an, um Verkehrsflussänderungen zu untersuchen.
- Erstellung eines Verkehrsmodells : Erstellen Sie ein Verkehrsflussmodell, um die Auswirkungen verschiedener Faktoren (z. B. Straßengestaltung, Verkehrssignale) auf den Verkehrsfluss zu analysieren.
- Stadtplanungsvorschläge : Kombiniert mit den Ergebnissen der Verkehrsanalyse werden Vorschläge zur Verbesserung der städtischen Infrastruktur, Verkehrsmanagementstrategien usw. vorgeschlagen.
Bei der Vorbereitung einer Abschlussarbeit muss bei jeder Themenauswahl die theoretische Forschung und die praktische Anwendung umfassend berücksichtigt, auf die Datenerhebung und -verarbeitung geachtet und geeignete Methoden der statistischen Analyse und des maschinellen Lernens verwendet werden, um die Wissenschaftlichkeit und Originalität der Forschung sicherzustellen. Gleichzeitig sollten die Forschungsziele, Methoden, Ergebnisse und Schlussfolgerungen sowie die praktische Bedeutung und Anwendungsperspektiven der Forschung klar definiert werden.