Le thème de ce concours est "La recherche statistique à l'ère du Big Data et de l'intelligence artificielle". Les équipes participantes ont rédigé des articles sur leurs propres sujets autour du thème.
1. Analyse et traitement des mégadonnées
Idées de recherche
- Collecte de données : identifiez d'abord les sources de données, telles que les médias sociaux, les bases de données d'entreprise ou les ensembles de données publics, et utilisez la technologie d'exploration ou les API pour collecter des données.
- Prétraitement des données : y compris le nettoyage des données (suppression du bruit et des valeurs aberrantes), la conversion des données (standardisation, normalisation), le traitement des valeurs manquantes, etc., pour améliorer la qualité des données.
- Stockage des données : Choisissez un système de gestion de base de données approprié (tel que Hadoop, Spark) pour stocker des ensembles de données à grande échelle.
- Analyse des données : appliquez des méthodes statistiques et des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser les données et extraire des informations précieuses.
- Visualisation des données : utilisez des tableaux, des graphiques et d'autres formulaires pour afficher visuellement les résultats de l'analyse, par exemple en utilisant Tableau, Power BI et d'autres outils.
2. Application de l'intelligence artificielle aux statistiques
Idées de recherche
- Modèle de prédiction : utilisez des méthodes statistiques telles que l'analyse de régression et l'analyse de séries chronologiques, combinées à des modèles de prédiction d'apprentissage automatique (tels que la forêt aléatoire, le réseau neuronal), pour prédire les données.
- Algorithme de classification : appliquez des algorithmes tels que des arbres de décision, des machines à vecteurs de support (SVM) et un apprentissage en profondeur pour classer les données.
- Analyse de cluster : utilisez des algorithmes tels que les K-means et le clustering hiérarchique pour regrouper les points de données afin de découvrir la structure sous-jacente des données.
3. Analyse du comportement sur Internet
Idées de recherche
- Collecte de données sur le comportement des utilisateurs : obtenez des données sur le comportement en ligne des utilisateurs via les journaux de sites Web, les données de flux de clics, etc.
- Analyse des préférences des utilisateurs : utilisez des méthodes telles que l'exploration de règles d'association et l'analyse de modèles de séquence pour analyser les intérêts et les habitudes comportementales des utilisateurs.
- Analyse des réseaux sociaux : appliquez la théorie des graphes et les méthodes d'analyse des réseaux pour étudier les relations entre les utilisateurs et la structure de la communauté, et découvrez les leaders d'opinion ou les nœuds clés.
4. Analyse des données financières
Idées de recherche
- Prédiction des tendances du marché : utilisez les données de transactions historiques pour prédire les cours des actions, les taux de change, etc. grâce à l'analyse de séries chronologiques et à des modèles d'apprentissage automatique.
- Évaluation des risques : utilisez des modèles statistiques (tels que la VaR) et des algorithmes d'apprentissage automatique (tels que les réseaux de neurones) pour effectuer une analyse et une évaluation quantitatives des risques.
- Formulation de stratégie d'investissement : Combinez diverses méthodes d'analyse, telles que l'analyse factorielle, l'optimisation de portefeuille, etc., pour formuler des stratégies d'investissement scientifiques.
5. Santé publique et recherche épidémiologique
Idées de recherche
- Collecte et intégration de données : Collectez des données sur l'incidence des maladies, la vitesse de transmission et la répartition des ressources médicales.
- Construction de modèles épidémiques : Utiliser des modèles épidémiologiques tels que le modèle SIR pour analyser le processus de propagation de la maladie.
- Évaluation des effets des politiques : utiliser des méthodes d'analyse statistique pour évaluer les effets des interventions de santé publique, telles que les confinements, les vaccinations, etc.
6. Fabrication intelligente et industrie 4.0
Idées de recherche
- Optimisation du processus de production : utilisez la technologie d'analyse des données et d'apprentissage automatique pour analyser les données du processus de production, identifier les liens inefficaces et proposer des mesures d'amélioration.
- Contrôle qualité : appliquer des algorithmes de contrôle statistique des processus (SPC) et d'apprentissage automatique (tels que la détection d'anomalies).
Tests) pour surveiller la qualité du produit.
- Prédiction de la maintenance des équipements : en analysant les données historiques de fonctionnement des équipements, des algorithmes de maintenance prédictive (tels que l'analyse de régression et les réseaux neuronaux) sont utilisés pour prédire les pannes des équipements.
7. Recherche sur l'environnement et le changement climatique
Idées de recherche
- Collecte de données : Intégrez les données des stations météorologiques, les données de télédétection par satellite et d'autres données multi-sources.
- Analyse des tendances du changement climatique : appliquez l'analyse de séries chronologiques et d'autres méthodes pour étudier les tendances du changement climatique à l'échelle mondiale ou régionale.
- Identification des facteurs d'influence : Analyser les facteurs déterminants du changement climatique grâce à l'analyse de régression, à l'analyse de chemin et à d'autres méthodes statistiques.
8. Circulation et urbanisme
Idées de recherche
- Analyse des données de trafic : collectez le flux de circulation, la vitesse des véhicules et d'autres données, et appliquez l'analyse de séries chronologiques, l'analyse de données spatiales et d'autres méthodes pour étudier les changements de flux de trafic.
- Établissement d'un modèle de trafic : Construisez un modèle de flux de trafic pour analyser l'impact de différents facteurs (tels que la conception des routes, les feux de circulation) sur le flux de trafic.
- Suggestions d'urbanisme : Combinées aux résultats de l'analyse du trafic, des suggestions d'amélioration des infrastructures urbaines, de stratégies de gestion du trafic, etc. sont proposées.
Lors de la préparation d'une thèse, chaque sélection de sujet doit prendre en compte de manière exhaustive la recherche théorique et les applications pratiques, prêter attention à la collecte et au traitement des données, et utiliser des méthodes d'analyse statistique et d'apprentissage automatique appropriées pour garantir la scientificité et l'originalité de la recherche. Dans le même temps, les objectifs, les méthodes, les résultats et les conclusions de la recherche doivent être clairement définis, ainsi que l'importance pratique et les perspectives d'application de la recherche.