2024年(第十届)全国大学生统计建模大赛选题参考(一)

news/2024/4/24 16:41:14/文章来源:https://blog.csdn.net/m0_52537869/article/details/136503237

本届大赛主题为“大数据与人工智能时代的统计研究”,参赛队围绕主题自拟题目撰写论文。

1. 大数据分析与处理

研究思路
  • 数据收集:首先确定数据来源,例如社交媒体、企业数据库或公开数据集,并使用爬虫技术或API收集数据。
  • 数据预处理:包括数据清洗(去除噪声、异常值)、数据转换(标准化、归一化)、缺失值处理等,以提高数据质量。
  • 数据存储:选择合适的数据库管理系统(如Hadoop、Spark)存储大规模数据集。
  • 数据分析:应用统计方法和机器学习算法对数据进行分析,提取有价值的信息。
  • 数据可视化:使用图表、图形等形式直观展示分析结果,如使用Tableau、Power BI等工具。

2. 人工智能在统计学中的应用

研究思路
  • 预测模型:使用回归分析、时间序列分析等统计方法,结合机器学习的预测模型(如随机森林、神经网络),进行数据预测。
  • 分类算法:应用决策树、支持向量机(SVM)、深度学习等算法对数据进行分类。
  • 聚类分析:使用K-means、层次聚类等算法进行数据点的群组划分,以发现数据的潜在结构。

3. 互联网行为分析

研究思路
  • 用户行为数据收集:通过网站日志、点击流数据等获取用户在线行为数据。
  • 用户偏好分析:运用关联规则挖掘、序列模式分析等方法,分析用户兴趣和行为习惯。
  • 社交网络分析:应用图论和网络分析方法,研究用户之间的关系和社区结构,发现意见领袖或关键节点。

4. 金融数据分析

研究思路
  • 市场趋势预测:利用历史交易数据,通过时间序列分析和机器学习模型预测股票价格、汇率等。
  • 风险评估:运用统计模型(如VaR)和机器学习算法(如神经网络)进行风险量化分析和评估。
  • 投资策略制定:结合多种分析方法,如因子分析、组合优化等,制定科学的投资策略。

5. 公共健康与流行病学研究

研究思路
  • 数据收集与整合:收集疾病发病率、传播速度、医疗资源分布等数据。
  • 流行病模型构建:使用SIR模型等流行病学模型分析疾病传播过程。
  • 政策效果评估:通过统计分析方法评估公共卫生干预措施的效果,如封锁、疫苗接种等。

6. 智能制造与工业4.0

研究思路
  • 生产过程优化:运用数据分析和机器学习技术,分析生产过程中的数据,识别效率低下的环节,并提出改进措施。
  • 质量控制:应用统计过程控制(SPC)和机器学习算法(如异常检

测)监控产品质量。

  • 设备维护预测:通过分析设备历史运行数据,利用预测性维护算法(如回归分析、神经网络)预测设备故障。

7. 环境与气候变化研究

研究思路
  • 数据收集:整合气象站点数据、卫星遥感数据等多源数据。
  • 气候变化趋势分析:应用时间序列分析等方法,研究全球或区域气候变化趋势。
  • 影响因素识别:通过回归分析、路径分析等统计方法,分析气候变化的驱动因素。

8. 交通流量与城市规划

研究思路
  • 交通数据分析:收集交通流量、车速等数据,应用时间序列分析、空间数据分析等方法研究交通流变化规律。
  • 交通模型建立:构建交通流模型,分析不同因素(如道路设计、交通信号)对交通流的影响。
  • 城市规划建议:结合交通分析结果,提出城市基础设施改善、交通管理策略等建议。

在准备论文时,每个选题都需要综合考虑理论研究和实际应用,重视数据的收集与处理,运用适当的统计分析和机器学习方法,以确保研究的科学性和原创性。同时,应明确研究目标、方法、结果和结论,以及研究的实际意义和应用前景。

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