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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。