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