基本信息
主题¶
统计创新应用，数据引领未来
赛题类型¶
- 数据分析类：基于给定的数据集，进行探索性数据分析（EDA）、模型构建及预测。例如，预测房价、分析疾病传播趋势等。
- 统计建模类：涉及回归分析、时间序列分析、聚类分析等统计方法，解决实际问题，如交通流量预测、消费者行为分析。
- 综合应用类：结合统计建模与优化、机器学习、大语言模型等方法，解决复杂问题，如供应链优化、社会网络分析。
评分标准¶
- 模型合理性（30%）：模型是否符合问题背景，假设是否合理，统让方法是否得当。
- 数据分析与结果（30%）：数据预处理是否规范，分析结果是否准确，预测或推断是否具有实际意义。
- 论文表达（20%）：论文结构是否清晰，逻辑是否严谨，语言是否精炼。
- 创新性与应用价值（20%）：模型是否有创新点，是否能解决实际问题。
优秀获奖作品特点分析¶
- 对标本科生毕业论文撰写格式。
- 各章节紧密承接性强。
- 具有一定创新性并考虑实际应用。
- 论文表达严谨(结构清晰，分为摘要、引言、模型构建、结果分析、讨论与结论等部分)。
- 图表丰富，尽量少用文字堆砌。
团队分工建议¶
明确角色分工： 建模者把控全局，数据分析者把握做题节奏，撰写论文者时刻关注进度。分工不宜过于固定，每个成员需对整体流程有了解，以便协作。
时间管理： 要指定大致的完成计划，务必在规定时间内完成！同时前期一定要多花时间，也要确保每位成员理解赛题目标，避免因沟通不畅导致方向偏离。
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建模员 需要 系统了解各类模型。如模型的主要功能是什么？该模型的适用场景是什么？实现该模型需要哪些条件？模型有哪些缺点或不足，可以做出那些改进？
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编程员
需要掌握Matlab/Python【三个人都需要安装】。
能够 熟练掌握编程基础；能够实现各类常见算法；
能够对程序Bug做出改正能够熟练利用编程或软件制作 精美图片（美赛图片美观尤其重要）
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写作员
需要熟练撰写论文各模块内容。
需掌握学术语言规范;明白论文各模块写作要求；
需要能翻译并检查语法错误，能够对论文进行排版，同时也要掌握 绘图和美化图片 的技能。
- 优先选择 靠谱 而不是所谓的大佬
- 队长要进行 合理统筹安排，强烈建议定期召开 “组会”——三个人分享近期学到的东西
- 明确三人的 主要分工，确保写作/建模/编程团队都具备
- 合理安排时间，不建议比赛前期就通宵熬夜
- 比赛时要找到合适的 协作软件，最好是能够留校一起做
- 遇见问题要 少数服从多数，或者听从能力较强者的意见，防止因意见不合产生矛盾，开赛后尽量快速定题，不要轻易换题。
时间/进度安排¶
- 【DDL：3.24】找数据，尽量同时完成数据预处理
- 【DDL：3.31】各自理解选题，不讨论，写下自己对每道题目的思路、觉得可能有意义的深挖方向、可能用到的算法、模型【需要进行资料查阅、文献调研】——>高频率分享 可以着手完成“3”的部分工作
- 【DDL：4.14】【注意：有期中考试】建模+编程+论文 轮流转
- 【END：4.20】别的杂七杂八的活