选题

统计创新应用，数据引领未来

理解赛题背景仔细阅读赛题描述，提炼核心问题，避免片面理解。3月份以线上形式举办主题解读培训。邀请各领域专家针对主题方向作解读指导。务必认真对待!主题解读相关资料会登载在大赛官网。

同时，大赛向参赛队员免费提供数据库及分析建模平台等部分资源，可在大赛官网 “大赛资源” 栏目中查询。
优先选择擅长的领域根据团队成员的专长选择赛题。结合赛题解读以及自身团队情况对比，评估团队技能与赛题要求的匹配度。

与本专业切合的热点
评估问题难度与创新空间选择既有挑战性又可发挥创新的赛题。过于简单的赛题难以体现创新，过于复杂的赛题可能无法在规定时间内完成。

技巧：优先选择 数据库较完整、问题背景清晰 的题，同时考虑是否能引入新方法(如结合统计建模与机器学习)

去数据网站查询是否有较多的文献支撑研究，要有较多的理论支撑
关注实际应用价值选择具有实际意义的赛题，解决方案更易获得评委认可，注重应用!!

结合国家社会的热点，拒绝历史的厚重感

选题示例: “基于深度学习与时间序列统计模型融合的金融风险预警研究”

利用公开的股票市场数据、银行信用记录等，获取金融市场的历史数据。进行数据清洗、缺失值填补和异常值检测，确保数据质量。

传统统计模型：采用ARIMA、GARCH等模型分析数据中的 线性特征与波动性；

深度学习模型：运用LSTM、GRU等循环神经网络捕捉 非线性时序特征。

通过历史数据回测模型的预测准确性，比较传统模型与融合模型在风险预警提前期、准确率等指标上的差异；针对金融监管部门 提供可视化的风险传导分析报告，为决策提供科学依据。

利用 多模型 融合技术，并引入 参数不确定性分析和实时数据更新机制，为金融风险监管提供更具前瞻性的预警体系。

选题示例：”基于多元统计分析与机器学习的智慧城市交通流量预测及优化调度研究“

收集城市交通传感器数据、GPS定位数据、电子支付记录等 多源数据；整合天气、节假日等影响交通的辅助信息。

运用主成分分析(PCA)、因子分析对 高维数据进行降维处理；通过聚类分析识别出 交通流量的时空分布规律与高峰区域。

利用支持向量机(SVM)、随机森林等机器学习方法进行 短期流量预测；构建基于优化理论的信号调度模型，设计动态调整交通灯控制策略，降低拥堵风险。

模拟实际路况下模型效果，利用仿真软件对优化调度方案进行测试；对比优化前后交通流量及拥堵指数，评估模型应用效果。

结合物联网实时数据与突发事件响应机制，使交通预测和调度策略更加灵活、智能，提升城市管理水平。

选题示例：“多层次贝叶斯模型在区域性传染病传播预测与干预评估中的应用”

利用 历史传染病数据（如流感、新冠等）以及 当前区域卫生数据；收集人口流动、医疗资源分布和社交媒体预警数据。

构建 多层次贝叶斯模型，区分不同区域、不同人群的传播特性；利用 马尔科夫链蒙特卡罗（MCMC）方法对模型参数进行估计，评估模型的不确定性。

模拟封城、疫苗接种等不同政策对传染病传播的影响；结合GIS技术对疫情传播路径进行动态可视化，形成直观的防控策略展示。

将传统统计模型与现代计算方法结合，利用实时数据实现疫情早期预警，并通过拟不同干预措施效果为公共卫生决策提供定量依据。

选题示例：”基于空间统计与机器学习的城市空气污染源解析及治理路径优化研究”

采集环保部门公布的空气质量监测数据、气象数据以及卫星遥感数据；整合交通、工业排放等辅助数据。

利用 空间自相关、热点分析方法 识别污染集中区域；构建 空间回归 模型（如空间滞后模型、空间误差模型）揭示污染物浓度与各因素之间的关系。

引入随机森林、XGBoost等机器学习算法，对污染物影响因子进行排序和敏感性分析；结合不同治理方案下的模拟结果，优化污染治理策略，并形成定量化的政策建议。

跨越传统监测方法的局限，融合卫星遥感与地面监测数据，实现宏观与微观数据的无缝对接，提升环境治理的科学性和实效性。

选题示例：“基于社会网络分析与统计建模的线上消费者行为社会网络与消费者行为与营销策略研究“

获取社交媒体数据及电商平台公开数据，构建消费者社交网络；提取用户互动、评价、分享等关键数据指标。

利用 图论方法 构建消费者关系网络，分析节点重要性和信息传播路径；结合 结构方程模型(SEM)或多层次回归模型，探讨社交影响与购买行为之间的内在联系。

分析网络效应对品牌口碑、销售额和用户留存率的影响；提出 精准营销策略，为企业营销决策提供数据支持和理论依据。

在传统统计方法基础上，融入 社会网络分析与机器学习技术，实现对消费者行为的多维度解析，推动数据驱动的营销策略创新。