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。