为进一步增强大学生的科学素养，聚焦经济社会发展热点难点问题，提升学生们的数据分析、运用统计模型及计算机技术解决问题的能力。3月20日晚，远景学院科学基础教研室在远景楼茶话室承办了第十届全国大学生统计建模大赛宣讲会。此次宣讲会以“大数据与人工智能时代研究”为主题，旨在深入探讨统计建模在现代科技发展中的应用与挑战。

会议由李欢老师、安鸿宇老师主讲，钟婷婷老师、陈思含老师共同指导。李欢老师和安鸿宇老师分别从选题方向、小组分工、数据收集与处理、统计模型构建等关键环节展开讲解，为参赛选手提供了全面的指导。

热点驱动，选题精准

首先，李欢老师提到竞赛选题方向应围绕当前两会热议话题、热点资讯、前沿发展及学术论文等内容来展开，如碳中和、核污染、疫情对金融经济的影响等。这些题目不仅具有重要价值，也能激发学生的研究兴趣，推动他们探索未知领域。

针对选题，李欢老师建议具体步骤和流程有如下七点。第一，明确自己的兴趣和研究方向；第二，阅读相关文献；第三，列出备选方案；第四，确定研究问题和目标；第五，制定研究计划，包括研究方法、数据采集和分析等；第六，考虑实用性和创新性；第七，与指导老师进行沟通交流。随后，李欢老师邀请安老师针对小组分工和数据处理两方面进行详细解析。

明确分工，高效合作

安老师建议每个小组3位同学都有具体分工内容，小组分工是确保比赛顺利进行的关键。每个团队成员根据自己的专长和兴趣，担任数据分析师、模型构建者、报告撰写者等角色。良好的分工协作能够提高团队效率，促进知识和技能的交流。

数据建模，深度解读

紧接着，安老师详细说明了数据收集与处理和统计模型构建的内容。数据收集是建模的基础，参赛队伍需要从各种渠道收集相关数据，包括公开数据库、问卷调查、实验结果等。数据处理则涉及数据清洗、变量选择、异常值处理等步骤，确保数据质量，为建模打下坚实基础。

统计模型构建是竞赛的核心环节。参赛者需要根据问题特点和数据特性，选择或设计合适的统计模型，如回归分析、时间序列分析、机器学习算法等。模型构建的目的是为了发现数据之间的关系，预测未来趋势，或优化决策过程。最后，各位同学向老师提出参赛疑问，指导老师们一一进行解答。

本次宣讲会不仅为我院参加2024年全国大学生统计建模大赛的参赛团队指明了努力方向，同时激发了大家的动力，坚定了参赛的决心与信心。希望通过此次比赛，同学们能勇敢面对机遇和挑战，关注经济社会热点难点问题，适应大数据时代高校及统计部门对统计人才的培养要求，提高大学生数据挖掘、数据分析、运用统计方法及计算机技术处理数据的能力，加强创新思维意识，助力推进统计现代化改革。