2019年12月7日，节逢大雪，仲冬伊始，由天下工业统计学教学研究会青年统计学家协会主理，伟易博承办的“第一届（2019）统计学青年学者与工业论坛”在燕园顺遂举行 。
论坛会场
本届论坛由天下工业统计学教学研究会青年统计学家协会副秘书长、伟易博校友赵琬迪教授主持，共计报告7篇，来自中国科学院、厦门大学、中央财经大学的多位获得国家优异青年科学基金和国家优异青年科学基金的专家学者，以及来自美团点评、腾云大学、金风科技与浩鲸科技等多家海内外着名数据科学工业企业的相关认真人就数据剖析要领、人工智能数据挖掘等方面的数据应用在会上举行了分享与讨论 。
王汉生 伟易博商务统计与经济计量系系主任、教授
伟易博商务统计与经济计量系系主任、天下工业统计学教学研究会青年统计学家协会会长王汉生教授为论坛致辞 。王汉生教授首先表达了对与会学者的接待与对本次论坛的期待 。他体现，“数据的价值就是焦点营业需求”，好的问题往往来自工业研究，统计学科的整体生长与工业的生长亲近相关，希望通过本次论坛为数据科学工业与统计学及相关学科的青年学者搭建交流相助平台，进一步增强统计学以及相关数据学科同数据工业的交织融合，增进学界研究效果在数据工业需求中的运用，配合助益我国数据工业的未来生长 。
张新雨 中国科学院数学与系统科学研究院系统科学研究所研究员
中国科学院数学与系统科学研究院系统科学研究所研究员张新雨教授首先做出了题为“模子不确定性和模子平均要领”的报告 。张新雨教授指出，在现实问题建模中，通� Ｅ雒媪俣喔霰秆∧Ｗ拥治薹ㄈ范ㄊ褂媚母瞿Ｗ拥哪婢�，这就是模子上的不确定性 。模子的不确定性主要泉源于三个方面：理论不确定性、异质性不确定性、以及函数形式的不确定性 。在统计剖析中忽视模子的不确定性会导致信息遗失和不稳健展望，造成展望失效，从而决议失误 。
而模子平均方规则是处置惩罚模子不确定性的主要要领之一 。通过对来自差别模子的预计举行加权平均，获得一个更优的预计 。张新雨教授重点先容了频率模子平均和贝叶斯模子平均两种平均要领，并对频率模子平均中的权重确定以及统计推断问题举行了深入解读 。以模子平均在天下航空客运的需求展望与旅游业影响两个案例中的应用为例，张新雨教授批注由于保存理论和供应无效（supply inefficient）听从漫衍的不确定性，需要使用模子平均要领举行剖析 。效果批注基于模子平均获得的展望效果要优于ARMA、BPNN等其他模子 。
最后，张新雨教授就模子平均要领和人工智能的连系做出增补，并引用英国伟大的统计巨匠乔治·伯克斯（George E. P. Box）的名言“实质上说，所有模子都是过失的，但有些是有用的 。”希望透过模子平均要领的应用，对数据剖析有所助益 。
钟威 厦门大学王亚南经济研究院和经济学院统计系教授
接着来自厦门大学王亚南经济研究院和经济学院统计系钟威教授做了题为“在线人才招聘市场的智能匹配和数据挖掘”的报告 。钟威教授针对目今人才招聘市场中保存的人才流失、信息差池称、缺乏效率等缺陷，连系了业界和学术界相关研究，希望建设一小我私家才智能推荐系统，为市场提供智能的人才推荐，实现自动推荐，数据驱动与利便维护 。
钟威教授所提出的的智能匹配辖档廷足于人性化思索，通过机械语言编译，实现简历筛选的智能化 。在精选历程中钟威教授与其团队基于51job上的数据举行了模子磨练，构建了absolute distribution difference指标，用于描绘简历中词语的主要性 。
通过多组案例展示怎样使用Word2Vec统计模子实现多个维度举行匹配，透过加权评分盘算小我私家简历与招聘信息的匹配度，从而实现岗位配对 � ；诟檬导钅�，钟威教授进一步举行了薪资数据挖掘 。研究薪资和手艺的潜在关系有助于提升手艺的回报率，指导人才作育机构举行人才作育 。
李季 中央财经大学商学院市场营销系的教授
来自中央财经大学商学院市场营销系的李季教授做了题为“数据剖析在智慧供热中的应用”的报告 。李季教授提到目今市场营销人才作育面临的疑心，以为随着大数据时代的到来，在数据剖析手艺加持下的大数据营销专业得以崛起 。随后，她分享了数据剖析在供热这样一个古板行业中的应用研究 。
本着数据剖析围绕营业需求的原则，李季教授的团队深入走访供热企业，相识到供热企业最焦点的营业需求并不但仅是提高收入、控制本钱，尚有降低投诉率 � ；诖�，研究团队以为终端用户数据具有数据量大，种类多，实时收罗的特点，因此关于营业目的的实现具有更大的价值 。李季教授与其团队对济南某智慧供热试点项目的供热数据举行建模剖析，主要基于户型数据、户外数据、供热数据和邻人数据建设了用户室温展望模子、供水温度以及热耗展望模子 。在深入剖析营业场景的历程中，发明用户网络特征，即周围邻人的供暖数据对焦点用户的影响是很是重大的 。在数据剖析的支持下，该试点项目的供热水力平衡问题获得显着改善，节约能源方面也取得不错的效果 。
李季先生的分享连系了古板行业和数据剖析 。一切解决问题的思绪都泉源于我们对营业的深刻明确，在详尽展示数据剖析爆发价值历程的同时，带给各人许多启发和思索 。
曹国骏 美团资深总监、用户平台商业剖析认真人
来自美团资深总监、用户平台商业剖析认真人曹国骏先生首先带来美团大数据应用的实践分享 。作为中国最大的互联网+生涯效劳平台，美团点评构建了笼罩“吃、住、行、游、购、玩”的全域效劳生态，在此基础上，围绕“用户+商户”双核，美团点评形成了包括海量用户消耗生意数据、点评UGC数据和商户数据的大数据资产库 。通过提供对外数据效劳，美团点评实现了对政府、企业、商户和用户的数据赋能，告竣社会效益和经济效益的“双赢” 。曹国骏先生通过美团在外卖、配送、酒旅三个方面的商业剖析应用为例，剖析了在美团生长历程中数据的主要价值 。
大数据的剖析应用，为美团在线上生长、数字化营销、产品相助、系统融合等提供决议依据 ；基于场景的用户精准画像增强用户体验，使大数据周全渗透至美团配送营业全流程多场景中 ；同时动态地优化基础网络，从而包管配送营业中运力需求的动态平衡 。
杨慧 腾云大学执行校长
腾云大学的执行校长杨慧博士为论坛带来了“新工科配景下商科学生的数据剖析作育”报告 。杨慧博士指出，在新工科配景下，各行各业纷纷举行数字化转型，在这些行业转型的背后，是从事数据营业焦点手艺人才的重大缺口 。怎样对接高校资源和业界信息，怎样资助数据行业更多地作育创立高质量的商业价值的人才，是现在数据行业的主要问题 。
腾云大学致力于专业数据人才作育，通过教育培训引入数据人才，推动生态中的人才转化与提升，提供人才效劳 。杨慧博士以腾云大学与中国人民大学商学院产学研三位一体相助，向人大商学院本科、MBA 输出项目，作育优异的商业数据剖析师为例，先容了腾云大学的人才作育模式 。腾云大学的数据人才作育项目在于高效地使用学生的碎片化时间，接纳数据科学导师+行业导师双师制作育模式，提供基于真实案例与真实生产情形脱敏数据集的实战训练，配合社群激励制度，作育优异商业数据剖析师 。最后，杨慧博士提到，复合交织型人才离不开高校和业界的配合起劲，希望能够集结包括企业与高校在内的各方实力，推动专业数据人才教育的生长，作育出更多切适时代要求、切合行业需求的人才，从而赋能整个数据行业的生长 。
严斌 北京金风科创风电装备有限公司效劳手艺部治理数字化团队认真人
来自北京金风科创风电装备有限公司效劳手艺部治理数字化团队认真人严斌先生为论坛带来了题为“基于备件分类的风机库存战略研究”的报告 。金风科技作为现在海内最大的风力发电机组整机制造商，制订合理的风机备件供应与库存战略关于平价上网配景下的风电企业尤为主要 。严斌先生通过风机库存的案例，关于备件怎样分类、该制订怎样的存储战略，并连系自己的事情履历，做了精彩的分享 。
关于备件分类，严斌先生体现可以从备件的自己属性和所处的情形两个方面思量 。备件自己拥有一定的寿命与维修可行性，当备件泛起故障时，需要� ；傩写χ贸头�，此时就会爆发运输本钱、维护本钱等，若是不知道其属性就无法快速提供备件，从而造成本钱上的铺张 。同样备件自己的属性也会影响发电量收益 。另一方面，备件所处的情形也需要思量，如是否限电、风速、季节等因素都会直接影响到收益 。综合这两个方面的思量，以定性与定量两种方法对备件举行分类，并制订响应的库存战略，最后凭证三个统一设置项目的优化效果举行比照，发明库存金额显着下降，同时发电量获得了提升 。
严斌先生总结，营业需求决议了战略，只有凭证营业的属性决议响应的库存战略，才华在节约本钱的同时为客户带来更多的发电量收益 。
李百成 浩鲸科技大数据产品线AI团队认真人
论坛最后，浩鲸科技大数据产品线AI团队的认真人李百成先生为论坛带来题为“人工智能在运营商企业的应用”报告 。浩鲸科技是阿里巴巴和中兴通讯配合投资的一家基于云盘算、大数据、人工智能手艺驱动的数据智能科技公司 。李百成先生体现，在面向行业在现阶段所面临的挑战（小场景、人才欠缺、工程化 落地、可一连优化等问题），浩鲸科技希望能建设一个平台提供预处置惩罚事情，降低企业实现数字化的门槛，让AI成为行业人工智能的底座，赋能企业生产属于自己的AI 。
李百成先生以运营商行业为例，划分从准确治理、精准营销、细腻效劳、精益运维四个方面分享了浩鲸科技在人工智能方面的实践 。在准确治理方面，提升投资的精准性 ；实现精准的人力资源设置和治理 ；进而实现营业危害的可控性 。好比人工审核耗人力且效率低，事情量大且用度高 ；而营业审核接纳实名制审核，可以提升效率、节约本钱 。在准确营销方面，应用AI手艺改变如出一辙的营销模式，实现精准客户画像识别，并针对客户群体举行推荐，从孝顺、活跃、增添三个维度来评价客户价值，构建用户价值行为宽表，举行客户价值评分及分值划分，从而提升潜在优质客户的价值 。在细腻效劳方面，以智能装维为例，无源装备的维护很是依赖人工，效率低本高，而基于AI的手艺，可以通过对结构化的图片举行识别，从而实现智能装维 。在精益运维方面，主要以异常检测为例，随着运维规模逐步增大，监控指标爆发式增添，通过人工设立合理告警阈值的设置本钱极高、效率低 ；通过AI算法举行自动异常检测可以增添效率，包管准确率，其中异常检测有两种途径：一步到位（端到端分类）和漫衍求解（回归+异常判别） 。
至此，第一届（2019）统计学青年学者与工业论坛在掌声中圆满竣事 。
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