本課題旨在運用數(shù)據(jù)分析及可視化技術(shù)對美國超市運營海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,探究收入、利潤、客單價及銷售量等核心運營數(shù)據(jù)按照地理位置劃分的分布,從產(chǎn)品、用戶、供應(yīng)鏈等多個方面分析超市的運營情況,最后對產(chǎn)品的銷量進(jìn)行預(yù)測,最后利用Tableau(數(shù)據(jù)可視化分析軟件)創(chuàng)建運營數(shù)據(jù)分析面板,提供實時的運營情況監(jiān)控與分析。
隨著大數(shù)據(jù)發(fā)展的速度越來越快,數(shù)據(jù)可視化已經(jīng)被很多公司使用,許多數(shù)據(jù)分析師的日常工作之一就是通過可視化建立數(shù)據(jù)分析面板,從而更好的監(jiān)控和分析公司的運營數(shù)據(jù)。
本課題是大數(shù)據(jù)分析與可視化的綜合研究。研究者將獲得使用Tableau進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析及可視化的技能和對供應(yīng)鏈、消費者及產(chǎn)品分類的深入了解。
AI+X數(shù)據(jù)驅(qū)動型科研
AI+X數(shù)據(jù)驅(qū)動型科研是指使用人工智能(AI)算法,收集、處理、分析具體學(xué)科(X)的海量數(shù)據(jù),并基于此進(jìn)行預(yù)測,從而獲得科學(xué)發(fā)現(xiàn)的研究方法。與傳統(tǒng)的、基于實驗或邏輯推理的研究方式相比,AI+X數(shù)據(jù)驅(qū)動型科研可以借助AI算法強大的運算能力,高效地進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,具有投入產(chǎn)出比高、適用范圍廣的優(yōu)點。
AI+X數(shù)據(jù)驅(qū)動型科研已被廣泛地應(yīng)用于各個領(lǐng)域,利用AI算法研究基因數(shù)據(jù),從而進(jìn)行早期的癌癥篩查便是其中一例。基因組與癌癥病患的數(shù)據(jù)千千萬萬,使用傳統(tǒng)的科研方式對其進(jìn)行分析,工程量大、過程繁瑣,在客觀上難以實現(xiàn)。但借助AI算法這一便捷的工具,生命科學(xué)家便能夠以海量的患者的遺傳信息為基礎(chǔ),建立數(shù)據(jù)庫,與過往的研究成果進(jìn)行對照,快速、準(zhǔn)確地在兩者中發(fā)現(xiàn)規(guī)律、建立聯(lián)系,從而使癌癥診斷的“標(biāo)準(zhǔn)化”成為可能。
本課題適合: 9-12 年級學(xué)生,有較強的邏輯思維和抽象思維能力
1. 英文: (1)具備基本的學(xué)術(shù)英語閱讀能力; (2)接觸過英文寫作,有論文寫作經(jīng)驗者更佳;
2. 經(jīng)濟(jì)學(xué): (1)對成本、收入、利潤等概念有基本的了解
3. 計算機(jī): (1)基本的運算邏輯,“與”或“非”等邏輯概念
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