本网讯 6月5日，中南财经政法大学蒋锋教授应邀来校作《华中杯C题空气质量预测与预警解题思路》学术报告。统计与数学学院数学建模培训教练组、参加了“华中杯”数学建模竞赛和即将参加全国大学生数学建模竞赛的同学们聆听了报告。
蒋锋教授从“华中杯”数学建模竞赛赛题“空气质量预测与预警”的问题背景、数据来源、题目分析、模型求解及阅卷整体情况等方面进行了阐述。
蒋锋教授指出，赛题“空气质量预测与预警”是希望参赛者通过数学模型给出对空气质量预测的方案，并根据预测结果给出预警机制。蒋锋教授对数据的探索性分析作了详尽讲解。他指出，探索性分析包括数据可视化、数据预处理、相关性分析。可视化既能直观描述数据特点又能让评委对参赛人员的思路有初步的认知。缺失值和异常值的处理是数据必不可少的环节，缺失值是对数据不完整性的处理。缺失值处理模式的选择对数据信息的完整程度有重要的影响。异常值涉及到了判别依据，过多的认定异常值可能会丢失重要信息，需要注意合适的判别方法。相关性分析是很好的反映数据间关联性的统计方法，挖掘数据的相关性可以为后续降维等处理提供依据。蒋锋教授还结合竞赛的优秀论文和欠缺论文进行了分析
蒋锋教授简历：
蒋锋，博士，教授，博士生导师，“文澜学者”。中南财经政法大学统计与数学学院数理与金融统计学系主任，应用统计专业硕士大数据导师组组长。正主持或已主持完成教育部人文社科项目、国家自然科学基金项目，湖北省社科项目，武汉市社科项目，湖北省自然科学基金项目等纵横向课题多项，为国家级一流课程“数据统计分析实验”负责人。目前出版学术专著2部，教材2部；已经在国内外期刊发表论文100余篇，其中80多篇论文被SCI收录。现为中国统计教育学会理事，全国工业统计学教学研究会理事，中国技术经济学会金融科技委员会常务理事，中国现场统计研究会经济与金融统计分会理事，湖北省工业与应用数学学会理事。 主要研究领域和专长：机器学习、应用统计、神经网络、大数据建模分析及应用。
