8月7日，北京大学邓明华教授我系做线上学术报告，报告的主题是大数据的处理和分析方法。
报告主要主要介绍了近些年来大数据处理的一些新方法和新思想等。主要包括缺失数据的处理（定值填充，统计量填充，插值法填充，模型填充等）, 离群点处理（包括3 sigma原则，基于绝对离差中位数，基于距离，基于密度，基于聚类）,数据规范化（最大-最小规范化，Z-Score标准化， LOG变换等），数据离散化（分段的原则，等距离，等频率，聚类，优化等），探索性分析（包括数据预处理，数据宏观描述，数据变量间的关系，高维数据可视化等），结合数学建模的例子给出了一些方法的分析和应用。同时介绍了奇异值分解，神经网络通用逼近定理，分类器准确性评价，PR曲线等，高斯混合模型，M-MEANS相关算法等，深度聚类算法，AP聚类算法，聚类个数的确定，距离相关系数，相关性检验，回归分析等。参数的最小二乘估计等。
我系部分教师聆听了该报告，并就一些问题进行了探讨。
