用大數(shù)據(jù)分析研究美國超市經(jīng)營

大數(shù)據(jù)分析是指對規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。大數(shù)據(jù)可以概括為5個詞， 數(shù)據(jù)量大、速度快、類型多、價值、真實(shí)性。大數(shù)據(jù)作為時下最火熱的IT行業(yè)的詞匯，隨之而來的數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等等圍繞大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值的利用逐漸成為行業(yè)人士爭相追捧的利潤焦點(diǎn)。隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，大數(shù)據(jù)分析也應(yīng)運(yùn)而生。研究大數(shù)據(jù)很有益處。今天小編推薦的科研項(xiàng)目是UCLA探究項(xiàng)目：美國超市經(jīng)營收入的大數(shù)據(jù)分析。

課題簡介

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(yùn)營數(shù)據(jù)。

本課題旨在運(yùn)用數(shù)據(jù)分析及可視化技術(shù)對美國超市運(yùn)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(yùn)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(yùn)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(yùn)營數(shù)據(jù)分析面板，提供實(shí)時的運(yùn)營情況監(jiān)控與分析。

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(fèi)者及產(chǎn)品分類的深入了解。

科研方法

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(shí)驗(yàn)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(qiáng)大的運(yùn)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(diǎn)。

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?；蚪M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(shí)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。

授課導(dǎo)師

加州大學(xué)洛杉磯分校 碩士

Tableau專業(yè)證書持有

兩年多咨詢、金融科技和IT行業(yè)（包括亞馬遜）的分析經(jīng)驗(yàn)，豐富的供應(yīng)鏈分析、客戶體驗(yàn)提升、投資分析、產(chǎn)品管理經(jīng)驗(yàn)。

課題要求

本課題適合： 9-12 年級學(xué)生，有較強(qiáng)的邏輯思維和抽象思維能力

英文：

具備基本的學(xué)術(shù)英語閱讀能力；

接觸過英文寫作，有論文寫作經(jīng)驗(yàn)者更佳；

經(jīng)濟(jì)學(xué)：

對成本、收入、利潤等概念有基本的了解

計算機(jī)：

基本的運(yùn)算邏輯，“與”或“非”等邏輯概念

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