UCLA探究項目

美國超市經營收入的大數據分析

課題簡介

隨著大數據發展的速度越來越快，數據可視化已經被很多公司使用，許多數據分析師的日常工作之一就是通過可視化建立數據分析面板，從而更好的監控和分析公司的運營數據。

本課題旨在運用數據分析及可視化技術對美國超市運營海量數據進行分析，探究收入、利潤、客單價及銷售量等核心運營數據按照地理位置劃分的分布，從產品、用戶、供應鏈等多個方面分析超市的運營情況，最后對產品的銷量進行預測，最后利用Tableau（數據可視化分析軟件）創建運營數據分析面板，提供實時的運營情況監控與分析。

本課題是大數據分析與可視化的綜合研究。研究者將獲得使用Tableau進行大數據分析及可視化的技能和對供應鏈、消費者及產品分類的深入了解。

 

科研方法

AI+X數據驅動型科研

AI＋X數據驅動型科研是指使用人工智能（AI）算法，收集、處理、分析具體學科（X）的海量數據，并基于此進行預測，從而獲得科學發現的研究方法。與傳統的、基于實驗或邏輯推理的研究方式相比，AI＋X數據驅動型科研可以借助AI算法強大的運算能力，高效地進行大數據分析，具有投入產出比高、適用范圍廣的優點。

AI＋X數據驅動型科研已被廣泛地應用于各個領域，利用AI算法研究基因數據，從而進行早期的癌癥篩查便是其中一例。基因組與癌癥病患的數據千千萬萬，使用傳統的科研方式對其進行分析，工程量大、過程繁瑣，在客觀上難以實現。但借助AI算法這一便捷的工具，生命科學家便能夠以海量的患者的遺傳信息為基礎，建立數據庫，與過往的研究成果進行對照，快速、準確地在兩者中發現規律、建立聯系，從而使癌癥診斷的“標準化”成為可能。

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課題要求

本課題適合： 9-12 年級學生，有較強的邏輯思維和抽象思維能力

1. 英文：
（1）具備基本的學術英語閱讀能力；
（2）接觸過英文寫作，有論文寫作經驗者更佳；

 

2. 經濟學：
（1）對成本、收入、利潤等概念有基本的了解

 

3. 計算機：
（1）基本的運算邏輯，“與”或“非”等邏輯概念