管理决策大数据分析方法与关键技术

In the era of big data, management and decision paradigm gradually becomes more and more data-centered, multi-streamed and interactive. With respect of high frequency, sparsity and high-dimension of big data, this project involves statistical inference and prediction, including semi-parametric inference, non-linear regression and clustering. With respect of multi-source and heterogeneity of big data, this project utilizes sentiment analysis method, semantic analysis method, web mining technology and intelligent computing to merge sources of data together from data layer to decision layer by the method of big data prediction and expert system. With respect of non-structural data, the project studies data miming and pattern recognition, which enable the knowledge generation of big data. Also, we apply the statistical inference, data fusion and data mining to the field of business and internet finance. The project is an interdisciplinary research of information technology, statistic, operational research, risk management, knowledge management, credit management, complex network, social network, and helps to deepen the integration of big data and social life.

在大数据的背景下，管理与决策范式逐渐变为以数据为中心，多源信息流趋于交互。针对大数据的高频、稀松、多维的特点，本项目拟对半参数化与非参数化统计、非线性回归以及聚类分析等算法进行耦合，建立大数据统计推断与预测方法。对于多源异构大数据，本项目综合应用情感分析技术、语义分析技术、网络挖掘技术、智能计算、计量经济学等方法对多源异构数据进行融合，并依据大数据预测方法与专家系统实现从数据层到决策层的深度融合。本项目还将针对非结构化的大数据，研究挖掘算法与模式分析，从而实现大数据的知识发现与衍生。此外，本项目将大数据统计推断、融合与挖掘等方法应用于商业舆情计算和互联网金融等领域，探究了在线舆情的发展特点及互联网金融的精准管理策略等问题。本项目为信息科学、统计学、运筹学、风险管理、知识管理、信用管理、复杂网络、社会网络等多学科的交叉研究课题，有助于深化大数据与社会经济生活的融合。

在大数据的背景下，管理与决策范式逐渐变为以数据为中心，多源信息流趋于交互。针对大数据的高频、稀松、多维的特点，本项目对半参数化与非参数化统计、非线性回归以及聚类分析等算法进行耦合，建立大数据统计推断与预测方法。对于多源异构大数据，本项目综合应用情感分析技术、语义分析技术、网络挖掘技术、智能计算、计量经济学等方法对多源异构数据进行融合，并依据大数据预测方法与专家系统实现从数据层到决策层的深度融合。本项目还将针对非结构化的大数据，研究挖掘算法与模式分析，从而实现大数据的知识发现与衍生。此外，本项目将大数据统计推断、融合与挖掘等方法应用于企业信用体系与网络建设、债务网络清算方法、商业交易信用机制研究和市场行为与行业大数据分析等领域，探究了债务网络的清算决策方法、商业交易信用博弈分析模型以及典型市场全样本智能复合决策方法等问题。本项目为信息科学、统计学、运筹学、风险管理、知识管理、信用管理、复杂网络、社会网络等多学科的交叉研究课题，有助于深化大数据与社会经济生活的融合。项目按计划执行，完成了预期研究目标。此外，为了使研究更加深入进行，课题组对原计划中的研究主题进行了理论拓展与应用，重点对企业行用风险识别评估模型、最优商业信用合同制定方法和典型市场情绪文本刻画模型等进行了深入研究。项目成果已获得，发改委、银监会和商务部等国家政府部门、鞍钢、中油财务等大型国有企业应用，并得到国家领导人的批示。项目在SCI/SSCI收录的Production and Operations Management，Risk Analysis, Omega, Decision Support Systems等国际主流期刊学术上发表论文共35篇，其中JCR一区23篇。在Springer出版社出版英文专著2部，在社会科学文献出版社出版中文专著1部。