大数据驱动的管理决策模型与算法

Big Data, especially Big Data arisen in Finance, Economics, Human Health and Management Science via internet, E-commerce, social networks and micro-blogs, have created a set of new research problems, opportunities and challenges for Management Science and its decision making. At this era of data, data are no longer just the objects of storage, targets of classification. Data are becoming the source of new discovery and knowledge. However, getting information and knowledge from big data is not easy, it requires new statistical and computational techniques to allow discovery of new knowledge and new relationship hidden in the big data. These new methods and techniques will be valuable addition to finding new decision methods in Management science. The project will study the Big Data Driven Models and Algorithms for Management Decision in four aspects: (1) Big Data Statistics Inference Theory; (2) Integrated Analysis for Multi-Variety Data; (3) Computation and Model Building for Financial Data and (4) Integrated Algorithms for Massive Medical Healthy Data.

大数据的出现， 尤其在金融，经济，医疗健康等领域中出现的基于互联网， 电子商务， 社交网络， 微博数据等新的数据类型为管理科学及管理科学决策方法提出了全新的研究问题和机遇。 在这个大数据的时代，数据将不仅是存储，分类查寻的对象，它们应该成为新的科学发现和创造新知识的源泉。然而从大数据中获取新的发现和知识需要发展新的分析技术和计算技术， 从而发现大数据所隐含的关系和规律。 本项目将着重在四个方面对大数据驱动的管理学决策模型与算法进行研究。这四个方面是：（1）大数据统计推断理论、（2）多类型数据的整合分析算法、（3）金融“信用”与 “利率”的实时计量分析 和（4）医疗健康大数据挖掘的基本方法。 这四方面的研究均对传统的管理学研究方法提出了全新的机遇，均是目前国际大数据研究的前沿问题。这四个课题相互依托，有理论也有应用，将从不同的方向对大数据驱动的管理决策模型与算法进行系统的研究。

大数据的出现， 尤其在金融，经济，医疗健康等领域中出现的基于互联网， 电子商务，社交网络， 微博数据等新的数据类型为管理科学及管理科学决策方法提出了全新的研究问题和机遇。 在这个大数据的时代，数据将不仅是存储，分类查寻的对象，它们应该成为新的科学发现和创造新知识的源泉。然而从大数据中获取新的发现和知识需要发展新的分析技术和计算技术， 从而发现大数据所隐含的关系和规律。 本项目着重在四个方面对大数据驱动的管理学决策模型与算法进行了研究。这四个方面是：（1）大数据统计推断理论、（2）多类型数据的整合分析算法、（3）金融“信用”与 “利率”的实时计量分析 和（4）医疗健康大数据挖掘的基本方法。 这四方面的研究均对传统的管理学研究方法提出了全新的机遇，均是目前国际大数据研究的前沿问题。这四个课题相互依托，有理论也有应用，从不同的方向对大数据驱动的管理决策模型与算法进行了系统的研究。