為促進統(tǒng)計與數據科學領域國內外學術交流，創(chuàng)建良好的學術文化，引領創(chuàng)新，推動“政產學研”結合，中國現場統(tǒng)計研究會、中國數學會概率統(tǒng)計學會、全國工業(yè)統(tǒng)計學教學研究會、中國商業(yè)統(tǒng)計學會、IMS-China聯合在每年的7月中旬舉辦全國統(tǒng)計與數據科學聯合會議（JCSDS）。首屆聯合會議于2023年7月在北京會議中心成功舉辦，吸引了來自國內外的1700多名學者、業(yè)界人士和學生參加。第二屆聯合會議將于2024年7月12-14日在昆明海埂會堂舉行。聯合會議指導委員會現征集“第三屆全國統(tǒng)計與數據科學聯合會議”承辦單位。

有關事宜通知如下：

一、申辦事項

“第三屆全國統(tǒng)計與數據科學聯合會議”舉辦時間擬于2025年7月中旬（具體時間根據實際情況調整），會期2.5-3天。會議擬設置大會報告、特邀報告和分組報告及其它活動。

二、申報條件

1.申報單位能提供人力和財力支持，聯合會議指導委員會可協(xié)助申報單位申請相關的支持經費。

2.申報單位需配合安排會議場地及相關活動場地，安排與會人員入住酒店，提供會議服務保障、安全保障，并積極進行媒體宣傳。

3.申報單位需負責會議所必須的物料制作并承擔相應的制作費用，以及報告人及嘉賓的市內交通和食宿費用，場地費用和當地會議組織所產生的勞務費用。

4.根據上級要求，申報單位的申請一經獲得聯合會議指導委員會同意，需與聯合會議指導委員會成員學會簽訂會議合作協(xié)議。

三、申報填報要求

1.請擬申報單位仔細閱讀并認真填寫《第三屆“全國統(tǒng)計與數據科學聯合會議”承辦單位申報表》（見附件），撰寫具體承辦方案（包括組織、交通、住宿、宣傳、服務、經費保障等內容）。

2.申報單位本著自愿原則，結合自身能力，自主申報。聯席會將綜合考慮各方面條件，擇優(yōu)確定第三屆“全國統(tǒng)計與數據科學聯合會議”承辦單位。

3.請各申報單位于2024年1月10日前，將上述申報材料一并提交至郵箱：zhuxiangchan@amss.ac.cn。

四、聯席會聯系方式

聯系人：朱湘禪

聯系電話：15801064036

會務郵箱：zhuxiangchan@amss.ac.cn

中國現場統(tǒng)計研究會

中國數學會概率統(tǒng)計學會

全國工業(yè)統(tǒng)計學教學研究會

中國商業(yè)統(tǒng)計學會

IMS-China

具體信息見https://www.jconf-sds.com/。

以下內容為GPT視角對全國統(tǒng)計與數據科學相關領域的解讀，僅供參考：

全國統(tǒng)計與數據科學研究現狀

1. 數據收集和處理：隨著互聯網和大數據技術的發(fā)展，數據的收集和處理變得越來越容易?，F在，我們可以從各種來源收集到大量的數據，包括社交媒體、電子商務網站、物聯網設備等。同時，我們也發(fā)展了許多新的數據處理技術，如數據清洗、數據轉換、數據集成等。

2. 數據分析和挖掘：數據分析和挖掘是統(tǒng)計與數據科學的核心內容。現在，我們已經發(fā)展了許多新的數據分析和挖掘方法，如機器學習、深度學習、數據可視化等。這些方法可以幫助我們從大量的數據中發(fā)現有用的信息和知識。

3. 數據科學應用：數據科學的應用已經非常廣泛，包括金融、醫(yī)療、教育、零售、政府等許多領域。例如，金融機構可以使用數據科學來預測股票價格和信用風險；醫(yī)療機構可以使用數據科學來預測疾病發(fā)展和治療效果；教育機構可以使用數據科學來分析學生的學習行為和成績。

4. 數據科學教育和培訓：隨著數據科學的重要性日益突出，數據科學的教育和培訓也越來越受到重視?，F在，許多大學和研究機構都開設了數據科學的課程和學位，同時也出現了許多在線的數據科學課程和培訓項目。

統(tǒng)計與數據科學領域有哪些實踐案例

1. 醫(yī)學領域：醫(yī)生可以通過分析病人的數據來預測疾病的發(fā)展趨勢，從而制定更有效的治療方案。

2. 金融領域：投資者可以通過分析市場數據來預測股票價格的波動，從而做出更明智的投資決策。

3. 教育領域：教育家可以通過分析學生的數據來預測學生的學習成績，從而制定更有效的教育策略。

4. 模型構建與評估：數據科學與統(tǒng)計學都需要構建模型，并對模型進行評估，以便進行預測和分析。

5. 線性回歸：線性回歸是一種常用的數據分析方法，它可以用來預測一個變量的值，根據其他變量的值。線性回歸的數學模型如下：y=β0+β1x1+β2x2+...+βnxn+?y=β0?+β1?x1?+β2?x2?+...+βn?xn?+?其中，yy是預測變量，x1,x2,...,xnx1?,x2?,...,xn?是預測因素，β0,β1,...,βnβ0?,β1?,...,βn?是參數，??是誤差項。

6. 模型訓練：模型的參數和模型的解釋能力都是模型訓練的重要部分。

7. 模型評價：顯著性檢驗、回歸系數的檢驗、回歸方程的檢驗、Durbin-Watson檢驗、殘差是否符合正態(tài)分布等都是模型評價的重要部分。

8. 模型優(yōu)化與重新選擇：如果模型的表現不佳，可能需要對模型進行優(yōu)化或者重新選擇。

9. Spark編程：Spark是一種大數據處理框架，它可以用于處理大量的數據。

10. 2012年美國總統(tǒng)大選：2012年美國總統(tǒng)大選的成功原因分析也是一個典型的實踐案例，其中包括了團隊構建、數據科學家、數據分析團隊等元素。

統(tǒng)計與數據科學領域有哪些知名企業(yè)或品牌

1. Google Analytics：Google Analytics是一款由Google開發(fā)的網站流量分析和報告工具，它可以幫助用戶了解其網站的用戶行為和性能。

2. Tableau：Tableau是一款數據可視化工具，它可以幫助用戶通過圖形化的方式理解和展示數據。

3. SAS：SAS是一家全球領先的企業(yè)軟件提供商，它的產品主要包括數據分析、數據管理、業(yè)務智能等。

4. IBM Cognos：IBM Cognos是IBM的一款業(yè)務智能平臺，它可以幫助用戶進行數據挖掘、數據分析和數據可視化。

5. Microsoft Power BI：Microsoft Power BI是微軟的一款數據分析和可視化工具，它可以幫助用戶進行數據整理、數據分析和數據可視化。

6. 阿里云：阿里云是阿里巴巴集團旗下的云計算服務提供商，它提供了豐富的數據處理和分析服務。

7. 華為云：華為云是華為公司旗下的云計算服務提供商，它提供了豐富的數據處理和分析服務。

8. 百度：百度是中國的一家互聯網公司，它在大數據處理和分析方面有著豐富的經驗和技術積累。

9. 浪潮：浪潮是中國的一家IT公司，它在大數據存儲和處理方面有著領先的技術和能力。

10. 帆軟：帆軟是一家專門做數據分析的公司，它在企業(yè)數據化應用和商業(yè)智能技術方面有著豐富的經驗和成熟的技術。