随着经济的发展和改革的深入，统计工作的地位和作用越来越重要，为此，学院开办统计大讲堂系列讲座，旨在搭建一个学术交流、传播大数据前沿知识的平台，进而深入使学生了解大数据在统计中的应用，提高学生数据分析的能力。
应“宏观经济政策运行的计算机试验设计模拟研究创新团队”的邀请，北京大学艾明要教授为统计学院师生带来了题为“分类响应数据流下的最优子抽样”的报告。报告会由统计学院的周琦副教授主持，下面让我们一起来回顾一下讲座的精彩内容吧！
讲座伊始，艾明要教授提出本节课的主题——大数据的最优子采样，艾教授以神威·太湖之光和拆分数据集为例引出了大数据的两大计算障碍和大数据的应用，并强调分布式分析和缩小数据大小等文献的重要价值，让同学们对大数据的子采样有了一个初步的认识。
紧接着，艾教授从基础概念入手，向大家明确指出获取子样需要确定子样的入样概率，一般采用的模型是线性模型，而艾老师的团队将模型推广到了广义线性模型，提高了模型的实用性。同时，在广义线性模型下又进一步解决了数据的分布式计算问题和抽取的子样重复问题，让同学们对于该方面的知识有了更深层的理解。
此基础上，艾老师引出了在数据流下的子抽样问题。针对数据流，随机梯度下降法等抽象概念，考虑到同学们学识跨度较大，艾教授对此进行了详细的解释，即在数据不断的一个流进流出的过程中，通过快速的抽取和分析，对数据的估计和推断进行一个不断的更新，最后通过数据模拟来呈现应用这种新方法来处理大数据领域中复杂问题的过程。此外，艾教授还指出data stream和online updating等应用对于大数据的发展来说有长远意义，值得同学们去学习交流。
最后，艾教授对本次学术报告会的内容做了补充说明，让同学们强化对于本堂讲座的主题认识，在答疑环节艾教授与统计学院师生进行友好的互动和交流。讲座结束后，同学们纷纷表示感受良多，收获颇丰。
艾明教授的讲座极大的拓宽了我院师生的学术视野，使大家对于大数据的子抽样有了更加深切的了解，同时对大数据的发展有了更全面的认识。希望同学们能从本次报告中汲取专业知识，带着问题去钻研，带着兴趣去深耕，进一步融会贯通，获得专业学习上的更大提升。
学生感想
通过教授的讲解，我了解到了不同模型的优缺点，对于一名统计新生而言，这极大地激发了学习专业知识的兴趣，开阔了对于统计学科的视野。同时，艾明要教授还介绍了许多数据统计在医疗、经济等实际生活中的应用案例，让我明白了数据统计的时代之续，这都将鼓舞我潜心研学统计专业。
不仅如此，艾明要教授还介绍了他们的主要工作，在数据分库计算等实际问题上，他们也在不断地创新优化着算法。这样的创新精神，严谨精神，是我们统计后生应该学习并贯彻的。
——应用2202 朱雪聪
艾老师在讲座开始时同我们进行一些生活事情上的交谈，这样平易近人的性格给我留下很深的印象。在讲座过程中，艾老师总结了帮助大数据分析的三种方式，尤其是数据流抽样方法让我受益匪浅。同时艾老师也举了很多生动形象的例子，将一个问题剖析得明白易懂，让晦涩难懂的知识变得深出浅入。讲座结束后，艾老师也很有耐心的回答学生的疑问，这份对于教育事业的热爱，令我不禁肃然起敬，钦佩不已。
——应用2201 冯福庆
作为一名统计新生，我很荣幸参与了艾明要教授的学术报告会。本次报告会不仅让我对大数据和抽样理论知识有了更深刻的了解，而且让我更加清楚的认识到了自己的不足，同时明确了未来努力的方向。艾教授向我们讲解了许多前沿抽样理论，介绍了团队项目的研究过程。其中，令我印象最深刻的是子采样的部分，通过聆听艾教授对抽样策略和线性回归等知识的讲解，我深刻认识到了还有许多专业性知识等待着我去学习。作为一名大一新生，我还需要不断探寻统计学知识的深度，积极学习统计学的专业知识，戒骄戒躁，不断沉淀积累。也希望有朝一日，我可以真正成为一名合格的统计人。
——统实2201 杨德怡
主讲人介绍
艾明要教授现为北京大学数学科学学院统计学教授、博士生导师。兼任全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会委员，中国现场统计研究会第十一届理事会副理事长，试验设计分会理事长，高维数据统计分会副理事长，中国数学会第十三届理事会理事，中国概率统计学会秘书长，中国数学会均匀设计分会副主任等。担任4个国际重要SCI期刊Statistica Sinica、JSPI、SPL和Stat的副主编，国内核心期刊 《系统科学与数学》、《数理统计与管理》编委，科学出版社《统计与数据科学丛书》编委。主要从事大数据采样理论与算法、试验设计与分析、计算机仿真试验与建模、应用统计的教学和研究工作，在AoS、JASA、Biometrika、《中国科学》等国内外重要期刊发表学术论文七十余篇。主持国家自然科学基金重点项目1项、面上项目5项，参与完成国家自然科学基金重点项目1项、科技部重点研发计划项目2项。
