为促进统计与数据科学领域国内外学术交流，创建良好的学术文化，引领创新，推动“政产学研”结合，中国现场统计研究会、中国数学会概率统计学会、全国工业统计学教学研究会、中国商业统计学会、IMS-China联合在每年的7月中旬举办全国统计与数据科学联合会议（JCSDS）。首届联合会议于2023年7月在北京会议中心成功举办，吸引了来自国内外的1700多名学者、业界人士和学生参加。第二届联合会议将于2024年7月12-14日在昆明海埂会堂举行。联合会议指导委员会现征集“第三届全国统计与数据科学联合会议”承办单位。

有关事宜通知如下：

一、申办事项

“第三届全国统计与数据科学联合会议”举办时间拟于2025年7月中旬（具体时间根据实际情况调整），会期2.5-3天。会议拟设置大会报告、特邀报告和分组报告及其它活动。

二、申报条件

1.申报单位能提供人力和财力支持，联合会议指导委员会可协助申报单位申请相关的支持经费。

2.申报单位需配合安排会议场地及相关活动场地，安排与会人员入住酒店，提供会议服务保障、安全保障，并积极进行媒体宣传。

3.申报单位需负责会议所必须的物料制作并承担相应的制作费用，以及报告人及嘉宾的市内交通和食宿费用，场地费用和当地会议组织所产生的劳务费用。

4.根据上级要求，申报单位的申请一经获得联合会议指导委员会同意，需与联合会议指导委员会成员学会签订会议合作协议。

三、申报填报要求

1.请拟申报单位仔细阅读并认真填写《第三届“全国统计与数据科学联合会议”承办单位申报表》（见附件），撰写具体承办方案（包括组织、交通、住宿、宣传、服务、经费保障等内容）。

2.申报单位本着自愿原则，结合自身能力，自主申报。联席会将综合考虑各方面条件，择优确定第三届“全国统计与数据科学联合会议”承办单位。

3.请各申报单位于2024年1月10日前，将上述申报材料一并提交至邮箱：zhuxiangchan@amss.ac.cn。

四、联席会联系方式

联系人：朱湘禅

联系电话：15801064036

会务邮箱：zhuxiangchan@amss.ac.cn

中国现场统计研究会

中国数学会概率统计学会

全国工业统计学教学研究会

中国商业统计学会

IMS-China

具体信息见https://www.jconf-sds.com/。

以下内容为GPT视角对全国统计与数据科学相关领域的解读，仅供参考：

全国统计与数据科学研究现状

1. 数据收集和处理：随着互联网和大数据技术的发展，数据的收集和处理变得越来越容易。现在，我们可以从各种来源收集到大量的数据，包括社交媒体、电子商务网站、物联网设备等。同时，我们也发展了许多新的数据处理技术，如数据清洗、数据转换、数据集成等。

2. 数据分析和挖掘：数据分析和挖掘是统计与数据科学的核心内容。现在，我们已经发展了许多新的数据分析和挖掘方法，如机器学习、深度学习、数据可视化等。这些方法可以帮助我们从大量的数据中发现有用的信息和知识。

3. 数据科学应用：数据科学的应用已经非常广泛，包括金融、医疗、教育、零售、政府等许多领域。例如，金融机构可以使用数据科学来预测股票价格和信用风险；医疗机构可以使用数据科学来预测疾病发展和治疗效果；教育机构可以使用数据科学来分析学生的学习行为和成绩。

4. 数据科学教育和培训：随着数据科学的重要性日益突出，数据科学的教育和培训也越来越受到重视。现在，许多大学和研究机构都开设了数据科学的课程和学位，同时也出现了许多在线的数据科学课程和培训项目。

统计与数据科学领域有哪些实践案例

1. 医学领域：医生可以通过分析病人的数据来预测疾病的发展趋势，从而制定更有效的治疗方案。

2. 金融领域：投资者可以通过分析市场数据来预测股票价格的波动，从而做出更明智的投资决策。

3. 教育领域：教育家可以通过分析学生的数据来预测学生的学习成绩，从而制定更有效的教育策略。

4. 模型构建与评估：数据科学与统计学都需要构建模型，并对模型进行评估，以便进行预测和分析。

5. 线性回归：线性回归是一种常用的数据分析方法，它可以用来预测一个变量的值，根据其他变量的值。线性回归的数学模型如下：y=β0+β1x1+β2x2+...+βnxn+ϵy=β0​+β1​x1​+β2​x2​+...+βn​xn​+ϵ其中，yy是预测变量，x1,x2,...,xnx1​,x2​,...,xn​是预测因素，β0,β1,...,βnβ0​,β1​,...,βn​是参数，ϵϵ是误差项。

6. 模型训练：模型的参数和模型的解释能力都是模型训练的重要部分。

7. 模型评价：显著性检验、回归系数的检验、回归方程的检验、Durbin-Watson检验、残差是否符合正态分布等都是模型评价的重要部分。

8. 模型优化与重新选择：如果模型的表现不佳，可能需要对模型进行优化或者重新选择。

9. Spark编程：Spark是一种大数据处理框架，它可以用于处理大量的数据。

10. 2012年美国总统大选：2012年美国总统大选的成功原因分析也是一个典型的实践案例，其中包括了团队构建、数据科学家、数据分析团队等元素。

统计与数据科学领域有哪些知名企业或品牌

1. Google Analytics：Google Analytics是一款由Google开发的网站流量分析和报告工具，它可以帮助用户了解其网站的用户行为和性能。

2. Tableau：Tableau是一款数据可视化工具，它可以帮助用户通过图形化的方式理解和展示数据。

3. SAS：SAS是一家全球领先的企业软件提供商，它的产品主要包括数据分析、数据管理、业务智能等。

4. IBM Cognos：IBM Cognos是IBM的一款业务智能平台，它可以帮助用户进行数据挖掘、数据分析和数据可视化。

5. Microsoft Power BI：Microsoft Power BI是微软的一款数据分析和可视化工具，它可以帮助用户进行数据整理、数据分析和数据可视化。

6. 阿里云：阿里云是阿里巴巴集团旗下的云计算服务提供商，它提供了丰富的数据处理和分析服务。

7. 华为云：华为云是华为公司旗下的云计算服务提供商，它提供了丰富的数据处理和分析服务。

8. 百度：百度是中国的一家互联网公司，它在大数据处理和分析方面有着丰富的经验和技术积累。

9. 浪潮：浪潮是中国的一家IT公司，它在大数据存储和处理方面有着领先的技术和能力。

10. 帆软：帆软是一家专门做数据分析的公司，它在企业数据化应用和商业智能技术方面有着丰富的经验和成熟的技术。