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11月12日北京大学王汉生教授来我院线上讲座
( 来源:   发布日期:2020-11-09 阅读:次)

讲座主题:搜索引擎营销:业务逻辑与数据分析

会议时间:2020/11/12 14:00-16:00

参与方式:点击链接入会,或添加至会议列表:

https://meeting.tencent.com/s/li7c53uphSiF

会议 ID:457 565 095

主讲人简介:

       北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系,教授,博导,系主任。国家杰出青年基金获得者,全国工业统计学教学研究会青年统计学家协会创始会长,美国统计学会(ASAFellow,国际统计协会(ISIElected Member。先后历任8个国际学术期刊副主编(Associate Editor)。国内外各种专业杂志上发表文章100+篇,并合著有英文专著共1本,(合)著中文教材4本。爱思唯尔中国高被引学者学者(数学类,20142019)。

      1998年北京大学数学学院概率统计系本科毕业,2001年美国威斯康星大学麦迪逊分校统计系博士毕业。2003年加入光华至今。国内外各种专业杂志上发表文章100+篇,并合著有英文专著共1本,(合)著中文教材3本。国际统计协会(International Statistical Institute)、英国皇家统计协会(Royal Statistical Society)、美国数理统计协会(Institute of Mathematical Statistics)、泛华国际统计协会(International Chinese Statistical Association)的会员。美国统计协会(American Statistical Association)2014年Fellow。先后历任以下国际学术刊物副主编(Associate Editor):The Annals of Statistics (2008—2009), Computational Statistics & Data Analysis (2008—2012),Statistics and its Interface (2010—现在), Journal of the American Statistical Association (2011—现在),以及Statistica Sinica (2011—现在)。Journal of Business and Economics Statistics (2012—现在), Science China: Mathematics (2013—现在),Journal of Data Science(2020—现在)

        主要学术荣誉如下:(1国家杰出青年基金获得者(2016);(2)2014—2018连续5届爱思唯尔中国高被引学者榜单(数学类),最近5年SCI他人引用1800+,Google Scholar最近5年引用次数3100+;(3)美国统计学会建会以来第一位来自中国大陆的会士(Fellow);(4)先后历任8个国际学术期刊副主编(Associate Editor),其中是多个杂志的第一位来自中国大陆地区的副主编(其中包括:美国统计学会会刊,Journal of the American Statistical Association);(4)国际统计研究协会(International Statistical Institute)荣誉会员(Member Elected);(5)高等学校科学研究优秀成果奖(人文社会科学)论文奖一等奖(2009)+三等奖(2013)。


      在理论研究方面,主要关注变量选择、数据降维、高维数据分析、以及复杂网络数据分析。所有这些研究都以大规模、复杂、超高维数据分析维核心。其相关的应用领域包括但不局限于:中文文本、网络结构、位置轨迹。在业界实践方面,曾担任博雅立方科技有限公司首席科学家(2009—2015),百分点首席统计学家(2015—现在)。此外,量帮科技、考拉征信、彩虹无线、蓬景数字、西门子、三一重工、格灵深瞳、天罡仪表、广联达等众多企业有联合研究工作。涉及量化投资、互联网征信、车联网、移动设备RTB广告竞价、搜索引擎营销、电子商务、重装制造业等多个重要行业。

讲座摘要:

       搜索引擎营销(Search Engine Marketing),也被称为付费搜索广告(Paid Search Advertising),是最重要的互联网广告形式之一。它以搜索引擎(例如:百度、谷歌)为技术平台,以消费者的主动表达(Search Query)为线索,通过多种形式的数据分析,理解消费者的潜在意图,并因此配给相应的广告页面。在本次报告中,我将对搜索引擎营销的基本业务逻辑做一个快速介绍,并对其中涉及到的相关数据分析类型所初步介绍。其中会涉及到传统的结构化数据分析(例如:线性回归,逻辑回归),也会涉及到非结构化的文本数据。希望能够帮助听众快速了解搜索引擎营销的业务逻辑与数据分析。



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