报 告 人：耿直 教授
报告题目：从数据中发现知识与机制
报告时间：
报告地点：静远楼1506学术报告厅
报告摘要：大数据被视为新的重要资源，我国和世界各国都开展了大数据研究计划。2014年科技部973项目，研究非结构数据的统计学习：数学基础及算法。2013年美国NIH资助大数据中心，提出将大数据转化为知识(Big Data to Knowledge, BD2K)。2014年美国国防部先进研究项目局提出大机制计划。
传统的基于相关性的数据分析方法是用模型拟合数据，尽管能找到模型和参数足够好地描述和再现数据，但是这种方法缺乏揭示事物之间因果关系的能力，缺乏评价和预测政策效果的能力。我们需要探索能超越传统相关性的方法，挖掘蕴藏在大数据中的“为什么”，提升人类从相关性跳跃到因果的灵感。探讨挖掘庞大的、支离破碎的、有时相互矛盾的大数据，从数据中发现“谁”产生“谁”，揭示产生大数据的因果机制，探索基于因果关系的、有助于制定政策及评价政策效果的数据分析方法。我们将介绍国际上有关因果机制发现的方法，以及国际会议组织的因果挑战和研讨会。我们还将介绍国际上有关因果机制的研究动态，以及我们在相关领域的研究成果。
耿直教授简介：
北京大学数学科学学院教授，北京大学统计科学中心联席主任。研究领域为统计理论与方法。研究方向为因果推断、因果网络、不完全数据分析等。研究著名的Simpson悖论和虚假相关问题；提出了替代指标悖论，又称为中间指标悖论；探索评价因果作用的可识别性和分析方法；提出了因果网络结构的分解学习方法、局部学习方法和主动学习方法。研究成果发表在国际上的统计学、生物医学统计、人工智能、机器学习等领域的刊物上。1996年当选为国际统计学会推选会员，1998年获国家杰出青年基金资助项目。现任中国现场统计研究会理事长，中国统计学会副会长, 国家统计局统计咨询委员会委员，国务院学位委员会统计学学科评议组成员，国外和国内多个刊物的编委等职。