报告摘要：In this talk, techniques for better predictive modeling and analysis of big data are introduced. The following concepts will be discussed briefly: relationship between statistics and data analysis, exploratory data analysis (EDA) with its paradigm, small and big data, data mining paradigm, statistics and machine learning, statistical data mining, etc.

个人简介：王通会(Tonghui Wang), 分别于 1982 年在西北大学数学系获得数学学士学位， 1988年和1992年在加拿大温莎大学获取统计学专业硕士及博士学位。现为美国新墨西哥州立大学终身教授。曾任西南财经大学（2007）、泰国 King Mongkut 科技大学（2009，2012 -2019）、泰国 Thammasat 大学（2013-2014）、西北农林科技大学后稷学者（2010 -2013）、内蒙古农业大学（2014-16）、澳大利亚悉尼大学（The University of Sydney, Australia）（2015, 2022）, 东华大学（2014），陕西科技大学（2018）, 西安工业大学 (2020 -2023), 讲座教授。也曾访问清华大学、北京工业大学、北京航空航天大学、中国人民大学、上海外贸大学、杭州电子科技大学、浙江财经大学，上海财经大学，山东财经大学，兰州财经大学，南京信息工程大学，四川大学、长安大学、西北大学、西安工程大学、西安理工大学，西安科技大学，陕西师范大学，新疆农业大学、香港中文大学、国立中央研究院（台湾）、政治大学（台湾）、辅仁大学（台湾）、Bowling Green University、Duke University、University of Maine，New Mexico Institute of Mining and Technology, University of Texas at El Paso、 Rice University、University of Windsor、Queen’s University、Chiang Mai University (Thailand) 等大学并做学术报告(260多次)。在国际多家著名期刊发表学术论文130多篇，出版研究生教科书两本。他从事多元统计分析及应用多年，有丰富的教学研究经验，尤其是在偏正态分布族方面的研究在世界处于领先地位，该研究有广泛的应用前景。目前的研究方向包括：多元分析，偏正态族分布及应用，Copula 及相关性度量，多元线性混合模型，随机前沿模型 (stochastic frontier model)分析及算法，随机集及其应用，随机优势及贫穷度量的统计推断及应用，统计学习方法及应用等。