6月19日下午，中国科学院大学与香港城市大学双博士，现任中国科学院数学与系统科学研究院副研究员魏云捷在经管楼314为我司师生做了一场主题为“事件分析方法及其拓展与应用”的学术讲座，学院师生60余人参加此次讲座。

    首先，魏云捷研究员提出了大数据时代面临的挑战，如变量多杂、关系复杂、数据海杂等，由此导致了经济建模中越来越多地使用到非公开数据、庞大的数据规模需要更强大的数据处理工具等问题。其次，魏云捷研究员结合实际案例详细阐述了TEI@I综合集成预测方法的概念内涵、特征以及研究框架，指出“先分解后集成”思想是综合集成不同预测技术的混合模型，能有效刻画系统的内外关键因子。接着，魏云捷研究员介绍了HP滤波、STL分解、奇异谱分析（SSA）、经验模态分解方法（EMD）、集合经验模态分解方法（EEMD）、变分模态分解方法（VMD）等复杂数据的分解处理方法，详细分析了各分解预测方法的优势、特点和具体的操作步骤。同时，魏云捷研究员总结了分解预测方法按处理手段可分为滤波、去噪和多尺度三大类，并指出每类分解预测方法适用的数据类型和优点。最后，魏云捷研究员结合相关文献和数据进一步分析这些分解预测方法的实际应用，例如，针对旅游大数据，分解方法能够有效地捕捉旅游需求数据的内在复杂性，从而实现对旅游人数的准确预测。

    此次讲座内容精彩充实，生动易懂，具有很强的针对性、指导性和实践性，使学院师生深入了解了不同的处理复杂数据的分解预测方法，掌握了各分解预测方法的具体操作步骤和实际应用，有助于师生们对复杂数据进行科学而有效的建模与分析，进一步提高复杂数据处理能力。