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现在研发就碰到了最关键的问题,因为每一次实验带来了大量的数据,而研究所的数据分析工作,可以说是没有任何的进展,专业做数据分析的研究员,分析出来的结论对于实验没有带来任何的帮助。
其实类似的问题也不能怪研究员。
数据挖掘是一个很复杂的领域,很多数据挖掘工作得出的结论都没有意义。
在庞大的数据量面前,找出一些规律,促进实验向正确的方向前进,哪是那么容易的事情?
对于专注于数据挖掘的研究人员来说,每一次的实验分析都可以说是一次探索未知的科研工作,尤其牵扯到材料研发领域,花费大量时间、精力,做了大量的数据分析所得出的结论,也许都比不上一次实验失误、靠运气带来的成果。
这种分析工作并不是说靠努力就可以有进展的。
国外的材料研究主要也依靠的是经验以及长年累月积累的制造工艺、技术。
西京交通大学的金属研究所,还是希望数据挖掘工作能有进展,可以推动实验顺利进行,同时也能大大减少经费的损耗。
当知道纳微实验室拿下了创维科技的微球项目以后,金属研究所的彭辉教授,就和夏国斌说了起来,夏国斌自然会谈到王浩做的数据分析,起到了决定性的作用。
然后彭辉就想让夏国斌帮忙引荐,希望能帮助金属研究所做一下实验数据分析。
王浩听完以后沉默了一下,随后很直接的问道,“我参与这个项目,有什么好处?夏教授,你应该知道,这种数据分析工作很费精力,而且还不一定有成果。”
夏国斌听到王浩的问题,顿时轻呼了一口气,他最怕的是王浩对项目抵触。
本来是其他人手里的项目,和他也没有直接关系,只是想帮老朋友问一下而已,要是因此和王浩有了矛盾,就感觉很不值得了。
“这个我也不清楚。”夏国斌道,“我只是帮忙问,如果你有兴趣,我可以让金属实验室的人来谈。”
“好吧,可以谈谈。”
王浩没有过多的犹豫就同意了。
他确实对项目很感兴趣。
一则是他的教学课程里就有数据挖掘的内容,像是概率论、泛函分析,也都和数据挖掘有一定的关系,做类似的研究会非常的顺利。
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