高分悬赏：关于一个发展调查报告的思路

提供一些建议
1：论文使用了什么样本数据得到了结论。国外倾向于使用一些公开的，人人都能使用的数据，同时别人也都能重现你的结论.
2：算法的性能怎么样，在实际商业应用中对算法的响应速度，训练的时间都有严格限制，诸多算法只是理论未见实践，这个是关键因素
3：预测结果的精度怎么得出来的，国外的论文通常为了得到一个结论A算法是否强于B算法通常要在大量的数据集上验证（通常是大量的不同的在不同的时间段的数据集，之所以说的这么恐怖，实际情况很可能几个人干了半年就做了这一件事情）, 用各种不同的精度标准来验证。(有些很经典的论文通常都只用几十条数据就得了结论，由衷的佩服这些牛人啊）
4: 有没设想一些实际环境下的问题，比如很多算法都要求在稠密的矩阵下才能工作，或者说我必须得到某些数据，才能如何，实际情况是很多数据我们都无法得到，很多情况下我们都无法辨明数据的真伪。
5: 文献在论述一个算法或思想时是否使用一些通俗易懂的语言来描述自己的思想（相当一部分的作者是抱着拼命也不让别人看懂的心态来写论文的）。

两个excel表格
sheet1 和 sheet2
翻译软件一套
敏捷的思路

进出口贸易额
居民日常消费指数
银行利率
教育经费比率...

其他的想到了再告诉你吧！

数据挖掘是国外数据深层分析的一种方式，就是从海量的数据中挖掘出可能有潜在价值的信息的技术。这些信息是可能有潜在价值的，支持决策，可以为企业带来利益，或者为科学研究寻找突破口。前提是必须有相关行业的准确全面的数据做基础（国外叫数据仓库），然后将看似无关的数据进行关联分析，属于统计分析的范畴。国内非常落后，除了少数学者要做论文用一下，基本没有大规模行业性应用。比如，对银行业对信用卡恶意透支用户的数据特征分析，可以制订出数据监控规则，从而圈定重点防范、追踪人群，采用对应策略和预案，在国内基本没有。