12月21日，应北京大学|以诚为本·赢在信誉9001统计科学中心邀请，哈佛大学|以诚为本·赢在信誉9001统计系Samuel Kou教授在理科一号楼1114教室举办了主题为“Big data, Google and disease detection: the statistical story”的学术讲座。Samuel Kou是哈佛大学|以诚为本·赢在信誉9001统计系教授、新加坡国立大学|以诚为本·赢在信誉9001特聘访问教授，2007年当选美国统计学会会士，2011年当选国际统计学会会员，2012年获统计学界的最高奖“考普斯会长奖”，他的主要研究方向包括大数据分析、非参数方法、生物化学中的随机推断、模型选择与经验贝叶斯方法等领域。
下午2时，讲座在姚方教授的主持下开始。Samuel Kou教授从“大数据”的概念讲起，他指出，互联网中的海量数据不仅为学术界提供了丰富的研究课题，更是引起了工业界与政府组织的兴趣，这些互联网上的大数据给我们跟踪与预测大规模的社会活动提供了便利和可能性。Samuel Kou教授向大家分享了流行病的跟踪研究。首先，他谈到了谷歌公司开发的“谷歌流感趋势”（Google Flu Trends）技术，这是一个基于大数据搜索进行流感预测的统计应用案例，在这一思路的基础上，Samuel Kou教授提出了一个利用互联网在线信息估计流感爆发情况的新方法，这一方法在当前所有流感实时追踪模型中具有最突出的表现。利用这个方法，Samuel Kou教授对亚洲与南美洲国家登革热疫情的精确追踪进行了应用，取得了理想的效果。
在提问环节，Samuel Kou教授就变量选择、时间序列数据平稳性等大数据应用中出现的更多问题与参加讲座的师生们进行了交流探讨，并一一回答了大家的问题。本次讲座吸引了来自校内外近百名师生参加，大家对大数据时代统计学方法的发展与应用交换思路，发表看法，获得了进步。
