王晓军代表学院向洪永淼的到来表示欢迎和感谢，并为他颁发了本次讲座的纪念证书。
洪永淼表示，大数据容量巨大，潜在的解释变量繁多，而且数据类型多样，这都给统计学带来了挑战，但也带来了待遇。
他认为，挑战主要体现在三个方面：第一，当大数据的样本容量特别大时，一个变量或参数在统计学上是否显著可能将失去意义。参数估计的不确定性将被模型选择的不确定性所替代，但当前研究者尚未提出新的方法；第二，样本容量的数量小于解释变量的数量时需要降维分析，但不同降维方法得到的模型结果可能不同，以预测为目的时可使用模型平均等技术，但是如果是以模型或者参数解释为目的的话，研究者目前还缺乏必要的统计理论与方法；第三，当解释变量较多且存在较高线性相关性时，模型的不确定性进一步增大，与唯一性假设存在悖离，需要新的建模与推断理论。然而，大数据也给统计学带来了一些机遇。洪教授表示，宏观数据是低频的，而金融市场的数据是高频的，大数据将促进宏观数据的高频化，为研究实体经济和金融市场之间的互动关系提供极大的便利。
由教务处与统计学院联合主办的“中国人民大学通识教育大讲堂——数据科学讲坛”，定期邀请数据科学领域著名专家、领军人物来校为全校师生带来报告，旨在为全校师生普及科学知识，弘扬科学精神，解读专业相关的热点问题和前沿动态。
