统计建模大赛主题：数据预处理、特征工程、模型选择等

统计建模大赛一般涉及的方面包括但不限于：

1. 数据预处理：包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理、数据变换等。

2. 特征工程：包括特征选择、特征提取、特征构建等。

3. 模型选择：包括模型选择、模型评估、模型融合等。

4. 模型调参：包括参数优化、超参数搜索等。

5. 模型解释：包括模型解释、模型可解释性分析等。

6. 实现部署：包括模型训练、模型部署、模型调用等。

在这些方面中，特征工程和模型选择是比较重要也比较好写的方面。特征工程是影响模型性能的关键因素之一，好的特征可以大大提高模型的准确率；而模型选择则是选择一个适合问题的模型，也是影响模型性能的重要因素之一。因此，如果能够在这两个方面做出好的贡献，就有可能在统计建模大赛中获得好的成绩。