2017年6月8日和13日，由北京络捷斯特举办的物流大数据公开课先后在闽江学院、福建农林大学正式开讲。课程以展现物流大数据的实践内容，提升学生数据分析能力为目标，通过真实案例与数据挖掘分析相结合，使学生了解掌握大数据在物流领域中的具体应用。闽江学院的文子娟教授、郑建湖教授，福建农林大学的侯秀英教授、张兰怡教授，福州大学的张玲教授，以及物流专业的学生认真听取并积极参与了本次公开课的教学内容。
图1 物流大数据公开课
大数据+物流
如果说大数据在几年前还是一个概念，现在已然在物流产业中得到了广泛运用，京东物流、菜鸟物流等巨头应用大数据相关技术，正在将数据变成知识，将知识变成创新服务，通过数据挖掘分析去解决采购销售预测、智能分仓、智能配送、末端物流优化等物流供应链中的实际问题。
大数据正在加速物流行业的创新，现代物流人才不仅需要具备基础物流知识与技能，更要拥有利用内外部数据进行运营管理、分析决策、创新优化等方面的综合能力。
在此背景下，络捷斯特基于自身在物流大数据领域的数据积累和技术积累，面向高校推出物流大数据分析与挖掘实验平台，以物流大数据分析与挖掘为载体加快创新型、高端复合型、技术技能型物流人才的培养，提升物流科研水平并积极发挥其服务经济社会的职能。
实践出真知
本次课程实验内容为基于聚类分析的快递企业客户群识别实验，公开课采用实验的形式，让学生能够综合运用物流知识与原理，自行发现规律与问题，运用创新性思维提出解决问题的思路和方法，并对相应方案进行思辨性说明，最终形成创新设计的思维习惯，获得独立解决问题的能力。
图2 数据挖掘实验流程
实验工具中用到的大数据挖掘与分析平台，集成了数据挖掘的所有基本功能和大量经典算法。平台功能主要包括：数据预处理、知识流应用、分类与回归、聚类分析、关联分析、序列化、可视化等内容。学生只需了解物流数据的内容和算法功能，就能借助复杂算法从数据中分析出隐含的信息。
实验过程中从数据处理到算法应用，每一步操作都实际演示并详细讲解原理，同时学生针对挖掘过程中的问题与老师展开了积极的提问和交流。
课后针对数据挖掘在物流教学实验中的具体应用，我司大数据负责人同老师进行了深入探讨和交流。老师对我们数据体系、实验工具及教学设计给予了较高评价，并提出了宝贵意见。
图3 课后探讨交流
数据分析——>物流决策
数据分析的最终目的是释放数据的潜在价值。在课上，各小组不断进行调试，积极分析实验结果，从海量数据中挖掘出深层的信息。
图4 小组实验结果展示1
图5 客户群分布图
在实际操作中，各小组分工明确，积极与老师沟通交流，基于数据挖掘和分析的结果，从物流专业的不同角度提出科学合理的物流决策。
图6 小组实验结果展示2
图7 客户群体分析
物流大数据实践，以物流大数据分析与挖掘为依托，设置物流创新实验项目，设计创新实验方法，培养学生利用多维数据洞察知识、创新服务，并解决实际问题的能力。同时，大数据实践将数据思维、运营思维、优化思维和创新思维融为一体，可作为实现创新创业教育的重要支撑，实现创新性实验及创新成果的产出。
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