大数据，已经成为当今社会的热词，但数据人才培养以及数据科学研究似乎远未做好准备。
高校作为人才培养的重要基地，必须紧跟时代步伐，思考技术发展催生下的新兴学科和专业，该怎样培养人才？培养什么样的人才？人才培养与学科研究又该如何处理定制与创新问题、交叉融合与专业建设的关系等现实问题。
8月14日-17日经管类师资培训之大数据分析与挖掘（第四期）在青岛举行，来自全国19所高校的30余位老师齐聚一堂，共同学习探讨大数据时代人才培养的前行之路。
大数据的行业应用现状及趋势
本次培训请到了佳怡供应链企业集团副总裁兼山东怡然投资有限公司总经理刁吉玉先生从企业的视角分享了大数据在供应链行业的应用现状及趋势。
从商流的角度看大数据应用
大数据环境下，市场数据的收集将变的容易，用户需求驱动将变成商业运行的主流。能有效利用数据进行商品需求预测、口碑分析、客户画像、信用评级、精准营销、满足客户的个性化需求，才能更具竞争力。
从物流的角度看大数据的应用
大数据时代的运输、仓储、装卸搬运、包装及流通加工等物流环节中涉及的数据、信息将得到有效利用，通过大数据分析将所有货物流通的数据、物流快递公司、供求双方有效结合，形成一个巨大的即时信息平台，提高运输与配送效率、减少物流成本、更有效地满足客户服务要求，从而实现快速、高效、经济的物流。
大数据环境下供应链管理的特点
在大数据环境下的供应链管理有以下三个特点：
智能化 在大数据环境下，企业系统日益复杂，不仅跨部门，还跨地区，跨行业，对于海量信息及数据的处理没有与之匹配的数据平台根本无法实现，更不要提数据分析和应用。因此大数据环境下的供应链管理离不开技术支持，即智能化；
协同化 供应链本身就不单是企业自身，供应链管理需要供应链节点各企业都能深入协同发展，从而形成有竞争力的产业链或价值链。大数据环境下，数据只有在企业之间流动才能真正产生价值，这就要求供应链各企业数据互联，协同发展；
市场化 大数据环境下，市场数据的收集将变的容易，用户需求驱动型供应链将变成主流，能有效利用数据满足客户的个性化需求，提供精准营销的供应链管才能变的有竞争力。所以市场化是大数据环境下供应链管理的必然趋势。
数据挖掘分析如何融合到经管类课程教学中
在对大数据的行业应用现状及前沿趋势有了一定了解后，南京工业大学朱晓峰教授&Logis大数据事业部教学团队就数据挖掘分析如何融合到经管类课程教学中的问题与各位参训老师进行了分享交流。
整个课程围绕数据挖掘分析与经管类课程教学融合过程中涉及到的四个关键问题展开：
专业知识储备
目前经管类专业培养的是具有理论功底扎实、知识结构合理、视野开阔、求真务实、勇于开拓创新，既能从事经济管理实际工作，又能从事经济管理理论研究的人才。而大数据时代需要的是懂专业、懂商业、懂互联、懂技术的综合型人才，因此要培养经管类学生的数据思维和数据分析能力就必须加强统计学、机器学习、数据库等专业知识的储备：
朱教授讲解数据挖掘理论知识
数据资源支撑
数据挖掘分析要融入到经管类课程教学中就离不开企业真实、丰富、高质量的数据做支撑，这也是目前老师在教学和科研当中想要应用数据挖掘分析时所面临的一大难题。Logis自2012年开设大数据部门以来利用自身优势积累了物流、电商、交通、供应链、教育、商贸等多个领域的海量数据资源供教学科研使用：
注：红色区域数据为本次培训所用数据
便捷工具支持
大数据时代要做数据挖掘分析计算机能力似乎是必不可少的技能，然而这对于经管类老师和学生无疑又是一大难题，没有计算机基础、代码看不懂、除了excel没有更便捷的分析工具可用，想做深入的数据挖掘分析却总是实现不了......
Logis在信息化教学领域深耕多年，始终致力于为推动产、学、研合作机制提供环境智力和运营支撑，以智能化教学工具、立体化教学内容、数据化教学管理这三个现代化教学关键要素为抓手不断推出富有创新性、实用性的教学产品。本次培训中主要用到了两款便捷拖拽式的教学工具：基于Python的数据挖掘工具（PMT）、大数据多维数据分析平台（MAP）。
参训老师用PMT和MAP做实验
科学的实验课程设计
经管类专业与数据挖掘分析融合的目的在于培养学生通过数据洞察知识，并转化应用的创新能力，科学合理的课程设计可以使学生具备应用数据和知识解决企业实际问题的能力，并在此基础上实现进一步的创新。
因此Logis大数据教学团队基于目前的数据集，开发设置了仓储、运输、供应链等领域的多个创新实验方向，并基于大数据应用路径的递进关系，形成了三级实验项目。
Level1—数据认知：初步认知与统计
能够利用工具，实现对数据的认知，能够实现基本的数据统计，能够理解数据的基本规律，能够实现基本的可视化图表制作。
Level2—业务分析：规则发现
能够利用分类、聚类、关联规则等数据挖掘方法，洞察复杂数据之间的逻辑关系，分析业务运作的潜在规律，提出问题并创新解决方案。
Level3—运营决策：复杂系统决策
能够利用自主创新模型和算法，解决复杂系统的优化与决策。
注：红色表示本次培训所讲的实验课程
企业实地参观考察
培训的最后一天下午老师们走出课堂走进企业来到青岛传化公路港物流有限公司实地参观，了解大数据在实际物流企业的应用情况以及大数据时代企业究竟需要什么样的人才。
青岛传化公路港是传化物流在山东的首个项目，是传化公路港 “10枢纽160基地”网络体系构建中重要的核心平台，项目占地1504亩，紧邻胶州湾高速胶州出口。
青岛公路港结合当地产业特色和供应链服务需求，直接植入全新规划的智能公路港物流业务：以实体平台为依托，集聚物流采购与供应链服务资源，金融服务资源、电子商务服务资源和人才资源；以公路物流为依托，连接公路、铁路、水路——打通海陆空，形成多式联运的立体物流网络集群。
本次培训以“前沿趋势＋理论＋实操＋企业实地参观”的模式展开，涵盖了数据挖掘分析的理论、教学应用和企业实际应用等内容，由浅入深，让老师们走近&走进大数据。一场培训虽然无法精通大数据的所有知识，但是老师们对大数据会有一个更深的认识，对将来的人才培养方向以及数据挖掘分析如何与课程教学相结合也有了新的思考！
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