未来，人人都是数据分析师（五）：培养数据分析能力的有力武器2——大数据挖掘平台

在这个大数据飞速发展的时代，扫码支付、网上购物、浏览新闻等等这些常见的生活场景中，我们每一个小小的点击，都会被记录下来，形成各种各样的数据。而挖掘这些数据背后隐藏的信息和知识，并且应用到业务和决策中，将会产生不可估量的商业价值。

面对如此海量、多样性的数据，理解它们变成了一件复杂且困难的工作，传统的数据分析方法已经不能满足需求，需要更多智能化的算法来挖掘和解读数据背后的内容。而数据挖掘技术的出现解决了这一问题，它可以从海量的数据中提取出有价值的信息，从而作为决策的重要依据。

数据挖掘的工作需要通过统计学、人工智能、机器学习等方法来完成，由此可见，数据挖掘的高技术门槛也是显而易见的。数据挖掘的常用工具对算法基础要求较高，难度系数也较大，当初学者需要用到数据挖掘来解决商业、金融、物流等领域的业务问题时，常常感觉无从下手。

因此经管类专业的大数据教育需要一个平台，让没有算法基础的学生也能够轻松入门数据挖掘工具，用简便的方式上手数据挖掘工具的操作，从而将更多的精力放在算法模型结果的商业理解以及自己专业相关的业务分析，更好地利用数据挖掘技术来解决本专业领域的问题。

大数据挖掘平台采用可视化建模的设计思路，支持数据挖掘问题的主流算法，并且具有可拓展性功能，具备数据描述与理解功能、数据获取与组织功能、数据挖掘建模功能。它封装了包括机器学习、数据预处理和数据可视化等组件，帮助使用者以最简约的方式来解决业务问题。

大数据挖掘平台的特点

1.多行业的数据资源库

数据挖掘课程的教学以及实训操作都离不开数据资源，大数据挖掘平台集成了丰富的宏观和微观数据库，涵盖了物流、电商、交通运输、教育等多个行业，在平台内供学生使用，为经管类各专业的大数据课程教学提供数据支撑

大数据挖掘平台数据资源体系

2.丰富的算法和工具

大数据挖掘平台支持的功能包括了整个数据挖掘过程，提供解决数据挖掘问题的主流算法，对数据按照特定的方式方法进行分析处理，发现隐藏在数据背后的问题和规律，所提供的核心功能包括：

3.便捷的操作方式

大数据挖掘平台除了具有强大的资源外，在平台的操作上也非常便捷。由于算法已封装在节点空间之中，因此用户只需要拖拽使用节点，即可实现对算法的使用，不需要对算法进行编程实现，便可轻松得出数据分析结果，再结合自己本专业的知识来解决业务问题。

大数据挖掘平台分析展示

基于以上所介绍的核心优势，大数据挖掘平台可完成数据预处理、数据探索、建模、评估、可视化一体的数据挖掘流程，功能强大且全面，可以满足大数据爱好者和大数据专业数据分析人员的功能需求。

4.与课程相配套的案例库

大数据挖掘的学习和实训应当以行业应用为落脚点，大数据挖掘平台提供了与《大数据分析与挖掘》课程相配套的案例库，围绕仓储、运输、配送等场景，基于真实数据，融合大数据分析与挖掘方法，从企业实际需求出发设计教学案例，帮助学生强化专业知识，培养数据思维，提升分析能力。

大数据分析与挖掘课程案例

在大数据时代，如何培养出对接未来技术能力要求的高素质人才，打造核心竞争能力的高素质人才，对于院校及教育领域来说是一个必须重视的问题。培养学生的数据分析能力已成为必然趋势，经管类各专业的学生都应该学习一定的数据分析与挖掘实战技能，知道如何运用数据、工具和方法去解决现实业务中的具体问题。

基于对目前的产业和技术现状以及未来发展的分析，Logis立足于管理类高素质专业人才培养，提出“未来人人都是数据分析师”的教育视角，以期能够在这一领域为广大院校、师生提供一体化的高素质人才数据分析能力培养的解决方案。