金秋时节，红叶烂漫，2017大数据分析专业竞赛赛程过半，全国190多支队伍即将在分区赛上展开激烈角逐。为了让更多的院校师生学习和了解“大数据＋物流”，也为了帮助参赛的童鞋们顺利完成作品，北京络捷斯特科技发展股份有限公司于2017年9月18日至2017年9月21日，在江苏赛区对四所院校的师生开展了为期四天的物流大数据分析与挖掘培训。
南京林业大学的姜晓红老师，南京工业大学的赵柳榕博士，南京科技职业学院的黄昕教授以及江苏经贸职业技术学院的戴德颐教授等以及物流相关专业的众多学生积极参与了本次培训活动。
图-培训现场
本次公开课程主要包括三大部分的内容：
1. 详细介绍由络捷斯特最新推出的一款强大的数据挖掘工具—Logis PMT，具体涵盖：Logis PMT的功能、特点，与其他的数据挖掘工具相比，使用体验上的完美升级，以及该工具在不同的应用场景下的使用方法。
2. 手把手的带动学生使用Logis PMT数据挖掘工具完成在物流大数据领域中的经典实验案例，主要涵盖涵盖：基于聚类分析的快递客户群识别，基于关联规则的客户购物行为分析，基于时间序列的分仓商品需求预测等。
3. 简要概述本次物流大数据竞赛的参赛作品在格式上的要求。
图-学生认真听讲
数据挖掘是一个跨学科的计算机科学分支。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用。除了原始分析步骤，它还涉及到数据库和数据管理方面、数据预处理、模型与推断方面考量、兴趣度度量、复杂度的考虑，以及发现结构、可视化及在线更新等后处理。
课上首先由老师结合实际案例对数据挖掘进行体系化得讲解，然后再让大家根据老师的讲解进行实际操作，完成基于聚类的客户群识别、基于关联规则的仓储货位优化等实验。
图-学生进行实操完成实验
数据挖掘的实际工作是对大规模数据进行自动或半自动的分析，以提取过去未知的有价值的潜在信息，例如数据的分组（通过聚类分析）、数据的异常记录（通过异常检测）和数据之间的关系（通过关联式规则挖掘）。
在完成实验的过程中，同学们就自己在实操过程中遇到的问题积极向老师提问，老师也针对这些问题进行了深入得讲解。
图-学生向老师提问交流
LogisPMT是为数据挖掘爱好者以及专家提供的一个机器学习、数据可视化的工具，具有充满乐趣的交互式数据分析工作流和一个巨大的工具箱。本次公开课程中，实验设计涵盖的内容不仅限于物流领域，还覆盖了电商以及电信领域，充分展现该工具在不同领域中使用上的强大移植性。
图-学生实验成果展示1
对本科学生具体而言，Logis PMT最大的特点是在学生不熟悉数据挖掘相关算法底层架构的情况下，也能通过构建可视化工作流形式来完成整个数据挖掘流程，挖掘出海量数据中隐藏的规律。
由于不再受限于算法以及编程的苦恼，专业老师以及学生对本次公开课程展现出了强烈的好奇心以及学习欲望。
图-学生实验成果展示2
本次公开课培训内容紧扣当前物流领域以及电商领域中的前沿热点问题，通过Logis PMT强大的数据挖掘工具，真正的将数据挖掘过程中的乐趣融入到交互式数据分析工作流中。在培训老师的指导下，学生们完成了多套经典的数据挖掘实验工作流设计，通过挖掘结果可视化化的方式，来充分获取数据中潜在的规律（知识）。
本次培训的顺利开展，不仅让经管类的学生对大数据有了一个新的认知，同时也让学生们真正得学到了大数据挖掘分析中的关键算法（或模型），很多老师和同学表示这样专业又便捷的数据挖掘分析工具对于他们今后的教学和科研活动的开展都是是十分有帮助的!
声明：微信文章为独家原创，欢迎个人用户分享到朋友圈；其他任何形式的转载，请联系本公号取得授权，否则将追究法律责任。长风大数据（微信号：cf-dsj）隶属于Logis北京络捷斯特科技发展股份有限公司，简称：络捷斯特，证券代码：834832。
联系电话：010-65568598转8013
电子邮箱：sales@56dili.cn
网址：http://www.56dili.cn
2017大数据分析竞赛作品提交邮箱：cfdsj@logis.cn
