4月20日15时，由武汉理工大学管理学院主办的“大数据商务分析决策中的统计学”主题学术报告于管院报告厅召开。
报告前，报告人林祯舜博士从企业实战背景与学术著作两方面介绍自己，并以诙谐语言道明“三不一要”的讲座规定，令在座同学会心一笑。
林博士提出，随着手机、互联网和电子商务的广泛运用与传播，提高产品知名度、引发潜在客户考虑、维持客户购买忠诚度三职能的逐步实现交叉重叠。他并以市场营销的演进为脉络，通过三十年前、二十年前、五年前和如今营销环节的比较，强调了数据的重要性。林博士指出在此形势下，要想做好市场营销，应从数据中了解客户偏好以及分析市场内其他人的选择。如2014年阿里巴巴入股华数传媒正是基于如此趋势。此外，他认为未来的营销模式是数据在三环节的完全串联，是大数据时代下的全渠道营销。而论及数据的来源时，林博士谈到大数据与互联网+等概念只是其表面现象，其核心观念是镶嵌和连接。数据的交叉复用、全息可见促使营销典范的更新，由旧有的销售漏斗模式向客户旅行模式转移。
为更好地理解大数据，林博士从数据分析、数据库和数据挖掘讲起。分析数据，为所得数据“打标签”，即找出能够得到该结果的特征或协变量。而数据挖掘则是找寻隐藏在数据中的信息，并运用计算机存储运算能力和统计工具方法，它环环相扣，相互影响，是非单一的线性传导。正如营销致胜方程式=data +data mining中表示，在不同的演算、行为和应用下，数据挖掘被赋予了更深层次的意义。林博士认为虽然数据储存和运算速度地快速增长动摇着营销部门的独立存在，但是独立的营销部门却不可或缺。现代营销应在提供创意的基础上建立分析型思维才能立于不败之地。而在经历被动式、主动式和交互式营销典范后，当今应通过分析消费者行为的异质性与动态性，以连锁式典范营销来满足数字化消费者所需。
通过统计在数据中的实际应用案例，林博士具体展示数据-画图-特征-建模的分析流程。而细致观察，方能发现意外之得。例如观察超市购物者行为，发现啤酒与尿布的购买联系，再加以利用，利于赚取更多利润。
谈及当下的所做应做之事，林博士提出细化任务、设计提升演算方法和使用软件的观点。他认为投入通过具有针对性的演算能够有效得到产出。其后，林博士将市场分析划为机器学习与因果论。搜索、浏览、购买和聊天者共同组成机器学习环节，而因果论则分为相关性、格兰杰因果关系、自然实验与随机对照试验板块。借此方法，使得市场项目组合管理易于进行。
讲座结束后，王超副院长上台总结报告内容并向林祯舜博士提出感谢。至此，本次报告圆满结束。
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