2017年6月29日，由北京络捷斯特举办的物流大数据公开课在成都工业学院开讲，该校的宋心宇老师以及物流管理专业的学生积极参与了此次课程。课程通过介绍大数据在行业中的创新应用情况并带领同学们现场完成基于聚类分析的客户群识别实验，来帮助同学们了解和学习支持2017大数据分析专业竞赛的大数据挖掘分析工具。
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分析与挖掘技术，正在将数据变成知识，将知识变成创新服务，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。
此次课程对大数据在物流行业中的创新应用情况做了详细介绍，让同学们了解到物流创新已成为物流行业发展的新常态。
课上同学们以小组为单位，在老师的指导下，登录大数据挖掘平台，运用大数据挖掘分析工具来完成基于聚类分析的客户群识别实验。
大数据挖掘平台是2017大数据分析专业竞赛的支持工具之一，同学们对工具的使用表现出极大的兴趣，积极参与实验并与老师沟通交流，认真学习大数据挖掘分析工具的操作。
由于课程的时间有限，在课上同学们只能现场体验支持本次竞赛的一个工具——大数据挖掘分析工具。而支持本次竞赛的工具除了大数据挖掘分析平台上的大数据挖掘分析工具之外还包括大数据联机分析处理平台（OLAP）、大数据多维分析平台和大数据可视化平台。
其中大数据联机分析处理平台（OLAP），支持SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力，支持超大规模数据，实现亚秒内的查询响应。基于大数据联机分析处理平台（OLAP），学生可以学习平台的建构，及其基于建构后的平台所实现的超大规模数据集上的快速分析能力，实现对数据实时多维分析、可视化和挖掘的基础支撑。
大数据多维分析平台，是一个轻量级的多维分析引擎，可以方便的扩展、嵌入和配置。学生可以基于大规模数据集，选择指标和维度实现多维分析，并且可以对数据进行“切块和切片”，钻取到细节中从而揭开数据的关系，实现数据的深度分析与洞察。
大数据可视化平台，基于大数据联机分析处理平台（OLAP），可以实现通过拖拽数据来生成任意类型可视化图形。
系统分为可视化交互界面、数据采集与编辑、组织结构及权限管理、图表拖动缩放、可视化分析五大功能模块。
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