为提升教研质量，帮助老师和学生掌握并运用各种现代分析方法和工具解决实际问题，会计学院会计系于2023年5月12日在教学楼第二会议室开展中期教研主题活动，杨君岐教授做了以“漫谈大数据挖掘与决策”为主题的讲座。本次讲座由刘守亚老师主持，学院青年教师、实习老师及部分社团代表参与聆听。

首先，杨教授通过对“解决什么问题？用什么模型方法？如何在计算机上求解？”这三个问题的回答具体阐明了讲座目标。

其次，讲座内容围绕经济大数据挖掘与辅助决策展开，分为数据模型与决策、数据挖掘工具、常用数据分析方法与常用分析模型（方法）四部分。由于涉及内容很多，所以，本次讲座是系列讲座的第一讲，主要是入门与概述，后续讲座会具体和深入。第一，杨教授指出数据、模型与决策之间的内在联系。面对疫情反复、企业效益不佳、资金链断裂等问题，需要及时寻求解决办法。通过数据挖掘、建立模型、对结果进行分析，能够高效地得出结论从而指导决策实践。第二，他介绍了常见的数据挖掘工具，包括MATLAB、SPSS、WEKA、PYTHON和SAS。这些软件使用的好处在于可直接对接二维表。其中，最常用的为SPSS与MATLAB，掌握这二者即可解决大多数的经济问题，MATLAB更适合具有一定编程基础的研究者。第三，常用数据分析方法分为初级方法与高级方法。初级方法是高级方法的前期数据处理，常见的有结构分析、横向汇总、纵向汇总、分类汇总、排序、预处理等方法。杨教授通过工资处理分析、产品费用分配、不同职称教师工资排序、企业规模比较等案例，对不同方法进行了细致入微的讲解。第四，杨教授讲解了几类常用的分析模型（方法）。第一个是分类方法：在明确分为几种类别时，采用简单分类一般可用于结构分析；在对目标群体分为几种类别不明确时，采用聚类分析法。第二个是相关分析法与回归分析法：研究有关要素是否有影响、影响的方向及程度时，采用相关分析法；研究相关关系非常紧密的主要要素对因变量的影响数学式时采用回归分析法。第三个是针对评价与选优问题采用的方法：一类是多目标综合评价研究，主要涉及模糊综合评价法、主成分分析与因素分析法、层次分析法与变异系数法等方法；另一类是有约束的最优化问题，要用规划模型。

最后，杨教授表示，未来将对本次讲授的方法进行现场演示，使老师与学生能够融会贯通、学以致用。

本次讲座通过杨君岐教授明确清晰、深入浅出的细致讲解，让数据挖掘不再神秘，使老师和学生获益良多、受益匪浅。