《物流数据分析与挖掘》课程思政教学设计案例

一、基本信息

项目名称：物流数据分析与挖掘

所属专业：物流工程与管理(硕士研究生)

课程类别：专业课程

二、教学案例设计思路

随着信息时代数据的不断积累，如何从大量不完全、有噪声、模糊的数据中提取潜在有用信息和知识，成为各类人才必备的技能。该课程以数据分析与挖掘中常用的方法和模型为载体，讲授数据分析与数据挖掘的基本流程和基本算法。该课程的讲授内容能够达到物流工程与管理专业培养学生具有较强的计算机运用能力，借助统计、仿真软件等工具进行物流工程与管理领域相关数据分析的培养目标，尤其对于智慧物流方向的研究生，掌握数据挖掘的相关知识技能对于就业和未来深造都有重要意义。

三、教学目标

1.知识目标

物流数据分析与挖掘》是一门应用性很强的交叉性学科，本课程系统地介绍了数据预处理、数据仓库、联机分析处理、数据分析与数据挖掘方法等理论知识。本课程的授课内容主要包括：1、数据分析与挖掘概述；2、认识数据；3、数据预处理；4、数据仓库；5、在线分析处理；6、分类；7、聚类；8、挖掘频繁模式；9、基于Python、MATLAB探讨数据挖掘在物流管理等具体领域中的应用。

2.思想政治教育目标

在“课程思政”理念下，本课程的教学力求将专业知识、能力培养、价值塑造有效融合到课程教学中。顺应新时代的要求，落实习近平新时代中国特色社会主义思想和党的二十大精神，坚持正确的政治方向、价值取向和研究导向，确保专业课程教学与思想政治教育同向同行、协同育人。“课程思政”的教学目标主要包括：

（1）坚定理想信念，培养和塑造学生正确的世界观、人生观、价值观。

围绕“培养什么人、怎样培养人、为谁培养人”的教育根本问题，以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，坚持专业课教学与价值引领相结合，培养学生对中国共产党和社会主义的真挚情感和理性认同，深度挖掘课程中的思想政治教育资源，发挥专业课程育人功能。

（2）增强学生的道路自信，理论自信，制度自信，文化自信。

以激励学生、相信学生为主线，培养学生的爱国情怀、民族自信以及创新意识，结合大数据挖掘领军人才的努力学习和创业路上的奋斗经历，激发学生对专业学习的热爱，增强学生的道路自信，理论自信，制度自信，文化自信。

（3）增强学生时代责任感。

通过对数据挖掘中的分类、聚类、模式挖掘等算法和相关技术的介绍以及案例的讲解，引导学生在认识事物时树立整体观和大局意识，培养学生争做为国家做贡献的人才，肩负民族复兴大任，增强学生时代责任感。

（4）了解物流与供应链领域的实际问题以及数据分析与挖掘技术在物流与供应链领域的应用现状，培养学生追求真理、精益专注的工匠精神和探索未知、勇攀科学高峰的探索精神。

四、教学方法

讲授和讨论

五、教学重点

本课程是物流工程与管理专业的专业选修课，强调理论和工程技术应用相结合，学生通过学习该课程后，可以学会数据探索、数据预处理、分类、聚类分析、关联规则挖掘、时序模式等数据分析与挖掘方法，掌握数据仓库、联机分析处理的相关原理，并能将所学理论与物流管理实践相结合，让学生基本掌握使用MATLAB、Python对样本数据进行处理、挖掘建模，为将来从事数据分析研究、工作奠定基础。