为推动专业教学与企业用人标准、业界前沿技术同频同步，课程负责人李小鸭老师联合新零售领域企业泉州蓝动网络科技有限公司数据开发工程师，立足企业对数据分析人才的核心需求、业界预测技术迭代趋势及课程教学特点，从课程内容、项目制教学设计、AI融入教学、教学评价、教学资源等方面校企深度共建课程。以企业“新零售实体商家销量预测算法项目”为载体，打造三层递进式教学内容，AI技术和工具全流程融入课程教学。同时校企共建“统计方法+深度学习及大模型预测方法+Pytho实现”资源体系，推动课程向AI时代数据分析能力培养转型。

4月18日，课程负责人特邀泉州蓝动网络科技有限公司数据开发工程师走进课堂。企业导师从十余年深度学习算法和新零售行业数据分析实战经验，结合自身从数学专业转向IT及算法开发、深耕新零售数据分析的职业经历，用通俗语言解答“为什么学经济统计学、为什么学时间序列分析方法”，清晰展现统计学在互联网、新零售及传统行业数字化转型、考公中的广阔就业前景，帮助同学们明确学习方向与职业路径。

课堂上，企业导师围绕新零售商家真实经营痛点，深度拆解销量预测对库存优化、智能补货、经营降本增效的核心价值，用企业真实门店数据与分析案例，让同学们直观理解：数据的核心价值，是把不确定性转化为可度量风险，最终成为企业愿意付费的核心能力。

企业导师讲解业务

同时，企业导师发布新零售销量预测算法项目，从项目背景、数据使用规范，到基准模型搭建、特征工程、业务逻辑融合、次日/长期预测任务、WMAPE、RMSE、MAE三大评估指标等方面讲解项目要点；提醒项目执行过程中避免出现数据未做隔离、使用未来数据等错误，也给同学们分享了AI大模型在销量预测中的实战用法，强调命令式交互、代码检查、数据隔离等关键技巧，为同学们清晰指明项目路径，将企业真实标准与实战经验完整带进课堂。

最后同学们结合课程学习与项目实战的困惑踊跃提问。针对学生重点关注的核心技术实现与回撤预测技术，导师结合新零售实战场景逐一细致解答：从模型回撤的原理与优化策略，到不同品类销量预测的模型适配选择；从如何通过数据平滑降低回撤影响，到实战中如何平衡模型复杂度与预测稳定性，既用专业逻辑拆解技术难点，又结合门店经营实际给出落地建议，让抽象的算法知识与零售业务场景深度绑定。整场答疑干货满满，导师以实战经验为同学们扫清技术障碍、厘清项目思路，进一步强化了大家“用数据解决零售真实问题”的专业信心。

企业导师的实战分享与项目的正式启动，让我们对数据赋能新零售的价值有了更深刻的认知，也对项目实战充满期待。作为项目AI编程工具培训分享者，我真切感受到课堂知识与新零售行业需求的深度衔接，也更清晰数据建模如何落地为商业解决方案，这让我对专业学习与职业发展有了更明确的方向。

—— 统本统计 2401 班 张鑫奇

企业导师的分享让我明白，时间序列模型不是冰冷的理论，而是能解决新零售门店销量预测、库存优化的实用工具，数据真正能支撑商业决策。我会用心打磨模型，把课堂知识转化为新零售实战能力。

—— 统本统计 2402 班 刘哲阳

这次校企项目让我接触到新零售真实数据与全流程建模，也看到数据科学学院深耕新零售赛道的实战优势。我期待和同学们一起攻克难题，用数据为零售业务创造价值。

—— 统本统计 2402 班 王婧怡

为保障项目顺利推进及高质量交付，助力学生将算法能力转化为零售实体商家库存管理优化方案，课程团队将从三大维度提供全方位支撑：

1. 项目管理赋能。邀请 PMP 专业讲师，讲授项目全流程管理、团队协作与落地推进方法，提升实战项目交付能力

2. 零售业务赋能。行业专家讲解需求预测、智能补货、库存管控等核心业务知识，补齐学生业务认知短板；

3. AI 工具赋能。开展AI编程工具实操培训，提升学生数据处理、模型训练与效率优化能力。

校企协同让知识落地，数智赋能让成长可见。未来，数据科学学院将持续以AI+项目式教学为核心，深耕新零售数智化人才培养，以真实新零售项目锤炼学生“数据+业务+AI”复合能力，培育毕业即战力、上岗即产出的新零售数据实战人才，以数据思维驱动新零售运营决策升级。