泉州蓝动网络科技有限公司以收银系统为主营业务，长期服务覆盖大量餐饮、烘焙、茶饮类中小实体商家，沉淀了海量门店交易数据。在一线服务中企业捕捉到行业共性痛点：中小规模门店数字化程度普遍偏低，日常备货高度依赖店主个人经验，始终面临“备货过量则食材损耗、成本高企，备货不足则流失客流、损失营收的双重经营困境，“明天进多少货”是所有门店经营者的日常决策难题。对企业而言，将算法能力嵌入现有收银产品，把单纯的记账工具升级为“智能经营决策助手”，既能为商家解决备货痛点、降低经营损耗，也能提升自身产品的核心竞争力与客户付费意愿，让沉淀的数据资产转化为可落地的商业价值，是产品迭代与业务增值的核心方向。

为实现业务增值，企业将真实门店经营数据脱敏后植入课堂，目的是让学生能够真实的走进业务一线，开发适用于餐饮、烘焙、茶饮类中小实体商家的高精度销量预测算法。项目启动以来，在企业导师的专业指导下，学生团队走出课堂，实地走访三类线下门店，通过访谈店主、观察客流、梳理经营规律，总结出“周末销量高于工作日、冬夏品类淡旺季差异明显、天气与周边客流显著影响销量”等核心业务特征，为后续建模打下扎实的业务认知基础。从课堂上的公式推导，到门店里的一线观察，项目制教学真正让学生摸到了数据背后的真实业务逻辑。

项目制教学打破“教师满堂灌、学生被动听”的传统课堂模式，全程践行“少教多学”的育人理念。课程团队不再逐一讲授所有知识点，而是围绕项目全流程的真实任务，搭建分层资源支架，引导学生带着问题主动探索，在解决业务问题的过程中自主补全知识体系，真正把课堂的主动权交还给学生。

针对算法技术进阶需求，教师按需推送系统化学习资源：从机器学习基本定义等基础内容到吴恩达机器学习、LSTM/N-BEATS、time-LLM&Chronos等深度资料，支撑学生自主完成从经典统计模型到机器学习、深度学习算法的知识拓展；同时引入GitHub开源超市销量预测系统作为实战参考，帮助学生对标成熟项目的工程化思路，自主探索时序前沿模型的落地方法。教师只做方向引导与难点答疑，把学习与探索的空间留给学生

针对商业交付与项目管理能力短板，课程同步配套多维度参考资料和项目管理讲座：提供美团商业报告作为行业范本，搭配标准化项目报告框架文件，引导学生自主学习商业分析报告的撰写逻辑与表达规范；组织开展“从无序到受控——项目管理思维构建”讲座，配套项目管理方法与阶段性说明材料，帮助学生掌握任务拆解、进度管控、团队协作的实操方法。所有资源围绕项目任务按需供给，学生在“做项目”的过程中按需取用、主动钻研，既避免了无效知识灌输，也锻炼了自主学习与复杂问题解决能力，实现“以学生为中心”的课堂深度转型。

本次收官路演企业导师从商用落地视角，围绕业务痛点匹配度、预测结果实用性、经营动作转化力、规模化落地能力、模型适用边界清晰度五大维度综合评审。四支代表小组各展所长，呈现了从算法模型到落地产品的完整成果：

一组以ELPA集成模型搭建前后端预测平台，实现“一品一模”，答辩中团队直面“行业数据来源规范、促销与销量的因果逻辑、前沿时序模型的实验价值、规模化落地的成本平衡”等问题，清晰展现了对技术边界与商业成本的深度思考；二组拆解品类消费规律，输出分场景备货方案，精度优异，业务细节处理及算法可复制性和技术边界获企业专家肯定；三组为不同业态匹配差异化模型，并量化了促销、节假日、价格等因子对销量的影响程度，规范标注权威数据源，学术严谨性突出；四组验证XGBoost最优精度，设计了爆款/平销款/小众款三级分类备货策略，形成了覆盖安全库存、补货预警、排班优化的全链路库存方案。报告结构标准、逻辑严谨，完整度可作范本。

答辩现场，企业专家全程以真实项目交付标准提问点评，既肯定了学生的技术和业务落地能力，也直指“外部特征维度不足、优化建议偏空泛”等真实问题，让学生在课堂上就体验到了企业级项目验收的完整流程。

最终，通过20%*业务调研+30%*预测结果+30%*模型方案报告+20%*项目汇报，其中企业导师针对模型方案和项目汇报进行评价，综合评定出项目一等奖、二等奖和三等奖颁发荣誉证书，并且采纳了一等奖和二等奖项目作品算法用于企业参考。

历时两个多月的项目实战，学生收获的远不止一份预测报告，而是从技术能力到商业思维的全方位成长。

技术能力全链路进阶。学生从单章节的模型练习题，升级为覆盖多种时序算法以及机器学习算法的全量对比实践，完整掌握了“数据清洗—特征工程—模型调参—效果评估”的全流程分析方法。AI工具全程赋能代码编写、报错排查与报告优化，大幅提升了实战效率。

产品落地能力从0到1突破。多支团队将算法模型落地为可交互的智能预测系统，涵盖商品数据管理、多模型调用、库存预警、入库报表自动生成等功能。代码不再是运行即结束的作业，而是转化为能直接服务门店经营的可用产品，学生也完成了从“做题者”到“解决方案提供者”的身份转变。

商业思维深度升级。学生跳出“为建模而建模”的惯性思维，开始站在门店经营者的角度思考：预测精度要达到多少才能真正帮门店降损耗？方案部署成本能不能被中小商家接受？模型在极端天气、突发活动场景下有什么局限？数据不再是冰冷的数字，而是支撑经营决策、创造实际价值的核心工具。

参与时序项目，我不仅学懂了课程理论知识，真正落地到新零售真实业务场景中，更读懂了销量预测的商业价值——模型输出的不只是预测数字，更是门店备货决策、降低食材损耗的核心依据。身为组长，我在统筹推进项目、打磨 Word 报告与路演PPT的过程中，也学会了如何带领团队把算法能力转化为可落地的经营方案。

—— 统本统计 24 级 张茜倩

与本次时序项目，我熟练掌握了Python和AI工具，亲手落地了课本里的时序模型，也初次接触了各类机器学习算法。在调优模型的过程中我真切感受到，预测精度的每一点提升，都能帮线下门店减少库存浪费、降低缺货损失，算法不再是书本上的抽象概念，而是能创造真实商业价值的实用工具。

—— 统本统计 24 级 宋书杰

本次实践教学依托真实业务场景开展，推动学生实现理论知识与实战项目深度结合。学生自主调研分工、深挖行业业态并完成专业研判，得出高质量分析预测成果；在Python实操、商业报告撰写及项目汇报展示等方面均取得长足进步，项目成果可直接用于业务场景。

——企业导师 陈亚萌

从企业需求沟通到和企业导师共创课程内容、项目设计，再到项目开展实施，学生对时序预测技术从陌生到理解，对新零售业务场景从体验到深度调研，对Python从零到会，经济统计学专业24级学生全身心投入，展现出超强学习能力、实践能力，出色完成项目通过企业验收，通过做中学实现教师身份转变和学生身份转变，教学成效显著。

——课程负责人 李小鸭

校企协同让知识落地，数智赋能让成长可见。本次新零售实体商家销量预测算法开发项目的圆满收官，是《时间序列分析》课程继中兴通讯气象大数据可视化项目后，项目制教学改革的又一次深度迭代。从气象大数据的工程化落地，到新零售的商业决策赋能，课程持续拓展真实产业场景，迭代“三层递进知识体系+产业真实项目+AI全流程赋能+三维闭环评价”的教学模式，持续践行“数据+业务+AI”的应用型人才培养目标。

未来，数据科学学院将持续深耕AI+项目式教学，以更多真实产业项目为载体，锤炼学生实战能力，培育毕业即战力、上岗即产出的数据科学实战人才，用数据思维驱动更多行业的运营决策升级。