12月19日，我院举办的“统计大讲堂”系列学术报告会第三十讲在明德主楼1030举行🏌🏽‍♂️。本次报告会邀请美国宾夕法尼亚州立大学统计系著名教授林共进给我院师生分享了他对于大数据时代统计学的一些思考。统计学院张波副院长主持了本次报告会，统计与大数据研究院的教授们参加了本次报告会🈚️。

张波副院长首先对报告人进行了简单介绍。林共进教授是国立清华大学（台湾）学士，美国威斯康辛大学博士，目前任美国宾夕法尼亚州立大学教授，美国统计学会（ASA）荣誉会士🦸🏼‍♀️。林共进教授的研究兴趣包括质量控制😺、工业统计👲🏿、数据挖掘🪖、试验设计等多个方向👨‍🎓，目前已发表超过200篇SCI/SSCI论文。

林共进教授的报告题目为👐🏽：大数据——无关乎数据大小和数据本身，重要的是统计思维。林共进教授首先以大数据时代他最看好的领域：物联网来引入，介绍了人工智能发展的三个阶段🕷：Narrow Intelligence、General Intelligence、Super Intelligence🧙🏽‍♂️。林共进教授之后以烹饪作比较🤥，形象地讲述了他对大数据时代统计学习的认识，即食材对应于数据、炊具对应于计算设备⛹🏽‍♀️、烹饪技巧对应于统计思维。三者中唯有统计思维是必须由从业人员自身积累的专业技能。

报告会后半段林共进教授介绍了现实中常见的幽灵数据（ghost data）🧑🏻‍🦽🕖，即 “看不见”的数据🧖🏿‍♀️，并指出传统的统计教学已经不适应大数据时代的数据处理需求。林共进教授认为虽然幽灵数据的出现使得传统统计中很多假设不成立，不利于数据分析👩🏻，但幽灵数据的出现可以提供额外信息，数据分析师需要时刻记得分析需求是什么🎙，进而利用幽灵数据做出分析👨🏿‍💻🫴🏽。“分析的是没有生命的数据，但感兴趣的是活着的人”。

报告结束后，在场师生就物联网中大数据的应用案例等问题与林共进教授进行了热切的讨论🖕。