长三角高校管理科学与工程学科发展协作网数据驱动的智能决策与管理国际暑期学校成功举办！

2022 国际暑校圆满结束！

导语

2022年8月15日至24日，“2022数据驱动的智能决策与管理国际暑期学校”通过腾讯会议平台成功举办。

此次暑期学校由长三角高校管理科学与工程学科发展协作网（暨协同创新与管理分会）、浙江大学管理学院、上海交通大学安泰经济与管理学院、中国科学技术大学管理学院/公共事务学院、南京大学工程管理学院和浙江大学数据分析和管理国际研究中心联合主办。

本活动邀请到来自加州大学伯克利分校（University of California, Berkeley）的郑泽宇老师、香港中文大学（深圳）（The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen）的王子卓老师、香港中文大学（The Chinese University of Hong Kong）的龙卓瑜老师、科罗拉多大学（University of Colorado）的张丹老师和墨尔本大学（The University of Melbourne）的肖萍老师等国际知名院校的专家学者共同开展合作，对领域内最新研究动向进行交流和分享，参加的同学和老师们收益颇丰。

2022年8月15日上午，数据驱动的智能决策与管理国际暑期学校正式开幕。开幕式由浙江大学管理学院金庆伟老师主持，浙江大学管理学院周伟华老师进行开幕式致辞。周伟华老师首先向暑期学校的各位授课老师和各筹办单位表达了诚挚的感谢。周伟华老师强调，数据驱动的智能决策和管理在当前时代背景下发挥着越来越重要的作用，本次暑期学校为大家提供了一个开放式的交流平台，帮助各位研究者学习数据驱动的前沿方法。接着，金庆伟老师对整个暑期学校的流程和活动进行了介绍。浙江大学金庆伟老师、上海交通大学花成老师、南京大学陈彩华老师、上海交通大学曹宇峰老师、中国科学技术大学姜贺敏老师以及南京大学老师李娟老师在9天中轮流担任主持人。

开幕式嘉宾合影

本次暑校课程从8月16日正式开始，以下为课程内容的精彩概要。

1非平稳随机过程的理论和其在决策管理中的应用-郑泽宇老师

来自加州大学伯克利分校的郑泽宇老师以非平稳随机过程和其在决策管理中的应用为主题，为大家带来了精彩的报告。郑老师用几个例子深入浅出地介绍了随机过程的含义及其对研究决策问题的重要意义，并通过两个理论研究探讨了为什么非平稳随机过程对于特定的决策问题十分重要。郑老师指出，在非平稳的情况下，对于数据的选择十分重要；同时，对于信息的掌握程度也决定了预测及决策的准确程度，获取更多的信息可以减少不确定性。在报告的最后，参与的老师和同学纷纷提问，郑老师耐心地逐个答疑解惑，获得了大家的一致认可。

2基于消费者选择模型的收益管理问题-王子卓老师

王子卓老师介绍了消费者选择模式下收益管理问题的基本概念和思路。然后，王老师提出一些经典的模型与案例，并进行了分析。此外，王老师介绍和讨论了一些基于该主题的运营决策问题，并探讨了几个最新的研究方向，包括将多阶段行为、网络效应纳入消费者选择模型等。在讲座的最后，王老师对整个讲座的基本内容进行了总结并悉心回答了参与者提出的问题。

3收益管理理论及应用-张丹老师

来自科罗拉多大学博尔德分校的张丹老师为大家带来了两场精彩的讲座。在第一场讲座中,张丹老师带领大家回顾了收益管理、定价领域以及相关领域中的基础概念。在此基础上, 张老师细致讨论了相关的案例研究和该领域有价值的文献。第二场讲座中，张老师分享了企业与其客户之间反复互动背景下的战略定价问题并分享了他有关会员计划的最新研究。此外，张老师还同参会者分享了自己的研究经历, 包括如何确定研究题目, 研究如何和实际结合等等问题, 并回答了学生们关于研究方面的各种问题，受到了学生们的一致好评。

4分布式鲁棒优化及其在数据驱动下的运营管理中的应用-龙卓瑜老师

来自香港中文大学的龙卓瑜老师在此次短期课程中为大家介绍了分布式鲁棒优化的基础知识和最新发展。具体来说，龙老师为大家讲解了如何对各种数据驱动的分布式鲁棒优化问题建模并介绍了一些经典的重构技术。这些模型基于不同类型的信息，例如相对于参考分布的矩或距离信息。此外，龙老师还介绍了分布式鲁棒优化的广泛的应用场景，包括医疗运营管理、项目管理、投资组合优化和供应链管理，来说明分布式稳健优化方法的有效性。此次课程中，同学们收获满满并与老师进行了积极互动。

5数据分析之见解：简约式分析和结构模型研究方法-肖萍老师

来自墨尔本大学的肖萍老师首先以“数据分析之见解：简约式分析”为主题，为大家带来了精彩的报告。肖老师通过讲解自己的研究论文向大家展示了如何使用“简约式分析”这一方法从数据中分析一些经济和商业上的现象。肖老师首先阐述了数据分析与研究的本质区别，然后介绍了她从第三方服务的定价问题中所提炼出来的研究问题。紧接着，肖老师分别介绍并对比了传统方法和“简约式分析”这两个方法在这个问题上的应用。

在第二部分的讲座中，肖老师围绕“数据分析之见解：结构模型研究方法”这一主题，向大家详细介绍了结构模型方法的含义，并指出了结构模型方法与简约式分析以及结构方程模型的区别。该方法帮助研究人员基于经济或行为理论建立一个模型来陈述主体的行为，并从数据中推断经济/商业现象。她通过自己的研究出版物以及家电下乡的例子给大家生动地阐述了结构模型方法，并在讲座最后细致地给同学们答疑解惑，大家纷纷表示受益颇丰。

6圆桌论坛：数据驱动的管理决策前沿-洪流老师、金庆伟老师、龙卓瑜老师、王子卓老师、周翔老师、周伟华老师

8月24日下午，六位老师和同学们一起就数据驱动管理决策的前沿问题进行了一次热火朝天的“圆桌讨论”。首先，各位老师对数据驱动管理问题概述了自己的理解。洪流老师指出算力与其他领域发展速度差距较大；周翔老师就数据驱动在库存管理方向的应用前沿做了介绍，其主流方法包括SAA, SGD等；王子卓老师指出数据驱动之际上是运筹决策研究的一体化过程……随后，各位老师对同学们提出的问题进行了细致的解答，帮助同学们加深了数据驱动管理决策领域的认识，并对未来行业走向给出了自己的理解。

圆桌讨论嘉宾回答学生问题

结束语

此次暑期学校采取线上授课方式，报名人数超过2000人，全程参会总人次超过3500人/次，给参与师生带来了一场精彩的学术盛宴。一直以来，浙江大学管理学院致力于搭建优质的学术交流平台，让参会者们有机会同领域大咖进行近距离的学术讨论，在报告中间和结束后，参与者们都纷纷提出问题和看法，与授课专家一同寻求答案和见解；与此同时，我们非常感谢授课专家在诸多问题上的精彩分享和慷慨解答，加深了参会者们在大数据分析和机器学习、消费者行为分析、收益管理、人工智能与商业决策、分布鲁棒优化等数据驱动的决策管理相关前沿领域的了解。授课专家们不仅分享了专业知识，更在学业规划、学习方法等方方面面给出了自己科研过程中的心得和体会，并期待未来有更加深入的科研合作与学生培养的机会。浙江大学管理学院也将以此为契机，不断加深国际交流与合作，与兄弟院校、同行专家学者、海内外朋友一道，贡献自身的智慧和力量。

本文编辑：查多、李晓睿、符咏畅、赵宇骐、刘子齐、方宁、杨行健、林晨萱、林统华

本文审核：金庆伟

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