12月26日下午，应统计学院和工商管理学院邀请，台湾辅仁大学管理学院博士生导师李天行教授，我校客座教授、台湾辅仁大学统计信息学系暨应用统计所博士生导师、商学研究所所长兼创新育成中心主任、中华资料采矿协会理事长谢邦昌教授在燕山校区3号楼报告厅分别作了题为《Overview and Recent Results of Credit Scoring and Behavior Scoring》和《云计算在统计及数据挖掘研究中的应用和前沿综述——CLOUD-R云计算下的R前沿探讨并兼谈数据分析的未来》的学术报告。山东大学、山东师范大学以及我校部分教师、研究生和本科生听取了报告。
　　李天行首先利用金融风暴的一系列案例陈述了信用和行为评分的惨痛教训，然后明确了信用和行为评分的区别和联系，强调两者在现代金融经济发展中的重要性，指出当前评分模型的优缺点。他综述了现代评分统计方法，利用一系列模型检验和数据挖掘技术筛选最优信用和行为评分模型，展望了未来研究的学术方向领域，并对中国目前的信用和行为评分系统提出了五点建设性建议。
　　谢邦昌在报告中生动地描绘了云计算在统计研究中的美好前景。他提出，云计算是基于互联网的运算方式，它通过互联网为个人或企业提供按需即取的服务。随着计算机技术的发展，数据的存储量成倍地增长，统计分析及数据挖掘技术在“数据海洋、知识荒漠”的背景下应运而生，并且一经出现就得到各个领域的重视。随着统计实务应用及数据挖掘的逐渐成熟，以数据挖掘及统计分析为核心的商业智慧已经成为IT和其他行业中的必争之地。云计算可以实现使用端通过在线上传数据或购买数据，通过云数据仓库服务进行数据仓库建模和数据抽取，在线支付使用数据挖掘工具和商业智慧相关分析处理软件。数据挖掘和商业智慧的原理相似，均由数据提供信息、产生知识，再由知识累积智能。而云计算可以使这个过程在互联网上得以实现。也就是说云计算可以提供基于SaaS的知识与智能分析的服务（Information & Intelligence as a Service），简称IIaaS，它是SaaS的延伸。谢邦昌还利用丰富的实际案例演示了我们在未来的20年内如何“迈步云端”。