他有海量大数据相关内容的处理经验
以及渊博的统计学知识
他是一位不输鲜肉的超人气教授
他上的统计学 号称“神课堂”
没有哀鸿遍野、血流成河
相反，只有早起占前排的学生
小编不得不吐槽一下
统计学和计量经济学是我大学里最痛苦的课
没有之一！！
他是上海大学经济学院教授
私募云通、长江众创首席数据科学家
长江众创创新导师——
倪中新
2008年7月毕业于香港中文大学统计系，获统计学哲学博士学位。上海大学经济学院教授、博士生导师。2013-2014年作为高级研究学者赴美国纽约州立大学石溪分校访学交流。主持及参与完成国家自然科学基金项目、新华社中经社不良资产信息项目、上海市教委科研创新重点项目等多项课题。入选上海市“浦江人才”计划。
先后为江苏仪征化纤、河南天方药业、山东鲁南石化、中天集团、江苏汇鸿汇升、上海市高校毕业生就业指导中心等企事业单位讲授统计方法，荣获2016年度上海大学MBA教学优秀奖。现担任私募云通、长江众创首席数据科学家。
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学业上的引路人
钱老曾经说过，中国的教育，需要“拆四堵墙”，即拆除学校与社会之间的墙，拆除学科之间的墙，拆除教育与科研之间的墙，拆除教与学之间的墙。正是秉承着这样的教育理念，倪中新教授充当着学生学业上的引路人的角色，去培养更全面的学生。
倪中新教授的统计学课程，学生非常喜欢甚至提前占座。学生之所以喜欢，倪中新有独门秘籍：
以终为始
“学生一进来我就会和他谈，硕士生，博士生，不同的学生培养的方法是不一样的，我会问他们未来的毕业打算，如果是打算读博的，我就按照培养博士生的标准去要求，如果是想要工作的，我就会培养他学术和业界结合的能力。”
倪中新教授说，正如统计学的优化一样——如何进行资源的有效配置？首先就是要先确立你的“目标函数”，在确立了目标之后，才能想办法得到最大的“效用函数”，但光确立了长目标还不够，还要将长目标分解成短目标，“以终为始”，“长短结合”，才能够让学生少走弯路。
换位思考
“给学生上课，就要知道学生要什么，学生的困难是什么，要学会换位思考。”
著名的投资家，企业家雷达里奥的《原则》一书中提到这样一个概念——“极度透明”，倪中新教授颇为推崇认可这一原则，“在讨论问题的时候，不回避分歧，虽然可能争得面红耳赤，但是却是非常高效的解决问题的方式。我们可能文化上很难全盘接受这一方式，我们会更委婉一些，但是我们从来不回避问题。”
倪教授说，自己从2000年开始教书，至今的十八年中有十四年都是和学生每天面对面交流的。说起培养学生，他颇有感触：“己所不欲，勿施于人，我会站在学生的角度思考，知道学生想了解些什么，因此我从来不'满堂灌'，我也能从别人那里学到很多，教学相长。”
产学结合的探索者
“统计学的知识不是和社会脱节的，它是来自于社会的，所以在学习的过程中不能脱掉社会，还是要回到现实社会中去理解。”
倪中新教授除了是学生学业上的引路人，还是学业与产业相结合的探索者，他不仅负责一些国家自科的项目，还参与了很多企业的项目，因此他很了解统计学和大数据的应用领域，以及在应用过程中的“痛点”。
要改变现状，就要走到市场中去。倪中新教授成为了私募云通、长江众创首席数据科学家。
中国私募证券投资基金业大数据服务平台
提供私募基金数据服务，包括通用数据和定制化数据服务；提供私募基金全市场分析、投资策略分析、基金产品业绩归因、投顾尽职调查等服务。
私募云通主要解决的是以下的三个问题：
帮助用户获取目前难以获取的私募基金数据。
获得私募基金数据后，对质量参差不齐的数据进行筛选和处理。
在得到最终的处理数据之后，根据这些数据帮助母基金在众多的私募基金中选到优质的好公司。
倪教授认为“学无止境，纯粹的学问产出和论文固然重要，但是学生更应该学会抓住主要的，真实的，重要的问题，花大量的边际成本去研究一个无实际意义的，根本无法运用的问题是没必要的。”
作为私募云通的首席科学家，倪中新教授探索将学术与产业相结合，利用大数据来筛选出具有价值的产品，使得投资更加理性，为客户降低了投资风险。
私募云通有“一条龙服务”——在投资前帮助客户找到投资点；在投资中通过完备的数据以及分析体系和工具帮助投资者管理，预判；在投资后再通过数据分析为投资者找到成功或失败的原因。这一项目正是倪教授产学结合后的创新与探索。
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长江众创创新导师
倪中新教授作为长江众创的创新导师，主张让学生学以致用，在干中学。
“老师只是引路人，而不是在背后一直推着学生前进。”倪教授说，“要把孩子推到游泳池里，不然他们永远也学不会游泳，如何启发学生主动学习，主动发现问题这是我所关注的。”
作为长江众创的创新导师，倪教授认为，他和其他的导师一样，都是起到“传帮带”的作用，“我们传承，启发，引导，带领，而他们才是主体。我们导师更多的是给他们传授经验，理念，我们很多导师一起配合，能够扶持他们一把，锻炼他们的能力。”得益于创新导师们对学生各方面能力的培养，学生们都收获颇丰。
授人以鱼，不如授人以渔。学会大数据年代的小数据分析，才能从冗杂的数据中提炼价值，找到一条规律。