《商务数据分析》教学大纲.docx
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《商务数据分析》教学大纲
《商务数据分析》教学大纲
一、基本信息
中文名称
商务数据分析
英文名称
EssentialsofBusinessAnalytics
课程编号
054311
开课单位
管理学院管理工程系
课程性质
专业核心课
学分
2.0
考核方式
闭卷
总学时
32
理论
学时
24
实验
学时
8
上机
学时
0
实践
学时
0
适用专业
信息管理与信息系统
先修课程
统计学
二、课程性质、目的、任务
性质：
《商务数据分析》是信息管理与信息系统的一个重要分支，是信息管理与信息系统专业核心课程。
它是从事商务分析、信息管理工作进行数据分析的方法汇总与工具使用的入门基础，是一门应用性较强的课程。
目的：
该课程通过介绍商务数据分析的思想、方法，使学生掌握从历史数据中获取有用的认识、求解优化问题、对不确定性的决策问题进行模拟分析的能力，培养学生能用商务数量解析的思想和方法，对不确定性问题进行建模和计算的能力。
任务：
使学生了解商务数据分析的应用领域，掌握数据数量解析分析的基本方法；会用时间序列分析、数据挖掘、线性优化、整数优化、MonteCarlo模拟、决策分析基本原理分析问题；会用Excel软件进行商务数量解析的使用方法，应能将其应用于解决实际问题。
三、教学目标及其对毕业要求的支撑
《商务数据分析》主要讲授商务数据解析的时间序列分析与预测、数据挖掘、线性优化模型、整数线性优化、MonteCarlo模拟、决策分析等内容。
通过对商务数据解析中常用方法的介绍并结合实际应用中有趣的例子帮助学生们理解如何用现代化工具解决现实中的不确定问题并作出决策。
通过学习和对实例数据的分析，培养学生综合运用课程知识的能力。
配合Excel软件的运用，加深对理论部分的理解，锻炼学生的动手实践能力，为今后解决实际问题奠定基础。
本课程分为课堂教学和上机实验两部分：
1．课堂教学
通过课堂教学，使学生掌握商务数量解析的一般方法：
时间序列分析、数据挖掘、线性优化、整数优化、MonteCarlo模拟、决策分析等知识与方法，培养学生具有综合运用商务数据解析方法的能力，在课堂教学中通过讲授来自于健康管理、金融、制造业、市场营销等领域的实际案例，使学生初步具有分析数据、解释数据并根据分析的结果提出合理方案的能力。
2.上机教学
通过上机环节，使学生初步掌握Excel软件进行商务数量解析的使用方法，了解Excel插件AnalyticsSolverPlatform和XLMiner的运用，能计算商务数量解析中的问题；以团队合作方式让学生对给定问题利用所学方法，借助Excel软件进行计算和结果分析，给出合理的解释和进一步的决策依据，培养学生软件使用能力、数据分析能力、个人分工与团队合作等能力，通过上机全过程训练强化学生解决实际问题及软件操作能力。
教学目标具体要求如下：
教学目标1：
要求学生了解商务数据分析的应用领域，掌握数据数量解析分析的基本方法；
教学目标2：
要求学生掌握时间序列分析、数据挖掘、线性优化、整数优化、MonteCarlo模拟、决策分析基本原理，应能将其应用于解决实际问题；
教学目标3：
要求学生了解Excel软件进行商务数量解析的使用方法，了解Excel插件AnalyticsSolverPlatform和XLMiner的运用，来计算商务数量解析中的问题；
教学目标4：
要求学生多人合作能够对来自于经济、医药、交通等领域的数据进行综合分析，给出详实的分析报告。
（二）教学目标及其对毕业要求的支撑
毕业要求及其指标点
教学目标1
教学目标2
教学目标3
教学目标4
1.工程知识
1.1
1.2
2.问题分析
2.1
2.2
3.设计/开发解决方案
3.1
3.2
4.科学研究
4.1
√
√
√
√
4.2
√
√
√
√
5.使用现代工具
5.1
√
√
√
√
5.2
√
√
√
√
6.工程与社会
6.1
6.2
7.环境与可持续发展
7.1
7.2
8.职业规范
8.1
8.2
9.个人与团队
9.1
9.2
10.沟通
10.1
10.2
11.项目管理
11.1
11.2
12.终身学习
12.1
12.2
四、教学内容
（一）教学内容结构关系图
（二）具体教学内容
1．导论
（1）教学内容
什么是决策、关于商务数量解析的界定、解析方法与模型的分类、大数据、商务数量解析学的应用
（2）教学要求
理解决策的含义，了解商务数量解析学的应用，掌握商务数量解析学的界定、解析方法与模型的分类。
（3）重点
商务数量解析的界定、解析方法与模型的分类
（4）难点
解析方法与模型的分类
（5）对毕业要求的支撑
本知识点的讲授和学习，可以支撑“毕业要求4科学研究：
能够基于科学原理并采用科学方法对本学科领域问题进行研究，包括系统分析、系统设计、系统实施，并通过信息管理得到合理有效的结论。
”；也可以支撑“毕业要求5使用现代工具：
能够针对本学科领域复杂问题，开发、选择与使用恰当的技术、方法、现代工程工具和信息技术工具，包括对本学科领域问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。
”
2.时间序列分析与预测
（1）教学内容
时间序列的几种类型、预测精度问题、移动平均与指数平滑法、回归预测分析、预测模型优良性评估
（2）教学要求
了解时间序列的几种类型、理解几种回顾预测分析的不同于关系、掌握移动平均法与指数平滑法
（3）重点
移动平均与指数平滑法、回归预测分析
（4）难点
移动平均与指数平滑法、回归预测分析
（5）对毕业要求的支撑
本知识点的讲授和学习，可以支撑“毕业要求4科学研究：
能够基于科学原理并采用科学方法对本学科领域问题进行研究，包括系统分析、系统设计、系统实施，并通过信息管理得到合理有效的结论。
”；也可以支撑“毕业要求5使用现代工具：
能够针对本学科领域复杂问题，开发、选择与使用恰当的技术、方法、现代工程工具和信息技术工具，包括对本学科领域问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。
”
3.数据挖掘
（1）教学内容
数据抽样、数据预处理、无指导学习、指导学习。
（2）教学要求
理解数据挖掘四个过程：
数据抽样、数据整理、模型构建和模型评价。
掌握数据挖掘的中算法的应用，结果与验证。
（3）重点
数据挖掘过程的理解、数据挖掘算法
（4）难点
数据挖掘算法
（5）对毕业要求的支撑
本知识点的讲授和学习，可以支撑“毕业要求4科学研究：
能够基于科学原理并采用科学方法对本学科领域问题进行研究，包括系统分析、系统设计、系统实施，并通过信息管理得到合理有效的结论。
”；也可以支撑“毕业要求5使用现代工具：
能够针对本学科领域复杂问题，开发、选择与使用恰当的技术、方法、现代工程工具和信息技术工具，包括对本学科领域问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。
”
4.线性优化模型
（1）教学内容
极大化问题、极小化问题、线性规划的几类特殊情况、敏感性分析、线性规划的应用、线性规划的一般性说明
（2）教学要求
了解线性规划的应用，理解线性规划的几类特殊情况，掌握线性规划的极大化问题，会用AnalyticSolver求解线性规划问题。
（3）重点
极大化问题、线性规划的几种特殊情况
（4）难点
线性规划的几种特殊情况
（5）对毕业要求的支撑
本知识点的讲授和学习，可以支撑“毕业要求4科学研究：
能够基于科学原理并采用科学方法对本学科领域问题进行研究，包括系统分析、系统设计、系统实施，并通过信息管理得到合理有效的结论。
”；也可以支撑“毕业要求5使用现代工具：
能够针对本学科领域复杂问题，开发、选择与使用恰当的技术、方法、现代工程工具和信息技术工具，包括对本学科领域问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。
”
5.整数规划问题
（1）教学内容
整数线性规划的类型、0-1变量的应用、0-1变量与建模、生成0-1问题的替代最优解
（2）教学要求
掌握整数线性规划的类型，会用ExcelSolver求解整数优化问题，理解0-1变量的应用、0-1变量与建模
（3）重点
整数线性规划的类型、整数线性规划的求解方法
（4）难点
整数线性规划的求解、0-1变量与建模
（5）对毕业要求的支撑
本知识点的讲授和学习，可以支撑“毕业要求4科学研究：
能够基于科学原理并采用科学方法对本学科领域问题进行研究，包括系统分析、系统设计、系统实施，并通过信息管理得到合理有效的结论。
”；也可以支撑“毕业要求5使用现代工具：
能够针对本学科领域复杂问题，开发、选择与使用恰当的技术、方法、现代工程工具和信息技术工具，包括对本学科领域问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。
”
6.MonteCarlo模拟
（1）教学内容
MonteCarle模拟的说明、运用Excel自带的函数进行模拟分析、模拟的优化分析、模拟分析的思考
（2）教学要求
掌握Excel进行MonteCarle模拟，运用AnalyticSolver模拟分析，理解模拟的优化分析，了解模拟分析的核查验证、优缺点。
（3）重点
Excel进行MonteCarle模拟，AnalyticSolver模拟分析
（4）难点
Excel进行MonteCarle模拟，AnalyticSolver模拟分析
（5）对毕业要求的支撑
本知识点的讲授和学习，可以支撑“毕业要求4科学研究：
能够基于科学原理并采用科学方法对本学科领域问题进行研究，包括系统分析、系统设计、系统实施，并通过信息管理得到合理有效的结论。
”；也可以支撑“毕业要求5使用现代工具：
能够针对本学科领域复杂问题，开发、选择与使用恰当的技术、方法、现代工程工具和信息技术工具，包括对本学科领域问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。
”
7.决策分析
（1）教学内容
决策分析问题表述——报偿表、决策树，不使用概率的决策分析，使用概率的决策分析，运动样本信息的决策分析，利用贝叶斯定理计算状态枝概率，效用决策
（2）教学要求
了解决策问题表述的两种方法：
报偿表与决策树，理解不使用概率的决策分析、使用概率的决策分析，运用样本信息的决策分析，掌握贝叶斯定理计算状态枝概率，了解效用决策
（3）重点
决策分析问题的两种表达方法：
报偿表与决策树，贝叶斯定理计算状态枝概率
（4）难点
贝叶斯定理计算状态枝概率
（5）对毕业要求的支撑
本知识点的讲授和学习，可以支撑“毕业要求4科学研究：
能够基于科学原理并采用科学方法对本学科领域问题进行研究，包括系统分析、系统设计、系统实施，并通过信息管理得到合理有效的结论。
”；也可以支撑“毕业要求5使用现代工具：
能够针对本学科领域复杂问题，开发、选择与使用恰当的技术、方法、现代工程工具和信息技术工具，包括对本学科领域问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。
”
（三）学时分配表
教学内容
理论学时
上机学时
实验学时
实践学时
1.导论
2
0
0
0
2.时间序列分析与预测
2
0
2
0
3．数据挖掘
6
0
0
0
4.线性优化模型
4
0
0
0
5.整数优化模型
4
0
2
0
6.MonteCarlo模拟
2
0
2
0
7.决策分析
4
0
2
0
合计
24
8
五、教学方法
1．课堂讲授
（1）采用启发式教学，激发学生主动学习的兴趣，培养学生独立思考、分析问题和解决问题的能力，引导学生主动通过实践和自学获得自己想学到的知识。
（2）采用电子教案，多媒体教学与传统板书教学相结合，提高课堂教学信息量，增强教学的直观性。
（3）采用互动式教学。
课内讨论和课外答疑相结合。
2．实验教学
实验是本课程一个重要环节，对完成商务数据分析教学具有重要的作用，通过实验使学生掌握有关数据分析方面的基本知识，数据挖掘的方法，线性规划的求解，MonteCarlo模拟对不确定现象的分析，求解决策树，巩固课堂所讲授的内容，提高Excel进行数据分析的能力。
要求态度认真、原理清楚、方法正确、数据准确、实验报告工整。
六、本课程与其他课程的联系
本课程的先修课程为高等数学、概率论与数理统计，后继课程可以为经济、管理类专业统计课，也可以为统计方法的深化提高课，如多元统计分析、时间序列分析、统计方法专题等。
七、课程考核方法与成绩评定
考试方式：
理论部分通过闭卷考试（120分钟），实验部分通过上机考试或者学生以小组形式撰写调查分析报告。
讲授过程把统计理论、统计方法和社会经济现象与工商企业经济管理结合起来，授课力求系统性、针对性、全面性，简洁和概括地介绍。
使学生通过学习，掌握统计分析原理、方法和技术。
讲授过程中可结合一些实例，综合利用本课程知识来解决实际问题。
讲授方式主要以面授的形式，适当采用多媒体教学，以提高教学效率。
作业方面：
主要以选择性地布置部分课后习题为主，也可假设一些问题，让学生综合运用所学的知识来解决问题，通过做作业，能是课堂讲授的理论知识得到巩固和应用，同时锻炼学生独立分析问题和解决问题的能力，从而熟练掌握所学的知识。
本课程为考试课，总评成绩由平时成绩、实验成绩和期末考试三个环节综合评定产生。
依次所占比例分别为30%、30%、40%，其中平时成绩由作业、出勤情况、参与课堂讨论、学习态度等部分组成。
期末考试采取闭卷形式，内容涉及统计学的基本知识和基本方法，题型包括选择题、填空题、判断题、简答题。
各考核环节所占分值比例可根据具体情况微调，建议值及考核细则如下：
成绩
组成
分值
评价
环节
比例
考核/评价细则
教学目标
平时
成绩
30
作业
40
1.主要考核学生对每章节知识点的复习、理解和掌握程度。
2.每次作业按30分制单独评分，取各次成绩的平均值作为书面作业成绩。
教学目标1
教学目标2
考勤
10
根据学生出勤和课堂表现打分，按10分制评分。
实验
30
实验
100
根据实验完成质量，以及实验报告质量评分，满分5分。
教学目标4
期末
考试
40
试卷
100
1.卷面成绩100分。
卷面成绩按比例计入课程总评成绩。
2.考核时间序列分析、数据挖掘、线性优化、MontCarlo模拟、决策树。
3.考试题型为选择题、填空题、判断题、简答题
教学目标1
教学目标2
教学目标3
八、推荐教材和参考书目与文献
1．推荐教材：
《商业数据分析》，杰弗里D.坎姆（JefferyD.Camm）等著，耿修林等译，机械工业出版社，2017年3月第1版
2．参考书目与文献：
《Excel2010商务数据分析与处理》，杨尚群，乔红等，人民邮电出版社，2016年8月第2版
3．课程相关主要网站：
无。
撰写人：
张庆庆审核人：
审批人：
u撰写说明：
1．教学大纲是课程教学的基本设计，要保证课程共性与个性的统一，所以本大纲格式为参考格式。
各课程组要根据课程的教育教学目标，通过充分的调查研究和研讨，制订符合课程特性的教学大纲。
对于技术或技能训练占比大的课程，可以参照理论教学大纲，设计理论教学与实践教学一体化的课程大纲。
2．课程简介包含中英文两个版本，英文名称格式如PreparatoryProcessesofTextileMaterials。
3．课程性质：
严格对应培养方案中课程类别，如公共基础课、学科基础平台课等。
4．开课单位：
统一为课程所在学院的教研室（系）全称，如纺织与材料学院轻化工程系。
5．学分、总学时、理论学时、实验学时、上机学时等数据保留一位小数，若为纯理论课程，实验、上机及实践学时标注为0。
6．适用专业：
需填写专业全称。
7．推荐教材：
必须是公开出版教材，建议尽量选用近年出版的国家级、省部级或专业规划教材。
其中自编教材、自编讲义、未出版教材需要删除，版本过老的教材需要更新成新的版本。
9．其他部分格式参考上述大纲格式。
课程内实验、上机或实践相应内容和考核要求在本大纲内需体现。
10．正文一级标题宋体加黑，小四号字体；正文二级标题宋体加黑，五号字体；正文文字宋体五号字体；首行缩进2字符，行间距1.5倍行距。
表格可适当调整，但指定宽度均为17cm。
11．文字表述需清晰明确，术语及定义准确、规范。
12．撰写过程中红字部分为撰写要求，绿色文字为示例，需全部删除。
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