管理科学与工程学会大数据与商务分析研究会章程(草案)第一章总则

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专业联盟章程

专业联盟章程第一章总则第一条为促进行业内各相关方的合作与交流，共同推动行业的发展与进步，提高行业的竞争力和影响力，特制定本章程。

第二条本联盟的名称为"专业联盟"，以下简称本联盟。

第三条本联盟的宗旨是加强行业内各相关方之间的合作与协调，共同解决行业面临的问题，推动技术创新与发展，提高相关方的业务水平与影响力。

第四条本联盟的成立是自愿的，会员享有平等的权利和义务。

第五条本联盟的活动范围包括但不限于行业研究与调研、学术交流、人才培养、技术合作与推广等。

第六条本联盟的主管机构为执委会，下设秘书处，并设立监事会对执委会进行监督。

第七条本章程的修改或废止需有三分之二以上会员的同意。

第二章会员资格与权益第八条本联盟的会员包括个人会员和组织会员。

第九条个人会员应具备相关行业专业知识和经验，并愿意为本联盟的发展与活动做出贡献。

第十条组织会员应为在相关行业内具有良好声誉和较高影响力的企事业单位或研究机构，愿意与本联盟共同推动行业的发展与进步。

第十一条会员享有参加联盟组织的各项活动、享受相关资源和信息共享的权益。

第十二条会员有义务积极参与本联盟的各项工作与活动，支持本联盟的发展与推广。

第十三条会员应按规定交纳会费，并遵守本章程和本联盟的其他规定。

第三章执委会与秘书处第十四条执委会是本联盟的最高决策机构，负责组织和协调本联盟的各项工作。

第十五条执委会成员由联盟会员推选产生，任期两年，可以连选连任。

第十六条执委会由主席团组成，主席团由主席、副主席和秘书长组成。

主席负责召集和主持执委会会议，副主席负责协助主席工作，秘书长负责协助主席和副主席的工作，并负责秘书处的日常管理。

第十七条秘书处负责组织各项活动的具体实施和管理工作，包括但不限于文件资料的整理与归档、活动策划与组织、会员信息管理等。

第十八条秘书处由秘书长负责领导，下设若干部门，各部门负责具体的工作内容。

第十九条执委会会议由主席按需召集，每年至少召开一次全体会议。

管理学(马工程)——第一章-第二章

3. 领导
领导是指利用组织赋予的权力和自身的能力去指挥和影响下属为实现组织目标而努力工作的管理活动过程。
二、管理的内涵
4. 控制
控制是为了保证组织系统按预定要求运作而进行的一系列工作，包括根据预先制定的标准检查和监督各部门、各环节的工作，判断工作结果与目标要求是否相符。
“把好方向盘”
二、管理的内涵
管理的自然属性和社会属性
第二节管理的基本原理与方法
在组织和协调群体活动的过程中，管理者必须依循人本、系统、效益及适度等基本原理，利用理性分析和直觉判断等基本方法，借助权力和文化等基本工具。
一、管理的基本原理——人本原理
人是组织的中心，也是管理的中心，人本原理当是管理的首要原理。
以人为中心的人本原理要求对组织活动的管理既是“依靠人的管理”，也是“为了人的管理”。
二管理的内涵组织二管理的内涵?分析需要设置哪些岗位职务设计?将不同岗位加以组合形成不同的部门机构设计?规定不同部门在活动过程中的相互关系结构设计?将适当的人员安置在组织结构的适当岗位人岗匹配?指挥人员并提供必要的物质和信息条件发布工作指令?适时调整组织结构组织结构的调整和变革领导领导是指利用组织赋予的权力和自身的能力去指挥和影响下属为实现组织目标而努力工作的管理活动过程
一、全球化
“全球化管理者主要关心的是在不同文化之间的人员和思想的互动，而不是关注于在管理者的祖国中原来的特定领导方式的效果和对来自不同国家或地区的管理者的管理方式的比较。”
——南希•阿德勒
二、信息化
企业信息化管理：企业资源计划（ERP）、客户关系管理（CRM）、供应链管理（SCM）、办公自动化系统（OAS）、云平台、大数据……
• 为了使每个人都能以适当的方式提供目标活动所需要的贡献，首先需要进行劳动分工，然后需要对他们的分工劳动进行协调。

IATF16949中文官方版本

汽车IATF16949质量管理体系标准汽车生产件及相关服务件组织的质量管理体系要求国际汽车推动小组第一版2016年10月1日目录前言—汽车质量管理体系标准历史目标有关认证的说明引言0.1总则 (2)0.2质量管理原则 (2)0.3过程方法 (2)0.3.1总则 (2)0.3.2 策划-执行-检查-处置循环 (3)0.3.3基于风险的思维 (4)0.4与其它管理体系标准的关系 (4)质量管理体系—要求1 范围 (5)1.1 范围—汽车行业对ISO 9001:2015的补充2引用标准 (5)2.1 规范性引用标准和参考性引用标准3术语和定义 (5)3.1汽车行业的术语和定义 (5)4组织的背景环境 (6)4.1理解组织及其背景环境 (6)4.2理解相关方的需求和期望 (6)4.3确定质量管理体系的范围 (6)4.3.1确定质量管理体系的范围－补充 (6)4.3.2顾客特殊要求 (6)4.4质量管理体系及其过程 (6)4.4.14.4.1.1产品和过程的符合性 (7)4.4.1.2产品安全 (7)4.4.25领导作用 (7)5.1领导作用和承诺 (7)5.1.1总则 (7)5.1.1.1 公司责任 (8)5.1.1.2 过程有效性和效率 (8)5.1.1.3 过程拥有者 (8)5.1.2以頋客为关注焦点 (8)5.2方针 (8)5.2.1建立貭量方针 (8)5.2.2 沟通质量方针 (8)5.3组织的作用、职贵和权限 (8)5.3.1 组织的作用、职责和权限-补充 (8)5.3.2 产品要求和纠正措施的职责和权限 (8)6策划 (9)6.1风险和机遇的应对措施 (9)6.1.16.1.2.1 风险分析 (9)6.1.2.2 预防措施6.1.2.3 应急计划 (9)6.1.26.2 质量目标及其实施的策划 (9)6.2.16.2.2.1质量目标及其实施的策划-补充 (10)6.2.26.3更改的策划， (10)7支持 (10)7.1资源 (10)7.1.1总则 (10)7.1.2人员 (10)7.1.3基础设施 (10)7.1.3.1工厂、设施和设备计划 (10)7.1.4过程操作环境 (10)7.1.4.1过程操作环境－补充 (11)7.1.5监视和测量资源 (11)7.1.5.1总则 (11)7.1.5.1.1测量系统分析 (11)7.1.5.2测量可追溯性 (11)7.1.5.2.1 校准/验证记录 (11)7.1.5.3 实验室要求 (11)7.1.5.3.1 内部实验室 (11)7.1.5.3.2 外部实验室 (12)7.1.6组织知识 (12)7.2能力 (12)7.2.1 能力—补充 (12)7.2.2 能力-在职培训 (12)7.2.3 内部审核员能力7.2.4 第二方审核员能力7.3意识 (12)7.3.1意识－补充 (12)7.3.2员工激励和授权 (12)7.4沟通 (13)7.5形成文件的信息 (13)7.5.1总则 (13)7.5.1.1质量管理体系文件 (13)7.5.2编制和更新 (13)7.5.3形成文件的信息的控制 (13)7.5.3.17.5.3.27.5.3.2.1 记录保留 (13)7.5.3.2.2 工程规范 (14)8运行 (14)8.1运行策划和控制 (14)8.1.1 运行策划和控制——补充 (14)8.1.2 保密 (14)8.2产品和服务的要求 (14)8.2.1顾客沟通 (14)8.2.1.1 顾客沟通—补充 (14)8.2.2产品和服务要求的确定 (14)8.2.2.1产品和服务要求的确定—补充 (14)8.2.3产品和服务要求的评审 (14)8.2.3.18.2.3.1产品和服务要求的评审—补充 (14)8.2.3.2顾客指定的特殊特性 (14)8.2.3.3组织制造可行性 (14)8.2.3.28.2.4 产品和服务要求的更改8.3 产品和服务的设计和开发8.3.1总则8.3.1.1 产品和服务的设计和开发—补充8.3.2设计和开发策划 (16)8.3.2.1 设计和开发策划—补充 (16)8.3.2.2产品设计技能 (16)8.3.2.3 带有嵌入式软件的产品的开发 (16)8.3.3设计和开发输入 (16)8 3.3.1 产品设计输入 (16)8.3.3.2 制造过程设计输入 (17)8.3.3.3 特殊特性 (17)8.3.4设计和开发控制 (17)8.3.4.1 监视 (17)8.3.4.2 设计和开发确认 (17)8.3.4.3原型样件方案 (17)8.3.4.4产品批准过程 (18)8.3.5 设计和开发输出 (18)8.3.5.1 设计和开发输出-补充 (18)8.3.5.2 制造过程设计输出 (18)8.3.6设计和开发更改 (18)8.3.6.1 设计和开发更改-补充 (19)8.4外部提供过程、产品和服务的控制 (19)8.4.1总则 (19)8.4.1.1总则-补充 (19)8.4.1.2供应商选择过程 (19)8.4.1.3 顾客指定的供货来源 (19)8.4.2控制类型和程度 (20)8.4.2.1控制类型和程度-补充 (20)8.4.2.2法律法规要求 (20)8.4.2.3 供应商质量管理体系开发 (20)8.4.2.3.1汽车产品相关软件或带有嵌入式软件的汽车产品 (20)8.4.2.4 供应商监视 (20)8.4.2.4.1 二方审核 (20)8.4.2.5供应商开发 (21)8.4.3外部供方的信息 (21)8.4.3.1 外部供方的信息-补充 (21)8.5生产和服务提供 (21)8.5.1生产和服务提供的控制 (21)8.5.1.1控制计划 (22)8.5.1.2标准化作业-操作指导书和目视标准 (22)8.5.1.3作业准备验证 (22)8.5.1.4停机后的验证 (22)8.5.1.5全面生产维护 (22)8.5.1.6生产工装及制造、试验、检验工装和设备的管理 (23)8.5.1.7生产排程 (23)8.5.2标识和可追溯性 (23)8.5.2.1标识和可追溯性-补充 (23)8.5.3顾客或外部供方的财产 (23)8.5.4防护 (23)8.5.4.1防护-补充 (23)8.5.5交付后的活动 (24)8.5.5.1服务信息反馈 (24)8.5.5.2与顾客的服务协议 (24)8.5.6更改控制 (24)8.5.6.1更改控制－补充 (24)8.5.6.1.1过程控制的临时更改 (24)8.6产品和服务的放行 (24)8.6.1产品和服务的放行－补充 (25)8.6.2全尺寸检验和功能试验 (25)8.6.3外观项目 (25)8.6.4外部提供产品和服务符合性的验证和接收 (25)8.6.5 法律法规符合性 (25)8.6.6接收准则 (25)8.7不符合输出的控制 (25)8.7.1.1顾客的让步授权 (25)8.7.1.2不合格品控制-顾客规定的过程 (26)8.7.1.3可疑产品的控制 (26)8.7.1.4返工产品的控制 (26)8.7.1.5顾客通知 (26)8.7.1.6不合格品的处置 (26)8.7.2 (26)9绩效评价 (26)9.1监视、测量、分析和评价 (26)9.1.1总则 (26)9.1.1.1制造过程的监视和测量 (26)9.1.1.2统计工具的确定 (27)9.1.1.3统计概念的应用 (27)9.1.2顾客满意9.1.2.1顾客满意-补充 (27)9.1.3分析与评价 (27)9.1.3.1优先级 (27)9.2内部审核 (28)9.2.19.2.29.2.2.1 内部审核方案 (28)9.2.2.2质量管理体系审核 (28)9.2.2.3制造过程审核 (28)9.2.2.4产品审核 (28)9.3管理评审 (29)9.3.1总则 (29)9.3.1.1管理评审—补充 (29)9.3.2管理评审输入 (29)9. 3.2.1管理评审输入-补充 (29)9.3.3管理评审输出 (29)9.3.3.1管理评审输出－补充 (29)10改进 (29)10.1总则 (30)10.2不符合和纠正措施 (30)10.2.3问题解决 (30)10.2.4防错 (30)10.2.5保修管理体系 (30)10.2.6顾客投诉和使用现场失效试验分析 (30)10.3持续改进 (31)10.3.1持续改进—补充 (31)附录A:控制计划A.1 控制计划的阶段A.2 控制计划的要素附录B: 参考书目--汽车行业补充质量管理体系要求1. 范围本标准为下列组织规定了质量管理体系要求：a）需要证实其具有稳定提供满足顾客要求及适用法律法规要求的产品和服务的能力；b）通过体系的有效应用，包括体系改进的过程，以及保证符合顾客要求和适用的法律法规要求，旨在增强顾客满意。

大数据与商务决策硕士专业

大数据与商务决策硕士专业随着信息化和互联网技术的迅猛发展，大数据已经成为当今社会的一个重要组成部分。

在大数据时代，商务决策也必须与时俱进，利用大数据分析来指导企业的战略和经营决策。

为了满足这一需求，大数据与商务决策硕士专业应运而生。

一、专业简介大数据与商务决策硕士专业（Master of Science in Big Data and Business Analytics）旨在培养学生掌握大数据分析方法和工具，理解商务决策的关键要素，并能熟练运用大数据技术支持商务决策。

二、专业课程该专业的课程设置涵盖了数据科学、商务决策理论与实践、大数据技术与应用等多个方面。

具体课程包括但不限于以下内容：1.数据科学基础：学习数据科学的基本概念、原理和方法，包括数据采集、数据清洗、数据预处理等技术。

2.统计学与数据分析：学习统计学原理，掌握常用的统计分析方法，如回归分析、聚类分析、关联分析等。

3.商务决策理论与实践：学习商务决策的基本理论和实践方法，了解商务环境和商务决策过程中的挑战和机遇。

4.大数据技术与应用：学习大数据存储与管理技术，掌握大数据处理、分析和可视化的相关工具和算法。

5.商务智能与数据挖掘：学习商务智能和数据挖掘的原理和方法，掌握在大数据背景下的商务智能与数据挖掘的应用。

6.商务决策案例分析：通过实际案例分析，培养学生应用大数据技术支持商务决策的能力。

三、就业前景大数据与商务决策硕士专业的学生毕业后，将拥有深厚的大数据分析和商务决策理论背景，具备实际应用大数据技术支持商务决策的能力，就业前景广阔。

他们可以从事以下职业：1.数据分析师：负责企业内部数据的分析和挖掘工作，为企业提供精准的商务决策支持。

2.商务智能顾问：帮助企业建立和优化商务智能系统，提供商务决策相关的咨询和培训服务。

3.数据工程师：负责企业大数据平台的搭建和运维工作，保证大数据系统的稳定和高效运行。

4.市场分析师：通过对市场和竞争对手的数据分析，为企业提供市场趋势和竞争策略的预测和建议。

商务数据分析与应用教学大纲

商务数据分析与应用教学大纲一、课程概述本课程旨在教授商务数据分析与应用的基本理论知识和实际应用技巧，培养学生的数据分析能力和决策支持能力。

通过课程学习，学生将熟悉商务数据分析的基本概念、方法和工具，掌握常见的商务数据处理技术和应用案例，能够运用数据分析方法解决实际商务问题。

二、教学目标1.了解商务数据分析的基本概念和原理；2.掌握数据收集、清洗、整理和可视化的技术和方法；3.熟悉常见的商务数据分析工具和软件的使用；4.能够运用数据分析方法解决实际商务问题；5.具备数据驱动的思维和决策能力。

三、教学内容1.商务数据分析的概念和方法1.1商务数据分析的基本概念和应用领域1.2商务数据分析的基本方法和流程1.3商务数据分析的实施步骤和注意事项2.数据收集、清洗和整理2.1数据收集的方法与技巧2.2数据清洗的常见问题和解决方法2.3数据整理与格式转换的技术与实践3.数据可视化与报告3.1数据可视化的方法与技巧3.2常见商务数据可视化工具的使用3.3数据报告的撰写和演讲技巧4.商务数据分析工具与软件4.1 Excel在商务数据分析中的应用4.2SQL数据库的基本查询和分析4.3商务智能工具与数据挖掘软件的使用5.实际案例分析与应用5.1产品销售数据分析与策划5.2市场竞争情报分析与决策5.3客户消费行为分析与营销策略四、教学方法1.理论授课：讲解商务数据分析的基本理论和方法，介绍相关的工具和软件。

2.案例分析：通过真实的商务案例，进行数据分析和决策支持的实践演练。

3.实验操作：利用数据分析工具和软件，进行实际的商务数据处理和分析。

4.小组项目：分组进行商务数据分析的实战项目，提升团队合作和问题解决能力。

5.讨论研究：对课程中的重要概念和案例进行讨论，促进深入思考和理解。

五、考核方式1.平时表现：包括课堂参与、作业完成情况和小组项目表现等。

2.期中考试：考核对商务数据分析的基本理论和方法的掌握程度。

3.期末项目：完成一个商务数据分析实战项目，包括数据收集、清洗、整理、可视化和报告等环节。

中南财经政法大学研究生培养方案-学术型硕士-管理科学与工程(数据挖掘与商务智能).

管理科学与工程(数据挖掘与商务智能方向)研究生培养方案学院信息与安全工程学院培养类别学术型硕士一级学科名称管理科学与工程一级学科代码1201 适用年级从2016级开始适用修订时间 2016 年 6 月覆盖专业管理科学与工程(120100)基本学制学术型硕士3年；学分学术型硕士（不含留学生）：总学分≥36学分，其中学位课学分≥31学分，非学位课学分≥5学分培养目标管理科学与工程专业数据挖掘与商务智能方向的目标是培养掌握经济管理与信息技术基本理论，熟悉系统分析与设计方法，善于将定性分析与定量分析相结合，能熟练应用英语，富有开拓创新精神，并具备海量数据分析、信息系统设计、商务流程优化等领域的应用研究和综合管理工作能力，德、智、体全面发展的应用研究型与高级复合型专门人才。

科研能力及创新培养等要求1.掌握针对具体商务流程进行数学建模与优化的科研能力；2.掌握使用统计问卷调查进行实证研究的能力；3.掌握各种数据挖掘算法来研究各行业中的管理问题。

培养方式培养方式实行导师制，遵循下列原则：1．采取理论与实际相结合、系统的理论学习与科学研究相结合。

2．导师负责制与导师组集体培养相结合的方式进行培养。

3．在学习方式上，以自学为主，课题教学为辅。

导师要启发、引导、解惑、把关。

引导研究生深入思考和正确判断，培养其独立分析和解决问题的能力。

要贯彻因材施教的原则，以调动研究生学习的积极性，充分发挥其个人才能和特长。

4．加强政治思想工作，关心研究生的政治思想和道德品质修养，促进德、智、体全面发展。

覆盖专业简介研究方向名称覆盖专业简介及研究方向管理科学与工程（120100）定位于使用先进的数据挖掘算法工具来解决企事业单位中的管理问题。

能够针对企事业单位中具体的管理困境进行问题识别，并采用不同的研究方法（数学建模、统计实证分析、实验设计、案例研究等）提出改进的优化方案。

01 数据挖掘与商务智能课程设置。

国际数据管理协会_dama_数据管理知识体系指南

国际数据管理协会dama 数据管理知识体系指南1. 引言1.1 概述国际数据管理协会（DAMA）是一个专注于推动和发展数据管理领域的国际性组织。

在当今信息时代，数据已经成为企业和组织运营的重要核心资源，对于提供支持决策、创造价值以及保证合规性具有关键意义。

因此，有效的数据管理对于确保组织的成功和竞争优势至关重要。

本篇长文将介绍国际数据管理协会（DAMA）所发布的《数据管理知识体系指南》，该指南旨在为从业人员提供全面而系统的方法论，帮助其理解和应用最佳实践来进行高效的数据管理工作。

文章通过梳理该指南的大纲结构，深入探讨了其背后所包含的重要概念、原则和主要领域。

1.2 文章结构本文将按照下列顺序详细介绍国际数据管理协会（DAMA）数据管理知识体系指南：- 第2部分：介绍国际数据管理协会（DAMA），包括其简介、历史与背景以及目标与使命，旨在向读者呈现该组织在标准制定和知识传播方面的重要性。

- 第3部分：总结了数据管理知识体系指南概述，包括其定义与范围、核心原则以及主要领域和关键要素。

这一部分将帮助读者全面理解该指南所覆盖的内容和它在数据管理领域中的价值。

- 第4部分：深入解析了数据管理知识体系指南中的关键主题，包括数据治理与策略管理、数据架构与建模以及数据质量与合规性管理。

通过对各个主题进行详细阐述，读者将获得具体实践方法和应用案例，提升其对每个主题的理解和运用能力。

- 第5部分：在文章的结尾，我们将总结本文所介绍的重点观点和要点，并对国际数据管理协会（DAMA）及其指南进行评价和展望。

1.3 目的本文的目标是系统地介绍国际数据管理协会（DAMA）数据管理知识体系指南，并通过详细解读各个章节，使读者对该指南有一个全面而深入的了解。

通过阅读本文，读者将能够掌握该指南背后所传达的核心思想、理念和最佳实践，并能够将其应用到实际工作中。

我们相信，通过深入学习和理解国际数据管理协会（DAMA）数据管理知识体系指南，读者将能够提升自身的数据管理能力，并在日常工作中更好地应对数据管理挑战，为企业和组织的发展贡献力量。

DAMA-DMBOK-CDGP(数据治理专家)考试大纲

序号章节名称题型及数量分数内容
1第一章数据管理单选（3）、多选（1）5分数据管理基本概念数据管理框架
2第三章数据治理单选（2）、多选（4）10分驱动因素、目标和原则组织和管理职责
数据治理活动
实施指南、组织和文化
3第四章数据架构单选（2）、多选（4）10分业务驱动、成果和实施基本概念、活动、工具评估、组织和文化
数据架构评估指标
4第五章数据建模设计题（1）10分模型设计概念及目标数据建模方法
数据模型治理
数据模型评估指标
5第七章数据安全论述题（1）10分驱动因素、目标和原则基本概念、活动
数据安全评估指标
数据安全治理
6第十章主数据与参考数据论述题（1）10分驱动因素、目标和原则基本概念、活动、实施主数据组织和文化变革参考数据和主数据治理
7第十一章数据仓库与商业智能设计题（1）10分业务驱动、目标和原则基本概念
实施活动
技术和工具
8第十二章元数据论述题（1）10分业务驱动、目标和原则基本概念
活动、工具和技术
治理和评估指标
9第十三章数据质量论述题（1）10分驱动因素、目标和原则基本概念
数据治理活动、技术数据质量评估指标
10第十四章大数据和数据科学单选（2）、多选（4）10分业务驱动和原则基本概念
活动
工具和技术
11第十五章数据成熟度单选（1）、多选（2）5分驱动因素、目标和原则活动
指南
实施。

大数据分析理论和技术（全文）

大数据分析理论和技术（全文）大数据分析理论和技术（全文）胡经国本文作者的话：本全文由已在百度文库发表的本文3篇连载文档汇集而成。

特此说明。

一、大数据分析基本方法从所周知，对于大数据最重要的是现实大数据分析。

只有通过数据分析，才能获取有价值的信息。

越来越多的应用涉及到大数据，而且又都显示了大数据不断增长的复杂性。

所以在大数据领域，大数据分析方法就显得尤为重要。

可以说，大数据分析方法是确保数据分析最终信息或结果是否具有价值的决定性因素。

那么，大数据分析方法有哪些呢？下面简要介绍大数据分析的五个基本方法。

1、数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法（Data Mining Algorithms）。

各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式，才能更加科学地呈现出数据本身具备的特点。

也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能够深入数据内部，挖掘出公认的价值。

另外一个方面，也正是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速地处理大数据。

如果一个算法要花上好几年才能得出结论，那么大数据的价值也就无从说起了。

数据可视化是给人看的，而数据挖掘则是给机器看的。

集群、分割、孤立点分析，还有其他的算法，让我们深入数据内部，挖掘价值。

这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

2、预测性分析大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析（Predictive Analytic ）。

从大数据中挖掘出特点，通过科学地建立模型，之后通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

数据挖掘可以让分析员更好地理解数据；而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

因此，具备预测性分析能力（Predictive Analytic Capabilities）对于预测性分析十分重要。

3、数据质量和数据管理大数据分析离不开数据质量和数据管理（Data Quality and Master Data Management）。

《商务大数据分析》课程教学大纲

《商务大数据分析》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：18100103课程名称：商务大数据分析英文名称：Business Big Data Analysis课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象:数据科学与大数据技术考核方式：考试先修课程：概率论与数理统计二、课程简介《商务大数据分析》是综合了机器学习、统计和数据库的一门现代计算机技术，旨在发现海量数据中的模型与模式，具有巨大的应用前景。

在很多重要的领域，大数据挖掘和分析都发挥着积极的作用。

因此这门课程是数据科学与大数据技术及相关专业的重要课程之一。

本课程的主要内容包括：数据挖掘基础、MATLAB数据分析工具箱简介、数据探索、数据预处理、挖掘建模等。

Business Big Data Analysis is a modern computer technology that combines machine learning, statistics and databases, aiming to discover models and patterns in large amounts of data. Big data mining and analytics play an active role in many important areas. Therefore, this course is one of the most important courses in data science and big data technology and related majors.The main contents of this course include: data mining foundation, introduction of MATLAB data analysis toolbox, data exploration, data pre-processing, mining modeling, etc.三、课程性质与教学目的本课程是数据科学与大数据技术专业任选课程，通过本课程的学习使学生掌握数据挖掘的基本概念，了解数据挖掘的定义和功能以及实现数据挖掘的主要步骤和具体实现方法，初步掌握数据挖掘的算法。

商务数据分析与应用课程大纲

商务数据分析与应用课程大纲一、课程简介商务数据分析与应用课程旨在帮助学生掌握现代商务数据分析的基本理论和实践技能，培养学生对商业数据的敏感性和洞察力，从而为未来的商务决策提供可靠支持。

二、课程目标1. 理解商务数据分析的基本概念和技术；2. 掌握数据收集、整理、分析和可视化的方法；3. 学会运用各种商务数据分析工具，如Excel、Python等；4. 能够利用数据分析为企业决策提供有效支持。

三、课程大纲1. 基础概念- 商务数据分析的定义与意义- 商务数据分析的基本流程2. 数据收集与整理- 数据收集方法及工具- 数据清洗与预处理技术3. 数据分析技术- 描述性统计分析- 探索性数据分析- 预测性数据分析- 假设检验与推断统计4. 数据可视化- 可视化基础知识- 常用可视化工具介绍- 数据图表设计与呈现技巧5. 商务数据分析工具应用- Excel在商务数据分析中的应用- Python在商务数据分析中的应用6. 商务数据分析案例研究- 实际商务案例分析- 数据分析方法与结果解读四、教学方式1. 理论讲授2. 实践操作3. 课堂案例分析4. 小组讨论与展示五、考核方式1. 课堂表现：占比20%2. 作业与实验报告：占比30%3. 期末考试：占比50%六、参考教材1. 商务数据分析与应用，作者：XXX2. 数据分析入门，作者：XXX以上为商务数据分析与应用课程大纲，希望通过本课程的学习，学生能够掌握商务数据分析的基本技能，为未来的商务决策提供有力支撑。

祝各位学习顺利！。

大数据分析系统项目方案

大数据分析系统项目方案目录一、项目概述 (3)1.1 项目背景 (4)1.2 项目目标 (5)1.3 项目范围 (5)二、需求分析 (7)2.1 数据源分析 (8)2.2 数据处理需求 (9)2.3 分析功能需求 (10)2.4 系统性能需求 (12)三、技术选型 (13)3.1 大数据平台选择 (14)3.2 数据处理工具选择 (16)3.3 数据分析算法选择 (17)3.4 系统架构选择 (18)四、项目实施计划 (20)五、项目风险管理 (21)5.1 技术风险 (22)5.2 运营风险 (23)5.3 法律风险 (25)六、项目预算 (26)6.1 人力成本 (27)6.2 物资成本 (29)6.3 其他成本 (30)七、项目收益预测 (31)7.1 数据增值收益 (33)7.2 业务提升收益 (34)7.3 资金回报收益 (35)八、项目评估与监控 (36)8.1 项目评估指标 (37)8.2 项目进度监控 (38)8.3 项目质量监控 (39)8.4 项目风险监控 (41)九、项目沟通与协作 (42)9.1 内部沟通机制 (43)9.2 外部协作机制 (44)十、项目总结与展望 (46)10.1 项目成果总结 (47)10.2 项目经验教训 (48)10.3 项目未来展望 (50)一、项目概述随着信息技术的快速发展，大数据分析逐渐成为现代企业不可或缺的核心竞争力。

本项目旨在构建一个高效、稳定、智能化的大数据分析系统，为企业提供全方位的数据支持，助力企业决策更加科学、精准。

本项目的核心目标是实现数据采集、存储、处理和分析的全流程管理，充分挖掘数据的潜在价值，为企业提供有价值的洞察和解决方案。

通过本项目，企业可以更好地了解市场趋势、优化业务流程、提高运营效率，从而在激烈的市场竞争中保持领先地位。

数据采集：实现多种数据源的数据采集，包括企业内部数据、外部数据等，确保数据的全面性和准确性。

数据存储：构建高效的数据存储方案，确保海量数据的安全存储和快速访问。

研究会章程

浙江理工大学科技与艺术学院大学生中国特色社会主义理论学习研究会章程目录第一章总则 (2)第二章会员制度 (3)第三章组织机构 (4)第四章导师制 (7)第五章活动 (7)第六章考核制度 (8)第七章例会制度 (8)第八章人事任免制度 (9)第九章财务 (9)第十章附录 (9)第一章总则社团名称：浙江理工大学科技与艺术学院大学生中国特色社会主义理论学习研究会中国特色社会主义理论研究会（以下简称研究会）；社团性质：在院党总支的领导下，由院团委主管成立并发展的一个以学习并促进中国特色社会主义理论体系研究为己任的学生政治性学术团体。

第一条：研究会作为一种加强中国特色社会主义理论体系学习的新方式，是响应时代号召、倡导理论学习、深化社团改革的产物，也是做好“青年马克思主义者培养工程”的重要载体。

第二条：研究会以马克思列宁主义、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系（包括邓小平理论、“三个代表”重要思想以及科学发展观等重大战略思想在内的科学理论体系）为指导研究会的指导思想。

第三条：研究会的宗旨是“坚定理想信念，坚持理论联系实际，推进素质教育”。

高举中国特色社会主义伟大旗帜，坚持不懈地用中国特色社会主义理论体系武装头脑，坚定跟党走中国特色社会主义道路的信念，把学习和掌握中国特色社会主义理论体系，与把握我国社会主义初级阶段基本国情和当前发展得阶段性特征结合起来，加深对科学发展观科学内涵、精神实质和根本要求的理解，不断增强贯彻落实科学发展观的自觉性和坚定性；与深入了解改革开放的伟大实践结合起来，深刻认识改革开放的历史进程、光辉成就和宝贵经验，不断坚定推进改革开放的决心和信心；与弘扬爱国主义精结合起来，坚持爱国主义与社会主义的高度统一，把强烈的爱国热情转化为推动中国特色社会主义伟大事业的实际行动。

坚持用马克思主义的立场、观点和方法，认真学习、深入研究、积极传播中国特色社会主义理论体系，努力提高同学们的政治水平、思想水平和理论水平，为全面建设小康社会和实现共产主义崇高理想作出贡献。

自动化系攻读工学硕士学位(数据科学与工程)

自动化系攻读工学硕士学位（数据科学与工程）研究生培养方案（适用于2018级硕士生）一、适用学科、专业：控制科学与工程（一级学科，工学门类，学科代码：0811）●控制理论与控制工程（二级学科、专业，工学门类，学科代码：081101）●模式识别与智能系统（二级学科、专业，工学门类，学科代码：081104）●检测技术与自动化装置（二级学科、专业，工学门类，学科代码：081102）●系统工程（二级学科、专业，工学门类，学科代码：081103）●企业信息化系统与工程（二级学科、专业，工学门类，学科代码：081106）●导航、制导与控制（二级学科、专业，工学门类，学科代码：081105）●生物信息学（二级学科、专业，工学门类，学科代码：081107）数据科学与工程工学硕士学位是应大数据时代产业经济、商务管理、政府决策、社会运行等模式变革而诞生的新的学术型硕士学位。

它以信息科学与技术为基础，以计算机技术、软件工程、控制工程、电子与通信工程、工业工程、物流工程、交通运输工程、安全工程、机械工程等为主要适用领域，也可用于公共管理（MPA）、工商管理（MBA）、教育（MEA）、金融、应用统计、生物医药、税务、国际商务、保险、资产评估、警务、应用心理、新闻与传播、出版、文物与博物馆、城市规划、林业、旅游管理、图书情报等专业新型交叉人才培养。

本培养方案适用于攻读工学硕士学位（数据科学与工程）研究生。

二、培养目标本学科培养从事控制科学理论研究，控制工程领域内各种控制技术与方法研究，控制系统开发与设计等方面的各类专门人才。

培养学生掌握控制理论、先进控制系统与技术、工业控制、信息获取与检测技术、计算机技术、系统工程、导航制导与控制、人工智能与模式识别、生物信息处理、系统建模与仿真，大数据分析和管理等方面坚实的基础理论和系统深入的专业知识。

数据科学与工程工学硕士学位主要培养了解本学科最新研究成果和发展动向，能用一门外国语熟练阅读专业资料及撰写科技论文，成为控制科学与工程学科，在数据科学等学科方向具有较强的解决实际问题的能力、良好的职业素养和发展潜力，具有从事科学研究和独立担负专门技术工作的能力的高层次科研、应用结合的专门人才。

MBA联合会章程

MBA联合会章程第一章总则第一条【名称】本组织名称为MBA联合会（以下简称“本会”）。

第二条【宗旨】本会是一个由MBA学员和毕业生组成的非营利性组织，旨在促进MBA学员之间的交流、学术合作和职业发展，并为会员提供全方位的支持和服务。

第三条【地点】本会的注册地为____（具体地点），但会员组织和活动可以遍布全国。

第四条【性质】本会是一个独立的、自愿组成的、以会员为中心的非政府、非党派组织。

第五条【活动范围】本会的活动范围主要包括但不限于：组织学术研讨、举办职业发展活动、开展社会公益项目、促进会员之间的交流和合作等。

第二章会员权益和义务第六条【会员资格】凡是具有MBA学历的个人均可申请成为本会会员，需经本会理事会审批并支付会员费后方可获得会员资格。

第七条【会员权益】会员享有以下权益：1.参与本会组织的各类活动，包括学术研讨、职业发展讲座、社会公益项目等；2.获得本会提供的各类资源和服务，包括职业指导、人脉推荐、实习就业机会等；3.参与本会的管理和决策，具有选举和被选举权利，能够参与各类决策会议并对本会事务提出建议。

第八条【会员义务】所有会员都有以下义务：1.遵守本会章程和各项规定，尊重本会的决策和管理；2.积极参与本会组织的各项活动，并为活动的顺利进行提供支持和帮助；3.维护本会的形象和声誉，不得从事损害本会利益的行为；4.定期缴纳会员费用，并及时更新个人信息。

第三章理事会和管理机构第九条【理事会】本会设立理事会，是本会的最高决策机构，负责制定本会的发展战略和运营规划，并对本会的重大决策事项进行审议和决策。

第十条【理事选举】理事会成员由会员大会选举产生，任期为两年，可连任一届。

第十一条【管理机构】本会设立秘书处和各个专业委员会，负责协调本会的日常工作和活动，秘书处由秘书长领导，各个专业委员会由会员自愿组成。

第十二条【会员大会】会员大会是本会的最高权力机构，每年至少召开一次，议题包括但不限于理事选举、章程修改、重大决策等。

武汉大学管工、情报培养方案

管理科学与工程专业攻读硕士学位研究生培养方案一、培养目标本专业培养具高素质的高层次管理科学与工程专业人才，具体要求如下：1.热爱祖国，具有正确的人生观、价值观，有良好的道德情操。

2.勤奋学习，学风端正，具有较强的事业心、责任感。

3.掌握管理科学与工程学科坚实的基础理论和系统的专门知识，具有独立从事科学研究、教学工作或专业技术工作和管理工作的能力。

4.掌握一门外语，能比较熟练的阅读本专业的文献资料，有一定的听说写能力。

5.身心健康。

二、研究方向1.信息系统理论与方法主要研究信息系统开发方法论、信息系统支撑技术、信息系统规划、信息系统建模、信息系统集成、信息系统项目管理等。

2.管理信息系统主要研究信息系统开发、信息系统应用、信息系统运维、信息技术与个人、信息技术与团队、信息技术与组织、信息技术与市场、信息技术与社会等。

3.信息管理与知识管理主要研究信息的交流传递、信息获取、信息组织、信息检索、信息计量、信息分析、信息服务、信息资源开发与利用，知识资本管理、知识管理流程、知识管理技术、知识管理的组织行为、知识管理的实施和评价，知识管理的应用等。

4.供应链与物流管理主要研究供应链与物流的作业流程管理、供应链与物流管理系统的规划与控制、电子商务下的供应链与物流管理、第三方物流及物流信息系统等。

5.管理优化与决策支持主要研究管理建模、管理优化技术，智能决策支持系统、基于数据仓库的决策支持系统、综合决策支持系统，模型库及其管理系统、知识发现方法和知识库系统等。

6.商务智能主要研究数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、文本挖掘和Web挖掘、社交网络和云计算等商务智能技术、商务智能系统、商务智能应用、竞争情报等。

7.竞争战略主要研究竞争力分析、产业环境分析、产业结构分析、行业和竞争对手分析、价值链分析、竞争战略决策等。

8.项目管理主要研究项目决策、计划、实施、评估等项目全寿命期管理，项目综合管理、项目范围管理、项目时间管理、项目成本管理、项目质量管理、项目人力资源管理、项目沟通管理、项目风险管理、项目采购管理和IT项目管理等。