商务智能与数据科学
商务智能与数据科学就业方向
商务智能与数据科学就业方向随着信息技术的飞速发展，商务智能和数据科学逐渐成为了热门的就业方向。
商务智能和数据科学的融合为企业提供了更加高效和智能的决策支持，也为从事相关工作的人员带来了广阔的就业机会。
商务智能是指利用先进的技术手段和方法，对企业内外部的数据进行采集、整理、分析和挖掘，从而帮助企业进行决策和管理的一种智能化系统。
商务智能的应用领域非常广泛，涉及市场营销、供应链管理、客户关系管理等多个方面。
因此，具备商务智能技能的人才非常受企业欢迎。
数据科学是指通过对数据进行分析和挖掘，发现其中潜在的规律、趋势和价值，从而为企业提供决策支持的一门学科。
数据科学涉及统计学、机器学习、数据挖掘等多个领域，需要具备扎实的数学和统计基础，以及良好的编程能力。
在大数据时代，数据科学的应用范围越来越广泛，从金融、医疗到交通、物流等各个行业都需要数据科学家来提供专业的数据分析和建模服务。
商务智能和数据科学的融合为企业带来了更加智能化和高效的决策支持。
通过对海量数据的分析和挖掘，企业可以更好地了解市场需求、产品销售情况、客户行为等信息，从而优化企业的经营策略和决策。
商务智能和数据科学的应用不仅可以提高企业的竞争力，还可以降低企业的成本和风险，提高企业的效率和利润。
商务智能和数据科学的就业前景非常广阔。
随着大数据时代的到来，越来越多的企业意识到了数据的重要性，对具备商务智能和数据科学能力的人才需求量也越来越大。
无论是大型企业还是初创公司，都需要商务智能和数据科学的专业人才来帮助他们进行数据分析和决策支持。
商务智能与数据科学的岗位多样性也是其就业方向的一大特点。
从数据分析师、商业分析师到数据工程师、数据科学家，不同的岗位需要不同的技能和专业知识。
因此，对于从事商务智能和数据科学工作的人来说，不仅需要具备扎实的专业知识，还需要不断学习和提升自己的技能，以适应不断变化的市场需求。
在选择商务智能与数据科学就业方向时，个人的兴趣和职业规划非常重要。
商务智能系统的组成
商务智能系统的组成商务智能系统（Business Intelligence System）是指基于计算机技术和数据分析方法，为企业决策者提供支持和帮助的一种信息系统。
商务智能系统的组成包括数据仓库、数据挖掘、报表分析和可视化等多个模块，下面将分别介绍这些模块的作用和功能。
1. 数据仓库数据仓库是商务智能系统的核心组成部分，它用于存储和管理企业的各类数据。
数据仓库通过将来自不同数据源的数据进行抽取、清洗和转换，将其整合成一个统一的、一致性高的数据集合。
通过数据仓库，企业可以从多个维度进行数据分析，为决策者提供全面、准确的数据支持。
2. 数据挖掘数据挖掘是商务智能系统中的另一个重要模块，它通过应用各种数据分析算法和模型，从海量数据中发现隐藏的、有价值的信息和规律。
数据挖掘可以帮助企业发现市场趋势、消费者行为模式、产品特征等，为企业决策提供科学依据。
3. 报表分析报表分析是商务智能系统中的一种常见功能，它通过对企业数据进行整理、加工和统计，生成各类报表和分析结果。
通过报表分析，企业可以直观地了解业务状况、销售情况、财务状况等，帮助决策者及时掌握企业的运营情况，并做出相应的决策。
4. 可视化可视化是商务智能系统中的一种数据展示方式，通过图表、图形、仪表盘等形式将数据呈现给用户。
可视化可以帮助决策者更直观地理解数据，发现数据之间的关系和规律。
通过可视化，企业可以快速准确地获取信息，做出更有针对性的决策。
5. 预测分析预测分析是商务智能系统中的一种高级分析功能，它通过对历史数据进行分析和建模，预测未来的趋势和可能的结果。
预测分析可以帮助企业预测市场需求、产品销售、财务状况等，为企业决策提供参考和支持。
6. 实时监控实时监控是商务智能系统中的一种重要功能，它通过对实时数据的采集、处理和分析，及时监控企业的运营情况。
实时监控可以帮助决策者发现异常情况和潜在风险，及时采取措施，保障企业的正常运营。
7. 用户查询与交互商务智能系统还提供了用户查询与交互功能，允许用户根据需要自定义查询和分析，获取所需的信息。
商务数据分析与应用专业的发展现状与趋势研究
商务数据分析与应用专业的发展现状与趋势研究一、引言随着企业信息化的飞速发展，商务数据分析与应用已成为企业发展和决策的重要手段。
商务数据分析与应用专业的发展也备受关注，成为众多大学和学院推出的热门专业之一。
本文将从专业发展现状、应用趋势、就业前景等方面展开研究，力图深入探讨商务数据分析与应用专业的现状与未来发展趋势。
1. 对商务数据分析与应用专业的定义商务数据分析与应用专业是以商务数据管理和分析为主要内容的学科，其教学内容包括商务数据分析、商务信息系统、商务模型等。
学生在学习过程中将掌握数据挖掘、商务预测、商务智能等技术，能够运用计算机技术对商务数据进行深度分析和应用，为企业的决策提供支持。
2. 专业设置情况随着信息化时代的到来，商务数据分析与应用专业日益受到学生和企业的重视。
各类高校纷纷推出商务数据分析与应用专业，为学生提供更多的就业机会和发展空间。
除了数据分析相关的课程外，该专业还培养学生的商务管理能力和信息技术应用能力，全面提高学生的综合素质。
3. 专业教学模式商务数据分析与应用专业的教学模式以理论和实践相结合为主要特点。
课程设置上既有数据分析相关的理论课程，也有项目实践和实训环节，以培养学生的分析能力和实际操作能力。
学生在校期间会有大量的实习和实践机会，能够更好地将理论知识与实际应用相结合。
1. 数据科学的兴起随着大数据时代的到来，数据科学逐渐成为商务数据分析与应用专业的热门方向。
数据科学不仅需要掌握数据分析相关的技术，还需要具备商务智能和商务预测等方面的知识，能够为企业提供更多的商务决策支持。
2. 云计算与大数据商务数据分析与应用专业在教学内容中也逐渐融入了云计算和大数据相关的知识。
学生需要了解云计算和大数据的基本原理和应用技术，能够以更高效的方式对商务数据进行管理和分析，为企业提供更多的价值。
3. 商务智能与人工智能商务智能和人工智能已成为商务数据分析与应用专业的热门技术方向。
学生需要了解商务智能和人工智能的基本原理和应用场景，能够借助人工智能技术提高商务数据分析的效率和精度。
BI系统简介
ROLAP表示基于关系数据库的OLAP实现（Relational OLAP）。以关系数据库为核心，以关系型结构进行多维数据的表示和存储。ROLAP将多维数据库的多维结构划分为两类表：一类是事实表，用来存储数据和维关键字；另一类是维表，即对每个维至少使用一个表来存放维的层次、成员类别等维的描述信息。维表和事实表通过主关键字和外关键字联系在一起,形成了“星型模式”。对于层次复杂的维，为避免冗余数据占用过大的存储空间，可以使用多个表来描述，这种星型模式的扩展称为“雪花模式”。
分析功能
关联/限定 关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性，即一个事件发生的同时，另一个事件也经常发生。关联分析的重点在于快速发现那些有实用价值的关联发生的事件。其主要依据是，事件发生的概率和条件概率应该符合一定的统计意义。D系统把这种关联的分析设计成按钮的形式，通过选择有/无关联，同时/相反的关联。对于结构化的数据，以客户的购买习惯数据为例，利用D系统的关联分析，可以发现客户的关联购买需要。例如，一个开设储蓄账户的客户很可能同时进行债券交易和股票交易。利用这种知识可以采取积极的营销策略，扩展客户购买的产品范围，吸引更多的客户。
数据输出功能
打印统计列表和图表画面等，可将统计分析好的数据输出给其他的应用程序使用，或者以HTML格式保存。
定型处理
所需要的输出被显示出来时，进行定型登录，可以自动生成定型处理按钮。以后，只需按此按钮，即使很复杂的操作，也都可以将所要的列表、视图和图表显示出来。
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。
商务大数据就业方向
江西省高校高水平田径队伍现状调查与分析
周美芳;程其练;郭晓琴;雷巍;邹木根;周宝芽
【期刊名称】《金融教育研究》
【年(卷),期】2009(000)006
【摘要】采用问卷调查等研究方法对江西省高校高水平田径队教练员与运动员队伍的现状进行调查研究。
结果表明:江西省高校高水平田径队缺乏高等级别运动员;大部分运动员开始参加田径基础训练的年龄偏晚3岁左右;"一条龙"课余训练体系尚未形成;教练员数量能满足工作需要,但年龄结构不合理,出现断层现象;教练员学历中等尚可,但专项运动技术、运动经历和比赛经验很有限;教练员的任用缺乏竞争上岗和奖罚机制;专职教练员比例很小;大部分教练员的科研水平还有待提高。
针对这一现状提出拓宽生源渠道,突出自身后备人才队伍的培养;优化教练员队伍,提高教练员业务水平等相应的对策,旨在优化江西省高校高水平田径队伍。
【总页数】4页(P154-157)
【作者】周美芳;程其练;郭晓琴;雷巍;邹木根;周宝芽
【作者单位】江西师范大学体育学院;南昌师专体育系
【正文语种】中文
【中图分类】G82
【相关文献】
1.山西省普通高校高水平田径运动员现状调查与分析 [J], 褚楠
2.山东省高校高水平田径运动员改项训练的现状调查与分析 [J], 张雷;张少华
3.江西省高校高水平运动队田径教练员队伍现状调查研究 [J], 刘晓英;邓晶
4.江西省普通高校高水平田径运动员文化学习管理现状调查与对策研究 [J], 王士明;郭晓琴;麻晓芒
5.江西省少儿体校田径教练员队伍现状调查与分析 [J], 卞正荣;冯亮;曲峰
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《商务智能》课程大纲
《商务智能》教学大纲一、课程设计的背景与目的大数据时代，数据分析无处不在，商场竞争离不开数据决策。
商务智能技术与方法是大数据分析的核心，也是商务决策分析的基础。
本课程是数据科学与大数据技术系列课程之一，强调理论和工程技术应用相结合，学生通过学习该课程后，可以学会商务智能、数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据可视化等专业术语，掌握数据仓库、联机分析处理、数据挖掘等专业应用技术。
通过本课程学习，学生可以通过专业应用软件对数据进行深层次加工获得有实际应用的有价值信息，增强学生对信息管理的深层次认识。
二、教学目标与课程收获商务智能的实质是从数据中有效地提取信息，为管理者的决策和企业战略开发提供信息支持。
商务智能系统是指运用数据仓库、联机分析和数据挖掘技术来处理和分析商业数据，针对不同的领域提供不同的应用解决方案，协助用户解决商务活动中的复杂问题，从而帮助决策者面对商务环境的快速变化而做出敏捷反应和合理商业决策的管理系统。
三、培训对象具备一定数据库技术和管理知识的学生或企业白领，尤其是产品、市场、财务、研发、供应等部门的决策分析人员。
四、培训学时18小时五、教学内容与要求第一单元：商务智能概述（1小时）【教学内容】商务智能的产生背景，商务智能的基本概念，商务智能的应用范围，商务智能的应用价值，商务智能的体系结构，商务智能的主要功能，商务智能的核心技术，商务智能模型建立，商务智能的应用。
【教学重点及难点】商务智能的基本概念、商务智能技术的发展、商务智能技术、商务智能的体系结构。
【基本要求】了解商务智能项目的应用，商务智能技术的发展，商务智能的应用范围和应用价值等，理解商务智能的核心技术，实现商务智能的工具、技术路线的选择，掌握商务智能的相关基本概念，商务智能的主要功能、商务智能模型建立，商务智能架构，商务智能的项目实施过程。
第二单元：数据仓库（2小时）【教学内容】数据仓库概念与特征，数据仓库开发模型，数据仓库规划与分析，ETL概述，元数据，商业数据维度化分析，工具简介。
北京理工大学与英国瑞丁大学合作举办信息科学硕士学位教育项目
北京理工大学与英国瑞丁大学合作举办信息科学硕士学位教育项目学校介绍北京理工大学创办于1940年，前身是诞生于延安的“自然科学院”，是中国共产党创办的第一所理工科高校，是新中国成立以来国家历批次重点建设的大学，首批设立研究生院，首批进入国家“211工程”和“985工程”建设行列，现隶属于工业和信息化部。
历经多年发展，学校已在学科专业、师资队伍、人才培养、科学研究等方面位居中国研究型大学前列，跻身于国内一流理工科大学。
2012年，学校首次进入在全球具有广泛影响力的英国QS世界大学排名“亚洲大学100强”和“世界大学500强”，在入选的19所中国高校中名列第13位。
瑞丁大学University of Reading 地处温暖的英格兰东南部泰晤士河谷中心地区，伦敦西部40英里处，距伦敦希思罗国际机场15英里，英国著名的硅谷所在地。
瑞丁大学，始建于1892年，由牛津大学创办，1926年获得皇家授权正式成为一所集研究和教学于一体的综合类大学。
2006年，根据英国高校研究能力和教学质量排名，瑞丁大学全英名列前15名，并跻身《泰晤士报》全球大学排名200强。
瑞丁大学有教职员工近4000名，其中从事教学研究人员共计1900余人。
学校有本科生约1.5万名，硕士及博士研究生4300多名，现有来自130多个不同国家的学生在校学习。
项目介绍：名称、概论、特色优势北京理工大学与瑞丁大学积极利用两校优质教学资源，强强联手举办信息管理硕士学位班。
通过学科交叉，结合互联网技术与金融、管理、软件工程等先进学科知识，培养熟练掌握互联网金融知识的高级复合型人才。
互联网金融专业方向提供全球一流的信息管理和互联网金融专业教育，提供给学生现代互联网金融所要求的职业知识与技能。
通过与互联网金融实践相关的面授课程和毕业设计（论文），提高学生毕业后的职业前景。
★不出国门享受世界顶级教育资源，获世界名校信息科学硕士学位。
★获瑞丁大学学位证书，受中国教育部与中国留学服务中心认证。
商业智能应用于财务部工作：优化流程,提高效率
商业智能应用于财务部工作：优化流程，提高效率商业智能应用于财务部工作：优化流程，提高效率2023年，商业智能已成为财务部门工作的重要利器。
通过各种智能算法的应用，商业智能可以从大量数据中发掘出有用的信息，为财务决策提供重要参考。
一、商业智能在财务管理中的应用财务工作需要大量的数据支撑，例如收入、支出、利润、资产负债表等等。
而商业智能可以通过数据挖掘和分析，快速提取有效信息，加快财务决策速度。
1. 数据分析优化预算管理商业智能可以对公司历史数据的分析，帮助管理人员改进预算管理。
预算模型可以自动化处理决策和分析，同时将数据整合到一个平台上，方便管理人员进行高效决策。
此外，可以使用数据挖掘算法来辅助管理人员发现可降低费用的机会。
2. 数据科学分析支持财务分析商业智能通过分析历史数据和现状，预测和建立决策模型。
基于这些模型，管理人员可以通过预测未来的财务情况，制定更准确的财务计划。
同时，可以发挥数据科学的优势，使用机器学习算法来识别潜在客户、预测价格波动等等。
3. 自动化处理财务信息商业智能可以通过自动化处理大量财务信息，减少人工错误，提高工作效率和精确度。
财务数据分析并小范围放大分析报告，将数据筛选和报告自动化处理，不仅显著提高工作效率，还降低了数据分析风险，同时缩短了决策制定时间。
二、引入商业智能的步骤探讨引入商业智能对于传统财务部门而言是一项重要的挑战。
在引入商业智能方案时，需要考虑以下因素：1. 队伍建设商业智能应用于财务部门，需要专业人士进行系统开发、数据分析等所有的环节。
因此，筛选、雇用和培训具备这种技能和知识的人才就显得尤为重要。
2. 数据质量商业智能需要大量的数据支撑，但是这样的数据必须是正确的。
因此，数据质量一定要得到高度重视。
必须将数据来源和来源的可靠性进行分析，并确保数据保护和安全，防止数据泄露和错误发生。
3. 财务数字模型实施商业智能的引入始终依赖于正确的财务数字模型。
正确设置数字模型，可以更好地满足财务分析的需求，同时也能提高财务决策的精度和质量。
商业智能(BusinessIntelligence)介绍090804
商业智能（BusinessIntelligence）介绍前言2007年3月，甲骨文以33亿美元价格收购企业绩效管理软件厂商Hyperion(海波龙)，同年4月，BusinessObjects宣布收购Cartesis，BusinessObjects公司需要支付的总交易金额为2.25亿欧元(约合3亿美元)现金。
10月8日，德国软件巨头SAP周日表示，将以48亿欧元(约合68亿美元)现金收购法国商业智能软件开发商博奥杰(BusinessObjects)。
商业智能并购金额如此巨大，显示必须有相应的市场规模，BI公司才会拥有如此市值。
昂贵的商业智能分析软件，必然伴随着商业智能分析项目的高额软件使用许可费用和实施成本，这还不包括项目实施潜在的失败风险！最重要的，商业智能看似日益普及，中小企业是否可以从中受益？什么是商业智能呢？先让我们来看看有关权威机构是如何对商业智能定义的！第一部分权威机构对商业智能的定义GartnerGroup--（全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司。
其研究范围覆盖全部IT产业，就IT的研究、发展、评估、应用、市场等领域，为客户提供客观、公正的论证报告及市场调研报告，协助客户进行市场分析、技术选择、项目论证、投资决策）l商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。
2商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。
IDC--（是IDG（国际数据集团）旗下子公司，全球著名的信息技术、电信行业和消费科技市场咨询、顾问和活动服务专业提供商）l商业智能是一组软件工具的集合：（1）终端用户查询和报告工具：专门用来支持初级用户的原始数据访问，不包括适用于专业人士的成品报告生成工具（2）OLAP工具：提供多维数据管理环境，其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。
OLAP也被称为多维分析（3）数据挖掘（DataMining）软件：使用诸如神经网络、规则归纳等技术，用来发现数据之间的关系，做出基于数据的推断。
商务数据分析与应用专业的发展现状与趋势研究
商务数据分析与应用专业的发展现状与趋势研究1. 引言1.1 研究背景商务数据分析与应用专业的发展现状与趋势研究引言随着互联网和大数据技术的飞速发展，商务数据分析与应用专业逐渐成为当今最热门的就业方向之一。
商务数据分析与应用专业旨在培养具备商务思维和数据分析能力的专业人才，能够利用大数据技术和工具进行商务决策分析和应用。
当前，各行各业对于数据分析人才的需求越来越大，商务数据分析与应用专业的发展也受到了广泛关注。
在这样的背景下，对商务数据分析与应用专业的发展现状和趋势进行深入研究，对于了解该专业的未来走向和就业前景具有重要意义。
本篇文章旨在探讨商务数据分析与应用专业的定义、发展现状、发展趋势、就业前景和未来发展方向，以期为该专业的教育和培养提供一定的参考和借鉴。
1.2 研究目的研究目的是深入探讨商务数据分析与应用专业在当前社会环境下的发展状况，并分析该专业所面临的各种挑战和机遇。
通过对该专业的定义、现状和趋势进行研究，旨在为相关专业教育和培训提供参考和建议，为相关行业人才需求和就业方向提供指导。
具体来说，本研究将重点分析商务数据分析与应用专业的定义、培养目标和课程设置，以了解该专业在不同机构和学校的发展情况。
结合国内外相关数据和案例，探讨商务数据分析与应用专业的发展现状，了解该专业在实际应用中所取得的成就和进展。
本研究还将展望未来商务数据分析与应用专业的发展趋势，分析该专业在数字化时代的发展前景和发展方向。
通过以上研究，旨在为商务数据分析与应用专业的发展提供有益的参考和借鉴。
2. 正文2.1 商务数据分析与应用专业的定义商务数据分析与应用专业是指以商务数据为研究对象，运用数据科学、统计学、计算机科学等方法和技术，对商务活动中的数据进行收集、清洗、分析和应用的学科方向。
该专业旨在培养具备商务领域知识和数据分析能力的人才，能够通过对商务数据的挖掘和分析，为企业决策提供科学依据，推动企业发展。
商务数据分析与应用专业涵盖了数据挖掘、数据可视化、商务智能、商务统计学等领域，结合商务管理、市场营销、金融等领域知识，致力于从数据中发现商机、提高企业运营效率、优化商务决策，并实现商务活动的智能化和精细化管理。
高考志愿填报建议大学专业解析--商务智能
商务智能一、专业介绍1、学科简介：商务智能属于自设专业（自设专业是指在教育部专业目录中没有，而学校根据自己的特点和社会发展的需要设立的专业），属于管理科学与工程或工商管理一级学科下的二级学科，不同院校所属一级学科有所不同。
商务智能，又称商业智能。
商务智能包括一系列基于先进管理理念、决策理论与最新信息技术的方法与综合技术，以及应用这些方法与技术收集、处理、分析组织或企业的数据，并将其转化为知识，帮助其做出及时准确的决策。
商务智能系统是管理信息系统（MIS）吸收最新IT技术在先进管理理念指导下的扩展，与工商管理、统计、计算机应用等领域关系密切。
以下研究方向与考试科目以西南财经大学为例：2、研究方向：(01)金融智能(02)市场智能(03)分布式智能决策3、考试科目：(101)思想政治理论(201)英语一或(202)俄语或(203)日语(303)数学三(803)管理学复试笔试科目：数据库系统原理二、专业培养目标本学科主要以数据仓库、数据挖掘、电子商务、企业应用集成、知识管理、业务流程重组与整合等技术为基础，培养研究生能够通过信息技术和管理科学的高度融合达到对商务信息的有效挖掘、开发、分析、运用和管理，以帮助企业决策为目的，能够最大限度的使用信息资源来管理和影响企业决策流程，为企业的正确决策提供前瞻性支持，从而有效增强企业的核心竞争力。
本学科要求研究生具有较扎实的数理基础、信息科学与技术基础及管理科学与工程基础，并具有较强的决策分析和解决实际问题的能力。
三、与此专业相近的自设专业智能决策与知识管理四、相同一级学科下的其他专业（二级学科）会计学、企业管理、旅游管理、技术经济及管理五、招收此自设专业的院校及开设年份中国科学技术大学（2002年）西南财经大学（2007年）（一级学科为工商管理）六、就业方向与前景金融智能是目前国际上热门的金融应用领域，就业前景看好，主要包含三个研究方向，（1）金融智能：本方向培养的人才将能够在银行、保险、证卷、审计等行业从事有关金融风险管理、金融决策优化、金融市场管理、反金融犯罪等的数据分析与智能决策等工作。
数据科学专业适合什么职业数据科学专业好不好
数据科学专业适合什么职业_数据科学专业好不好数据科学专业适合什么职业数据分析师：负责收集、处理和分析大量数据，提供数据驱动的决策支持。
数据科学家：通过应用统计学和机器学习算法，解决复杂的数据挖掘和预测问题。
数据工程师：负责设计和实施数据存储、处理和传输的系统架构，确保数据的高效率和安全。
业务智能开发人员：开发和维护报告和仪表板，为业务部门提供可视化数据分析工具。
数据库管理员：负责数据库的设计、优化和维护，确保数据的完整性和安全性。
数据产品经理：负责设计和推出基于数据分析的产品和服务，满足用户需求和市场竞争。
自然语言处理专家：研究和开发处理自然语言的算法和技术，应用于文本挖掘和语义分析。
数据科学专业的就业前景较好，需求持续增长。
随着大数据和人工智能技术的快速发展，越来越多的企业和组织需要专业的数据科学人才来分析和挖掘数据中的价值。
然而，就业的难易程度还与个人的能力和经验、所选择的行业和地区以及市场条件等因素有关。
数据科学专业会不会很难就业学习和掌握相关技术和工具：熟练掌握数据分析和数据科学的基本原理、统计和机器学习算法，同时熟悉使用相关的编程语言和工具。
实践和项目经验：积累实践经验，通过参与实际项目和竞赛、开展数据科学相关的个人项目，展示自己的能力和成果。
继续教育和行业认证：参加相关的培训课程、学习计算机科学或统计学的适用专业，获得相应的行业认证，提升自身的技能水平和竞争力。
寻找实习和实习机会：通过实习机会获得实践经验，并与相关行业建立联系。
数据科学与大数据技术专业就业方向及就业前景1.大数据系统架构师大数据平台搭建、系统设计、基础设施2.大数据系统分析师3.hadoop开发工程师解决大数据存储问题4.数据分析师近年来越来越多的人开始从事大数据方向的工作，大数据将会是未来最有发展前景的行业。
数据科学与大数据技术专业就业前景广阔，毕业生能够在计算机和互联网领域以及大数据相关产业从事数据科学研究、大数据相关工程应用开发、技术管理与咨询等工作。
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结构化与非结构化数据
结构化——结构化的数据主要是指储存于各个 交易系统背后的关系型数据库中的数据，通常 都是以表格的形式存在和展现的。传统的商务 智能概念只包括这种结构化的、可定量的数据。
非结构化的——非结构化的数据和信息主要是 上面的提到的各个部门和各个员工创造和收集 的、没有放在各种交易系统中的内容，通常是 以零散的文件形式存在和展现的；新的商务智 能概念纳入了非结构化内容的分析，但是非机 构化的内容的管理仍然主要是通过文件管理和 内容管理（Document Management & Content Management）软件来进行的。
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管理和分析数据
管理——这里的“管理”主要是指对数据的储 存、提取、清洗、转换、装载、整合等工作， 其目的主要是为了提高数据的质量和安全性。
分析——“分析”是一个广泛的概念，这里包 括数据查询、数据报告、多维分析、数据挖掘、 高级统计分析等。大多数人理解的商务智能都 集中在这些分析工具上。
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8
现代信息技术
利用现代信息技术——这是这一定义中的关键 之一，IT的发展产生了信息经济和信息社会， 在这一新型的经济和社会形态中，信息的爆炸 式激增又产生了对能够处理和控制信息的新技 术的强烈需求；商务智能就是新的IT在商务分 析中的有效利用。
BI过程中所涉及的IT主要有：从不同的数据源 收集的数据中提取有用的数据，对数据进行清 理以保证数据的质量，将数据经转换、重构后 存入数据仓库或数据集市（这时数据变为信 息），然后寻找合适的查询、报告和分析工具 和数据挖掘工具对信息进行处理（这时信息变 为辅助决策的知识），最后将知识呈现于用户 面前，转变为决策。
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商务数据和信息
商务数据和信息并不能加以狭隘的理解， 这里所致的商务数据和信息包括一切可 能对商务产生影响的、直接和间接的数 据和信息，往小里说包括顾客的名字、 地址和电话号码等，往大里说包括过国 际上的政治、经济、文化和军事情况等。
13
商务智能的目的
创造和累计商务知识和见解——这是商 务智能的第一层的目的和功能， 也是最 直接的目的和功能；“知识和见解”正 是“智能”得名的由来。
9
收集数据
收集——收集数据是管理和分析数据的前提，数据收集 工作是十分重要的，必须引起企业的充分重视，在这方 面中国企业与世界上发达国家中的先进企业之间的差距 非常大，这是商务智能在中国还不能很快成熟起来的重 要原因之一， 这应了中国的一句俗话：“巧妇难为无米 之炊”。
数据和信息的收集主要是通过各种交易系统进行的，比 如ERP、CRM、SCM和E-Business等系统。随着中国企业 在这些方面的进步，数据和信息的数量会快速增长的。 另外，信息，特别是非结构化的信息，来自公司各个部 门和各个员工创造和收集的、没有放在上述交易系统中 的内容。第三方也是企业收集数据和信息的一个重要来 源，这样的外部数据和信息包括市场调研报告、人口统 计报告、顾客信用报告等。
完善各种商务流程——残缺、散乱、僵化、低 效的商务流程是企业的顽疾，商务智能能够为 这一顽疾的诊断和治疗做出一定的贡献； 优化 后自动化（请注意先后顺序）的商务流程反过 来也会促进商务智能的发展。
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商务绩效
提升各方面商务绩效——这是商务智能 在企业内部的最高目的和作用，有效的 商务智能系统和技术能够帮助企业提升 各个方面的绩效：财务的和非财务的， 前台的和后台的，企业内的和供应链内 的，组织的和个人的。企业绩效管理已 成为热门的管理和技术概念，这既是因 为各种软件厂商的推动又是因为企业所 面临的绩效方面的压力的增大。
大数据时代的 数据挖掘与商务智能
郭崇慧 教授
1
大纲
大数据的时代背景 商务智能与数据科学 基于统计的传统数据分析技术 数据管理系统与联机分析处理 数据挖掘与知识发现技术 典型应用及案例分析
2
第二部分
商务智能与数据科学
3
商务智能概论
什么是商务智能？ 数据、信息、知识 管理、信息与决策 决策支持系统
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综合竞争力
增强综合竞争力——这是商务智能在企业中的 最高目的和作用。商务智能事关企业的兴衰成 败和生死存亡。如今以及未来企业之间的竞争 是主要是综合智能上的竞争，不管是中国企业 还是外国企业，不管是国营企业还是民营企业， 不管是大企业还是小企业，都必须提高企业经 营和竞争活动中的智能水平，争取成为优秀的 智能企业，否则一定会落后于智能上高人一等、 捷Gartner
商业智能的概念于1996年最早由加特纳 集团（Gartner Group）提出，加特纳集 团将商业智能定义为：商业智能描述了 一系列的概念和方法，通过应用基于事 实的支持系统来辅助商业决策的制定。 商业智能技术提供使企业迅速分析数据 的技术和方法，包括收集、管理和分析 数据，将这些数据转化为有用的信息， 然后分发到企业各处。
改善商务决策水平——这是商务智能的 更高一层的目的和功能，企业能否利用 好这一功能、实现这一目的在很大程度 上取决于领导者的意识和胸襟以及企业 文化中决策科学化和民主化的成分。
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商务行动与商务流程
采取有效的商务行动——采取有效的商务行动 是创造和累计商务知识和见解、改善商务决策 水平的目的和动力。商务智能是能够指导实战 的高明兵法，而不是“无所不知、但无能为力” 的“纸上谈兵”。
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什么是商务智能？
商务智能是企业利用现代信息技术收集、 管理和分析结构化和非结构化的商务数 据和信息，创造和累计商务知识和见解， 改善商务决策水平，采取有效的商务行 动，完善各种商务流程，提升各方面商 务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。
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企业
企业——这里用“组织机构”或“实体” 会显得更完整，因为所有的组织机构和 实体（不只是企业）都可以而且应该利 用商务智能；之所以仍用“企业”是为 保持与“商务”的一致性。各行各业， 包括非企业性机构，比如政府部门、教 育机构、医疗机构和公用事业等，都应 该而且能够利用商务智能。
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什么是商务智能？
商务智能(BI)定义众说纷纭。
高级管理人员信息系统（EIS) 管理信息系统（MIS），决策支持系统（DSS） 数据库技术，数据仓库(数据集市) 数据整合与清洗工具 查询和报告工具,在线分析处理工具(OLAP) 统计数据分析，数据挖掘 分析性ERP、CRM、SCM。 企业绩效管理，平衡记分卡……