商务智能 课程教学大纲
《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。
sap商务智能课程设计
sap商务智能课程设计一、教学目标本课程旨在通过SAP商务智能的学习，使学生掌握商务智能的基本概念、原理和方法，培养学生运用SAP商务智能工具进行数据分析、决策支持和业务优化的能力。
具体的教学目标如下：1.知识目标：（1）理解商务智能的基本概念和分类；（2）掌握SAP商务智能工具的基本操作和功能；（3）了解商务智能在企业中的应用场景和价值。
2.技能目标：（1）能够独立操作SAP商务智能工具，进行数据导入、数据清洗、数据分析和数据可视化；（2）能够运用SAP商务智能工具解决实际商务问题，提出合理的决策建议；（3）能够对SAP商务智能工具进行简单的优化和调整。
3.情感态度价值观目标：（1）培养学生对商务智能领域的兴趣和热情；（2）培养学生运用商务智能工具解决实际问题的责任感和使命感；（3）培养学生团队协作、沟通交流的能力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括商务智能的基本概念、SAP商务智能工具的基本操作和应用案例。
具体的教学大纲如下：1.商务智能的基本概念：（1）商务智能的定义和发展历程；（2）商务智能的分类和应用场景；（3）商务智能在企业中的价值。
2.SAP商务智能工具的基本操作：（1）SAP商务智能工具的安装和启动；（2）数据导入和数据清洗；（3）数据分析和数据可视化。
3.应用案例：（1）某企业销售数据的分析与优化；（2）某企业供应链管理的决策支持；（3）某企业客户关系的分析与改进。
三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用多种教学方法相结合的方式，包括讲授法、案例分析法、实验法等。
具体教学方法如下：1.讲授法：通过讲解商务智能的基本概念、原理和SAP商务智能工具的操作方法，使学生掌握相关知识；2.案例分析法：通过分析实际案例，使学生了解商务智能在企业中的应用和价值；3.实验法：让学生动手操作SAP商务智能工具，培养实际操作能力和解决问题的能力。
四、教学资源为了支持本课程的教学，我们将准备以下教学资源：1.教材：选用权威、实用的商务智能教材，为学生提供理论支持；2.参考书：提供丰富的商务智能相关书籍，拓展学生的知识视野；3.多媒体资料：制作精美的PPT课件，生动展示商务智能的原理和操作方法；4.实验设备：提供高性能的计算机和SAP商务智能软件，保证学生实验顺利进行。
商务智能课程介绍和教学大纲
《商务智能》课程简介课程内容：《商务智能》是电子商务和信息管理专业的必修课程。
在商业活动中，企业利用各种信息系统进行高质量和有价值的信息收集、分析、处理。
通过商务智能，可以把全公司多个来源的数据集成在一起，进行个性化的信息分析、预测和辅助决策，提高企业的竞争力。
本课程主要介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念、基本方法以及在商务决策中的应用。
具体的内容包括数据仓库系统简介、联机分析处理，数据预处理技术（包括数据清理、数据集成和转换等），数据挖掘技术（包括分类、预测、关联和聚类等）以及数据挖掘方法（包括决策树方法、统计方法、关联规则挖掘等），并结合案例分析上述方法和技术在商务智能中的应用。
学完本课程后，学生应：1．掌握商务智能的概念、内容和管理的方法体系。
2．学会运用软件系统进行数据的集成、分析和预测，解决实际问题。
Brief IntroductionCourse Description:This course is a compulsory course for the specialty of Information management and E-commerce.In the commercial activities, enterprises use a variety of information systems to collect, analyze and process high quality and valuable information. Through business intelligence, data from several sources of company integrated can be information analyzed, predicted and decision supported personalized to improve the competitiveness of enterprises.In this course, the basic concepts, the basic method and application in business decisions of data warehousing and data mining are introduced. Specific content includes data warehouse system, Online Analytical Processing (OLAP), data preprocessing techniques ( including data cleaning, data integration and transformation ), data mining techniques ( including the classification, prediction, association and clustering) and data mining methods ( including decision tree method, statistical method, association rule mining, and etc.). And some cases are introduced to analyze application of the above methods and technologies in business intelligence.The mission of this course is:1st, to master the concept, content and management method system of Business Intelligence;2nd, learn to use the software system for data integration, analysis and prediction and solve practical problems.《商务智能》课程简介一、教学内容第1章商务智能简介1.1 变化的商务环境和计算机化的决策支持1.2 商务智能框架1.3 智能创造和使用与商务智能治理1.4 交易处理和分析处理1.5 成功的BI实施1.6 商务智能的主要工具和技术教学难点：商务智能的方法论和相关概念。
《商务智能》课程大纲
《商务智能》课程教学大纲课程代码：ABGS0632课程中文名称：商务智能课程英文名称：Busi ness in tellige nee课程性质：选修课程学分数：1课程学时数：16授课对象：电子商务本课程的前导课程：电子商务数据库技术一、课程简介商务智能指利用数据仓库、数据挖掘技术对客户数据进行系统地储存和管理，并通过各种数据统计分析工具对客户数据进行分析，提供各种分析报告，如客户价值评价、客户满意度评价、服务质量评价、营销效果评价、未来市场需求等，为企业的各种经营活动提供决策信息。
学生通过选修本课程，可以了解数据仓库与数据挖掘技术概况、数据仓库基本原理，理解OLAP的基本原理并掌握 OLAP基本技术，了解关联规则挖掘、聚类分析、决策树分类等数据挖掘算法基本思想，掌握数据挖掘算法模型的应用。
通过具体应用案例的学习，理解商务智能的实现技术及其应用价值。
二、教学基本内容和要求（黑体，小4号字）（一）概述1•数据仓库的发展2•数据挖掘概述重点：传统数据库与数据仓库的区别难点：传统数据库与数据仓库的区别了解数据仓库发展历程，数据挖掘概念、数据挖掘过程与数据挖掘的类型，数据仓库与数据挖掘的主要应用。
理解数据仓库与传统数据库的区别。
（二）数据仓库原理1•数据仓库的体系结构2•数据仓库的基本概念3•数据仓库的特点4•数据仓库的数据组织重点：数据仓库体系的三个层次，数据仓库的概念模型与逻辑模型。
难点：数据仓库的元数据模型了解数据仓库的基本概念、特点，数据仓库的粒度、元数据模型等。
理解数据仓库体系结构，数据仓库的概念模型与逻辑模型。
（三）OLAP的基本原理与技术1.0LAP概念2.0LAP数据模型3•多维数据显示4.0LAP的多维数据分析5.0LAP分析工具重点：多维数据显示、分析技术与相关工具使用方法。
难点：多维数据分析技术。
了解 OLAP 基本概念，MOLAP，ROLAP。
理解并掌握多维数据分析的基本技术及其工具使用方法。
商务智能方法与应用(信管)教学大纲
《商务智能方法与应用》课程教学大纲课程代码：040642711课程英文名称：Business intelligence methods and Applications课程总学时：32 讲课：24 实验：8 上机：0适用专业：信息管理与信息系统大纲编写（修订）时间：2017.06一、大纲使用说明（一）课程的地位及教学目标商务智能方法与应用是信息管理与信息系统专业开设的一门培养学生商务智能能力的专业必修课，主要讲授商务智能基本理论、常用的商务智能方法、数据预处理技术、数据仓库概念和技术、多维数据模型技术及OLAP理论及工具，结合实例，介绍了商业智能在行业中的应用状况、案例与主流工具。
本课程在教学内容方面除基本知识、基本理论和基本方法的教学外，通过实例介绍、讨论和实验，着重培养信息时代下学生的商务智能能力。
通过本课程的学习，学生将达到以下要求：1. 掌握商务智能基本理论2. 掌握数据仓库概念和技术3. 掌握常用的商务智能方法4. 掌握多维数据模型技术及OLAP理论及工具5. 熟悉商务智能领域主流产品及工具6. 能够运用本课所学知识，使用商务智能技术辅助业务分析（二）知识、能力及技能方面的基本要求本课程要求学生掌握商务智能的最基本内容，包括商务智能内涵、数据仓库模型、在线分析处理、决策树、聚类、关联分析等知识，初步具备利用商务智能技术进行业务分析的技能。
（三）实施说明1．教学方法：课堂讲授中要重点对基本概念、基本方法的讲解；采用启发式教学、案例教学，培养学生思考问题、分析问题和解决问题的能力；引导和鼓励学生通过实践和自学获取知识，培养学生的自学能力和动手能力；通过实验巩固理论知识。
2．教学手段：在教学中采用电子教案、商务智能系统等先进教学手段，以确保在有限的学时内把课程最基本的内容介绍给学生。
（四）对先修课的要求考虑到商务智能的跨学科性（统计学、人工智能和数据库），学习本课程前需要有一定的统计学、数据库系统等课程基础。
《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。
课程提纲-商务智能应用
课程提纲-商务智能应用1. 引言•商务智能（Business Intelligence，简称BI）的定义•商务智能在企业中的应用意义和价值•商务智能应用的发展趋势和前景2. 商务智能基础知识2.1 数据仓库（Data Warehouse）•数据仓库的概念和特点•数据仓库的架构和组成•数据仓库的建设和维护2.2 数据集成（Data Integration）•数据集成的意义和作用•数据集成的方法和技术•数据集成的挑战和解决方案2.3 数据挖掘（Data Mining）•数据挖掘的概念和步骤•数据挖掘的常用算法和技术•数据挖掘在商务智能中的应用3. 商务智能应用案例分析3.1 销售分析•销售数据的收集和整理•销售分析的指标和方法•销售分析的应用案例和效果3.2 客户关系管理（CRM）•CRM系统的基本概念和功能•CRM系统的建设和应用•CRM系统在商务智能中的作用和价值3.3 市场营销•市场营销数据的分析和预测•市场营销策略的制定和执行•市场营销中商务智能的应用案例和效果4. 商务智能技术工具4.1 数据可视化工具•数据可视化的定义和重要性•常用的数据可视化工具和技术•数据可视化在商务智能中的应用4.2 报表和仪表盘工具•报表和仪表盘的概念和特点•常用的报表和仪表盘工具•报表和仪表盘在商务智能中的应用案例和效果4.3 数据挖掘工具•常用的数据挖掘工具和平台•数据挖掘工具的基本功能和特点•数据挖掘工具在商务智能中的应用5. 商务智能发展与趋势•商务智能的发展历程和趋势•和商务智能的融合•商务智能未来的发展方向和挑战6. 结语•商务智能应用的意义和价值的回顾•商务智能在企业中的作用和影响力•商务智能应用的前景和发展潜力以上就是《课程提纲-商务智能应用》的详细内容提纲。
通过本课程的学习，学员将能够了解商务智能的基础知识、应用案例分析、技术工具和发展趋势，提升在商务智能领域的实践能力和竞争力。
商务智能技术与应用-教学大纲
《商务智能技术与应用》教学大纲课程编号：070633B课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课□专业必修课 专业选修课□学科基础课总学时：48讲课学时： 32 实验（上机）学时：16学分：3适用对象：商务智能专业先修课程：统计学、商务智能与数据挖掘一、教学目标本课程是信息学院信息管理与信息系统专业商务智能方向学生的专业选修课。
本课程是为适应信息时代对商务智能技术应用的要求而开设的。
课程既重视学生相关理论的系统学习，又强调培养学生发现问题、分析问题、解决问题的实践应用能力。
本课程是在专业的掌握数据分析和信息处理人才的培养方面的重要组成部分，是商务智能专业人才培养目标得以实现的重要保证。
商务智能技术，如数据仓库、数据挖掘和在线分析处理和决策支持系统等，使得企业或组织可以对生产经营过程中产生的大量结构化和非机构化商务数据和信息系统进行收集、整理、分析，以便辅助企业做出正确决策，采取有效商务行动、优化商务流程。
通过本课程的学习，学生将了解商务智能的主要技术，并重点掌握数据分析的主要方法，尤其是SPSS的深度应用。
教学会结合实际实验条件，培养学生的实际操作能力。
二、教学内容及其与毕业要求的对应关系（一）教学内容本课程主要学习商务智能相关的主要技术，重点掌握数据分析和信息处理的主要方法，尤其是SPSS软件的深度应用。
教学内容包括：数据分析概述，SPSS 软件介绍，数据录入与数据获取，数据管理，统计描述与统计图表，常用假设检验方法，问卷调查与抽样技术等。
其中，有关SPSS的使用精讲，统计学相关部分以主要依托于先前统计学课程的内容。
（二）教学方法和手段根据教学目标，拟采用的教学方法有：课堂讲解基本概念和核心知识，讲授和讨论相结合领会知识要点，案例教学训练解决问题的能力，最后让学生进行上机操作和具体实践。
（三）实践教学环节要求根据教学进度和要求布置相应的小作业，通过上机实践。
每一章都有对应的上机内容，如SPSS环境配置、数据录入与获取、数据管理等。
《商务智能》-课程教学大纲
《商务智能》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16153303课程名称：商务智能英文名称：Business Intelligence课程类别：专业课（专业必修课）学时：48学分：3适用对象: 信息管理与信息系统、大数据管理与应用、电子商务等专业考核方式：考查先修课程：数据结构、数据库、管理学、管理统计学、管理信息系统二、课程简介中文简介：本课程采用理论教学与实验训练相结合，培养学生掌握商务智能的基本知识，数据挖掘的基本概念、基础理论和经典算法。
引入IBM SPSS Modeler、Python等数据挖掘软件，实验操作面向实际应用的实验项目，训练学生数据采集处理、分析模型构建及参数调整优化等能力。
通过采用系列实验、课程作业、课堂讨论、案例分析等教学方法帮助学生更好地理解掌握商务智能的理论方法及技术应用。
倡导“案例式”教学，注重理论知识讲授与应用能力培养结合，使学生初步具备商务智能的基本认知，能够将数据挖掘方法应用解决实际问题。
英文简介：With the combination of theoretical teaching and experimental training, this course trains students to master the basic knowledge of business Intelligence, basic concepts of data mining, basic data mining theory and classical algorithms. Some data mining software as IBM SPSS Modeler, Python and others are introduced to train students' abilities to finish data collection, data processing, analysis model building, parameter adjustment and model optimization. This course introduces series practical application-oriented experiments, course assignments, class discussions, case analysis and other teaching methods to help students better understand the theoretical methods and technical applications of business intelligence. With "case-based" teaching, the combination of theoretical knowledge teaching and application ability training will made students have the basic knowledge of Business Intelligence initially, and can apply data mining methods to solve practical problems.三、课程性质与教学目的本课程是面向信息管理与信息系统专业、大数据管理与应用专业的专业必修课。
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。
商务智能原理与方法(第3版)——教学大纲、授课计划
《商务智能原理与方法（第3版）》教学大纲一、课程信息课程名称：商务智能原理与方法（第3版）课程类别：素质选修课/专业基础课课程性质：选修/必修计划学时：64计划学分，4先修课程：无选用教材：《商务智能原理与方法（第3版）》，陈国青、卫强、张瑾主编，2023年，电子工业出版社教材。
适用专业：本课程既可以作为高等学校信息管理与信息系统、大数据管理与应用、电子商务、管理科学与工程以及工商管理、计算机应用等相关学科专业的高年级本科生和研究生的专业课，也可以作为财经类或其他工程类专业学生的专业课/选修课，还可以为社会各领域信息化培训和相关管理决策人员提供参考。
课程负责人：二、课程简介该课程旨在把握前沿趋势，以基础篇、方法篇、专题篇三大板块的形式，为学生提供一个技术与管理的融合视角，介绍和阐释商务智能领域的主要知识内涵，包括面向管理决策的商务智能基本原理、主流方法、应用情境和发展前景，帮助学生理解如何通过商务智能进行大数据/人工智能分析和赋能，从而提升组织和个体的核心能力及其竞争优势。
三、课程教学要求注：“课程教学要求”栏中内容为针对该课程适用专业的专业毕业要求与相关教学要求的具体描述。
“关联程度”栏中字母表示二者关联程度。
关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为“H”“V”或"1”。
“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕业要求条目不相关。
四、课程教学内容五、考核要求及成绩评定六、学生学习建议(-)学习方法建议1通过开展课堂讨论、实践活动，增强的团队交流能力，学会如何与他人合作、沟通、协调等等。
2.通过思考，加深自己的兴趣，巩固知识点。
3.进行练习和实践，提高自己的技能和应用能力，加深对知识的理解和记忆。
(-)学生课外阅读叁考资料《商务智能原理与方法(第3版)》，陈国青、卫强、张瑾主编，2023年，电子工业出版社教材。
七、课程改革与建设本课程的主体构架，包括基础篇、方法篇、专题篇三大知识板块。
商务智能系统课程设计
商务智能系统课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解商务智能系统的基本概念、功能及其在商业决策中的作用；2. 学生能够掌握商务智能系统中数据挖掘、数据仓库、在线分析处理等关键技术；3. 学生能够了解商务智能系统在市场营销、客户关系管理、供应链管理等方面的应用。
技能目标：1. 学生能够运用数据挖掘技术对大量数据进行有效分析，提取有价值的信息；2. 学生能够运用商务智能系统进行在线分析处理，为商业决策提供支持；3. 学生能够结合实际案例，设计并优化商务智能系统的应用方案。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对商务智能系统的兴趣，激发其学习热情；2. 培养学生具备批判性思维，学会从多角度分析问题，形成独立见解；3. 培养学生具备团队协作精神，能够在小组讨论中发挥积极作用，共同解决问题。
本课程旨在帮助高年级学生深入理解商务智能系统的相关知识，提高其在实际应用中的技能水平。
结合学生特点和教学要求，课程目标具体、可衡量，为教学设计和评估提供明确依据。
通过本课程的学习，学生将能够掌握商务智能系统的核心知识，具备实际应用能力，并在情感态度价值观方面得到全面发展。
二、教学内容1. 商务智能系统基本概念- 商务智能系统的定义与功能- 商务智能系统的演变与发展趋势2. 商务智能系统关键技术- 数据仓库的构建与管理- 数据挖掘的算法与应用- 在线分析处理技术3. 商务智能系统应用案例分析- 市场营销策略优化- 客户关系管理- 供应链优化与库存管理4. 商务智能系统应用方案设计- 需求分析- 系统设计- 系统实施与评估教学内容依据课程目标进行选择和组织，确保科学性和系统性。
教学大纲明确如下：第一周：商务智能系统基本概念第二周：数据仓库的构建与管理第三周：数据挖掘的算法与应用第四周：在线分析处理技术第五周：市场营销策略优化案例分析第六周：客户关系管理案例分析第七周：供应链优化与库存管理案例分析第八周：商务智能系统应用方案设计教学内容与课本紧密关联，涵盖商务智能系统的核心知识。
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5.4 序列模式
5.5 统计分析
5.5.1线性和非线性回归分析
5.5.2一元和多元回归分析
6 商务智能应用4课时
6.1 电子商务推荐
6.2 Web网站优化
6.3 客户关系管理
6.4 企业绩效管理
7实验8课时
7.1 SAPபைடு நூலகம்晶报表和易表制作
7.2 基于DB2的数据仓库设计（选做）
7.3 基于IBM Cognos Express的OLAP
2.1 数据仓库基本概念
2.2 数据仓库的数据模型与数据组织*
2.3 数据仓库系统的体系结构
2.4 数据仓库的项目管理
3 在线分析处理OLAP技术3课时
3.1 多维数据结构、多维数据分析
3.2 ROLAP与MOLAP
3.3 报表制作
4 数据挖掘过程2课时
4.1分析需求
4.2 数据选择与预处理
4.3 模型挖掘
基本内容简介
本课程主要介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念、基本方法以及在商务决策中的应用。具体的内容包括数据仓库系统简介、联机分析处理（OLAP），数据预处理技术（包括数据清理、数据集成和转换等），数据挖掘技术（包括分类、预测、关联和聚类等）以及数据挖掘方法（包括决策树方法、统计方法、关联规则挖掘等），并结合案例分析上述方法和技术在商务智能中的应用。
复旦大学课程教学大纲
院系:软件学院日期:2016年4月8日
课程代码
SOFT130047
课程名称
商务智能
英文名称
Business Intelligence
学 分 数
2
周学时
2
课程性质
□通识教育专项□核心课程□通识教育选修□大类基础□专业必修专业选修□其他
教学目的
主要目的是使学生掌握商务智能的核心技术基础－数据仓库、OLAP和数据挖掘的基本概念、技术和方法，并在此基础上应用于相关领域。本课程的主要基础课程是数据库原理、概率论和统计理论等课程，同时也采用了智能原理与应用、人工智能的基础知识，也为这些课程补充了应用的内容，在本专业培养课程体系中属于承前启后的课程，适合大三以上的高年级本科生选修。
教学团队成员
姓名
性别
职称
院系
在教学中承担的职责
赵卫东
男
1971-12
副教授
总体负责、课程教学、课件制作、教材编写
戴伟辉
男
1965-6
副教授
案例编写、资料整理
教学内容安排(按32学时共计16周，具体到每节课内容):
1 商务智能概述2课时
1.1 商务智能简介
1.2 商务智能的应用、存在问题和发展前沿
2 数据仓库4课时
2.Jiawei Han，Micheline Kamber， Jian Pei.Data Mining：Concepts and Techniques，Third EditionMorgan Kaufmann,2012年
表格栏目大小可根据内容加以调整。2016年
4.4 模型评价和投资回报分析
5 数据挖掘方法*13课时
5.1 关联规则挖掘
5.1.1Apriori算法
5.1.2FP增长算法
5.2 分类和预测
5.2.1 决策树（ID3，C4.5算法等）
5.2.2 贝叶斯分类器
5.2.3 K最近邻分类
5.3 聚类分析
5.3.1 K-means算法
5.3.2 Kohonen神经网络
授课方式:
讲授为主，研讨型教学、实验为辅。
主讲教师简介:
2001年4月毕业于东南大学，获博士学位。2001年6月起在复旦大学管理科学与工程博士后流动站工作。2003年5月进入复旦大学软件学院，主要负责本科生和各类研究生电子商务、面向服务的流程管理、客户智能和商务智能的教学，2011年纽约大学Stern商学院访问学者。商务智能被评为上海市精品课程，获得2013年高等教育上海市级教学成果奖二等奖。目前主要研究方向包括电子推荐、智能决策和大数据分析等。主持国家自然科学基金2项、中国博士后科研基金、上海市浦江人才以及IBM Shared University Research等项目。已在《管理科学学报》、《系统工程学报》、Knowledge and Information Systems ,Information Processing & Management等国内外权威、核心刊物和国际重要学术会议发表学术论文80多篇，其中被SCI、EI收录40多篇。出版著作《流程管理》和专著《智能化的流程管理》以及教材《电子商务模式（第二版）》、《流程智能》、《客户智能》、《商务智能（第三版）》和《商务智能 数据分析的管理视角》等多部。
如需配备助教，注明助教工作内容：
考勤、实验指导以及案例整理等。
考核和评价方式（提供学生课程最终成绩的分数组成，体现形成性的评价过程）:
平时成绩：20%；期末考试（课程论文）：80%。考试选择实际的数据，考察学生对基本方法的掌握以及应用能力。
教材和教学参考资料（包括作者、书名、出版社和出版时间）：
1.赵卫东.商务智能（第三版）.清华大学出版社,2013年
7.4 基于香港大学开发的AlphaMiner进行数据挖掘分析
课内外讨论或练习、实践、体验等环节设计：
围绕课程的重点和难点，为使学生在有限的学时里能尽量掌握课程内容，保证一定的广度和深度，本课程精心选择了实验平台，设计了详细的实验指导书。这些实验内容与企业实际的项目紧密结合，便于学生理解商务智能实际的应用情况，培养了动手能力。尽量多举例子分析，并配合实验操作，使学生对教学中的难题有一定的感性认识和动手能力。此外，课程还设计了研讨型教学内容，便于学生在教材的基础上查阅、组织其他资料，针对商务智能的热点问题分组讨论，提高学生表达能力。