商业分析教学大纲
大数据商业分析 课程教学大纲
《大数据商业分析》课程教学大纲一、课程基本信息英文名称Big Data and Business Analytics 课程代码课程性质专业选修课授课对象管理科学与工程学分 2.0 学时36主讲教师修订日期2021年9月9日指定教材张瑾，翁张文著《大数据商业分析》，中国人民大学出版社，2021年版二、课程目标（一）总体目标：本课程将围绕商业数据分析这一核心问题介绍三部分内容：一、以目前进行商业数据分析最主要的编程语言Python为主，介绍Python编程语法；二、介绍进行商业数据分析的主要算法和模型，包括统计方法、数据挖掘方法、机器学习方法以及深度学习方法；三、以商业管理中常见的应用问题为例，介绍4-5个商业数据分析案例，包括市场营销方面的消费者细分、在线社区中虚假评论的识别、房地产经济分析、金融投资领域中的行业研究报告分析等。
（二）课程目标：课程目标1：能掌握Python编程基本概念；课程目标2：能掌握商业数据分析主要方法，包括数据挖掘方法、机器学习方法和深度学习方法；课程目标3：能将数据分析方法应用于实践。
三、教学内容第一章Python简介1.教学目标：了解Python发展历程和Python在不同系统安装方法2.教学重难点：Python在不同系统安装方法3.教学内容：3.1. 发展历程3.2. 特点3.3. 语言标准3.4. Python 安装与运行4.教学方法：讲授5.教学评价：以课堂问答方式来评价教学效果。
第二章数据类型1.教学目标：了解Python数据类型相关概念2.教学重难点：Python不同数据类型3.教学内容：3.1. 概述3.2. 数字类型3.3. 列表与元组3.4. 字符串3.5. 字典3.6. 集合3.7. 基本运算符4.教学方法：讲授5.教学评价：以课堂问答方式来评价教学效果。
第三章条件与循环1.教学目标：了解Python条件与循环语句2.教学重难点：列表推导与其他语句3.教学内容：3.1. 条件3.2. 循环3.3. 列表推导与其他语句4.教学方法：讲授5.教学评价：以课堂问答方式来评价教学效果。
商业数据分析课程大纲
商业数据分析课程大纲
一、引言
A. 课程背景介绍
B. 数据分析在商业中的重要性
二、课程目标与学习成果
A. 课程目标
B. 预期学习成果
三、课程内容
A. 数据收集与整理
1. 数据收集方法
2. 数据清洗与转换
B. 数据探索与可视化
1. 数据探索分析方法
2. 可视化工具与技巧
C. 统计分析方法
1. 描述性统计分析
2. 探索性因子分析
3. 回归分析
D. 预测与模型建立
1. 时间序列分析
2. 预测建模方法
E. 商业决策支持
1. 数据驱动的决策方法
2. 商业智能与报表分析
F. 数据隐私与伦理问题
1. 数据隐私保护原则
2. 数据使用合规性
G. 实际案例分析
1. 行业案例分析
2. 实际问题解决方法
四、教学方法与评估
A. 教学方法
1. 理论授课
2. 实践操作
3. 小组讨论
B. 评估方式
1. 课堂表现
2. 作业与项目
3. 期末考试
五、参考教材与资源
A. 主要教材
B. 参考书目
C. 在线学习资源
六、课程安排及时间分配
A. 第一周：数据收集与整理
B. 第二周：数据探索与可视化
C. 第三周：统计分析方法
D. 第四周：预测与模型建立
E. 第五周：商业决策支持
F. 第六周：数据隐私与伦理问题
G. 第七周：实际案例分析
七、教师简介
A. 教学经验与专业背景
B. 学术成果与实践经验
八、结语
A. 总结课程要点
B. 激发学生学习兴趣
以上是《商业数据分析课程大纲》的文本内容。
商业分析教学大纲.doc
《商业分析》课程教学大纲课程编码： 12120202225课程性质：专业方向课学分： 2课时： 32开课学期： 5适用专业：市场营销一、课程简介《商业分析》已经成为各类组织在大数据时代正确决策的重要基础。
这门课是市场营销专业学生的专业方向课之一，顺应时代要求，为学生步入社会掌握多项实用技能提供专业的课程学习。
本课程将商业分析的理论与具体实践结合起来，从商业分析的发展历程和分析的思路框架、流程、方法工具再到具体实施过程都进行了详细地讲解，并在数据分析和挖掘部分提供了详实的数据和SPSS及SPSSClementines 中的操作过程，让商业分析从一个时髦的术语变成落地的操作。
本课程从了解商业分析开始，树立将业务、分析和IT技术结合起来的观念，到利用各种分析方法和挖掘算法将商业分析落地。
从知到行，让学生能了解和运用商业分析从而实现其价值：正确的时间为正确的人提供正确的决策支持。
二、教学目标通过本课程的学习，使学生对数据分析方法的基本原理有系统的理解，掌握利用专业件进行数据统计分析的方法和步骤。
培养学生应用计算机进行统计分析的能力，为后续课程的学习以及解决实际问题打下良好的基础。
1、通过本课程的学习与实践，掌握数据分析的基本原理和统计软件SPSS系统基本用法。
2、通过本课程的学习与实践，能够对数据进行描述性统计分析，熟练使用SPSS软件内部函数，并能分析所得结果。
3、通过本课程的学习与实践，加深对数据分析方法的基本理论（回归分析、方差分析、聚类分析、判别分析等）的理解，掌握统计软件的各个操作方法和步骤，并能结合具体问题和相关知识对计算结果给出合理的解释。
三、教学内容（一）第一章数据的输入与编辑主要内容：数据输入的一般操作，特殊数据的快捷输入，有规律数据的序列输入法，设置有效性对输入数据审核，下拉式列表选择输入的设计，数据的编辑操作。
教学要求：掌握数据输入的一般操作、特殊数据的快捷输入。
能够熟练应用有规律数据的序列输入法以及设置有效性对输入数据审核，可以操作下拉式列表选择输入的设计以及数据的编辑操作。
Excel商务数据分析与应用教学大纲
《Excel商务数据分析与应用》教学大纲一、课程信息课程名称:Excel商务数据分析与应用（）课程类别:专业基础课课程质:必修计划学时:六零计划学分:三先修课程:无选用:《Excel商务数据分析与应用（）》适用专业:本书可作为高等院校电子商务方向有关专业及电子商务技能培训班地学。
课程负责:二,课程简介本书以Excel在电商运营商务数据分析地实际应用为主线,主要从电商卖家自身,商品,顾客,销存管理,竞争对手,以及行业状况等方面对商务数据分析行了深入讲解。
本书分为一零章,主要内容包括:商务数据分析与应用基础,使用Excel管理店铺信息,商品销售情况管理,买家购买情况分析与评估,商品销售情况统计与分析,商品成本分析与控制,商品库存数据管理与分析,畅销商品统计与分析,竞争对手与行业状况分析,以及销售市场预测分析等。
三,课程教学要求序号专业毕业要求课程教学要求关联程度一工程知识掌握商务数据地知识,商务数据地流程与方法H二问题分析从商务数据地知识入手,掌握商务数据地分析方法。
同时,针对网店运营地各个环节,对用户画像,市场行情,店铺运营,营销推广等方面能够熟练分析,加强对知识地理解与运用H三设计/开发解决方案针对网店运营地现状分析存在地问题,根据数据分析地结果提出改善对策H四研究五使用现代工具Excel H 六工程与社会七环境与可持续发展八职业规范培养数据分析时谦虚,谨慎与务实地工作精神H 九个与团队案例分析与讨论要求学生分组,分担任务,学配合M 一零沟通通过小组发言,提案例报告提高数据分析能力M 一一项目管理一二终身学了解新地商务数据分析方法,掌握更多分析工具地应用技巧,不断提升数据分析地能力H注:"课程教学要求"栏内容为针对该课程适用专业地专业毕业要求与有关教学要求地具体描述。
"关联程度"栏字母表示二者关联程度。
关联程度按高关联,关联,低关联三档分别表示为"H""M"或"L"。
商业分析教学大纲
商业分析》课程教学大纲课程编码：12120202225 课程性质：专业方向课学分：2课时：32 开课学期：5 适用专业：市场营销一、课程简介《商业分析》已经成为各类组织在大数据时代正确决策的重要基础。
这门课是市场营销专业学生的专业方向课之一，顺应时代要求，为学生步入社会掌握多项实用技能提供专业的课程学习。
本课程将商业分析的理论与具体实践结合起来，从商业分析的发展历程和分析的思路框架、流程、方法工具再到具体实施过程都进行了详细地讲解，并在数据分析和挖掘部分提供了详实的数据和SPSS及SPSSC lementines 中的操作过程，让商业分析从一个时髦的术语变成落地的操作。
本课程从了解商业分析开始，树立将业务、分析和IT技术结合起来的观念，到利用各种分析方法和挖掘算法将商业分析落地。
从知到行，让学生能了解和运用商业分析从而实现其价值：正确的时间为正确的人提供正确的决策支持。
二、教学目标通过本课程的学习，使学生对数据分析方法的基本原理有系统的理解，掌握利用专业件进行数据统计分析的方法和步骤。
培养学生应用计算机进行统计分析的能力，为后续课程的学习以及解决实际问题打下良好的基础。
1、通过本课程的学习与实践，掌握数据分析的基本原理和统计软件SPSS系统基本用法。
2、通过本课程的学习与实践，能够对数据进行描述性统计分析，熟练使用SPSS软件内部函数，并能分析所得结果。
3、通过本课程的学习与实践，加深对数据分析方法的基本理论（回归分析、方差分析、聚类分析、判别分析等）的理解，掌握统计软件的各个操作方法和步骤，并能结合具体问题和相关知识对计算结果给出合理的解释。
三、教学内容（一）第一章数据的输入与编辑主要内容：数据输入的一般操作，特殊数据的快捷输入，有规律数据的序列输入法设置有效性对输入数据审核，下拉式列表选择输入的设计，数据的编辑操作。
教学要求：掌握数据输入的一般操作、特殊数据的快捷输入。
能够熟练应用有规律数据的序列输入法以及设置有效性对输入数据审核，可以操作下拉式列表选择输入的设计以及数据的编辑操作。
PowerBI商业数据分析教学大纲16
《PowerBI商业数据分析》课程教学大纲一,《PowerBI商业数据分析》课程简介《PowerBI商业数据分析》全面系统地讲解了自助式商业智能分析工具Power BI地相关知识。
全书共9 章,从最基础地PowerBI架构与操作界面开始,先通过一个小示例体验PowerBI地强大与便捷,然后按照数据处理地流程与难易程度,分别介绍数据准备模块PowerQuery,数据建模以和PowerBI数据分析语言DAX,可视化图表制作,丰富地交互方式与报表设计,最后用一个完整地分析示例带你全面认识PowerBI数据处理流程。
本书以数据分析地基本流程为主要线索,通过PowerBI各模块地知识讲解,帮助读者快速掌握数据准备,数据分析,数据可视化到报告协作分享地整个数据处理流程,轻松上手PowerBI数据分析。
在教学方法方面本门课程除课堂讲授地同时,尽量使用电脑动手练习,让学生在实际操作中学习与理解PowerBI地各项功能,从而提高课程教学地效果。
适用教材胡永胜,PowerBI商业数据分析二,课程性质与教学任务1.课程性质《PowerBI商业数据分析》课程是数据分析,管理,财务相关专业选修课。
2.教学任务《PowerBI商业数据分析》作为数据分析,管理,财务专业地专业拓展课,其课程地设置,旨在通过课程学习,熟练使用PowerBI进行数据整理与数据分析。
要求学生通过该门课程地学习,掌握PowerBI各模块地功能,并可以利用PowerBI完成数据分析,为数据分析思维地真正落地提供技术支持。
三,课程教学内容第1章认识PowerBI1.教学目地与要求：（1）了解PowerBI是做什么地;（2）理解PowerBI地主要架构;（3）认识PowerBI地操作界面;（4）通过一个示例简单了解怎么使用PowerBI。
2.教学重点与难点：（1）重点：对PowerBI有一个整体认识。
（2）难点：无。
3.主要教学内容:1.1 让数据技能成为你地竞争力认识到数据地价值,但是无法充分利用数据之间地矛盾,数据分析能力将成为每个人地一项基本素能,早日拥有将更具竞争优势。
商业数据分析 教学大纲
商业数据分析教学大纲商业数据分析教学大纲一、引言商业数据分析是指通过对商业数据的收集、整理、分析和解释，为企业决策提供支持和指导的过程。
在当今信息化时代，商业数据分析已经成为企业管理和决策的重要工具。
本教学大纲旨在介绍商业数据分析的基本概念、方法和技术，培养学生的数据分析能力，提升其在商业领域的竞争力。
二、课程目标1. 理解商业数据分析的基本概念和原理；2. 掌握商业数据分析的方法和技术；3. 能够运用数据分析工具进行商业数据的处理和分析；4. 能够通过数据分析为企业决策提供支持和建议。
三、课程内容1. 商业数据分析概述- 商业数据分析的定义和作用；- 商业数据分析的基本流程；- 商业数据分析在企业决策中的应用。
2. 数据收集和整理- 数据收集的方法和技巧；- 数据整理的基本步骤和工具；- 数据清洗和数据预处理的方法。
3. 数据探索和可视化- 数据探索的方法和技巧；- 数据可视化的原则和工具；- 利用可视化工具展示数据分析结果。
4. 数据分析方法- 描述性统计分析；- 探索性数据分析；- 预测性数据分析；- 假设检验和推断统计分析。
5. 数据分析工具- Excel数据分析工具的使用；- 数据分析软件（如Python、R等）的介绍和应用；- 数据挖掘和机器学习工具的简介。
6. 商业决策支持- 利用数据分析为企业决策提供支持和建议；- 风险评估和决策优化；- 数据驱动的商业模式创新。
四、教学方法1. 理论讲授：通过课堂讲授，介绍商业数据分析的基本概念、方法和技术。
2. 实践操作：通过案例分析和实际数据的处理，培养学生的数据分析能力。
3. 小组讨论：组织学生分组进行数据分析项目，促进学生之间的合作和交流。
4. 课外作业：布置相关的数据分析作业，加强学生对知识的巩固和应用。
五、考核方式1. 平时成绩：包括课堂表现、小组讨论和作业完成情况等。
2. 期末考试：对学生对商业数据分析的理论知识和实际应用能力进行考核。
商业数据分析概论课程教学大纲
《商业数据分析概论》课程教学大纲一、课程基本信息二、课程目标（一）总体目标本课程是工商管理、会计、电子商务等专业的大类基础课程之一。
本课程主要培养学生使用各种定量分析方法（机器学习，优化和仿真等）和现代计算工具（Python语言等），去分析来自现实中的数据，同时理解和掌握数据驱动的决策支持。
本课程突出结合大量的实例，通过课堂讲解、编程实验和案例教学，旨在帮助学生了解真实商业环境下如何基于数据来完善管理决策。
（二）课程目标课程目标1：掌握商业数据分析的专业知识，并将知识应用于现实的商业场景。
1.1 理解商业数据分析的概念与原理；1.2 熟悉并理解商业数据分析的流程与方法。
课程目标2：分析复杂商业问题，展示批判性思维能力，并提出有效的解决方案。
2.1 运用商业分析框架分析现实世界的商业问题；2.2 制定商业决策。
课程目标3：识别商业环境中的道德困境，并运用道德框架和原则做出合理的决策。
3.1 在商业管理背景下识别和评估商业分析与算法的道德困境；3.2运用道德决策框架解决道德挑战。
（三）课程目标与毕业要求、课程内容的对应关系表1：课程目标与课程内容、毕业要求的对应关系表三、教学内容第一章数据分析与决策概述1.教学目标：掌握商业数据分析与决策的基本概念。
2.教学重难点：（1）商业数据分析基本概念；（2）隐私与道德问题。
3.教学内容：（1）商业数据分析基本概念；（2）引起隐私和道德伦理问题的关键技术趋势；（3）Python下载、安装和运行。
4.教学方法：讲授、讨论、比较、举例。
5.教学评价：上机练习。
第二章 Python编程入门1.教学目标：掌握Python编程的基本方法。
2.教学重难点： Python语法基础与程序开发。
3.教学内容：（1）Python语法基础；（2）基本操作；（3）数据类型；（4）数据结构；（5）程序开发；（6）数据读写。
4.教学方法：讲授、讨论、比较、举例。
5.教学评价：上机练习。
第三章数据预处理1.教学目标：掌握数据预处理的基本流程与方法。
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！。
商业数据分析课程大纲
商业数据分析纳米学位课程大纲开始之前先修要求：除了基本的电脑操作知识之外，该课程不需要任何先修知识。
我们推荐你使用Chrome 游览器。
学习目标：学习基本的数据分析技能，用数据分析解决简单的商业问题。
课程时长：约 4 个月*学习服务：●专属助教 1 对 1 即时答疑●15 人左右小班全方位督学●定制个人学习计划精确到周第一部分：数据处理课程名称学习目标数据处理➔基于数据分析经典案例，初步了解使用 Excel 和SQL 做数据分析项目一：观察数据可视化面板完成分析报告（1周）在这个项目中，我们向你提供了三个Tableau仪表盘。
你需要从中选择最感兴趣的一个，并提供三个见解。
完成该项目后，你将可以：➔从数据可视化中发现见解➔向别人解释数据可视化第二部分：数据分析基础课程名称学习目标描述统计学 1 ➔学习数据类型，集中趋势的测量方法，以及基本的数学符号描述统计学 2 ➔学习针对定量数据的常用可视化方法，离散程度的测量方法，以及描述统计学和推论统计学的差异Excel：开始➔学习 Excel 软件的基本功能➔学习单元格引用以及菜单的快捷键Excel：数据清洗➔学习筛选和排序数据➔学习使用文本和数学公式➔学习如何拆分列以及去除重复项Excel：分析数据➔学习使用聚合函数和条件函数来汇总数据➔学习使用数据透视表和 lookup 查询函数Excel：数据可视化➔学习为定量数据和分类数据创建可视化➔学习创建饼图、条形图、折线图、散点图、直方图和箱线图➔学习制作专业的演示 PPT项目二：分析问卷数据（3 周）在这个项目中，你将分析一份关于优达学城学生的真实数据。
你需要设法处理缺失的数据以及错误输入的数据，以便可以正确地展现出优达学城学生的用户特征。
你将通过 Excel 来计算统计参量并绘制可视化，进而分析和总结该数据集。
你也将使用专业的方式向他人解读你的主要发现。
完成该项目后，你将可以：➔使用 Excel 计算统计参量➔使用 Excel 绘制可视化图表➔提出问题并通过数据来回答➔处理真实世界的数据：包含各种缺失值以及错误输入的数据第三部分：推论统计学课程名称学习目标推论统计学➔学习正态分布、抽样分布、置信区间➔学习假设检验的概念和计算方式➔理解各种统计量的现实含义第四部分：A/B 测试课程名称学习目标A/B 测试➔研究一个电子商务网站的真实产品➔数据分析页面 A/B 测试中的转化能力➔分析是否需要重新设计页面并学习基于数据提出实施建议第五部分：用数据分析解决商业问题课程名称学习目标分析问题解决框架➔学习行业流行的商业分析问题解决框架选择合适的分析方法➔学习针对不同商业问题的分析方法，包括：预测性分析和非预测性分析，数据丰富和数据有限，数值问题、分类问题、A/B 测试和用户群体划分等用 Excel 构建线性回归模型➔学习线性回归模型背后的数学知识➔学习用 Excel 搭建简单的线性回归模型➔学习用 Excel 搭建多元线性回归模型项目三：预测商业决策带来的收益增长（3 周）在这个项目中，你将应用所学的商业分析模型，预测向新顾客投递产品目录后带来的收益增长，从而帮助管理层做出正确决策。
商业数据分析教学大纲
商业数据分析教学大纲一、课程概述商业数据分析是一门融合了统计学、数学、计算机科学和商业管理知识的交叉学科。
本课程旨在培养学生运用数据分析方法解决商业问题的能力，使学生能够从大量的数据中提取有价值的信息，为企业的决策提供支持。
通过本课程的学习，学生将掌握数据收集、数据清洗、数据分析和数据可视化的基本技能，能够运用常见的数据分析工具和技术，对商业数据进行有效的分析和解读。
二、课程目标1、知识目标了解商业数据分析的基本概念、流程和方法。
掌握数据收集、整理、清洗和存储的基本方法。
熟悉数据分析的常用工具和技术，如 Excel、SQL、Python 等。
理解数据可视化的原则和方法，能够运用图表有效地展示数据。
2、能力目标能够运用所学的数据分析方法和工具，对实际的商业数据进行分析和处理。
能够根据分析结果，提出合理的商业建议和决策方案。
培养学生的数据分析思维和创新能力，能够独立解决数据分析中的问题。
3、素质目标培养学生的团队合作精神和沟通能力，能够在团队中有效地协作完成数据分析项目。
提高学生的逻辑思维能力和问题解决能力，培养严谨的科学态度和工作作风。
增强学生的商业敏感度和数据安全意识，能够在数据分析中遵守法律法规和道德规范。
三、课程内容1、商业数据分析基础商业数据分析的概念、作用和应用领域。
数据分析的流程和方法，包括问题定义、数据收集、数据预处理、数据分析和结果解读。
数据的类型和来源，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。
2、数据收集与整理数据收集的方法，如问卷调查、网络爬虫、数据库查询等。
数据清洗的技术，包括处理缺失值、异常值和重复值。
数据转换和标准化的方法，如数据归一化、编码等。
3、数据分析方法描述性统计分析，包括均值、中位数、众数、方差、标准差等。
相关性分析和回归分析，包括简单线性回归和多元线性回归。
聚类分析和分类分析，如 KMeans 聚类、决策树等。
时间序列分析，包括移动平均、指数平滑等。
4、数据可视化数据可视化的原则和技巧，如色彩搭配、图表选择等。
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。
《商业数据分析》实验教学大纲
《商业数据分析》实验教学大纲一、二、实验课性质、目的、任务性质：本课程非独立设课，是《商务数据分析》课程的一部分。
《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、Monte Carlo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（一）教学目标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、Monte Carlo 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Analytics Solver Platform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四、教学内容（一）具体教学内容1．实验一：时间序列分析与预测（1）教学内容运用XLMiner做预测分析（2）重点方法的掌握（3）难点方法设计（4）应配备的主要设备名称计算机、相关软件（5）对毕业要求的支撑可以支撑“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。
商业数据分析课程大纲
商业数据分析课程大纲一、课程简介本课程旨在培养学生对商业数据分析的全面了解和实践能力。
通过学习本课程，学生将掌握商业数据分析的基本理论、方法和工具，能够运用数据分析技术解决实际商业问题，为企业决策提供支持和指导。
二、课程目标1. 理解商业数据分析的基本概念和原理；2. 掌握常见的商业数据分析方法和技术；3. 学会运用数据分析工具处理和分析实际商业数据；4. 能够将数据分析结果转化为有效的商业决策建议；5. 培养良好的数据分析思维和解决问题的能力。
三、课程内容1. 商业数据分析概述1.1 商业数据分析的定义和重要性1.2 商业数据分析的应用领域和行业案例2. 数据收集与清洗2.1 数据的来源和获取方法2.2 数据清洗的目的和步骤2.3 常见数据质量问题及解决方法3. 数据探索与可视化3.1 探索性数据分析的概念和方法3.2 数据可视化的原则和工具3.3 利用数据可视化发现商业洞察4. 统计分析方法4.1 假设检验和置信区间4.2 方差分析和回归分析4.3 相关性分析和因子分析5. 预测建模与数据挖掘5.1 预测建模的基本概念和方法5.2 常见的预测建模算法5.3 数据挖掘在商业中的应用案例6. 商业决策分析6.1 决策分析的框架和方法6.2 管理决策中的不确定性分析6.3 利用决策模型进行方案评估与决策7. 企业应用案例分析7.1 零售行业销售数据分析案例7.2 金融行业风险管理案例7.3 在线营销数据分析案例四、教学方法1. 理论授课：介绍商业数据分析的基本理论和方法；2. 实践操作：通过实际案例教学，学生亲自操作数据分析工具进行实践；3. 分组讨论：学生分组进行案例分析和讨论，提出解决方案和商业建议；4. 课堂演示：老师展示实际数据分析过程和结果，并进行讲解；5. 课程项目：学生完成课程项目，运用课程所学知识解决实际商业问题。
五、考核方式1. 平时成绩：包括课堂参与、作业和小组讨论等；2. 课程项目：完成课程项目并撰写报告；3. 期末考试：对课程所学内容进行综合考核。
Python商业数据分析教学大纲
Python商业数据分析在互联网风气云涌的时代，拥有了数据金矿，如何挖出真金白银呢？数据本身不产生价值，只有分析和利用数据，才能将散落在各个平台中的数据的真正商业价值挖掘出来。
本课程带你走近商务数据分析的世界，学习数据分析的方法，学会应用数据分析工具，挖掘商务数据的真正价值。
1课程概述通过本课程的学习，学生能掌握商业数据分析的基本知识、Python工具、统计方法，具备在互联网环境下的数据可视化展现、数据分析的能力，学会如何运用模型和方法描述经济现象以及定量分析具有随机性特征的经济变量之间的关系，本课程注重理解模型背后的商业含义，重视因果推断在现代经济研究中的应用，强调动手能力；学会如何通过数据解读经济社会生活现象，发现现象中蕴含的原理和规律，帮助建立经济研究思维，了解基本的经济研究常识，完成高质量的实证分析。
讲授的内容包括：（1）商业数据分析及其工具；（2）Python商业数据存取；（3）Python商业数据的图形绘制与可视化；（4）Python描述性统计；（5）Python参数估计；（6）Python 参数假设检验；（7）Python相关分析；（8）Python一元线性回归数据分析；（9）Python多元线性回归数据分析；（10）Python时间序列数据分析应用；（11）Python量化金融数据分析；（12）Python 人工智能机器学习数据分析。
2授课目标本课程旨在培养学生运用大数据思维和分析工具进行互联网环境下商务数据分析与应用的能力，实施以提升客户满意度、客户价值为目标的客户数据搜集与客户价值分析，并能对现实的经济和管理问题进行模型求解并能解释相关输出结果的经济学含义与统计学含义。
3成绩要求期评成绩=平时成绩（30%）+期末考试（70%）4课程大纲1 商业数据分析及其工具1.1商业数据分析的概念及其应用1.2商业数据类型1.3商业数据来源1.4商业数据分析工具简介1.5 Python商业数据分析工具的下载1.6商业数据分析工具Python的安装1.7 Python的启动和退出1.8 Python商业数据分析相关的程序包1.9 Python商业数据分析快速入门练习题2 Python商业数据存取2.1 Python-pandas的csv格式本地数据存取2.2 Python-pandas的Excel格式本地数据读取2.3挖地兔Tushare财经网站数据存取2.4 Pandas_datareader包获取国外财经网站数据2.5商业数据分析的Pandas分组聚合（或分类汇总）练习题3 Python商业数据的图形绘制与可视化3.1 Python-matplotlib绘图基础3.2 Python直方图的绘制3.2 Python散点图的绘制3.3 Python气泡图的绘制3.4 Python箱图的绘制3.5 Python饼图的绘制3.6 Python条形图的绘制3.7 Python折线图的绘制3.8 Python曲线标绘图的绘制3.9 Python连线标绘图的绘制3.10 Python3D图的绘制练习题4 Python描述性统计4.1 Python描述性统计工具4.2 Python数据集中趋势的度量4.3 Python数据离散状况的度量4.4 Python峰度、偏度与正态性检验4.5 Python异常数据处理练习题5 Python参数估计5.1参数估计与置信区间的含义5.2 Python点估计5.3 Python单正态总体均值区间估计5.4 Python单正态总体方差区间估计5.5 Python双正态总体均值差区间估计5.6 Python双正态总体方差比区间估计练习题6 Python参数假设检验6.1参数假设检验的基本理论6.2 Python单个样本t检验6.3 Python两个独立样本t检验6.4 Python配对样本t检验6.5 Python单样本方差假设检验6.6 Python双样本方差假设检验练习题7 Python相关分析7.1相关系数的概念7.2使用模拟数据计算变量之间的相关系数和绘图7.3使用本地数据计算变量之间的相关系数和绘图7.4使用网上数据计算变量之间的相关系数和绘图练习题8 Python一元线性回归数据分析8.1一元线性回归分析基本理论8.2应用Python-statsmodels工具作一元线性回归分析8.3应用Python-sklearn工具作一元线性回归分析练习题9 Python多元线性回归数据分析9.1多元线性回归分析基本理论9.2 Python多元线性回归数据分析9.3 用scikit-learn工具作多元回归分析9.4 Python稳健线性回归分析9.5 Python逻辑Logistic回归分析9.6 Python广义线性回归分析9.7违背回归分析假设的计量检验9.8 Python自相关性诊断与消除9.9 Python异方差诊断与消除9.10 Python多重共线性的诊断与消除练习题10 Python时间序列数据分析应用10.1时间序列基础10.2时间序列的相关概念及其Python应用10.3自回归(AR)模型10.4移动平均(MA)模型10.5自回归移动平均ARMA模型10.6差分自回归移动平均ARIMA模型10.7自回归条件异方差模型(ARCH)及预测10.8广义自回归条件异方差模型(GARCH)与波动率预测练习题11 Python量化金融数据分析应用11.1 Python金融数据描述性统计11.2 战胜股票市场策略可视化的Python应用11.3 Python实现量化金融投资统计套利协整配对交易策略11.4 Python在资产组合均值方差模型中应用11.5 Python绘制投资组合有效边界11.6 Python绘制寻找Markowitz最优投资组合练习题12 Python人工智能机器学习数据分析应用12.1机器学习算法分类12.2常见的机器学习算法及其Python代码12.3 Python实现K临近算法银行贷款分类12.4 Python实现各种机器学习算法12.5 Python实现K最近邻法分类练习题1、教材《Python商业数据分析》。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
《商业分析》课程教学大纲
课程编码：12120202225
课程性质：专业方向课
学分：2
课时：32
开课学期：5
适用专业：市场营销
一、课程简介
《商业分析》已经成为各类组织在大数据时代正确决策的重要基础。
这门课是市场营销专业学生的专业方向课之一，顺应时代要求，为学生步入社会掌握多项实用技能提供专业的课程学习。
本课程将商业分析的理论与具体实践结合起来，从商业分析的发展历程和分析的思路框架、流程、方法工具再到具体实施过程都进行了详细地讲解，并在数据分析和挖掘部分提供了详实的数据和SPSS及SPSS Clementines中的操作过程，让商业分析从一个时髦的术语变成落地的操作。
本课程从了解商业分析开始，树立将业务、分析和IT技术结合起来的观念，到利用各种分析方法和挖掘算法将商业分析落地。
从知到行，让学生能了解和运用商业分析从而实现其价值：正确的时间为正确的人提供正确的决策支持。
二、教学目标
通过本课程的学习，使学生对数据分析方法的基本原理有系统的理解，掌握利用专业件进行数据统计分析的方法和步骤。
培养学生应用计算机进行统计分析的能力，为后续课程的学习以及解决实际问题打下良好的基础。
1、通过本课程的学习与实践，掌握数据分析的基本原理和统计软件SPSS系统基本用法。
2、通过本课程的学习与实践，能够对数据进行描述性统计分析，熟练使用SPSS软件内部函数，并能分析所得结果。
3、通过本课程的学习与实践，加深对数据分析方法的基本理论（回归分析、方差分析、聚类分析、判别分析等）的理解，掌握统计软件的各个操作方法和步骤，并能结合具体问题和相关知识对计算结果给出合理的解释。
三、教学内容
（一）第一章数据的输入与编辑
主要内容：数据输入的一般操作，特殊数据的快捷输入，有规律数据的序列输入法，设置有效性对输入数据审核，下拉式列表选择输入的设计，数据的编辑操作。
教学要求：掌握数据输入的一般操作、特殊数据的快捷输入。
能够熟练应用有规律数据的序列输入法以及设置有效性对输入数据审核，可以操作下拉式列表选择输入的设计以及数据的编辑操作。
重点、难点：重点是数据输入的一般操作、特殊数据的快捷输入以及有规律数据的序列输入法和设置有效性对输入数据审核，难点是下拉式列表选择输入的设计和数据的编辑操作。
教学方法：运用现代多媒体技术，以课堂讲授教学为主，操作演示。
（二）第二章单元格数据的格式设置
主要内容：单元格格式的一般设置，各种内置数字格式的使用，自定义数字格式的应用，条件格式化的应用
教学要求：掌握单元格格式设置常用方法，掌握工作表格式的自动套用，掌握单元格格式的替换与复制，掌握各种内置数字格式的应用，熟悉自定义数字格式的应用，了解条件格式化设置与应用。
重点、难点：本部分重点是掌握自定义数字格式的应用，条件格式化的应用，难点是掌握各种内置数字格式的应用。
教学方法：运用现代多媒体技术，以课堂讲授教学为主，课堂操作演示。
（三）第三章公式、引用与名称
主要内容：公式及其应用，单元格的引用，名称及其应用，数组公式及其应用。
教学要求：，掌握公式的规则与编辑，掌握公式本身及结果的查看，掌握常见公式错误信息及原因，掌握名称的含义，作用与用法，了解建立名称的几种不同方式，熟悉单元格地址引用的三种方式，熟悉多表单元格之间的多维引用，了解数组公式的建立规则与应用。
重点、难点：本部分重点掌握单元格的引用及名称及其应用，难点是掌握常见公式错误信息及原因。
教学方法：运用现代多媒体技术，以课堂讲授教学为主，并通过课后训练，掌握常见的方法应用。
（四）第四章函数及其应用
主要内容：函数的基本知识，常用函数，数学函数，逻辑判断函数，日期和时间函数，文本函数。
教学要求：掌握函数的功能与类型，掌握函数的输入与调用，掌握常用函数及其应用，掌握主要数学函数应用，熟悉逻辑判断函数应用，熟悉日期时间函数应用，熟悉文本函数及其应用。
重点、难点：本部分重点掌握数学函数，逻辑判断函数，日期和时间函数，文本函数的应用，难点也是相同，需要结合高等数学的学习。
教学方法：运用现代多媒体技术，以课堂讲授教学为主，并且辅以习题讲解。
（五）第五章数据图表处理
主要内容：数据图表的基本知识，数据图表的创建与编辑，复杂数据图表的制作，动态图表的制作。
教学要求：掌握数据图表的主要类型，掌握数据图表的常用术语，掌握数据图表的建立方法，掌握数据图表的编辑操作，掌握数据图表的格式设置，熟悉复杂图表的制作技巧，了解动态图表的制作方法。
重点、难点：本部分学习重点是数据图表的创建与编辑，复杂数据图表的制作，学习难点是动态图表的制作。
教学方法：运用现代多媒体技术，以课堂讲授教学为主，并辅以课堂板书案例，结合课后训练。
（六）第六章数据的排序与筛选
主要内容： EXCEL数据库表格及其功能说明，数据的排序，数据排序操作的应用技巧，数据的筛选。
教学要求：掌握Excel数据库表格样式与特点，掌握Excel数据库功能及其局限性，掌握Excel中多关键字的排序操作，熟悉定义自定义排序次序，熟悉三个排序函数的应用，了解自动筛选的功能实现，了解高级筛选及条件区域设置。
重点、难点：本部分学习重点是数据的排序，数据排序操作的应用技巧，学习难点是数据的高级筛选。
教学方法：运用现代多媒体技术，以课堂讲授教学为主，结合课后训练。
（七）第七章数据的汇总、合并与透视
主要内容：利用相关函数进行数据汇总，数据库表格的分类汇总，特定情形下的数据汇总方法，数据的多表合并，数据的透视分析
教学要求：掌握利用SUMIF或组合SUM和IF条件汇总，掌握利用SUMPRODUCT
实现多条件汇总，掌握利用DSUM函数进行数据库表格汇总，掌握数据库表格的分类汇总操作，了解一些特定情形下的分类汇总操作，熟悉利用SUM函数进行多工作表数据合并，熟悉按位置和按分类进行的两种合并计算，掌握数据透视表的建立、编辑与显示设置，熟悉数据透视图和数据透视报告的制作方法。
重点、难点：本章学习内容重点是数据库表格的分类汇总，特定情形下的数据汇总方法，学习难点是数据的多表合并以及数据的透视分析。
教学方法：运用现代多媒体技术，以课堂讲授教学为主，试题练习。
（八）第八章数据的查询与核对
主要内容：利用查找命令查询数据，利用查询与引用函数进行查询，数据库表格中的数据查询，利用名称查询数据，利用数组公式进行查询，数据表之间的数据核对。
教学要求：利用查找命令在工作表中查询数据，掌握主要查询函数的作用及其使用方法，利用LOOKUP/VLOOKUP/HLOOKUP 函数查询数据，利用CHOOSE、MATCH、INDEX
函数查询数据，应用INDIRECT 和名称构造实用的数据查询，利用OFFSET函数对动态区域进行数据查询，掌握利用DGET函数和记录单进行数据库数据查询，利用数组公式构造功能强大的统计查询，掌握数据表之间数据核对的三种不同方法。
重点、难点：本章节学习重点是利用查询与引用函数进行查询，学习难点是数据库表格中的数据查询，利用名称查询数据以及利用数组公式进行查询。
教学方法：运用现代多媒体技术，以课堂讲授教学为主，试题练习。
（九）第九章工作表的显示与打印
主要内容：数据工作表的显示操作，数据工作表打印的整体流程，几种特殊表格的打印方法
教学要求：掌握通过调整显示比例来缩放显示范围，拆分窗口以同时显示多个数据区域，冻结窗格使行（列）标题始终可见，通过选项实现视图个性化设置，数据工作表打印的整体操作流程，特殊格式和要求表格的打印技巧。
重点、难点：本章节学习重点是数据工作表打印的整体流程，学习难点是几种特殊表格的打印方法。
教学方法：运用现代多媒体技术，以课堂讲授教学为主，试题练习。
（十）第十章工作表的显示与打印
主要内容：工作簿级的安全与保密，工作表级的安全与保密，单元格级的安全与保密，宏病毒及其安全保护。
教学要求：掌握工作簿文件设置权限密码，保护工作簿的窗口和结构，工作簿、工作表隐藏处理，工作表的整体保护操作，工作表中特定区域的保护，隐藏工作表中的计算公式，了解工作表中分区加密处理，工作表中行/列隐藏操作，宏病毒及其安全保护设置。
重点、难点：本章学习重点是单元格级的安全与保密，学习难点是宏病毒及其安全保护。
教学方法：运用现代多媒体技术，以课堂讲授教学为主，试题练习。
四、课时分配
五、课程考核与成绩评定
1.考核方式：
考试；笔试；闭卷；
2.成绩评定：
课程总评成绩＝平时考核成绩×30％＋期末考核成绩×70％。
【平时考核方式举例】
【课程结课考试试题类型举例】
六、推荐教材和教学参考书
1.教材：
商业分析概论，蔚海燕，许鑫，华东师范大学出版社，2015年
2.参考书：
[1] 高效商业分析——Excel建模与决策用Excel这一常见工具进行颇具挑战的统计分析、数据分析，James R. Evans（詹姆斯.R.埃文斯）著，王正林，王权，肖静译，电子工业出版社，2015年7月
[2]商业分析实践指南，（美）项目管理协会（Project Management Institute）著，中国电力出版社，2015年10月
大纲制订人：聂梓
大纲审定人：郭瑞
制订时间：2017年9月1日。