课程性质

□通识课程 □通修课程 √专业课程

授课教师

张莉

教学对象

本科生三、四年级

学时／学分

32/2

教学方式

MOOC平台课程自学、课堂讲授、文献阅读讨论、实验

出勤要求

遵从《杏吧原创 本科生课堂学习规范》，要求学生关闭一切电子设备；不能无故缺席上课；上课专心听讲，积极参与课堂讨论；课后认真复习课堂上讲授内容，独立完成教师布置的任务；并预习新课。学生缺勤不得多于总课时的四分之一。教师可以根据考勤情况决定学生是否可以参加考试、是否扣分

课程简介

商务智能是为解决商业活动遇到的各种问题，利用各种信息系统进行高质量和有价值的数据收集、分析和处理的方法、过程和工具，其基本功能包括数据收集、存储、分析和可视化展现。本课程主要介绍商务智能技术在经济、管理、金融等方面的应用，重点介绍数据分析在客户关系管理、企业经营管理和个性化信息服务领域的应用，学习数据分析在这些领域应用的基本过程、方法和工具。

课程教学目标

序号

教学目标

1

知识目标：辨识数据仓库、在线分析处理（OLAP）、数据挖掘等基本概念；理解数据清理、数据集成和转换等数据预处理技术；理解决策树、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机等分类算法，K-均值、层次聚类、密度聚类等聚类算法，Apriori、Carma等关联分析算法，以及集成模型、深度学习模型等最新的机器学习算法，并能辨识这些算法的特点和应用场景。

2

能力目标：通过本课程的学习，使学生理解将金融、新零售、新媒体、社会治理等场景下问题转换为数据分析问题的方法，掌握最新数据分析方法和工具，以及数据驱动管理决策的方法，具备数据获取、数据分析与运用能力。

3

价值目标：培养学生的民族自豪感、个人使命感和社会责任感，树立爱国敬业的品格，提升法制意识和职业素养，坚定“四个自信”，明确个人方向，实现人生价值。

（注：可酌情补充其它学习目标）

课程学习资料

教材：赵卫东 商务智能（第四版），清华大学出版社，2018

参考资料：

（1）王星，大数据分析：方法与应用[M]，清华大学出版社，2013

（2）薛伟 陈欢歌，SPSS Modeler数据挖掘方法及应用[M]，电子工业出版社，2014

（3）周志华，机器学习[M]，清华大学出版社，2016

（4）数据挖掘、机器学习、知识发现领域相关的国际会议和期刊论文

（5）中国信通院，疫情防控中的数据与智能应用研究报告, 2020

（6）艾瑞咨询，中国数据中台行业白皮书

（7）中经视野研究院，2023中国商业智能产业发展白皮书