《商业数据分析》课程教学大纲

《商业数据分析》教学大纲一、课程基本信息课程名称商业数据分析BusinessDataAnalysis课程编码SEM322021020开课院部经济管理学院课程团队统计与财务共享课程组学分2.0课内学时32讲授32实验0上机0实践0课外学时0适用专业会计学授课语言中文先修课程管理学、线性代数、微观经济学、概率论与数理统计课程简介（限选）本课程作为会计学专业的限选课程，以数据分析概述为主，弱化信息数据库的技术要求，侧重商业数据分析的信息价值，在理解业务问题的基础上，应用各种方法模型进行数据分析与挖掘，描述业务现状、预测业务未来，提出业务解决方法。主要内容包括大数据与商业分析的认知、商业信息的采集、商业信息的管理、商业数据分析方法、商业数据挖掘方法五章内容，突出专业领域的应用性和实践性，聚焦数据看板制作、回归模型分析、逻辑回归分析、序列预测分析、交叉影响分析、关联规则、决策树、聚类分析、因子分析等方法的掌握与应用。通过课程学习，旨在让学生了解商业分析的价值与社会需求，培养学生对商业数据开展分析与信息挖掘的逻辑思维，掌握商业数据分析的基本理论与应用方法，提高学生应用数据分析理论与方法解决实际经济管理领域问题的能力。Asalimitedcourseforaccountingmajor,thecoursetakesdataanalysisoverviewasmaincontent,weakenstechnicalrequirementsofinformationdatabaseandfocusontheinformationvalueofbusinessdataanalysis.Itwantstodescribethecurrentsituation,predictthefutureandproposebusinesssolutionsbyusingmethodsofanalysisandminingonthebaseofunderstandingbusinessissues.Thecontentsincludecognitionsofbigdataandbusinessanalysis,collectionofbusinessinformation,managementofbusinessinformation,basicBAmethods,miningandsoontolaystressonapplicabilityandpracticalityintheprofessionalfieldandfocusontheapplicationssuchasdatabulletinboard,regressionmodel,logisticregression,sequenceprediction,cross-impactanalysis,associationrules,decisiontrees,clusteranalysisandfactoranalysis.Throughtheteachingofthiscourse,itaimstounderstandthevalueandsocialneeds,cultivatestudents'logicalthinkingontheanalysisandinformationminingofbusinessdata,masterthebasictheoryandapplicationmethodofbusinessdataanalysis,andimprovestudents'abilityofapplyingdataanalysistheoryandmethodtosolvepracticalbusinessproblems.负责人大纲执笔人审核人二、课程目标序号代号课程目标OBE毕业要求指标点任务自选1M1目标1：理解大数据时代背景下，开展商业数据分析的价值与诉求，掌握商业数据分析的基本思想、框架流程、方法体系与基本步骤，能够对经济管理领域问题建立开展数据分析的逻辑思维。是2.32M2目标2：掌握商业信息搜集与管理的相关理论与方法，掌握数据仓库的设计机理与数据存储模式，掌握大数据分析与人工智能等基础知识和技术技能，能够理解专业相关数据库的结构，能够就经济管理领域相关业务需求进行信息搜集。是2.33M3目标3：掌握商业数据分析与挖掘的基本方法，掌握EXCEL、SPSS等软件对大数据分析处理的技能实操，能够对经济管理领域问题进行描述与预测分析，能够对复杂问题进行逻辑分析与信息挖掘。是2.3三、课程内容序号章节号标题课程内容/重难点支撑课程目标课内学时教学方式课外学时课外环节1第1章第1章商业分析概论本章重点难点：大数据的“5V”特征，商业数据分析的基本思想与逻辑思路，基本术语与重要概念。/////21.11.1大数据的基本认知大数据的内涵，数据来源，典型特征，大数据与传统数据，大数据的处理流程，大数据的主要分析工具.结合习近平总书记关于“实施国家大数据战略，加快建设数字中国”的讲话，讨论理解大数据分析在社会经济生活中的现象，引导学生对数据思维、数据分析理念的产生兴趣和热情。M11讲授、讨论0自学资料31.21.2商业数据分析的概念商业数据分析的定义，商业分析与商业智能的差异，商业分析的视角。M10.2讲授0自学资料41.31.3商业数据分析的发展历程商业数据分析的历史，研究进展，发展演化。M10.2讲授0自学资料51.41.4商业数据分析的基本思想商业数据分析的目标，商业数据分析的业务模型M10.2讲授0自学资料61.51.5商业分析的流程，方法与工具商业分析的流程与步骤，商业分析的主要方法，商业分析的主要工具。M10.2讲授、讨论0自学资料71.61.6商业数据分析对企业的影响从竞争，客户需求，效益，风险，投资等方面展开分析。M30.2讲授0自学资料8第2章第2章商业信息的采集本章重点难点：商业信息源，商业信息的采集方法。/////92.12.1商业信息的类型企业内部信息与外部信息，信息分类逻辑图。M20.5讲授0自学资料102.22.2商业信息源商业信息源的定义与特征，商业信息源的分类。M20.5讲授0自学资料112.32.3商业信息的采集方法传统方法，加工后的商业信息的采集方法，其他方法。M20.5讲授、讨论0自学资料122.42.4商业信息的采集途径与工具常用的商业信息采集途径，常用的商业信息采集工具，新兴商业信息采集工具。M20.5讲授0自学资料13第3章第3章商业信息的管理本章重点难点：数据库与数据仓库的区别，商业信息仓储设计。/////143.13.1数据库与数据仓库传统数据库到数据仓库，传统数据库的不足，数据库与数据仓库的区别。M20.5讲授0自学资料153.23.2数据仓库的定义与特点数据仓库的定义，数据仓库的五大特点。M20.5讲授0自学资料163.33.3数据仓库的构建构建流程，相关概念。M21讲授0自学资料173.43.4数据仓库的组织结构数据仓库结构的三个层次，数据仓库的数据组织，数据仓库的数据分割。M21讲授0自学资料18第4章第4章商业数据分析方法本章重点难点：数据面板的制作，Logistic回归的应用，交叉影响分析法的风险决策，序列预测方法的择优/////194.14.1大数据面板制作与分析大数据面板的认知，超级表的制作，数据面板的制作，面板分析M33讲授、讨论0自学资料、综合大作业204.24.2回归分析法回归模型的构建，显著性检验问题，虚拟变量与调解变量的设置，商业案例应用。M32讲授、讨论0自学资料、综合大作业214.34.3Logistic回归分析基本原理，Logistic回归模型的构建，Logistic回归分析步骤，商业案例应用。M32讲授、讨论0自学资料、综合大作业224.44.4时间序列分析时间序列预测的分析步骤，时间序列预测方法体系，简单指数平滑法，Holt指数平滑法，指数曲线预测，多阶曲线预测，Winter指数平滑法，分解预测法，商业案例应用。M34讲授、讨论0自学资料、综合大作业234.54.5交叉影响分析法基本原理，实施步骤，商业案例应用。M32讲授、讨论0自学资料、综合大作业24第5章第5章商业数据挖掘方法本章重点难点：聚类分析与因子分析，决策树建模，关联规则及算法。/////255.15.1数据挖掘的相关概念数据挖掘的产生，数据挖掘的概念，数据挖掘的应用场景，数据挖掘工具。M12讲授0自学资料、综合大作业265.25.2决策树决策树的定义，决策树的剪枝，预后验决策分析，商业案例应用。M32讲授、讨论0自学资料、综合大作业275.35.3关联规则相关定义，关联分类，基本算法，案例应用。M32讲授、讨论0自学资料、综合大作业285.45.4聚类分析聚类分析介绍，距离定义，聚类与分类的区别，聚类的应用领域，商业案例应用。M32讲授、讨论0自学资料、综合大作业295.55.5因子分析因子分析概要，基本算法，案例应用。M34讲授、讨论0自学资料、综合大作业四、考核方式序号考核环节操作细节总评占比1情景案例分析1.根据商业数据分析方法的讲授进度，课程共设计了5个情景案例分析。2.成绩采用百分制，根据案例分析的完整性、方法应用的规范性、是否按时上交、是否独立完成、是否开展了延展性分析进行评分。3.考核学生对商业数据分析基本方法的掌握能力，学生综合运用所学知识辨析选择适当的分析方法，借助软件操作辅助分析，能够展开规范分析，能够提出解决问题的决策支持。25%2小论文1.本课程要求结合大数据时代背景在专业领域的影响，自由议题，撰写课程小论文，制作PPT，并进行视频讲解录制。2.成绩采用百分制，根据实验完成情况评分。3.考核学生对大数据背景的落地认知，对商业数据分析价值的深层理解，针对专业领域相关问题，能够融合时代发展诉求，从数据价值的角度优选解决方案获得有效结论。10%3综合大作业1.本课程要求利用EXCEL、SPSS等数据分析工具对4个典型商业综合议题建立大数据分析逻辑，设计关系预测模型，演示动态发展，挖掘探索有价值的信息，设计出解决问题的综合方案。2.根据模型建立情况和方案的准确性与实操性评分。30%4期末考试1.开卷考试，成绩采用百分制，卷面成绩总分100分。3.主要考核学生对商业数据分析基本知识的掌握能力，学生综合运用所学知识分析问题、解决问题的能力，题型主要有辨析题、简答题、分析题、计算题等。35%五、评分细则序号课程目标考核环节大致占比评分等级1M1小论文60%A-能够将大数据与专业应用相结合，针对专业领域问题能够对其影响进行充分的分析，论文撰写规范，内容充实，思路清晰，有一定的认知分析结论，PPT制作精美，思路清晰，视频录制设计元素体现较好，能够清晰地阐述内容与结论。B-能够将大数据与专业应用相结合，针对专业领域问题能够对其影响展开一定的分析，论文撰写比较规范，内容有一定的丰度，思路比较清晰，PPT制作比较精美，能够体现分析思路，视频录制有一定的设计，能够比较清晰地阐述内容。C-大数据时代背景与专业领域结合不强，分析的专业议题针对性不强，分析结论较宽泛，论文撰写比较规范完整，PPT制作略显粗糙，但能够体现一定的内容，视频录制比较简单，语言阐述存在漏洞。D-没有与专业领域议题相结合，分析笼统宽泛，论文撰写存在多处不规范的地方，PPT制作粗糙，内容混乱，视频录制不清晰，语言不通畅。2M1期末考试40%（见试卷评分标准）3M2情景案例分析20%A-独立思考、按时完成，方法选择适宜，分析思路清晰、步骤规范完整、能够应用软件辅助计算分析、结论准确，结论延展较合理。B-独立思考、按时完成，方法选择适宜，分析思路比较清晰、步骤比较规范完整、能够应用软件辅助计算分析、结论准确。C-独立思考、按时完成，方法选择适宜，分析思路比较清晰，步骤存在不规范的地方，软件应用展示性不强，结论不够完整。D-作业抄袭，未能按时完成，方法选择错误，解题思路混乱，结论错误。4M2小论文30%A-能够将大数据与专业应用相结合，针对专业领域问题能够对其影响进行充分的分析，论文撰写规范，内容充实，思路清晰，有一定的认知分析结论，PPT制作精美，思路清晰，视频录制设计元素体现较好，能够清晰地阐述内容与结论。B-能够将大数据与专业应用相结合，针对专业领域问题能够对其影响展开一定的分析，论文撰写比较规范，内容有一定的丰度，思路比较清晰，PPT制作比较精美，能够体现分析思路，视频录制有一定的设计，能够比较清晰地阐述内容。C-大数据时代背景与专业领域结合不强，分析的专业议题针对性不强，分析结论较宽泛，论文撰写比较规范完整，PPT制作略显粗糙，但能够体现一定的内容，视频录制比较简单，语言阐述存在漏洞。D-没有与专业领域议题相结合，分析笼统宽泛，论文撰写存在多处不规范的地方，PPT制作粗糙，内容混乱，视频录制不清晰，语言不通畅。5M2期末考试50%（见试卷评分标准）6M3情景案例分析30%A-独立思考、按时完成，方法选择适宜，分析思路清晰、步骤规范完整、能够应用软件辅助计算分析、结论准确，结论延展较合理。B-独立思考、按时完成，方法选择适宜，分析思路比较清晰、步骤比较规范完整、能够应用软件辅助计算分析、结论准确。C-独立思考、按时完成，