R语言商务数据分析教学大纲

第1章R语言数据分析概述教案课程名称：R语言商务数据分析实战课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：80学时（其中理论45学时，实验35学时）总学分：5.0学分本章学时：2学时一、材料清单（1）《R语言商务数据分析实战》教材。

（2）配套PPT。

（3）引导性提问。

（4）探究性问题。

（5）拓展性问题。

二、教学目标与基本要求1.教学目标根据目前数据分析发展状况，将数据分析具象化。

而后介绍数据分析的概念，流程，目的以及应用场景。

阐述使用R语言进行数据分析的优势。

列举说明R语言数据分析重要Packages的功能。

2.基本要求（1）了解数据分析的概念。

（2）了解数据分析的流程。

（3）了解数据分析在实际中的应用。

（4）了解R语言数据分析中常用的Packages。

三、问题1.引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。

（1）数据分析能够做什么？（2）现实生活中存在哪些数据分析技术？（3）该如何进行数据分析？（4）R语言有哪些优势？2.探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。

或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。

（1）数据分析的完整流程是怎样的？（2）数据分析的能够应用在那些场景？（3）R语言常用的Packages有哪些？3.拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。

亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。

（1）数据分析是不是万能的？（2）分析本班人员的基本信息可以从哪些角度入手？四、主要知识点、重点与难点1.主要知识点（1）数据分析的概念、流程与应用场景。

（2）R语言在数据分析中的优势。

（3）R语言常用的Packages。

第1章R语言数据分析概述教案课程名称：R语言商务数据分析实战课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：80学时（其中理论45学时，实验35学时）总学分：5.0学分本章学时：2学时一、材料清单（1）《R语言商务数据分析实战》教材。

（2）配套PPT。

（3）引导性提问。

（4）探究性问题。

（5）拓展性问题。

二、教学目标与基本要求1.教学目标根据目前数据分析发展状况，将数据分析具象化。

而后介绍数据分析的概念，流程，目的以及应用场景。

阐述使用R语言进行数据分析的优势。

列举说明R语言数据分析重要Packages的功能。

2.基本要求（1）了解数据分析的概念。

（2）了解数据分析的流程。

（3）了解数据分析在实际中的应用。

（4）了解R语言数据分析中常用的Packages。

三、问题1.引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。

（1）数据分析能够做什么？（2）现实生活中存在哪些数据分析技术？（3）该如何进行数据分析？（4）R语言有哪些优势？2.探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。

或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。

（1）数据分析的完整流程是怎样的？（2）数据分析的能够应用在那些场景？（3）R语言常用的Packages有哪些？3.拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。

亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。

（1）数据分析是不是万能的？（2）分析本班人员的基本信息可以从哪些角度入手？四、主要知识点、重点与难点1.主要知识点（1）数据分析的概念、流程与应用场景。

（2）R语言在数据分析中的优势。

（3）R语言常用的Packages。

第7章电子商务网站智能推荐服务教案一、材料清单（1）《R语言商务数据分析实战》教材。

（2）配套PPT。

（3）引导性提问。

（4）探究性问题。

（5）拓展性问题。

二、教学目标与基本要求1.教学目标主要介绍协同过滤算法在电子商务领域中实现用户个性化推荐的应用。

通过对用户访问网页日志的数据进行分析与处理，采用基于物品的协同过滤算法进行建模分析，最后通过模型评价与结果分析，得到智能推荐模型。

2.基本要求（1）熟悉网站智能推荐的步骤与流程。

（2）掌握简单的统计分析方法，运用于网页流量的统计。

（3）对某网站数据进行预处理，包括数据去重、数据变换和特征选取。

（4）使用协同过滤算法对某网站进行智能推荐。

三、问题1.引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。

（1）什么是智能推荐？（2）生活中常见的智能推荐服务有哪些？（3）实现智能推荐的算法有哪些？2.探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。

或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。

（1）网站的推荐流程是怎么样的？（2）协同过滤算法除了基于物品的算法外，还有哪些？3.拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。

亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。

（1）除了协同过滤算法外，能否使用其他算法预测实现网站的智能推荐？四、主要知识点、重点与难点1.主要知识点（1）了解智能推荐服务应用场景。

（2）了解某法律网站现状与数据的基本情况。

（3）熟悉网站智能推荐的步骤与流程。

（4）分析原始数据用户点击的网页类型，得到统计分析结果。

（5）根据原始数据用户浏览网页次数的情况进行统计分析。

《R语言数据分析》课程教案（全）第一章：R语言概述1.1 R语言简介介绍R语言的发展历程、特点和应用领域讲解R语言的安装和配置1.2 R语言基本操作熟悉R语言的工作环境学习如何创建、保存和关闭R剧本掌握R语言的基本数据类型（数值型、字符串、逻辑型、复数、数据框等）1.3 R语言的帮助系统学习如何使用帮助文档（help()、?、man()函数）掌握如何搜索和安装R包第二章：R语言数据管理2.1 数据导入与导出学习如何导入CSV、Excel、txt等格式的数据掌握如何将R数据导出为CSV、Excel等格式2.2 数据筛选与排序掌握如何根据条件筛选数据学习如何对数据进行排序2.3 数据合并与分割讲解数据合并（merge、join等函数）的方法和应用场景讲解数据分割（split、apply等函数）的方法和应用场景第三章：R语言统计分析3.1 描述性统计分析掌握R语言中的统计量计算（均值、中位数、标准差等）学习如何绘制统计图表（如直方图、箱线图、饼图等）3.2 假设检验讲解常用的假设检验方法（t检验、卡方检验、ANOVA等）掌握如何使用R语言进行假设检验3.3 回归分析介绍线性回归、逻辑回归等回归分析方法讲解如何使用R语言进行回归分析第四章：R语言绘图4.1 ggplot2绘图系统介绍ggplot2的基本概念和语法学习如何使用ggplot2绘制柱状图、线图、散点图等4.2 基础绘图函数讲解R语言内置的绘图函数（plot、barplot、boxplot等）掌握如何自定义图形和调整图形参数4.3 地图绘制学习如何使用R语言绘制地图讲解如何使用ggplot2绘制地理数据可视化图第五章：R语言编程5.1 R语言编程基础讲解R语言的变量、循环、条件语句等基本语法掌握如何编写R函数和模块化代码5.2 数据框操作学习如何使用数据框进行编程讲解如何使用dplyr等工具包进行数据框操作5.3 面向对象编程介绍R语言的面向对象编程方法掌握如何使用R6和S3编程范式第六章：R语言时间序列分析6.1 时间序列基础介绍时间序列数据的类型和结构学习时间序列数据的导入和预处理6.2 时间序列分解讲解时间序列的分解方法，包括趋势、季节性和随机成分使用R语言进行时间序列分解6.3 时间序列模型介绍自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）和自回归积分滑动平均模型（ARIMA）学习如何使用R语言建立和预测时间序列模型第七章：R语言机器学习7.1 机器学习概述介绍机器学习的基本概念、类型和应用学习机器学习算法选择的标准和评估方法7.2 监督学习算法讲解回归、分类等监督学习算法使用R语言实现监督学习算法7.3 无监督学习算法介绍聚类、降维等无监督学习算法使用R语言实现无监督学习算法第八章：R语言网络分析8.1 网络分析基础介绍网络分析的概念和应用领域学习网络数据的导入和预处理8.2 网络图绘制讲解如何使用R语言绘制网络图学习使用igraph包进行网络分析8.3 网络分析应用介绍网络中心性、网络结构等分析方法使用R语言进行网络分析案例实践第九章：R语言生物信息学应用9.1 生物信息学概述介绍生物信息学的概念和发展趋势学习生物信息学数据类型和常用格式9.2 生物序列分析讲解生物序列数据的导入和处理使用R语言进行生物序列分析9.3 基因表达数据分析介绍基因表达数据的特点和分析方法使用R语言进行基因表达数据分析第十章：R语言项目实战10.1 数据分析项目流程介绍数据分析项目的流程和注意事项10.2 R语言项目实战案例一分析一个真实的统计数据集，实践R语言数据分析方法10.3 R语言项目实战案例二使用R语言解决实际问题，如商业分析、社会研究等10.4 R语言项目实战案例三结合数据库和API接口，进行大规模数据分析和处理重点和难点解析重点环节1：R语言的安装和配置解析：R语言的安装和配置是学习R语言的第一步，对于初学者来说，可能会遇到操作系统兼容性、安装包选择等问题。

《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。

《R语言商务数据分析实战》教学大纲课程名称：R语言商务数据分析实战课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：80学时（其中理论45学时，实验35学时）总学分：5.0学分一、课程的性质大数据时代已经到来，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并做出科学、客观的决策越来越重要。

数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。

有实践经验的数据分析人才已经成为了各企业争夺的热门。

为了推动我国大数据，云计算，人工智能行业的发展，满足日益增长的数据分析人才需求，特开设R语言商务数据分析实战课程。

二、课程的任务通过本课程的学习，使学生学会分析案例的流程，使用R语言实现流程的每一个步骤，包括数据合并、数据清洗、数据变换、模型构建、模型评价等，掌握Apriori算法、K-Means 算法、灰色预测算法、SVR算法、GBM算法、协同过滤算法的应用，以及ARIMA模型和LDA模型的应用。

将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。

三、课程学时分配四、教学内容及学时安排1.理论教学2.实验教学五、考核方式突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。

课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括数据合并、数据清洗、数据变换、模型构建、模型评价等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。

六、教材与参考资料1.教材韩宝国，张良均．R语言商务数据分析实战[M]．北京：人民邮电出版社．2018．2.参考资料[1] 张良均．R语言数据分析与挖掘实战[M]．北京：机械工业出版社．2015．[2] 张良均．R语言与数据挖掘[M]．北京：机械工业出版社．2016．。

商务数据分析与应用基于R第二版课程设计一、课程概述商务数据分析是在企业中进行数据分析的应用，目的是为了帮助企业更好的理解市场、产品、客户等各种方面的数据，从而更好的制定发展战略。

本课程主要介绍商务数据分析的方法和应用，同时结合R语言进行实际操作示范，提升学生的数据分析技能。

二、课程目标本课程的主要目标是让学生了解商务数据分析的基础知识和方法，了解商务数据分析在企业中的应用。

同时，本课程也要求学生掌握R语言的使用，能够熟练的使用R语言进行商务数据分析。

三、课程内容1. 商务数据分析基础•商务数据分析的定义和意义•商务数据分析的过程和组成•商务数据分析的方法和工具•商务数据分析在企业中的应用2. R语言基础•R语言的介绍和安装•R语言基础语法•R语言的数据类型和数据结构•R语言的函数和包的使用3. 整理数据•数据的导入和导出•数据的清理和整理•数据的变换和重构4. 描述统计分析•数据的基本统计量和可视化•四分位数和箱线图•概率分布和分布计算•假设检验和置信区间5. 预测模型建立•线性回归模型•时间序列分析和预测•探索性数据分析•聚类分析和分类树6. 商务数据分析案例分析•经典商务数据案例分析•实际商务数据分析案例四、教学方式本课程采用讲解和实践相结合的教学方式，每个章节的教学内容都通过案例实践来展示。

通过丰富的案例实践，让学生熟练掌握R语言的使用和商务数据分析的方法。

五、评分方式本课程的评分方式采用平时作业和实践项目结合的方式。

平时作业占总评分的40%，实践项目占总评分的60%。

其中实践项目以小组为单位，每个小组需要完成一份商务数据分析报告，报告需要包括数据分析方法、数据清洗和整理、分析结果、结论和展示等内容，报告成果占实践项目总评分的90%。

每个小组还需要在课堂上进行报告展示，展示成果占实践项目总评分的10%。

六、参考书目1.《商务数据分析与应用（R语言实战）》2.《商务数据分析:方法与工具》3.《商务数据分析实战》4.《R语言实战》七、结语商务数据分析是当今企业发展过程中不可缺少的一个环节。

商务数据分析与应用基于R第二版课程设计背景数据分析已成为商务领域非常重要的技能之一。

全球各大企业都在积极开展数据分析工作，商务数据分析需求不断增长。

在这样的背景下，本课程设计旨在通过R语言深入探索商务数据分析的理论和实践应用。

目的本课程设计旨在通过案例研究和实际应用来提高学生的商务数据分析能力和实践技能，学习R语言对商务数据进行管理、分析和可视化的基础知识。

内容设计第一章：商务数据基础与R语言介绍主要介绍商务数据的定义，采集和处理方法，以及R语言的基本语法和使用。

其中包括R语言的安装及环境配置、R语言主要数据类型及数据输入输出、R语言基础语法等。

第二章：数据清洗和管理主要介绍数据清洗和管理的步骤和方法，包括数据处理、数据清洗、数据整合和数据管理。

同时还包括了数据预处理的步骤以及数据索引和排序等。

第三章：数据可视化主要介绍数据可视化的基础知识和实践技能。

通过R语言可视化工具包对商务数据进行可视化处理和分析。

包括数据可视化类型、绘图函数和实际案例应用等。

第四章：统计分析主要介绍商务数据分析的统计基础。

包括描述性统计分析、数据可视化、假设检验、回归分析、时间序列分析等内容。

同时也介绍R语言在统计分析方面的应用。

第五章：人工智能与商务数据分析主要介绍人工智能的概念以及人工智能在商务数据分析中的应用。

其中也包括了机器学习和深度学习的基础知识。

课程参考资料•《R语言实战》许文金编著，人民邮电出版社，2016年•《R语言数据分析实战》魏秀芳、叶向阳编著，中国人民大学出版社，2017年•《商务数据分析理论与实践》殷毅编著，清华大学出版社，2020年课程评价方式•期末卷面成绩占60%•课堂参与、作业得分和贡献度占40%总结本课程设计通过R语言对商务数据进行管理、分析和可视化的基础知识及应用，旨在提高学生的商务数据分析能力和实践技能，帮助学生在商务领域获得技术优势和竞争优势。

同时，课程内容针对实际商务问题，让学生在意识到数据管理和分析的重要性的同时，获得商务数据分析能力，具有实际应用价值。

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。

R语言商务数据分析实战教学设计前言R语言作为一种基于统计学的计算机编程语言，在数据分析领域已经被广泛应用。

商务数据分析是一种关于商务实践、市场营销、企业战略的研究和分析，它需要在实际的工作中结合数据处理和分析，这时候R语言就可以发挥它的优势，对商务数据进行深度分析，从而为商务决策和发展提供支持与指导。

本文旨在介绍一种R语言商务数据分析实战教学设计，帮助学习者更好地掌握R语言商务数据分析的相关能力。

课程设计及实施课程目标课程目标是帮助学习者了解数据分析的基本方法和应用，在商务数据分析领域中可以熟练地使用R编程语言，能够采用图表、可视化工具等方式对商业数据做出合理分析和预测，并能够通过数据分析为管理和决策提供科学依据。

课程内容第一节、入门介绍在本节中，我们将介绍为何使用R语言进行商务数据分析、设置R语言开发环境、学习基本的语法和数据类型。

第二节、商务数据处理在第二节中，我们将介绍如何使用R语言对商务数据进行处理，包括数据清洗、数据预处理、数据变换、数据分隔、数据重塑等内容。

第三节、数据可视化在第三节中，我们将介绍如何使用R语言进行基本的数据可视化和图形生成，包括散点图、柱状图、折线图、箱线图等。

第四节、数据挖掘分析在第四节中，我们将学习如何使用R语言进行数据挖掘和分析，包括聚类分析、关联分析、分类分析、预测模型等。

第五节、实际案例分析在第五节中，我们将结合具体的商务数据案例进行实际操作，为学习者提供更加直观的理解和应用。

教学方法本课程采用定制化教学法，培养学生的实际操作能力和创新意识。

教师将采用多种教学模式，包括基础知识讲授、案例分析、作业、小组讨论、个人报告等教学方法，帮助学生深入学习和掌握。

同时，为了提高学生的自主学习能力和研究能力，我们将提供实验、自学课堂、实践项目等形式。

实践评估方式为了更好地促进学生的学习和创新意识，我们将采用多种评估方式，包括作业、考试、实验和小组讨论等。

其中，作业和考试占据主要权重，考察学生对商务数据分析的理解和掌握程度；实验和小组讨论分别占据一定比重，考察学生的实际操作能力和创新意识水平。

《商务大数据分析》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：18100103课程名称：商务大数据分析英文名称：Business Big Data Analysis课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象:数据科学与大数据技术考核方式：考试先修课程：概率论与数理统计二、课程简介《商务大数据分析》是综合了机器学习、统计和数据库的一门现代计算机技术，旨在发现海量数据中的模型与模式，具有巨大的应用前景。

在很多重要的领域，大数据挖掘和分析都发挥着积极的作用。

因此这门课程是数据科学与大数据技术及相关专业的重要课程之一。

本课程的主要内容包括：数据挖掘基础、MATLAB数据分析工具箱简介、数据探索、数据预处理、挖掘建模等。

Business Big Data Analysis is a modern computer technology that combines machine learning, statistics and databases, aiming to discover models and patterns in large amounts of data. Big data mining and analytics play an active role in many important areas. Therefore, this course is one of the most important courses in data science and big data technology and related majors.The main contents of this course include: data mining foundation, introduction of MATLAB data analysis toolbox, data exploration, data pre-processing, mining modeling, etc.三、课程性质与教学目的本课程是数据科学与大数据技术专业任选课程，通过本课程的学习使学生掌握数据挖掘的基本概念，了解数据挖掘的定义和功能以及实现数据挖掘的主要步骤和具体实现方法，初步掌握数据挖掘的算法。

商务数据分析与应用课程大纲I. 课程概述商务数据分析与应用课程旨在帮助学生掌握商务领域中数据分析的基本概念、技术和应用。

通过学习本课程，学生将能够理解数据分析在商务决策中的重要性，并能够运用相关工具和技术进行数据的收集、处理、分析和应用。

II. 课程目标本课程的主要目标如下：1. 理解商务数据分析的基本概念和原理；2. 掌握数据收集和处理的方法和技术；3. 学会使用统计工具和软件进行数据分析；4. 能够运用数据分析结果支持商务决策；5. 培养数据分析的批判性思维和问题解决能力。

III. 课程内容1. 商务数据分析导论- 商务数据分析的定义和概念- 商务数据分析在决策中的作用- 商务数据分析的基本步骤2. 数据收集与处理- 数据源的选择与获取- 数据清洗与预处理- 数据质量的评估与改进3. 描述性统计分析- 数据的可视化和描述- 中心趋势和离散程度的度量- 相关性分析和变量关系的探索4. 探索性数据分析- 数据的探索性可视化- 聚类分析和分类问题- 数据降维和特征选择5. 统计推断与假设检验- 样本与总体的关系- 参数估计和假设检验的基本原理- 常见假设检验方法的应用6. 预测建模与数据挖掘- 时间序列分析和趋势预测- 回归分析和预测模型的建立- 分类与预测问题的解决方案7. 商务决策与数据应用- 决策模型与数据驱动的决策- 数据分析结果的可视化与呈现- 商务案例分析与实践IV. 评估方式1. 课堂参与与讨论（20%）- 学生积极参与课堂讨论- 对他人观点提出有建设性的意见2. 个人作业（30%）- 完成课后作业并按时上交- 作业内容涵盖课程的各个方面3. 课程项目（30%）- 分组完成商务数据分析项目- 项目涵盖课程所学知识和技术4. 期末考试（20%）- 针对课程内容的综合性考试- 考察学生对数据分析的理解和应用能力V. 参考教材- Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate Data Analysis. Cengage Learning.- Groebner, D. F., Shannon, P. W., Fry, P. C., & Smith, K. D. (2017). Business Statistics. Pearson.VI. 课程要求与建议1. 学生应具备基本的数理统计知识和计算机应用能力；2. 积极参与课堂讨论和实践项目；3. 鼓励学生独立思考和探索数据分析问题；4. 推荐学生使用统计软件（如R、Python等）进行实际数据分析。

《商务数据分析》教学大纲一、基本信息二、课程性质、目的、任务性质：《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《商务数据分析》主要讲授商务数据解析的时间序列分析与预测、数据挖掘、线性优化模型、整数线性优化、MonteCarlo模拟、决策分析等内容。

通过对商务数据解析中常用方法的介绍并结合实际应用中有趣的例子帮助学生们理解如何用现代化工具解决现实中的不确定问题并作出决策。

通过学习和对实例数据的分析，培养学生综合运用课程知识的能力。

配合Excel软件的运用，加深对理论部分的理解，锻炼学生的动手实践能力，为今后解决实际问题奠定基础。

本课程分为课堂教学和上机实验两部分：1．课堂教学通过课堂教学，使学生掌握商务数量解析的一般方法：时间序列分析、数据挖掘、线性优化、整数优化、Monte Carlo模拟、决策分析等知识与方法，培养学生具有综合运用商务数据解析方法的能力，在课堂教学中通过讲授来自于健康管理、金融、制造业、市场营销等领域的实际案例，使学生初步具有分析数据、解释数据并根据分析的结果提出合理方案的能力。

2.上机教学通过上机环节，使学生初步掌握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，能计算商务数量解析中的问题；以团队合作方式让学生对给定问题利用所学方法，借助Excel软件进行计算和结果分析，给出合理的解释和进一步的决策依据，培养学生软件使用能力、数据分析能力、个人分工与团队合作等能力，通过上机全过程训练强化学生解决实际问题及软件操作能力。

《R语言商务数据分析实战》教学大纲课程名称：R语言商务数据分析实战课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：80学时（苴中理论45学时，实验35学时）总学分：5.0学分一、课程的性质大数拯时代已经到来，在商业、经济及苴他领域中基于数据和分析去发现问题并做岀科学、客观的决策越来越重要。

数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。

有实践经验的数据分析人才已经成为了各企业争夺的热门。

为了推动我国大数据，云计算，人工智能行业的发展，满足日益增长的数据分析人才需求，特开设R语言商务数据分析实战课程。

二、课程的任务通过本课程的学习，使学生学会分析案例的流程，使用R语言实现流程的每一个步骤，包括数据合并、数据淸洗、数据变换、模型构建、模型评价等，掌握APrlon算法、K-MeaaS算法、灰色预测算法、SVR算法、GBM算法、协同过滤算法的应用，以及ARIMA模型和LDA模型的应用。

将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠左基础。

三、课程学时分配四、教学内容及学时安排1.理论教学2 •实验教学五、考核方式突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。

课程考核的成绩构成二平时作业(10%) +课堂参与(20%) +期末考核(70%),期末考试建议采用开卷形式，试题应包括数据合并、数据淸洗、数据变换、模型构建、模型评价等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。

六、教材与参考资料1.教材R语言商务数据分析实战2 •参考资料R语言数据分析与挖掘实战R语言与数据挖掘。

《商务数据分析及应用》教学大纲一、课程信息课程名称：商务数据分析及应用课程类别：素质选修课/专业基础课课程性质：选修/必修计划学时：36计划学分：3先修课程：无适用专业：统计学、计算机、金融财务、电子商务、市场营销等。

课程负责人:二、课程简介企业为了实现经营目的，会针对商品与服务流通的各个环节开展各种商务活动。

伴随着这些活动的开展，便会产生大量数据。

而随着大数据时代的到来，利用好数据显得越来越重要。

对企业而言，如何采集有价值的数据，如何选择正确的方法分析数据，如何更好地利用分析结果，这些都是数据分析过程中要解决的核心问题。

本课程分别介绍了初识商务数据分析、商务数据的获取与管理、市场和行业数据分析、竞争对手数据分析、商品数据分析、销售数据分析、客户数据分析、商务数据可视化与分析报告等知识，通过本课程的学习，能够帮助学生学习和理解各种数据分析知识，并能将这些知识熟练地应用到实际工作当中，使之成为数据分析方面的可用之才。

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”“M”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.理论结合实训的方式，提高学生的实战动手能力；2.熟练掌握各种类型数据的采集方式与分析技巧；3.能够掌握如何利用Exce1完成数据分析的工作，并能够将所学的知识应用到实际工作中；(-)学生课外阅读弁考资料≪Exce1商务数据分析与应用》，人民邮电出版社出版《电子商务数据分析及应用》，人民邮电出版社出版七、课程改革与建设本课程采用项目任务式结构，适当简化了理论知识，注重培养学生的实践与应用能力。

全书围绕电商平台店铺运营中的商务数据展开，并列举了大量的实用性商务数据操作案例，帮助学生学习和理解各种数据分析知识，并能将这些知识熟练地应用到实际工作当中，使之成为数据分析方面的可用之才。