《商務(wù)智能》課程教學大綱

1、商務(wù)智能課程教學大綱一、課程基本信息課程代碼：課程名稱：商務(wù)智能英文名稱：Business Intelligence課程類別：專業(yè)課 （專業(yè)必修課）學 時：48 學分：3適用對象: 信息管理與信息系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用、電子商務(wù)等專業(yè)考核方式：考查先修課程：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫、管理學、管理統(tǒng)計學、管理信息系統(tǒng)二、課程簡介中文簡介：本課程采用理論教學與實驗訓練相結(jié)合，培養(yǎng)學生掌握商務(wù)智能的基本知識，數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、基礎(chǔ)理論和經(jīng)典算法。引入IBM SPSS Modeler、Python等數(shù)據(jù)挖掘軟件，實驗操作面向?qū)嶋H應(yīng)用的實驗項目，訓練學生數(shù)據(jù)采集處理、分析模型構(gòu)建及參數(shù)調(diào)整優(yōu)化等能力。通過采用

2、系列實驗、課程作業(yè)、課堂討論、案例分析等教學方法幫助學生更好地理解掌握商務(wù)智能的理論方法及技術(shù)應(yīng)用。倡導(dǎo)“案例式”教學，注重理論知識講授與應(yīng)用能力培養(yǎng)結(jié)合，使學生初步具備商務(wù)智能的基本認知，能夠?qū)?shù)據(jù)挖掘方法應(yīng)用解決實際問題。英文簡介：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 min

3、ing, 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

4、 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

5、 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、課程性質(zhì)與教學目的本課程是面向信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)、大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用專業(yè)的專業(yè)必修課。本課程主要介紹數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機分析、模式發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析與預(yù)測的基本理論和算法，具有很強的基礎(chǔ)性和通用性。本課程

6、注重吸收國內(nèi)外學術(shù)研究前沿成果，使得課程的講授內(nèi)容始終保持前沿性和先進性。此外，積極引入國內(nèi)外信息技術(shù)領(lǐng)域先進的工具和案例，介紹數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、商務(wù)智能等領(lǐng)域的研究應(yīng)用現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢，帶有鮮明數(shù)據(jù)時代特征。本課程的教學目標主要有三個方面：掌握數(shù)據(jù)挖掘常用算法及應(yīng)用場景；熟悉商務(wù)智能領(lǐng)域主流產(chǎn)品及工具；能夠應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘理論和算法，通過數(shù)據(jù)分析處理，解決實際問題。在此基礎(chǔ)上，使學生初步具有從事一般數(shù)據(jù)分析工作的理論基礎(chǔ)知識，以及分析問題和解決問題的能力，從而為進一步學習后續(xù)課程及日后的實際工作創(chuàng)造條件。幫助學生樹立正確的信息道德觀念，將學習商務(wù)智能技術(shù)與專業(yè)學習及未來工作生活聯(lián)系起來，產(chǎn)生

7、進一步學習深造的興趣，主動地、積極地學習和掌握商務(wù)智能理論學習及推廣應(yīng)用所要求的基本知識和技術(shù)方法，進而具備基本的數(shù)據(jù)時代知識素養(yǎng)和智能系統(tǒng)操作技能。四、教學內(nèi)容及要求 第一章 商務(wù)智能概述（一） 目的與要求：通過本章內(nèi)容的學習，了解商務(wù)智能課程的內(nèi)容、意義和應(yīng)用；介紹數(shù)據(jù)挖掘的主要理論基礎(chǔ)和主流分析工具；介紹課程的參考書籍、課程的考核評價方式。了解熟悉商務(wù)智能基本研究方法，理解工匠精神的敬業(yè)、精益、專注、創(chuàng)新等內(nèi)涵，注重專業(yè)素養(yǎng)的培養(yǎng)提升，了解商務(wù)智能理論方法研究現(xiàn)狀及推廣應(yīng)用發(fā)展趨勢，培養(yǎng)學生樹立正確的數(shù)據(jù)分析及智能應(yīng)用觀念。（二） 教學內(nèi)容第一節(jié) 商務(wù)決策與商務(wù)智能 1 主要內(nèi)容：決策與

8、決策過程 2 基本概念和知識點：決策 決策過程3 問題與應(yīng)用（能力要求）：什么是決策？決策制定的計算機支持？第二節(jié) 商務(wù)智能研究的主要內(nèi)容和所需基礎(chǔ)知識1 主要內(nèi)容：商務(wù)智能及其決策支持2 基本概念和知識點：商務(wù)智能的概念、特點及技術(shù)3 問題與應(yīng)用（能力要求）：商務(wù)智能如何支持決策？第三節(jié) 商務(wù)智能分析、商務(wù)智能系統(tǒng)架構(gòu)與實施1 主要內(nèi)容：商務(wù)智能分析、商務(wù)智能系統(tǒng)架構(gòu)與實施2 基本概念和知識點：商務(wù)智能分析、商務(wù)智能系統(tǒng)架構(gòu)3 問題與應(yīng)用（能力要求）：商務(wù)智能分析、商務(wù)智能系統(tǒng)架構(gòu)（三） 思考與實踐 商務(wù)智能的研究內(nèi)容包括哪些方面？商務(wù)智能的研究方法有哪些？各有什么特點？商務(wù)智能與相關(guān)學科的

9、關(guān)系是什么？商務(wù)智能對國家發(fā)展建設(shè)的意義及面臨的挑戰(zhàn)是什么？（四） 教學方法與手段 課堂講授討論第二章 數(shù)據(jù)倉庫與在線分析處理（一） 目的與要求：通過本章內(nèi)容的學習，了解數(shù)據(jù)管理的內(nèi)容和意義；介紹數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)抽取-轉(zhuǎn)換-裝載、聯(lián)機分析處理的基本理論、方法和工具。（二） 教學內(nèi)容第一節(jié) 從數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫1 主要內(nèi)容：數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫區(qū)別與聯(lián)系2 基本概念和知識點：數(shù)據(jù)倉庫3 問題與應(yīng)用（能力要求）：理解掌握數(shù)據(jù)倉庫概念與技術(shù)第二節(jié) 數(shù)據(jù)預(yù)處理1 主要內(nèi)容：數(shù)據(jù)預(yù)處理的基本方法2 基本概念和知識點：數(shù)據(jù)清理 數(shù)據(jù)集成 數(shù)據(jù)變換 數(shù)據(jù)歸約3 問題與應(yīng)用（能力要求）：數(shù)據(jù)預(yù)處理的意義和

10、步驟第三節(jié) 數(shù)據(jù)抽取-轉(zhuǎn)換-裝載1 主要內(nèi)容：數(shù)據(jù)抽取-轉(zhuǎn)換-裝載概念、過程、機制及控制2 基本概念和知識點：數(shù)據(jù)抽取-轉(zhuǎn)換-裝載3 問題與應(yīng)用（能力要求）：數(shù)據(jù)抽取-轉(zhuǎn)換-裝載的過程及控制？ 第四節(jié) 聯(lián)機分析處理 1 主要內(nèi)容：聯(lián)機分析處理2 基本概念和知識點：聯(lián)機分析處理的基本概念、分類及典型操作3 問題與應(yīng)用（能力要求）：聯(lián)機分析處理的主流工具及評價準則（三） 思考與實踐 什么是數(shù)據(jù)倉庫？我國數(shù)據(jù)倉庫所面臨的問題與挑戰(zhàn)是什么？聯(lián)機分析處理的分類及其典型操作？聯(lián)機分析處理的主流工具是哪些？（四） 教學方法與手段 課堂講授討論第三章 數(shù)據(jù)挖掘（一） 目的與要求：通過本章內(nèi)容的學習，了解聚類技

11、術(shù)的相關(guān)概念、原理和經(jīng)典算法，掌握不同聚類方法的基本原理和實現(xiàn)過程，結(jié)合實際智能商務(wù)應(yīng)用案例，學習聚類技術(shù)的具體應(yīng)用；了解分類技術(shù)的相關(guān)概念、原理和經(jīng)典算法，掌握不同分類方法的基本原理和實現(xiàn)過程，結(jié)合實際智能商務(wù)應(yīng)用案例，學習分類技術(shù)的具體應(yīng)用；了解關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘頻繁模式、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本概念和原理，介紹幾種經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的工作過程；結(jié)合實際商務(wù)應(yīng)用案例，學習關(guān)聯(lián)分析的主流工具軟件；了解離群點檢測的概念及技術(shù)。結(jié)合疫情防控、疫苗研發(fā)、信用管理及網(wǎng)絡(luò)安全管理等現(xiàn)實應(yīng)用進行案例分析討論。（二） 教學內(nèi)容第一節(jié) 數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)1 主要內(nèi)容：數(shù)據(jù)挖掘的定義及其發(fā)展歷史2 基本概念和知識點：數(shù)據(jù)挖

12、掘 數(shù)據(jù)挖掘過程模型3 問題與應(yīng)用（能力要求）：理解掌握數(shù)據(jù)挖掘的定義、任務(wù)及發(fā)展第二節(jié) 聚類分析1 主要內(nèi)容：聚類分析的概念和方法2 基本概念和知識點：聚類及劃分、層次、基于密度或網(wǎng)格方法3 問題與應(yīng)用（能力要求）：結(jié)合聚類實驗，探討如何通過聚類方法的比較選擇及其分析幫助新藥或者疫苗研發(fā)，了解我國新冠病毒疫苗研制的進展情況并嘗試應(yīng)用聚類技術(shù)進行分析展示，獲知我國該領(lǐng)域所處的世界地位，激發(fā)學生的民族自豪感，增強學生家國情懷。第三節(jié) 分類分析1 主要內(nèi)容：分類分析的概念和方法2 基本概念和知識點：決策樹、貝葉斯、基于規(guī)則或KNN分類方法3 問題與應(yīng)用（能力要求）：結(jié)合分類分析實驗，通過分類建模技

13、術(shù)明確銀行客戶信貸管理決策規(guī)則，開展校園不良網(wǎng)貸風險警示教育, 引導(dǎo)學生樹立正確金融理財觀念和金融安全觀念,提醒學生注意超前消費、過度消費或從眾消費等錯誤觀念可能導(dǎo)致個人信用不良問題,引導(dǎo)學生培養(yǎng)勤儉節(jié)約意識，量入為出安排好生活支出,鼓勵科學理性消費。第四節(jié) 關(guān)聯(lián)分析 1 主要內(nèi)容：關(guān)聯(lián)分析的概念和方法2 基本概念和知識點：頻繁項集Apriori 、FP-growth及CARMA3 問題與應(yīng)用（能力要求）：結(jié)合關(guān)聯(lián)分析實驗，通過關(guān)聯(lián)規(guī)則的比較選擇及其分析挖掘超市數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)則，一方面可促進超市銷售管理；另一方面也可厲行節(jié)約，減少消費。引導(dǎo)同學們分析超市銷售數(shù)據(jù)以及本人消費數(shù)據(jù)，倡導(dǎo)節(jié)用裕民、

14、儉以養(yǎng)德，鼓勵精打細算，合理安排經(jīng)費支出。第五節(jié) 離群點檢測 1 主要內(nèi)容：離群點異常的原因及檢測技術(shù)2 基本概念和知識點：離群點異常的原因及基于聚類分類統(tǒng)計檢測 3 問題與應(yīng)用（能力要求）：通過網(wǎng)絡(luò)連接離群點異常數(shù)據(jù)檢測分析案例，培養(yǎng)學生樹立正確的“網(wǎng)絡(luò)安全觀、信息安全觀、系統(tǒng)安全觀”。講解保護信息資源的工具和技術(shù)，提醒注意隱私保護；通過新冠病毒陽性檢測技術(shù)的應(yīng)用案例，講解常態(tài)化疫情防控下的新冠疫情應(yīng)對思路與策略，提醒注意個人防護，提高安全意識。（三） 思考與實踐 什么是數(shù)據(jù)挖掘？什么是聚類挖掘？聚類挖掘算法的研究方法有哪些？各有什么特點？聚類挖掘的商務(wù)應(yīng)用案例主要步驟和方法？分類與聚類算法

15、的區(qū)別與聯(lián)系？分類挖掘算法的研究方法有哪些？各有什么特點？分類挖掘的商務(wù)應(yīng)用案例主要步驟和方法？什么是頻繁模式？關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的研究方法有哪些？各有什么特點？關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的商務(wù)應(yīng)用案例主要步驟和方法？離群點檢測的概念及意義？離群點檢測的技術(shù)有哪些？（四） 教學方法與手段 課堂講授案例分析討論第四章 數(shù)據(jù)挖掘高級方法（一） 目的與要求：通過本章內(nèi)容的學習，了解高級聚類技術(shù)的相關(guān)概念、原理和算法，結(jié)合實際智能商務(wù)應(yīng)用案例，學習高級聚類技術(shù)的具體應(yīng)用；了解高級分類技術(shù)的相關(guān)概念、原理和算法，掌握不同高級分類方法的基本原理和實現(xiàn)過程，結(jié)合實際智能商務(wù)應(yīng)用案例學習高級分類技術(shù)的具體應(yīng)用；了解回歸分析與

16、數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系，介紹幾種回歸分析的工作過程；了解深度學習的概念、基本方法及模型的訓練加速；了解推薦系統(tǒng)的概念及工作原理。結(jié)合疫情防控、電子商務(wù)應(yīng)用及隱私信息安全管理等現(xiàn)實應(yīng)用進行案例分析討論，培養(yǎng)學生正確認識對待數(shù)據(jù)挖掘高級方法及其實踐應(yīng)用的合理規(guī)范。（二） 教學內(nèi)容第一節(jié) 高級聚類技術(shù)1 主要內(nèi)容：高級聚類方法2 基本概念和知識點：基于概率 高維數(shù)據(jù) 圖和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù) 約束3 問題與應(yīng)用（能力要求）：各種高級聚類方法的比較選擇第二節(jié) 高級分類技術(shù)1 主要內(nèi)容：高級分類方法2 基本概念和知識點：BP算法 SVM 頻繁模式 惰性學習算法3 問題與應(yīng)用（能力要求）：各種高級聚類方法的比較選擇第三節(jié) 回

17、歸分析1 主要內(nèi)容：數(shù)據(jù)挖掘與回歸分析2 基本概念和知識點：線性回歸 多元線性回歸 邏輯回歸3 問題與應(yīng)用（能力要求）：各種回歸類方法的比較選擇第四節(jié) 深度學習 1 主要內(nèi)容：深度學習的概念及方法2 基本概念和知識點：深度學習 深度學習的基本方法及模型3 問題與應(yīng)用（能力要求）：深度學習的訓練加速第五節(jié) 推薦系統(tǒng)1 主要內(nèi)容：推薦系統(tǒng)及其類型2 基本概念和知識點：基于內(nèi)容推薦及協(xié)同推薦3 問題與應(yīng)用（能力要求）：推薦算法及數(shù)據(jù)的降維處理（三） 思考與實踐高級聚類挖掘算法有哪些？這些方法的特點比較？高級分類挖掘算法有哪些？這些方法的特點比較？回歸分析的方法有哪些？各有什么特點及適用領(lǐng)域？聚類挖掘

18、的商務(wù)應(yīng)用案例主要步驟和方法？什么是深度學習？深度學習的模型的訓練及其加速方法有哪些？ 推薦系統(tǒng)的概念及其工作原理？（四） 教學方法與手段 課堂講授討論第五章 文本與Web分析（一） 目的與要求：通過本章內(nèi)容的學習，了解掌握文本分析與Web分析的基本概念和方法，學習了解自然語言處理的技術(shù)及工具，探討自然語言處理的應(yīng)用研究案例；學習了解文本挖掘的定義及特點，學習了解文本挖掘的關(guān)鍵技術(shù)及相關(guān)應(yīng)用。培養(yǎng)學生正確認識對待文本挖掘技術(shù)的應(yīng)用，正確利用社交網(wǎng)絡(luò)，正確對待輿情分析工具及其結(jié)果，樹立正確的人生觀和價值觀。（二） 教學內(nèi)容第一節(jié) 文本分析與Web分析1 主要內(nèi)容：文本分析 Web分析2 基本概念

19、和知識點：文本分析與Web分析的基本概念及內(nèi)容3 問題與應(yīng)用（能力要求）：文本分析與Web分析的問題與挑戰(zhàn)第二節(jié) 自然語言處理及文本挖掘、情感分析1 主要內(nèi)容：自然語言處理 文本挖掘 情感分析2 基本概念和知識點：文本挖掘、情感分析的方法及技術(shù)3 問題與應(yīng)用（能力要求）：文本挖掘的方法、技術(shù)及應(yīng)用第三節(jié) Web挖掘與社交分析1 主要內(nèi)容：Web挖掘與社交分析2 基本概念和知識點：Web挖掘與社交分析的內(nèi)容及方法3 問題與應(yīng)用（能力要求）：在疫情發(fā)生期間，政府和官方媒體等部門如何利用抖音、微信、微博等社交網(wǎng)絡(luò)有效地開展輿論宣傳？（三） 思考與實踐 什么是文本分析？什么是Web挖掘？自然語言處理的

20、技術(shù)及處理工具有哪些？各有什么特點？文本挖掘的主要步驟和關(guān)鍵技術(shù)？什么是情感分析？情感分析算法的關(guān)鍵問題？Web挖掘的過程？社交網(wǎng)絡(luò)分析有什么特點？社交網(wǎng)絡(luò)分析的主要內(nèi)容和方法？ 社交網(wǎng)絡(luò)分析的意義及價值？（四） 教學方法與手段 課堂講授討論第六章 RFID數(shù)據(jù)挖掘（一） 目的與要求：通過本章內(nèi)容的學習，了解RFID數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)概念、技術(shù)及典型應(yīng)用，學習了解5G技術(shù)的推廣普及以及物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)的廣泛應(yīng)用對RFID數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的影響。（二） 教學內(nèi)容第一節(jié) RFID數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)基礎(chǔ)1 主要內(nèi)容：RFID數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)基礎(chǔ)2 基本概念和知識點：RFID RFID數(shù)據(jù)特征分析及預(yù)處理 3

21、 問題與應(yīng)用（能力要求）：RFID系統(tǒng)工作原理及其數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)第二節(jié) RFID數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)典型應(yīng)用1 主要內(nèi)容：RFID數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)典型應(yīng)用案例分析2 基本概念和知識點：RFID數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在物流及零售業(yè)典型應(yīng)用3 問題與應(yīng)用（能力要求）：理解RFID數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)典型應(yīng)用案例（三） 思考與實踐 什么是RFID數(shù)據(jù)挖掘？RFID數(shù)據(jù)的預(yù)處理？RFID數(shù)據(jù)挖掘分析？RFID數(shù)據(jù)挖掘的作用？RFID數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)典型應(yīng)用領(lǐng)域有哪些？各有什么特點？（四） 教學方法與手段 課堂講授討論第七章 大數(shù)據(jù)分析與可視化（一） 目的與要求：通過本章內(nèi)容的學習，了解大數(shù)據(jù)的相關(guān)概念、全球主流的大數(shù)據(jù)挖掘平臺，經(jīng)典算法

22、，學習了解大數(shù)據(jù)的采集、存儲及挖掘需要注意的安全問題，學習了解主流的大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，結(jié)合實際智能商務(wù)應(yīng)用案例，學習大數(shù)據(jù)挖掘與可視化技術(shù)的具體應(yīng)用，強調(diào)學生加強信息安全防范意識及提高隱私保護注意事項。（二） 教學內(nèi)容第一節(jié) 大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)挖掘及大數(shù)據(jù)挖掘平臺1 主要內(nèi)容：大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)挖掘及相關(guān)平臺2 基本概念和知識點：大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)挖掘及相關(guān)平臺關(guān)鍵技術(shù)3 問題與應(yīng)用（能力要求）：理解大數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)挖掘關(guān)鍵技術(shù)第二節(jié) 大數(shù)據(jù)安全與隱私1 主要內(nèi)容：大數(shù)據(jù)安全問題與隱私保護措施2 基本概念和知識點：大數(shù)據(jù)安全問題 隱私保護技術(shù)3 問題與應(yīng)用（能力要求）：大數(shù)據(jù)時代的信息安全問題及技術(shù)增加學

23、習內(nèi)容：流調(diào)是流行病學調(diào)查的簡稱，是疫情應(yīng)對中的一項基本工作，是根據(jù)中華人民共和國傳染病防治法和突發(fā)公共衛(wèi)生事件應(yīng)急條例等依法依規(guī)開展的。疾控人員是抗擊疫情的一線部隊，除了采樣、檢測、消毒人員之外，還有負責現(xiàn)場調(diào)查和疫情分析的流行病學專業(yè)人員。流行病學專業(yè)人員到現(xiàn)場開展調(diào)查，與患者面對面地進行交流，詢問患者在發(fā)病前后的一些暴露情況、接觸情況以及活動軌跡、就醫(yī)情況，尋找與傳染源、傳播途徑有關(guān)的蛛絲馬跡，從而建立一個清晰的傳播鏈，為判定密切接觸者、采取隔離措施以及劃定消毒范圍提供科學依據(jù)。配合流調(diào)工作是每一位公民應(yīng)盡的義務(wù)，也是履行法律責任。第三節(jié) 大數(shù)據(jù)可視化1 主要內(nèi)容：可視化技術(shù) 2 基本概

24、念和知識點：大數(shù)據(jù)可視化的相關(guān)技術(shù)及商務(wù)智能應(yīng)用3 問題與應(yīng)用（能力要求）：粵港澳大灣區(qū)數(shù)據(jù)可視化展示分析？（三） 思考與實踐 什么是大數(shù)據(jù)？全球主流的大數(shù)據(jù)挖掘平臺有哪些？各有什么特點？大數(shù)據(jù)的采集、存儲及挖掘需注意哪些安全問題？大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)主要有哪些？各有什么特點？（四） 教學方法與手段 課堂講授討論第八章 面向商務(wù)應(yīng)用的知識管理（一） 目的與要求：通過本章內(nèi)容的學習，了解知識管理的內(nèi)容、意義和應(yīng)用；介紹知識管理的主要理論基礎(chǔ)和主流分析工具。了解掌握知識管理的應(yīng)用現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢，結(jié)合華為公司5G專利權(quán)全球布局案例討論如何正確認識對待知識產(chǎn)權(quán)保護。（二） 教學內(nèi)容第一節(jié) 知識、知識管

25、理的定義、知識管理的意義和分類1 主要內(nèi)容：知識、知識管理的定義、知識管理的意義和分類2 基本概念和知識點：知識、知識管理、知識管理的分類3 問題與應(yīng)用（能力要求）：知識管理的意義及知識的分類轉(zhuǎn)化第二節(jié) 組織知識管理的流程及企業(yè)知識管理的問題分析1 主要內(nèi)容：組織知識管理2 基本概念和知識點：組織知識管理的流程3 問題與應(yīng)用（能力要求）：華為公司5G專利權(quán)全球布局案例討論（三） 思考與實踐 什么是知識？什么是知識管理？知識管理的主要理論基礎(chǔ)和主流分析工具有哪些？各有什么特點？知識管理的應(yīng)用現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢如何？我國知識管理面臨的挑戰(zhàn)是什么？（四） 教學方法與手段 課堂講授討論第九章 商務(wù)智能

26、系統(tǒng)（一） 目的與要求：通過本章內(nèi)容的學習，介紹幾個全球主流的數(shù)據(jù)挖掘商務(wù)智能系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘方法和各自特點。（二） 教學內(nèi)容第一節(jié) 基于IBM SPSS Modeler、IBM Cognos商務(wù)智能系統(tǒng)1 主要內(nèi)容： IBM商務(wù)智能系統(tǒng)2 基本概念和知識點：IBM SPSS Modeler、IBM Cognos 3 問題與應(yīng)用（能力要求）：IBM商務(wù)智能系統(tǒng)的技術(shù)特點及應(yīng)用第二節(jié) 基于SAS、SAP的商務(wù)智能系統(tǒng)1 主要內(nèi)容：基于SAS、SAP的商務(wù)智能系統(tǒng)2 基本概念和知識點：基于SAS、SAP的商務(wù)智能系統(tǒng)3 問題與應(yīng)用（能力要求）：基于SAS、SAP的商務(wù)智能系統(tǒng)特點（三） 思考與實踐

27、基于IBM SPSS Modeler商務(wù)智能系統(tǒng)的基本操作及建模過程？基于IBM Cognos商務(wù)智能系統(tǒng)的基本操作及建模過程？基于SAS的商務(wù)智能系統(tǒng)的基本操作及建模過程？基于SAP的商務(wù)智能系統(tǒng)的基本操作及建模過程？其他全球主流的商務(wù)智能系統(tǒng)還有哪些？（四） 教學方法與手段 課堂講授討論第十章 商務(wù)智能應(yīng)用（一） 目的與要求：通過本章內(nèi)容的學習，了解流程智能的相關(guān)概念、原理和實際應(yīng)用案例；了解客戶智能的相關(guān)概念、原理和實際應(yīng)用案例；了解電子商務(wù)智能的相關(guān)概念、原理和實際應(yīng)用案例；結(jié)合實際商務(wù)智能應(yīng)用案例，結(jié)合金融風險防控、信用評價管理及推薦系統(tǒng)應(yīng)用等現(xiàn)實案例分析討論。（二） 教學內(nèi)容第一節(jié)

28、 流程智能1 主要內(nèi)容：流程智能2 基本概念和知識點：流程智能的概念、內(nèi)涵及其應(yīng)用3 問題與應(yīng)用（能力要求）：流程智能的技術(shù)及應(yīng)用發(fā)展趨勢第二節(jié) 客戶智能與電子商務(wù)智能1 主要內(nèi)容：客戶智能 電子商務(wù)智能2 基本概念和知識點：客戶智能與電子商務(wù)智能的概念及相關(guān)技術(shù)3 問題與應(yīng)用（能力要求）：客戶智能與電子商務(wù)智能的應(yīng)用發(fā)展（三） 思考與實踐 什么是流程智能？什么是客戶智能？什么是電子商務(wù)智能？商務(wù)智能應(yīng)用案例的分析步驟和方法？商務(wù)智能應(yīng)用技術(shù)現(xiàn)狀及其發(fā)展趨勢？（四） 教學方法與手段 課堂講授案例分析討論五、各教學環(huán)節(jié)學時分配總學時 48 學時，講課36 學時，實驗12學時教學環(huán)節(jié)教學時數(shù)課程內(nèi)容講課習題課討論課實驗其他教學環(huán)節(jié)小計第一章 商務(wù)智能概述213第二章 數(shù)據(jù)倉庫與在線分析處理44第三章 數(shù)據(jù)挖掘51410第四章 數(shù)據(jù)挖掘高級方法51410第五章 文本與Web分析3126第六章RFID數(shù)據(jù)挖掘22第七章 大數(shù)據(jù)分析與可視化3126第八章 面向商務(wù)應(yīng)用的知識管理22第九章 商務(wù)智能系統(tǒng)22第十章 商務(wù)智能應(yīng)用213合 計3061204