智能商业分析实践课程建设.docx

1智能商业分析实践课程建设王春立张俊大连海事大学信息科学技术学院辽宁大连摘要随着大数据时代的到来商业智能分析对企业的发展起到了至关重要的作用文章指出目前智能专业设置的课程与商业智能分析之间存在的差距详细说明商业智能分析岗位的职业需求情况介绍智能商业分析实践课程设置的具体内容关键词商业智能数据分析大数据基金项目国家自然科学基金面上项目大数据环境下稀疏主题模型理论及其应用研究第一作者简介王春立女教授研究方向为模式识别与数据挖掘引言麦肯锡称数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域成为重要的生产因素人们对于海量数据的挖掘和运用预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来随着云时代的来临大数据也吸引了越来越多的关注大数据可以概括为个数据量大速度快类型多真实性随着大数据时代的来临大数据分析也应运而生大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析从数据中获取大量2智能深入有价值的信息大数据分析需要数据分析师数据分析师指的是不同行业中专门从事行业数据搜集整理分析工作并依据数据作出行业研究评估和预测的专业人员数据分析师的教育培养已有相关研究和建设成果如针对专业课程实验教学与企业实际需求脱节的情况改进专业课程实验设计以项目式教学为基础讨论设计思维在商务智能课程实验课程应用过程中的可行性上海交通大学和北京大学等都开设了相关精品课程与传统的数据分析师相比互联网时代的数据分析师面临的问题不是数据匮乏而是数据过剩因此互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理更为重要的是互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破这对该领域人才提出了新的要求仅有商业背景和一些概率统计知识是不够的学校须将深度学习思想引入商务智能教学从而提高学生的计算思维能力与经管类专业相比智能专业的学生系统学习了模式识别机器学习和数据挖掘等相关课程具备较好的数据分析理论基础但目前智能专业中现有课程设置与商业分析之间还有断层学生有了理论基础和专业技术却不知如何运用亟须设置实践课程指导学生运用相关知识解决商业分析中的问题商业智能分析实践课程即是为此开设的智能商业分析实践课程的职场需求分析数据分析师职位需求大数据是一个朝阳产业被管理世界评为七大赚钱行业3之一百度招聘数据显示年月当月发布的职位中北京数据分析师职位需求占个公布的香港年第一季就业展望调查报告中指出整合大数据内有用资讯并将其融入业务发展已是趋势不同行业的雇主都在物色相关人才大数据的应用令数据分析职位需求上升百度已有百度商桥阿里巴巴有淘宝数据魔方而亚马逊京东当当卓越网也都会大量招聘数据分析师从企业经验来看建立大数据的数据存储本身就需要专业技术能力数据分析需要数学能力确定建模或者分析方向则需要业务能力大数据时代需要的核心人才是兼具数据分析能力和项目业务能力经验的复合型人才目前大数据方面的工作人员主要有三大就业方向大数据系统研发类人才大数据应用开发类人才和大数据分析类人才从企业方面来说大数据人才大致可以分为产品和市场分析安全和风险分析以及商业智能三大领域其中商业智能的相关岗位包括数据抽取随着数据种类的不断增加企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛人员需要接触不同的数据来源和平台从不同的资源获取数据转换清洗并导人数据仓库大数据处理目前处理大数据的较流行工具是其核心是和提供海量数据的存储则提供对大数据的计算随着数据集规模不断增大由于传统的数据处理成本过4高企业对及相关的廉价数据处理技术如等的需求将持续增长如今具备框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才信息架构大数据重新激发了针对主数据管理的热潮充分开发利用企业数据并用其支持决策这需要非常专业的技能信息架构师必须了解定义和存档关键元素的方法具备主数据管理业务知识和数据建模等技能数据科学家数据科学家将企业的数据和技术转化为企业的商业价值随着数据学的发展越来越多的实际工作将会直接针对数据进行这将使人类认识数据从而认识自然和行为据预测未来将需要万的数据科学家数据预测分析营销部门经常使用预测分析方法来预测用户行为或锁定目标用户在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现数据分析师职位要求为进一步明确企业对数据分析师所具备技能的具体要求笔者收集了招聘网智联招聘等几大求职网站上近份数据分析相关的招聘要求并对这些招聘要求进行归纳汇总后整理出数据分析职位的主要职责为客户分析用户建模市场分析业务运营需求分5析网络营销和网络广告数据分析方法和模型预测模型数据库建设维护数据清洗对应聘者的要求包括计算机数学商业信息管理等相关学科本科以上熟悉等软件掌握数理统计数据分析数据挖掘熟知常用算法良好的数据敏感度能从海量数据提炼核心结果良好的逻辑思维与表达能力善于用简单语言表述复杂结论综合起来数据分析师需要具备的技能主要包括如下个方面数据分析从事数据分析工作需要掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法并能灵活运用到实践中基本的分析方法包括对比分析法分组分析法交叉分析法结构分析法漏斗图分析法综合评价分析法因素分析法矩阵关联分析法等高级的分析方法有相关分析法回归分析法聚类分析法判别分析法主成分分析法因子分析法对应分析法时间序列等工具使用数据分析方法是理论而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具面对越来越庞大的数据必须依靠强大的数据分析工具完成数据分析工作须掌握数据分析相关的常用工具有等软件商业业务从事数据分析工作的前提是须懂得商业业务即熟悉行业知识公司业务及流程若脱离行业知识和公司业务背景分析的结果就没有使用价值可视化设计可视化设计是指运用图表等可视化方法有效表达和展示数据分析观点和结论使分析结果一目了然图表的设计包6括图形的选择表的内容排列颜色的搭配等智能商业分析实践课程设置针对数据分析师的职位要求结合智能科学技术专业现有课程设置智能商务分析实践课程可包括如下内容商务智能分析基础主要介绍相关基本概念术语及商业背景介绍各种主要的分析结果展示手段包括表格折线图柱状图和面积图等基础作为一种主要的数据分析工具软件已被各个行业广泛使用本课程介绍的程序结构主要语法数据集的操作以及重要的分析方法争取使学生通过的基础认证商业数据差异性分析及实现结合实际案例重点介绍采样策略功效分析差异性分析方法并给出的程序实现商业数据预测性分析及实现结合实际案例主要介绍线性回归逻辑回归以及时间序列预测分析并给出的程序实现客户关系管理方法重点介绍客户关系管理部分结合潜在客户分析的实际案例介绍整个建模分析过程框架针对大数据的处理分析介绍框架使学生初步掌握大数据的处理和计算方法结语随着大数据时代的到来企业对数据分析人员的需求增多技能要求也进一步提高高校作为知识和技能人才的高等培养基地应结合社会和职场的需求合理进行课程设置通过智能商业分析实践课7程的建设培养具备商业知识和数据分析能力的复合型人才参考文献赵卫东吴冉杨柳面向企业需求的商务智能课程实验设计计算机教育赵卫东吴冉设计思维在商务智能实验教学中的应用计算机教育张莉曹淑艳深度学习理论下商务智能教学模式实践计算机教育编辑杨涛