課程輔導(dǎo)內(nèi)容

1.數(shù)據(jù)分析

涵蓋各種離散和連續(xù)概率模型以及它們?cè)谏虡I(yè)問(wèn)題中的應(yīng)用，假設(shè)檢驗(yàn)和假設(shè)檢驗(yàn)的估計(jì)，簡(jiǎn)單線性回歸和多元線性回歸分析。

2.商業(yè)分析導(dǎo)論

該課程描述了多元回歸方法及其作為基于事實(shí)的管理和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的探索性和預(yù)測(cè)性模型的變體。課程采用案例為基礎(chǔ)的方法。

3.業(yè)務(wù)決策的可視分析

該課程側(cè)重于用于業(yè)務(wù)決策的各種可視化分析工具。充分利用可視化分析有助于有效地總結(jié)和分析大量數(shù)據(jù)。在這門(mén)課程中，將包括可視化框架、面向空間、時(shí)間、網(wǎng)絡(luò)和文本數(shù)據(jù)的可視化分析以及動(dòng)態(tài)可視化等主題。還將討論為業(yè)務(wù)決策報(bào)告可視化結(jié)果。

4.社交媒體和網(wǎng)絡(luò)分析

該課程介紹了社交媒體和網(wǎng)絡(luò)的概念，以及探索和分析從社交媒體和網(wǎng)絡(luò)中爬取的數(shù)據(jù)的方法和技術(shù)，以及社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘的業(yè)務(wù)應(yīng)用。所有這些內(nèi)容都將在金融和營(yíng)銷(xiāo)的背景下討論。Python是所有案例和項(xiàng)目的唯一編程語(yǔ)言。

5.具有業(yè)務(wù)應(yīng)用的高維統(tǒng)計(jì)

該課程介紹了分析多元和高維數(shù)據(jù)的經(jīng)典和現(xiàn)代方法，包括主成分、因子分析、判別分析、聚類(lèi)、降維新發(fā)展、大規(guī)模協(xié)方差矩陣估計(jì)和多重檢驗(yàn)。所有這些方法將在營(yíng)銷(xiāo)、金融和其他重要的商業(yè)領(lǐng)域的背景下進(jìn)行討論。還將討論傳統(tǒng)和新方法的計(jì)算問(wèn)題。

6.業(yè)務(wù)建模與優(yōu)化

以優(yōu)化業(yè)務(wù)流程為重點(diǎn)，介紹了有信息決策制定的科學(xué)和技術(shù)。整個(gè)課程都使用Excel中的電子表格決策建模。重點(diǎn)是問(wèn)題制定、基于電子表格的解決方法和管理見(jiàn)解。應(yīng)用涉及不同行業(yè)和功能領(lǐng)域的管理決策問(wèn)題，包括金融和會(huì)計(jì)、人力資源、營(yíng)銷(xiāo)和運(yùn)營(yíng)。

7.數(shù)字時(shí)代的隱私管理

本課程概述了信息經(jīng)濟(jì)中的信息隱私和管理。它涵蓋了隱私的基本概念和維度;互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)、客戶關(guān)系管理、網(wǎng)絡(luò)個(gè)性化和數(shù)據(jù)挖掘?qū)οM(fèi)者隱私的影響;隱私增強(qiáng)技術(shù);以及商業(yè)實(shí)踐的監(jiān)管。

8.大數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)決策中起著越來(lái)越重要的作用。本課程介紹了大數(shù)據(jù)世界中商業(yè)分析的關(guān)鍵概念和應(yīng)用。需要通過(guò)分析解決的示例業(yè)務(wù)問(wèn)題包括客戶關(guān)系管理、金融交易、社交媒體營(yíng)銷(xiāo)、搜索引擎策略等。還將包括使用流行的數(shù)據(jù)分析工具的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)。

9.決策分析

本課程幫助學(xué)生在應(yīng)對(duì)戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)業(yè)務(wù)決策時(shí)發(fā)展更好的分析技能。學(xué)生將學(xué)會(huì)得出需要批判性思考、定量分析和戰(zhàn)略推理技能的解決方案或結(jié)論。這些技能對(duì)于重大業(yè)務(wù)決策至關(guān)重要且不可或缺。

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