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XuetangX

商务智能

Beijing Union University via XuetangX

Overview

课程教学目标:

知识:了解BI科学原理和实践技术;熟悉BI的应用现状、研究成果和未来发展趋势。

能力:能够应用基础知识和工具软件完成BI的实践操作;能够综合应用知识、技术和方法,为企业实际的问题给出设计方案。

素质:实践应用方面,秉承实事求是的科学态度,树立辩证唯物主义思想,具备严谨、理性思维,成为一个具有良好职业道德责任、创新意识、深思熟虑和热爱生命的人;

情感:参与协作学习,具有团队合作意识,有效沟通与交流。

学习:利用线上资源进行学习,提升自主学习能力。

 

课程重要性:

本课程是大数据管理与应用、信息管理与信息系统、电子商务等相关专业的重要专业课程,本课程将通过“认识-理解-体验-实践”的思路,让学习者循循渐进学习BI。

 

通过本课程“BI基础知识”的学习, 让学习者全面认识和理解BI;

通过本课程“BI核心技术”的学习,让学习者从技术实现的角度深层理解BI;

通过本课程“BI案例”的学习,让学习者扩充不同行业背景知识,真实体验企业BI项目;

通过本课程“BI实践”的学习,让学习者感受BI的实现过程,未来可以真实应用,可以参与行业竞赛,具备一定的专业挑战能力。

 

未来工作中,如果能够全面了解企业的数据,并使用合适的BI工具用数据来推动企业变革,消除效率低下的环节,为企业快速决策,为企业“创收增利,避险提效”,那么将是一件多么有成就感的事情!本课程可以为学习者奠定大数据时代必不可少的专业基础知识,可以学习者开启成功职业生涯助一臂之力。

 

教师团队分工:

    基于校企合作的双师教学师资团队:

(1)薛云负责“第3章 BI核心技术之数据仓库技术”,“第4章 BI核心技术之在线分析处理技术”,的课程录制和课程资源建设。以及“第8章 实践BI”(德昂信息技术(北京)公司协助录制) 资料整理和建设。

(2)陈建斌负责“第1章 认识BI”的课程录制和课程资源建设。

(3)郭彦丽负责“第2章 理解BI”的课程录制和课程资源建设。

(4)沈桂兰负责“第5章 BI核心技术之数据挖掘技术”的课程录制和课程资源建设。

(5)董雨津负责“第6章 BI核心技术之数据可视化技术”与“第7章体验BI”的课程录制和课程资源建设。

 

课程特色:

“OBE导向”:依据“知识探究-价值塑造-能力培养”构建“理论+案例+实践”,将知识、价值、能力有机融合,明确学习成果,配合学习要求,让学生通过学习过程完成自我实现的挑战,再将成果反馈来改进原有的课程设计与课程教学,把握课程的高阶性。   

“应用导向”:积累了10余年的产教合作经验,落实“真实行业案例+专业的软件工具+真实数据”,强化实践环节,培养应用型人才,获得企业认证证书,提升课程的挑战度。     

“价值导向”:引导学生树立正确职业道德及终生学习观,贯穿课程的思政性。

“探索导向”:指导学生如何探究性学习,培养学生创造性思维的能力、分析和综合信息的能力、克服困难能力等;学生在完成作业的过程中可以应用工具软件对数据集进一步创新开发,突出课程的创新性。

“合作导向”:基于信息技术平台师生互动合作,引导学生“会学”和“学会”,提升个人综合素质,促进个人学习自主性。

“丰厚的教学成果”:本课程曾获批2017年北京联合大学教改课题(已结题),2017-2019年度北京联合大学应用型课程建设(已结题),获批2021年度北京联合大学教学创新课程立项。课程荣获过2017年北京市教委教学成果奖二等奖,2018年度北京联合大学教学成果奖一等奖,2020年度北京联合大学商务学院课程思政三等奖,2021年度北京联合大学第一届教学创新大赛二等奖,2021年度北京联合大学同向同行线上教学案例二等奖。

  

相关进阶课程推荐介绍: 

    本课程为进一步学习《数据挖掘》、《机器学习》、《商业数据分析》、《企业数据化管理》、《大数据管理与实践》等课程奠定了专业知识的基础。

 


Syllabus

  • 第1章 认识BI
    • 1.0 本章导学
    • 1.1 商务智能的概念
    • 1.2 商务智能的发展
    • 1.3 商务智能与大数据
    • 1.4 商务智能的应用价值
    • 本章小结
    • 本章讨论
    • 本章作业
    • 本章资源
  • 第2章 理解BI
    • 2.0 本章导学
    • 2.1商务智能的主要功能
    • 2.2商务智能的核心技术
    • 2.3 商务智能的主要构成
    • 2.4 商务智能的系统架构
    • 2.5 商务智能的实施流程
    • 本章小结
    • 本章讨论
    • 本章作业
    • 本章资源
  • 第3章 BI核心技术之数据仓库技术
    • 3.0 本章导学
    • 3.1 数据仓库概述
    • 3.2 数据仓库架构
    • 3.3 数据仓库建模
    • 3.4 数据仓库的处理流程
    • 3.5 数据仓库设计开发过程
    • 本章小结
    • 本章讨论
    • 本章作业
    • 本章资源
  • 第4章 BI核心技术之在线分析处理技术
    • 4.0 本章导学
    • 4.1 OLAP概述
    • 4.2 OLAP的的数据模型
    • 4.3 OLAP的基本操作
    • 本章小结
    • 本章讨论
    • 本章作业
    • 本章资源
  • 第5章 BI核心技术之数据挖掘技术
    • 5.0本章导学
    • 5.1 数据挖掘技术概述
    • 5.2 数据挖掘建模的标准
    • 5.3 数据挖掘技术的主要方法
    • 5.4 数据挖掘的工具
    • 本章小结
    • 本章讨论
    • 本章作业
    • 本章资源
  • 第6章 BI核心技术之数据可视化技术
    • 6.0 本章导学
    • 6.1 数据可视化分析概述
    • 6.2 数据可视化基本框架
    • 6.3 可视化设计
    • 本章小结
    • 本章讨论
    • 本章作业
    • 本章资源
  • 第7章 体验BI
    • 7.0 本章导学
    • 7.1 快消行业案例
    • 7.2 餐饮行业案例
    • 7.3 医药行业案例
    • 7.4 财务行业案例
    • 7.5 地产公司案例
    • 本章小结
    • 本章讨论
    • 本章作业
    • 本章资源
  • 第8章 实践BI
    • 8.0 本章导学
    • 8.1 需求分析
    • 8.2 建模
    • 8.3 ETL
    • 8.4 系统实现
    • 8.5 自助分析
    • 本章小结
    • 本章讨论
    • 本章作业
    • 本章资源
  • 期末考试

    Taught by

    Xue Yun, Jianbin Chen, Yanli Guo, Serena, and Yujin Dong

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