《商務(wù)智能理論與應(yīng)用》教學大綱

-16-《商務(wù)智能理論與應(yīng)用》教學大綱課程編號：021243A課程類型：□通識教育必修課□通識教育選修課□學科基礎(chǔ)課□專業(yè)核心課□√專業(yè)提升課□專業(yè)拓展課總學時：48講課學時：32實驗（上機）學時：16學分：3考試類型：□√考試□考查適用對象：電子商務(wù)專業(yè)□是□√否適合作為其他專業(yè)學生的個性化選修課先修課程：電子商務(wù)、概率論一、教學目標《商務(wù)智能理論與應(yīng)用》是電子商務(wù)類專業(yè)的一門專業(yè)選修課程。本課程實用性強，結(jié)合應(yīng)用實際，對基本概念、基本理論和技術(shù)應(yīng)用能力進行培養(yǎng)，使學生，學完本課程后，達到以下目標。目標1：了解商務(wù)智能的基本概念和最新發(fā)展；目標2：理解和掌握商務(wù)智能技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的主要思想和基本算法；目標3：掌握數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商務(wù)智能中的應(yīng)用流程和分析方法，具有一定商務(wù)數(shù)據(jù)分析和處理的能力，能夠運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開展商務(wù)智能活動。課程思政教學目標：在課程體系中有機地融入思政教育內(nèi)容，深度契合社會主義核心價值觀，做好價值引領(lǐng)，講好中國故事。在課程講授過程中，通過社會主義核心價值觀的引領(lǐng)和驅(qū)動，培育遵紀守法、愛崗敬業(yè)、具有正確價值觀、能夠勝任未來商務(wù)智能相關(guān)工作的優(yōu)秀人才。二、教學內(nèi)容及其與畢業(yè)要求的對應(yīng)關(guān)系（一）教學內(nèi)容本課程以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為依托，對傳統(tǒng)的統(tǒng)計理論、數(shù)據(jù)庫管理、電子商務(wù)理論、營銷理論、管理學、消費者行為學等知識相互融合；以企業(yè)信息化背景下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和典型商務(wù)應(yīng)用為主線，對智能商務(wù)活動中的目標市場細分、客戶生命周期管理、交叉銷售、傾向性分析、企業(yè)投資風險預(yù)測和欺詐檢測等內(nèi)容科學合理地組織，形成了具有自身特色的《商務(wù)智能理論與應(yīng)用》課程。（二）教學方法和手段采用課堂授課、案例教學、課堂練習和課堂討論相結(jié)合的教學手段，激發(fā)學生的學習熱情，強調(diào)學生在課堂學習中的自主意識，在教學中運用多媒體手段并配合板書，強調(diào)學習過程學生的參與。在此基礎(chǔ)上本課程增加教學實踐和實驗環(huán)節(jié)，形成獨特而有成效的教學內(nèi)容體系。在力求使學生掌握數(shù)據(jù)挖掘基本理論和基本原理的基礎(chǔ)上，注重培養(yǎng)學生對數(shù)據(jù)挖掘的理解，提高學生的動手能力，以及分析和解決實際問題的能力。（三）學習要求為了保證學生在課后能積極思考，課后布置適當數(shù)量的案例討論，并留出一定課時進行企業(yè)調(diào)研，完成一項調(diào)研任務(wù)并提交報告，案例討論和調(diào)研報告作為平時成績之一。三、各教學環(huán)節(jié)學時分配課程教學總學時數(shù)為48學時，其中講授學時32，實驗學時16，如表1所示：表1教學課時分配序號章節(jié)內(nèi)容講課實驗其他合計1第一章商務(wù)智能概述442第二章數(shù)據(jù)倉庫223第三章在線分析處理OLAP224第四章數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)4265第五章數(shù)據(jù)預(yù)處理2246第六章聚類及其應(yīng)用分析4487第七章分類與預(yù)測及其應(yīng)用分析4488第八章關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘及其應(yīng)用分析4269第九章商務(wù)智能在電子商務(wù)中的應(yīng)用42610第十章大數(shù)據(jù)分析22合計321648四、教學內(nèi)容第一章商務(wù)智能概述第一節(jié)商業(yè)決策需要商務(wù)智能1.數(shù)據(jù)、信息與知識2.管理就是決策3.決策需要信息和知識4.智能型企業(yè)5.商務(wù)智能支持商業(yè)決策6.新一代決策支持系統(tǒng)第二節(jié)商務(wù)智能簡介1.商務(wù)智能概念2.商務(wù)智能的發(fā)展3.商務(wù)智能的價值第三節(jié)商務(wù)智能系統(tǒng)的功能第四節(jié)商務(wù)智能的應(yīng)用課程思政切入點：討論當前企業(yè)如何利用社交智能了解客戶，推動全社會數(shù)據(jù)化智能發(fā)展進程。通過課堂討論，使學生了解和掌握以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的智能化商務(wù)應(yīng)用如何不斷推動著我國科技社會的發(fā)展和進步，增強學生的民族自信心和自豪感。教學重點、難點：商務(wù)智能中的核心技術(shù)；商務(wù)智能與數(shù)據(jù)挖掘關(guān)系。課程的考核要求：掌握數(shù)據(jù)、信息與知識的概念、區(qū)別和聯(lián)系；了解商務(wù)智能產(chǎn)生的背景、商務(wù)智能的定義；掌握商務(wù)智能中的核心技術(shù)，及其與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系；了解目前商務(wù)智能系統(tǒng)的功能；了解商務(wù)智能的應(yīng)用、研究熱點和未來的發(fā)展趨勢。復(fù)習思考題：數(shù)據(jù)、信息與知識的概念、區(qū)別和聯(lián)系是什么？商務(wù)智能是在怎樣的背景下產(chǎn)生的？商務(wù)智能中的核心技術(shù)有哪些？商務(wù)智能與數(shù)據(jù)挖掘是什么樣的關(guān)系？目前商務(wù)智能系統(tǒng)的功能有哪些？第二章數(shù)據(jù)倉庫第一節(jié)從數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫1.操作型處理2.分析型處理第二節(jié)數(shù)據(jù)倉庫的概念1.面向主題2.集成性3.數(shù)據(jù)的非易失性4.數(shù)據(jù)的時變性第三節(jié)數(shù)據(jù)集市第四節(jié)元數(shù)據(jù)1.元數(shù)據(jù)的理解2.元數(shù)據(jù)分類3.元數(shù)據(jù)管理器第五節(jié)ETL1.數(shù)據(jù)抽取2.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換3.數(shù)據(jù)清洗4.數(shù)據(jù)裝載課程思政切入點：用戶數(shù)據(jù)獲取，討論目前企業(yè)常用的用戶數(shù)據(jù)獲取方法、企業(yè)獲取用戶數(shù)據(jù)必須要遵守的原則，以及如何保護用戶隱私等，從而教育引導(dǎo)學生深刻理解并自覺實踐數(shù)據(jù)分析行業(yè)的職業(yè)精神和職業(yè)規(guī)范，增強其職業(yè)責任感。第六節(jié)操作數(shù)據(jù)存儲第七節(jié)數(shù)據(jù)倉庫模型1.概念模型2.邏輯模型3.物理模型第八節(jié)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)1.數(shù)據(jù)倉庫的技術(shù)要求2.數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)3.數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的組成4.基于數(shù)據(jù)倉庫實現(xiàn)的商務(wù)智能系統(tǒng)的架構(gòu)教學重點、難點：數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別；數(shù)據(jù)倉庫中的核心技術(shù)和模型。課程的考核要求：理解操作型處理和分析型處理的區(qū)別；掌握數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別；掌握數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、元數(shù)據(jù)、ETL和操作數(shù)據(jù)存儲的概念和核心技術(shù)；掌握數(shù)據(jù)倉庫的三類模型；理解數(shù)據(jù)倉庫的體系、架構(gòu)和系統(tǒng)組成。復(fù)習思考題：1.理解操作型處理和分析型處理的有哪些區(qū)別？2.數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的有哪些區(qū)別？3.數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市和操作數(shù)據(jù)存儲直接的區(qū)別和聯(lián)系是什么？4.如何使用模型構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫？第三章在線分析處理OLAP第一節(jié)OLAP簡介第二節(jié)OLTP與OLAP的區(qū)別第三節(jié)OLAP操作1.切片和切塊2.鉆取3.旋轉(zhuǎn)第四節(jié)OLAP分類1.基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的OLAP－ROLAP2.MOLAP的多維立方體3.HOLAP4.DOLAP教學重點、難點：OLTP與OLAP的區(qū)別；OLAP操作。課程的考核要求：理解OLAP定義、目標和特點；掌握OLTP與OLAP的區(qū)別；掌握OLAP三種操作方式；理解OLAP四種類型的特點。復(fù)習思考題：1.OLTP與OLAP的區(qū)別有哪些？2.切片和切塊的區(qū)別有哪些？3.ROLAP和MOLAP的區(qū)別有哪些？第四章數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)第一節(jié)數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生的背景第二節(jié)數(shù)據(jù)挖掘是什么？第三節(jié)數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο蟆⑷蝿?wù)及過程1.數(shù)據(jù)挖掘的對象2.數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)3.數(shù)據(jù)挖掘的過程第四節(jié)數(shù)據(jù)挖掘模型和算法第五節(jié)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用分析1.電子商務(wù)2.公司分析和風險管理3.市場分析和管理4.企業(yè)危機管理5.欺詐行為檢測和異常模式的發(fā)現(xiàn)課程思政切入點：通過多個數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例的分析，講授如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)解決企業(yè)經(jīng)營可能面臨的各種難題，培養(yǎng)學生的職業(yè)素養(yǎng)，開拓創(chuàng)新的職業(yè)品格和行為習慣，從而更好地勝任未來商務(wù)智能相關(guān)的工作。第六節(jié)數(shù)據(jù)挖掘的常用軟件1.商用軟件2.數(shù)據(jù)挖掘模塊3.開源軟件第七節(jié)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的前景、研究熱點1.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的價值和前景2.數(shù)據(jù)挖掘的研究熱點3.數(shù)據(jù)挖掘未來發(fā)展教學重點、難點：數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο?、任?wù)及過程；數(shù)據(jù)挖掘模型和算法。課程的考核要求：了解數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生的背景、數(shù)據(jù)挖掘的定義；掌握數(shù)據(jù)挖掘的對象、任務(wù)、過程，及其常用模型和算法；了解數(shù)據(jù)挖掘常用的軟件、技術(shù)前景、和研究熱點。復(fù)習思考題：1.數(shù)據(jù)挖掘是在怎樣的背景下產(chǎn)生的？2.數(shù)據(jù)挖掘能干什么？不能干什么？3.數(shù)據(jù)挖掘常用的模型和算法有哪些？4.數(shù)據(jù)挖掘有哪些典型的應(yīng)用？第五章數(shù)據(jù)預(yù)處理第一節(jié)為什么對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理？1.預(yù)處理的必要性2.數(shù)據(jù)預(yù)處理的形式3.數(shù)據(jù)預(yù)處理的功能第二節(jié)描述性數(shù)據(jù)匯總1.度量的分類2.度量中心趨勢3.度量數(shù)據(jù)的離散度第三節(jié)數(shù)據(jù)清理1.空缺值2.噪聲數(shù)據(jù)第四節(jié)數(shù)據(jù)集成和變換1.數(shù)據(jù)集成2.數(shù)據(jù)變換第五節(jié)數(shù)據(jù)歸約1.數(shù)據(jù)立方體聚集2.維歸約3.數(shù)據(jù)壓縮4.數(shù)值歸約第六節(jié)離散化和概念分層生成1.離散化2.離散化和概念分層3.自然劃分的3-4-5規(guī)則教學重點、難點：數(shù)據(jù)預(yù)處理的四種形式的運用。課程的考核要求：理解數(shù)據(jù)預(yù)處理的必要性和重要性；運用數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)歸約對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。復(fù)習思考題：1.實際收集的原始數(shù)據(jù)存在哪些問題？2.如何對商務(wù)數(shù)據(jù)進行預(yù)處理？3.使用概念分層對數(shù)據(jù)進行處理的目的和好處分別是什么？第六章聚類及其應(yīng)用分析第一節(jié)聚類分析基本概念1.什么是聚類？2.數(shù)據(jù)挖掘?qū)垲惙治龅木糯笠?.聚類分析中的數(shù)據(jù)類型4.對象間的相似度和相異度第二節(jié)典型聚類算法簡介1.基于劃分的聚類方法2.基于層次的聚類方法3.基于密度的聚類方法4.基于網(wǎng)格的聚類方法5.基于統(tǒng)計模型的聚類方法6.模糊聚類方法第三節(jié)K-means算法的實現(xiàn)1.K-means算法簡介2.K-means算法的基本思想3.K-means算法輸入和輸出4.K-means算法的實現(xiàn)5.K-means算法示例和實例6.K-means算法評價7.K-means算法改進：K中心點算法第四節(jié)聚類分析的應(yīng)用實例1.K-means算法在中藥種植區(qū)域劃分中的應(yīng)用2.k-means算法在安全檢測中的應(yīng)用3.層次聚類算法應(yīng)用實例課程思政切入點：計算機安全可能影響到個人、機構(gòu)、國家甚至是整個網(wǎng)絡(luò)，通過講授k-means算法在安全檢測中的應(yīng)用，使學生認識到目前存在的網(wǎng)絡(luò)安全問題，并對其是否影響人民利益做出思考，引導(dǎo)學生把事業(yè)理想和道德追求融入國家建設(shè)，將社會主義核心價值觀內(nèi)化為精神追求、外化為自覺行動。教學重點、難點：聚類分析的應(yīng)用；K-means算法的實現(xiàn)。課程的考核要求：了解聚類分析的概念、典型算法；掌握K-means算法的原理和實現(xiàn)；運用聚類分析的方法進行市場銷售、客戶細分、城市規(guī)劃等。復(fù)習思考題：1.數(shù)據(jù)挖掘?qū)垲惙治鲇心男┮螅?.典型的聚類方法有哪些？3.聚類分析的典型應(yīng)用有哪些？第七章分類與預(yù)測及其應(yīng)用分析第一節(jié)分類與預(yù)測的基本概念1.分類概述2.分類的實現(xiàn)3.什么是預(yù)測？第二節(jié)常見的分類算法1.基于距離的分類算法2.K-近鄰分類算法3.決策樹分類算法4.SVM(SupportVectorMachine)分類方法5.VSM(VectorSpaceModel)分類方法6.其他分類方法第三節(jié)分類模型的評估第四節(jié)決策樹分類的應(yīng)用實例1.案例一：醫(yī)療診斷2.案例二：決策樹在挑瓜中的應(yīng)用3.案例三：犯罪分析教學重點、難點：分類與預(yù)測的區(qū)別及聯(lián)系；決策樹分類的實現(xiàn)。課程的考核要求：了解分類與預(yù)測的定義、區(qū)別及聯(lián)系；理解常見的六種分類算法的原理；運用決策樹分類的方法進行醫(yī)療診斷、信用卡促銷分析等。復(fù)習思考題：1.分類和聚類最核心的區(qū)別是什么？2.主流的分類方法有哪些？3.分類與預(yù)測的區(qū)別及聯(lián)系是什么？4.分類模型的評估指標有哪些？各項指標的具體含義是什么？第八章關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘及其應(yīng)用分析第一節(jié)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘基本概念1.什么是關(guān)聯(lián)挖掘?2.關(guān)聯(lián)規(guī)則的度量第二節(jié)典型算法簡介第三節(jié)Apriori算法的實現(xiàn)1.Apriori算法的主要思想2.Apriori算法的基本流程3.Apriori算法實例第四節(jié)購物籃分析1.購物籃分析簡介2.商品相關(guān)性分析3.關(guān)聯(lián)商品的陳列4.促銷與購物籃課程思政切入點：購物籃分析，通過比較美式購物籃分析和日式購物籃分析的差異，引出適合于我國國情的商品陳列和促銷策略等，教育引導(dǎo)學生傳承中華文脈，富有中國心、飽含中國情、充滿中國味。教學重點、難點：Apriori算法的原理；美式購物籃分析V.S.日式購物籃分析課程的考核要求：了解關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘基本概念、典型算法；掌握Apriori算法的原理和應(yīng)用；運用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)Τ蓄櫩偷馁徫锘@進行分析。復(fù)習思考題：1.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以用于分析哪些問題？2.論述美式購物籃分析和日式購物籃分析的差異。第九章商務(wù)智能在電子商務(wù)中的應(yīng)用第一節(jié)技術(shù)支持的客戶關(guān)系管理1.客戶關(guān)系管理2.技術(shù)支持的客戶關(guān)系管理課程思政切入點：客戶關(guān)系管理，討論中國目前市場上常見的客戶關(guān)系管理方法，培養(yǎng)學生從中國社會經(jīng)濟發(fā)展全局思考問題、解決問題的意識，建立運用中國理論分析中國問題的能力。第二節(jié)商品推薦概述1.顯性推薦2.隱性推薦第三節(jié)電子商務(wù)推薦系統(tǒng)1.商品推薦系統(tǒng)概述2.推薦系統(tǒng)的界面表現(xiàn)形式3.商品推薦系統(tǒng)發(fā)展趨勢第四節(jié)商品推薦相關(guān)算法1.傳統(tǒng)協(xié)同過濾2.基于商品的協(xié)同過濾3.關(guān)聯(lián)規(guī)則4.聚類教學重點、難點：隱性推薦的原理；商品推薦算法的原理。課程的考核要求：理解技術(shù)支持的客戶關(guān)系管理的內(nèi)涵；了解商品推薦的概念、作用和應(yīng)用現(xiàn)狀；理解顯性推薦和隱性推薦的區(qū)別；掌握隱性推薦的原理；掌握商品推薦的四種常用算法。復(fù)習思考題：1.顯性推薦和隱性推薦的區(qū)別有哪些？分析兩者的優(yōu)缺點。2.目前常見的商品推薦系統(tǒng)能提供哪些推薦服務(wù)？3.主流的推薦方法有哪些？第十章大數(shù)據(jù)分析第一節(jié)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)1.什么是大數(shù)據(jù)？2.深入理解大數(shù)據(jù)第二節(jié)大數(shù)據(jù)核心技術(shù)1.數(shù)據(jù)采集2.數(shù)據(jù)存儲與管理3.數(shù)據(jù)分析與挖掘4.計算結(jié)果展示第三節(jié)大數(shù)據(jù)應(yīng)用1.大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值2.大數(shù)據(jù)在商業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)