#商业分析  #数据科学  #运筹学  #商业管理

商业分析专业，简称BA，其本质是 analytics（数据分析），是运用数据之间的关系和计算机模型来提高商业价值，改进决策制定和理解社会关系的一种方法。简单来说，就是将大量数据转化为清晰、可使用资讯的一门科学。我们现在经常说到的 Business Analytics 专业，指的是以商科知识为前提、数理程式设计方法为手段，从数据分析优化企业决策的专业。概括说，BA 课程主要包括三部分内容：计算机 CS（数据结构与演算法，机器学习）、数学（概率统计，微积分，线性代数）、商科（市场，管理）+金融。

运筹学，是现代管理学的一门重要专业基础课。它是 20 世纪 30 年代初发展起来的一门新兴学科，其主要目的是在决策时为管理人员提供科学依据，是实现有效管理、正确决策和现代化管理的重要方法之一。

该学科应用于数学和形式科学的跨领域研究，利用统计学、数学模型和演算法等方法，去寻找复杂问题中的最佳或近似最佳的解答。运筹学经常用于解决现实生活中的复杂问题，特别是改善或优化现有系统的效率。研究运筹学的基础知识包括实分析、矩阵论、随机过程、离散数学和演算法基础等。而在应用方面，多与仓储、物流、演算法等领域相关。因此运筹学与应用数学、工业工程、计算机科学、经济管理等专业相关。


课程大纲：

（除此课题外，学生也可自选其他相关话题与教授确认和开题，均可被接受）

☰ 该项目课程分为以下几组：

1. 多元回归建模：仔细检查数据集，然后应用多元回归框架来描述该数据集内的线性趋势。

2. 优化：使用 Excel 内置的 Solver 工具制定和解决优化问题，应用程式将关注线性规划问题。

3. 类比：通过蒙特卡罗类比和其他分析将输入不确定性纳入电子錶格模型。模拟扩展了建模工具包，以纳入不确定性的影响，概率结果，决策点，和多个潜在的情景/结果。

☰ 期末课程设计

学生在期末专题中应用他们在课堂上学到的分析知识和技能。学生在课堂上展示他们的专案，展示他们的数据驱动的决策和创新。最终的专案分为四个阶段：

阶段1： 定义业务分析方案、数据需求、数据分析方法以及决策和创新框架。

阶段2： 定义数据收集和数据分析的详细计划。

阶段3： 展示和讨论收集的数据、数据分析、发现的见解和採取的行动。

阶段4： 完成您的业务分析专案和数据驱动的决策和创新。