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商务智能方法与应用（含实验）（）教学大纲（2018版）曙光瑞翼教育2018年8月前言一、大纲编写依据《商务智能方法与应用》是高校面向全校的公选课，是一门理论结合实践，专业性并不强的大数据相关课程。
通过该课程的学习，培养学生设计和使用商务智能相关技术的能力，熟悉商务智能的基本概念及构成，重点掌握商务智能在各个领域的应用，以及如何进行建立数据仓库、如何进行在线分析处理、如何实现数据挖掘与数据可视化。
通过这一系类的技术如何帮助决策者进行决策。
二、课程目的1、知识目标本课程目的是通过讲授及有关讨论使学生掌握在当今商务环境下如何整合和优化企业的信息资源，充分发挥企业的“知识资本”优势，将信息转换成企业智能，并进一步转换为企业利润。
通过本课程的学习及讨论，将培养学生如何整合企业内部资源并部署实施商务智能战略的能力。
主要重点在于大数据行业内的商务智能工具的应用以及行业实践。
2、能力目标(1) 实践能力通过本课程的学习，对学生进行实践技能的训练，巩固其在课堂上所学书本知识，加深对商务智能的基本概念、基本原理和分析方法的理解，掌握商务智能的核心技术与工具，并能运用典型的商务智能工具处理、解决一些实际问题。
同时，通过实践教学活动，拓宽学生的知识领域，锻炼学生的实践技能，培养科学严谨、求真务实的工作作风。
(2) 创新能力通过使用商务智能原理与应用的学习，从数据采集、数据分析、数据挖掘、数据可视化的工作原理与应用等方面，使学生具备一定的使用商务智能主流工具进行数据分析的能力。
三、教学方法1、课堂教学(1) 讲授本课程的教学内容以讲授为主，讲授的主要内容有商务智能关键技术：数据仓库、在线分析处理、维度建模。
根据教学大纲的要求，突出重点和难点。
(2) 教师指导下的学生自学指导学生自主学习商务智能相关技术与主流商务智能相关工具。
教师通过给出一些相关的实例程序帮助学生理解和进行方案设计，并布置相应的上机习题让学生进行练习。
(3) 其它教学方法采用多媒体辅助教学手段，结合传统教学方法，解决好教学内容多、信息量大与学时少的矛盾；充分利用学校的图书馆的资源优势，查阅与课程相关的资料；通过布置课程设计来提高学生的综合处理问题的能力和软件开发的能力。
２０２３年７月第４期总第２５２期理论与改革ＴＨＥＯＲＹＡＮＤＲＥＦＯＲＭＪｕｌｙ，２０２３Ｎｏ．４（ＴｏｔａｌＮｏ．２５２）基金项目：自然科学基金面上项目“基于语义特征计算的泛众社会风险量化评估机制研究”（７２２７４０２８）、教育部人文社科项目“基于话语混沌解析计算的应急治理风险研判机制研究”（２２ＹＪＡ６３００５７）。
作者简介：刘毅，大连理工大学公共管理学院教授、硕士生导师。
【中图分类号】Ｄ６３０ 【文献标识码】Ａ 【文章编号】１００６－７４２６［２０２３］０４－０１４７－０１５ ＤＯＩ：１０．１３５５３／ｊ．ｃｎｋｉ．ｌｌｙｇｇ．２０２３．０４．０１２中外智能社会治理研究的文献计量学分析刘 毅 摘 要：智能社会治理是推进国家治理体系和治理能力现代化的关键驱动力。
分析阐释中外智能社会治理研究的特征、差异以及趋势，有着重要价值。
文章运用文本挖掘方法提炼了中国智能社会治理的核心政策主题，界定了这一政策领域的研究边界，发现智能社会治理概念在内涵和外延两个方面与国际关联领域研究契合度较高。
采用文献计量学的分析方法，展示了中外智能社会治理近２０年研究的整体图景、阶段性特征以及异同点：国内对智能社会治理的研究更加关注产业扶持和技术产出，而对社会治理智能化和公共安全智能化关注相对不足；在国外论文出版中国内智能社会治理研究热度高但国际合作较少；智能社会治理研究主题近２０年的研究可分为三个阶段，分别是信息技术导向的数字治理时期、技术—制度双向调试的智能治理时期和公共价值导向的智慧治理时期，我国正处于向智能社会治理研究第三阶段迈进的关键期。
未来该主题的研究需强化这一概念框架的包容性，进一步形成人工智能治理嵌入的共识框架，增强学科共振，推进治理导向下的社会系统整合。
关键词：智能社会治理；智慧治理；智能治理；人工智能；大数据；文本挖掘；文献计量学一、引言随着物联网、大数据等信息技术的飞速发展，泛在网络社会正逐步建立。
国内商务智能理论研究xx年xx月xx日contents •引言•商务智能概述•商务智能技术研究•商务智能应用研究•商务智能未来发展研究•结论与展望目录01引言1研究背景与意义23随着信息技术和互联网的快速发展，企业和社会对信息化的需求越来越大。
信息化时代的到来商务智能作为一种新兴的信息技术，被广泛应用于企业管理、政府决策等领域，成为推动信息化的重要力量。
商务智能的广泛应用商务智能的发展需要坚实的理论基础作为支撑，因此对商务智能的理论研究具有重要的意义。
理论基础的重要性本研究旨在探讨国内商务智能理论的发展历程、现状、存在的问题以及未来发展趋势，重点分析商务智能的核心理论和实践经验。
研究内容本研究采用文献综述、案例分析和问卷调查等方法，系统梳理商务智能的理论和实践，以期为相关领域的研究提供参考和借鉴。
研究方法研究内容与方法研究目的本研究旨在深入了解国内商务智能理论的发展现状、存在的问题和发展趋势，为企业、政府和相关研究机构提供理论支持和实践指导。
研究问题本研究重点关注商务智能的核心理论和实践经验，探讨其在实际应用中的有效性、适用性和创新性，同时分析其存在的问题和发展趋势。
研究目的与问题02商务智能概述商务智能的定义与内涵01商务智能是指利用现代信息技术和数据分析方法，从海量数据中提取有价值的信息，帮助企业做出科学、合理的决策和行动。
02商务智能的核心是数据驱动，通过数据挖掘、数据分析和数据可视化等技术，将数据转化为具有实际应用价值的知识和信息。
03商务智能涵盖了数据仓库、数据挖掘、数据分析和可视化等多个方面，同时也涉及企业的业务流程、管理方法和信息系统的优化。
商务智能的概念起源于20世纪90年代，当时主要被应用于企业信息化和数字化转型。
随着大数据时代的到来，商务智能逐渐成为企业决策的重要工具和手段，推动了其快速发展和技术创新。
我国商务智能的发展始于21世纪初，经历了从传统报表到数字化转型、智能化升级的发展历程，目前正处于快速发展阶段。
商务智能与决策支持教学案例案例1：光大银行商务智能系统的实施一、案例内容成立于1992年8月的光大银行，作为国内最大的股份制商业银行，拥有众多客户群，几百个分支机构遍布国内外;同时光大银行以领先的理念为客户提供种类繁多的金融服务。
对于一个如此庞大的机构，如此繁多的金融服务，管理的复杂性可想而知。
近年来，通过综合柜台业务系统、阳光卡系统、网上银行系统和办公自动化系统等一系列信息化基础建设，光大银行率先实现了业务系统全国联网和总行数据大集中。
在成功实现业务系统全国联网和总行数据大集中后，经营管理分析方面又出现了一些亟待解决的新问题，如：统计数据不够及时准确、对决策分析缺乏专业化系统化支持、报表处理效率低、数据共享差、难以为以客户为中心的经营管理模式提供充足的信息支持、业绩考核没有理想的IT系统为支撑等等。
众多新问题的出现是银行管理层始料未及的。
为了尽快突破海量数据的“封锁”，挖掘其中蕴涵的知识和信息，光大银行决策层于2002年初开始立项商业智能及数据仓库系统。
光大银行根据自身情况，以实际需要为导向，对各家方案的优劣进行仔细分析、反复考察、综合考虑。
最终，菲奈特软件公司的高端商务智能产品BI.Office以其领先的技术和简便的操作从众多竞争者中脱颖而出，赢得了光大银行决策层的一致青睐。
经过商议，双方在国际结算业务统计分析、对公业务统计分析、信贷风险管理、客户经理业绩考核等方面签定了一系列合作计划。
为了降低实施风险，将从国际结算业务统计分析系统开始，各个项目逐步实施。
成功的选型是光大银行商业智能应用系统成功实施的开始。
国际业务部商业智能的应用证明，光大银行所采取的“以部门为基础实施数据处理”的决定是正确的，也是务实的。
从2002年12月开始，菲奈特BI.Office商业智能应用平台相继应用于光大银行其他几个业务部门，形成相应部门的商业智能系统。
这些商业智能系统以数据仓库技术为基础，把分散在各个业务系统的数据进行整合，数据经过清洗、转换，加载到数据仓库；再采用OLAP 和Data Mining等技术，为管理决策人员提供强大、灵活的日常查询和决策支持。
大数据分析在商务智能中的应用研究摘要：随着信息技术的快速发展，大数据分析成为商务智能中的重要组成部分。
本文旨在研究大数据分析在商务智能中的应用，并探讨其对企业决策和竞争力的影响。
首先，回顾了大数据分析和商务智能的基本概念和原理。
接着，分析了大数据分析在商务智能中的五个主要应用领域，包括市场营销、客户关系管理、供应链管理、风险管理和业务智能报告。
最后，探讨了大数据分析对企业决策和竞争力的影响，并强调了面临的挑战和未来研究方向。
1. 引言商务智能在企业管理中起着重要的作用，帮助企业做出更明智和有针对性的决策。
随着大数据的产生和积累，大数据分析成为商务智能的关键技术之一。
大数据分析能够帮助企业更好地理解和利用数据中的有价值信息，从而推动企业发展。
本文将探讨大数据分析在商务智能中的应用，并分析其对企业决策和竞争力的影响。
2. 大数据分析和商务智能的概念和原理2.1 大数据分析大数据分析是指从大规模数据集中提取出有关模式、关联、趋势和信息的过程。
它涉及收集、处理和分析结构化、半结构化和非结构化数据。
大数据分析依赖于先进的技术和算法，如数据挖掘、机器学习和自然语言处理等，来识别数据中的模式和洞察。
2.2 商务智能商务智能是利用数据仓库和分析工具来进行数据分析和业务决策的过程。
商务智能通过将企业内外部数据整合并进行分析，提供对企业业务和市场的深入洞察。
商务智能技术包括数据仓库、数据挖掘、在线分析处理等。
3. 大数据分析在商务智能中的应用3.1 市场营销大数据分析在市场营销中发挥至关重要的作用。
通过分析大数据，企业可以了解消费者需求和偏好，进行精准的市场定位和市场细分，制定个性化的营销策略。
同时，大数据分析也有助于监测市场趋势和竞争对手，及时调整市场策略。
3.2 客户关系管理客户关系管理是企业成功的关键因素之一。
大数据分析可以帮助企业更好地了解客户，并提供个性化的产品和服务。
通过分析客户行为和偏好，企业可以预测客户需求，提前做好相应准备，并及时采取措施来增强客户忠诚度。
432022年3月上 第05期 总第377期0.引言人工智能的迅速发展将深刻改变人类的社会生活、改变世界，通过将人工智能技术与日常办公应用场景相结合，提出智能公文管理、智能办公助手等应用场景。
而随着语音识别、指令交互、搜索引擎、深度学习等人工智能基础技术逐步成熟完善，在协同管理及移动办公软件领域的应用将更加深入。
1.总体业务概述智能化协同办公业务是将传统意义上相互独立管理的公文、会议、事项进行统一管理，打通业务模块之间的壁垒，提高信息数据在各个业务之间的一致性，提供用户更加易用、人性化的管理功能。
智能化协同办公以“事件”为核心，将公文、会议和日常办公中的各项公务活动紧密联系在一起。
首先，公文、会议、公务活动之间通过“事件”相关联，实现文与会、文与公务活动、会与公务活动相互转化和关联。
其次，通过对文会事的活动化和实例化，与企业内部的各项管理指标对应，实现对标考核。
在以上实际情况中，我们不难发现，对于参与其中的各项具体办公业务，虽然在办理流程和功能上自成体系，但自始至终都有一个具体的“事”在业务之间起了关键的桥梁作用，可以通过这件“事”将整个业务办理过程给“拎”起来，达到相互关联，简易查询的目的。
因此其中的“事”，我们就定义为文会事一体化管理的核心“事件”；相互关联关系，则是通过智能关联来实现；而“拎”起来，则是为用户提供统一的关联查询图谱。
2.智能化应用场景2.1事件生成事件是对企业某种经营活动的一种概括性描述，例如上例中的“企业资产重组准备事项”即一种典型的“事件”。
同时，会议的议题也可以是一种“事件”，例如“2021年度信息化投入预算编制”等。
事件的产生可以由自动和人工两种模式。
（1）自动产生：系统可以对近年来的系统历史数据文本如公文、会议、公务活动的大数据进行分析，并按照一定的规则生成公务事件主题，即“事件”；（2）手工产生：人工干预，由各部门进行上报并审核，通过后生成事件库。
建议系统在实施时，两种模式同时进行，以增加机器学习的准确度。
商务智能主要技术的发展与应用作者：杨倩雯来源：《中国新技术新产品》2015年第15期摘要：在今天的商业决策中，商务智能已经得到广泛的应用，并且正在向日常生活的各个方面渗透，发挥着越来越重要的作用。
其主要技术，数据仓库、联机分析处理、数据挖掘的不断发展使商务智能进一步地智能化，功能也逐步地扩大和完善。
本文将主要探讨商务智能主要技术的发展历程及应用。
关键词：商务智能；数据仓库；联机分析处理；数据挖掘中图分类号：F713 文献标识码：A1 引言21世纪的我们已经步入了信息时代，信息处理和利用的能力对企业发展的影响越来越大，企业也在更多地重视信息的价值。
卡内基梅隆大学计算机科学教授赫伯特·西蒙曾经说过：“在后工业时代，也就是信息时代，人类社会的中心问题将从如何提高生产率转变为如何更好地利用信息来辅助决策。
”西蒙教授提出的“信息辅助决策”的观点被认为是“商务智能”的理论雏形。
从概念的提出到现在的不断发展深入，商务智能要回答的问题始终不变：即如何将数据、信息转化为知识，扩大人类的理性，进而辅助决策。
以下将主要探讨在商务智能的发展进程中经历的转变。
2 主要技术发展及应用2.1 数据仓库（Data Warehouse DW）数据最早存储在运营式系统中，是为了提高查询的效率。
但独立的系统越来越多，数据量也越来越大，传统的对数据的管理方法已经不能满足业务的需求。
20世纪90年代，管理大师彼得·德鲁克曾感慨：迄今为止，系统产生的还仅仅是数据，而不是信息，更不是知识！Teradata天睿公司，全球最大的专注于大数据分析、数据仓库和整合营销管理解决方案的供应商。
它在1983年利用并行处理技术为富国银行建立了一个决策支持系统，可以认为是世界上的第一个数据仓库。
对于数据仓库的定义直到1992年才被提出，比尔·恩门出版了《构建数据仓库》一书，真正拉开了数据仓库大规模使用的序幕。
恩门认为：数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、包含历史数据的数据集成，用于支撑管理决策的制定。
基于CiteSpace的商业智能研究文献综述王卿云 马 秀 宋佳欣北方工业大学 北京 100144摘要:为探索人工智能在商业中的现状，本文将Web of Science收录的“商业智能”为主题的国外文献作为数据源，利用CiteSpace这一可视化分析软件，对商业智能研究文献的关键词分布及突现关键词、聚类状况和文献随时间的演进规律等进行可视化分析,在此基础上对商业智能方面研究热点和关键性文献做进一步阐述，揭示国外研究现状，对国内的相关研究提供一些参考借鉴。
关键词:商业智能；热点前沿；CiteSpace；文献综述中图分类号:F713 文献识别码:A 文章编号:1673-5889(2020)13-0029-021956年，在达特茅斯学院召开的议会上首次提到人工智能的概念，至今已经60余年。
从产业发展来看，当前人工智能都是立足于计算机的优势，以人智能的部分特征(如事物分辨、语音对话等)为参照，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统，并运用于各行各业之中。
从技术发展的角度而言，当前人工智能产业的主流是弱人工智能，以计算与感知为核心支撑技术。
最新一次人工智能热潮核心是机器学习技术。
机器学习是由Arthur Samuel提出的，它的核心是通过训练和学习来实现人工智能，其根源在于组织学习理论。
2019年政府工作报告明确提出，要推动传统产业改造提升，特别是要打造工业互联网平台，拓展“智能+”，为制造业转型升级赋能，深化大数据、人工智能等研发应用，培育新一代信息技术、高端装备等新兴产业集群，壮大数字经济[1]。
一、研究方法与数据来源本文以CiteSpace为分析工具，CiteSpace是美国德雷克塞尔大学信息科学技术学院的陈超美博士基于共引分析(co-ciation)和寻径网络算法(path Finder)等引文分析理论，应用Java语言开发的一款信息可视化软件[2]。
该软件将信息可视化方法、文献计量方法和数据挖掘算法集成起来，是一个在引文数据中提取模式的交互式可视化工具，其绘制图谱、建立节点之间关联的依据是“共引”与“引文”。
数字技术赋能高校“智能+”会计虚拟教研室建设路径创新与实践王朋吾，张祥瑞（哈尔滨商业大学会计学院，黑龙江哈尔滨150028）[摘要]传统的教研室教学资源比较匮乏，即使与外校建立了伙伴关系，但由于地理位置的原因，缺乏有效的信息交流，难以实现有效的资源共享，导致教育教学资源浪费。
会计虚拟教研室借助信息网络系统，可以共享教学资源，有效整合和管理教学资源，防止重复开发和利用。
借助数字技术，结合一流专业的会计虚拟教学实验室特点，对目前高校会计虚拟教学实验室的建设路径进行了梳理和归纳，并对其在“智能+”环境下的应用实践进行了探讨。
[关键词]数字技术；“智能+”会计虚拟教研室；路径创新[中图分类号]G420[文献标识码]A[文章编号]1009-6043（2023）07-0163-03Abstract:The traditional teaching and research section is relatively short of teaching resources.Even if it has established a partnership with other schools,it is difficult to realize effective resource sharing due to the geographical location and the lack of effective information exchange,which leads to the waste of education and teaching resources.With the help of information network system,the virtual teaching and research section of accounting can share teaching resources,integrate and manage teaching resources effectively,and prevent repeated development and utilization.With the help of digital technology,combined with the characteristics of the first-class professional virtual teaching laboratory of accounting,the study sorts out and summarizes the construction path of the current virtual teaching laboratory of accounting in colleges and universities,and probes into its application practice under the "intelligent +"environment.Key words:digital technology,"intelligent +"virtual teaching and research section of accounting,path innovation[作者简介]王朋吾(1977—)，陕西兴平人，副教授，博士研究生，研究方向：会计与财务控制；张祥瑞(1998—)，女，黑龙江齐齐哈尔人，硕士研究生，研究方向：财务管理。
