商务智能与数据科学

商务智能与数据科学就业方向随着信息技术的飞速发展，商务智能和数据科学逐渐成为了热门的就业方向。

商务智能和数据科学的融合为企业提供了更加高效和智能的决策支持，也为从事相关工作的人员带来了广阔的就业机会。

商务智能是指利用先进的技术手段和方法，对企业内外部的数据进行采集、整理、分析和挖掘，从而帮助企业进行决策和管理的一种智能化系统。

商务智能的应用领域非常广泛，涉及市场营销、供应链管理、客户关系管理等多个方面。

因此，具备商务智能技能的人才非常受企业欢迎。

数据科学是指通过对数据进行分析和挖掘，发现其中潜在的规律、趋势和价值，从而为企业提供决策支持的一门学科。

数据科学涉及统计学、机器学习、数据挖掘等多个领域，需要具备扎实的数学和统计基础，以及良好的编程能力。

在大数据时代，数据科学的应用范围越来越广泛，从金融、医疗到交通、物流等各个行业都需要数据科学家来提供专业的数据分析和建模服务。

商务智能和数据科学的融合为企业带来了更加智能化和高效的决策支持。

通过对海量数据的分析和挖掘，企业可以更好地了解市场需求、产品销售情况、客户行为等信息，从而优化企业的经营策略和决策。

商务智能和数据科学的应用不仅可以提高企业的竞争力，还可以降低企业的成本和风险，提高企业的效率和利润。

商务智能和数据科学的就业前景非常广阔。

随着大数据时代的到来，越来越多的企业意识到了数据的重要性，对具备商务智能和数据科学能力的人才需求量也越来越大。

无论是大型企业还是初创公司，都需要商务智能和数据科学的专业人才来帮助他们进行数据分析和决策支持。

商务智能与数据科学的岗位多样性也是其就业方向的一大特点。

从数据分析师、商业分析师到数据工程师、数据科学家，不同的岗位需要不同的技能和专业知识。

因此，对于从事商务智能和数据科学工作的人来说，不仅需要具备扎实的专业知识，还需要不断学习和提升自己的技能，以适应不断变化的市场需求。

在选择商务智能与数据科学就业方向时，个人的兴趣和职业规划非常重要。

商务智能系统的组成商务智能系统（Business Intelligence System）是指基于计算机技术和数据分析方法，为企业决策者提供支持和帮助的一种信息系统。

商务智能系统的组成包括数据仓库、数据挖掘、报表分析和可视化等多个模块，下面将分别介绍这些模块的作用和功能。

1. 数据仓库数据仓库是商务智能系统的核心组成部分，它用于存储和管理企业的各类数据。

数据仓库通过将来自不同数据源的数据进行抽取、清洗和转换，将其整合成一个统一的、一致性高的数据集合。

通过数据仓库，企业可以从多个维度进行数据分析，为决策者提供全面、准确的数据支持。

2. 数据挖掘数据挖掘是商务智能系统中的另一个重要模块，它通过应用各种数据分析算法和模型，从海量数据中发现隐藏的、有价值的信息和规律。

数据挖掘可以帮助企业发现市场趋势、消费者行为模式、产品特征等，为企业决策提供科学依据。

3. 报表分析报表分析是商务智能系统中的一种常见功能，它通过对企业数据进行整理、加工和统计，生成各类报表和分析结果。

通过报表分析，企业可以直观地了解业务状况、销售情况、财务状况等，帮助决策者及时掌握企业的运营情况，并做出相应的决策。

4. 可视化可视化是商务智能系统中的一种数据展示方式，通过图表、图形、仪表盘等形式将数据呈现给用户。

可视化可以帮助决策者更直观地理解数据，发现数据之间的关系和规律。

通过可视化，企业可以快速准确地获取信息，做出更有针对性的决策。

5. 预测分析预测分析是商务智能系统中的一种高级分析功能，它通过对历史数据进行分析和建模，预测未来的趋势和可能的结果。

预测分析可以帮助企业预测市场需求、产品销售、财务状况等，为企业决策提供参考和支持。

6. 实时监控实时监控是商务智能系统中的一种重要功能，它通过对实时数据的采集、处理和分析，及时监控企业的运营情况。

实时监控可以帮助决策者发现异常情况和潜在风险，及时采取措施，保障企业的正常运营。

7. 用户查询与交互商务智能系统还提供了用户查询与交互功能，允许用户根据需要自定义查询和分析，获取所需的信息。

商务数据分析与应用专业的发展现状与趋势研究一、引言随着企业信息化的飞速发展，商务数据分析与应用已成为企业发展和决策的重要手段。

商务数据分析与应用专业的发展也备受关注，成为众多大学和学院推出的热门专业之一。

本文将从专业发展现状、应用趋势、就业前景等方面展开研究，力图深入探讨商务数据分析与应用专业的现状与未来发展趋势。

1. 对商务数据分析与应用专业的定义商务数据分析与应用专业是以商务数据管理和分析为主要内容的学科，其教学内容包括商务数据分析、商务信息系统、商务模型等。

学生在学习过程中将掌握数据挖掘、商务预测、商务智能等技术，能够运用计算机技术对商务数据进行深度分析和应用，为企业的决策提供支持。

2. 专业设置情况随着信息化时代的到来，商务数据分析与应用专业日益受到学生和企业的重视。

各类高校纷纷推出商务数据分析与应用专业，为学生提供更多的就业机会和发展空间。

除了数据分析相关的课程外，该专业还培养学生的商务管理能力和信息技术应用能力，全面提高学生的综合素质。

3. 专业教学模式商务数据分析与应用专业的教学模式以理论和实践相结合为主要特点。

课程设置上既有数据分析相关的理论课程，也有项目实践和实训环节，以培养学生的分析能力和实际操作能力。

学生在校期间会有大量的实习和实践机会，能够更好地将理论知识与实际应用相结合。

1. 数据科学的兴起随着大数据时代的到来，数据科学逐渐成为商务数据分析与应用专业的热门方向。

数据科学不仅需要掌握数据分析相关的技术，还需要具备商务智能和商务预测等方面的知识，能够为企业提供更多的商务决策支持。

2. 云计算与大数据商务数据分析与应用专业在教学内容中也逐渐融入了云计算和大数据相关的知识。

学生需要了解云计算和大数据的基本原理和应用技术，能够以更高效的方式对商务数据进行管理和分析，为企业提供更多的价值。

3. 商务智能与人工智能商务智能和人工智能已成为商务数据分析与应用专业的热门技术方向。

学生需要了解商务智能和人工智能的基本原理和应用场景，能够借助人工智能技术提高商务数据分析的效率和精度。

大数据与商务决策硕士专业随着信息化和互联网技术的迅猛发展，大数据已经成为当今社会的一个重要组成部分。

在大数据时代，商务决策也必须与时俱进，利用大数据分析来指导企业的战略和经营决策。

为了满足这一需求，大数据与商务决策硕士专业应运而生。

一、专业简介大数据与商务决策硕士专业（Master of Science in Big Data and Business Analytics）旨在培养学生掌握大数据分析方法和工具，理解商务决策的关键要素，并能熟练运用大数据技术支持商务决策。

二、专业课程该专业的课程设置涵盖了数据科学、商务决策理论与实践、大数据技术与应用等多个方面。

具体课程包括但不限于以下内容：1.数据科学基础：学习数据科学的基本概念、原理和方法，包括数据采集、数据清洗、数据预处理等技术。

2.统计学与数据分析：学习统计学原理，掌握常用的统计分析方法，如回归分析、聚类分析、关联分析等。

3.商务决策理论与实践：学习商务决策的基本理论和实践方法，了解商务环境和商务决策过程中的挑战和机遇。

4.大数据技术与应用：学习大数据存储与管理技术，掌握大数据处理、分析和可视化的相关工具和算法。

5.商务智能与数据挖掘：学习商务智能和数据挖掘的原理和方法，掌握在大数据背景下的商务智能与数据挖掘的应用。

6.商务决策案例分析：通过实际案例分析，培养学生应用大数据技术支持商务决策的能力。

三、就业前景大数据与商务决策硕士专业的学生毕业后，将拥有深厚的大数据分析和商务决策理论背景，具备实际应用大数据技术支持商务决策的能力，就业前景广阔。

他们可以从事以下职业：1.数据分析师：负责企业内部数据的分析和挖掘工作，为企业提供精准的商务决策支持。

2.商务智能顾问：帮助企业建立和优化商务智能系统，提供商务决策相关的咨询和培训服务。

3.数据工程师：负责企业大数据平台的搭建和运维工作，保证大数据系统的稳定和高效运行。

4.市场分析师：通过对市场和竞争对手的数据分析，为企业提供市场趋势和竞争策略的预测和建议。

江西省高校高水平田径队伍现状调查与分析
周美芳;程其练;郭晓琴;雷巍;邹木根;周宝芽
【期刊名称】《金融教育研究》
【年(卷),期】2009(000)006
【摘要】采用问卷调查等研究方法对江西省高校高水平田径队教练员与运动员队伍的现状进行调查研究。

结果表明:江西省高校高水平田径队缺乏高等级别运动员;大部分运动员开始参加田径基础训练的年龄偏晚3岁左右;"一条龙"课余训练体系尚未形成;教练员数量能满足工作需要,但年龄结构不合理,出现断层现象;教练员学历中等尚可,但专项运动技术、运动经历和比赛经验很有限;教练员的任用缺乏竞争上岗和奖罚机制;专职教练员比例很小;大部分教练员的科研水平还有待提高。

针对这一现状提出拓宽生源渠道,突出自身后备人才队伍的培养;优化教练员队伍,提高教练员业务水平等相应的对策,旨在优化江西省高校高水平田径队伍。

【总页数】4页(P154-157)
【作者】周美芳;程其练;郭晓琴;雷巍;邹木根;周宝芽
【作者单位】江西师范大学体育学院;南昌师专体育系
【正文语种】中文
【中图分类】G82
【相关文献】
1.山西省普通高校高水平田径运动员现状调查与分析 [J], 褚楠
2.山东省高校高水平田径运动员改项训练的现状调查与分析 [J], 张雷;张少华
3.江西省高校高水平运动队田径教练员队伍现状调查研究 [J], 刘晓英;邓晶
4.江西省普通高校高水平田径运动员文化学习管理现状调查与对策研究 [J], 王士明;郭晓琴;麻晓芒
5.江西省少儿体校田径教练员队伍现状调查与分析 [J], 卞正荣;冯亮;曲峰
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《商务智能》教学大纲一、课程设计的背景与目的大数据时代，数据分析无处不在，商场竞争离不开数据决策。

商务智能技术与方法是大数据分析的核心，也是商务决策分析的基础。

本课程是数据科学与大数据技术系列课程之一，强调理论和工程技术应用相结合，学生通过学习该课程后，可以学会商务智能、数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据可视化等专业术语，掌握数据仓库、联机分析处理、数据挖掘等专业应用技术。

通过本课程学习，学生可以通过专业应用软件对数据进行深层次加工获得有实际应用的有价值信息，增强学生对信息管理的深层次认识。

二、教学目标与课程收获商务智能的实质是从数据中有效地提取信息，为管理者的决策和企业战略开发提供信息支持。

商务智能系统是指运用数据仓库、联机分析和数据挖掘技术来处理和分析商业数据，针对不同的领域提供不同的应用解决方案，协助用户解决商务活动中的复杂问题，从而帮助决策者面对商务环境的快速变化而做出敏捷反应和合理商业决策的管理系统。

三、培训对象具备一定数据库技术和管理知识的学生或企业白领，尤其是产品、市场、财务、研发、供应等部门的决策分析人员。

四、培训学时18小时五、教学内容与要求第一单元：商务智能概述（1小时）【教学内容】商务智能的产生背景，商务智能的基本概念，商务智能的应用范围，商务智能的应用价值，商务智能的体系结构，商务智能的主要功能，商务智能的核心技术，商务智能模型建立，商务智能的应用。

【教学重点及难点】商务智能的基本概念、商务智能技术的发展、商务智能技术、商务智能的体系结构。

【基本要求】了解商务智能项目的应用，商务智能技术的发展，商务智能的应用范围和应用价值等，理解商务智能的核心技术，实现商务智能的工具、技术路线的选择，掌握商务智能的相关基本概念，商务智能的主要功能、商务智能模型建立，商务智能架构，商务智能的项目实施过程。

第二单元：数据仓库（2小时）【教学内容】数据仓库概念与特征，数据仓库开发模型，数据仓库规划与分析，ETL概述，元数据，商业数据维度化分析，工具简介。

北京理工大学与英国瑞丁大学合作举办信息科学硕士学位教育项目学校介绍北京理工大学创办于1940年，前身是诞生于延安的“自然科学院”，是中国共产党创办的第一所理工科高校，是新中国成立以来国家历批次重点建设的大学，首批设立研究生院，首批进入国家“211工程”和“985工程”建设行列，现隶属于工业和信息化部。

历经多年发展，学校已在学科专业、师资队伍、人才培养、科学研究等方面位居中国研究型大学前列，跻身于国内一流理工科大学。

2012年，学校首次进入在全球具有广泛影响力的英国QS世界大学排名“亚洲大学100强”和“世界大学500强”，在入选的19所中国高校中名列第13位。

瑞丁大学University of Reading 地处温暖的英格兰东南部泰晤士河谷中心地区，伦敦西部40英里处，距伦敦希思罗国际机场15英里，英国著名的硅谷所在地。

瑞丁大学，始建于1892年，由牛津大学创办，1926年获得皇家授权正式成为一所集研究和教学于一体的综合类大学。

2006年，根据英国高校研究能力和教学质量排名，瑞丁大学全英名列前15名，并跻身《泰晤士报》全球大学排名200强。

瑞丁大学有教职员工近4000名，其中从事教学研究人员共计1900余人。

学校有本科生约1.5万名，硕士及博士研究生4300多名，现有来自130多个不同国家的学生在校学习。

项目介绍：名称、概论、特色优势北京理工大学与瑞丁大学积极利用两校优质教学资源，强强联手举办信息管理硕士学位班。

通过学科交叉，结合互联网技术与金融、管理、软件工程等先进学科知识，培养熟练掌握互联网金融知识的高级复合型人才。

互联网金融专业方向提供全球一流的信息管理和互联网金融专业教育，提供给学生现代互联网金融所要求的职业知识与技能。

通过与互联网金融实践相关的面授课程和毕业设计（论文），提高学生毕业后的职业前景。

★不出国门享受世界顶级教育资源，获世界名校信息科学硕士学位。

★获瑞丁大学学位证书，受中国教育部与中国留学服务中心认证。

商业智能应用于财务部工作：优化流程，提高效率商业智能应用于财务部工作：优化流程，提高效率2023年，商业智能已成为财务部门工作的重要利器。

通过各种智能算法的应用，商业智能可以从大量数据中发掘出有用的信息，为财务决策提供重要参考。

一、商业智能在财务管理中的应用财务工作需要大量的数据支撑，例如收入、支出、利润、资产负债表等等。

而商业智能可以通过数据挖掘和分析，快速提取有效信息，加快财务决策速度。

1. 数据分析优化预算管理商业智能可以对公司历史数据的分析，帮助管理人员改进预算管理。

预算模型可以自动化处理决策和分析，同时将数据整合到一个平台上，方便管理人员进行高效决策。

此外，可以使用数据挖掘算法来辅助管理人员发现可降低费用的机会。

2. 数据科学分析支持财务分析商业智能通过分析历史数据和现状，预测和建立决策模型。

基于这些模型，管理人员可以通过预测未来的财务情况，制定更准确的财务计划。

同时，可以发挥数据科学的优势，使用机器学习算法来识别潜在客户、预测价格波动等等。

3. 自动化处理财务信息商业智能可以通过自动化处理大量财务信息，减少人工错误，提高工作效率和精确度。

财务数据分析并小范围放大分析报告，将数据筛选和报告自动化处理，不仅显著提高工作效率，还降低了数据分析风险，同时缩短了决策制定时间。

二、引入商业智能的步骤探讨引入商业智能对于传统财务部门而言是一项重要的挑战。

在引入商业智能方案时，需要考虑以下因素：1. 队伍建设商业智能应用于财务部门，需要专业人士进行系统开发、数据分析等所有的环节。

因此，筛选、雇用和培训具备这种技能和知识的人才就显得尤为重要。

2. 数据质量商业智能需要大量的数据支撑，但是这样的数据必须是正确的。

因此，数据质量一定要得到高度重视。

必须将数据来源和来源的可靠性进行分析，并确保数据保护和安全，防止数据泄露和错误发生。

3. 财务数字模型实施商业智能的引入始终依赖于正确的财务数字模型。

正确设置数字模型，可以更好地满足财务分析的需求，同时也能提高财务决策的精度和质量。

商业智能（BusinessIntelligence）介绍前言2007年3月，甲骨文以33亿美元价格收购企业绩效管理软件厂商Hyperion(海波龙)，同年4月，BusinessObjects宣布收购Cartesis，BusinessObjects公司需要支付的总交易金额为2.25亿欧元(约合3亿美元)现金。

10月8日，德国软件巨头SAP周日表示，将以48亿欧元(约合68亿美元)现金收购法国商业智能软件开发商博奥杰(BusinessObjects)。

商业智能并购金额如此巨大，显示必须有相应的市场规模，BI公司才会拥有如此市值。

昂贵的商业智能分析软件，必然伴随着商业智能分析项目的高额软件使用许可费用和实施成本，这还不包括项目实施潜在的失败风险！最重要的，商业智能看似日益普及，中小企业是否可以从中受益？什么是商业智能呢？先让我们来看看有关权威机构是如何对商业智能定义的！第一部分权威机构对商业智能的定义GartnerGroup--（全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司。

其研究范围覆盖全部IT产业，就IT的研究、发展、评估、应用、市场等领域，为客户提供客观、公正的论证报告及市场调研报告，协助客户进行市场分析、技术选择、项目论证、投资决策）l商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。

2商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。

IDC--（是IDG（国际数据集团）旗下子公司，全球著名的信息技术、电信行业和消费科技市场咨询、顾问和活动服务专业提供商）l商业智能是一组软件工具的集合：（1）终端用户查询和报告工具：专门用来支持初级用户的原始数据访问，不包括适用于专业人士的成品报告生成工具（2）OLAP工具：提供多维数据管理环境，其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析。

OLAP也被称为多维分析（3）数据挖掘（DataMining）软件：使用诸如神经网络、规则归纳等技术，用来发现数据之间的关系，做出基于数据的推断。