应用统计学专业（商业智能分析与决策）
本科人才培养方案
（Applied Statistics 071202）
一、培养目标
本专业培养德智体美全面发展、具有良好科学与人文素养、具备扎实的数学基础、掌握统计学的基本理论、方法和统计软件的操作，能熟练利用计算机软件进行数据挖掘以辅助商业智能决策的复合型和创新型人才。学生毕业后能在企业单位和相关部门从事商业智能分析与决策工作。
二、培养规格基本要求
本专业人才培养基本规格要求是：
1. 热爱社会主义祖国，拥护中国共产党领导，掌握马克思主义、中国特色社会主义的基本原理；具有敬业爱岗、艰苦奋斗、热爱劳动、遵纪守法、团结合作的品质；具有良好的思想品德、社会公德和职业道德。
2. 具有较为丰富的人文社会科学和自然科学基本知识，扎实的统计学基础知识、基本方法和基本技能，一定的经济学、管理学、统计学与计算机科学等交叉学科的专业背景，具有自主学习、提出问题、分析问题和解决问题的基本能力，具备一定的从事数据分析的能力和商业智能决策的基本能力与素质。
3. 具有良好的终身学习能力、实践能力、创新精神和就业竞争力，较强的表达、人际交往和团队协作能力。
4. 具有一定的体育和军事基本知识，受到必要的军事训练，初步掌握1—2项终身受益的体育锻炼技能，养成良好体育锻炼习惯和健康生活方式，达到国家规定的大学生体质健康和军事训练合格标准，具有健全的心理和健康的体魄，能够履行建设祖国和保卫祖国的神圣义务。
5. 具有正确的审美观念、高雅的审美品位和良好的美学素养，具有一定的感受美、表现美、鉴赏美、创造美的能力。
三、专业核心课程
本专业核心课程：数学分析、大学英语、概率论、数理统计、统计学原理、市场调查、多元统计分析、时间序列分析、R语言程序设计、数据库及其应用、数据挖掘、博弈论、商业智能。
四、学制与学期安排
本专业基本修业年限为四学年，每学年分上、下两个学期。全程教学共计165周：每学期按20
周规划课程教学（含考试）周数（第8学期19周），计159周；根据专业教学需要，经学校批准，可在两个学期之间设小学期，安排课程学习、专业实训、社会实践等教学活动，共约6周。
五、毕业与授予学位要求
学生在规定的修业年限内必须完成173学分，其中通识必修课59学分，通识选修课18学分，专业基础课21学分，专业必修课23学分，专业选修课28学分，实践与实验课程24学分。普通话水平原则上应达到二级乙等及以上。学生毕业体质测试成绩应达到50分，特殊情况可依有关文件规定免予测试。学生毕业时，通过毕业资格审查方准毕业。
毕业时符合学位授予条件的，授予理学学士学位。
六、专业与课程修读指引
1. 本专业获得毕业资格要求完成173学分，其中通识必修课59学分，通识选修课18学分，专业基础课21学分，专业必修课23学分，专业选修课28学分，实践与实验课程24学分。
2. 通识选修课在2-7学期开设，学生在学校公布的通识选修课模块中选修，合计应修满18学分。
3. 专业选修课在2-7学期开设，学生在规定的专业选修课模块内选修，合计应修满28学分。
4. 本专业为有志于辅修的学生提供A类选修课和B类选修课，A类选修课见表十三，B类选修课为本专业的专业选修课，见表十一。辅修本专业的学生应优先选修A类选修课，在本专业A、B 类选修课中累计修满15学分，经学生本人申请，辅修专业开设院系初审同意，教务处审定后可获得本专业辅修专业证书。
5. 大学英语在1-2学期开设必修课，学生应修满8学分；3-7学期由学生根据需要自主选修英语课程和训练项目。
6. 大学体育采取选课形式实施俱乐部教学。学生根据本人体育专长和兴趣爱好选择修读体育项目，在不同的教学俱乐部完成规定的教学内容，取得规定的8学分；
7. 对计算机已有相当基础的学生，可以在《大学计算机基础》开课前申请参加学校组织的统一测试，测试合格的学生可以免修并直接取得该课程2学分；
8. 实践及实验课：学生应完成本专业规定的实践及实验课并取得24学分，其中，学生在校学习期间，必须参加社会实践活动，并至少取得2个社会实践学分方可毕业。此外，还应完成本专业自行安排的实践与实验课程。
9. 学生修读专业自行安排的实验课程应完成3学分。专业自行安排的实验课程为《应用统计案例分析》。
七、周数分配表
八、学期教学进程表
符号说明：
★军训及入学教育—课程教学（含考试）＋假期教学活动※中期实训或中期论文（设计）◎毕业实习● 毕业论文（设计）▲ 离校教育
九、学分统计表
十、推荐阅读书目
十一、课程体系与教学总体规划表
说明：1. 在“学时”栏中，用“/”对总学时和实践学时加以区分，“/”后的数字为实践与实验学时；
2. “√”表示该类课程（教学环节）没有周学时要求，学生按照学分要求在相应学期完成。
十二、全程教学计划表
说明：1. 在“学时”栏中，请用“/”对总学时和实践学时加以区分，“/”后的数字为实践与实验学时；
2. 在“开课学期与周学时”栏中，用“/”表示开课时段；周学时在“/”前面表示在学期前段开课；周学时在“/”
后面表示在学期后段开课。
3. “√”表示该类课程（教学环节）没有周学时要求，学生按照学分要求在相应学期完成。
十三、A类选修课（供外专业辅修使用）
应用统计学专业（商业智能分析与决策） 本科人才培养方案 （Applied Statistics 071202） 一、培养目标 本专业培养德智体美全面发展、具有良好科学与人文素养、具备扎实的数学基础、掌握统计学的基本理论、方法和统计软件的操作，能熟练利用计算机软件进行数据挖掘以辅助商业智能决策的复合型和创新型人才。学生毕业后能在企业单位和相关部门从事商业智能分析与决策工作。 二、培养规格基本要求 本专业人才培养基本规格要求是： 1. 热爱社会主义祖国，拥护中国共产党领导，掌握马克思主义、中国特色社会主义的基本原理；具有敬业爱岗、艰苦奋斗、热爱劳动、遵纪守法、团结合作的品质；具有良好的思想品德、社会公德和职业道德。 2. 具有较为丰富的人文社会科学和自然科学基本知识，扎实的统计学基础知识、基本方法和基本技能，一定的经济学、管理学、统计学与计算机科学等交叉学科的专业背景，具有自主学习、提出问题、分析问题和解决问题的基本能力，具备一定的从事数据分析的能力和商业智能决策的基本能力与素质。 3. 具有良好的终身学习能力、实践能力、创新精神和就业竞争力，较强的表达、人际交往和团队协作能力。 4. 具有一定的体育和军事基本知识，受到必要的军事训练，初步掌握1—2项终身受益的体育锻炼技能，养成良好体育锻炼习惯和健康生活方式，达到国家规定的大学生体质健康和军事训练合格标准，具有健全的心理和健康的体魄，能够履行建设祖国和保卫祖国的神圣义务。 5. 具有正确的审美观念、高雅的审美品位和良好的美学素养，具有一定的感受美、表现美、鉴赏美、创造美的能力。 三、专业核心课程 本专业核心课程：数学分析、大学英语、概率论、数理统计、统计学原理、市场调查、多元统计分析、时间序列分析、R语言程序设计、数据库及其应用、数据挖掘、博弈论、商业智能。 四、学制与学期安排 本专业基本修业年限为四学年，每学年分上、下两个学期。全程教学共计165周：每学期按20
应用统计学专业的发展前景和趋势 统计学是研究数据收集、整理、分析和解释的科学，具有广泛的应用领域和无限的发展前景。统计学的应用领域涉及社会、自然科学、医学、金融、经济等各个领域，随着科学技术的进步和数据的爆炸式增长，统计学在各个行业的重要性日益凸显，因此统计学专业的发展前景非常广阔。 首先，随着人工智能和大数据技术的飞速发展，对统计学专业人才的需求呈现出非常旺盛的态势。在人工智能领域，机器学习、数据挖掘等技术的发展离不开统计学的支持和应用。统计学专业的人才能够掌握数据处理、模型建立和分析的技巧，为人工智能领域的发展提供关键的支持与推动。 其次，随着互联网、电子商务的迅速普及，相关行业对数据分析和市场研究的需求也越来越大。企业需要在竞争激烈的市场中迅速获取和分析数据，以了解市场趋势、消费者需求和竞争对手的动态，进而制定合理的营销策略。统计学专业的人才能够通过数据分析与预测，为企业提供科学的决策依据，帮助企业提高运营效率、降低风险并实现可持续发展。 再次，医学领域也是统计学专业的重要应用领域之一。现代医学研究注重基于大规模数据的分析和推理，统计学在临床试验设计、生物信息学、流行病学等领域发挥着关键作用。统计学专业的人才能够通过数据模型的建立和统计推断的方法，帮助医学研究人员对药物治疗效果、疾病发病机制等进行客观评价，为临床决策提供科学依据。
最后，金融领域也是统计学专业的应用重点之一。金融市场的波动和风险存在很大不确定性，统计学在金融风险管理、投资组合优化、市场预测等方面发挥着至关重要的作用。统计学专业的人才能够通过建立风险模型、分析历史数据和预测市场趋势，为金融机构提供有效的风险管理和投资决策支持。 总而言之，统计学专业具有广泛的应用领域和深远的影响力。随着数据时代的到来和各个领域对数据分析和决策支持的需求增加，统计学专业的发展前景非常广阔。同时，随着科技的进步和数据的快速增长，统计学领域也面临着新的挑战和机遇，例如应对大规模数据的处理和分析、开展复杂统计模型的研究等。因此，选择统计学专业将是一个充满潜力和发展机会的职业选择。此外，统计学专业的发展还受益于数据科学的崛起。数据科学是统计学、计算机科学和领域知识的结合，旨在通过数据分析和建模来解决实际问题。数据科学的兴起为统计学专业提供了新的发展机遇。 首先，数据科学的兴起促使统计学专业对技术的更新和提升需求。随着数据科学领域的发展，出现了一批统计学家和计算机科学家的交叉人才，他们既具有统计学的理论基础，又具备数据处理和编程的技能。因此，统计学专业的学生需要学习和掌握数据科学领域的新技术、新方法，如机器学习、深度学习、人工智能等，以适应应用场景的需求。 其次，数据科学的兴起激发了统计学与其他学科的融合与跨界合作。在实际应用中，统计学与领域知识的结合能够产生更加精准和实用的解决方案。例如，在医学领域，统计学与生物医
2023应用统计学专业前十大学排名 应用统计学专业前十大学排名 北京大学(排名第1)、中国人民大学(排名第2)、南开大学(排名第3)、东 北师范大学(排名第4)、华东师范大学(排名第5)、厦门大学(排名第6)、北京 师范大学(排名第7)、东北财经大学(排名第8)、上海财经大学(排名第9)、浙 江工商大学(排名第10)。 应用统计学专业解析 应用统计学专业应用的范围十分广泛，但是就现今情况看来，尖端人才还是比较缺乏的，因此建议大家一定要把握好机会。应用统计学专业学生主要学习统计学的基本理论和方法，打好数学基础，具有较好的科学素养，受到理论研究、应用技能和使用计算机的基本训练，具有数据处理和统计分析的基本能力。 统计学就业找什么工作 1、从事的行业 (1)互联网/IT行业：如今是大数据时代，该专业的同学熟练掌握着统计专 业知识，同时也具备数学、计算机软件的使用能力，毕业后选择互联网/IT行业作为就业发展方向，前景广阔。 (2)传统生产行业：现代信息技术不断发展，统计工作不仅仅是传统的那种，需要更为精准的数据分析人员，这些传统的生产行业也是该专业的就业主要渠道。 (3)金融行业：金融行业对数据就更加敏感，像银行、保险、外汇、证券、期货等等，都离不开统计学。不过想要进入该行业，除了统计学的相关知识以外，还需要掌握一些与金融、经济相关的专业知识。
2、从事的岗位 (1)金融类：精算、风控; (2)大数据类：数据挖掘专家、商业智能分析师、数据库管理与开发等; (3)数据分析类：数据工程师、业务分析师、数据工程师、数据研究员。 应用统计专业就业方向好不好 一、金融业：金融业是应用统计学硕士最大的去向，金融行业分布广，岗位多，所以具体的行业划分也很多。统计硕士最主要的去向是量化投资方面，包括卖方金工、买方量化投研、量化风控等。但由于门槛较高，所以需要有很扎实的数量统计功底，以及实习经历。 二、互联网业：随着现在科技的不断进步，互联网业的发展已经逐渐逼近了金融业，人众皆知的腾讯、阿里、百度、美团等互联网大企业都是需要应用统计学硕士来管控公司数据的。 三、咨询业：不同于金融业要求有扎实的专业计算能力，咨询业主要要求个人能力的突出，如交际能力、搜集数据能力、分析能力等，所以从事咨询业的收入与个人能力是息息相关的。 四、其他企业数据分析：除了上述三种企业，其他企业也都是需要分析数据的，其中外资企业、医药类企业、精密仪器生产企业等都是需要数据分析的人才的。 应用统计学专业就业前景 应用统计学专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向。 从培养目标上讲，主要是培养具有坚实的统计学基础理论，具有系统的研究方向专门知识，具有独立从事实际数据采集、处理和分析的能力，能为实际问题
应用统计学专业介绍 应用统计学专业介绍 统计学是一门认识社会和自然的方法论科学，它来源于统计工作，是统计工作经验的理论概括。下面是店铺为大家带来的应用统计学专业介绍的知识，欢迎阅读。 专业背景及概况 统计学是一门认识社会和自然的方法论科学，它来源于统计工作，是统计工作经验的理论概括。其专业产生的时间是1890年，英国牛津大学首先设立了统计专业。随后，英国剑桥、美国哈佛等大学也相继设立了统计学专业。著名人士有德国大学教授克尼斯、恩格尔、梅尔和德国法兰克福大学教授弗拉斯卡姆波。弗拉斯卡姆波吸收了英国数理统计学派的通用方法论，把自然领域中的方法也应用于社会现象。 现代的统计学专业是在随机抽样基础上建立的数理推断统计学，各国也是这样。美国的统计学家瓦尔德将统计学中的估计和假设理论予以归纳，创立了“决策理论”;美国的威尔克斯、英国的威沙特，也是现代统计学的代表人物，他们在1957年提出实际设计的理论和方法，拓宽了统计学的范围。 统计学研究方向的应用方面包括：生物统计、环境统计、金融统计、经济统计、遗产统计、农业统计等等。这些是统计在其他领域的应用而形成的研究分支。其中生物统计的发展非常快，现在很多学校都专门设立了独立的生物统计系。 统计学属于理学大类，统计学类。我国把统计学分为两个专业方向：即经济统计和应用统计。经济统计是提供科学地调查、搜集经济信息，以及描述、分析经济数据并对社会经济运行过程进行预测、监督的一门科学。而应用统计学主要是调查、收集观察对象的数据信息，并通过描述统计等技术，分析观察对象的特征，发现事物的规律，进行预测、监督，以实现社会经济良性运行。该专业主要研究统计学的一般理论和方法在社会、自然、经济、工程等各个领域的应用，它是统计学和其他学科之间形成的交叉学科。
2023年应用统计学专业介绍及就业方向 2023年应用统计学专业介绍及就业方向 应用统计学是一门统计学的应用领域，涉及到统计学方法在实际问题中的应用。随着数据分析日益重要，应用统计学专业的需求量越来越大。应用统计学专业是应用数学类专业的分支，其学科基础主要包括数学、统计学、计算机科学等领域，培养学生具备数据分析与预测的能力，从而为各行业提供决策支持。 一、应用统计学专业课程 应用统计学专业的课程涵盖了基础的数学和统计学知识，还涉及到计算机科学的理论和实践。具体的课程包括： 1.高等数学 2.概率论与数理统计 3.统计推断 4.实验设计与数据分析 5.线性代数 6.计算机编程语言 7.大数据技术 8.机器学习 9.时间序列分析
10.应用统计学领域的研究方法等。 在学习进程中，学生需要熟练掌握SPSS、R、Python、SAS等数据分析工具的使用。 二、应用统计学专业就业方向 应用统计学专业是一个广泛的领域，应用范围涉及到医学、金融、零售、政府等各种社会领域。 1.医药统计学 医药统计学的应用要求对医学技术和统计学有深入的了解。毕业生可以在药厂、医院、卫生部门等单位进行工作，致力于疾病预测、临床试验统计等方向。 2.金融统计学 金融领域的数据分析相当重要，学生可以在金融机构、证券公司、投资银行等单位进行工作，从事风险评估、市场预测、事务管理、衍生产品建模等工作。 3.政府数据分析 政府机构需要使用数据分析来评估政策是否牢靠、有效，确定公共资源的分配等。毕业生可以在政府机构、智库、调查研究公司等单位进行工作。 4.市场调研和网站分析 毕业生可以在营销公司和市场调研机构中工作，从事市场调研、商业分析和在线推广等工作。 5.科学研究
商务数据分析与业务智能与商业智能决策 在当今信息爆炸的时代，商务数据分析与业务智能与商业智能决策成为许多企业所关注的重要领域。商务数据分析是指通过对企业内部和外部的数据进行收集、整理、分析和挖掘，以揭示隐藏在数据中的价值和模式，为企业的决策和运营提供支持。业务智能（BI）则是商务数据分析的一种应用方式，旨在帮助企业快速、准确地获取经营数据，并进行智能化的分析和报告。商业智能决策则是基于商务数据分析和业务智能的结果，帮助企业进行战略规划和决策制定。 商务数据分析是一个庞大而综合的领域，它涵盖了数据收集、数据存储、数据整理、数据分析和数据挖掘等环节。在数据收集方面，企业可以通过内部系统的日志记录、统计报表等途径，收集到大量的经营数据。同时，企业还可以通过与供应商、客户以及其他外部合作伙伴建立数据互通机制，获取更多有价值的数据。数据存储方面，企业可以利用数据库、数据仓库等技术手段，对数据进行有效的存储和管理，以便后续的分析和挖掘。数据整理方面，企业需要对海量的数据进行清洗和筛选，去除噪音和无效数据，保持数据的准确性和一致性。数据分析方面，企业可以运用统计学、数据挖掘以及机器学习等技术，对数据中的模式和趋势进行发现和解读。数据挖掘方面，企业可以通过挖掘数据中的关联规则、聚类特征、异常点等信息，寻找到隐藏的商业价值和机会。 与商务数据分析相对应的是业务智能（BI）。业务智能是指将商务数据分析的结果与企业的业务活动相结合，通过可视化分析、交互式查询、报表生成和预测模型等技术手段，为企业提供实时、准确、直观的经营数据。通过业务智能的应用，企业可以更加方便地了解到自身的经营状况和市场动态，从而及时调整经营策略和战术。例如，企业可以利用业务智能工具生成销售趋势图，分析产品销售的季节性变化和市场份额的波动，为与供应商的谈判和合作提供依据。同时，企业还可以通过业务智能工具进行销售预测，帮助企业在需求不确定的情况下进行库存管理和生产安排。
商业智能与大数据分析 第一章：引言 如今，随着信息技术的不断发展，商业智能（Business Intelligence, BI）和大数据分析（Big Data Analytics）成为了企业 管理中不可或缺的重要工具。商业智能通过收集、分析和解释数据，帮助企业决策者做出明智的商业决策。而大数据分析则侧重 于处理和分析大规模、多样化和高速增长的数据，从中发现隐藏 的业务洞察和价值。 第二章：商业智能的基本概念和技术 商业智能是一个综合性的概念，它包括了数据仓库、数据挖掘、数据分析等多个方面。数据仓库是商业智能的基础设施，它存储 了企业内部和外部的各种数据，并提供了快速、易用的数据访问 和查询功能。数据挖掘则是从数据中提取知识和信息的过程，通 过使用统计学和机器学习等方法，将原始数据转化为有用的知识。数据分析是商业智能的核心环节，它通过对数据的定量和定性分析，得出商业运营的关键指标和决策支持。 第三章：大数据分析的关键技术和方法 大数据分析涉及到数据获取、数据存储、数据处理和数据可视 化等多个环节。数据获取是指如何收集和获得大规模的数据，包 括内部数据和外部数据。数据存储则是指如何有效地存储大量的
数据，传统的关系型数据库已经无法满足大数据分析的需求，所以大数据存储技术如分布式文件系统和NoSQL数据库应运而生。数据处理是大数据分析的核心环节，它包括数据清洗、数据预处理、数据建模和数据分析等多个步骤，其中数据分析技术如聚类分析、分类分析和关联分析等，能够从海量的数据中发现隐含的模式和规律。数据可视化则是以图表、图形等形式将数据展示给用户，使得用户能够直观地理解数据。 第四章：商业智能和大数据分析的应用领域 商业智能和大数据分析在各个行业都有着广泛的应用，下面以几个典型的领域为例进行介绍。 1. 零售行业：商业智能和大数据分析可以帮助零售商了解客户消费习惯和行为模式，制定个性化的销售策略，提高销售额和客户忠诚度。 2. 金融行业：商业智能和大数据分析可以帮助银行和保险公司识别潜在风险和机会，优化风险控制和产品设计，提升企业的盈利能力和市场竞争力。 3. 医疗健康行业：商业智能和大数据分析可以帮助医院和医疗机构提高临床决策的准确性和效率，改善患者治疗效果和医疗质量。
大数据在商业智能分析中的应用 在当今快速发展的数字化时代，大数据已经成为了商业智能分析中不可或缺的一部分。大数据的应用范围涵盖了各个领域，包括商业、医疗、金融和政府等多个领域。在商业领域，大数据的应用可以帮助企业更好地掌握市场趋势，预测客户需求，提升产品质量和服务水平等方面。 一、大数据的定义和特点 大数据是指由传感器、网络设备和移动设备等产生的大规模数据集合。这些数据具有三个标准特点：大、快、杂。“大”是指数据量非常大，一般需要使用超过传统数据库所能处理的技术来存储和处理；“快”是指这些数据需要在很短的时间内快速获取和处理；“杂”是指这些数据的来源可能来自多个渠道，格式和内容也可能各不相同。 二、商业智能分析的概念和意义 商业智能分析(BI)是根据企业的数据资源，结合数据挖掘、统计学和商业管理等知识，从数据中获取有价值的信息，从而为企业决策提供支持和指导的过程。商业智能分析可以帮助企业更好地了解自己的业务，从多个角度了解市场和客户的需求，提高产品和服务的品质。 三、大数据在商业智能分析中的应用
1.市场分析 大数据可以帮助企业更好地了解市场的变化趋势。通过对市场 趋势和各种竞争因素的分析，企业可以更准确地把握市场趋势， 做出更加科学的决策。例如，一家物流公司可以利用大数据分析，了解客户需要多少物流支持，并从繁忙的街道中寻找最佳方案来 完成任务。一家零售企业可以利用大数据分析，充分了解客户的 购买行为，以便针对不同客户群体提供不同的营销策略。 2.客户需求预测和精准营销 大数据分析可以帮助企业更好地了解客户需求。企业可以通过 分析客户的行为和偏好，了解客户的需求，对客户进行有效的定 位和分类，并制定个性化的营销策略。例如，一家网络购物公司 可以通过大数据分析，针对客户购买频率、金额及商品种类等指标，实现向客户发送精准的营销信息。这样可以提高销售转化率 和客户保留率。 3.产品质量和服务水平提升 大数据可以帮助企业了解产品的使用情况，并通过分析数据来 改善产品的质量和服务水平。例如，一家汽车公司可以通过大数 据分析，了解汽车的使用情况和车主的反馈，改善汽车的设计和 制造质量，提升客户的使用体验。 4.风险管理
应用统计学就业方向 应用统计学就业方向 应用统计学是一门研究如何采集、整理、分析和解释数据，并基于数据做出决策的学科。它结合了统计学和计量经济学的方法和技术，广泛应用于各个领域和行业。应用统计学毕业生在就业市场上有着广阔的发展前景。 一、数据分析师 随着数据的快速积累和大数据时代的到来，数据分析师成为了企业和组织中不可或缺的职位。数据分析师通过运用统计学和数据挖掘技术，从大量数据中提取有用信息，为企业的战略和决策提供支持。他们需要具备扎实的统计学知识和数据处理能力，同时也要有较强的沟通和解释数据的能力。数据分析师在各个行业都有广泛的就业机会，尤其是在金融、市场营销、医疗健康等领域。 二、精算师 精算师是保险行业中非常重要的职位，他们利用统计模型和风险评估方法，根据数据进行精确的保险费率定价和风险管理。精算师需要具备深厚的统计学和风险评估方面的专业知识，能够分析不确定性和概率，为保险公司提供准确的风险预测和保险产品设计。精算师的就业机会主要在保险公司、再保险公司和咨询公司等领域。 三、金融分析师 金融分析师是应用统计学在金融领域的重要应用之一。他们使用统计分析和建模技术，对金融市场的走势和投资组合
进行分析和预测。金融分析师需要掌握金融市场的基础知识，并具备扎实的统计学和编程能力。金融分析师的就业机会主要在银行、证券公司、资产管理公司和咨询公司等领域。 四、医疗统计师 医疗统计师是医疗健康行业中的专业职位。他们利用统计学方法和软件工具，分析医疗数据，从而改善医院管理、优化医疗服务和研究疾病的发病机理。医疗统计师需要具备医学和统计学双重背景知识，能够处理和解释大量的医疗数据，并进行相关的数据挖掘和分析。医疗统计师的就业机会主要在医院、医疗健康相关机构和研究机构等领域。 总结起来，应用统计学的就业方向非常广泛，涵盖了各个行业和领域。数据分析师、精算师、金融分析师和医疗统计师是其中比较典型的就业方向。对于想要从事应用统计学的毕业生来说，不仅需要扎实的统计学和数据分析能力，还需要具备相关行业的背景知识和技术能力。因此，在求职过程中，除了加强统计学知识的学习外，也要注意培养自己在特定行业的专业能力和实践经验，提高自己在就业市场上的竞争力。
应用统计专业类别 统计学是一门应用广泛的学科，它研究如何收集、整理、分析和解释数据，以及如何通过数据推断出结论和做出预测。在现代社会中，统计学在各个领域中都扮演着重要的角色，因此应用统计专业也逐渐受到人们的关注和重视。 应用统计专业是培养专业应用统计学知识和技能的专业，旨在培养具备统计学基础理论和实践操作能力的专门人才。下面将从几个方面介绍应用统计专业的类别。 1. 数据分析类 数据分析是统计学的重要应用领域之一。数据分析类的专业培养学生掌握数据分析的基本原理和方法，以及如何利用统计软件进行数据分析和建模。学生将学习数据采集、数据清洗、数据可视化和数据挖掘等技术，以解决实际问题并提供决策支持。这类专业毕业生通常可以在金融、市场研究、商业咨询、医疗健康等行业从事数据分析师、业务分析师、数据科学家等职业。 2. 统计建模类 统计建模是应用统计学的重要方法之一，它通过建立数学模型来描述和预测现象。统计建模类的专业培养学生掌握统计建模的基本理论和技术，以及如何应用统计方法进行模型的拟合和推断。学生将学习回归分析、方差分析、时间序列分析、因子分析等方法，以解
决实际问题并做出预测。这类专业毕业生通常可以在保险、精算、市场风险管理等行业从事风险分析师、精算师、模型开发工程师等职业。 3. 质量管理类 质量管理是应用统计学在工业生产中的重要应用领域之一。质量管理类的专业培养学生掌握质量管理的基本理论和方法，以及如何利用统计技术进行质量控制和质量改进。学生将学习质量测量、过程控制、实验设计、六西格玛等技术，以提高产品和服务的质量。这类专业毕业生通常可以在制造业、供应链管理、质量控制等行业从事质量工程师、供应链分析师、质量改进经理等职业。 4. 营销分析类 营销分析是应用统计学在市场营销中的重要应用领域之一。营销分析类的专业培养学生掌握营销分析的基本理论和方法，以及如何利用统计技术进行市场调研和市场策略分析。学生将学习市场调研、消费者行为分析、品牌管理、定价策略等技术，以提高市场竞争力和销售业绩。这类专业毕业生通常可以在市场研究、广告传媒、营销策划等行业从事市场分析师、市场营销经理、品牌经理等职业。 应用统计专业类别主要包括数据分析类、统计建模类、质量管理类和营销分析类。这些专业培养学生具备统计学理论知识和实践技能，以解决现实问题并提供决策支持。随着大数据时代的到来，应用统
应用统计学就业方向 应用统计学在就业方向上有着广阔的应用前景。统计学作为一门应用性很强的学科，可以帮助人们更好地理解和分析数据，并从中提取有用的信息，为决策提供科学依据。因此，掌握统计学知识的人才在各个行业都有很大的需求。 应用统计学在金融行业中具有重要的作用。金融行业对数据的分析和预测能力要求很高，而统计学提供了强大的工具和方法来处理和分析大量的金融数据。金融风险管理、投资组合优化、信用评级等都离不开统计学的支持。掌握统计学的人才可以在银行、保险公司、证券公司等金融机构从事数据分析、风险管理、投资决策等工作。 应用统计学在市场研究和营销领域也有广泛的应用。市场研究需要收集大量的市场数据，并对这些数据进行分析和解读，以帮助企业了解市场需求、制定市场策略。统计学提供了有效的方法来处理和分析市场数据，如市场调研、市场分析、消费者行为分析等。掌握统计学的人才可以在市场调研公司、广告公司、市场部门等从事市场研究、数据分析、市场策划等工作。 应用统计学在医学和生物领域也有着重要的应用。统计学在医学试验设计、流行病学研究、药物研发等方面发挥着重要作用。通过统计学的方法，可以对大量的医学数据进行分析和解读，帮助医生和研究人员做出科学的决策。掌握统计学的人才可以在医院、医药公
司、科研机构等从事临床试验、数据分析、药物研发等工作。 应用统计学在教育领域也有应用。教育统计学可以帮助教育决策者更好地了解学生的学习情况和学校的教育质量。通过统计学的方法，可以对学生的学习成绩、教育资源分配、教育政策效果等进行分析和评估，为教育决策提供科学依据。掌握统计学的人才可以在教育行政部门、教育研究机构等从事教育统计、数据分析、教育评估等工作。 应用统计学在各个行业都有着广泛的应用。掌握统计学的人才可以在金融、市场研究、医学、教育等领域从事数据分析、决策支持、研究等工作。随着大数据时代的到来，应用统计学的需求将越来越大。因此，学习和应用统计学知识，将为个人的就业和职业发展带来更多的机会和挑战。
商业智能分析与决策支持研究 随着企业信息化的不断发展，数据信息的价值也不断被重视。 商业智能分析已经被广泛应用到企业管理中，成为企业决策的重 要工具。 商业智能分析（Business Intelligence，BI）是一种利用技术工具、应用和方法对企业数据进行分析、整理、管理，从而转化成 企业管理决策信息的过程。商业智能可以帮助企业更好地理解自 己的业务模式和经济状况，以及其所处的市场和竞争环境。 商业智能分析的主要目的在于通过分析和解读数据来提供有助 于决策的信息。这种信息可以支持从市场预测到销售预测、服务 质量预测等大部分业务领域的不同决策。通过基于商业智能分析 的决策，企业可以更好地识别机会、优化业务流程、增加客户满 意度，从而提升企业竞争力。 商业智能分析不同于传统的管理信息系统（MIS）或者企业资 源规划（ERP）系统，它注重数据的分析、挖掘，展示数据之间 的关系和趋势；同时强调数据分析对企业决策的支持和辅助作用。 商业智能分析体系结构主要分为四个阶段：获取数据、数据处理、数据挖掘和信息展示。其中，获取数据阶段是商业智能分析 的基础，则数据处理是保证数据质量的前提，数据挖掘是更好地 利用数据形成业务决策的关键，信息展示是商业智能分析最终的
输出。商业智能分析的过程主要基于数据仓库（Data Warehouse） 技术，数据仓库主要负责数据的收集、整合、转化，数据的完整 性和准确性能够保证数据的质量，为分析和决策提供可信的数据 基础。 商业智能分析与决策支持紧密相关，通过商业智能分析，企业 更好地了解自身情况，更准确地把握市场变化，更科学地制定战略。商业智能分析对决策者和管理者有很大帮助。它可以帮助企 业制定更优化的计划和策略，减少决策风险。商业智能分析还可 以帮助企业发现和挖掘商业潜力，加快业务流程的有效性和效率，提高企业关键业务资源的利用率。 商业智能分析技术在不同的行业中得到了广泛的应用，如零售业、金融业、制造业等。比如，在零售业中，商业智能分析可以 帮助企业分析市场趋势，制定更优化的商品定价策略和促销策略；在金融业中，商业智能分析可以帮助企业监测风险、提高财务运 营效率；在制造业中，商业智能分析可以帮助企业更好地掌控生 产过程，提高生产效率。 商业智能分析的应用前景不断拓宽，同时也需要面对一些挑战。比如，数据质量的问题、BI系统的复杂性、大数据分析等等。但 是这些问题随着技术的不断进步得到了相应的解决方案。 商业智能分析技术对于企业来说不再是新鲜事物，但它的应用 将会越来越广泛和深入。商业智能分析已经成为企业管理与决策
基于大数据的商业智能分析 近年来，随着大数据技术的迅猛发展，商业智能分析已经成为了企 业决策的重要工具。基于大数据的商业智能分析能够帮助企业发现潜 在商机、优化运营、提升销售效能等。本文将重点讨论基于大数据的 商业智能分析的原理、应用和未来发展趋势。 一、基于大数据的商业智能分析原理 基于大数据的商业智能分析的基本原理是通过收集、整理和分析大 规模的数据，从中抽取出有价值的商业信息，为企业决策提供依据。 其主要步骤包括数据收集、数据清洗、数据挖掘和数据可视化。其中，数据收集是首要任务，可以通过大数据平台、社交媒体、传感器等多 种途径获取各类数据。数据清洗则是对收集到的数据进行处理，包括 去除重复数据、删除异常值、填补缺失值等。数据挖掘是核心步骤， 通过应用统计学、机器学习和数据挖掘算法，发现数据中的模式、趋 势和关联规则。最终，通过数据可视化将分析结果以图表、报表等形 式展示给决策者，帮助他们理解和应用这些商业信息。 二、基于大数据的商业智能分析应用 1. 市场分析 基于大数据的商业智能分析可以帮助企业进行市场分析，深入了解 市场需求、竞争态势和消费者偏好。通过分析线上线下的销售数据、 社交媒体数据、市场调研数据等，企业可以找到优势产品和服务的定位、推出个性化的营销方案，并及时调整策略以应对市场变化。
2. 运营优化 基于大数据的商业智能分析可以帮助企业优化运营流程，提高生产 效率和服务质量。通过分析供应链数据、生产流程数据等，企业可以 发现瓶颈问题、提升供应链协同、降低生产成本。同时，通过分析客 户反馈数据和服务数据，企业可以提升客户满意度，改进产品和服务。 3. 销售预测 基于大数据的商业智能分析可以帮助企业进行销售预测，为销售团 队提供更加精准的目标和策略。通过分析历史销售数据、市场趋势数 据等，企业可以预测销售情况、确定市场容量和市场份额，进而合理 制定销售计划、配置销售资源和预测销售收入。 三、基于大数据的商业智能分析未来发展趋势 1. 智能化发展 随着人工智能技术的进一步发展，基于大数据的商业智能分析将智 能化应用，更加注重自动化和智能化的分析和决策过程。例如，通过 机器学习和自然语言处理技术，系统可以自动分析海量数据并生成智 能报告，为决策者提供更加便捷和准确的决策支持。 2. 跨行业合作 基于大数据的商业智能分析涉及到多个行业的数据和知识，未来的 发展趋势是不同行业之间进行更加紧密的合作。例如，金融行业可以 与零售行业合作，通过金融数据和零售数据的分析，提供更加全面和
基于大数据的商业智能分析方法近年来，随着数字化时代的到来，大数据已经成为商业发展的关键要素。大数据的爆发式增长为企业提供了海量的信息，这些信息蕴含着潜在的商业价值。为了更好地利用这些数据，商业智能分析方法应运而生。商业智能分析方法以数据挖掘、机器学习、统计分析等技术为基础，通过深入分析大数据，揭示数据背后蕴含的商业洞察，从而为企业决策提供有力支持。 一、数据清洗与整理 对于大数据而言，数据质量的高低直接影响分析结果的准确性。因此，在进行商业智能分析之前，首先需要对数据进行清洗与整理。这一步骤包括数据收集、数据清洗、数据集成和数据转换等环节。数据收集是指从不同的数据源中获取数据，可以是传感器、数据库、社交媒体等。数据清洗则是对数据进行去噪、去重和纠正错误等操作，以提高数据的质量。数据集成是将来自不同数据源的数据整合到同一个数据仓库中，方便后续的分析。数据转换则是将数据转换为适合分析的形式，比如将非结构化的文本数据转化为结构化的表格数据。 二、数据探索与可视化 清洗好的数据可以进行数据探索和可视化。数据探索是指通过统计学和机器学习等方法，对数据进行深入分析，找出其中的规律和潜在关联。数据可视化则将分析结果以图表、图像等形式展现出来，直观地呈现给决策者。常见的数据可视化技术包括折线图、柱状图、散点
图、热力图等。通过数据探索和可视化，可以帮助决策者更好地理解 数据，发现业务模式和趋势，做出准确的决策。 三、预测建模与优化 商业智能分析的一个重要目标是预测未来的业务趋势和结果，并且 根据预测结果进行优化决策。预测建模主要利用统计学和机器学习算法，通过对历史数据的分析，构建预测模型。常用的预测模型包括回 归分析、时间序列分析、神经网络等。通过预测模型，可以对市场需求、销售额、客户满意度等进行预测，为企业的生产、营销和服务提 供指导。 优化决策是基于预测结果，针对具体问题制定相应的优化策略。优 化决策可以通过运筹学、最优化算法等方法实现。例如，在运输、供 应链等领域，可以通过优化算法，帮助企业确定最佳的资源配置方案，提高效率和降低成本。 四、风险分析与预警 商业智能分析方法还可以用于风险分析和预警。通过对历史数据的 分析，可以挖掘出潜在的风险因素，并预测未来可能发生的风险事件。例如，在金融行业，可以利用商业智能分析方法，对市场波动、股票 涨跌等进行预警。同时，还可以通过监控实时数据，及时发现并应对 可能的风险事件，降低损失。 五、个性化推荐
商业智能与大数据分析的联系和区别随着信息时代的到来，大数据和商业智能已成为引领企业管理和决策的核心科技。然而，许多人仍然混淆这两个概念。本文将从概念、应用和技术等方面详细探讨商业智能和大数据分析的联系与区别。 一、商业智能和大数据分析的概念 商业智能（Business Intelligence，BI）是一种将数据转化为有用信息的技术系统，并通过信息交互和报告工具来帮助企业管理和决策的方法。商业智能通过数据挖掘、分析和展现来揭示数据中的模式、关系和趋势，以帮助企业采取更有效的决策。 而大数据（Big Data）则是指海量、高速、多样和不断涌现的数据。对于一些传统的数据仓库和统计学模型来说，存储和分析大数据是不具备掌握能力的。因此，大数据分析就是一种利用云计算、分布式系统和其他大数据技术来处理和分析大规模数据的方法。 简单来说，商业智能与大数据分析都是模式识别和数据分析的方法。但两者之间的主要区别在于，商业智能更着重于提供数据分析结果，而大数据分析则是了解数据的内容进行分析。 二、商业智能和大数据分析的应用
商业智能和大数据分析都被广泛应用于企业管理和决策中，但在应用和效果上还是有所区别。 商业智能主要应用于业务管理和决策，比如销售、客户服务、财务等领域。商业智能将销售数据、市场趋势、客户反馈、产品销售等统计数据引入企业管理，帮助企业管理者了解市场动态、顾客需求和公司赢利状况，进而采取更好的管理和决策策略。 而大数据分析则可以用于不同的位置和领域。它主要的应用方向有信息搜索、生产管理、金融风控、医疗卫生、社交网络等领域。随着科技越来越发展，大数据的应用将会越来越广泛。 三、商业智能和大数据分析的技术 商业智能的核心技术是数据仓库技术，其目的是将各种业务数据统一整合到一个数据仓库中，并采用在线分析处理（OLAP）技术进行数据分析和挖掘。而在数据分析过程中，商业智能的技术包括查询和报告，数据可视化和仪表板等。 而大数据分析则是使用分布式计算、云计算和其他大数据技术来处理海量的数据。大数据的技术涉及数据湖、Hadoop、Spark、Hive等技术，同时使用可扩展、可靠和安全的大数据处理方法来处理大规模数据。 总的来说，商业智能和大数据分析都是重要的数据管理和分析方法。虽然两者有相似之处，但也有很大的差异。商业智能更关
商务智能与决策支持-案例及案例分析 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极待解决的新问题，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。 一个应用实例：有一段时间存款余额持续不断的增长，但是同期的流失客户数也在不断增长，这个问题引起了业务部分析人员的高度重视。该分析人员通过系统进行自助分析，最后发现，问题的根源在于很多客户经理为了完成揽存目标，费了大量的人力和成本开拓新行业、新客户，而忽略了对老客户的关系管理，才出现了存款余额和流失客户数同时增长的怪想象。于是马上向