《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
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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。
【教学重点及难点】星状模型、雪花模型、ETL、元数据的管理，商业数据维度化
分析。
【基本要求】了解数据仓库、ETL的概念，理解元数据，掌握数据仓库开发模型、商
业数据维度化分析、数据仓库建模工具的使用。
第三单元：联机分析处理 （1小时）
【教学内容】OLAP基本概念，OLAP类型，OLAP基本操作，多维数据集的建立和应用 【教学重点及难点】多维数据集的建立和应用。
【基本要求】了解OLAP的工具，OLAP类型，理解多维数据的建立，掌握OLAP基本
概念， OLAP基本操作。
第四单元：数据挖掘 （4小时）
【教学内容】数据挖掘的发展，数据挖掘的定义，数据挖掘的流程，常用数据挖掘
工具，数据挖掘的主要方法，数据挖掘的应用。
【教学重点及难点】数据挖掘的主要方法。
【基本要求】了解数据挖掘的应用，理解数据挖掘的主要方法，掌握数据挖掘的定
义，数据挖掘的流程及工具使用。
第五单元：数据分析与可视化 （2小时）
【教学内容】常用数据分析方法，数据可视化定义、发展历史、类别，商务智能与
数据可视化的关系，可视化流程与设计，业务报表与常见图表概览，仪表盘中图表与报表应用，可视化设计。
【教学重点及难点】常用数据分析方法，常用可视化图表的设计方法。
【基本要求】了解数据可视化的基础知识，理解数据可视化流程与设计过程，掌握
常用可视化图表的设计方法，常用数据分析方法。
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第六单元：软件操作 （8小时）
【教学内容】 MSTR开发环境，一个最简单项目开发流程，数据分析及报表制作。 【教学重点及难点】项目开发流程实践。
【基本要求】在MSTR环境下，了解查看Document、Grid Report、Graph Report、
图形和表格显示；掌握一个项目的开发流程；理解旋转、钻取、分析的方法；掌握创建报表、保存报表、打印、导出Excel、PDF等操作。
六、学时分配 单元（章） （一）商务智能概述 （二）数据仓库 （三）在线分析处理 （四）数据挖掘 （五）数据分析可视化 （六）软件操作实践 讲授 1 2 1 4 2 8 18 合 计
七、参考资料
1．《商务智能：管理视角》（原书第2版），（美）特班 等著，秦秋莉，姚家奕，王英 译编著，机械工业出版社，出版时间：2012-2-1。
2．《数据仓库应用指南：数据仓库与商务智能最佳实践(商务智能与信息化技术丛书) 》，拉柏格 著，祝洪凯，李妹芳 译，机械工业出版社，出版时间：2012-3-1。 3．《商务智能实战》，(美）拉尔森 著，盖九宇 等译，机械工业出版社，出版时间：2011-9-1。
4.《商业智能原理与应用》，蔡颖，鲍立威 编著，浙江大学出版社，出版时间：2011-9-1。 5．《商务智能》，汪楠 主编，北京大学出版社，出版时间：2012-1-1。
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商务智能课程大纲
