信息管理专业 商务智能 课程
华科硕士信息管理与商务智能
华科硕士信息管理与商务智能
华中科技大学（华科）的硕士专业“信息管理与商务智能”是一个结合了信息技术和商业知识的跨学科领域。
这个专业旨在培养学生理解和应用信息技术，以及利用这些技术进行商业智能分析和决策的能力。
主要课程可能包括：
信息技术基础：涵盖数据库管理、数据结构与算法、计算机网络等基础知识。
商业智能：深入探讨如何使用信息技术收集、处理和分析商业数据，以提
供决策支持。
数据挖掘与机器学习：介绍先进的机器学习算法和数据挖掘技术，用于商
务智能应用。
信息系统安全与隐私：强调信息系统的安全性和隐私保护，特别是在大数
据和云计算环境中。
电子商务：研究电子商务的原理、技术和应用，包括电子支付、电子商务
安全和移动商务等。
此专业毕业生具备扎实的专业知识和技能，能够从事与数据管理、商务智能、信息系统开发和管理相关的各种职业。
他们可以在企业、政府机构和咨询公
司等组织中找到工作，从事数据分析、信息系统设计和管理、商业智能解决方案开发等领域的工作。
这只是一个大体的介绍，具体的课程设置和要求可能会根据华科的教学计划和该专业的教师资源有所不同。
如果你对华科的“信息管理与商务智能”专业有更详细的问题，建议直接联系学校或相关学院的研究生办公室以获取最准确和最新的信息。
计算机信息管理类 专业
计算机信息管理类专业导言：计算机信息管理是一门涉及计算机科学和信息管理的专业。
它致力于培养学生运用计算机技术和信息管理理论实践来组织、存储、检索、分析和传播信息的能力。
本文旨在介绍计算机信息管理类专业的背景、专业课程和就业前景。
一、背景计算机信息管理类专业是近年来随着信息技术的迅速发展而兴起的。
随着数据量的不断增长，如何高效地管理信息成为各行各业亟待解决的问题。
计算机信息管理的诞生正好满足了这一需求。
这个专业结合了计算机科学和信息管理的理论和技术，旨在利用计算机技术有效地组织和管理信息。
二、专业课程1. 数据库原理和应用数据库是计算机信息管理中不可或缺的一部分。
学习数据库原理和应用的课程，学生将了解到各种数据库模型和设计原则，以及数据库的基本操作和管理技术。
通过实践项目，学生能够掌握数据库的设计、创建和维护，从而为企业提供高效的数据管理解决方案。
2. 信息系统分析与设计信息系统分析与设计是计算机信息管理专业中的核心课程之一。
学生通过学习分析企业需求、设计信息系统架构和流程图，并掌握各种分析工具和方法。
通过这门课程的学习，学生可以为企业提供完善的信息系统解决方案，并提高企业的信息管理和决策能力。
3. 信息安全管理信息安全管理是计算机信息管理中至关重要的课程。
学生将学习到各种信息安全的基本概念、原则和技术，包括网络安全、数据加密、身份认证等方面。
掌握信息安全管理的技能，可以帮助企业避免信息泄露和黑客攻击，保护企业的重要信息资产。
4. 商务智能与大数据分析商务智能与大数据分析是计算机信息管理专业中的前沿课程。
学生将学习数据挖掘、数据分析和决策支持系统等方面的知识。
通过学习这门课程，学生能够利用大数据技术，为企业提供商业智能分析和决策支持，提高企业的竞争力。
三、就业前景计算机信息管理类专业毕业生在就业市场上具有广阔的发展空间。
随着信息技术的飞速发展，各行各业对信息管理的需求越来越大。
毕业生可以选择在企事业单位、政府机构、金融机构等各种组织中从事信息管理工作。
管理科学与工程 硕士 商务智能 研究方向 介绍
管理科学与工程硕士商务智能研究方向介绍1. 引言1.1 概述管理科学与工程在当今社会中扮演着至关重要的角色。
随着信息技术的迅猛发展和大数据时代的到来，商务智能作为一种重要的管理工具，在企业决策中发挥着越来越重要的作用。
本文旨在介绍商务智能在管理科学与工程硕士专业中的研究方向，并探讨它在企业决策中的应用以及其未来发展趋势。
1.2 研究背景随着全球经济竞争日益激烈，企业需要更加高效地利用信息资源来提升竞争力。
商务智能作为一种集成多个技术和方法的综合性解决方案，可以帮助企业从大量的数据中获取有价值的信息，促进决策制定和战略规划。
因此，在此背景下，研究商务智能在管理科学与工程领域中的应用变得尤为重要。
1.3 目的和意义本文旨在通过对商务智能研究方向进行分析和探讨，以期增强读者对该领域的了解和认知。
同时，通过对商务智能在企业决策中的作用、市场需求对研究方向的影响以及不同行业对研究方向的需求差异性进行探讨，提供给管理科学与工程硕士专业相关学生和从业人员一些参考和建议。
此外，本文也将探讨如何完善管理科学与工程硕士专业中商务智能研究方向设置，并展望未来商务智能在该领域的发展前景。
注：本文所述内容仅供参考，请勿直接抄袭，如有需要，请根据自身实际情况进行适当调整和修改。
2. 商务智能概述2.1 商务智能基本概念商务智能（Business Intelligence，简称BI）是一种利用信息技术和数据分析方法，将企业内部和外部的大量数据转化为有价值的商业信息和洞察力的过程。
它可以帮助企业管理者了解市场趋势、竞争对手动态以及企业内部运营状况等重要信息，从而支持决策制定和战略规划。
商务智能包含了多个关键技术和方法，如数据仓库、数据挖掘、在线分析处理（OLAP）、报表与查询工具等。
通过采集、整合和分析海量数据，商务智能系统可以生成直观、易懂的可视化报告和图表，使管理者能够更好地了解企业的运行情况。
2.2 商务智能在管理科学与工程中的应用商务智能在管理科学与工程领域中具有广泛的应用。
商务智能 课程教学大纲
5.4 序列模式
5.5 统计分析
5.5.1线性和非线性回归分析
5.5.2一元和多元回归分析
6 商务智能应用4课时
6.1 电子商务推荐
6.2 Web网站优化
6.3 客户关系管理
6.4 企业绩效管理
7实验8课时
7.1 SAPபைடு நூலகம்晶报表和易表制作
7.2 基于DB2的数据仓库设计（选做）
7.3 基于IBM Cognos Express的OLAP
2.1 数据仓库基本概念
2.2 数据仓库的数据模型与数据组织*
2.3 数据仓库系统的体系结构
2.4 数据仓库的项目管理
3 在线分析处理OLAP技术3课时
3.1 多维数据结构、多维数据分析
3.2 ROLAP与MOLAP
3.3 报表制作
4 数据挖掘过程2课时
4.1分析需求
4.2 数据选择与预处理
4.3 模型挖掘
基本内容简介
本课程主要介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念、基本方法以及在商务决策中的应用。具体的内容包括数据仓库系统简介、联机分析处理（OLAP），数据预处理技术（包括数据清理、数据集成和转换等），数据挖掘技术（包括分类、预测、关联和聚类等）以及数据挖掘方法（包括决策树方法、统计方法、关联规则挖掘等），并结合案例分析上述方法和技术在商务智能中的应用。
信息管理与信息系统专业专业课程
信息管理与信息系统专业专业课程信息管理与信息系统专业是一门涉及信息科学与技术、管理学、计算机科学与技术等多个学科交叉的综合性专业。
本文将从专业课程的角度，介绍信息管理与信息系统专业的相关内容。
信息管理与信息系统专业的专业课程主要包括以下几个方面：信息学基础、管理学基础、信息系统开发与管理、数据管理与分析、信息系统安全等。
信息学基础是信息管理与信息系统专业的基石。
这门课程主要包括计算机科学与技术、数据库原理与应用、数据结构与算法分析等内容。
通过学习这门课程，学生可以掌握计算机基础知识，了解计算机的工作原理和基本操作，熟悉数据库的设计与应用，掌握数据结构与算法的基本概念和分析方法。
管理学基础是培养信息管理与信息系统专业学生综合素质的重要课程。
这门课程主要包括管理学原理、组织行为学、市场营销学、运作管理学等内容。
通过学习这门课程，学生可以了解管理学的基本理论和方法，熟悉组织行为学的基本概念和原理，掌握市场营销学的基本知识和技能，了解运作管理学的基本原则和方法。
信息系统开发与管理是信息管理与信息系统专业的核心课程之一。
这门课程主要包括信息系统开发方法与工具、项目管理、信息系统需求分析与设计、软件工程等内容。
通过学习这门课程，学生可以了解信息系统开发的基本过程和方法，熟悉项目管理的基本原理和技巧，掌握信息系统需求分析与设计的基本方法和工具，了解软件工程的基本概念和流程。
数据管理与分析是信息管理与信息系统专业的重要课程之一。
这门课程主要包括数据仓库与数据挖掘、商务智能、大数据技术与应用等内容。
通过学习这门课程，学生可以了解数据管理与分析的基本原理和方法，熟悉数据仓库与数据挖掘的基本概念和应用，掌握商务智能的基本技术和应用，了解大数据技术的基本原理和应用。
信息系统安全是信息管理与信息系统专业的重点课程之一。
这门课程主要包括信息安全原理与技术、网络安全与防护、数据安全与隐私保护等内容。
通过学习这门课程，学生可以了解信息系统安全的基本原理和技术，熟悉网络安全的基本概念和防护措施，掌握数据安全与隐私保护的基本方法和技巧。
信息管理系统之决策支持与商务智能
专家系统按所处理的问题类型分类
专家系统任务类型的层次结构
专家系统的结构
• 知识库中包含信息和
经验法则，专家系统
的核心就是知识库中
存储的知识；
知识库
解释子系统 推理机
• 推理机是专家系统的 知识获取子系
中央处理单元；
统
用户 接口
• 知识获取子系统可以 在知识库中加入新的 规则；
• 解释子系统用来解释 求得结果的过程 。
• 不同的框架网络又可通过信息检索 组成更大的系统，代表一块完整的 系统。
用框架描述“椅子”的概念
框架网络的活动和推理
• 两种活动继承推理
– 填槽：即框架未知内容的槽的填写 – 匹配：即根据已知事件寻找合适的框架，
用于描述当前事件，并对未知事件进行预 测
• 推理
– 继承推理：各框架之间可以构成继承关系。 – 匹配 – 预测，联想和直觉
MS/OR
订货
调度
半结构化 决策支持系统 股票管理 贸易 开发市场 经费 资本获利分析
预算
非结构化 经验和直觉 为杂志选取封面 聘用管理人员 研究与开发分析
决策支持系统的定义
• DSS是以管理科学、运筹学、控制论和 行为科学为基础，以计算机技术、模拟 技术和信息技术为手段，面对半结构化 的决策问题，支持决策活动的具有智能 作用的人－机计算机系统 。
专家系统的发展趋势－第一代 专家系统
• 特点
– 高度专业化，但结构、功能不完整，移植性差； – 专门问题求解能力强，但缺乏推理解释功能。
专家系统的发展趋势－第二代 专家系统
• 特点
– 学科专用型系统； – 系统结构较完整，功能较全面，移植性好； – 具有推理解释功能，使用户比较清楚地了解系统地
培养方案——商务智能(学科代码120121)一、培养目标
培养方案——商务智能（学科代码：120121）一、培养目标本学科主要以数据仓库、数据挖掘、电子商务、企业应用集成、知识管理、业务流程重组与整合等技术为基础，培养研究生能够通过信息技术和管理科学的高度融合 达到对商务信息的有效挖掘、开发、分析、运用和管理，以帮助企业决策为目的，能够最大限度的使用信息资源来管理和影响企业决策流程，为企业的正确决策提供 前瞻性支持，从而有效增强企业的核心竞争力。
本学科要求研究生具有较扎实的数理基础、信息科学与技术基础及管理科学与工程基础，并具有较强的决策分析和解 决实际问题的能力。
二、研究方向1.数据仓库与数据挖掘、2.智能决策、3.电子商务三、学制及学分按照研究生院有关规定。
四、课程设置英语、政治等公共必修课和必修环节按研究生院统一要求。
学科基础课和专业课如下所列。
基础课：EM05101 战略管理（3） EM05201 高等微观经济学（3）EM05202 高等宏观经济学（3） EM05301 实变与泛函（4）EM05302 多目标决策（3） EM05401 数据仓库与数据挖掘（3.5）专业课：EM05103 知识管理（2） EM05104 组织行为学（2）EM05105 经济系统控制论（2） EM05121 组织设计与管理（2）EM05123 现代物流管理（2） EM05220 财务分析与决策（2）EM05221 产业组织理论（2）EM06101 现代管理科学理论前沿讲座（2）EM06301 博弈论（3）EM06302 高等运筹学（2） EM06401 商务智能技术及其应用（2） 五、科研能力要求按照研究生院有关规定。
六、学位论文要求按照研究生院有关规定。
商务智能方法与应用(信管)教学大纲
《商务智能方法与应用》课程教学大纲课程代码：040642711课程英文名称：Business intelligence methods and Applications课程总学时：32 讲课：24 实验：8 上机：0适用专业：信息管理与信息系统大纲编写（修订）时间：2017.06一、大纲使用说明（一）课程的地位及教学目标商务智能方法与应用是信息管理与信息系统专业开设的一门培养学生商务智能能力的专业必修课，主要讲授商务智能基本理论、常用的商务智能方法、数据预处理技术、数据仓库概念和技术、多维数据模型技术及OLAP理论及工具，结合实例，介绍了商业智能在行业中的应用状况、案例与主流工具。
本课程在教学内容方面除基本知识、基本理论和基本方法的教学外，通过实例介绍、讨论和实验，着重培养信息时代下学生的商务智能能力。
通过本课程的学习，学生将达到以下要求：1. 掌握商务智能基本理论2. 掌握数据仓库概念和技术3. 掌握常用的商务智能方法4. 掌握多维数据模型技术及OLAP理论及工具5. 熟悉商务智能领域主流产品及工具6. 能够运用本课所学知识，使用商务智能技术辅助业务分析（二）知识、能力及技能方面的基本要求本课程要求学生掌握商务智能的最基本内容，包括商务智能内涵、数据仓库模型、在线分析处理、决策树、聚类、关联分析等知识，初步具备利用商务智能技术进行业务分析的技能。
（三）实施说明1．教学方法：课堂讲授中要重点对基本概念、基本方法的讲解；采用启发式教学、案例教学，培养学生思考问题、分析问题和解决问题的能力；引导和鼓励学生通过实践和自学获取知识，培养学生的自学能力和动手能力；通过实验巩固理论知识。
2．教学手段：在教学中采用电子教案、商务智能系统等先进教学手段，以确保在有限的学时内把课程最基本的内容介绍给学生。
（四）对先修课的要求考虑到商务智能的跨学科性（统计学、人工智能和数据库），学习本课程前需要有一定的统计学、数据库系统等课程基础。
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信息管理专业商务智能课程
信息管理专业的商务智能课程主要包括以下内容：
1. 商务智能概述：介绍商务智能的基本概念、原理和应用。
2. 数据仓库与数据挖掘：讲解数据仓库和数据挖掘的基本概念和技术，包括数据抽取、转换和加载（ETL）、多维数据模型、关联规则挖掘、聚类分析等。
3. 决策支持系统：学习决策支持系统的基本原理和架构，包括数据收集、数据分析、决策模型和决策过程。
4. 商务智能工具与技术：介绍各种商务智能工具和技术，如数据可视化、在线分析处理（OLAP）、数据挖掘工具等。
5. 商务智能应用案例分析：通过实际案例分析，了解商务智能在企业中的应用，如市场分析、销售预测、客户关系管理等。
6. 业务智能策略与管理：讲解商务智能的战略规划、组织架构和项目管理，包括商务智能项目的规划、实施与评估。
通过学习商务智能课程，学生可以掌握商务智能的基本理论知识和应用技能，能够利用商务智能工具和技术进行数据分析和决策支持，为企业的发展和决策提供有效的信息支持。