职称：副教授
单位：上海第二工业大学
部门：经济管理
职位：教师
商务智能（双语）
主讲教师：陈建
教师团队：共1位
- 陈建
| 学校： | 上海第二工业大学 |
| 开课院系： | 经济与管理学院 |
| 开课专业： | 电子商务、国际商务 |
| 课程英文名称： | Business Intelligence |
| 课程编号： | b2030110 |
| 学分： | 2 |
| 课时： | 32 |
课程介绍
商务智能（双语） 通过该课程的学习，使学生掌握商务智能中的基本概念和相关的基本技术。基本内容包括：商务智能项目管理，数据仓库的基本概念和数据挖掘的基本概念与技术。通 过学习，使学生达到：对商业智能中的相关概念有较全面的了解，对数据挖掘中的基本技术，如：关联规则、分类与预测、聚类分析等能用于实际问题的处理中。 本课程从商务智能的基本概念和应用开始，要求学生熟练了解商务智能的核心技术，包括理解商务智能系统架构、数据仓库、OLAP和数据挖掘的基本技术内容。在此基础之上了解商务智能在移动商务、知识管理、web挖掘、绩效管理和电子商务等领域的应用。理解商务智能在未来发展的趋势。
教师团队
课程章节
教学内容和方法
（1）教学内容： 内容重塑：为解决上述问题，对课程内容和资源进行重塑，将课程按基础- 核心-综合的层级能力进行重组，每个层级都结合相应的商务智能案例和相应思政教育元素，学生通过自主学习、团队合作和实践操作来解决问题或完成项目。 交叉融合: 本课程根据电子商务、国际商务学生的专业背景不同，设计个性化的教学内容，从而提升解决问题的能力、加强学生的创新思维培养和解决问题的能力，逐步激发学生的求知欲和探索精神。 案例实践: 本课程融入人工智能、时尚消费品等重大产业案例，并结合电子商务、国际商务不同专业背景设计，引入多种分析工具，包括 Excel、PowerBI、RapidMiner 等，根据学生能力水平开展个性化实践教学。课程知识图谱如图 2所示： （2）教学方法： 基于 OBE 教学理念，达到学生知识-能力-素质的提升，本课程依据商务智能行业最新发展和教学对象学情分析，结合思政元素，通过采取课前线上预习-课中实践操作-课后评价反馈-师生互动，并通过各工具操作使用教学视频，持续改进的实施方式。学生提供多种学习模式选择，并可以根据本身进度，个性化选择不同视频学习。 （3）考核方式： 主要包括不同专业的教学手段的适应，根据专业背景不同，授课教师采取了不同的授课模式，针对学生的专业，设计了不同的实验及大作业题目。 课程的考核采用基于 OBE 课程目标达成度的评价方式，以考核学生基础能力、核心能力、综合能力的掌握水平，融合在各考核环节中。具体评定方式如下表所示：课堂活动、作业、分组任务、期中测验采取线上（学习通）收集统计学生的过程记录，期末考试注重目标达成情况考核，采用线下大作业，小组答辩的方式，各组成员、教师及企业人员参与项目评分。
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教学条件
1) 教材资源：清华大学出版社《商务智能》2021 出版，已经在本科教学中使用 4 轮；
2) 实验资源：实验内容共 16 项，涵盖本课程的全部章节；其中通用实验11 项，电子商务专业专项 3 项，国际商务专业专项 2 项；
3) 数据集资源：与 5 家企业共建 30 个涵盖物流、电子商务、用户运营等多个场景的数据集及案例库；
4) 课件资源：共 18 个电子课件，并有配套视频 18 个共 291 分钟，涵盖本课程所有章节与授课难点；
5) 思政资源：共 8 个与课程内容紧密相关的思政案例；
6) 实验室资源：本校 17 号楼 208 实验室是电子商务专业实验室，配备了80 台专业的电脑并安装了 PowerBI, RapidMiner 等商务智能实验软件，学生可以在实验室完成课程内容复习，课堂作业、案例分析等学习任务。
7) 在线资源：授课视频 18 个，总时长共 291 分钟。课堂课件：18 个。实验课件：16 个。任务点 12 个。
教学效果
| 简述课程建设对提高教学质量取得的实际效果 经过该门课程的建设，对提高教学质量取得的实际效果如下： 1) 《商务智能》教材已被超过 20 所高校学校或图书馆使用，共享课程推广，超过 5 所高校学生选课； 2) 产教融合实施教学改革，推动教师自我提升，立项 3 项教育部产学协同项目，1 项创新创业教育研究项目，6 项校企合作横向项目； 3) 采用基于案例+情景模拟的线上线下混合式，有效提升了学生的综合素质，近三年在市级以上竞赛中获得 39 项、大学生创新项目 14 项； 4) 思政与教学内容的结合，根据调查，超过 80%学生对课程思政的活动非常满意； 5) 持续改进评价方式，实施多元化、个性化的过程性考核方法，3 次过程性考核，并降低期末考核比重到 50%；学生平均在线学习时长 163 分钟；在线任务点完成率均超过 90%。4 个课程目标平均达成率为 80%。
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参考教材
赵卫东.，《商务智能》，清华大学出版社，2016年3月第4版
杜尔森·德伦，《商务智能：数据分析的管理视角（原书第4版）》，机械工业出版社，2018年3月
伯特·布瑞吉斯，《基于大数据的商务智能分析》，机械工业出版社，2018年4月
优秀大作业
上课视频
1. 简介：
2. 组成要素
3. 数据仓库
4. OLAP
5. 数据准备
6. 相关关系
7. 聚类分析
8. K-MEANS
9. 余弦相似度；另外一种聚类方法
10. 回归分析
11. 回归分析的重点（梯度是怎么计算的）
12. 贝叶斯分类
13.决策树分类
14. 神经网络分类
15. 关联分析
16. 文本挖掘
17. 中文分词
18. 大数据
课堂实录贝叶斯算法：
教学资源
| 课程章节 | | 文件类型 | | 修改时间 | | 大小 | | 备注 | |
| 1.2 课程说明 |
视频
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| 1.5.1 平台使用指南 |
文档
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| 1.5.3 必备技能 |
作业
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| 2.1 1.1 商务智能的概念 |
视频
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文档
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文档
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| 2.3 1.3 商务智能的组成要素 |
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| 2.4 1.4 商务智能的分析流程 |
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| 3.1 2.1 数据仓库的概念 |
视频
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| 3.2 2.2 数据仓库系统开发概述 |
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| 3.3 2.3 多维数据模型 |
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| 3.4 2.4 OLAP |
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| 4.1 可视化操作 |
文档
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| 5.1 3.1 讨论：数据准备好了么？ |
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| 5.2 3.2 数据准备 |
视频
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文档
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| 5.4 3.4 数据准备主要步骤 |
视频
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| 6.1 4.1 相关分析 基本概念 |
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| 6.2 4.2 相关关系理论和实践 |
视频
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| 7.1 5.1 聚类分析i概念和内容 |
视频
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| 7.2 5.2 K-means 聚类算法 |
视频
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2025-02-10 | 791.34MB | ||
| 8.1 6.1 回归分析 |
视频
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视频
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| 8.2 6.2 一元线性回归 |
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| 8.2.1 6.3 回归分析中的梯度问题 |
视频
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| 9.2 7.2 贝叶斯分类基本原理 |
视频
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| 9.3 7.3 决策树分类基本原理 |
视频
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2025-02-10 | 621.47MB | ||
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| 9.4 7.4 神经网络分类基本原理 |
视频
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| 10.2 8.2 关联分析的基本算法 |
视频
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| 11.2 9.2 文本挖掘流程与技术 |
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| 11.3 9.3 中文分词方法 |
视频
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| 12.1 10.1 大数据与云计算 基本概念 |
视频
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2025-02-10 | 757.07MB | ||
| 12.2 10.2 Hadoop 基本概念 |
视频
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2025-02-10 | 1.11GB | ||
| 12.3 10.3 Spark 基本概念 |
附件
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| 13.1 11.1 社会网络与博弈论 |
视频
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2025-02-10 | 654.12MB | ||
| 13.3 11.3 社会网络的基本原则 |
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视频