持續的業務中斷對數據分析能力產生了前所未有的需求。借助商業、數據科學和哲學見解，您將全面全面地了解商業分析及其應用。通過重點關注人工智能 (AI) 的負責任使用、道德和戰略，您將學習如何解讀分析以尋找社會、文化和環境商業機會。

為了全面學習此門課程涵蓋的內容，有不少同學都在尋求海馬課堂專業課程輔導老師的幫助。

一、為什么要尋求課程輔導?

1.掌握理論知識

在商業分析課程中，學生將接觸到大量的理論知識，包括數據分析、統計學和決策模型等。由于這些理論內容較為復雜，學生在學習過程中可能會感到困難，因此尋求輔導能夠幫助他們更好地理解和掌握這些概念，提升學習效果。

2.提升實踐技能

商業分析不僅僅是理論，還涉及到實際操作。學生在使用數據分析工具和軟件時，可能會遇到技術難題。通過輔導，學生可以獲得針對性的指導，幫助他們提高在實際場景中應用分析技能的能力，進而為未來的職業發展奠定基礎。

3.個性化的學習支持

每位學生的學習風格和進度不同，商業分析課程的內容也可能因人而異。輔導可以提供個性化的學習支持，根據學生的具體需求進行調整，使其學習更加高效。這種針對性的幫助可以提升學生的自信心，激發他們的學習興趣。

二、課程輔導內容

1.商業統計方法(BSAN7204)

商業分析涉及應用統計數據來理解和解決商業問題。本課程為商業分析碩士課程提供了統計基礎，向學生介紹了數據分析所需的相關統計概念。此外，通過實踐部分，本課程向學生介紹如何通過 R 應用適當的統計分析。

2.商業分析基礎(BSAN7205)

商業分析基礎涉及組織如何使用數字數據資產創造戰略價值。它提供了有關數據創造價值過程的詳細而系統的見解：制定分析項目、收集和整理數據、生成和傳達見解、自動執行分析見解并采取競爭行動，最后通過衡量數據的戰略價值來閉環。

3.商業數據管理(BSAN7206)

業務數據管理涉及管理和使用數據進行日常業務交易以及為業務決策生成分析見解的組織實踐。本課程側重于事務和分析信息系統，涵蓋概念數據建模、創建和操作數據庫、數據查詢、集成數據以及開發分析數據倉庫等主題。在課程中，學生將獲得結構化查詢語言 (SQL) 技能并學習使用高級工具進行數據建模和集成。

4.可視化分析(BSAN7208)

業務分析師角色的一個重要部分是恰當而準確地可視化分析活動的見解。本課程為開發此類可視化提供了理論基礎，并培養學生的數據表示技能，同時還培養使用工具和商業 powerBI、Tableau 和 QlikView 的技能。

5.負責任的人工智能(BSAN7210)

及公平利益分享的重要性等問題。那些訪問和決定收集的關聯個人信息的人也需要考慮這些問題。在本課程中，學生將批判性地分析與數據收集、存儲、集成、交換和訪問相關的數據分析治理的道德和法律基礎。

6.商業數據貨幣化 (BSAN7211)

數據驅動型創新是經濟和社會轉型的關鍵。本課程以商業分析概念為基礎，介紹創新過程和創新戰略要素。學生將掌握商業模式創新知識、制定和執行數據驅動型創新戰略的技能，并了解相關組織因素。

7.社交分析(BSAN7207)

本課程探討組織如何開發社交媒體分析能力，以便更好地實時傾聽、理解和與客戶互動。在技術層面，學生將學習網絡分析和自然語言處理的概念和方法，并能夠使用現代軟件工具訪問、分析和可視化現實世界的社交網絡數據。

8.商業機器學習(BSAN7212)

機器學習涉及使用學習算法從數據中提取模式和見解。學生將開發有效的機器學習模型，為業務決策和行動提供信息或實現自動化。這涉及選擇和準備數據、訓練和評估高級模型以及根據手頭的業務問題微調學習算法參數的實踐知識和經驗。在課程中，學生將學習將算法產生的見解轉化為解決現實世界的業務問題。

9.與人工智能和數字技術競爭(BSAN7214)

為了在數字時代保持競爭力，組織需要進行數字化轉型，實現數據驅動的組織結構。這種轉型需要制定周密的戰略，考慮新結構和社區、文化、IT 基礎設施(例如云)和遺留系統。本課程探討數據驅動業務轉型的成功因素，并培養學生制定轉型戰略的知識和技能。

10.管理分析項目(BSAN7209)

與任何 ICT 項目一樣，商業分析項目需要仔細規劃、分析和管理才能確保成功完成。本課程在大型多學科大數據計劃的背景下向學生介紹項目管理原則。它為學生提供風險評估、利益相關者識別、理解人為因素和組織因素、項目領導以及項目控制/管理方面的知識和技能。

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