課程輔導內容

1.數據分析

涵蓋各種離散和連續概率模型以及它們在商業問題中的應用，假設檢驗和假設檢驗的估計，簡單線性回歸和多元線性回歸分析。

2.商業分析導論

該課程描述了多元回歸方法及其作為基于事實的管理和數據驅動決策的探索性和預測性模型的變體。課程采用案例為基礎的方法。

3.業務決策的可視分析

該課程側重于用于業務決策的各種可視化分析工具。充分利用可視化分析有助于有效地總結和分析大量數據。在這門課程中，將包括可視化框架、面向空間、時間、網絡和文本數據的可視化分析以及動態可視化等主題。還將討論為業務決策報告可視化結果。

4.社交媒體和網絡分析

該課程介紹了社交媒體和網絡的概念，以及探索和分析從社交媒體和網絡中爬取的數據的方法和技術，以及社交網絡數據挖掘的業務應用。所有這些內容都將在金融和營銷的背景下討論。Python是所有案例和項目的唯一編程語言。

5.具有業務應用的高維統計

該課程介紹了分析多元和高維數據的經典和現代方法，包括主成分、因子分析、判別分析、聚類、降維新發展、大規模協方差矩陣估計和多重檢驗。所有這些方法將在營銷、金融和其他重要的商業領域的背景下進行討論。還將討論傳統和新方法的計算問題。

6.業務建模與優化

以優化業務流程為重點，介紹了有信息決策制定的科學和技術。整個課程都使用Excel中的電子表格決策建模。重點是問題制定、基于電子表格的解決方法和管理見解。應用涉及不同行業和功能領域的管理決策問題，包括金融和會計、人力資源、營銷和運營。

7.數字時代的隱私管理

本課程概述了信息經濟中的信息隱私和管理。它涵蓋了隱私的基本概念和維度;互聯網營銷、客戶關系管理、網絡個性化和數據挖掘對消費者隱私的影響;隱私增強技術;以及商業實踐的監管。

8.大數據分析

數據在業務決策中起著越來越重要的作用。本課程介紹了大數據世界中商業分析的關鍵概念和應用。需要通過分析解決的示例業務問題包括客戶關系管理、金融交易、社交媒體營銷、搜索引擎策略等。還將包括使用流行的數據分析工具的實際經驗。

9.決策分析

本課程幫助學生在應對戰略和戰術業務決策時發展更好的分析技能。學生將學會得出需要批判性思考、定量分析和戰略推理技能的解決方案或結論。這些技能對于重大業務決策至關重要且不可或缺。

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