课程大纲
《商务智能》教学大纲
(2023年春季)
课程：商务智能（Business Intelligence）
课程简介：本课程主要涉及的内容包括数据仓库(DW)、联机分析处理(OLAP)、商务数据分析、数据可视化等。数据仓库和联机分析处理部分侧重DW和OLAP原理、工具、产品的介绍；商务数据部分侧重于大数据背景下的商务智能分析思路，典型的商务数据分析方法实践，和商务智能项目的实施方案；数据可视化主要介绍可视化的原理、工具、模型，包括文本数据、时空数据和层次网络数据的可视化等。课程强调通过案例和实验教学环节，增强学生的动手能力以及解决实践问题的能力。
授课教师： 李艳红（信息管理与工程学院408室）
肖升生（信息管理与工程学院518室）
方 慧（信息管理与工程学院525室）
课程类别： 工程管理硕士 (MEM)专业必修/选修课
教学课时数： 4 × 8 ＝ 32课时
教材和参考书目
指定教材： 拉姆什.沙尔达，杜尔森.德伦 等， 赵卫东 译，商务智能-数据分析的管理视角（原书第3版）机械工业出版社 2015
参考书目：
Ralph Kimball / Margy Ross The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling (3rd ed.). 清华大学出版社 2015-1-10
Nicholas Galemmo / 于戈 / Claudia Imhoff / Jonathan G.Geiger / 鲍玉斌 / 王大玲 数据仓库设计 机械工业出版社 2004-12-1
“数据可视化”，by 陈为，沈则潜，2013
“Visualization Analysis & Design,” by Tamara Munzner, 2014
“The Visual Display of Quantitative Information,” by Edward Tufte, 2001.
Pang-Ning Tan, Michael Steinback, Kumar V. Introduction to Data Mining (数据挖掘导论) [M]. Published by Pearson Press, 2011. （中、英文版均可）
Jiawei Han, Micheling Kamber, Jian Pei等著, 范明，孟小峰译，《数据挖掘概念与技术（原书第3版）》，机械工业出版社。
陈国青等，《商务智能原理与方法》，电子工业出版社，2010-06-01。
预备知识：本课程需要学生最好具备一定的数据库、数据分析等相关知识，对数据分析挖掘和展示感兴趣。学生需要熟悉概率论与数理统计知识，有一定的编程基础（如Java、R或python等）更好。
教学目的：通过这门课程的学习，要求学生掌握数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据可视化的主要原理和工具，学会运用相关的软件工具解决现实中的相关问题。同时培养同学专业和法律素养，提升对数据的安全意识，希望同学遵守技术伦理规范，运用科技更好服务人类。
考核形式：考核主要包括两部分：平时成绩主要取决于考勤和课堂表现，占10%；期末考试以项目形式进行，占90%。
学术诚实：涉及学生的学术不诚实问题主要包括考试作弊；抄袭；伪造或不当使用在校学习成绩；未经老师允许获取、利用考试材料。对于学术不诚实的最低惩罚是考试给予0分。其它的惩罚包括报告学校相关部门并按照有关规定进行处理。
《商务智能》教学要点
第一部分 数据仓库（DW）和联机分析处理(OLAP)
课程简介
数据仓库
• 数据仓库概念
• 数据仓库架构
• ETL过程
• 数据集市
• 数据仓库概念模型
• 构建数据仓库
• 数据仓库产品
OLAP
• OLAP 定义
• OLAP 功能
• OLAP 特征
• 维度分析
• OLAP 架构
• OLAP FASMI 测试
• OLAP 实施的考虑事项
• DW，OLAP和DM
第二部分 商务智能与数据分析
• 数据视角下商务智能的发展与演变
• 常见的商务智能分析系统架构
• 商务数据分析的常见误区
• 商务数据分析方法与实践
• 商务智能与行业变革
第三部分 数据可视化
• 可视化基本介绍
• 可视化基础
• 视觉感知
• 数据
• 可视化应用
• 多维数据可视化
• 文本数据可视化
• 时空数据可视化
• 层次及网络数据可视化