《数据思维与商业数据分析》教学大纲

一、课程基本信息

课程名称/英文名称: 数据思维与商业数据分析/Business Analytics 课程代码: MGMT1103
课程层次: 本科生课程 学 分/学 时: 2/32
主要面向专业: 全体学生 授课语言: 中英文
先修课程: 无 建议先修课程说明:
开课单位: 创业与管理学院 课程负责人: 周小宇

二、课程简介

商业数据在现代商业管理中毋庸置疑地扮演着非常重要的角色，而“大数据思维”和“数据驱动商业模式”等与商业数据相关商业新思潮更是一浪高过一浪。在今天，人工智能和大语言模型又为商业数据分析提供了很多新的研究思路与方法，作为一个互联网时代的商业管理者或创始人，如果你不知道什么叫做数据思维和数据价值简直都不好意思出来和同行喝咖啡。
尽管如此，但是还是有很多企业管理者和创业团队对商业数据无从着手。这是因为当他们在处理数据时往往会遇到两个主要的挑战：（1）如何使用正确的数据分析方法和工具来帮助他们解读数据并且制定商业决策；（2）如何将商业数据分析的结果转化为实际的商业战略。
	为了更好地使得学生适应现代的商业数据分析思潮以及企业对商业数据分析工作的需求，《数据思维与商业数据分析》这门课程将会为学生们提供一个逻辑清晰的商业数据思维和一系列科学严谨的数据分析方法。《数据思维与商业数据分析》课程主要由三个部分组成：
(1)	商业分析逻辑。本课程的引入部分将会介绍商业分析中的一般逻辑，并且结合经济学、社会学和心理学的相关基本原理以及新出现的商业概念和思潮，帮助学生建立清晰敏锐的商业思维和科学严谨的分析逻辑；
(2)	数据分析方法。数据分析方法是本课程的核心部分，这个部分从商业数据管理开始，逐渐进阶到回归分析等较复杂的统计推断方法。这个部分要求学生掌握相关数据分析方法和熟练使用相关的数据分析软件来进行商业数据分析并且从中推导出商业决策方案；
(3)	数据分析实践项目。数据分析实践是本课程的一个特色环节，在这个课程学习中，学生将会接触到现实中的商业数据，并且在授课教授的指导下独立开展对数据的分析工作。学期末，学生可以选择自拟一个课程研究课题，也可以使用授课教授提供的课题来独立设计完成一个数据分析研究报告。
这门课程的授课将以数据分析工作坊的形式开展，也就是，内容讲解和数据分析联系将同步开展。这门课程的主讲教授会在第一讲中为学生提供三个主要的课题研究方向：（1）人工智能大语言模型辅助的行业分析；（2）外卖销售数据分析；（3）电影设计。每个小组可以选择一个研究方向作为本课程训练的项目总结报告，或者也可以选择1个创业项目进行调研分析以及市场战略制定和评估。

三、课程教学目标

在学习完这门课程后，学生应该具备以下的能力
	独立开展数据收集、分类以及评估数据能够提供的商业信息；
	进行数据清洗与整合，并且为后续的统计分析做好必要诊断性分析；
	熟练使用合适的数据分析工具与统计方法来对数据进行建模分析，并且确保结果能够正确解读；
	熟练使用PowerPoint等相关软件制作商业分析报告并且能够写作逻辑清晰的分析文本报告。

四、课程教学方法

	课堂讲授与讨论：商业分析基础课程知识点基本以课堂讲授为主，在讲解基本知识点的基础上，关注课程重点难点内容的讲授，采用启发式教学方法，引导学生对问题展开思考和讨论，使学生从管理学理论及商业信息分析出发分析和解决企业管理的相关问题。
	案例教学：通过对商业案例的内容分析与数据分析进行讲解，使学生在掌握课程基本理论和方法的同时，理解课程知识在企业管理和商业咨询中的实际应用，激发学生的研究兴趣，启迪学生创新思维。

五、课程教学内容与安排

课堂教学内容

教学进度和学时安排

教学方式

第一讲 课程导论


  1. 商业逻辑与市场运作
  2. 人工智能辅助的商业研究
  3. 研究课题介绍

课堂讲授、材料阅读

第二讲 数据分析设计


  1. 研究问题定义
  2. 调研和研究方法
  3. 数据收集方法
  4. 分析报告与写作

课堂讲授、材料阅读、案例分析

第三讲 商业数据分析 I

建立数据分析思维


  1. 数据分析软件介绍及数据分析指导
  2. 文本数据编码
  3. 图像数据编码


小组项目选题确定

第四讲 商业数据分析 II

简单统计分析


  1. 描述性统计分析
  2. 统计模型诊断分析

数据分析练习：电影票房数据

个人作业提交

第五讲 商业数据分析 III

数据降维方法



  1. 主成分分析
  2. 聚类分析
  3. 因子分析

数据分析练习：企业文本报告报告

第六讲 商业数据分析 IV

回归推断方法


  1. 一般线性回归分析
  2. 虚拟变量回归分析
  3. 时间序列回归分析
  4. 生存历史事件回归分析


第七讲 商业分析新趋势及前沿研究概述

  1. 商业数据分析新趋势
  2. 答疑与课程报告数据分析指导

课堂讲授、答疑和分组指导

项目报告


学生小组报告

六、考核方式和成绩评定方法

上课出勤：请积极参与课堂讨论，不能出席必须课前请假。
小组报告：5-6人一组。每组确定一个关于创业相关的题目。这个项目必须包括对具体的创业项目的营销方案进行分析和战略推荐，项目内容是关于新产品或者新的商业模式。详细格式要求见附件1。每个小组要在第四讲前提交小组项目的初步设想和小组成员名单。如在对题目不确定，欢迎与主讲教授讨论。小组项目的得分是由最后一讲的小组项目报告和书面报告决定的；而小组项目的个人得分会在很大程度上受到组员评价的影响。
个人作业要求：学生对课堂所学的知识运用到对商业数据的分析中。详细要求将会在第一次课中介绍。一共3次个人作业，每个学生只需要选做其中的1次作业。
随堂测试：本学期会有一次随机的课程测试，测试内容为课堂讲义。
课堂参与20%，个人作业30%，随堂测试15%，学期项目报告35%。

七、教材和参考书目

(一)、推荐教材

(二)、参考书目

八、学术诚信教育

本课程高度重视学术诚信，严禁抄袭、作弊等行为。
“在学习、科研、实习实践等活动中，学生应恪守学术道德，坚守学术诚信，保护知识产权，坚持勇于创新、求真务实的科学精神，努力培养自己严谨求实、诚实自律、真诚协作的科学态度，成为良好学术风气的维护者、严谨治学的力行者、优良学术道德的传承者。”

九、其他说明(可选)

1. 需要阅读的文献资料可以从课堂发放或指定地点下载；
2. 推荐参考书目
ISBN	书名            Titles	出版社 Publishers
9787300248561	数据思维：从数据分析到商业价值	中国人民大学出版社
9787300096391	STATA实用教程	中国人民大学出版社
9787121075858	市场营销研究:应用导向(第5版) 	电子工业出版社
注： 每次还会有具体的阅读材料发放，需要在每次课前阅读。

《Business Analytics》Syllabus

1.Basic course information

course name Business Analytics course code MGMT1103
Course Level Undergraduate Credit/Contact Hour: 2/32
Major: undergraduates and gradautes Teaching Language Chinese and English
Prerequisite NULL Prerequisite suggestion
School/Institute School of Entrepreneurship and Management Instructor zhouxiaoyu

2.Course Introduction

1. Course Description
The power of data analytics in business is widely acknowledged; despite this, many firms have difficulty reaping the benefits. Why? They face two main challenges: (1) understanding what analytics can and cannot do when making business decisions, and (2) integrating analytics into every aspect of the organization, rather than relegating it to a separate corner of the firm.
	This course, Business Analytics, is designed to equip students with clear data analytic logics and rigorous methods for analyzing business data. There are three major parts that constitute the Business Analytics course:
(1)	Business Logics. The first part of this course will introduce the general business logics, on the basis of classical theories from the economics, sociology, and psychology, and the newly-developed business perspectives in order to nurture students’ business sense and analytic mindset for business data;
(2)	Data Analytic Methods. The core of Business Analytics course is the data analytic methods. This course begins with basic data management and progresses to statistical inference through regression analysis. The purpose of this section is to enable students develop basic data literacy and an analytic mindset that will help they make strategic decisions based on data;
(3)	Data Analysis Projects. The in-class data analysis practice is a signature of this course. During the learning process, students will deal with real world business data and need to perform necessary analyses to develop solutions for real problems in business management. Students are required to finish a business data analysis project by group and deliver an oral presentation and a written report by the end of this course. The topic of data analysis project can be self-initiated by students or the research puzzles provided by professor Zhou.
This Business Analytics course is organized in a workshop format, which means the data analysis practice is closely connected to the lectures. In the first class, professor Zhou will offer three on-going research projects on business data: (1) Shopping window display study, (2) movie design study, and (3) business sustainable development strategy design. Students, by group, can select one of these three projects as their term project or self-initiate another project that has to be approved by professor Zhou.
2. Learning Objectives
After taking this course, students should be able to:
	Prepare data for statistical analysis, perform basic exploratory and descriptive analysis, and apply statistical techniques to analyze data;
	Apply descriptive, predictive and prescriptive analytics to business modeling and decision-making;
	Demonstrate orally, and in writing, the ability to explain simple analytical models and results.

3.Learning Goal


				

			

			
			
4.Instructional Pedagogy

			

				

					

				

			

			
			
5. Course Content and Schedule

			

				

					
Topics
Schedules
Activities
Lecture 1: 
Course Introduction

  1. Business and market logics
  2. Frontiers of business research
  3. Introduction to research projects
Materials reading
Lecture 2:
Data Analysis Design

  1. Define research question
  2. Overview of research methods
  3. Data collection
  4. Presentation and report writing
Materials reading, case studies
Lecture 3:
Data Analytic Thinking

  1. Introduction to data analysis software and tutorial on STATA
  2. Coding textual data
  3. Coding graphical data
  1. Tutorials on STATA
  2. Text analysis practice: corporate social responsibility report
  3. Graph analysis practice: shopping window display
Group Project Proposal Presentation
Lecture 4: 
Simple Statistical Analysis
  1. Descriptive analysis
  2. Model diagnostics
Data analysis practice: movie box office performance
Individual Assignment Due
Lecture 5: 
Data Dimension Reduction
  1. Principal component analysis
  2. Clustering analysis
  3. Factor analysis
Data analysis practice: corporate social responsibility report
Lecture 6: 
Regression Analysis
  1. Simple linear regression
  2. Binary regression
  3. Time-series regression
  4. Event-history analysis
Data analysis practice: corporate social responsibility report & movie box office performance
Research Project Presentation
Lecture 7:
Business Analysis and New Marketing Trends
  1. New trends on business data analysis
  2. Q&A
Tutoring on the final projects
Term Project Report

Group Presentation

				

			

			
			
6.Grading Policy

			

				

					
1.	Contribution to Class Discussion: students are required to sign their names in attendance sheet every class. Ask-for-leave please inform Professor Zhou or course TA before class, or two times of absence make you fail in this course. 
2.	Group Projects: Please form a group with 4-5 persons, and group member score is weighted by your group peer-evaluation. Appendix 2 is the peer evaluation form. The group projects include:
Each group should propose an entrepreneurial marketing related project. The topic of project could be a brand-new business initiative or real business problems in existing firms. Please see appendix 1 for specific requirements. Project proposal and team member info have to be submitted before Session Four. You are welcomed to talk to me if you are not sure about your project. The score of group project is determined by group presentation and hardcopy report.
3.	Two Individual Written Assignments: This course provides three individual assignments for students, and students ONLY need to select and submit ONE of these assignments. Professor Zhou will specify the details and terms of personal assignment in the first class.

				

			

			
			
7. Textbook & Recommended Reading

			
(1) Textbook

			
(2) Recommended Reading

			
8.Academic Integrity

			

				

					

				

			

			
			
9.Other Information (Optional)

			

				

					
1. Course materials and cases are distributed in class and you may also access to some electronic version of readings from me.
2. Recommended readings：
9787300248561	数据思维：从数据分析到商业价值	中国人民大学出版社
9787300096391	STATA实用教程	中国人民大学出版社
9787121075858	市场营销研究:应用导向(第5版) 	电子工业出版社