1、商务智能与数据可视化分析基础教学大纲一、 课程信息课程名称：商务智能与数据可视化分析基础课程类别：专业基础课/专业选修课课程性质：选修/必修计划学时：36计划学分：2先修课程：无 选用教材：； 适用专业：本书可以满足工商管理、大数据管理与应用、数据科学与大数据技术、数字经济等专业的教师和学生（含专本科学生、研究生）的教学与自学需要，可作为高等学校各专业“商务智能与数据可视化分析”相关课程的教材，也可供对商务智能与数据可视化分析感兴趣的广大读者阅读。课程负责人：XXX二、课程简介本书全面介绍商务智能与数据可视化分析的基本概念和操作，分为9 章，内容包括商务智能与数据可视化概述、数据智能与数据库基础、数据分析基础之Excel 篇、数据预处理之Power BI 篇、数据可视化之Power BI 篇、数据可视化之词云图篇、数据可视化之数据看板篇、数据可视化之Matplotlib 篇、数据可视化分析之实战篇。本书旨在使学生了解商务智能与数据可视化的基本原理和流程，初步学习并掌握商务智能所需的基本语言和工具，帮助学生了解商务智能与数据处理流程，为学生今后从事商务智能与数据可视化分析奠定基础。三、课
2、程定位与目标课程以社会主义核心价值观为引领，将知识、能力和素质协调发展的德育目标具体化、显性化，彰显课程的育人功能，主要有以下目标：1.知识目标：以社会主义核心价值观为引领，让学生了解商务智能与数据可视化分析的基本知识，掌握相关的理论知识与方法，对课程的理论框架体系有一个总体认识。（专业毕业要求1-M、2-H）2.能力目标：把握商务智能与数据可视化分析的前沿知识和研究热点以及发展趋势，能够结合自己的专业提出解决问题的思路，具备应用数据可视化工具进行丰富的图形数据展示、表格数据展示、交互数据展示的应用能力，结合教学案例的讨论，深化学生对商务智能与数据可视化分析的认识，促进对管理中智能决策知识的进一步掌握，培养应用这些知识分析与解决管理实际问题的意识与能力。（专业毕业要求4-H、5-H）3.素质目标：通过系统学习企业管理数据可视化与智能决策的理论与方法，结合课堂具体案例讨论分析，并提出自己对问题的认识以及解决思路。通过开展小组案例分析和讨论，有效提升学生团队合作、沟通表达、批判性思维等综合素质。在知识教育和能力培养基础上，激发学生的创新意识和创新精神，使数据可视化与智能决策管理知识内化为学
3、生头脑中的思维模式，提高学生数据可视化与智能决策实践的应用能力。（专业毕业要求3-M、6-H）4.育人目标：本课程立足于企业管理数据可视化与智能决策理论与实践的讲授，培养学生从事决策分析的能力，强调在管理决策过程中要遵守伦理道德，承担社会责任和乐于奉献，培养学生诚信、公平、严谨的科学观和价值观。（专业毕业要求4-H、9-M）三、课程教学要求序号专业毕业要求课程教学要求关联程度1思想道德具有扎实的人文底蕴、科学精神、职业素养和社会责任感，了解国情社情民情，拥有正确的世界观、价值观和人生观M2学科知识具备扎实的经济学理论功底和分析能力；熟悉经济方针、政策和市场经济的运行机制；具备对企业各职能管理的深入理解和应用能力H3创新能力熟悉创新的一般规律、基本知识和企业创新活动的基本方法，能够掌握企业运营的一般规律和基本规范，考虑社会、法律等因素并应用于解决企业管理实践问题M4实践能力能够熟练运用专业知识为各类企业管理决策提供商业数据搜集、整理与分析，得到合理有效的结论，能在组织经济活动领域从事决策分析、战略规划、运营管理、企业诊断和管理创新等工作H5信息应用能够针对企业运营领域的复杂管理问题，选择
4、与使用恰当的平台、技术、资源、现代管理手段和信息处理工具，包括对复杂管理问题的预测与决策模拟，并能够理解其局限性H6沟通表达能够清晰准确地将企业管理实践问题用行业专业的术语描述出来，就企业管理领域的实践问题与业界同行和社会公众进行有效沟通和交流H7团队合作能够与团队成员和谐相处，协作共事，并作为成员或领导者在团队活动中发挥积极作用8国际视野能够具有较强的英语表达、阅读和协作能力，具有国际视角，了解不同文化的差异，能够独立自主进行领域内国际前沿知识的阅读、理解和分析9学习发展具有自我提升的意识，有终身学习和适应发展的能力，能够通过自主学习适应经济社会和技术发展的需要M注：“课程教学要求”栏中内容为针对该课程适用专业的专业毕业要求与相关教学要求的具体描述。“关联程度”栏中字母表示二者关联程度。关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为“H”“M”或“L”。“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕业要求条目不相关。四、课程教学内容周次教学章节内容教学重点、难点（课程思政）课时对应课程目标1商务智能与数据可视化概述重点：了解数据可视化与智能决策的基础、意义与常用工
5、具；难点：如何提高学生对数据可视化与智能决策的总体认识；课程思政：通过对商务智能和数据可视化的定义和技术发展等内容进行教学，强调在快速发展的时代，学生需要持续学习新技术和新方法的重要性，以及不断更新自身知识和技能的必要性。从2015年“国家大数据战略”的提出，到当前社会众多行业对数据分析人才的需求，激发学生的兴趣、责任感与使命感。4课程目标1课程目标42数据智能与数据库基础重点：了解信息化、数字化、数智化、人工智能、数据决策、智能决策、数据库系统、数据库范式等概念；难点：人工神经网络、数据模型、概念模型；课程思政：通过对数据智能与数据库基础等相关概念的介绍，让学生了解数据安全管理和伦理的知识，以强调在个人隐私的保护，数据的合理使用，以及防止数据滥用等道德规范内容，进而在培养学生的道德责任感和法律意识方面开展思政。4课程目标1课程目标2课程目标33数据分析基础之Excel篇重点：了解Excel中数据透视表、常用统计分析函数、描述性统计分析；难点：相关分析、预测分析与图表展示；课程思政：通过对如何利用Excel进行精确严谨的模拟分析进行讲解，能够强调逻辑思维和严谨性的重要性，以培养学生实事
6、求是的态度和为追求真理而坚持不懈的精神。同时，在课程中运用Excel对案例的分析，可以引导学生思考数据分析如何服务于社会，以培养他们的社会责任感和担当精神。4课程目标1课程目标2课程目标34数据处理之Power BI篇重点：熟悉Power BI 的界面、常用功能菜单，熟练操作数据导入、数据填充与筛选；难点：Power BI抓取网页数据的函数调用、数据的追加与合并查询。课程思政：章节开头对数据抓取内容的介绍，强调了数据质量对分析结果的影响，引导学生重视数据清洗和整理的过程，培养他们的数据质量意识，同时，数据预处理知识的教学过程中表明要尊重数据的原始状态，避免主观臆断或篡改数据，以引导学生树立实事求是的态度，以真实、客观的数据为基础进行分析。4课程目标1课程目标2课程目标35数据可视化之Power BI篇重点：熟悉使用Power BI与Excel、MySQL数据源的连接，熟练运用可视化功能面板制作柱形图、树状图、地图可视化；难点：切片器、筛选器的应用、数据看板布局设计；课程思政：通过对从Python、MySQL及Power Query三种软件导入数据到Power BI中的不同方式进行介绍，
7、引导学生思考如何根据实际情况调整数据处理方法，从而培养他们的应变能力和灵活运用所学知识解决问题的能力。并且，在教学中，鼓励学生尝试不同的数据处理方法和技术，也可以锻炼他们的创新思维和创新能力。4课程目标1课程目标2课程目标36数据可视化之词云图篇重点：熟悉词云图、词频统计、分词算法等基本概念，掌握数据可视化第三方插件的运用、Excel实现中文分词；难点：Python实现中文分词、词云看板的实现；课程思政：这一章主要介绍了词云图的制作与词云看板的实现方法。通过以“上海大创项目名称”为例进行词云图可视化内容讲解，引导学生关注社会发展和热点时事，从而培养学生的社会责任感和家国情怀，同时词云图制作过程中的艺术设计也可以培养他们的审美能力和创意设计能力。4课程目标2课程目标3课程目标47数据可视化之数据看板篇重点：熟悉一维表、二维表等基本概念，掌握页面导航按钮、导航书签的应用；难点：切片器交互、书签分组。课程思政：该篇章主要介绍了数据看板制作的有关内容，数据看板往往涉及多个指标和维度的展示，包括按钮、页导航、切片器等，因此能够引导学生全面、系统地看待问题，提高了学生们的综合分析能力。此外，在解读
8、数据看板的过程中，注意锻炼学生发现问题、分析问题的能力，并鼓励学生勇于质疑、不盲从权威，从而培养他们的问题意识和批判性思维。4课程目标2课程目标3课程目标48数据可视化之Matplotlib篇重点：熟悉Matplotlib的安装与常用命令的执行；难点：线形图、散点图、三维图等Python代码的编写。课程思政：通过对如何利用Matplotlib绘制各样图形内容的介绍，鼓励学生尝试不同的图表类型、配色方案和标注方式，从而以实践来培养他们的创新意识与创新思维。此外，在教学Matplotlib绘图技巧的同时，强调数据可视化的严谨性和准确性，能够引导学生树立严谨的学术态度，对待数据和图表要实事求是，不得随意篡改或歪曲。4课程目标1课程目标2课程目标39数据可视化分析之实战篇重点：熟悉餐饮运营系统的功能模块、业务用例、数据库表结构的设计，以及数据可视化设计；难点：仪表板、切片区、数据展示区、导航区等的呈现；课程思政：这一章以餐饮店所产生的数据为例，介绍了数据可视化的实战。通过数据可视化分析的实际应用，引导学生思考如何将所学知识服务于社会，提升学生们的社会责任感。同时，实战项目分析内容的复杂多样强调了团队协作的重要性，通过团队讨论和分享，有利于培养学生的分工合作能力及有效沟通和表达能力。4课程目标1课程目标2课程目标4注：教学内容可能根据教师实际授课情况适度灵活调整五、考核要求及成绩评定序号成绩类别考核方式考核要求权重（%）备注1期末成绩期末考试课程论文502平时成绩平时作业4次20作业评分结合学生对问题的描述和认识，以及相关知识应用情况，有没有自己的想法等综合评定3团队作业1次20作业评分结合学生对内容的展示、课程知识的应用等综合评定4平时表现出勤情况102次未参加课程则无法获得学分注：此表中内容为该课程的全部考核方式及其相关信息。六、学生学习建议（一） 学习方法建议1.理论配合实战训练进行学习，提高学生的实战动手能力；2.可以联系一家企业或借助某企业的经营数据，进行数据可视化分析；（二） 学生课外阅读参考资料1.朱敏 著：数据分析与可视化实践(第三版)，华东师范出版社，2022年8月2.顾生宝 著，数据决策：企业数据的管理、分析与应用，电子工业出版社，2020年6月。课程教学方案制定者签字：系/专业/教研室主任审核签字：课程教学方案制定时间：XXXX年X月
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