《商務(wù)智能》課程實(shí)驗(yàn)教學(xué)大綱

1、商務(wù)智能課程實(shí)驗(yàn)教學(xué)大綱一、課程基本信息課程代碼：課程名稱：商務(wù)智能英文名稱: Business Intelligence實(shí)驗(yàn)總學(xué)時(shí)：12適用專業(yè)：信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)本科學(xué)生、大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用專業(yè)本科學(xué)生課程類別：專業(yè)課（專業(yè)必修課）先修課程：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫原理、管理學(xué)、管理統(tǒng)計(jì)學(xué)、管理信息系統(tǒng)二、 實(shí)驗(yàn)教學(xué)的總體目的和要求1、對(duì)學(xué)生的要求：認(rèn)真準(zhǔn)備實(shí)驗(yàn) 遵守實(shí)驗(yàn)室紀(jì)律 課后完成實(shí)驗(yàn)報(bào)告2、對(duì)教師的要求：認(rèn)真?zhèn)湔n 熱心指導(dǎo)3、對(duì)實(shí)驗(yàn)條件的要求：每人一個(gè)單獨(dú)機(jī)位 4、實(shí)驗(yàn)軟件預(yù)裝（IBM SPSS Modeler、Python等）三、 實(shí)驗(yàn)教學(xué)內(nèi)容實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目一 可視化分析實(shí)驗(yàn)名稱：應(yīng)用可視化

2、分析技術(shù)，助力藥物數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：在本實(shí)驗(yàn)中，假設(shè)實(shí)驗(yàn)者是一位收集研究數(shù)據(jù)的醫(yī)學(xué)研究人員。現(xiàn)已收集了關(guān)于身患某一疾病的若干患者數(shù)據(jù)。每位患者在治療過程中均對(duì)五種藥物中的某一種有明顯反應(yīng)。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容是通過數(shù)據(jù)挖掘找出今后患有此疾病患者的適用藥物。數(shù)據(jù)集為Demos文件夾下的 DRUG1n，參考數(shù)據(jù)流文件。該實(shí)驗(yàn)要求繪制散點(diǎn)圖、直方圖、分布圖和增益評(píng)估圖等圖表并進(jìn)行可視化分析。實(shí)驗(yàn)后總結(jié)實(shí)驗(yàn)過程，完成實(shí)驗(yàn)報(bào)告。實(shí)驗(yàn)參考：IBM SPSS Modeler數(shù)據(jù)與文本挖掘?qū)崙?zhàn)62頁實(shí)驗(yàn)性質(zhì)：綜合性實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí)：2 實(shí)驗(yàn)?zāi)康呐c要求：嘗試應(yīng)用可視化挖掘技術(shù)助力藥物數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)條件：每人一個(gè)單獨(dú)機(jī)位 實(shí)驗(yàn)軟件預(yù)裝

3、研究與思考：可視化挖掘技術(shù)如何助力藥物數(shù)據(jù)分析及治療方案擬定，要求學(xué)生通過查閱資料，嘗試應(yīng)用可視化挖掘技術(shù)分析展示我國制藥領(lǐng)域所取得成就。實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目二 聚類分析實(shí)驗(yàn)名稱：應(yīng)用聚類分析幫助新藥或者疫苗研發(fā)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：新藥或者疫苗的研發(fā)是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，新藥或者疫苗投入市場前需要進(jìn)行基礎(chǔ)研究和人體臨床試驗(yàn)。進(jìn)行代謝相關(guān)的藥物相互作用研究的重要目的是探索新藥是有可能對(duì)已上市的，并可能在醫(yī)療診治中合用的藥物代謝消除產(chǎn)生顯著影響。本次實(shí)驗(yàn)利用k均值、Kohonen、兩步聚類等方法進(jìn)行聚類分析，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析和應(yīng)用。數(shù)據(jù)集為Demos文件夾下的 DRUG1n。該次實(shí)驗(yàn)后總結(jié)實(shí)驗(yàn)過程，完成實(shí)驗(yàn)報(bào)告。實(shí)驗(yàn)參考：I

4、BM SPSS Modeler數(shù)據(jù)與文本挖掘?qū)崙?zhàn)174頁實(shí)驗(yàn)性質(zhì)：綜合性實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí)：2實(shí)驗(yàn)?zāi)康呐c要求：嘗試應(yīng)用聚類分析幫助新藥或者疫苗研發(fā)，研究藥物的類別，提出改進(jìn)新藥或者疫苗研發(fā)的可行方案實(shí)驗(yàn)條件：每人一個(gè)單獨(dú)機(jī)位 實(shí)驗(yàn)軟件預(yù)裝研究與思考： 如何通過聚類分析幫助新藥或者疫苗研發(fā)，了解我國新冠病毒疫苗研制的進(jìn)展情況并嘗試應(yīng)用聚類技術(shù)進(jìn)行分析展示，獲知我國該領(lǐng)域所處的世界地位，激發(fā)學(xué)生的民族自豪感，增強(qiáng)學(xué)生家國情懷。實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目三 關(guān)聯(lián)分析實(shí)驗(yàn)名稱：購物數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)嶒?yàn)內(nèi)容：如何擺放超市的商品引導(dǎo)消費(fèi)者購物從而提高銷量，對(duì)大型連鎖超市來說是一個(gè)現(xiàn)實(shí)的營銷問題。關(guān)聯(lián)規(guī)則模型可以在海量數(shù)據(jù)中依據(jù)該模型

5、的獨(dú)特算法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在的規(guī)律性聯(lián)系，進(jìn)而提供具有洞察力的分析解決方案。本次實(shí)驗(yàn)通過一則超市銷售商品的案例，熟悉數(shù)據(jù)挖掘軟件的基本操作、基本概念；利用軟件提供的Apriori算法對(duì)購物數(shù)據(jù)集進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，數(shù)據(jù)集為Demos文件夾下的 BASKETS1n。總結(jié)實(shí)驗(yàn)過程，完成實(shí)驗(yàn)報(bào)告。實(shí)驗(yàn)參考：IBM SPSS Modeler數(shù)據(jù)與文本挖掘?qū)崙?zhàn)185頁實(shí)驗(yàn)性質(zhì)：綜合性實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí)：2實(shí)驗(yàn)?zāi)康呐c要求：嘗試應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則模型發(fā)現(xiàn)超市數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)則，提出促進(jìn)超市銷售業(yè)務(wù)的改進(jìn)措施實(shí)驗(yàn)條件：每人一個(gè)單獨(dú)機(jī)位 實(shí)驗(yàn)軟件預(yù)裝研究與思考：通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘超市數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)則，一方面可促進(jìn)超市銷售管理；另一方面也可

6、厲行節(jié)約，減少消費(fèi)。引導(dǎo)同學(xué)們分析超市銷售數(shù)據(jù)以及本人消費(fèi)數(shù)據(jù)，倡導(dǎo)節(jié)用裕民、儉以養(yǎng)德，鼓勵(lì)精打細(xì)算，合理安排經(jīng)費(fèi)支出。實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目四 決策樹分析實(shí)驗(yàn)名稱：決策樹分析實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：電信運(yùn)營商面臨著激烈的市場競爭。對(duì)電信運(yùn)營商來說，客戶即生命，如何保持現(xiàn)有客戶是企業(yè)客戶管理的重中之重。通過應(yīng)用決策樹算法中的C5.0、CHAID、QUEST等算法得到預(yù)測(cè)模型。結(jié)合電信客戶資料如Demos文件夾下的，企業(yè)管理者可以根據(jù)客戶數(shù)據(jù)的挖掘分析，得出客戶流失的原因及其大致分布?？偨Y(jié)實(shí)驗(yàn)過程，完成實(shí)驗(yàn)報(bào)告。實(shí)驗(yàn)參考：IBM SPSS Modeler數(shù)據(jù)與文本挖掘?qū)崙?zhàn)144頁實(shí)驗(yàn)性質(zhì)：綜合性實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí)：2實(shí)驗(yàn)?zāi)康呐c要求：

7、嘗試應(yīng)用決策樹模型發(fā)現(xiàn)電信客戶數(shù)據(jù)中隱藏的流失規(guī)則，提出減少客戶流失的改進(jìn)措施實(shí)驗(yàn)條件：每人一個(gè)單獨(dú)機(jī)位 實(shí)驗(yàn)軟件預(yù)裝研究與思考： 決策樹挖掘?qū)蛻艄芾淼臎Q策支持實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目五 數(shù)據(jù)分類建模實(shí)驗(yàn)名稱：應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)（SVM）等方法評(píng)估銀行客戶信貸風(fēng)險(xiǎn)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：商業(yè)銀行個(gè)人信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估就是根據(jù)個(gè)人信息和借貸記錄等歷史數(shù)據(jù)，判斷個(gè)人信用，保證信貸安全。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)能夠很好地處理此類數(shù)據(jù)，進(jìn)行有效的信用評(píng)估，有效規(guī)避商業(yè)銀行個(gè)人信貸風(fēng)險(xiǎn)。實(shí)驗(yàn)任務(wù)：使用Demos文件夾下的商業(yè)銀行客戶信貸記錄作數(shù)據(jù)集，創(chuàng)建數(shù)據(jù)流，建立模型進(jìn)行信貸風(fēng)險(xiǎn)分類。參考數(shù)據(jù)流bayes_。通過嘗試不同的分類

8、方法，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)（SVM）等，選擇最合適的分類模型評(píng)估客戶風(fēng)險(xiǎn)。總結(jié)實(shí)驗(yàn)過程，完成實(shí)驗(yàn)報(bào)告。實(shí)驗(yàn)參考：IBM SPSS Modeler數(shù)據(jù)與文本挖掘?qū)崙?zhàn)212頁實(shí)驗(yàn)性質(zhì)：綜合性實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí)：2實(shí)驗(yàn)?zāi)康呐c要求：嘗試應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)（SVM）等分類方法判斷銀行客戶信貸風(fēng)險(xiǎn)，提出改進(jìn)銀行信貸管理方案實(shí)驗(yàn)條件：每人一個(gè)單獨(dú)機(jī)位 實(shí)驗(yàn)軟件預(yù)裝研究與思考： 通過分類建模技術(shù)明確銀行客戶信貸管理決策規(guī)則，開展校園不良網(wǎng)貸風(fēng)險(xiǎn)警示教育, 引導(dǎo)學(xué)生樹立正確金融理財(cái)觀念和金融安全觀念,提醒學(xué)生注意超前消費(fèi)、過度消費(fèi)或從眾消費(fèi)等錯(cuò)誤觀念可能導(dǎo)致個(gè)人信用不良問題,引導(dǎo)學(xué)生培養(yǎng)勤儉節(jié)

9、約意識(shí)，量入為出安排好生活支出,鼓勵(lì)科學(xué)理性消費(fèi)。實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目六 序列數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)名稱：應(yīng)用時(shí)間序列模式預(yù)測(cè)銷售市場，改進(jìn)營銷策略實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：使用時(shí)間序列模式分析服裝市場。深入了解兩種方法：指數(shù)平滑模型和ARIMA。利用數(shù)據(jù)挖掘軟件提供的時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)功能，對(duì)服裝市場數(shù)據(jù)進(jìn)行分析建模。引用數(shù)據(jù)為Demos文件夾下的catalog_，數(shù)據(jù)流為catalog_。分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，總結(jié)實(shí)驗(yàn)過程，完成實(shí)驗(yàn)報(bào)告。實(shí)驗(yàn)參考：IBM SPSS Modeler數(shù)據(jù)與文本挖掘?qū)崙?zhàn)88頁實(shí)驗(yàn)性質(zhì)：綜合性實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí)：2 實(shí)驗(yàn)?zāi)康呐c要求：嘗試應(yīng)用時(shí)間序列模式預(yù)測(cè)服裝市場實(shí)驗(yàn)條件：每人一個(gè)單獨(dú)機(jī)位 實(shí)驗(yàn)軟件預(yù)裝研究與思考： 時(shí)間序列分析如何幫助改進(jìn)企業(yè)改進(jìn)生產(chǎn)運(yùn)營及銷售管理四、考核方式與標(biāo)準(zhǔn)：考查五、推薦實(shí)驗(yàn)教材和教學(xué)參考書實(shí)驗(yàn)教材：1 陳曉紅,寇綱,劉詠梅編著.商務(wù)智能與數(shù)據(jù)挖掘.高等教育出版社，2018.9.2 王國平等著. IBM SPSS Modeler數(shù)據(jù)與文本挖掘?qū)崙?zhàn). 清華大學(xué)出版社, 2014.11.3 張良均,譚立云,劉名軍,江建明著. Python數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)（第二版）.機(jī)械工業(yè)出版社,2020.1.參考書：1 趙衛(wèi)東著.商務(wù)智能（第四版）.清華大學(xué)出版社,2016.11.2 拉姆什.沙爾達(dá)等著，趙衛(wèi)東譯