BI概念、技术和发展

1)掌握BI概念、系统架构和技术组成

2)了解BI软件、技术发展趋势

3) BI在数字经济发展的作用

加强学生的使命感和责任感，增强学生民族自信。

通过《商务智能技术发展报告》和《中国数字经济发展报告》的阅读讨论让学生了解我国BI软件、技术与世界的差距，我国数字经济发展对BI人才的需求，引导学生将个人发展与国家发展需求联系在一起，为实现中国梦做出贡献。

数据中台

数据中台的概念、功能

培养学生创新意识和法治意识

分析北京政府开放数据平台建设存在的问题，引导学生在保证国家数据安全的前提下，探索通过技术创新、制度创新解决数据治理中的问题。

数据预处理

1)掌握数据预处理流程和方法

2)理解数据质量对数据分析结果的影响

培养学生的全局观，学会守序、遵守法律法规和道德规范。

通过大数据在疫情防控的应用案例分析，让学生理解数据质量对数据分析的影响，引导学生理解数据获取与隐私保护之间的关系，积极承担社会责任，遵守各类制度，如实报告行程，守法守纪。

聚类分析

1）聚类分析的过程

2）聚类方法及应用

培养学生正确的人生观和价值观，做到诚实守信；树立正确法治意识和不断学习的意识。

通过电子商务客户价值分析案例，引导学生探究大数据“杀熟”的实现机制，让学生意识到“杀熟”不仅是价格欺诈，更是企业目光短浅的表现，要树立正确的人生观和价值观，做到诚实守信。进一步让学生了解数字经济发展中会不断产生的新现象、新问题，引导学生理解算法治理和数据治理的重要性，树立正确法治意识和不断学习的意识。

模型过拟合

1)理解过拟合现象产生的原因

2)掌握过拟合解决方法

培养学生对国家制度的信心和自豪感。

构建客户流失预警分析模型，让学生理解模型过拟合的原因和解决方法，引导学生与模型过拟合现象一样理解北京城市发展和交通拥堵的问题，使学生意识到城市发展和社会保障体系中有时很难同时兼顾，但要坚信政府能找到发展最佳方案，增强学生对中国制度信心和自豪感。

分类器集成

1)理解分类器集成目的

2)掌握分类器集成策略

培养学生要有正确的价值观，个体发展要做到最好；同时也要有全局观和合作共赢的理念。

构建客户流失预警分析的单分类器和集成分类器模型，对比分析不同预警模型的性能，引导学生从分类器集成视角分析全球芯片供应链和华为芯片备胎计划，让学生认识到做事情要从整体出发，全局考虑，不仅要追求个人价值最大化，还要意识到团结合作可以产生更大的价值。

文本分析

熟悉文本关键词和主题抽取方法、工具。

增强学生的国家认同感和民族自豪感。

以数字经济政策为素材，让学生以词云方式展示政策的关键词，使学生了解国家数字经济情况和发展方向，增强学生的国家认同感和民族自豪感。规划自己的职业发展道路，将个人的发展与国家的发展需求紧密联系。

数据分析模型实践

1)理解不同分类模型特点

2)了解用户画像的维度

培养学生严谨负责、精益求精、不断推陈出新的工匠精神；树立不断学习的意识。

以客户流失数据为例组织学生数据分析竞赛，让学生探索客户流失预警的最佳分析模型，培养学生的大国工匠精神。

综合实践环节

1.理解数据分析流程

2.理解聚类、分类和关联规则分析方法的应用特点

3.掌握数据分析工具解决领域问题

培养学生团队协作和良好的沟通能力，提升职业素养。

要求3-4人团队合作完成电子商务网站用户行为数据的分析项目。一方面，让学生理解一个项目的成功需要团队成员的精诚协作，需要每个成员发挥自己的特长，培养学生团队协作和良好的沟通能力，提升职业素养；另一方面，一个数据分析项目会涉及到多种数据分析方法和工具，让学生熟练掌握不同的方法和工具，为走上职场奠定基础。