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新南威尔士大学商业分析课程预习

作者:海马 发布时间:2024-06-25 14:24

商业分析是关于利用数据洞察来获得客观的商业见解,并利用它们以最有利可图和最有效的方式推动商业战略和商业活动。当你学习商业分析时,你将拥有确保企业明智地投资其有限的人力和金钱资源的技能。在海马课堂进行课程预习后,学生将学会通过将创造力应用于实际问题来寻找数据的含义并从数据中提取价值。本文将着重讲述该课程的预习重点。
新南威尔士大学商业分析课程预习

1.数据收集与管理

商业分析的第一步是数据收集与管理。这一部分的重点在于了解如何有效地收集、存储和管理大量数据。学生需要学习不同的数据源(如内部数据库、外部API、市场调研数据等)以及如何利用工具(如SQL、NoSQL数据库)进行数据的存储和检索。此外,还需要掌握数据清洗和预处理技术,确保数据的准确性和一致性。这一过程包括处理缺失值、异常值和重复数据,以确保数据质量,为后续分析打好基础。

2.数据分析与统计

数据分析与统计是商业分析的核心技能之一。学生需要掌握基本的统计概念和方法,如描述性统计、推断统计、假设检验、回归分析等。这些统计方法帮助学生理解数据的基本特征和内在规律,从而为决策提供有力支持。同时,学生还需要学习如何使用统计软件(如R、Python、SAS)进行数据分析,掌握常用的统计包和函数。这部分的学习有助于学生通过定量分析方法发现问题、解释现象并预测未来趋势。

3.数据可视化

数据可视化是将复杂数据转化为直观图表的关键技术。学生需要学习如何使用可视化工具(如Tableau、Power BI、Matplotlib、Seaborn等)创建各种图表,如折线图、柱状图、散点图、热力图等。这些图表不仅能帮助分析师更好地理解数据,还能向决策者清晰地传达分析结果。掌握数据可视化的原则和技巧,能够提高数据展示的有效性和美观性,使复杂的数据分析结果更易于理解和接受。

4.商业建模与预测

商业建模与预测是商业分析中应用较为广泛的部分。学生需要学习如何构建和验证各种预测模型,如时间序列分析、回归模型、分类模型和聚类分析等。这些模型帮助企业预测未来趋势、评估风险和制定战略。掌握机器学习算法(如决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等)以及如何使用相应的编程语言和库(如Scikit-learn、TensorFlow、Keras)构建模型,是这一部分的学习重点。此外,学生还需学习模型评估和优化的方法,以确保模型的准确性和可靠性。

5.商业决策与战略应用

最后,商业分析的目标是为企业决策提供支持。因此,学生需要学习如何将数据分析的结果应用于实际的商业决策和战略制定。这包括理解商业环境、识别关键业务问题、提出可行的解决方案并评估其效果。学生需具备批判性思维和解决问题的能力,能够从数据中发现机会和挑战,并提出数据驱动的战略建议。此外,学生还应学习沟通技巧,能够有效地将分析结果传达给非技术背景的决策者,确保分析结果得到正确的理解和应用。

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