昆士兰大学商业分析硕士课程辅导

持续的业务中断对数据分析能力产生了前所未有的需求。借助商业、数据科学和哲学见解，您将全面全面地了解商业分析及其应用。通过重点关注人工智能 (AI) 的负责任使用、道德和战略，您将学习如何解读分析以寻找社会、文化和环境商业机会。

为了全面学习此门课程涵盖的内容，有不少同学都在寻求海马课堂专业课程辅导老师的帮助。

一、为什么要寻求课程辅导?

1.掌握理论知识

在商业分析课程中，学生将接触到大量的理论知识，包括数据分析、统计学和决策模型等。由于这些理论内容较为复杂，学生在学习过程中可能会感到困难，因此寻求辅导能够帮助他们更好地理解和掌握这些概念，提升学习效果。

2.提升实践技能

商业分析不仅仅是理论，还涉及到实际操作。学生在使用数据分析工具和软件时，可能会遇到技术难题。通过辅导，学生可以获得针对性的指导，帮助他们提高在实际场景中应用分析技能的能力，进而为未来的职业发展奠定基础。

3.个性化的学习支持

每位学生的学习风格和进度不同，商业分析课程的内容也可能因人而异。辅导可以提供个性化的学习支持，根据学生的具体需求进行调整，使其学习更加高效。这种针对性的帮助可以提升学生的自信心，激发他们的学习兴趣。

二、课程辅导内容

1.商业统计方法(BSAN7204)

商业分析涉及应用统计数据来理解和解决商业问题。本课程为商业分析硕士课程提供了统计基础，向学生介绍了数据分析所需的相关统计概念。此外，通过实践部分，本课程向学生介绍如何通过 R 应用适当的统计分析。

2.商业分析基础(BSAN7205)

商业分析基础涉及组织如何使用数字数据资产创造战略价值。它提供了有关数据创造价值过程的详细而系统的见解：制定分析项目、收集和整理数据、生成和传达见解、自动执行分析见解并采取竞争行动，最后通过衡量数据的战略价值来闭环。

3.商业数据管理(BSAN7206)

业务数据管理涉及管理和使用数据进行日常业务交易以及为业务决策生成分析见解的组织实践。本课程侧重于事务和分析信息系统，涵盖概念数据建模、创建和操作数据库、数据查询、集成数据以及开发分析数据仓库等主题。在课程中，学生将获得结构化查询语言 (SQL) 技能并学习使用高级工具进行数据建模和集成。

4.可视化分析(BSAN7208)

业务分析师角色的一个重要部分是恰当而准确地可视化分析活动的见解。本课程为开发此类可视化提供了理论基础，并培养学生的数据表示技能，同时还培养使用工具和商业 powerBI、Tableau 和 QlikView 的技能。

5.负责任的人工智能(BSAN7210)

及公平利益分享的重要性等问题。那些访问和决定收集的关联个人信息的人也需要考虑这些问题。在本课程中，学生将批判性地分析与数据收集、存储、集成、交换和访问相关的数据分析治理的道德和法律基础。

6.商业数据货币化 (BSAN7211)

数据驱动型创新是经济和社会转型的关键。本课程以商业分析概念为基础，介绍创新过程和创新战略要素。学生将掌握商业模式创新知识、制定和执行数据驱动型创新战略的技能，并了解相关组织因素。

7.社交分析(BSAN7207)

本课程探讨组织如何开发社交媒体分析能力，以便更好地实时倾听、理解和与客户互动。在技术层面，学生将学习网络分析和自然语言处理的概念和方法，并能够使用现代软件工具访问、分析和可视化现实世界的社交网络数据。

8.商业机器学习(BSAN7212)

机器学习涉及使用学习算法从数据中提取模式和见解。学生将开发有效的机器学习模型，为业务决策和行动提供信息或实现自动化。这涉及选择和准备数据、训练和评估高级模型以及根据手头的业务问题微调学习算法参数的实践知识和经验。在课程中，学生将学习将算法产生的见解转化为解决现实世界的业务问题。

9.与人工智能和数字技术竞争(BSAN7214)

为了在数字时代保持竞争力，组织需要进行数字化转型，实现数据驱动的组织结构。这种转型需要制定周密的战略，考虑新结构和社区、文化、IT 基础设施(例如云)和遗留系统。本课程探讨数据驱动业务转型的成功因素，并培养学生制定转型战略的知识和技能。

10.管理分析项目(BSAN7209)

与任何 ICT 项目一样，商业分析项目需要仔细规划、分析和管理才能确保成功完成。本课程在大型多学科大数据计划的背景下向学生介绍项目管理原则。它为学生提供风险评估、利益相关者识别、理解人为因素和组织因素、项目领导以及项目控制/管理方面的知识和技能。

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