香港城市大学商业定量分析课程如何预习？

我9月份入学香港城市大学商业和数据分析硕士商业定量分析专业，想问一下在入学之前可以预习哪些课程？这些课程的主要内容是什么？麻烦老师指导。

最佳答案

课程顾问-小管家 2025-02-14 18:10:26
立即咨询

香港城市大学商业定量分析专业的课程旨在让你学习统计与分析方法、实际商业案例和编程技术，使你掌握商业数据分析的专业知识。课程内容包括应用统计、大数据管理、数据挖掘、社交媒体分析、经济和金融预测等多个知识领域。要想顺利毕业，你必须修读并通过10门课程，其中5门为核心（或必修）课程。如果你想提前预习，可以从这5门课程开始，建立专业知识基础。
一、IS5413 - 数据库管理系统
本课程旨在介绍数据库系统的基本概念。内容包括数据库应用的概念和逻辑设计方法和工具，以及用于数据库系统物理设计和实施的关系数据库模型和语言。
课程大纲：
- 数据库环境，包括基本概念、定义和数据库方法。数据库系统的架构和组件。
- 使用“增强实体-关系”方法进行数据库开发过程和概念数据库设计。
- 关系数据库模型及其语言。三层关系数据库结构。关系数据库模型的商业利益。
- 逻辑数据库设计概念、理论和技术。关系的规范化和数据规范化中的业务考虑因素。
- 物理数据库设计过程和技术。设计物理记录和去规范化、文件组织、使用和选择索引、性能改进。
- 关系数据库管理系统（RDBMS）中的数据库定义语言和数据处理语言。编写 SQL 语句的技巧。从用户角度选择 RDBMS。
- 关于SQL、触发器、存储过程、嵌入式SQL、动态SQL和XML的高级主题。
二、IS6335 - 数据可视化
本课程的目标是学习如何在商业环境下使用可视化工具进行数据解读。课程将通过不同应用领域的有趣可视化示例，探索从海量数据中组织和获取意义的方法。学生将学习数据可视化方法的概念、方法和应用。学生还将学习可视化工具，从基于图形用户界面的Tableau软件到更高级的R和Python可编程可视化软件。
课程大纲：
大数据；可视化；数据图表；仪表盘；Power View；Tableau；信息图；文本可视化；社交网络可视化；移动设备上的可视化。
三、MS5217 - 统计数据分析
本课程将全面介绍数据分析中使用的统计原理和计算工具。主要目的是培养进行描述性、分析性和预测性数据分析的必要专业知识，以解决现实世界中的问题。课程将广泛展示解决金融和经济领域统计问题的实例，以提供实用的见解。此外，课程还为定量技能奠定了基础，这些技能可用于与市场营销、金融、经济学、运营管理和高级数据科学学科相关的选修课程。
课程大纲：
- 基本 R 编程
- 探索性数据分析和图形
- 蒙特卡罗近似（大数定律）
- 基本概率
- 贝叶斯定理
- 共轭先验推断和后验推断的正态模型
- 概率分布（离散分布和连续分布）
- 抽样分布（中心极限定理）
- 统计估计
- 置信区间
- 假设检验
- 基本线性回归
- 数据保密
四、MS6711 - 数据挖掘
本课程将向学生介绍一系列与商业应用相关的流行实用数据挖掘和机器学习算法。学生将使用 Python 编程语言进行数据分析。顺利完成本课程后，学生将掌握该领域的核心基础知识，为从事数据分析方面的各种职业做好充分准备。
课程大纲：
1. 数据挖掘：解释数据挖掘和机器学习的背景。简要介绍这些领域的历史、当前发展和未来方向。
2. 数据挖掘步骤：演示数据挖掘的步骤，包括问题定义、数据准备和清理、模型执行和结果解释。使用 Python 演示示例。
3. 数据挖掘算法：介绍各种算法，包括聚类（K-means 和近邻）、线性回归、逻辑回归、决策树、树集合（随机森林、提升）、神经网络和贝叶斯方法（如马尔科夫链蒙特卡罗）。了解偏差-方差权衡的基本问题以及交叉验证在机器学习中的重要性。简要介绍近期先进的深度学习模型，包括大型语言模型。
4. 数据挖掘中的伦理问题：讨论数据挖掘应用中潜在的伦理问题以及可能的解决方案。
5. 案例研究：介绍使用真实数据的应用。
6. 数据挖掘软件：重点介绍 Python 的使用。
五、MS5218 - 应用线性统计模型
本课程将介绍线性统计模型的统计概念和方法，重点是其在商业分析中的应用。主要内容包括多元回归模型、定量和定性变量的回归模型、模型构建和变量选择、诊断和补救措施、方差分析（ANOVA）、逻辑回归、时间序列分析和贝叶斯线性回归。学生将学习提出和检验假设，并应用 Cp、AIC 和 BIC 等标准进行模型比较。课程强调诊断模型问题和实施纠正措施的实用技能。通过实践项目，学生将培养自己的分析能力，将定量方法整合并应用到实际商业问题中。此外，课程还将提高学生有效展示分析结果的能力，为他们在职业生涯中做出数据驱动型决策做好准备。
课程大纲：
1. 多元回归模型：多元回归模型的公式和假设。回归参数的推断。假设检验的一般形式。平方和。
2. 定量和定性变量的回归模型：多项式模型。指标变量。片断线性回归模型。定量变量与定性变量之间相互作用的建模。
3. 模型建立与变量选择：比较模型的标准。Cp、AIC、BIC 和其他标准。连续 F 比率。正向、反向和逐步选择回归。多重共线性。正则化估计。
4. 诊断和补救措施：残差诊断。违反模型假设时的补救措施。变量的转换。
5. 方差分析
6. 逻辑回归：有序/无序。logit Probit。
7. 时间序列：白噪声。静止性。ARMA。异方差。
8. 贝叶斯线性回归：Gibbs 采样器、贝叶斯线性回归估计。
以上就是香港城市大学商业定量分析专业的核心课程。你可以基于这些课程的主要内容进行有针对性的预习，从而为正式学习打好基础。如果你想在专业学术导师的详细指导下做好充分的预习准备，可以立即和考而思的课程顾问联系。考而思能够为你提供一对一香港城市大学课程预习指导，帮助你建立坚实的知识基础，掌握必要的学术技能，使你能够更好地开启硕士阶段的学习。