墨尔本大学商业分析硕士核心课程主要内容简述

墨尔本大学商业分析硕士课程的目标是使学生具备应用数据分析技术解决各种商业问题的能力。应用数据分析技术解决商业问题所需的知识和技能涉及多个学科，包括数学、统计学、计算机科学以及商业和经济学。商业分析硕士课程将涵盖基础和高级数据分析技术，以及将这些技术应用于各种商业环境的框架。以下是墨尔本大学商业分析硕士核心课程主要内容简述，希望对你有所帮助。

1、商业数据平台（BUSA90539）

数据仓库旨在为企业提供高质量的综合数据集，为决策者提供支持。数据仓库应支持灵活的多维数据检索和分析。涵盖的主题包括数据仓库和决策、数据仓库设计、数据仓库实施、数据来源和数据质量、联机分析处理（OLAP）、仪表板、用于客户关系管理的数据仓库以及数据仓库实践案例研究。

2、商业问题编码（BUSA90537）

解决商业问题通常需要计算机编程来处理、分析和可视化数据。本课程帮助没有或几乎没有计算机编程背景的学生学习如何使用高级程序编程语言设计和编写程序，并使用这些技能解决问题。此外，课程还将讨论网络安全、网络道德和个人数据收集隐私等主题。

3、决策与优化（BUSA90538）

有多种数学方法可以有效解决各种复杂的商业问题。本课程帮助学生将商业问题表述为数学模型，然后使用计算技术来估计和解决模型。涉及的主题可能包括不确定情况下的决策制定、业务流程中资源的最佳位置分配、决策树、线性规划、整数线性规划和蒙特卡罗模拟。

4、商业统计学习（BUSA90536）

随着可用数据的爆炸式增长，统计学习（指对复杂数据集的分析）已成为包括营销、金融甚至人力资源管理在内的许多商业环境中的一个重要领域。本课程旨在帮助学生学习如何从大量复杂数据中提取相关信息，以改进商业决策。涵盖的主题包括数据探索、重采样方法、线性和非线性回归、参数分类技术和模型选择。

5、商业机器学习与人工智能（BUSA90542）

本课程以《商业统计学习》为基础，涵盖高级分析方法。课程从三个方面扩展了《商业分析基础》的统计学习部分。首先，引入了树状方法和神经网络等新技术。第二，将向学生介绍无监督统计学习技术；第三，学生将学习如何将模型和技术结合起来，生成具有更好预测能力的集合。

6、商业因果分析（BUSA90540）

数据分析模型可用于预测性能变量。但许多业务决策本身并不涉及性能预测，而是选择关键投入（如价格或广告支出）的值，以优化绩效。这就要求模型编码的投入效果是因果关系。确定因果关系的黄金标准是随机实验，这在商业联系中越来越常见。本课程涵盖了从 A-B 测试到随机不完全区组设计的基本实验原则和实践。所有这些方法都能得出因果效应的估计值。

当数据不是来自实验时，关联可能完全是虚假的。有几种方法可以确定因果效应，如控制已知混杂因素或确定工具变量。如果数据是长期收集的，可以使用所谓的误差修正模型来证明因果关系。

7、预测性商业分析 (BUSA90541)

本课程旨在介绍基于历史数据预测商业和经济变量的主要方法。这些方法包括传统的回归、时间序列、多元和计量经济学模型，以及集合预测等新兴方法。课程将考虑点预测和密度预测，以及两者的质量衡量标准。在整个过程中，重点将放在介绍在实质性商业和经济问题背景下使用各种预测方法的方法。此外，还将强调为不同方法设定基准的重要性，以及在决策框架中使用预测的重要性。

8、自然语言处理（BUSA90543）

本课程将帮助学生理解自然语言处理和文本检索中使用的关键算法，这些算法可用于各种应用，包括搜索引擎、跨语言信息检索、机器翻译、文本挖掘、问题解答、摘要和语法校正。涵盖的主题包括文本规范化、语音部分标记、n-gram语言建模、情感分析、网络挖掘和分析、网络分析（包括社交网络分析）和文本分类。

9、营销分析（BUSA90544）

营销分析是一种利用客户和市场数据加强营销决策的技术和模型支持方法。通过本课程的学习，学生将掌握：(i) 营销分析的知识；(ii) 了解针对哪些营销问题使用哪些分析工具的能力；(iii) 使用这些工具解决营销问题的能力；(iv) 影响满意度、选择、忠诚度、口碑和客户推荐等营销结果的能力。

10、供应链分析（BUSA90545）

技术（尤其是互联网）的飞速发展与快速廉价的计算能力相结合，使企业能够通过开发商业模式和重新设计供应链，从根本上改变其行业。本课程为学生提供：（i）与物流和供应链优化问题相关的数学建模和分析工具知识；（ii）使用这些工具和技术分析与库存管理、设施选址、物流和其他供应链管理相关的战略、战术和运营决策的能力；以及（iii）通过案例研究接触现实世界中的物流和供应链决策。

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