莫纳什大学大二商业分析与统计专业核心课程内容概要

随着商业与经济领域数据量的激增，善用数据辅助决策早已成为成功的关键驱动力之一。莫纳什大学的商业分析与统计专业旨在培养学生将数据转化为管理、营销、金融及经济政策相关信息的能力。学生将学习探索数据、生成可视化图表，运用恰当的统计与计量经济学技术揭示复杂关联，并预测未来商业成果。同时，学生将掌握运用现代统计软件进行数据分析与信息传达的技能。以下是商业分析与统计专业大二核心课程的内容概要，希望对你有所帮助。

一、核心课程

1、ETF2020 - 商业分析统计基础

商业决策本质上是在风险环境中进行的抉择。为深入理解商业分析工具与模型，必须建立扎实的概率论与统计学基础。概率为风险思考提供“语言”，统计则为数据驱动的推断与预测构建框架。本课程将夯实这些基础知识，涵盖主题包括：风险与不确定性与概率的区别、著名统计悖论、决策理论、统计推断框架（频率学派、贝叶斯学派等）以及模拟与重采样。

学习成果：

• 以概率思维方式思考和表达风险，并将此思维应用于商业问题；

• 理解随机变量、统计分布与条件概率；

• 认识到条件概率在商业场景中的误解可能，并掌握贝叶斯定理的解决之道；

• 运用概率统计方法构建商业问题框架，并在风险存在下做出数据驱动决策；

• 应用统计估计、预测与推断的主要方法并评估其特性；

• 评估并选择不同的统计模型。

二、附加核心课程

学生必须完成以下课程之一：

1、ETF2100 - 计量经济学导论

计量经济学是经济学与商业领域通用的研究工具。本课程涵盖简单与多元线性回归中的基础估计工具、最小二乘估计量的抽样特性、统计推断及假设检验。同时涉及虚拟变量回归、模型规格问题以及最小二乘假设失效时的估计问题。

2、ETF2121 - 商业数据分析

本课程将深化ETF1100的统计概念及其在金融、会计等商业领域的应用。课程涵盖数据来源与抽样技术，通过单总体及总体间置信区间与假设检验识别显著发现，并应用于会计、金融及风险建模。课程将介绍行业常用建模方法——简单与多重回归分析、金融市场时间序列分析。全程使用Excel软件，重点在于结果解读，为管理决策提供洞见与价值。

3、ETX2250 - 数据可视化与分析

本课程运用数据可视化技术探索分析各类规模数据集，并引入若干商业分析模型用于解读与预测。课程将建立适用的数据可视化与分析软件环境，涵盖分类变量与数值变量的可视化分析技术。可视化方法涵盖箱线图、马赛克图、可旋转三维散点图、热力图、动态图表、聚类关联图等；分析模型包括线性回归模型、分类回归树及随机森林等；同时探讨模型性能评估方法，并结合市场营销、金融、经济学等领域的实例。

4、ETF2480 - 商业优化

理解决策问题并建立数学模型的能力是任何组织管理者必备的核心技能。本课程将介绍商业运营中不可或缺的各类优化技术。学生将学会处理复杂现实问题，建立恰当模型并计算解决方案，从而在产能规划、生产管理、资源分配等应用场景中获得管理洞见。方法涵盖线性规划、整数规划与非线性规划，重点强调在管理、市场营销、会计、金融及相关领域的应用。

以上就是莫纳什大学商业分析与统计专业大二包含的核心课程及其主要内容。如果学生在学习过程中遇到问题，随时可以联系考而思的课程顾问，及时获得有针对性的莫纳什大学课程辅导。通过一对一辅导，学生将及时解决课业疑问、巩固课程重点、消除学习难点、提升专业技能，从而获得满意的学业成绩。