课程号：

TS196005

课程名：

智能商业数据分析：流程、方法与应用

英文课程名：

Intelligent Business Data Analysis: Process, Methods, Applications

开课单位：

本科生院

授课教师：

Prof.Dr.Richard Lackes

责任教师：

助理教师：

学分/学时：

1/16

选课年级：

大二起

选课专业：

应用计算机科学、信息管理、商业计算机学、经济管理等

教师简介（中英文）：

Lackes教授，1985年毕业于萨尔布吕肯大学，1990年获得萨尔大学的Dr. Eduard Martin奖，1994年获得工商管理学和计算机科学双博士学位。还在同年受到多特蒙德工业大学召唤，成为经济信息学教授与专业主任。Lackes教授科研重点包括知识管理与数据挖掘、供应链管理、通讯管理与监控、商务智能等领域。

Professor Lackes graduated from the University of Saarbrücken in 1985. He received the Dr. Eduard Martin Award from the University of Saar in 1990 and his Ph.D. in Business Administration and Computer Science in 1994. In the same year, he was summoned by Dortmund University of Technology to become a professor and professional director of economic informatics. Professor Lackes' research focus includes knowledge management and data mining, supply chain management, communication management and monitoring, and business intelligence.

课程简介（中英文）：

课程内容：

在大数据环境中，越来越多的数据可用于支持企业的管理决策。它们决定性的功能在于一方面提供正确格式的数据，另一方面应用智能方法（机器学习）获得重要的和有价值的信息。数据可用于更好的进行预测，可用于对产品、客户或流程的正确分类与组合。在本课程中，我们将介绍CRISP模型作为数据科学项目的标准化程序，我们将讨论和演示不同的数据挖掘方法。我们将对这些数据科学背景下的一些实际应用进行深入研究和讨论。

学生将从概念策划到电脑操作去完成内容的学习与掌握。实际案例数据将来自于某大型德国企业。

In the big data context more and more data are available to support management decisions in enterprises. It is decisive to provide the data in a suited form on the one hand and to apply intelligent methods（Maschine Learning） on the other hand in order to get relevant and valuable informations. They can be used for better forecasts or for right classifications or associations of product, customers or processes. In the course we will present the CRISP model as a standardized procedure for data science projects and we will discuss and demonstrate different data mining methods. Some practical applications in this data science context will be investigated intensively and discussed.

The lecture includes a theoretical and a practical part based on case studies. Which will be worked on both conceptional and on PC. The data set will be from a big German company.

先修课程：

无

班级规模：

30左右