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學科:
16個滿足條件"商業(yè)分析"的課程
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財務管理
本課程是財務管理專業(yè)與會計學專業(yè)的一門十分重要的專業(yè)課程，也是管理類其他專業(yè)和經濟類部分專業(yè)的學科基礎課程。它以 “企業(yè)“為對象，以管理學原理為基礎，闡述了企業(yè)財務管理的基本原理與方法。通過本課程的學習，學生掌握：財務管理基本概念、貨幣時間價值與投資風險價值、企業(yè)籌資的方式與技術、企業(yè)長期投資決策方法、企業(yè)營運資金管理、企業(yè)收益與分配管理、企業(yè)財務分析與評價方法、企業(yè)并購與重組、破產與清算等基本理財知識和理財技能。
數值分析
講授用數值方法求解常見數學問題的理論和算法，包括插值與擬合、數值微分與數值積分、線性方程組的直接和迭代解法、非線性方程（組）求解、矩陣特征值和特征向量求解以及常微分方程初值問題數值解法等，培養(yǎng)編制科學計算程序的能力和技巧。
最優(yōu)化方法
最優(yōu)化計算方法是在生產實踐和科學實驗中選取最佳決策，研究在一定限制條件下，選取某種方案，以達到最優(yōu)目標的一門學科，廣泛應用與空間科學、軍事科學、系統(tǒng)識別、通訊、工程設計、自動控制、經濟管理等各個領域，是工科院校高年紀學生、研究生、應用數學專業(yè)學生和搞優(yōu)化設計的工程技術人員的一門重要課程。通過本課程教學，使學生掌握最優(yōu)化計算方法的基本概念和基本理論，初步學會處理應用最優(yōu)化方法解決實際中的碰到的各個問題，培養(yǎng)解決實際問題的能力。
時間序列分析
時間序列分析是推斷統(tǒng)計學的一個重要分支，是利用隨機數學的方法分析隨時間變化的隨機數據序列的統(tǒng)計規(guī)律性，其內容包括構建模型、參數估計及最佳預測與控制等。時間序列分析在經濟學、社會科學領域以及自然科學領域均得到了十分廣泛的應用。隨著計算機技術的發(fā)展與普及，時間序列分析將日益發(fā)揮更加重要的作用。學好時間序列分析已成為對統(tǒng)計學專業(yè)本科生的基本要求，同時也將為學生后續(xù)的學習與實踐打下重要的方法論基礎。
數據可視化
數據可視化是人們使用計算機創(chuàng)建圖形圖表，可視化提取出來的數據，將數據的各種屬性和變量呈現出來。
本課程的主要介紹數據可視化的一般原理和處理方法， 數據可視化工具，對數據進行可視化處理。此外，本課程還介紹數據可視化的基礎理論和概念，針對實際應用中遇到的不同類型的數據介紹相應的可視化方法，并介紹可視化綜合應用及實用系統(tǒng)。
數理統(tǒng)計
數理統(tǒng)計學是應用廣泛的基礎性學科，主要研究對隨機樣本進行科學分析與處理的方法，包括如何有效地收集數據，如何估計參數，如何做檢驗，如何研究變量之間的關系以及如何進行統(tǒng)計決策等內容。作為統(tǒng)計學方向最基礎的專業(yè)課程，主要目的是通過教學，使學生掌握本學科的基本概念和基本統(tǒng)計思想，具備使用常用的統(tǒng)計方法并結合利用先修課程中的數學、概率論知識來解決一些實際問題的能力，初步了解數理統(tǒng)計研究的新進展并初步建立統(tǒng)計思維方式。
人力資源管理
《人力資源管理》課程是闡述開發(fā)人力資源，提高人力資源素質以及如何合理使用人力資源的理論、原則、方法的科學。它是為培養(yǎng)學生的人力資源管理的基本理論、知識和能力設置的一門專業(yè)基礎課。主要內容包括人力資源管理概述；人力資源管理戰(zhàn)略與規(guī)劃；工作分析；員工招聘；人力資源績效評估與考核；薪酬管理；員工關系等。
數據庫原理
本課程系統(tǒng)地介紹了數據庫的基本理論，并以目前比較流行的大型關系型數據庫 SQL Server為載體，向學生講述了大型關系數據庫的概念、管理、設計和開發(fā)。通過本課程的學習，要求學生能從實用性的角度出發(fā)理解并掌握數據庫的安全性、并發(fā)控制和恢復技術，能熟練的編寫基本的SQL語句，掌握索引、數據完整性、視圖、存儲過程、觸發(fā)器等概念及使用方法，并能進行數據庫的設計、開發(fā)與管理。
運籌學
運籌學研究人類對于資源的運用及籌劃的基本規(guī)律，從而發(fā)揮有限資源的最大效益，達到優(yōu)化的目標。作為一門優(yōu)化與決策的學科，運籌學在經濟、科技、工業(yè)、管理、軍事等方面都能發(fā)揮巨大的作用，也因此獲得了國內外高等教育機構和人員的高度重視。本課程通過線性規(guī)劃、運輸問題、整數規(guī)劃、圖與網絡分析、動態(tài)規(guī)劃、決策分析、博弈論、預測、最優(yōu)化方法等內容，講授運籌學的基礎知識，培養(yǎng)學生今后在運籌學領域進行深入學習和研究的興趣。
本課程介紹運籌學的基本思想和方法，期望使學生能夠運用運籌學的思想方法解決問題，在面臨千差萬別的實際情況的時候，能夠從容地確定目標、制定方案、建立模型、求得解答，從而在信息時代的激勵競爭中立于不敗之地。
數據結構與算法
1．從ADT角度介紹常用的數據結構和算法分析的基本方法。使學生從數據結構的邏輯結構、相應的一組基本運算、實現以及對實現的評價等方面去掌握線性表、棧、隊列、串、數組、樹、圖等常用的數據結構，并對算法的時間和空間復雜性有一定的分析能力。
2．介紹排序技術。使學生掌握插入排序、選擇排序、交換排序、基數排序、歸并排序等常用的排序算法，并討論他們的時間和空間開銷。
3．通過本課程的學習，學生將掌握常用的數據結構和算法的設計和分析方法，提高程序設計的能力；針對簡單的求解問題，選擇合理的數據結構解決之。
線性回歸
回歸分析是與實際應用緊密結合的課程。通過本門課程的學習，掌握回歸分析的理論與方法，并能正確解釋回歸結果;同時掌握應用統(tǒng)計的一些基本理論與技巧，并能使用統(tǒng)計軟件解決實際問題。
數據挖掘
本課程以數據挖掘為主要內容，講述實現數據挖掘的各主要功能、挖掘算法和應用，并通過對實際數據的分析更加深入地理解常用的數據挖掘模型。掌握大型數據挖掘軟件SAS Enterprise Miner的使用，培養(yǎng)學生數據分析和處理的能力。通過《數據挖掘》課程的教學，使學生理解數據挖掘的基本概念和方法，學習和掌握SAS?Enterprise?Miner中的數據挖掘方法。學生能夠借助SAS?Enterprise?Miner軟件工具進行具體數據的挖掘分析。
線性模型
線性模型是一類統(tǒng)計模型的總稱，它包括了線性回歸模型、方差分析模型、協方差分析模型和線性混合效應模型（或稱方差分量模型）等，因此線性模型成為現代統(tǒng)計學中應用最為廣泛的模型之一。通過本課程的學習，使學生掌握線性模型統(tǒng)計推斷的基本理論、方法及其應用，其中包括理論與應用的近期發(fā)展。
線性代數
本課程是學習和研究近代數學的重要基礎，在自然科學、社會科學、經濟領域都有重要應用。本課程使學生學習和了解多項式、線性空間和線性變換等基本知識。通過學習，培養(yǎng)學生具有數學的思維方式、創(chuàng)新精神，以及解決實際問題的初步能力。
大學物理
大學物理是為工科各專業(yè)開設的一門重要的基礎課，是工科學生的必修課，在大學基礎教育中占有重要地位。物理學是研究物質的基本結構、相互作用和物質最基本最普遍的運動形式（機械運動、熱運動、電磁運動、微觀粒子運動等）及其相互轉化規(guī)律的學科；它的基本理論滲透在自然科學的一切領域，應用于生產技術的各個部門，它是自然科學的許多領域和工程技術的基礎?！洞髮W物理》課程的作用，一方面為學生系統(tǒng)地打好必要的物理基礎，另一方面使學生初步學習科學的思想方法和研究問題的方法。這將開闊學生思路、增強其適應能力、提高人才素質；同時對學生以后的工作以及對新理論、新知識、新技術的進一步學習有著重大的影響。
高等數學
高等數學是高等學校理工科專業(yè)重要的基礎理論課，是培養(yǎng)學生掌握科學思維能力、掌握數學知識和數學技術的重要基礎課程。該課程所論及的科學思想和方法論，在自然科學、工程技術、經濟和社會科學等領域中具有廣泛應用和強勁的活力。
