预测分析
持续时间
- 一个学期或同等
接触时间
- 24小时面对面+混合
校园单位交付结合面对面和数字化学习。
2023年的教学时间
山楂 高等教育。学期2 |
||
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日期: 结果: 最后自我报名: 人口普查: 最后退出没有失败: |
目的和目标
本单元旨在开发和提高学生的概念和实践的理解在业务分析预测分析是一个高级主题。使用一个合适的预测模型选择数据集,一个组织能够识别未来结果的可能性基于历史和当前数据。商业远见在此基础上分析有助于该组织的战略决策过程。学生将有机会沉浸在问题解决活动需要横向和批判性思维探索结构化和非结构化数据,考虑和应用适当的预测分析技术。
单元学习成果(ULO)
学生成功完成本单元,将能够:
1。
演示系统地识别和评估战略机遇的能力通过预测分析组织数据集上的应用
2。
应用问题解决和决策技术,以评估的需求信息和数据/数据集使一个有效的预测分析工具和技术的使用
3所示。
批判性分析相应的数据集使用预测分析工具和技术来生成商业眼光
4所示。
有效沟通作为专业和功能作为一个有效的领导者或一个团队的成员
单位详细信息
教学方法,评估和内容。
教学方法
山楂
类型 |
小时每周 |
的周数 |
总 |
在校园类在计算机实验室 |
2 |
12 |
24 |
在线(异步讲座) |
1 |
12
|
12
|
未指明的活动自主学习 |
9.5
|
12
|
114年
|
总 |
150小时 |
评估
类型 |
个人/团体的作用 |
权重 |
单元学习成果(ULOs) |
项目 |
集团 |
30 - 40% |
2、3、4 |
报告 | 个人 |
30 - 40% | 1、3 |
文献综述 |
个人 |
20 - 30% |
1 |
内容
•当代组织的战略预测分析的重要性
•大数据的作用,在战略决策分析和识别业务机会
•预测模型:趋势和预测
•用例的预测分析
机器学习的概念,监督学习、无监督学习,强化学习
•大数据的作用,在战略决策分析和识别业务机会
•预测模型:趋势和预测
•用例的预测分析
机器学习的概念,监督学习、无监督学习,强化学习
研究资源
——阅读材料。
阅读材料
学生们建议检查单位在相关教学期适当的教材、大纲
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