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模块一：商业基础与领域知识
目标：理解商业运作的基本逻辑，确--析工作能紧扣业务痛点。
核心课程：
商业战略与管理
财务会计基础
市场营销原理
运营与供应链管理
特定行业知识（如金融科技、零售分析、医疗分析等）
模块二：数据处理与管理
目标：掌握从不同来源获取、清洗和管理数据的能力，为分析做准备。
核心课程：
SQL与数据库管理：这是商业分析师最重要的技能之一，用于高效地提取和整合数据。
数据仓库与ETL流程
数据治理与数据伦理
模块三：数据分析与统计学
目标：运用统计方法和分析工具，从数据中发现洞察、检验假设。
核心课程：
描述性统计分析：通过均值、方差、分布等描述数据现状。
推断性统计分析：利用假设检验、置信区间等，通过样本推断总体结论。
预测性分析：介绍主流的预测模型，如：
线性与逻辑回归
时间序列分析（用于销量预测等）
决策树、随机森林等基础机器学习算法（与应用场景结合，不深究复杂数学原理）
优化与模拟：如利用线性规划进行资源优化分配。
模块四：数据可视化与沟通
目标：将复杂的数据分析结果，转化为清晰、直观的可视化报告，并有效地传达给决策者。
核心课程：
数据可视化原理与工具：深入学习 Tableau, Power BI 等主流工具，学习如何设计有效的图表。
仪表盘设计：创建交互式商业智能仪表盘，用于实时监控业务状态。
商业演示与沟通技巧：学习如何向非技术背景的高管和同事“讲述数据故事”，提出可行的商业建议。
模块五：综合实践与顶石项目
目标：整合所有所学技能，解决真实的商业问题。
核心形式：
Capstone Project（顶石项目）：这是课程体系的精华。学生组成团队，为一家真实的企业（或使用真实数据集）解决一个实际的商业问题，例如：
分析客户流失原因并提出挽留方案。
评估市场营销渠道的有效性并优化预算分配。
为电商网站设计销售预测模型和库存管理建议。
整个项目流程包括：定义业务问题 -> 数据获取与清洗 -> 探索性数据分析 -> 建模与深入分析 -> 可视化与报告 -> 最终演示。
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