商业分析专题: 数据分析与统计方法在流程优化及供应需求中的应用

906 2024-04-08
适合专业 (Major): 商业分析、风险管理、管理学、统计学,应用数学等专业或者希望修读相关专业的学生;具有代数及微积分基础的学生优先

  开始日期: 2024-07-27

  课时安排: 7周在线小组科研学习+5周不限时论文指导学习

  适合人群

  适合年级 (Grade): 高中生/大学生

  适合专业 (Major): 商业分析、风险管理、管理学、统计学,应用数学等专业或者希望修读相关专业的学生;具有代数及微积分基础的学生优先

  建议预修专业基础课程:《学术方法论与学术沟通礼仪》、《宏观经济学原理》、《高等数学微积分与应用》

  建议选修: 高等数学微积分与应用

  导师介绍

  Arnab

  约翰斯·霍普金斯大学 Johns Hopkins University (JHU)教授

Arnab

  Arnab导师现任JHU约翰斯·霍普金斯大学凯里商学院教授。根据最新的研究和测评,在2017-2020年中,凯里商学院的老师在世界顶级商科期刊《营销科学》中发表了10篇专业研究论文成果,该成就媲美世界排名第一的沃顿商学院。Arnab教授在约翰霍普金斯大学开设有连续时间金融、数据分析、运作管理课程。导师的研究兴趣为动态定价和操作风险管理、供应链管理、库存管理、随机建模和优化。导师拥有丰富的多元化教学经验,得益于老师在多国的学习和任教历史:Arnab教授曾在美国普渡大学(公立常春藤)和加拿大英属哥伦比亚大学(全球QSTop50)任教,在国际知名期刊发表论文多篇。Arnab教授的专业知识水平和交叉学科能力极为出众,早在1998-2001短短几年中,他便获得了得克萨斯大学达拉斯分校和加拿大英属哥伦比亚大学的双博士后学位。在超过20年的高等教育工作中,Arnab教授深谙国际学生的多元文化背景和适合他们的独特教学模式,凭借自己极具天赋的学术能力和独特的教学经验,Arnab教授的课程深受国际学生的喜爱。

  任职学校

  约翰霍普金斯大学成立于1876年,是一所享誉世界的私立研究型大学,美国大学协会14所创始院校之一,其位于2021 泰晤士高等教育世界大学排名世界第12,美国第9;2021 U.S. News世界大学排名世界第10。凯里商学院(Carey Business School)的历史可以追溯到1909年,是全美最早开设商业研究生教育的机构之一。美国国家科学基金会连续33年将该校列为全美科研经费开支最高的大学。学校的教员与职工共有37人获得过诺贝尔奖。

  项目背景

  数据具有固有的不确定性,例如:人的感情;天气形势;可再生资源;以及未来预测。尽管存在不确定性,数据仍然包含宝贵的信息。从本质来讲,人类不喜欢不确定性,但简单地忽略这一点可能产生比不确定性本身更多的问题。 在大数据时代,高管需要以不同的方式处理不确定性的各个维度。他们需要承认、接受这一点,并确定如何充分利用不确定的数据。大数据的重要作用之一便是可以作为客户和企业之间的双向通道。例如,特斯拉电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中,司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。数据也传回工程师以了解客户的驾驶习惯,用于优化汽车性能。本项目旨在探索如果获取更多的不同种类的数据,以及培养数据分析能力,包括软件工具和使用这些数据分析工具的必备技能。

  项目介绍

  商业数据分析是企业运营中高效管理的重要技能。通过对企业的销售、利润和其他关键指标的变化趋势建模,可以对这些指标的未来进行有效的科学预测。通过数据分析和建模了解可能发生的季节性、年度或任何规模的变化,可以让企业经营有备无患。该项目内容为商业分析核心知识与技能,包括统计分析、概率分布、决策分析、抽样分布、置信区间、假设检验、回归模型等。其中,概率模型侧重不确定性和风险处理;统计分析侧重数据呈现以及如何通过数据获取有用信息和有效推论;优化模型和决策分析侧重运用数据进行决策。学生将在项目中运用Excel或Mintab进行商业数据分析,在项目结束时提交报告,进行成果展示。

  项目大纲

  描述性统计与离散概率分布 Descriptive statistics; discrete probability distributions

  离散与连续概率分布;回报/风险分析 Discrete and continuous probability distributions; return/risk analysis

  抽样分布与置信区间估计 Sampling distributions; confidence interval estimation

  假设检验 Hypothesis testing about population mean and proportion

  简单回归模型与多元回归模型 Simple regression models; multiple regression models

  案例分析:供应链优化及战略制定 Case Study

  项目回顾与成果展示 Program Review and Presentation

  论文辅导 Project Deliverables Tutoring

  项目收获

  7周在线小组科研学习+5周不限时论文指导学习 共125课时

  项目报告

  优秀学员获主导师Reference Letter

  EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表指导(可用于申请)

  结业证书

  成绩单

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来源:huanxing 发布于:2024-04-08 09:43

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