福州商业管理类科研项目 2025-02-25 09:47:46

  【商业分析专题1】

  基于Python的商业分析研究与实践

  项目介绍：

  机器学习是使用统计建模算法来解决大型数据集的实际定量问题。机器学习在整个科学和商业中被广泛使用，用于研究和实际解决常见或不寻常的商业问题。本项目将带领学生学习监督学习与无监督学习、过度拟合、训练数据、测试数据、验证数据、线性回归和逻辑回归、决策树算法、提升树算法、随机森林、神经网络、支持向量机、聚类、维度诅咒、特征选择、正则化、主成分分析、拟合优度度量、数据准备、缺失值填充、异常值、特征工程、分类变量编码、模糊匹配等机器学习基础知识及数据挖掘经典算法，项目结束时提交项目报告，进行成果展示。

  适合年级(Grade):大学生及以上

  适合专业(Major):对商业分析、商业统计、数据科学、数据处理、机器学习、深度学习、信息安全等专业和课题感兴趣，相关专业或希望在相关领域深入学习的学生具备Python基础知识，数学逻辑良好的学生优先

  【商业分析课题2】

  如何从不确定的数据中获得真知灼见?大数据统计与建模在商业智能分析及战略评估中的应用研究。

  项目介绍：

  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。

  适合年级(Grade):高中生/大学生

  适合专业(Major):商业分析、商业统计、商业分析与风险管理、统计学，应用数学等专业或者希望修读相关专业的学生；学生需具备金融学基础。

  【课程目标】

  课题全科覆盖，针对中国学生研发设计，与海内外优秀青年一起协作完成项目，锻炼个人领导力与团队协作能力，批判性思维，学术科研能力，集思未来将从从学术规划、匹配导师、选题、开题、到科研成果产出全程跟踪，保障教学质量提高。