商务智能是从大量数据中发现隐含的知识，辅助管理人员做出科学决策的方法、系统和应用《商务智能技术与应用》课程以财经数据为基础，选用目前十分流行的Python为设计语言，通过构建一个个喜闻乐见的案例，让大家可以以更直观的方式掌握商务智能系统中的数据仓库、数据分析、数据挖掘、数据分析等技术。该课程汇集了统计学、机器学习、数据库、人工智能等学科，具有多学科交叉以及技术与管理融合等特点。

整个课程分为4个学习模块和一个项目实战模块，从Python基本语言开始，到Python中如何从本地和网络上进行电子商务相关数据获取，如何表示数据，再到如何对电子商务数据进行预处理、探索、分析与统计及可视化，到最后如何构建一个商务智能处理案例，层层推进。

主要介绍或项目使用到的Python第三方库有：Requests， BeautifulSoup， re， NumPy， pandas，Matplotlib，sklearn，NLTK，Pillow绘图库，结巴分词，WordCloud词云图，Gensim。

爱上Python，爱上数据分析，爱上用Python进行商务智能系统的数据分析！

成绩按百分制记分：60-69为合格，70-79为中等，80-89为良好，90-100为优秀。

   本课程主要面向计算机专业的软件开发爱好者，不局限某个专业和前修课程，需要一些程序设计的基本概念如计算机求解问题的框架和一些如素数判断这样的基本算法，缺少上述基础的同学不用太担心，在上课过程中可以根据课程自己进度补充一下相关知识并多多进行编程练习即可。

1. Python环境

Python 平台/IDE下载：

Anaconda官网下载地址：https://www.anaconda.com/distribution/

【说明】安装Anaconda后使用其中的Spyder，也可使用Anaconda中包含的Jupyter Notebook（Anaconda装好后直接启动后可使用，可将所有代码和执行结果存放于一个ipynb文件中，且能编辑和重新执行代码，还支持Markdown等文本编辑标记语言）；或安装PyCharm等其他Python IDE，相比较来说，Anaconda平台已安装的第三方库更全，需要额外安装的包非常少，但内核的稳定性不如PyCharm，可根据自身情况选择安装，较优化的做法是使用PyCharm，同时在PyCharm中将解释器设为Anaconda，充分结合两者的优势，具体方式详见第一章文档说明和视频介绍~

2. 参考书籍和网站

(1)  商务智能方法与应用，刘红岩，清华大学出版社。

(2)  Python程序设计, 张莉, 金莹等. 高等教育出版社, 2019. 

(3)  SciPy科学计算：https://www.scipy.org/

(4)  Wes McKinney, Python for Data Analysis. 东南大学出版社.（英文影印本，中译版名为《利用Python进行数据分析》）

提问：如果没有学习过Python程序设计和机器学习，这门课能听得懂吗？

回答：课程中尽量用简单的案例来让大家了解商务智能系统中相关方面的功能，只要认真理解，完成作业并且多进行上机实践，是能够掌握的。

提问：是不是只要看完课程视频就可以完全掌握课程内容了？

回答：MOOC课程学习有它的特殊性，时长较短，并且每位学习者的基础有差异，所以我们提供了较多的In-video quiz和编程题/小项目的案例及参考答案，根据需要大家可以在视频学习后多加练习和理解。

提问：本课程是Python 2.x还是Python 3.x？

回答：Python 3.x，当然两者的区别没那么大，少部分专业必须用Python 2.x的学习者不用担心。