沃顿商学院商业分析课程介绍
沃顿商学院的商业分析课程，是一门聚焦于培养学员数据驱动决策能力的前沿课程。在数字化转型的浪潮中，商业分析能力成为企业在激烈竞争中脱颖而出的关键，该课程应运而生，旨在为学员提供全面且深入的商业分析知识与技能体系，使其能够在复杂多变的商业环境中精准洞察趋势，做出明智决策。
课程内容丰富多元，覆盖了商业分析的核心领域。在客户分析板块，学员将深入学习描述性分析、预测性分析和规范性分析等方法，通过对客户数据的挖掘与解析，精准把握客户行为模式与需求偏好，为企业制定营销策略、优化客户关系提供有力支撑。例如，借助实际案例，学员将学会如何运用数据分析工具对客户购买历史、浏览行为等数据进行分析，从而实现客户细分与精准营销。运营分析部分，课程围绕数据驱动的供需决策展开，教导学员如何运用数据分析优化企业的生产、采购、库存等运营环节，提升企业运营效率与资源配置效益。人才分析领域，学员将探索数据在人才管理中的应用，包括人才招聘、绩效评估、员工发展等方面，通过数据分析实现人才的精准选拔与高效培养，为企业打造高素质的人才队伍。会计分析环节，学员将深入理解财务和非财务指标的关系，学会运用数据分析解读企业财务状况，为企业财务决策与风险管控提供数据依据。此外，课程还设置了商业分析实战模块，学员将在真实商业案例项目中，综合运用所学知识与技能，完成从数据收集、分析到决策建议的全流程操作，切实提升解决实际问题的能力。
教学方式灵活多样且注重实践。课堂讲授中，沃顿商学院的顶尖教授们凭借深厚的学术造诣与丰富的实践经验，将复杂的商业分析理论深入浅出地传授给学员，确保学员扎实掌握基础知识。案例分析是课程的一大特色，引入大量来自不同行业的真实且具有代表性的案例，如 Amazon、Google 等企业案例，引导学员深入剖析，在实际情境中运用所学理论，培养敏锐的商业洞察力与问题分析能力。软件模拟环节，学员将在虚拟商业环境中模拟企业运营，通过对各类数据的分析与决策，亲身体验商业分析在企业决策中的关键作用，提升决策能力与应对风险的能力。小组协作项目则鼓励学员们相互交流、共同探讨，在团队合作中发挥各自优势，解决复杂的商业分析问题，培养团队协作精神与沟通能力。
通过学习这门课程，学员将收获显著的知识与能力提升。知识层面，学员将系统掌握商业分析的理论框架与方法体系，对数据收集、分析、解读以及决策制定形成全面且深入的理解，构建起完善的商业分析知识结构。能力方面，学员将熟练运用各类商业分析工具与技术，如数据挖掘工具、统计分析软件等，能够对海量商业数据进行高效处理与深度分析，精准识别市场机遇与潜在风险。更为重要的是，学员将培养起数据驱动的思维模式，在面对商业问题时，能够迅速从数据角度出发，运用科学的分析方法提出切实可行的解决方案，为企业创造价值。无论是投身于互联网、金融、零售等热门行业，还是参与企业的战略规划、市场营销、运营管理等核心业务，这门课程所赋予的知识与能力都将成为学员职业发展的有力助推器，助力学员在商业领域取得卓越成就。
课程目录
[P001]01_course-introduction-and-overview
[P002]02_overview-of-the-business-analytics-specialization
[P003]01_what-is-descriptive-analytics
[P004]02_descriptive-data-collection-survey-overview
[P005]03_descriptive-data-collection-net-promoter-score-and-self-reports
[P006]04_descriptive-data-collection-survey-design
[P007]05_passive-data-collection
[P008]06_media-planning
[P009]07_causal-data-collection-and-summary
[P010]01_introduction-to-predictive-analytics
[P011]02_asking-predictive-questions
[P012]03_regression-analysis-part-1-the-demand-curve
[P013]04_regression-analysis-part-2-making-predictions
[P014]05_beyond-period-2
[P015]06_making-predictions-using-a-data-set
[P016]07_data-set-predictions-mary-sharmila-or-chris
[P017]08_probability-models
[P018]09_implementation-of-the-model
[P019]10_results-and-predictions
[P020]01_introduction
[P021]02_what-is-prescriptive-analytics
[P022]03_using-the-data-to-maximize-revenue
[P023]04_parameters-of-the-model
[P024]05_market-structure
[P025]06_competition-and-online-advertising-models
[P026]07_conclusion-s
[P027]01_introduction-to-application-to-analytics
[P028]02_the-future-of-marketing-is-business-analytics
[P029]03_the-golden-age-of-marketing
[P030]04_applications-roi
[P031]05_radically-new-data-sets-in-marketing
[P032]06_the-perils-of-efficiency
[P033]07_analytics-applied-kohls-netflix-amex-and-more
[P034]08_conclusion
[P035]01_course-introduction-and-welcome
[P036]02_the-newsvendor-problem
[P037]03_moving-averages
[P038]04_trends-seasonality
[P039]05_week-1-wrap-up-apparel-industry
[P040]01_how-to-build-an-optimization-model
[P041]02_optimizing-with-solver
[P042]03_network-optimization-example
[P043]04_optional-week-2-review
[P044]05_optional-solver-on-mac
[P045]06_optional-solver-in-google-sheets
