面向BI&A3.0的管理科学与工程研究生课程体系改革

龚科+王勇+朱兴亮

摘 要： 管理类研究生的分析能力中很重要的一方面是分类和非线性预测与决策问题的解决能力。本文研究了管理类研究生支持向量机预测与决策实验教学的设计、实验课题的选择，并讨论了存在的问题和对策。

关键词： BI&A3.0 管理科学与工程专业 研究生培养

在过去的二十年里，商务智能与分析（Business intelligence and analytics，BI&A）与大数据相关的分析随着大数据的发展在工业界及学术界变得越来越重要。来自于Bloomberg商业周刊的报道（2011）显示，97%的超过1亿市值的公司使用了商务分析技术。据麦肯锡全球机构预测，到2018年，仅美国一年就会面临14到1万人的深度分析技术人才的需求，同时约有150万数据分析经理的缺口[1]。

“智能”一词自20世纪50年代被人工智能方面的研究人员提出并沿用至今。而商务智能（Business intelligence）则随着信息技术的发展在20世纪90年代被企业界和学术界熟知。自2008年大数据的一系列论文在NATURE上发表，大数据分析技术已被应用到从文本、计算机日志、传感器、社交媒体等产生的大量非结构化、体量巨大、类型繁多、价值低密度、要求快速处理的大数据。BI&A经历了BI&A1.0，BI&A2.0和BI&A3.0的演进。他们分别对应面向基于关系数据库的结构化数据、基于web的非结构化数据、基于移动及传感器的非结构化大数据。因此，BI&A3.0是面向大数据分析的新兴领域。

BI&A3.0面向大数据可能产生的巨大影响，它涵盖了电子商务及营销智能、电子政务及政治2.0、科学与技术、智慧健康、安全及公共安保等方面。涉及的技术领域包……