“商业数据分析与决策”微专业招生简章

“商业数据分析与决策”微专业（以下简称“微专业”）面向教育部“双千”计划，践行新文科理念，深度融合新兴产业经济与贸易、数据分析与智能决策技术，精准对接智能商务等国家战略领域。微专业以大数据发展需求为导向，聚焦商务贸易中的数据分析与决策，通过打造以大数据科学素养、数据分析工具与技术及其场景应用为核心的一组序列化课程体系和实践教学活动，助力提升学生“数据分析技术+商业决策”交叉双核能力，提高拔尖创新人才培养的供需适配性。通过系统的学习，学生能够理解大数据场景下商务贸易中的挑战与机会，形成良好的数据素养与决策思维，熟悉数据分析的基本理论、方法与工具，培养数据驱动的商业决策能力，更好地应对战略性新兴产业、未来产业、经济与贸易等商务实践中的分析与决策问题，并建立数据分析与自身主修专业学习的交叉融合，满足学生多元化、个性化成长需要。

一. 培养目标

微专业不限主修学位类别。根据大数据产业发展需求，在掌握原有专业知识技能的基础上，提升学生的商业思维、数据素养与能力。培养学生掌握数据分析与处理的基本理论、技术方法和实用工具；使学生具备熟练运用数据分析思维与方法解决不同商业场景的决策与管理问题的能力，具备国际视野、跨专业、跨领域的团队合作能力和沟通能力，具备创新意识和数据思维与实践能力。通过微专业课程学习，学生能够结合主修专业，成为政府、企事业单位或科研院所实践“数据驱动决策”的新型专业技术或综合管理人才。

二. 课程设置

标准学制：2学期

修读学分：12学分

三. 招生计划及招生对象

2025年计划招生60人。面向合肥校区2022级、2023级、2024级在校本科生，专业不限。

四. 招生要求

1. 对商业数据分析与决策发展有强烈使命感，有志于从事商务贸易领域的工作；

2. 主修专业成绩良好，学有余力。

五. 选拔方式

报名成功后学院统一安排面试。

联系人：魏老师  张老师

联系电话：0551-63831819  62905125

QQ 群：1046852459

六. 报名时间及方式

7月1日-7月11日，请符合条件的学生在教务管理信息系统中提交申请，逾期不予受理。具体操作流程见附件。

附件1微专业申请流程.pdf

【师资团队简介】

庄德林，经济学院副院长、教授、博士。主要从事数字经济、科创金融、产业集聚方面的研究，兼任中国商业统计学会常务理事。主持国家级及省级以上项目10余项，在国内外核心期刊发表学术论文50余篇，主编及参编著作和教材9部。研究成果获得省级荣誉奖项5项。

时省，经济学院副院长、教授，博士，安徽省青年拔尖人才青年学者、安徽省优秀青年研究生导师，主要从事创新经济和科技金融领域的研究，承担国家级和省部级课题12项，在《经济研究》《管理评论》《科研管理》《科学学研究》《International Business Review》《R&D Management》《Journal of Technology Transfer》等国内外知名期刊发表论文50余篇，主笔咨政报告获中央和省部级领导正面批示和有关部门采纳10余项。

彭飞，经济学院副院长、教授，博士，中宣部国家级青年人才。主要从事理论与数字治理研究，承担国家级项目4项、省部级项目10项。在《经济研究》(4篇)《经济学(季刊)》《世界经济》《中国工业经济》等主流学术刊物发表论文60余篇，主编专著和教材4部。主笔咨政报告获得中央和省部级领导正面批示和有关部门采纳10项。研究成果获得省部级以上荣誉奖励10项。

张先锋，经济学院教授，博士，享受安徽省政府特殊津贴专家。国家一流本科专业（国际经济与贸易）负责人。在高水平学术期刊发表论文100余篇，主持国家社科基金、亚洲开发银行项目等课题20余项。出版专著教材3部。获得安徽省教学成果一、二等奖多项。

刘晴，经济学院教授，博士，国贸系主任，硕士生导师，数字经济与创新发展中心执行主任，主要研究方向为国际经济与区域创新，在《经济研究》《管理世界》《世界经济》《China Economic Review》《Cities》等国内外学术期刊发表论文20余篇，主持国家自然科学基金3项，出版学术专著2部，获安徽省教学成果奖一等奖、教学创新大赛一等奖、安徽省社科联优秀成果二等奖、安徽省社科奖三等奖等。

陈亚，经济学院教授，博士，硕士生导师，主要从事效率与生产率分析、区块链与数字货币等方面的研究工作，主持国家自然科学基金、安徽省自然科学基金等多项课题，发表学术论文40余篇。

周志翔，经济学院教授，博士，硕士生导师，主要从事金融科技以及环境经济等方面的研究工作，先后主持国家自然科学基金面上项目、青年项目各一项，出版教材《区块链技术及应用》，先后指导“互联网+”“挑战杯”国家级奖项。

李影，经济学院副教授，博士，硕士生导师，创新创业中心主任，主要从事应用经济统计、财政核算、碳排放核算等方向研究。主持省级课题4项，市级1项，参与多项国家级项目；指导学生参与全国大学生市场调查与分析大赛、互联网+等比赛获得优秀指导老师奖，在《经济经纬》、《统计与信息论坛》等期刊发表多篇研究论文。

朱晨，经济学院副教授，博士，国贸系书记，校级“双带头人”工作室负责人，硕士生导师，主要研究方向为城市管理与文化创业，在《管理科学学报》《管理工程学报》《Technological Forecasting and Social Change》等国内外学术期刊发表论文20余篇，获ESI高被引与热点论文，主持国家自然科学基金、教育部人文社会科学基金、安徽省哲学社会科学专项基金各1项，主持省级质量工程3项，出版学术专著1部，获中国智库索引优秀成果一等奖、金融专业学位案例中心案例入库。

王琼，经济学院副教授，博士，硕士生导师。主持国家自科青年基金项目、中国博士后科学基金面上项目、安徽省哲学社会科学规划项目等科研项目6项，发表学术论文20余篇。开发教学案例12篇，入选中国管理案例共享中心等案例库。主持安徽省质量工程项目等教研项目3项，获第五届安徽省普通高校青年教师教学竞赛三等奖，指导学生荣获第十七届“挑战杯”红色专项活动全国一等奖。

柯睿，经济学院副教授，博士，硕士生导师，主要从事金融计量与风险管理、时间序列分析、金融大数据分析等领域的研究工作。主持国家自然科学基金青年项目、教育部人文社科研究项目和中央高校基本科研业务费专项项目等课题，参与多项国家自然科学基金项目。在《Computational Statistics & Data Analysis》《Economics Letters》《Energy Economics》《统计研究》《数理统计与管理》《南开经济研究》等国内外知名期刊上发表论文20余篇，主要承担《金融风险管理》《数据科学与金融计算》等课程教学。

陈紫若，经济学院副教授，博士，硕士生导师。主要从事社会网络分析、创新网络动态演化与机制等方向研究。主持国家自然科学基金青年项目、教育部人文社会科学研究项目。在《中国工业经济》、《财贸经济》、《国际贸易问题》等期刊发表多篇研究论文。

丁晓强，经济学院讲师，博士，硕士生导师，研究方向为数字经济、产业链安全，主持国家社会科学基金项目、教育部人文社会科学基金项目等4项。

李燕云，经济学院讲师，博士，硕士生导师，主要研究方向为国际贸易政策与全球供应链重构，在《Journal of Economic Surveys》《The Journal of International Trade & Economic Development》《国际贸易》等国内外学术期刊发表论文多篇，主持国家自然科学基金1 项，获经济学院2023年青年教师教学基本功比赛一等奖。

屠雪永，经济学院讲师，博士，研究方向为资产定价、量化投资与金融科技，具有统计数据分析与金融经济学背景，目前已在《系统工程理论与实践》、《统计研究》、《Journal of Accounting Literature》、《Economic Modelling》等期刊发表论文数篇。

【课程简介】

数据分析与决策基础

在数字化与智能化深入发展的时代背景下，数据已成为驱动科学决策和管理创新的关键资源。面对日益复杂多变的市场环境与高度不确定的决策挑战，掌握数据分析方法、理解统计逻辑、具备扎实的数据素养，已成为新时代大学生不可或缺的核心能力。本课程以“理解数据、提炼信息、辅助决策”为主线，融合统计学原理、计算工具与真实案例，系统提升学生的数据分析能力与统计决策素养。

课程内容

本课程以数据基础分析与统计决策模型为核心，旨在培养学生运用数据思维解决实际问题的能力。主要内容包括数据的收集与整理、描述性统计分析、回归模型构建与推断、统计图表的绘制与解读等，同时结合典型案例深入讲解如何借助现代统计工具进行有效的数据分析与决策支持。课程强调理论与实践相结合，通过实操训练帮助学生掌握完整的数据处理流程和分析方法，提升其基于数据做出科学判断的能力。

课程特色

课程紧密结合统计理论与现代数据分析工具，兼顾理论深度与实践广度，强化学生对统计概念的理解与应用能力。通过选取典型的案例情境，引导学生在真实世界中探索数据背后的问题与答案，提升其在复杂情境中运用数据解决问题的能力。课程融合经济学、管理学与计算机科学等多学科视角，注重跨领域综合训练，系统培养学生的数据素养、逻辑思维与系统分析能力，为其未来从事科研、商业分析或政策制定等工作打下坚实基础。

产业与贸易政策：中国与世界

从新能源、人工智能到半导体芯片等，新兴产业的国际贸易政策不仅推动着技术创新与产业升级，还深刻改变着世界各国的经济结构与国际竞争力。本课程聚焦新兴产业国际贸易政策，引导学生洞察其重要性，理解国际竞争的复杂格局，尤其是中美技术竞争中的关键挑战，帮助学生运用新方法、新视野、新工具来理解中国与世界新兴产业发展的新特征、新规律。

课程内容

课程从理论授课、实践操作、课题融合、实地调研、专题讲座五大方面着手，深度剖析新能源、人工智能和半导体等新兴产业在国际竞争中的重要作用。课程将通过全球产业政策的文本分析揭示全球主要经济体在新兴产业的战略规划及其核心导向；通过社会网络分析重点介绍中美技术竞争中的关键问题，特别是芯片产业的技术封锁和中国的应对策略；通过专题讲座与课题融合等帮助理解中国区域新兴产业发展布局以及链式、代际发展特色；通过实地调研了解真实市场的消费需求特征以及未来新兴产业发展趋势等。

课程特色

本课程特色为从多学科角度剖析新兴产业的国际竞争特征，充分发挥“文科+工科”的多学科背景优势。结合实际案例、国内外热点问题、数据操作分析等，引导培养学生跨学科思维模式。通过理论授课、实践操作与邀请相关半导体领域专家，形成“固理论基础--融技术问题--析实际案例”教学方式，旨在打造一个跨学科的学术平台，帮助学生深入理解新兴产业发展的理论基础和实践应用。

国际商务

中国凭借庞大的市场规模、完备的产业体系与持续增强的科技创新能力，深度融入全球经济。从 “一带一路” 倡议推动基础设施互联互通、贸易投资便利化，到自贸试验区先行先试引领制度型开放，再到数字经济赋能跨境电商等新业态迅猛发展，中国在国际商务领域既面临新机遇，也需应对地缘政治风险、贸易摩擦、规则博弈等挑战。本课程旨在培养学生洞察全球化战略、应对复杂国际环境、推动企业跨国发展的能力。

课程内容

课程以国际商务从宏观环境到微观决策的理论体系为主线，融合中国产业实践对理论应用进行深度剖析。从全球化视角出发，明晰国际商务的宏观态势，剖析中国在全球产业链、供应链中的地位演变。以中国与主要贸易伙伴在经济、文化、伦理等方面的碰撞与融合案例，分析国际商务中的国家差异与中国智慧。系统阐释国际贸易、对外直接投资、区域经济一体化等理论，融入中国推动自贸协定谈判等实践行动。介绍全球货币制度，分析人民币国际化进程、中国金融市场双向开放举措等带来的影响。凝练华为、比亚迪等中国产业链龙头企业在国际化扩张中独特的战略布局与组织变革经验，详述国际企业战略与组织。以跨境电商等大量中国本土企业为案例，分析进出口、全球供应链管理等国际企业职能。

课程特色

课程以经典国际商务理论为基石，深度融合中国产业的典型经验，通过启发式研讨与本土案例教学，构建“理论认知—中国经验—问题解决”的能力培养链条。课程紧密跟踪数字贸易规则博弈、绿色贸易标准制定、全球产业链区域化重构等前沿议题，构建涵盖海外市场虚拟调研、跨国企业实地参访及行业专家实务分享的立体实践体系，切实培养学生的全球化战略思维，提升学生应对国际商务复杂问题的分析与决策能力。

商业数据分析

在数字化浪潮席卷全球的当下，大数据、人工智能等技术的迅猛发展推动商业环境发生深刻变革，数据已成为企业核心资产，数据驱动决策成为商业竞争的关键。企业亟需通过数据分析挖掘商业洞察、优化运营管理，而市场对兼具数据技术、商业逻辑与管理思维的复合型人才需求激增。在此背景下，《商业数据分析》课程应运而生，旨在培养学生系统掌握商业分析方法，提升数据建模与决策能力，以适应数字化时代企业对专业人才的迫切需求。

课程内容

课程以商业数据分析的全流程为主线，涵盖描述性、预测性和规范性分析的全景式内容。从商业数据分析导论入手，系统讲解描述统计分析、数据可视化等基础方法，深入剖析回归分析、时间序列分析等预测性技术，以及线性优化、决策分析等规范性方法，还涉及机器学习等前沿模型。通过综合评价方法与商业应用案例，引导学生将理论知识与实践结合，掌握从数据准备到商业决策的完整分析流程，培养解决复杂商业问题的能力。

课程特色

课程采用“理论讲授 + 实践应用 + 思政融合”的多元化教学模式，通过课堂讲授、小组研讨、案例分析、情景模拟等方式，将概率论、运筹学等先修知识与商业场景深度结合。注重培养学生定量分析思维与团队协作能力，通过课外案例分析与课堂汇报强化实践技能，同时融入思政元素，引导学生树立正确价值观。课程特色在于兼顾理论深度与实践实用性，既教授数据分析方法与工具，又强调商业逻辑与管理思维，培养懂数据、懂技术、懂业务、懂管理的复合型人才。

大数据分析与社会发展

身处一个被大数据重塑的时代，你是否好奇海量信息如何揭示社会发展的脉搏？《大数据分析与社会发展》课程将带你超越技术表象，深入探索大数据智能如何深刻变革科技创新、商务贸易、城市形态、医疗健康、文化传播、国际政治等社会领域，同时直面其带来的各类挑战与全球治理新命题。本课程紧扣时代脉搏，面向国家重大战略需求，融合前沿实践与深度思考，助你掌握驱动社会进步的“数据之力”与“洞见之能”，赋能未来担当！

课程内容

本课程系统构建大数据分析与社会应用的关联图谱，涉及大数据与AI核心概念与技术工具；大数据分析在社会分析中的创新实践；大数据在商务贸易、城市形态、医疗健康、教育金融环保等领域的场景化应用；数据隐私、AI伦理与社会影响；以及大数据驱动下的国际经贸变革、全球数字治理与跨境数据流动。核心聚焦于分析技术在真实社会场景中的赋能与挑战。

课程特色

推行“目标导向（OBE）×项目导向（PBL）”教学模式。围绕国家重大战略与全球经贸发展趋势，提炼基于真实项目与特征事实的问题链，筑造批判性思维能力导向的创新链，结合大数据分析技术驱动的工具链，融合商务贸易、城市变革、产业创新等多维场景链，实现从“记忆”到“创造”的学习阶段跃升。课程强调理论与实践相结合，通过移动课堂、模拟实验、前沿讲座等多种模式，实现“知识应用”向“价值传递”的升华。

数字贸易统计

本课程聚焦于数字经济时代全球贸易活动的量化测度与分析，系统讲授数字贸易统计的核心概念、理论框架与实践方法。课程将深入探讨如何识别、界定和统计日益复杂的数字贸易形态（如数据要素跨境流动壁垒、数字订购商品与服务贸易、数字化交付服务等），分析大数据、平台数据等新型数据源在贸易统计中的潜力与挑战。学生将学习运用现代统计方法和大数据分析软件，分析数字贸易的规模、结构、流向及其对经济增长、就业和国际竞争力的影响，掌握解读官方数字贸易统计数据、评估数据质量并识别趋势的能力，为从事商业分析、政策研究或国际贸易实务奠定坚实的量化分析基础。

课程内容

本课程以数字经济全球化发展为背景，系统解析数字贸易的统计边界与分类标准，重点探讨数据跨境流动、数字订购贸易（跨境电商平台交易、数字中介服务）、数字化交付服务（云服务、数字内容、ICT技术支持服务）的量化测度方法；深度剖析国际组织（WTO、OECD、IMF）与主要经济体的数字贸易统计实践，指导学生运用Python/R软件进行数字贸易统计与可视化分析；通过案例精解数据跨境流动、全球数字价值链、数字关税政策效应等热点议题，培养学生构建数字贸易竞争力指数、评估数字贸易增加值统计偏差、解读数字贸易壁垒影响的核心技能，最终具备独立撰写数字贸易统计报告及政策建议的能力。

课程特色

本课程深度融合数字贸易前沿理论与现代统计分析方法，构建“理论+方法+政策”三元融合的人才培养体系：一方面，聚焦数据跨境流动统计、数字服务贸易测度等新兴议题，以及数字关税与贸易壁垒政策评估等难点，强化学生实战训练；另一方面，联动企业沙盘推演中国/欧盟政策案例，培养具备数字贸易领域大数据分析技能的复合型拔尖创新人才。