| 課程代碼 |
70M08601
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| 課程中文名稱 |
商業智慧專題
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| 課程英文名稱 |
Seminar in Business Intelligence
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| 學分數 |
3.0
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| 必選修 |
選修
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| 開課班級 |
碩研企管二甲,碩全球經管二乙
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| 任課教師 |
鄭滄祥
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| 選課人數 |
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| 上課教室(時間) |
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週二
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第6節
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(S309)
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週二
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第7節
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(S309)
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週二
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第8節
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(S309)
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| 課程時數 |
3
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| 實習時數 |
0
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| 授課語言 |
1.華語
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| 輔導考證 |
無
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| 課程概述 |
商業智慧指的是企業利用資料倉儲技術、線上分析處理技術、資料探勘與資料呈現等技術，創造和累積商務知識與見解並改善商務決策品質，本課程將以實例操作的方式，說明商業智慧的概念、資料處理的方式、線上分析處理以及視覺化的圖表分析技術，期望同學可運用此工具，製作合適的報告用以提升工作上的決策支援效能。
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| 先修科目或預備能力 |
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課程學習目標與核心能力之對應
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| 編號 | 中文課程學習目標 | 英文課程學習目標 |
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1
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掌握基本的OLAP資料處理運算技術
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Master basic OLAP data processing techniques
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2
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能運用Excel作為前端分析工具
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Be able to employ Excel as a front-end analysis tool
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3
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具有建立視覺化圖表的能力
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Be able to create visual reports for Data Visualization.
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4
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能對企業營運資料進行各種分析
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Be able to perform various analyses with business operations data
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5
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將資料分析結果轉化為決策資訊的能力
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Be able to translate analysis results into decision information
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| 就業力培養目標 |
此門課程無設定權重值
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| 中文課程大綱 |
1. 商業智慧基礎觀念
2. 資料的擷取、轉換和載入
3. 自主式商業智慧分析
4. 視覺化圖表製作
5. 地圖式的分析與呈現
6. 知識發掘與資料探勘
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| 英/日文課程大綱 |
1. Introduction to Business Intelligence
2. Data Extract-Transform-Load
3. Self-Business Intelligence
4. Visual data analysis
5. Map analysis and presentation
6. Knowledge mining and data mining
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| 課程進度表 |
第1周. 商業智慧簡介、大數據概論
第2周. 資料視覺化分析概念
第3周. 認識Power BI
第4-5周. 建立視覺效果前必學的資料整理技巧
第6-7周. 轉換資料為視覺資訊圖表
第8周. 豐富的視覺化元素
第9周. 期中考
第10-11周. 主題式視覺效果應用
第12-13周. 資料與視覺效果的進階應用
第14-15周. Data Mining 技術介紹
第16-18周. 主題式視覺效果個案探討及期末報告
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| 課程融入SDGs |
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| 期考調查 |
| 期中考(第9週)考試方式 |
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| 期末考(第18週)考試方式 |
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| 其他週考試考試週次與方式 |
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| 教學方式與評量方式 |
| 課程學習目標 | 教學方式 | 評量方式 |
| 掌握基本的OLAP資料處理運算技術 |
課堂講授
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日常表現
（
平時
）
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| 能運用Excel作為前端分析工具 |
課堂講授
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作業
（
平時
）
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| 具有建立視覺化圖表的能力 |
實作演練
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實作
（
期中
）
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| 能對企業營運資料進行各種分析 |
實作演練
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實作
（
期末
）
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| 將資料分析結果轉化為決策資訊的能力 |
啟發思考
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課堂展演
（
期末
）
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| 指定用書 |
| 書名 |
翻倍效率工作術 - 不會就太可惜的Excel+Power BI 大數據視覺圖表設計與分析
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| 作者 |
文淵閣工作室
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| 書局 |
碁峰
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| 年份 |
2017
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| 國際標準書號(ISBN) |
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| 版本 |
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請同學遵守智慧財產權觀念，使用正版教科書，不得不法影印、下載及散布，以免觸犯智慧財產權相關法令
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| 參考書籍 |
謝邦昌等著，Power BI 零售大數據分析應用，碁峰，2019
徐昊譯，Google必修的圖表簡報術，商業周刊，2016
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| 教學軟體 |
Power BI Desktop
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| 課程規範 |
需要練習指定的作業及範例
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