商业分析系统学什么课程？
1.数据分析与处理 主要学习描述统计、计量经济学基础、假设检验、回归分析、结构方程模型等，掌握常用的统计分析及软件(SPSS)操作，为后面开展数据挖掘奠定基础。
2.数据挖掘 主要学习决策树、分类与回归方法、聚类算法、关联规则、神经网络、支持向量机、文本分析等，掌握基于R语言进行数据挖掘过程以及相关的代码实现，了解当前数据挖掘的一些新技术。
3.机器学习与人工智能 主要学习机器学习中常用算法（KNN、决策树、支持向量机、神经网络）、人工智能中神经网络、遗传算法、仿真算法的相关原理和知识点。同时会结合python或者R进行实例分析。
4.大数据技术 主要学习Hadoop及其相关生态圈（Hive、Pig、Spark）在大数据生态链中的作用，以及Spark的运用，还包括Scala语言的入门，Java语言在日常开发中的运用。
5.商业分析实战案例 主要对具体商业实践案例进行分析，包括案例的背景信息、业务逻辑、问题定义、数据收集与处理、模型建立与优化、结果解释与反馈。学生通过案例分析，能够举一反三，融会贯通，掌握系统知识。