课题背景
本课程融合计算建模与商业逻辑的交叉内容，旨在帮助学生掌握如何通过机器学习和智能算法构建面向商业决策的数据驱动系统。课程从研究问题的建模与数据映射的角度，引导学生理解数据如何支撑决策过程。
课程介绍了描述性统计与可视化方法，为学生建模学习提供基础。实验设计与因果推断部分强调模型的结构性、可解释性与可靠性，帮助学生建立因果关系下的算法思维。核心部分涵盖机器学习模型在商业场景中的实现与部署，包括分类、回归、聚类等常见算法及其优化技巧。
学生将学习如何将这些模型嵌入智能系统中，以实现业务流程自动化与预测能力提升。通过学习模拟与数学优化算法构建决策推荐系统，推动学生从了解“数据分析”到深入理解“智能决策”。
推荐理由
紧跟行业前沿技术
在数字化转型时代，企业越来越依赖数据驱动的智能决策系统。本课程围绕机器学习、因果推断与优化技术，系统性地讲解如何构建高效的商业分析与决策优化模型。学员将掌握从数据挖掘到策略生成的完整技术栈，包括实验设计、预测建模、因果归因和仿真优化，这些能力在金融、电商、供应链等领域具有极高的应用价值。
培养决策思维，提升职业竞争力
传统数据分析往往停留在描述性统计，从描述性分析到预测建模，从因果验证到策略优化，课程构建全链条方法论，帮助学生建立系统化的决策工程思维。
学科交叉性强
课程有机融合计算机科学、运筹学与商业分析三个学科领域，既包含机器学习算法原理等核心技术，又涵盖实验设计、因果推断等统计方法，同时紧密结合零售、金融等行业的优化需求，培养复合型决策智能人才。
