24 附件 5： 《决策理论与方法》教学大纲 课程名称 决策理论与方法 课程代码 SS091004 课程英文名称 Decision Making Theory and Methodology 学时 32 学分 2 开课学期 春 开 课 单 位 管理科学与 工程学院 课程类型 学位课 考核方式 □开卷考试 闭卷考试 □考查 平时成绩占比： 30 % 过程考核占比： 30 % 期末考试占比： 40 % 教学目的与要求 本课程为管理类专业学生必修的专业基础课程，其目的在于介绍现代管理决策的理论、技术 和方法，培养学生掌握决策分析的基本理论、模型和方法，以及决策模拟仿真技术，增强学生运 用决策理论与方法分析问题和解决管理决策问题的实际能力，包括提出问题、分析问题和解决问 题的能力，实践动手能力，以及创新能力等。 课程要求学生掌握包括确定型决策、风险型决策、不确定型决策、多目标决策等决策模型， 以及使用 Python、Excel 等工具求解模型；了解决策理论与方法的现状和发展趋势，为学生将来 从事决策支持的理论研究或实际应用打下坚实的基础。 教学内容与要求 章节 题目 教学内容与要求 学 时 教学方法与 手段 第一章 决策理论概 述 价值引领 作为一门重要的管理学科，决策理 论与方法需要学生具备国家意识， 注重创新和社会责任感，以科学的 方法进行决策，从而为社会做出贡 献。 3 概念讲解+案 例教学 知识传授 1. 概述 2. 预测与决策 3. 决策的分类 4. 决策分析的概念和要素 5. 管理决策的概念与过程 能力培养 培养学生决策思维，对更好地理解 管理决策问题，比较、分析、综合 和解决针对实际问题的综合能力， 选择有效的决策方法作出更明智的 决策。 第二章 单目标决策 价值引领 培养严谨的逻辑思维和分析能力， 发展理性决策思维。帮助管理者更 好地理解组织面临的挑战和机遇， 从而推动创新和变革，为组织带来 更多的发展机会，同时也可以增强 伦理责任意识和社会责任感。 9 概念讲解+案 例教学 知识传授 1. 定性决策 2. 确定型决策方法
25 3. 不确定型决策方法 4. 风险型决策方法 能力培养 培养学生管理决策思维，从组织的 整体效率出发更好地适应市场变 化，增强组织的竞争力。 第三章 多目标决策 价值引领 培养学生了解数据的收集、处理和 分析方法的能力，并以最优化方法 求解决策问题。针对实际问题的特 点准确选择合理的决策方法，并熟 练应用数据处理工具对问题进行模 拟、仿真的思维能力和操作能力， 培养比较、分析、综合和解决针对 实际问题的综合能力。 12 概念讲解+案 例教学+上机 操作 知识传授 1. 多维效用合并法 2. 逼近理想解的排序方法（TOPSIS 法） 3. 熵权系数法 4. 层次分析法（AHP） 5. 网络层次分析法（ANP） 6. 数据包络分析（DEA） 能力培养 培养学生复杂环境下决策分析能 力，包括资源分配、项目评估、策 略选择等，利用多目标决策理论模 型，以及如何结合情感分析等方法 来增强决策的合理性和有效性。同 时，通过多目标决策模型的求解， 培养决策优化求解能力。 第四章 决策理论前 沿 价值引领 了解该领域的最新研究成果和发展 方向，从而推动学术创新和发展。 6 概念讲解+案 例教学 知识传授 1. 行为决策方法 2. 复杂性决策方法 3. 神经决策方法 能力培养 帮助学生了解最新的研究成果和发 展趋势，培养学生拓宽自己的研究 视野，了解管理决策问题的研究进 展和发展方向，提高自己的研究能 力，包括文献综述能力、数据分析 能力、研究设计能力等。 第五章 决策理论与 方法文献导 读 价值引领 以经典文献导读，培养学生辩证统 一的思想，掌握决策问题具体分析 的方法。培养学生应用判别分析解 决实际问题，提高为社会经济发展 服务的能力。 2 文献导读 知识传授 1. Raymond Dacey（2003）The S- Shaped Utility Function； 2. Nicholas Barberis（2000）Prospect Theory and Asset Prices 3. Tversky A. Prospect Theory An Analysis of Decision under Risk （2002 诺贝尔经济学奖文献）
26 4. Thaler, Richard H. Mental accounting and consumer choice （2017 诺贝尔经济学奖文献） 能力培养 培养学生文献阅读能力，掌握前沿 理论与方法。 先修课程 1 管理学 3 2 概率论与数理统计 4 教材 序号 教材名称 主编 出版社 ISBN 编号 出 版 时 间 是否自编教 材 1 决策理论与方法 （第三版） 郭文强， 孙世勋， 郭立夫 编 高等教育出版社 9787040546194 20 20 否 2 决策理论与方法 岳超源 科学出版社 9787030108166 20 03 否 参考资料（推荐书目） 序号 书目名称 主编 出版社 ISBN 编号 出 版 时 间 是否自编书 目 1 决策理论与方法 陶长琪 高等教育出版社 9787040457179 20 16 否 2 数据、模型与决 策 梁樑，杨 锋，苟清龙 著 机械工业出版社 9787111694625 20 21 否 3 Multiple decision procedures: theory and methodology of selecting and ranking populations Shanti S. Gupta, S. Panchapake san Society for Industrial Mathematics 9780898715323 20 02 否 参考资料（推荐文献） 序号 文献名称 作者 期刊名称 卷期号 页码 1 基于复杂系统管理的重大工程核心 决策范式研究——以我国典型长大 桥梁工程决策为例 盛昭瀚,梁茹 管理世界 2022, 38(03) 200-212 2 大数据环境下的决策范式转变与使 能创新 陈国青,曾大军 管理世界 2020, 36(02) 95- 105+220 3 不确定环境下的管理决策研究—— 崔连广,张敬伟 南开管理评 2017, 105-
27 效果推理视角 论 20(05) 115+130 . 4 战略决策过程中决策、决策团队与 程序理性的实证研究 朱振伟,金占明 南开管理评 论 2010, 13(01) 4-14+49 参考资料（推荐网站） 序号 专题名称（期刊） 网站网址 1 《控制与决策》 2 《统计与决策》 大纲撰写人（签字）： 徐洪雪 培养方案修（制）订工作组副组长（签字）：蔡永明
28 附件 6： 《数据挖掘》教学大纲 课程名称 数据挖掘 课程代码 SS093017 课程英文名称 Data Mining 学时 32 学分 2 开课学期 秋 开课单位 管理科学与 工程学院 课程类型 非学位课 考核方式 □开卷考试 □闭卷考试 ■考查 平时成绩占比： 30 % 过程考核占比： % 期末考试占比： 70 % 教学目的与要求 本课程的主要目的是培养学生的数据挖掘与机器学习的理论分析与应用实践的综合能力。通 过本课程的教学，使学生掌握数据挖掘和机器学习的一般原理和处理方法，能使用机器学习理论 解决数据挖掘相关的问题。 课程要求学生使用 Python 编程完成数据分析挖掘任务，主要掌握包括 Numpy、Pandas、 Matplotlib、Scikit-Learn 等库的基本操作；掌握回归分析、分类、聚类、联规则挖掘等机器学习 算法，分析挖掘管理任务。 教学内容与要求 章节 题目 教学内容与要求 学时 教学方法与 手段 一 数据挖掘概 述 价值引领 帮助学生掌握数据挖掘的基本技能， 并将所学知识应用到实际生活中。更 好地树立正确的价值观和人生观，为 将来的职业发展打下坚实的基础。 知识传授 3 概念讲解 第一节 数据挖掘简介 第二节 数据分析与数据挖掘 第三节 数据挖掘的主要任务 第四节 数据挖掘的数据源 第五节 数据挖掘使用的主要技术 第六节 数据挖掘的主要问题 第七节 数据挖掘与机器学习常用的建 模工具 能力培养 了解数据挖掘的定义和功能，理解数 据挖掘在何种数据上进行, 数据挖掘可 以挖掘什么类型的模式，掌握初级的 数据分析方法。 二 Python 数据 分析与挖掘 价值引领 培养学生通过学习 Python 程序设计， 可以培养自己的创新能力，并学会思 6 概念讲解+ 上机操作