國立中興大學教學大綱
課程名稱 (中) 商情預測(5552)
(Eng.) Business Forecasting
開課單位 創經學程
課程類別 選修 學分 1 授課教師 曾麗文
選課單位 創經學程 / 進修學士班 授課使用語言 中文 英文/EMI 開課學期 1141
課程簡述 商業環境瞬息萬變，市場競爭激烈，企業決策仰賴精準的數據分析與市場預測。本課程結合理論與實作，透過Excel工具與統計分析方法，訓練學生掌握商業預測技巧，提升數據分析能力，並運用資料探勘技術解析市場趨勢，進而輔助決策制定。
課程涵蓋市場調查、統計分析、迴歸與時間序列模型、資料探勘等主題，幫助學生理解商業預測的核心概念與實務應用。透過實際案例分析，學生將學習如何清理與視覺化數據、辨識市場變動模式、應用統計與機器學習方法進行預測，進而培養解讀數據並轉化為可行商業策略的能力。
本課程特別強調Excel的應用，使學生在無需複雜程式語言的情況下，也能有效運用統計方法進行市場預測。期許培養學生能在市場調查、財務規劃、行銷決策與企業管理領域中應用所學知識，提升職場競爭力。

In a rapidly evolving business environment, market competition demands precise data analysis and forecasting for decision-making. This course integrates theory and practice, using Excel and statistical methods to develop business forecasting skills, enhance data analysis, and apply data mining techniques to analyze market trends.
Key topics include market research, statistical analysis, regression, time series models, and data mining. Through real-world cases, students will learn data cleaning, visualization, trend identification, and predictive modeling, transforming insights into actionable strategies.
Emphasizing Excel-based analysis, this course enables students to apply statistical methods without complex programming. It prepares them for roles in market research, financial planning, marketing, and business management, strengthening their job market competitiveness.
先修課程名稱
課程含自主學習 Y
課程與核心能力關聯配比(%) 課程目標之教學方法與評量方法
課程目標 核心能力 配比(%) 教學方法 評量方法
1.熟悉Excel在商業預測與數據分析的應用。
2.理解市場調查與資料處理方法。
3.掌握統計分析與迴歸模型。
4.學習資料探勘技術應用於市場預測。
5.建立時間序列與迴歸模型輔助決策。
6.培養數據解讀與商業決策能力。

1.Familiarize with the application of Excel in business forecasting and data analysis.
2.Understand market research and data processing methods.
3.Master statistical analysis and regression models.
4.Learn data mining techniques for market forecasting.
5.Develop time series and regression models to support decision-making.
6.Enhance data interpretation and business decision-making skills.
專題探討/製作
討論
講授
書面報告
出席狀況
作業
授課內容(單元名稱與內容、習作/每週授課、考試進度-共16週加自主學習)
週次 授課內容
第1週 介紹商情預測的概念
Introduction to Business Forecasting Concepts
第2週 導論
Introduction
第3週 變數特性的統計
Statistical Characteristics of Variables
第4週 變數關係的分析
Analysis of Variable Relationships
第5週 迴歸分析原理：單變數迴歸
Principles of Regression Analysis: Univariate Regression
第6週 迴歸分析原理：多變數迴歸
Principles of Regression Analysis: Multivariate Regression
第7週 因果關係模型
Causal Relationship Models
第8週 時間分解模型
Time Decomposition Models
第9週 期中考
Midterm Examination
第10週 時間數列模型：簡易預測法
Time Series Models: Basic Forecasting Methods
第11週 時間數列模型：ARIMA法
Time Series Models: ARIMA Method
第12週 無時序因果關係模型個案研究
Case Study: Non-Time-Series Causal Relationship Models
第13週 時序因果關係模型個案研究
Case Study: Time-Series Causal Relationship Models
第14週 時間分解模型個案研究
Case Study: Time Decomposition Models
第15週 時間數列模型個案研究
Case Study: Time Series Models
第16週 機器學習介紹
Introduction to Machine Learning 神經網路ANN的分類與迴歸
Classification and Regression with Artificial Neural Networks (ANN) 期末報告
Final Report
自主學習
內容
學習評量方式
出席率 30% Attendance Rate: 30%
課堂討論 20% Classroom Discussion: 20%
期末報告 50% Final Report: 50%
補救措施： Remedial Measures
證照加分項 Bonus Points for Certifications
教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明)
教科書 Textbooks
1.用Excel學商業預測，葉怡成，博碩文化，2017年9月。
2.資料探勘：程序與模式(使用Excel實作)，葉怡成，五南圖書，初版，2020年9月。

參考書目 References
1.Excel 統計分析實務-市場調查與資料分析，楊世瑩，碁峯資訊，2019年11月。
2.圖解式統計學與EXCEL，趙元和，五南圖書，初版，2016年9月。
3.商業資料分析與應用，洪維廷、 彭艷婷、 黃國男，全華圖書，二版，2024年2月。

Textbooks
1.Business Forecasting with Excel, Yi-Cheng Yeh, Pakuot Culture, September 2017.
2.Data Mining: Processes and Models (Excel Implementation), Yi-Cheng Yeh, Wu-Nan Books, 1st Edition, September 2020.

References
1.Practical Statistical Analysis with Excel – Market Research and Data Analysis, Shih-Ying Yang, Gih-Feng Information, November 2019.
2.Illustrated Statistics and Excel, Yuan-He Chao, Wu-Nan Books, 1st Edition, September 2016.
3.Business Data Analysis and Applications, Wei-Ting Hong, Yen-Ting Peng, Kuo-Nan Huang, Quan Hua Books, 2nd Edition, February 2024.
課程教材（教師個人網址請列在本校內之網址）

課程輔導時間

聯合國全球永續發展目標(連結網址)
01.消除貧窮   04.教育品質   05.性別平等   08.就業與經濟成長   09.工業、創新基礎建設   10.減少不平等   11.永續城市提供體驗課程：N
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更新日期 西元年/月/日：無 列印日期 西元年/月/日：2025 / 6 / 17
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