昆士兰大学BISM7233这门课关注的是商业决策中数据的使用。课程专注于企业如何通过建模、整合、分析和可视化数据，从数据中创造商业价值。目的是帮助学生发展基本的数据分析知识，体验当代数据分析工具，并了解数据分析更广泛的组织和社会影响，如数据驱动的转型和大数据道德。我们总结了BISM7233每节课的主要内容，如果有同学想提前预习或课后复习，可以参考本文进行学习规划。
一、BISM7233主要内容梳理
1、整体的商业分析框架及其各个组成部分。
2、数据建模：回顾ER模型，及其在决策方面的局限性。
3、维度建模作为企业管理者的基本决策技术。
4、更深层次的维度建模概念，如渐变维度、事实类型、事实表和迷你维度。
5、提取、转换、加载过程以及如何设计数据转换。
6、Digital dashboard operators，及其如何为不同的角色提供信息
7、如何用预测算法来准备和分析数据，以产生关于未来事件或结果的见解。
8、分类和聚类算法，如逻辑回归，决策树和K-均值聚类。
9、大数据分析的意外和潜在的不道德后果。
10、大数据：定义、转型影响以及如何对其进行建模和管理。
二、BISM7233预习复习目标
1、展示用于决策的数据分析知识；
2、应用数据管理原则来建模和集成组织数据；
3、单独应用数据分析技术来解决商业问题；
4、应用数据可视化原则和技术来表示来自数据的洞察力；
5、展示与数据相关的管理和社会问题的知识。
综上所述，昆士兰大学BISM7233课程旨在向同学介绍用于改善组织决策的数据分析概念和技术。学生将获得管理、可视化和分析数据的知识和实践技能。课程的关键主题涉及维度建模、提取-转换-加载(ETL)、数字仪表板、预测、分类和聚类算法，以及驱动的转变、数据货币化和数据的道德使用。希望上述内容能够为同学的进一步学习提供参考。