Course Syllabus

Course Information：

Year-Semester Course Number Course Name Phase Credits Hours Required/Elective Instructor Class Student NO. Withdraw Note

Fall Semester
Year 2025 357771 Decision and Big Data Analysis 1 3.0 3 ★ Ting, Hsiu-I
FANG-CHIH TIEN
Wu, Mu-en
LU, LIN-HUA
Tseng-Lung Huang
Ying, Kuo-Ching 上海EMBA 28 0 碩一

Year-Semester	Course Number	Course Name	Phase	Credits	Hours	Required/Elective	Instructor	Class	Student NO.	Withdraw	Note
Fall Semester Year 2025	357771	Decision and Big Data Analysis	1	3.0	3	★	Ting, Hsiu-I FANG-CHIH TIEN Wu, Mu-en LU, LIN-HUA Tseng-Lung Huang Ying, Kuo-Ching	上海EMBA	28	0	碩一

Course Plan：

Instructor Ying, Kuo-Ching　Office Hours

Email kcying@ntut.edu.tw

Last Updated 2025-09-10 10:41:14

Course Objective 隨著雲端運算服務的廣為使用及網際網路服務的發展，如何處理與儲存大數據，並探勘有用的知識是企業成功關鍵。本課程內容包括決策理論之基本觀念、如何處理與分析大數據、以及如何更進一步從大數據分析連接在真實世界裡相關決策問題應用。 With the development of cloud computing services and internet services, the ability to store big data and transform into applicable knowledge is critical. This course includes an overview of the basic concepts of decision theory, and how to handle and process big data with applications on the real-world decision problems.

Course Schedule
(Week 1-16) 1. 公司治理決策分析與研討-實體教學 (呂怜樺副教授） 2. 公司治理決策分析與研討-遠距教學 (呂怜樺副教授） 3. 公司治理決策分析與研討-遠距教學 (呂怜樺副教授） 4. 工業管理決策分析與研討-實體教學 (田方治教授) 5. 工業管理決策分析與研討-遠距教學 (田方治教授） 6. 工業管理決策分析與研討-遠距教學 (田方治教授） 7. 第1單元：課程導論/第2單元：財務評價與折現/第3單元：淨現值與其他投資法則-實體教學（丁秀儀教授） 8. 第4單元：風險與報酬-遠距教學（丁秀儀教授） 9. 第5單元：效率資本市場-遠距教學（丁秀儀教授） 10. 資訊與財經決策分析與研討-實體教學（吳牧恩教授） 11. 資訊與財經決策分析與研討-遠距教學（吳牧恩教授） 12. 資訊與財經決策分析與研討-遠距教學（吳牧恩教授） 13. 智慧零售與行銷-實體教學 (黃增隆副教授) 14. AI行銷研究與分析-遠距教學（黃增隆副教授) 15. 學生個案報告-遠距教學（黃增隆副教授） 16. 企業參訪及決策分析個案競賽-實體教學（應國卿教授） 17. 企業參訪心得研討-遠距教學（應國卿教授） 18. 決策分析個案競賽心得研討-遠距教學（應國卿教授）

Evaluation and grading policy 1. 呂怜樺：:出席（30%）、課堂個案討論（40%）、小組報告（30%） 2. 田方治：課堂參與及討論（50%）、小組報告（50%） 3. 丁秀儀：課堂參與及討論（30%）、個案分析（40%）、小組個案報告（30%） 4. 吳牧恩：課堂參與及討論（50%）、小組報告（50%） 5. 黃增隆：出席（30%）、課堂個案討論（40%）、小組報告（30%） 6. 應國卿：個案競賽成績（50%）、企業參訪心得報告（25%）、課程參與（25%） 7. 依據六位授課教師之核給成績分數，取平均值後四捨五入，即為每人所獲得之平均分數。有鑑於學校評定成績之相關規定，平均分數可能做適度地分數調整，調整幅度以整體學生分數分佈狀況、全班平均分數及課程參與率為依據，調整後即為每人之學期成績分數。 8. 「學生上課必須簽到，未簽到者算缺課，缺課累計達 24 小時(含)以上，學期成績不予及格。」

Materials All right reserved. Do not reproduce without permission.

Foreign-language textbooks:Yes
EMBA執辦提供個案，各位授課老師分別提供自編講義。

The access to curricular consultation 呂怜樺專任副教授 lhlu@ntut.edu.tw
田方治專任教授 fctien@ntut.edu.tw
丁秀儀專任教授 hiting@ntut.edu.tw
吳牧恩專任教授 mnasia1@gmail.com
黃增隆專任副教授 blessing@ntut.edu.tw
應國卿專任教授 kcying@ntut.edu.tw

Expanding teaching and resources

The course corresponds to the SDGs SDG1：消除貧窮（No Poverty）
SDG3：良好健康和福祉（Good Health and Well-being）
SDG4：優質教育（Quality Education）
SDG5：性別平等（Gender Equality）
SDG8：尊嚴就業與經濟發展（Decent Work and Economic Growth）
SDG12：負責任的消費與生產（Responsible Consumption and Production）
SDG16：和平正義與有力的制度（Peace, Justice and Strong Institutions）

Does the course incorporate AI ● 鼓勵學生使用生成式AI工具（Encourage students to use generative AI tools）

Note
　

Instructor	Ying, Kuo-Ching　Office Hours
Email	kcying@ntut.edu.tw
Last Updated	2025-09-10 10:41:14
Course Objective	隨著雲端運算服務的廣為使用及網際網路服務的發展，如何處理與儲存大數據，並探勘有用的知識是企業成功關鍵。本課程內容包括決策理論之基本觀念、如何處理與分析大數據、以及如何更進一步從大數據分析連接在真實世界裡相關決策問題應用。 With the development of cloud computing services and internet services, the ability to store big data and transform into applicable knowledge is critical. This course includes an overview of the basic concepts of decision theory, and how to handle and process big data with applications on the real-world decision problems.
Course Schedule (Week 1-16)	1. 公司治理決策分析與研討-實體教學 (呂怜樺副教授） 2. 公司治理決策分析與研討-遠距教學 (呂怜樺副教授） 3. 公司治理決策分析與研討-遠距教學 (呂怜樺副教授） 4. 工業管理決策分析與研討-實體教學 (田方治教授) 5. 工業管理決策分析與研討-遠距教學 (田方治教授） 6. 工業管理決策分析與研討-遠距教學 (田方治教授） 7. 第1單元：課程導論/第2單元：財務評價與折現/第3單元：淨現值與其他投資法則-實體教學（丁秀儀教授） 8. 第4單元：風險與報酬-遠距教學（丁秀儀教授） 9. 第5單元：效率資本市場-遠距教學（丁秀儀教授） 10. 資訊與財經決策分析與研討-實體教學（吳牧恩教授） 11. 資訊與財經決策分析與研討-遠距教學（吳牧恩教授） 12. 資訊與財經決策分析與研討-遠距教學（吳牧恩教授） 13. 智慧零售與行銷-實體教學 (黃增隆副教授) 14. AI行銷研究與分析-遠距教學（黃增隆副教授) 15. 學生個案報告-遠距教學（黃增隆副教授） 16. 企業參訪及決策分析個案競賽-實體教學（應國卿教授） 17. 企業參訪心得研討-遠距教學（應國卿教授） 18. 決策分析個案競賽心得研討-遠距教學（應國卿教授）
Evaluation and grading policy	1. 呂怜樺：:出席（30%）、課堂個案討論（40%）、小組報告（30%） 2. 田方治：課堂參與及討論（50%）、小組報告（50%） 3. 丁秀儀：課堂參與及討論（30%）、個案分析（40%）、小組個案報告（30%） 4. 吳牧恩：課堂參與及討論（50%）、小組報告（50%） 5. 黃增隆：出席（30%）、課堂個案討論（40%）、小組報告（30%） 6. 應國卿：個案競賽成績（50%）、企業參訪心得報告（25%）、課程參與（25%） 7. 依據六位授課教師之核給成績分數，取平均值後四捨五入，即為每人所獲得之平均分數。有鑑於學校評定成績之相關規定，平均分數可能做適度地分數調整，調整幅度以整體學生分數分佈狀況、全班平均分數及課程參與率為依據，調整後即為每人之學期成績分數。 8. 「學生上課必須簽到，未簽到者算缺課，缺課累計達 24 小時(含)以上，學期成績不予及格。」
Materials	All right reserved. Do not reproduce without permission. Foreign-language textbooks:Yes EMBA執辦提供個案，各位授課老師分別提供自編講義。
The access to curricular consultation	呂怜樺專任副教授 lhlu@ntut.edu.tw 田方治專任教授 fctien@ntut.edu.tw 丁秀儀專任教授 hiting@ntut.edu.tw 吳牧恩專任教授 mnasia1@gmail.com 黃增隆專任副教授 blessing@ntut.edu.tw 應國卿專任教授 kcying@ntut.edu.tw
Expanding teaching and resources
The course corresponds to the SDGs	SDG1：消除貧窮（No Poverty） SDG3：良好健康和福祉（Good Health and Well-being） SDG4：優質教育（Quality Education） SDG5：性別平等（Gender Equality） SDG8：尊嚴就業與經濟發展（Decent Work and Economic Growth） SDG12：負責任的消費與生產（Responsible Consumption and Production） SDG16：和平正義與有力的制度（Peace, Justice and Strong Institutions）
Does the course incorporate AI	● 鼓勵學生使用生成式AI工具（Encourage students to use generative AI tools）
Note