這是中華大學財務管理學系開設的「基礎AI數據分析」選修課程。對不同專業學科學習內容來說，都會遇到「數據分析」的知識和技能學習，多數學校則不會將這類課程設定為專業課程。然而能夠讓管理相關專業學生跨領域的知識和技能就是「數據分析」，因此，數據如何分析，用什麼工具分析，從中獲得數據的關鍵資訊就成為大學生必須學會的技能。

大數據與人工智慧是目前的主流趨勢，對資訊專業來說是技術，對其他專業來說是應用，所以財務管理專業分支的金融資訊學生主要就是要能學會如何應用大數據與人工智慧在數據分析上。過去，大學課程中，除了大一數學和線性代數外，統計學、高等統計學、計量經濟學可以說是商業與管理學生的數據分析方法與知識，並且還需要搭配輔助的統計套裝軟體或統計分析軟體，將數據解析出具有統計意義的結果。

不過，大數據的大(Big)已表明適用在小數據的統計直接套用是有產生瑕疵的(見《統計學不是大數據分析的工具》)。大數據後來併入人工智慧成為人工智慧的基石之一，所以，人工智慧相關的應用成為商業與管理專業的學生需要具備的技能。對！不是知識，而是技能。但問題在於目前主流人工智慧較為適用「文字」解析，而非「數字」解析。這原因在於思維邏輯屬於「人工智慧是融入數據分析方法內」，還是「將數理模型成為人工智慧基礎」，這兩種研發邏輯是不同的。

本次課程中所教學的人工智慧是：人工智慧融入數據分析方法內。

從此研發邏輯出發的人工智慧可能為數據特徵與規律建構數據自己的數學模型，並且數學模型結果可見且可驗證。相比於「將數理模型成為人工智慧基礎」，將模型預設好後導入數據，做訓練樣本的做法來說，人工智慧是取代人類在數據分析方法中對數據的預設或憑經驗認定的情況，此外，也能做到讓數據自己做模型選擇的方法。