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《客户数据分析项目设计》课程教学大纲 一、课程概况 课程名称：客户数据分析项目设计课程学分：2.0 课程学时：32（理论学时：0；实验：0；实践学时：32）课程性质：专业教育（选修） 开课部门：信工学院建议修读学期：5 建议先修课程：数学建模、数据库原理及应用、概率统计、数学软件及应用、数据挖掘等适用专业（方向）：信息与计算科学 二、课程地位、作用与任务 《客户数据分析项目设计》是信息与计算科学专业的专业选修课程，也是该专业重要的实践课程之一，主要培养学生的综合应用所学的数据科学相关课程专业，形成业务领域问题解决方案的创新性思维、综合设计能力和工程应用实践能力。 ??课程的主要任务是利用课程项目所提供的数据资源，根据客户关系管理相关理念，针对企业客户关系管理或市场营销问题，建立客户忠诚度、客户价值评价等模型，形成应用方案。在规定的时间内以小组合作方式完成设计任务。撰写详细的课程设计论文（市场分析报告）。为培养学生分析研究复杂工程问题提供系统分析、设计的基??理论和基??方法，支撑专业毕业要求中相应指标点的达成。 三、课程目标 （一）教学目标 客户数据分析项目设计课程具体要求达到的特定教学目标包括： 1.教学目标 1. 引导学生迅速学习和了解应用领域相关背景、原理和需求；通过数据探索性分析了解数据资源和业务需求之间的逻辑关系。（指标点 3.2，指标点 5.2，指标点 7.2） 2.教学目标 2. 引导学生利用数学建模方法，综合利用所学知识和新学的客户关系管理相关领域知识规划和设计解决方案。（指标点 3.2，指标点 4.2，指标点 5.2，指标点 6.1，指标点 7.1，指标点 7.2） 3 教学目标 3：引导学生应用数据挖掘流程模型完成数据集成、数据建模、数据分析和挖掘、数据展示等各阶段工作。（指标点 3.2，指标点 6.1，指标点 7.1） （二）??课程支撑的毕业要求 ??课程支撑的毕业要求：（毕业要求 3、4、5、6、7。）（毕业要求见 2018 版人才培养 方案） 2. ??课程支撑的指标点：指标点 3.2、4.2、5.2、6.1、7.1、7.2 指标点 3.2：掌握数据挖掘和数据分析的基??技能，能综合运用数据挖掘和数据分析技能，完成大数据分析项目。 指标点 4.2：能够根据用户需求，综合运用数学建模技能，提出数学模型和解决方案。 指标点 5.2：具有较强的文献查阅和分析能力，具备多学科知识交叉融合的基础知识和能力，适应社会发展的需要。 指标点 6.2：能够在项目团队中，完成团队成员或负责人所承担的工作。 指标点 7.1：具有较高的人文素养，能够针对应用问题，选择与使用恰当的技术、资源和工具。 指标点 7.2：了解某些应用领域，能运用所学的理论、方法和技能解决相关科研或生产中的实际课题。 《客户数据分析项目设计》课程教学目标与毕业要求的对应表课程名称：客户数据分析项目 《客户数据分析项目设计》课程教学目标与毕业要求的对应表 课程名称：客户数据分析项目设 计 任课教师：杨晋浩 课程性质：专业选修 课程学分：2 课程支撑的毕业要求 课程目标、达成途径、评价依据 毕业要求 3： 3.2：掌握数据挖掘和数据分析的基??技能，能综合运用数据挖掘和数据分析技能，完成大数据分析项目。 教学目标：1，2，3 达成途径：通过通过课程目标 1，培养学生通过数据探 索性分析和背景知识学习掌握项目需求分析的能力；通过课程目标 2，培养学生数据分析项目的设计能力；通过课程目标 3，培养学生数据分析项目的实现能力。性； 评价依据：项目阶段性结果、课堂互动、项目论文。 毕业要求 4： 4.2：能够根据用户需求，综合运用数学建模技能，提出数学模型和解决方案。 教学目标 2：引导学生利用数学建模方法，综合利用所 学知识和新学的客户关系管理相关领域知识规划和设计解决方案。 达成途径：项目小组协同，关键部分全班讨论、分享。 评价依据：项目阶段性结果、课堂互动、项目论文。 毕业要求 5： 5.2：具有较强的文献查阅和分析能力，具备多学科知识交叉融合的基础知识和能力，适应社会发 展的需要。 教学目标 1、2： 达成途径：通过应用领域背景知识学习、文献查阅和分 析，实现现代营销理念和数据技术的整合，形成解决方案。 评价依据：项目阶段性结果、课堂互动、项目论文。 毕业要求 6： 6.2：能够在项目团队中，完成团 队成员或负责人所承担的工作。 教学目标：2、3 达成途径：以小组为单位，完成项目全过程 评价依据：项目阶段性结果、课堂互动、项目论文。 毕业要求 7： 7.1：具有较高的人文素养，能够 教学目标：3 达成途径：按照通用数据挖掘流程模型，可引导学生使 针对应用问题，选择与使用恰当的技术、资源和工具。 根据应用需求，在不同阶段选用恰当的数据处理和