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《大数据分析导论》教学大纲

大数据分析导论教学大纲

一、课程简介（100字）

本课程是介绍大数据分析领域的基本概念、理论和应用的导论课程。

通过本课程，学生将了解大数据分析的基本原理、方法和工具，学会利用

大数据进行数据抽取、数据清洗、数据挖掘和数据可视化分析等数据处理

和分析技术。

二、教学目标（200字）

1.理解大数据分析的基本概念、理论和方法。

2.掌握大数据处理和分析的基本技术和工具。

3.能够运用大数据分析方法解决实际问题。

4.培养学生的数据分析能力和科学研究思维。

5.培养学生的团队合作和创新实践能力。

三、教学内容（600字）

1.大数据分析概述

-大数据的定义和特点

-大数据分析的应用领域和意义

-大数据分析的挑战和机遇

2.大数据处理和分析基础

-大数据收集、存储和处理技术

-大数据分析的基本方法和流程

-数据可视化和交互式分析技术

3.大数据挖掘技术

-数据预处理和特征选择

-分类和预测分析

-聚类分析和关联规则挖掘

-基于时序数据的挖掘

4.大数据分析工具和平台

-Hadoop和MapReduce基础

-Spark和Flink的使用

-数据库和数据仓库技术

-数据挖掘工具和平台的使用

5.大数据分析案例研究

-大数据分析在电商、金融、医疗等领域的应用

-大数据分析在社交网络和互联网上的应用

-大数据分析在政府和企业决策中的应用

四、教学方法（200字）

1.讲授与讨论相结合：通过讲解理论知识，引导学生理解大数据分析

的基本概念和方法，并通过案例分析及讨论，加深学生对理论的理解和应

用能力的培养。

2.实践与项目结合：结合实际数据和项目，进行数据抽取、清洗、分

析和可视化工作，让学生亲身参与大数据分析的实际操作，提升他们的实

践能力和团队合作能力。

3.课堂演示与实验：通过课堂演示和实验，向学生展示大数据处理和

分析的具体技术和工具使用方法，帮助学生掌握相关技术和工具。

4.个人研究与团队合作：鼓励学生进行个人研究和项目实践，同时注

重培养学生的团队合作和创新实践能力。

五、考核方式（100字）

1.平时表现（20%）：包括课堂笔记、课堂讨论和小组作业等。

2.课程项目（40%）：学生根据实际问题，进行大数据分析项目，包

括项目计划、数据处理、数据分析和报告。

3.期末考试（40%）：考察学生对课程内容的理解和应用能力。

六、参考教材（100字）

1.《大数据分析与挖掘实践》李航电子工业出版社2024

2.《大数据导论》许小可机械工业出版社2024

3.《大数据分析导论》熊红梅清华大学出版社2024

七、教学进度安排（100字）

第一讲：课程概述及大数据分析概念（2课时）

第二讲：大数据处理和分析基础（4课时）

第三讲：数据预处理和特征选择（3课时）

第四讲：分类和预测分析（4课时）

第五讲：聚类分析和关联规则挖掘（4课时）

第六讲：基于时序数据的挖掘（3课时）

第七讲：Hadoop和MapReduce基础（4课时）

第八讲：Spark和Flink的使用（4课时）

第九讲：数据库和数据仓库技术（3课时）

第十讲：数据挖掘工具和平台的使用（3课时）

第十一讲：大数据分析案例研究（3课时）

第十二讲：复习与总结（2课时）

以上为《大数据分析导论》教学大纲。通过本课程的学习，学生将了

解和掌握大数据分析的基本理论、方法和工具，提升数据分析能力，并培

养团队合作和创新实践能力。