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《大数据分析》教学大纲

大数据分析教学大纲

一、课程简介

大数据分析是指通过对庞大、多样、复杂的数据进行挖掘、整理和分

析，以获得有价值的信息和洞察，并支持决策和业务优化的过程。本课程

旨在介绍大数据分析的基本理论、方法和工具，培养学生的数据分析思维、

数据处理和挖掘能力，从而为未来的数据驱动型工作提供基础。

二、教学目标

1.理解大数据分析的基本概念和应用场景；

2.掌握大数据分析的基本方法和技术；

3.培养数据处理和挖掘的能力，能够针对实际问题进行数据分析；

4.掌握常用的大数据分析工具和平台，能够进行实际数据分析项目。

三、教学内容

1.大数据分析概述

a.大数据概念和特点

b.大数据分析的意义和应用场景

c.大数据分析的挑战和问题

2.数据预处理

a.数据清洗和去噪

b.数据集成和转换

c.数据规范化和归一化

d.数据离散化和分类

3.数据挖掘

a.数据挖掘的基本任务和流程

b.关联规则挖掘

c.分类和预测

d.聚类分析和异常检测

e.时间序列分析和预测

4.大数据分析工具与平台

a.Hadoop和MapReduce

b.Spark和SparkMLlib

c.Python数据分析库（NumPy、Pandas、Matplotlib等）

d.数据可视化工具（Tableau、PowerBI等）

5.实际案例分析

a.电商网站用户行为分析

b.社交媒体文本情感分析

c.金融欺诈检测

d.健康数据监测与预测

四、教学方法

1.理论讲授：教师通过课堂讲解，介绍大数据分析的基本理论和方法，

引导学生理解相关概念和原理。

2.实践操作：通过实际案例和数据集，进行数据分析和处理实验，培

养学生的实际操作能力。

3.学生互动：通过小组讨论、问题解答等形式，引导学生积极参与到

课堂中，促进知识的交流和分享。

4.课堂演示：教师通过实际案例演示和工具使用演示，帮助学生掌握

大数据分析工具和平台的使用方法。

5.作业和项目：布置编程作业和实际项目，让学生在实践中巩固所学

知识，并培养解决实际问题的能力。

五、教学评估

1.平时表现：包括课堂参与度、作业完成情况等。

2.期中考试：对学生对于大数据分析的基本概念和理论掌握情况进行

考核。

3.实验报告：对学生对于实际案例分析和数据处理的能力进行评估。

4.期末项目：学生自主选择实际问题进行分析和解决，展示整个课程

所学的知识和能力。

六、参考教材

1.《大数据时代的数据分析与挖掘》斯图尔特·罗素，彼得·诺里维

格

2.《大数据与商业智能》李岩

3.《Python数据科学手册》JakeVanderPlas

4.《数据可视化实战》NoahIliinsky，JulieSteele

七、教学资源

1.计算机教室：配备Hadoop和Spark等大数据分析工具的计算机。

2.数据集：提供实际案例和公开数据集，供学生进行实验。

3.在线论坛和资源：为学生提供在线讨论和相关学习资源，方便学生

进行知识和经验交流。

八、教学进度安排

1.第1-2周：大数据分析概述

2.第3-5周：数据预处理

3.第6-9周：数据挖掘

4.第10-11周：大数据分析工具与平台

5.第12-15周：实际案例分析与项目

6.第16周：复习和总结

以上为《大数据分析》教学大纲的内容安排，希望能为学生提供系统

的大数据分析知识和实践能力，从而满足未来数据驱动型工作的需求。