项目8 基于TipDM大数据挖掘建模平台实现广告流量检测违规识别 教案.docx

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项目8基于TipDM大数据挖掘建模平台实现广告流量检测违规识别

教案

课程名称：Spark大数据技术实务

课程类别：必修

适用专业：大数据技术类相关专业

总学时：64学时（其中理论32学时，实验32学时）

总学分：4.0学分

本章学时：4学时

材料清单

《Spark大数据技术实务》教材。

配套PPT。

引导性提问。

探究性问题。

拓展性问题。

教学目标与基本要求

教学目标

简单介绍如何在TipDM大数据挖掘建模平台上构建广告流量检测违规识别工程，从数据源配置开始，再到使用随机森林构建模型，向读者展示平台流程化的思维，加深读者对数据分析流程的理解。

基本要求

了解TipDM大数据挖掘建模平台的相关概念和特点。

能够使用TipDM大数据挖掘建模平台完成广告流量检测违规识别项目总体流程的设配置。

能够使用TipDM大数据挖掘建模平台完成项目流程的实现。

问题

引导性提问

引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。

什么是免编程、数据挖掘建模平台？

TipDM数据挖掘建模平台能做些什么？

TipDM数据挖掘建模平台如何实现广告流量检测违规识别？

探究性问题

探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。

在TipDM数据挖掘建模平台上如何读取数据？

在TipDM数据挖掘建模平台上如何进行数据处理？

在TipDM数据挖掘建模平台上如何进行构建和评估随机森林分类算法模型？

拓展性问题

拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。

基于项目6的技能测试，如何在TipDM数据挖掘建模平台上实现新闻分类？

在TipDM数据挖掘建模平台上如何实现连接Hive数据库，再用Spark实现数据读取和查询操作?

主要知识点、重点与难点

主要知识点

共享库。

数据连接。

数据集。

我的工程。

个人组件。

快速构建广告流量检测违规识别工程。

重点

快速构建广告流量检测违规识别工程。

难点

快速构建广告流量检测违规识别工程。

教学过程设计

理论教学过程

共享库。

数据连接。

数据集。

我的工程。

个人组件。

实践教学过程

数据源配置。

数据处理。

模型构建与评估。

教材与参考资料

教材

郑浩森，张荣．Spark大数据技术分析[M]．北京：人民邮电出版社．2024．

参考资料

[1] 肖芳，张良均．Spark大数据技术与应用（第2版）（微课版）[M]．北京：人民邮电出版社．2022．

[2] 王哲，张良均．Hadoop与大数据挖掘（第2版）[M]．北京：机械工业出版社．2022．

[3] 张军，张良均．Hadoop大数据开发基础（第2版）（微课版）[M]．北京：人民邮电出版社．2021．