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《大数据分析》教学大纲--第1页
《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
《大数据分析》教学大纲--第1页
《大数据分析》教学大纲--第2页
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
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《大数据分析》教学大纲--第3页
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
《大数据分析》教学大纲--第3页
《大数据分析》教学大纲--第4页
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
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