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《大数据分析》课程教学大纲

一、课程基本信息

课程名称：大数据分析

课程代码：＿____

课程类别：专业必修课

总学时：＿____

学分：＿____

适用专业：＿____

二、课程的性质、目标和任务

（一）课程性质

《大数据分析》是一门涉及多学科知识交叉融合的课程，它融合了

统计学、计算机科学、数学等领域的知识和技术，旨在培养学生具备

大数据分析和处理的能力，以应对日益增长的数据驱动的决策需求。

（二）课程目标

1、使学生了解大数据分析的基本概念、原理和方法，掌握大数据

分析的流程和技术。

2、培养学生运用大数据分析工具和技术解决实际问题的能力，能

够对大规模数据进行采集、存储、处理、分析和可视化。

3、提高学生的数据分析思维和创新能力，能够从数据中发现有价

值的信息和知识，为企业和社会的决策提供支持。

4、培养学生的团队合作精神和沟通能力，能够在大数据分析项目

中与团队成员有效地协作和交流。

（三）课程任务

1、讲解大数据分析的基本概念，包括大数据的特点、数据类型、

数据来源等。

2、介绍大数据存储和管理技术，如分布式文件系统、NoSQL数据

库等。

3、教授数据预处理的方法，包括数据清洗、数据集成、数据变换

等。

4、讲解数据分析的方法和技术，如描述性统计分析、回归分析、

聚类分析、分类分析等。

5、介绍大数据可视化的技术和工具，培养学生将分析结果以直观、

有效的方式展示出来的能力。

6、通过实际案例和项目实践，让学生掌握大数据分析的全过程，

提高学生的实际动手能力和解决问题的能力。

三、课程教学内容和要求

（一）大数据分析概述

1、大数据的概念、特点和应用领域。

2、大数据分析的流程和方法。

3、大数据分析的工具和技术。

（二）大数据存储与管理

1、分布式文件系统（如HDFS）的原理和应用。

2、NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）的特点和使用。

3、数据仓库的概念和构建方法。

（三）数据预处理

1、数据清洗的方法和技术，包括缺失值处理、异常值处理、重复

值处理等。

2、数据集成的方法和技术，包括数据合并、数据转换等。

3、数据变换的方法和技术，包括标准化、归一化、离散化等。

（四）数据分析方法

1、描述性统计分析，包括均值、中位数、众数、方差、标准差等

统计量的计算和应用。

2、回归分析，包括线性回归、非线性回归的原理和应用。

3、聚类分析，包括KMeans聚类、层次聚类的原理和应用。

4、分类分析，包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等分类算法

的原理和应用。

（五）大数据可视化

1、大数据可视化的概念和原则。

2、常用的大数据可视化工具（如Tableau、PowerBI）的使用。

3、数据可视化的案例分析和实践。

（六）大数据分析项目实践

1、分组完成一个大数据分析项目，包括项目选题、数据采集、数

据分析、结果展示等环节。

2、项目汇报和交流，分享项目经验和成果。

四、课程教学方法和手段

（一）教学方法

1、课堂讲授：讲解大数据分析的基本概念、原理和方法。

2、案例分析：通过实际案例分析，让学生了解大数据分析在实际

中的应用和解决问题的思路。

3、实践教学：安排实验和项目实践，让学生亲自动手操作，提高

学生的实际动手能力。

4、小组讨论：组织学生进行小组讨论，培养学生的团队合作精神

和沟通能力。

（二）教学手段

1、多媒体教学：使用PPT、视频等多媒体资源辅助教学，使教学

内容更加生动形象。

2、在线教学平台：利用在线教学平台发布教学资料、布置作业、

进行在线测试等，提高教学效率。

3、实验教学环境：提供大数据分析实验教学环境，让学生能够在

实际环境中进行操作和实践。

五、课程考核方式和成绩评定

（一）考核方式

1、平时成绩：包括考勤、作业、课堂表现等，占总成绩的_____%。

2、实验成绩：根据