课程名称大数据分析与应用
大数据分析与运用培训教材
大数据分析与运用培训教材第1章大数据基础概念 (3)1.1 数据与大数据 (3)1.1.1 数据的概念 (3)1.1.2 大数据的定义 (4)1.2 大数据的特征与价值 (4)1.2.1 大数据的特征 (4)1.2.2 大数据的价值 (4)1.3 大数据应用领域 (4)1.3.1 金融领域 (4)1.3.2 电商领域 (5)1.3.3 医疗领域 (5)1.3.4 智能交通领域 (5)1.3.5 智能制造领域 (5)1.3.6 社交媒体领域 (5)1.3.7 治理领域 (5)第2章大数据技术架构 (5)2.1 分布式计算与存储 (5)2.1.1 分布式计算 (5)2.1.2 分布式存储 (6)2.2 数据采集与预处理 (6)2.2.1 数据采集 (6)2.2.2 数据预处理 (6)2.3 大数据生态系统 (7)第3章数据挖掘与机器学习 (7)3.1 数据挖掘基本概念 (7)3.2 机器学习算法及应用 (8)3.3 深度学习简介 (8)第4章数据可视化与展现 (9)4.1 数据可视化基本原理 (9)4.1.1 数据预处理 (9)4.1.2 选择合适的图表类型 (9)4.1.3 色彩与布局设计 (9)4.1.4 交互性设计 (9)4.2 常用数据可视化工具 (9)4.2.1 Tableau (10)4.2.2 Power BI (10)4.2.3 ECharts (10)4.2.4 Highcharts (10)4.3 数据可视化案例分析 (10)4.3.1 案例一：某电商平台销售数据分析 (10)4.3.2 案例二：某城市交通流量分析 (10)4.3.3 案例三：某企业人力资源分析 (10)4.3.4 案例四：某网站用户行为分析 (10)第5章数据仓库与OLAP (10)5.1 数据仓库概述 (10)5.1.1 数据仓库的定义与特点 (11)5.1.2 数据仓库的发展历程 (11)5.1.3 数据仓库在大数据分析中的应用 (11)5.2 数据仓库的设计与实现 (11)5.2.1 数据仓库架构 (11)5.2.2 数据仓库设计原则 (11)5.2.3 数据仓库实现步骤 (11)5.3 联机分析处理（OLAP） (11)5.3.1 OLAP的定义与特点 (11)5.3.2 OLAP的分类 (12)5.3.3 OLAP的应用场景 (12)第6章大数据分析方法与模型 (12)6.1 描述性分析 (12)6.1.1 数据预处理 (12)6.1.2 统计分析 (12)6.1.3 可视化分析 (12)6.2 预测性分析 (12)6.2.1 机器学习算法 (13)6.2.2 时间序列分析 (13)6.2.3 深度学习模型 (13)6.3 指导性分析 (13)6.3.1 优化模型 (13)6.3.2 决策树分析 (13)6.3.3 关联规则挖掘 (13)第7章行业大数据应用案例 (14)7.1 金融行业大数据应用 (14)7.1.1 信贷风险评估 (14)7.1.2 反洗钱监测 (14)7.1.3 个性化理财推荐 (14)7.2 电商行业大数据应用 (14)7.2.1 用户画像分析 (14)7.2.2 库存管理优化 (14)7.2.3 供应链优化 (14)7.3 医疗行业大数据应用 (14)7.3.1 疾病预测与防控 (14)7.3.2 个性化治疗与健康管理 (15)7.3.3 医疗资源优化配置 (15)第8章大数据安全与隐私保护 (15)8.1 大数据安全挑战 (15)8.2 数据加密与安全存储 (15)8.3 隐私保护技术 (16)第9章大数据项目管理与实施 (16)9.1 项目管理基础 (16)9.1.1 项目管理概述 (16)9.1.2 项目管理生命周期 (16)9.1.3 项目管理知识领域 (17)9.2 大数据项目实施流程 (17)9.2.1 项目启动 (17)9.2.2 项目规划 (17)9.2.3 项目执行 (17)9.2.4 项目监控与控制 (17)9.2.5 项目收尾 (17)9.3 项目风险管理 (17)9.3.1 风险管理概述 (17)9.3.2 风险识别 (17)9.3.3 风险评估与量化 (18)9.3.4 风险应对与监控 (18)第10章大数据未来发展趋势与展望 (18)10.1 新一代大数据技术 (18)10.1.1 分布式存储技术 (18)10.1.2 计算引擎优化 (18)10.1.3 数据处理与分析方法创新 (18)10.1.4 数据安全与隐私保护技术 (18)10.2 人工智能与大数据 (19)10.2.1 人工智能在大数据处理中的应用 (19)10.2.2 大数据驱动的发展 (19)10.2.3 人工智能助力大数据应用创新 (19)10.3 数据驱动的社会变革 (19)10.3.1 治理与公共服务 (19)10.3.2 产业升级与转型 (19)10.3.3 社会科学研究与创新 (19)10.4 大数据产业发展趋势 (19)10.4.1 产业链完善与优化 (20)10.4.2 市场规模持续扩大 (20)10.4.3 产业政策支持力度加大 (20)10.4.4 国际竞争加剧 (20)第1章大数据基础概念1.1 数据与大数据1.1.1 数据的概念数据（Data）是对现实世界事物的抽象描述，是信息的载体。
大数据分析全面讲解及应用课件
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发展历程
大数据分析的发展经历了三个阶段：数据获取和存储、数据处理和分析、数据可 视化和应用。随着科技的不断革新，大数据的应用越来越广泛。
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重要性和应用范围
大数据分析可以应用于各个领域，如商业、医疗、科学研究等。它可以帮助企业 做出更好的决策，为人们提供更好的服务，推动各行业的发展。
大数据分析的基本原理
准确性，推动医学研究的进一步深入。
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商业行业
通过大数据分析，我们可以更好地了解 消费者需求，预测市场趋势和未来走势， 为企业制定更加有效的营销策略，提供 更优质的服务。
社交媒体
通过大数据分析，我们可以更好地了解 用户的偏好、兴趣，提供更加符合他们 需求的服务和产品。
大数据分析的挑战和未来发展
1 数据隐私和安全
随着数据处理和存储技术 的发展，数据泄露和安全 问题也随之增加。如何保 证数据的安全和隐私将成 为大数据分析发展的一个 关键瓶颈。
2 技术人才短缺
3 未来的发展势头
大数据分析涉及多个领域， 需要掌握多种技能，如编 程、算法等，而这种全面 的技能组合比较少见，导 致技术人才在市场上价格 高企。
大数据分析的未来发展将 更加多元化和个性化，从 数据收集到分析再到应用， 将会出现更多新的技术和 应用场景。
数据收集和清理
数据收集包括传感器、网络、 采集装置等技术手段，清理 则包括数据的去重、缺失值 的填充等处理方式。
数据存储和处理
数据存储和处理是大数据分 析的重要环节，传统关系型 数据库已经无法满足大数据 的存储需求。为了解决这个 问题，如Hadoop、NoSQL等 新型数据库应运而生。
数据分析和可视化
数据挖掘算法
k-means、Apriori、SVM等算法可 以让我们更好的处理数据挖掘络等技术 可以让我们在更高的精度和效率 上进行数据分析和预测。
大数据与应用课程设计
大数据与应用课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解大数据的基本概念，掌握数据采集、存储、处理和分析的基本方法。
2. 学生能结合实际案例，了解大数据在不同行业中的应用和价值。
3. 学生掌握数据可视化工具的使用，能将数据分析结果以图表等形式直观展示。
技能目标：1. 学生具备运用编程语言（如Python）进行数据处理和分析的能力。
2. 学生能运用大数据技术解决实际问题，具备一定的数据挖掘和预测能力。
3. 学生能够运用数据可视化工具，有效地展示数据分析结果。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对数据的敏感性和好奇心，愿意主动探索数据背后的规律和故事。
2. 学生意识到数据安全与隐私保护的重要性，树立正确的数据道德观念。
3. 学生通过课程学习，认识到大数据技术在国家战略和社会发展中的重要作用，增强国家使命感和责任感。
课程性质分析：本课程为高中信息技术课程，旨在帮助学生了解大数据的基本概念和应用，培养学生的数据处理和分析能力。
学生特点分析：高中学生具有一定的信息技术基础，思维活跃，对新事物充满好奇。
在此基础上，课程设计应注重理论与实践相结合，激发学生的兴趣和参与度。
教学要求：1. 教学内容与实际案例相结合，提高课程的实用性和趣味性。
2. 注重培养学生的动手操作能力和团队协作能力。
3. 教学过程中，关注学生的个体差异，提供个性化指导和支持。
二、教学内容1. 大数据基本概念：数据、大数据、数据类型等。
教材章节：第一章 大数据概述2. 数据采集与存储：数据源、数据采集方法、数据存储技术等。
教材章节：第二章 数据的采集与存储3. 数据处理与分析：数据清洗、数据预处理、数据分析方法等。
教材章节：第三章 数据处理与分析技术4. 数据挖掘与预测：分类、聚类、关联规则挖掘、预测模型等。
教材章节：第四章 数据挖掘与预测技术5. 数据可视化：数据可视化基本概念、常见可视化工具、图表制作方法等。
教材章节：第五章 数据可视化6. 大数据应用案例：互联网、金融、医疗、智慧城市等行业应用案例。
大数据分析与应用教案
大数据分析与应用教案一、教案简介本教案旨在介绍大数据分析与应用领域的基本知识和技术，帮助学生理解大数据的概念、特点以及在各个行业中的应用。
通过本教案的学习，学生将能够了解大数据分析的基本原理和方法，并能够运用相关工具进行实际应用。
二、教学目标1. 理解大数据的概念、特点以及对各行业的影响；2. 掌握大数据分析的基本原理和方法；3. 熟悉大数据分析工具的使用；4. 学会运用大数据分析进行实际应用；5. 培养学生的数据分析思维和解决实际问题的能力。
三、教学内容1. 大数据的概念和特点：a. 定义和解释大数据的概念；b. 分析大数据的特点及其对传统数据处理方式的挑战；c. 探讨大数据对各行业的影响和意义。
2. 大数据分析的基本原理和方法：a. 数据处理流程与技术：数据获取、数据清洗、数据存储和数据分析；b. 常用大数据分析方法：数据挖掘、机器学习、人工智能等；c. 大数据分析中的统计学基础和模型应用。
3. 大数据分析工具的使用：a. Hadoop及其生态系统介绍；b. Spark及其应用场景和工具链；c. NoSQL数据库及其特点。
4. 大数据分析的实际应用：a. 金融行业中的大数据分析应用；b. 电商行业中的大数据分析应用；c. 医疗健康领域中的大数据分析应用；d. 其他行业中的大数据分析应用案例。
四、教学方法1. 讲授法：通过讲解理论知识，介绍大数据的概念、特点和应用，指导学生建立大数据思维和分析能力；2. 案例分析法：选取典型的大数据应用案例，在课堂上进行分析和讨论，加深学生对大数据分析的认识；3. 实践操作法：引导学生运用大数据分析工具，进行实际操作和应用，培养学生的数据分析和解决问题的能力；4. 分组讨论法：组织学生就某个特定场景或问题展开小组讨论，分享各自的见解和观点，提高学生的思维能力和团队合作能力。
五、教学评估1. 平时成绩：包括课堂表现、小组讨论参与情况、作业完成情况等；2. 期中考试：考察学生对大数据概念、特点、分析原理和工具的理解能力；3. 期末项目：要求学生自行选择一个行业或领域，运用大数据分析方法和工具进行实际案例分析，并提交相应报告。
《大数据分析方法与应用》教学大纲
《大数据分析方法与应用》课程教学大纲课程代码：090542008课程英文名称：Big Data Analysis: Methods and Applications课程总学时：40 讲课：40 实验：0 上机：0适用专业：应用统计学大纲编写（修订）时间：2017.6一、大纲使用说明（一）课程的地位及教学目标本课程是应用统计学专业的一门专业课，通过本课程的学习，可以使学生学会选用适当的方法和技术分析数据，领会大数据分析方法和应用，掌握复杂数据的分析与建模，使学生能够按照实证研究的规范和数据挖掘的步骤进行大数据研发，为就业与继续深造打下必要而有用的基础。
（二）知识、能力及技能方面的基本要求1.基本知识：掌握数据挖掘流程、随机森林树的回归算法、基于预测强度的聚类方法、朴素贝叶斯分类、高维回归及变量选择、图模型等。
2.基本能力：要求能在真实案例中应用相应的方法。
3.基本技能：掌握复杂数据的分析与建模。
（三）实施说明1. 本大纲主要依据应用统计学专业2017版教学计划、应用统计学专业专业建设和特色发展规划和沈阳理工大学编写本科教学大纲的有关规定并根据我校实际情况进行编写的。
2. 课程学时总体分配表中的章节序号在授课过程中可酌情调整顺序，课时分配仅供参考。
打“*”号的章节可删去或选学。
3. 建议本课程采用课堂讲授、讨论相结合的方法开展教学，通过讨论等方式强化重点，通过分散难点，使学生循序渐进的掌握难点。
4．教学手段：建议采用多媒体等现代化手段开展教学。
（四）对先修课的要求本课程的先修课程：应用多元统计分析。
（五）对习题课、实践环节的要求通过案例讲解算法，鼓励学生演示分析思路和分析收获，使学生有机会诊断问题，并学会选用适当的方法和技术分析数据。
（六）课程考核方式1．考核方式：考查2．考核目标：在考核学生基础知识、基本技能，基本能力的基础上，重点考核学生的分析能力、解决实际问题能力。
3．成绩构成：本课程由平时成绩和结课报告的质量评定优、良、中、及格和不及格。
《大数据分析》教学大纲
《大数据分析》课程教学大纲
【课程名称】大数据分析
【课程类型】专业必修课
【授课对象】大数据技术与应用、云计算技术与应用专业
【学时学分】周学时6，共72学时，3学分
【课程概况】
《大数据分析》课程是大数据技术与应用、云计算技术与应用专业必修课，是计算机基础理论与应用实践相结合的课程，也是大数据专业的高核心课程，它担负着系统、全面地理解大数据，提高大数据应用技能的重任。
本课程的先修课为《Python程序设计》、《大数据导论》、《数据库设计》和《计算机网络基础》课程，要求学生掌握计算机软件范围的算法结构设计和程序设计的方法，大数据体系结构和网络技术的基本使用方法。
【课程目标】
通过本课程的学习，让学生接触并了解大数据分析的工作原理和使用方法，使学生具有Python大数据分析、设计和可视化开发的能力，具备Kettle大数据清洗和存储的基本技能，并具有较强的分析问题和解决问题的能力，为将来从事大数据相关领域的工作打下坚实的基础。
【课程内容及学时分布】
【课程要求与成绩评定】。
大数据技术原理与应用 课程教学大纲
大数据技术原理与应用课程教学大纲课程名称：大数据技术原理与应用课程类型：专业选修课课程学时：60学时课程教学目标：本课程旨在介绍大数据技术的原理和应用，使学生了解大数据技术的基本概念、关键技术和应用场景，并具备基本的大数据技术分析和应用能力。
通过本课程的学习，学生将能够掌握大数据技术的基本原理、企业级大数据技术体系结构、大数据分析方法和工具、大数据应用案例等知识，为学生未来从事大数据相关职业提供良好的基础。
授课内容和教学安排：第一章：大数据技术概述1.1 大数据技术的定义和特点1.2 大数据对社会和企业的影响1.3 大数据技术的发展历程1.4 大数据技术体系结构和组成部分第二章：大数据存储和处理技术2.1 大数据存储技术概述2.2 关系型数据库和NoSQL数据库2.3 Hadoop分布式文件系统2.4 大数据处理技术概述2.5 大数据处理框架：Hadoop MapReduce第三章：大数据挖掘和分析技术3.1 数据挖掘概述3.2 数据预处理和特征选择3.3 分类和聚类算法3.4 关联规则挖掘和推荐系统3.5 大数据分析工具概述：Spark、Flink等第四章：大数据应用实践4.1 电商大数据分析实践4.2 社交媒体数据分析实践4.3 金融数据分析实践4.4 健康医疗数据分析实践第五章：大数据技术发展趋势和展望5.1 大数据技术的发展趋势5.2 大数据技术在人工智能和物联网中的应用5.3 大数据伦理和安全问题教学方法：本课程采用多种教学方法，包括理论讲解、实例分析、案例研究和实践操作等。
通过理论讲解，学生将了解大数据技术的基本概念和原理；通过实例分析，学生将掌握大数据技术在实际场景中的应用方法；通过案例研究，学生将学会分析和解决大数据相关问题；通过实践操作，学生将运用所学知识完成大数据分析任务。
同时，教师将引导学生参与小组讨论和项目实践，促进学生的合作能力和创新思维。
评估方式：本课程的评估方式包括平时成绩和期末考试成绩两部分。
大数据技术与应用课程
大数据技术与应用课程
随着互联网时代的到来，人们对大数据的需求越来越多。
大数据
技术与应用课程是面向学生的一门信息技术课程，它教授的知识范围
包括大数据的概念、架构、技术原理、应用场景等，这门课程旨在培
养学生在处理海量数据时的能力和技术，为学生的职业生涯奠定坚实
的基础。
大数据技术与应用课程的课程内容包括大数据的存储、分析和应用。
学生需要学习并掌握各种大数据存储技术，包括分布式文件系统、关系型数据库、NoSQL数据库等。
此外，学生还需要学习大数据分析技术，如文本分析、数据挖掘、机器学习等。
在应用方面，学生将学习
如何利用大数据来解决实际问题，如智慧城市、金融预测、医疗保健等。
大数据技术与应用课程的目标是让学生掌握大数据的基本概念和
技术，了解大数据在不同领域中的应用，培养学生的实践能力和团队
协作能力。
通过这门课程的学习，学生将掌握大数据处理的基本技能
和原则，掌握大数据分析和应用的方法和思路，具备解决实际问题的
能力，能够应对未来不断增长的数据挑战。
总之，大数据技术与应用课程是怎么重要的信息技术课程，不仅
能够帮助学生掌握大数据存储、分析和应用技术，培养学生的实践能
力和团队协作能力，更能够让学生掌握应对未来不断增长的数据挑战
的方法和思路，为学生的职业生涯打下坚实的基础。
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课程名称：大数据分析与应用
一、课程编码：
课内学时：32学分：2
二、适用学科专业：计算机专业硕士
三、先修课程：无
四、教学目标
通过本课程的课堂学习与应用案例，建立科学的大数据观，掌握大数据架构、大数据精准语义搜索、大数据语义分析挖掘、知识图谱等关键技术，熟练使用常用的大数据搜索挖掘与可视化工具，提升大数据的综合应用能力。
五、教学方式
课堂学习、研讨班与应用实践
六、主要内容及学时分配
1.科学的大数据观2学时
1.1.大数据的定义，科学发展渊源；
1.2.如何科学看待大数据？
1.3.如何把握大数据，分别从“知著”、“显微”、“晓义”三个层面阐述科学的大
数据观。
2.大数据技术平台与架构4学时
2.1云计算技术与开源平台搭建
2.2Hadoop、Spark等数据架构、计算范式与应用实践
3.机器学习与常用数据挖掘4学时
3.1常用机器学习算法：Bayes,SVM，最大熵、深度神经网络等；
3.2常用数据挖掘技术：关联规则挖掘、分类、聚类、奇异点分析。
4.大数据语义精准搜索4学时
4.1.通用搜索引擎与大数据垂直业务的矛盾；
4.2.大数据精准搜索的基本技术：快速增量在线倒排索引、结构化与非机构化数
据融合、大数据排序算法、语义关联、自动缓存与优化机制；
4.3.大数据精准搜索语法：邻近搜索、复合搜索、情感搜索、精准搜索；
4.4.JZSearch大数据精准搜索应用案例：国家电网、中国邮政搜索、国家标准搜
索、维吾尔语搜索、内网文档搜索、舆情搜索；
5.非结构化大数据语义挖掘10学时
5.1.语义理解基础：ICTCLAS与汉语分词
5.2.内容关键语义自动标引与词云自动生成；
5.3.大数据聚类；
5.4.大数据分类与信息过滤；
5.5.大数据去重、自动摘要；
5.6.情感分析与情绪计算；
6.知识图谱的大数据自动构建与应用4学时
6.1.知识图谱概念
6.2.知识点的自动发现；
6.3.基于bootstrapping的知识大数据生成；
7.大数据应用案例剖析与综述答辩8学时
7.1.国家电网大数据应用案例
7.2.新媒体传播创新与头条应用；
七、考核与成绩评定
平时研讨，期终大作业加综述答辩考核
八、参考书及学生必读参考资料
1.张华平,高凯，黄河燕,赵燕平.大数据搜索与挖掘[M].北京：科学出版社,2014.5（ISBN:978-7-03-040318-6）
九、大纲撰写人：张华平。