《大数据分析与智慧互联网平台运营管理》课程大纲2017
互联网运营与管理 教材
互联网运营与管理教材第一章互联网的发展与运营1.1 互联网的起源与发展互联网的起源可以追溯到上世纪60年代末和70年代初，当时是美国军方为了实现计算机之间的联网而提出的。
随着时间的推移，互联网逐渐发展成为了一个全球性的网络。
互联网的快速发展改变了人们的生活方式，也给各行各业带来了巨大的机遇和挑战。
1.2 互联网运营的概念互联网运营是指通过互联网平台对产品、服务进行推广、销售和管理的一系列活动。
互联网运营的核心目标是提高品牌知名度、促进用户增长、增加用户留存率和提升用户付费转化率等。
1.3 互联网运营的主要模式互联网运营的主要模式包括内容运营、用户运营、数据运营和市场运营。
内容运营是通过提供有价值的内容来吸引用户；用户运营是通过精细化的用户管理来提高用户满意度；数据运营是通过对用户数据进行分析和挖掘来提供个性化的推荐和服务；市场运营是通过市场调研、推广活动等手段来促进产品和服务的销售。
第二章互联网运营的关键技能2.1 数据分析能力数据分析能力是互联网运营人员必备的关键技能之一。
通过对用户数据进行分析，运营人员可以了解用户行为、用户偏好等，从而优化产品和服务。
数据分析能力主要包括数据收集、数据清洗、数据挖掘和数据可视化等方面。
2.2 市场推广能力市场推广能力是互联网运营人员必需的核心能力之一。
通过市场调研、制定营销策略，互联网运营人员能够有效推广产品和服务，提升品牌知名度，吸引更多的用户。
2.3 用户管理能力用户管理能力是互联网运营人员必须具备的重要能力。
通过精准的用户画像、个性化推荐等手段，运营人员可以提高用户满意度，增加用户留存率。
第三章互联网运营的管理方法3.1 敏捷管理方法敏捷管理方法在互联网运营中非常重要。
敏捷管理方法强调快速决策、快速迭代，以适应市场的变化和用户的需求。
敏捷管理方法主要包括Scrum方法、看板方法等。
3.2 数据驱动的运营管理数据驱动的运营管理是互联网运营的核心管理方法之一。
大数据管理分析课程设计
大数据管理分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解大数据的基本概念，掌握数据管理与分析的基本原理；2. 使学生掌握使用数据分析工具对大数据进行有效处理、分析与可视化；3. 帮助学生了解大数据在各行各业的应用，以及对社会发展的意义。
技能目标：1. 培养学生运用数据管理与分析技能解决实际问题的能力；2. 提高学生运用数据分析工具进行数据处理、分析及可视化的操作能力；3. 培养学生团队合作、沟通表达的能力，能在小组讨论中发表自己的见解。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对大数据管理与分析的兴趣，激发学生主动探索新知识的热情；2. 培养学生严谨、细致的科学态度，养成独立思考、批判性思维的习惯；3. 增强学生的数据安全意识，认识到数据保护的重要性，树立正确的数据伦理观。
本课程结合学生年级特点，注重理论与实践相结合，旨在提高学生的数据素养，培养学生运用大数据管理与分析知识解决实际问题的能力。
通过本课程的学习，使学生具备大数据时代背景下的基本技能，为未来进一步学习和工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 大数据基本概念：数据类型、数据来源、数据规模及大数据发展历程；2. 数据管理：数据采集、数据存储、数据清洗、数据整合；3. 数据分析方法：描述性分析、诊断分析、预测分析、规范性分析；4. 数据分析工具：Excel、Python、R等在数据处理、分析和可视化中的应用；5. 大数据在各领域的应用案例：互联网、金融、医疗、教育等；6. 数据安全与伦理：数据保护、隐私泄露、数据滥用及防范措施。
教学大纲安排如下：第一周：大数据基本概念及发展历程；第二周：数据采集、存储与清洗；第三周：数据整合与分析方法；第四周：数据分析工具的使用；第五周：大数据在各领域的应用案例；第六周：数据安全与伦理。
教学内容与课本紧密关联，注重科学性和系统性，结合实际案例，使学生掌握大数据管理与分析的基本知识和技能。
在教学过程中，教师需关注学生的个体差异，调整教学进度，确保学生能够扎实掌握课程内容。
大数据课程教学大纲
大数据课程教学大纲大数据课程教学大纲随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
在这个信息爆炸的时代，大数据分析和处理能力已经成为企业和组织中不可或缺的一部分。
因此，大数据课程的教学也变得越来越重要。
本文将探讨大数据课程教学大纲的设计和内容。
一、引言大数据课程的引言部分应该介绍大数据的概念和重要性。
这一部分可以包括以下内容：1. 大数据的定义：什么是大数据？为什么大数据如此重要？2. 大数据的应用领域：大数据在商业、医疗、金融等领域的应用案例。
3. 大数据的挑战和机遇：大数据分析面临的挑战以及大数据分析带来的机遇。
二、数据收集与存储数据收集与存储是大数据分析的第一步。
这一部分应该包括以下内容：1. 数据收集方法：如何收集大数据？包括传感器、日志、社交媒体等数据收集方法。
2. 数据存储技术：如何存储大数据？包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式存储等技术。
三、数据清洗与预处理数据清洗与预处理是大数据分析的关键步骤。
这一部分应该包括以下内容：1. 数据清洗技术：如何处理脏数据、缺失数据、异常数据等问题？2. 数据预处理技术：如何进行数据规范化、数据变换、数据集成等预处理操作？四、数据分析与挖掘数据分析与挖掘是大数据课程的核心内容。
这一部分应该包括以下内容：1. 数据分析方法：如何使用统计学、机器学习、数据挖掘等方法进行数据分析？2. 数据可视化技术：如何使用可视化工具和技术呈现数据分析结果？五、大数据应用案例大数据课程应该包含一些实际的应用案例，以便学生能够将所学知识应用到实际问题中。
这一部分可以包括以下内容：1. 商业领域的大数据应用案例：如电子商务、金融风险分析等。
2. 社会领域的大数据应用案例：如城市交通管理、医疗健康管理等。
六、大数据伦理与隐私保护在进行大数据分析时，伦理和隐私保护问题也需要被关注。
这一部分应该包括以下内容：1. 大数据伦理问题：如何处理数据隐私、数据安全等伦理问题？2. 隐私保护技术：如何使用加密、脱敏等技术保护数据隐私？七、大数据课程实践大数据课程应该包含实践环节，让学生能够亲自动手进行大数据分析。
《大数据》课程教学大纲(本科)
《大数据》课程教学大纲课程编号：04224课程名称：大数据英文名称：Big Data课程类型：学科选修课课程要求：选修学时/学分：32/2 （讲课学时：28上机学时：4）适用专业：智能科学与技术一、课程性质与任务大数据分析是智能科学与技术、计算机科学技术等专业的一门学科选修课，该课程涉及各类常用的挖掘与分析方法，提供了从数据准备到统计分析、关联规则建立及集成学习等整个数据分析过程的内容。
本课程全面地介绍了大数据处理相关的基本概念和原理，着重讲述了介绍数据挖掘、分析相关的理论、方法及实现工具。
本课程在教学内容方面着重基本知识、基本理论和基本设计方法的讲解；在培养实践能力方面着重数据分析的基本训练，为学生今后从事大数据的研究与预测打下坚实的基础。
（本课程可支撑毕业要求中的3.3, 7.2, 10.1, 12.2）二、课程与其他课程的联系本课程的先修课程为人工智能基础、机器学习等专业基础课程。
通过对人工智能基础的学习能够掌握智能的算法和搜索技术，通过对机器学习能够了解数据的分类、过滤等方法。
这些先修课程为本课程的讲授打下了基础。
本课程的后续课程包括智能机器人、模式识别等。
通过本课程可为后续课程提供理论与方法实践基础。
三、课程教学目标1.考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素，设计一个能实现预期功能的硬件或软件系统，进行仿真研究或开发出系统原型或实物（支撑毕业要求中的3.3）；2.能够评价智能系统工程实践对环境、社会可持续发展的影响（支撑毕业要求中的7.2）；3.将大数据技术作为重点，以应用为目的，全面介绍大数据的数据挖掘与预测方法。
使学生既能对大数据处理技术有一个全景的把握，又能深入理解和使用大数据进行决策。
4.有不断学习和适应智能科学与技术发展的能力（支撑毕业要求中的12.2）5.了解大数据挖掘与预测分析学科的前沿和最新发展动向，具有跟踪学科发展前沿的意识和文献检索基本技能。
（支撑毕业要求中的10.1）四、教学内容、基本要求与学时分配五、其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）大作业：1.对数据挖掘的认识。
大数据项目管理 教学大纲
大数据项目管理教学大纲大数据项目管理教学大纲引言：随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据的应用范围涉及各行各业，从商业到医疗，从政府到教育，无所不在。
然而，大数据项目的管理却是一个复杂而又关键的任务。
本文将探讨大数据项目管理的重要性，并提供一份教学大纲，旨在为学习者提供全面的知识和技能，以应对大数据项目管理的挑战。
一、大数据项目管理的背景与意义1. 大数据时代的挑战- 数据量的爆炸式增长- 数据质量与隐私保护的问题- 多源异构数据的整合与分析2. 大数据项目管理的重要性- 提高项目成功率和效率- 确保数据安全和隐私保护- 实现数据驱动的决策和创新二、大数据项目管理的基本原理与方法1. 项目管理基础知识回顾- 项目生命周期与阶段划分- 项目目标与范围管理- 项目时间与成本管理- 项目风险与质量管理2. 大数据项目管理的特殊问题- 数据采集与清洗- 数据存储与处理- 数据分析与挖掘- 数据可视化与应用3. 敏捷项目管理方法在大数据项目中的应用 - Scrum方法与迭代开发- 敏捷需求管理与变更控制- 敏捷团队协作与沟通三、大数据项目管理的工具与技术1. 大数据处理与存储技术- Hadoop生态系统- Spark与Flink的实时计算- NoSQL数据库的应用2. 数据分析与挖掘工具- R语言与Python的应用- 数据可视化工具的选择与使用- 机器学习算法与模型建立3. 项目管理软件与平台- JIRA与Trello的应用- Git与GitHub的版本控制- 数据管理平台的选择与搭建四、大数据项目管理的案例研究与实践1. 大数据项目管理的成功案例- 互联网企业的用户行为分析- 医疗机构的疾病预测与管理- 政府部门的社会治理与决策支持2. 大数据项目管理的挑战与解决方案- 数据安全与隐私保护的挑战- 数据质量与准确性的保证- 多团队协作与沟通的问题3. 大数据项目管理的实践经验分享- 项目管理流程的优化与改进- 团队合作与领导力的培养- 项目风险与变更管理的策略结语：大数据项目管理是当今社会中不可或缺的一环。
《数据分析与管理决策》-课程教学大纲
《数据分析与管理决策》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16038103课程名称：数据分析与管理决策英文名称：Business Analytics and Decision课程类别：专业选修学时：48学分：3适用对象:信息管理与信息系统、大数据管理与应用等专业考核方式：考查先修课程：无二、课程简介中文简介海量数据的存在、数据分析技术的进步、计算能力的显著提高，这三者共同导致了在商业管理决策问题上使用分析方法的高潮。
本课程的重点是商务数据分析方法，给学生提供一个完美的概念认识，帮助学生了解商务数据分析在决策过程中的地位。
商务数据分析是指通过一系列的科学流程，讲数据转变为人质的信息，从而做出更好的决策。
商务数据分析包括：描述性数据分析、预测性数据分析和规范性数据分析，这些数据分析技术，可以帮助我们更好地做出决策。
英文简介The existence of massive amounts of data,the advancement of analytical methodology, and the significant increase in computing power have all led to the use of analytical methods in business management decision-making issues. The focus of this course is on business data analysis methods, to provide students with a perfect conceptual understanding and help students understand the status of business data analysis in the decision-making process. Business data analysis refers to the transformation of data into information through a series of scientific processes to make better decisions. Business data analysis includes: descriptive data analysis, predictive data analysis and normative data analysis. These data analysis techniques can help us make better decisions.三、课程性质与教学目的本课程是信息管理专业、大数据管理与应用专业的专业选修课。
《Hadoop大数据技术原理与应用》课程教学大纲
《Hadoop大数据技术原理与应用》课程教学大纲课程编号：3250578学分：4学分学时：72学时（其中：讲课学时36上机学时：36）先修课程：《Linux基础》、《关系数据库基础》、《程序设计基础》、《Java面向对象编程》后续课程：Spark,《Python编程基础》、《Python数据分析与应用》适用专业：大数据应用技术一、课程的性质与目标《大数据应用开发》本课程是软件技术专业核心课程，大数据技术入门课程。
通过学习课程使得学生掌握大数据分析的主要思想和基本步骤，并通过编程练习和典型应用实例加深了解；同时对Hadoop平台应用与开发的一般理论有所了解，如分布式数据收集、分布式数据存储、分布式数据计算、分布式数据展示。
开设本学科的目的是让学生掌握如何使用大数据分析技术解决特定业务领域的问题。
完成本课程学习后能够熟练的应用大数据技术解决企业中的实际生产问题。
二、教学条件要求操作系统：CenterOSHadoop版本：Hadoop2.7.4开发工具：Eclipse三、课程的主要内容及基本要求第I章初识Hadoop第3章HDFS分布式文件系统本课程为考试课程，期末考试采用百分制的闭卷考试模式。
学生的考试成绩由平时成绩（30%）和期末考试（70%）组成，其中，平时成绩包括出勤（5%）、作业（5%）、上机成绩（20%）o六、选用教材和主要参考书本大纲是参考教材《Hadoop大数据技术原理与应用》所设计的。
七、大纲说明本课程的授课模式为：课堂授课+上机，其中，课堂主要采用多媒体的方式进行授课，并且会通过测试题阶段测试学生的掌握程度；上机主要是编写程序，要求学生动手完成指定的程序设计或验证。
《大数据分析导论》教学大纲
《大数据分析导论》教学大纲大数据分析导论教学大纲一、课程简介（100字）本课程是介绍大数据分析领域的基本概念、理论和应用的导论课程。
通过本课程，学生将了解大数据分析的基本原理、方法和工具，学会利用大数据进行数据抽取、数据清洗、数据挖掘和数据可视化分析等数据处理和分析技术。
二、教学目标（200字）1.理解大数据分析的基本概念、理论和方法。
2.掌握大数据处理和分析的基本技术和工具。
3.能够运用大数据分析方法解决实际问题。
4.培养学生的数据分析能力和科学研究思维。
5.培养学生的团队合作和创新实践能力。
三、教学内容（600字）1.大数据分析概述-大数据的定义和特点-大数据分析的应用领域和意义-大数据分析的挑战和机遇2.大数据处理和分析基础-大数据收集、存储和处理技术-大数据分析的基本方法和流程-数据可视化和交互式分析技术3.大数据挖掘技术-数据预处理和特征选择-分类和预测分析-聚类分析和关联规则挖掘-基于时序数据的挖掘4.大数据分析工具和平台- Hadoop和MapReduce基础- Spark和Flink的使用-数据库和数据仓库技术-数据挖掘工具和平台的使用5.大数据分析案例研究-大数据分析在电商、金融、医疗等领域的应用-大数据分析在社交网络和互联网上的应用-大数据分析在政府和企业决策中的应用四、教学方法（200字）1.讲授与讨论相结合：通过讲解理论知识，引导学生理解大数据分析的基本概念和方法，并通过案例分析及讨论，加深学生对理论的理解和应用能力的培养。
2.实践与项目结合：结合实际数据和项目，进行数据抽取、清洗、分析和可视化工作，让学生亲身参与大数据分析的实际操作，提升他们的实践能力和团队合作能力。
3.课堂演示与实验：通过课堂演示和实验，向学生展示大数据处理和分析的具体技术和工具使用方法，帮助学生掌握相关技术和工具。
4.个人研究与团队合作：鼓励学生进行个人研究和项目实践，同时注重培养学生的团队合作和创新实践能力。
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蓝草课程注意突出实战性、技能型领域的应用型课程；特别关注新技术、新渠道、新知识创新型知识课程。
蓝草咨询坚定认为，卓越的训练培训是获得知识的绝佳路径，但也应是学员快乐的旅程，蓝草企业的口号是：为快乐而培训为培训更快乐！
蓝草咨询为实现上述目标，为培训机构、培训学员提供了多种形式的优惠和增值快乐的政策和手段，可以提供开具培训费的增值税专用发票。
【课程背景】
智慧城市、智慧社区、物联网、在线支付、O2O等智慧互联网平台该如何进行有效运营管理？如何通过大数据分析，来提升平台运营的效益？
如何了解线上客户的购买意愿和需求？如何进行网上消费行为的数据分析，从而指导各项运营工作的开展？
如何通过大数据分析，来对互联网平台的绩效分析，发现影响平台绩效的“罪魁祸首”，并进行运营优化和管理？
如何系统化地整体打造和改进互联网平台？从市场运营到产品创新，如何进行改进？
互联网平台如何有效的组织运营管理？日常的运营管理主要要做什么？
如何对互联网平台进行市场细分和定位，挖掘潜在目标客户？刺激潜在需求？
如何组织各种营销活动，对平台商品进行展示和包装，提升电商的销售转化率？
如何优化互联网平台的产品组合，优化品类？设计商品套装、解决方案？
如何通过消费者研究，开展产品的改进和创新？提升产品吸引力？
本课程将全方位提供专有技术对互联网平台进行全方位的设计和打造！包括以下内容：
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基于我们对企业产品生产经营过程和工作模型的多年研究，本课程就是提供一个整体的方法论，拥有多项专有技术将网络平台的市场运营和规划设计，进行整体的打造！
【课程大纲】
第一章大数据分析与智慧互联网平台绩效诊断
一、智慧互联网平台的“生态圈”：如何构建平台上各类产品和服务
集群，提升关联性和黏性？
1.什么是智慧互联网平台？智慧互联网平台的类型和应用
2.什么是平台产品化？平台型产品与其他类型产品的差异？
3.平台的类型：交易平台、社交平台、服务平台、言论平台、活动平台等
4.平台的产品化：如何针对不同的细分市场来定义平台
1）智慧城市、智慧社区的产品化
2）数字媒体点播平台的产品化
3）O2O平台的产品化
4）移动通讯平台的产品化
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5）社交平台的产品化
5.产品化等级的升级和转型
1）什么是产品化？为什么要做产品化？——用最小的经营成本获取最大市场收益！
2）产品化升级路径图
3）项目产品化：“定制化开发”到“产品化生产”
4）产品服务化：从卖产品，走向卖服务！
5）服务产品化：对服务型产品的标准化设计！
6）整合解决方案：如何为客户提供一揽子解决方案
7）社交化和平台化进阶：从辛苦做产品，走向做平台！
6.互联网平台的产品生态圈构成和关系
1）平台的产品生态圈构成：核心产品和服务、延伸产品和服务、辅助型产品和服务、资源增值性产品、解决方案、交互平台等。
2）核心产品和服务：企业核心的产品和业务
3）延伸产品和服务：基于核心产品的延伸业务等
4）应用型产品：二级应用整合
5）辅助产品：客服、广告、安全、下载、知识等
6）资源增值性产品：基于企业的技术、资源和人才二次利用的产品。
7）接口产品：官网、机顶盒、app、公众号、callcenter等
二、大数据分析与平台绩效分析：什么在影响平台的绩效？
1.什么是智慧互联网平台？智慧平台的类型和应用有哪些？
2.大数据分析什么？管理什么？目的是什么？
3.思考：一个奶茶店的利润下滑是什么原因造成的？
4.影响产品绩效的四个角色：消费者、竞品、企业、市场环境
5.四力博弈下的产品绩效分析：这四个角色是如何联动影响产品绩效的？。