大数据案例分析（实验课）

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个人介绍

大数据案例分析（实验课）

主讲教师：刘莹

课程介绍

教学方法

采用大数据分析软件Jupyter进行教学和实践操作，边操作边指导，安排相应的练习和项目实训。

教学条件

在实验室的教学平台进行教学和实际操作。本课程配备完整的实验指导书和课件材料。

实验室配备功能齐全的实验设备，包括电脑，服务器，操作台，投影仪，主控制设备，实践教学系统等

教学效果

实验要求

1.数据采集；

2.熟练掌握大数据分析的全流程；

3. 完成实验操作；

4. 完成实验报告。

参考教材

[1]统计学习方法，李航著，清华大学出版社，2019年。

[2]阿里云天池大赛塞梯解析（机器学习篇），天池平台著，电子工业出版社，2020年。

[3]机器学习，周志华著，清华大学出版社，2018年。

[4][机器学习实战（第二版），Aurelien Geron著，机械工业出版社，2020年。

[5]神经网络与深度学习，邱锡鹏著，机械工业出版社，2021年。

[6]数据挖掘算法与应用，孙家泽等著，清华大学出版社，2020年。

[7]Python机器学习，Sebastian Raschka等著，机械工业出版社，2019年。

[8]数学之美，吴军著，人民邮电出版社，2020年。（第三版）

[9]数据挖掘导论，陈封能等著，机械工业出版社，2020年

课程评价

教学资源

课程章节资源

课程章节	\| 文件类型		\| 修改时间	\| 大小	\| 备注
1.1 逻辑斯蒂回归-案例1 股票客户流失预警模型		文档 .pdf	2021-09-16	2.81MB
1.2 决策树模型-案例2 员工离职预测模型		文档 .pdf	2021-09-16	3.83MB
1.3 贝叶斯模型-案例3 肿瘤预测模型		文档 .pdf	2021-09-16	1.45MB
1.4 AdaBoost模型-案例4 信用卡精准营销模型		文档 .pdf	2021-09-16	4.32MB
1.5 GDBT模型-案例5 产品定价		文档 .pdf	2021-09-16	4.29MB
1.6 XGBoost模型-案例6 金融反欺诈模型		文档 .pdf	2021-09-16	2.22MB
1.7 LightGBM模型-案例7 客户违约预测模型		文档 .pdf	2021-09-16	2.79MB
1.8 LightGBM回归模型-案例8 广告收益回归模型		文档 .pdf	2021-09-16	2.09MB
1.9 降维-案例9人脸识别		文档 .pdf	2021-09-16	3.00MB
1.10 KMeans算法-案例10 银行客户分群模型		文档 .pdf	2021-09-16	2.18MB
1.11 DBSCAN算法-案例11 新闻聚类分群模型		文档 .pdf	2021-09-16	3.07MB
1.12 Requests库-案例12 数据爬虫（百度新闻爬取）		文档 .pdf	2021-09-16	675.41KB
1.13 相关性分析-案例13 智能推荐系统		文档 .pdf	2021-09-16	1.71MB
1.14 图模型-案例14 图论模型与networkx库		文档 .pdf	2021-09-16	4.60MB
2.1 实验（一）股票客户流失预警		文档 .pdf	2021-09-13	3.14MB
2.2 实验（二）员工离职预测		文档 .pdf	2023-06-15	4.21MB
2.3 实验（三）肿瘤预测		文档 .pdf	2021-09-13	1.65MB
2.4 实验（四）信用卡精准营销		文档 .pdf	2023-06-15	4.77MB
2.5 实验（五）产品定价		文档 .pdf	2021-09-13	3.48MB
2.6 实验（六）金融反欺诈		文档 .pdf	2021-09-13	2.53MB
2.7 实验（七）客户违约预测		文档 .pdf	2021-09-13	3.10MB
2.8 实验（八）广告收益回归		文档 .pdf	2021-09-13	2.41MB
3.1.1 第一步：问题的理解		附件 .${file.extension}	2021-03-21	--
3.1.2 第二步：数据探索		附件 .${file.extension}	2021-03-21	--
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3.1.3 第三步：特征工程		附件 .${file.extension}	2021-03-21	--
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3.1.4 第四步：模型训练		附件 .${file.extension}	2021-03-21	--
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3.1.5 第五步：模型验证		附件 .${file.extension}	2021-03-21	--
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3.1.7 第七步：模型融合		附件 .${file.extension}	2021-03-21	--

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