目录

  • 1 第一章 大数据分析与Python
    • 1.1 课程介绍及考核要求
    • 1.2 课程PPT
    • 1.3 课程相关软件下载
    • 1.4 python模块安装命令
  • 2 第二章 Python基础操作
    • 2.1 学习目标
    • 2.2 课程PPT
    • 2.3 演示代码与数据
  • 3 第三章 Python常用库与可视化
    • 3.1 学习目标
    • 3.2 课程PPT
    • 3.3 演示代码与数据
  • 4 第四章 关联规则分析-Apriori模型
    • 4.1 学习目标
    • 4.2 课程PPT
    • 4.3 演示代码与数据
  • 5 第五章 决策树模型
    • 5.1 学习目标
    • 5.2 课程PPT
    • 5.3 演示代码与数据
  • 6 第六章 贝叶斯模型
    • 6.1 学习目标
    • 6.2 课程PPT
    • 6.3 演示代码与数据
  • 7 第七章 聚类算法
    • 7.1 学习目标
    • 7.2 课程PPT
    • 7.3 补充知识
    • 7.4 演示代码与数据
  • 8 第八章 社会网络分析
    • 8.1 学习目标
    • 8.2 课程PPT
    • 8.3 演示代码与数据
  • 9 第九章 神经网络
    • 9.1 学习目标
    • 9.2 课程PPT
    • 9.3 补充知识
    • 9.4 演示代码与数据
  • 10 第十章 表征学习
    • 10.1 学习目标
    • 10.2 课程PPT
    • 10.3 演示代码与数据
  • 11 第十一章 案例实践
    • 11.1 网络数据抓取
    • 11.2 顾客市场细分
    • 11.3 房地产需求分析
    • 11.4 淘宝用户购物行为分析
    • 11.5 居民幸福感分析
  • 12 拓展及考核安排
    • 12.1 期末考核安排及课程论文模板
    • 12.2 UCI数据集
    • 12.3 阿里天池数据集
    • 12.4 科学数据银行
    • 12.5 更多数据源
    • 12.6 毕业论文资料
课程介绍及考核要求

                                                    课程介绍

《大数据与商业智能分析》是工商管理等专业学生的专业方向课程,顺应大数据时代商业管理决策要求,为学生步入社会掌握多项实用技能提供专业的课程学习。本课程将商业分析的理论与具体实践结合起来,从商业分析的发展历程和分析的思路框架、流程、方法工具再到具体实施过程都进行了详细地讲解,并在数据分析和挖掘部分提供了详实的数据和案例分析操作过程,让商业分析从一个时髦的术语变成落地的操作。本课程从了解商业分析开始,树立将业务、分析和IT技术结合起来的观念,到利用各种分析方法和挖掘算法将商业分析落地。从知到行,让学生能掌握和运用商业分析工具为企业决策提供支持。

                                                 考核要求

1、平时成绩的构成比例和考核方式:

(1)10%,考勤; 

    采用学习通在线签到的方式,上课前点到。无特殊情况三次未签到者,本课程考核不合格!

(2)10%,在线学习,互动,话题讨论等;

(3)20% 小组汇报;

(4)课堂每回答老师问题1次,平时成绩加1%;演示提问1次,平时成绩加2%,每人只能提问1次,多提不加分;前三项得分+课堂加分+演示提问加分总计不超过40%

2、期末成绩的构成比例:60%,考核形式:课程论文。