大数据与人工智能概论

廖宁,陈怡然,柏森

目录

  • 1 第1章 绪论
    • 1.1 大数据与人工智能概述
    • 1.2 大数据与人工智能典型应用
  • 2 第2章 数据工程
    • 2.1 数据工程概述
      • 2.1.1 【工具应用】使用Tableau Prep处理数据(案例1)
      • 2.1.2 【工具应用】使用Tableau DeskTop分析数据(案例1)
      • 2.1.3 【拓展学习】Tableau 在零售分析中的高级应用
    • 2.2 数据的获取
    • 2.3 数据的存储
      • 2.3.1 单机系统存储
      • 2.3.2 服务器存储
      • 2.3.3 分布式
    • 2.4 数据预处理
    • 2.5 数据分析与可视化
    • 2.6 过程性考核(项目)
  • 3 第3章 大数据框架
    • 3.1 分布式系统与Hadoop大数据平台
    • 3.2 分布式计算引擎
  • 4 第4章 机器学习
    • 4.1 机器学习概述
    • 4.2 回归算法
    • 4.3 分类算法
    • 4.4 聚类算法
  • 5 第5章 深度学习
  • 6 第6章 大数据与人工智能伦理
过程性考核(项目)

【项目背景】

近年来,随着新零售业的快速发展,消费者购买商品时有了更多的对比和
选择,导致超市行业的竞争日益激烈,利润空间不断压缩。超市的经营管理产
生了大量数据,对这些数据进行分析,可以提升超市的竞争力,为超市的运营
及经营策略调整提供重要依据。


【考核要求】

  1. 以个人为单位, 模仿课堂案例(Tableau商品销售分析)对数据进行分析,按月份统计各大类销售额;分析销量前5和末5位的大类、中类和小类;为超市经营提出建议。使用的工具可以自行选择(建议可用tableau、excel)。

  2. 以word文档形式提交最终成品,要求封面有:大数据人工智能概论、过程性考核1-超市数据分析、班级、学号、姓名、完成时间,内容页有:数据预处理、数据分析、数据可视化、决策建议。不能只贴图,需要对图表内容进行解释。