文档介绍：《Python数据分析与挖掘实战》教学大纲课程名称:Python数据分析与挖掘实战
课程类别:必修适用专业:大数据技术类相关专业
先修课程:Python编程基础总学时:64学时(其中理论28学时,实验36学时)
总学分:、《Python数据分析与挖掘实战》教学大纲课程名称:Python数据分析与挖掘实战
课程类别:必修适用专业:大数据技术类相关专业
先修课程:Python编程基础总学时:64学时(其中理论28学时,实验36学时)
总学分:、课程的性质
随着云时代的来临,大数据技术将具有越来越重要的战略意义。大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,逐渐成为重要的生产要素,人们对于海量数据的运用将预示着新一轮生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内攫取、管理、处理、整理海量数据,为企业经营决策提供积极的帮助。大数据分析作为数据存储和挖掘分析的前沿技术,广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略性新兴产业。虽然大数据目前在国内还处于初级阶段,但是其商业价值已经显现出来,特别是有实践经验的大数据分析人才更是各企业争夺的热门。为了满足日益增长的大数据分析人才需求,特开设Python数据分析与挖掘实战课程。
二、课程的任务
理论上,要求学生掌握Python数据挖掘编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等数据分析与挖掘的主要方法。
技能上,结合服装店服装销售、沐浴露销售、景区人流量、服装企业贡献率、餐饮系统等现实场景,使学生学会使用Python语言进行数据探索、数据预处理、分类与预测、聚类分析、时序预测、关联规那么挖掘、智能推荐、偏差检测等操作,并从信用卡、餐饮企业、金融服务、020优惠券、电商产品等贴近学生生活的场景案例,进行知识点和真实案例相结合,使学生进一步掌握数据分析与数据挖掘的流程和技能。
思政上,将落实立德树人的根本任务,将育人元素揉入教学中,引导学生的环保理念,增强学生法律意识,培养学生的工匠精神、平安生产、职业道德、技能珍贵、科学探索、独立思考、思辨能力等。
三、++scikit-+++
四、课程学时分配
序号
教学内容
理论学时
实验学时
其它
1
第1章数据挖掘基础
1
第2章Python数据挖掘编程基础
2
1
3
第3章数据探索
2
2
4
第4章数据预处理
4
2
5
第5章数据挖掘算法基础
10
5
6
第6章信用卡高风险客户识别
2
5
7
第7章餐饮企业菜品关联分析
1
5
8
第8章金融服务机构资金流量预测
1
4
9
第9章020优惠券使用预测
2
5
10
第10章电视产品个性化推荐
2
5
11
第11章基于TipDM数据挖掘平台实现金融服务机构资金流量预测
1
2
总计
28
36
五、
序号
章节名称
主要内容
教学目标
学时
1
数据挖掘基础
.掌握数据挖掘的流程
.了解常用的数据挖掘建模工具
.掌握Python数据挖掘环境配置的方
法
掌握数据挖