大数据分析与应用实验课程大纲

"《大数据分析与应用实验》课程教学大纲旨在让学生掌握大数据分析的方法、工具以及其实验设计和评估。课程共48学时，其中32学时为实验，适用于经济管理学院各专业，特别是在第6学期作为选修课开设。教材由王星编著，强调了大数据分析在实践中的应用。实验教学目标包括熟悉大数据分析工具，掌握数据采集、处理和分析流程，以及在不同领域应用大数据分析。课程考核主要基于实验报告和出勤率，实验报告成绩占比70%，出勤30%，最终计入理论课程的总成绩。参考书目包括郭晓科、伊恩·艾瑞斯和赵刚的相关著作。课程包含多个实验项目，如大数据类型及分析方法、收集方法设计等，实验类型包括验证和演示。" 本课程的核心知识点包括： 1. 大数据基础知识：学生需要了解大数据的不同类型，如结构化、半结构化和非结构化数据，以及其特征，理解大数据的重要性。 2. 大数据分析方法：涵盖各类分析方法的概念、数学原理，包括统计分析、机器学习、数据挖掘等，以及它们的设计、实施和评价流程。 3. 大数据工具应用：学生需熟练掌握Hadoop、Spark、Hive、Pig等大数据处理工具，了解其功能、使用方法和操作流程，能应用于实际问题解决。 4. 数据采集：学习如何利用网络、文献调研或编程手段设计和实现不同类型的大数据收集策略。 5. 数据处理与分析流程：设计并执行数据预处理、清洗、转换、加载等步骤，以及运用分析方法进行数据探索和模型建立。 6. 实验报告写作：学习撰写规范、有深度的大数据分析报告，包含方法描述、结果分析和结论。 7. 领域应用：分析不同行业（如金融、医疗、零售等）中的大数据应用场景，理解不同工具和方法的适用性。 8. 评估与考核：掌握如何根据实验报告的质量和出勤率进行自我评估，以满足课程的考核标准。 9. 大数据思维：培养利用大数据进行决策和问题解决的思维方式，理解大数据在知识发现和情报获取中的作用。 通过这门课程的学习，学生将具备大数据分析的基本技能，能够在未来的工作中承担大数据分析方法设计、工具应用和结果解读等相关职责。参考书目提供额外的理论支持和深入理解，帮助学生拓宽视野，深化对大数据领域的理解。