大数据处理方向课程群

大数据处理方向

培养具有良好科学素养，在具备一定的数学、计算机等方面知识的基础上，较全面地掌握大数据方向的基本理论和技术，能运用所学知识解决实际问题，具有较高的综合业务素质、较强的创新与实践能力、能从从事大数据分析、大数据应用开发、大数据系统研发、数据可视化等工作

(1) 数学基础课程群

数学是进行数据分析和处理的基础和工具，必须重视数学

基础课程的学习。可以将高等数学、概率论与数理统计、离散

数学和线性代数等课程划分到数学基础课程群中。

(2) 程序设计课程群

作为计算机专业的学生，程序设计的学习和程序设计能力

的培养至关重要。该课程群应该包含如C 语言、C++ 以及JAVA

语言等程序设计语言，此外还需要包含数据结构、算法、软件

工程等课程。

(3) 计算机核心类课程群

包含计算机专业中必修的一些核心课程，如：操作系统、

计算机组成、编译原理和计算机网络等。

(4) 大数据处理类课程群

了解和掌握大数据处理的主要组成过程是该课程群建设的

关键，具体来说其过程包含如下几个部分：

1) 数据采集，负责将分布异构的、结构化或非结构化的数据抽取到中间层，经过清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库。

2) 数据存储，用关系数据库或NOSQL 等将数据有效存储起来。

3) 基础架构，包括分布式文件系统、云存储等技术，如开源的分布式系统基础架构Hadoop 等。

4) 数据处理，其中包括自然语言处理，即让计算机“理解”人类的语言。MapReduce 作为一种用于处理大规模数据集的并行编程模型，也非常重要。

5) 统计分析，是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动，包括多种数据分析方法，例如：假设检验、显著性检验、T 检验、方差分析、卡方校验、回归分析、曲线估计等。

6) 数据挖掘，指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。其常通过机器学习、专家系统和模式识别等方法来实现。

7) 模型预测，包括预测模型和建模仿真等。

8) 结果呈现，将大数据分析和处理的结果以易于理解的方式呈现出来。

该课程群可以包含如下课程：数据库原理与应用、Hadoop实践、数据分析、机器学习、数据挖掘、云计算技术、数据可视化、并行与分布式计算、社交网络分析、模式识别和大数据实例分析等。

《海量数据分析》课程标准

《数据分析》课程标准 1．课程定位与课程设计 1.1课程的性质与作用 本课程是大数据应用技术专业的核心课程。通过本课程的学习，使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法和思路，及运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。该课程主要是培养学生完整数据分析的理念与运用相关数据处理工具进行数据分析的能力，为学生学习和掌握《数据挖掘》等其他专业课程提供必备的专业基础知识，也为学生从事大数据应用技术相关岗位工作打下良好的基础。 1.2课程设计理念 课程设计遵循“以学生为主体”教育思想，依据“任务引领”为课程内容设计原则，以提高学生整体素质为基础，以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别是创新能力和实际操作能力为主线，兼顾学生后续发展需要，选取符合数据分析职场所要求的知识、素质和能力为教学内容；在基本理论和基础知识的选择上以应用为目的，以“必需、够用”为度，服从培养能力的需要，突出针对性和实用性 （2）遵循能力本位的教学观。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理和分析处理能力，训练学生的专业能力、社会能力和方法能力。课程设计以能力为核心，围绕能力的形成学习相关知识。 1.3 课程设计思路 在课程设计上根据大数据应用技术专业就业岗位群任职要求，改革传统的课程体系和教学方法，形成以就业为导向，立足于学生职业能力培养和职业素养养成，突出课程的应用性和操作性。数据分析工作是一个有序开展的工作，顺序性和过程性很强，课程设计的思路正是依据工作任务的顺序和过程开展的，数据分析工作过程主要分为五个步骤，这五个步骤也就是五个工作项目，构成了本课程学习内容的框架。通过任务驱动充分发挥学生的主体作用，让学生在完成具体任务的过程中来构建相关理论知识，发展职业能力，并提升职业素养。在教学内容上遵循“理论够用、适度，重在应用”的原则，弱化理论，剔除抽象的公式推导和复杂计算分析，把数据资料的收集特别是利用互联网收集数据资料及运用数据分析工具软件进行数据分析，作为重点内容进行讲授和训练，适应社会经济和科技进步给市场信息分析与预测带来的发展。 2．课程目标 通过本课程的学习，学生掌握从调查方案设计、数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告的撰写整个工作流程，学会运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。同时还要培养学生自主学习能力、自我管理能力、沟通能力、组织协调能力、市场开拓意识、竞争意识和团队协作精神，使学生既具备较高的业务素质，又具有良好的职业道德和敬业精神。

(大数据)北邮大数据技术课程重点总结

(大数据)北邮大数据技术课程重点总结

5.数据化与数字化的区别 数据化：将现象转变为可制表分析的量化形式的过程； 数字化：将模拟数据转换成使用0、1表示的二进制码的过程 6.基于协同过滤的推荐机制 基于协同过滤的推荐（这种机制是现今应用最为广泛的推荐机制）——基于模型的推荐（SVM、聚类、潜在语义分析、贝叶斯网络、线性回归、逻辑回归） 余弦距离（又称余弦相似度）：表示是否有相同的倾向 欧几里得距离（又称欧几里得相似度）：表示绝对的距离 这种推荐方法的优缺点： 它不需要对物品或者用户进行严格的建模，而且不要求物品的描述是机器可理解的；推荐是开放的，可以共用他人的经验，很好的支持用户发现潜在的兴趣偏好。 数据稀疏性问题，大量的用户只是评价了一小部分的项目，而大多数的项目是没有进行评分；冷启动问题，新物品和新用户依赖于用户历史偏好数据的多少和准确性，一些特殊品味的用户不能给予很好的推荐。 7.机器学习：构建复杂系统的可能方法/途径 机器学习使用场景的核心三要素：存在潜在模式、不容易列出规则并编程实现、有历史的数据 8.机器学习的基础算法之PLA算法和Pocket算法（贪心PLA） 感知器——线性二维分类器，都属于二分类算法 二者的区别：迭代过程有所不同，结束条件有所不同； 证明了线性可分的情况下是PLA和Pocket可以收敛。 9.机器为什么能学习 学习过程被分解为两个问题： 能否确保Eout(g)与Ein(g)足够相似？ 能否使Ein(g)足够小？ 规模较大的N，有限的dVC，较低的Ein条件下，学习是可能的。 切入点：利用具体特征的，基于有监督方式的，批量学习的分析，进行二分类预测。 10.VC维： 11.噪声的种类： 12.误差函数（损失函数） 13.给出数据计算误差 14.线性回归算法：简单并且有效的方法，典型公式 线性回归的误差函数：使得各点到目标线/平面的平均距离最小！ 15.线性回归重点算法部分：

数据分析课程设计

数据分析课程设计 题目：四川农村居民的消费结构浅析 班级：2009级数学与应用数学1班 学号：20091615310028 姓名：张雪梅 指导老师：张燕 时间：2012年6月19日

【摘要】 随着人们生活水平的提高，消费结构也在日益变化，为了能够更好的为四川农村人们服务，更快的发展农村建设，让人们过上更好的生活。在此，有必要研究农村人们的消费结构变化情况，以便做出正确的判断。本文是基于四川统计年鉴中1995年—2010年中的14年的四川省农村居民人均纯收入与消费支出的相关数据，运用sas软件，采用因子分析方法,实证研究了该省农村居民的消费结构变动情况。结论表明, 四川农村居民的生活质量有所提高，大多数人解决了住房、温饱等生活问题，对生活方面的支出有所减少，更多的开始关注文化教育和精神娱乐方面，最后给农村今后的发展提出了小小的建议。 【关键字】 四川省农村居民消费结构因子分析 sas

目录 摘要 (2) 关键字 (2) 目录 (3) 一、消费简介 (6) 1.消费结构概念 (6) 2 研究我省农村居民消费结构的必要性 (6) 二、因子分析概述 (7) 1、因子分析的概念和意义 (7) 2、因子分析的的数学模型 (7) 3、因子分析的基本步骤 (8) 4、因子的命名 (10) 5、计算因子得分 (10) 6、具体实施步骤 (10) 三、实证分析过程 (10) 1、数据的收集整理 (10) 2、相关系数矩阵的计算 (11) 3、因子载荷矩阵的计算 (12)

4、因子的方差贡献率及变量的共同度计算及分析 (14) 5、计算因子得分 (14) 四、结论与建议 (16) 1、结果分析 (16) 2、对于四川省农村居民消费结构的建议 (16) 五、参考文献 (18)

新课标十大核心概念之 “数据分析观念 ”解读

新课标十大核心概念之“数据分析观念”解读 在对“数据分析观念”进行分析之前，我们首先要理解新、旧课标在“统计与概率”这一版块的要求与区别。原课标的核心词：数感、符号感、空间观念、统计观念、应用意识、推理能力。新课标核心词：数感、符号意识、运算能力、模型思想、空间观念、几何直观、推理能力、数据分析观念、应用意识、创新意识。在“统计与概率”板块的核心词由“统计观念”改为“数据分析观念”。“统计观念”（旧）：强调的是从统计的角度思考问题，认识统计对决策的作用，能对数据处理的结果进行合理的质疑。“数据分析观念”（新）：改变过去这一概念含义较“泛”，体现统计与概率的本质意义不够鲜明的弱点，而将该部分内容聚焦于“数据分析”。 那么让我们来深入学习“数据分析观念”跟上教学改革的步伐。 （一）什么是“数据分析观念”？数据分析观念是学生在有关数据的活动过程中建立起来的对数据的某种“领悟”、由数据去作出推测的意识、以及对于其独特的思维方法和应用价值的体会和认识。 在课标当中，对于数据分析观念，有这样的描述：了解在现实生活中，有许多问题应当先做调查研究，搜集数据，通过分析做出判断。体会数据中蕴含着信息，了解对于同样的数据可以有多种分析的方法，需要根据问题的背景，选择合适的方法，通过数据分析体验随机性。一方面对于同样的事物，每次收到的数据可能不同，另一方面只要有足够的数据，就可以从中发现规律。 (二)为什么要学数据分析的观念？ 数据分析是统计学里的一个核心内容。不论是统计还是概率，都要基于数据，基于对数据的分析；在进行预测的时，为了使预测更合理，也需要收集更多的数据。数据分析观念是学生在义务教育阶段数学课程中最应培养的数学素养之一，是促进学生发展的重要方面。通过数据分析的教学，使学生体会到统计时需要收集数据，应用数据分析，能解决日常生活中很多实际问题，从而感受统计的实际价值，发展学生的应用意识。 （三）培养数据分析观念的要求： 一是过程性（或活动性）要求：让学生经历调查研究，收集、处理数据的过程，通过数据分析作出判断，并体会数据中蕴涵着信息 二是方法性要求：了解对于同样的数据可以有多种分析方法，需要根据问题背景选择合适的数据分析方法 三是体验性要求：通过数据分析体验随机性 (四)怎样培养学生数据分析的观念？ 1、让学生经历数据分析过程，体会数据中蕴含的信息。 建立数据分析观念最好的办法是让学生经历完整的收集、整理、描述、分析的统计全过程，让学生明白为什么要进行数据的“收集、整理、描述、分析”，也就是说分析数据能帮助我们做什么。常见的教学中，数据的“收集、整理、描述、分析”都是教师布置的“任务”，只要学生按照教师的要求去做即可，而没有问一问为什么要做这些。 2、鼓励学生掌握数据分析方法，根据问题的背景选择合适的方法。 得到一组数据我们要分析什么： ①、数据有什么特点？ ②、数据怎样变化？ ③、可以推测哪些情况？ 3、通过数据分析，让学生感受数据的随机性。 史宁中教授说：“统计与概率领域的教学重点是发展学生的数据分析意识，培养学生的随机

大数据培训机构收费标准

“大数据”这个词的热度虽然下降了，但这种技术本身还在飞速发展扩张。从政府、银行、交通、金融到电商、零售、餐饮等各行各业的大数据应用及相关产品层出不穷，在越来越多的企业内开始投入使用。用人需求的增加，让大数据相关岗位的薪资在IT行业中名列前茅，让很多想学习大数据技术。 零基础报名学习大数据费用多少？ 大数据技术的发展迅速，国内很多高校也开设了“数据科学与大数据技术”专业，但高校的教育始终是滞后于市场的发展需求的，网上关于系统的大数据课程很少，学习资源也不好找，很多人会选择走“大数据培训”这条路。 大数据培训，目前市场上主要分两种课程： 一是大数据开发，学习hadoop、spark、storm、超大集群调优、机器学习、Docker容器引擎、ElasticSearch、并发编程等，可以参考加米谷大数据开发课程由国家大数据标准组成员+企业大数据总架构师+企业项目经理联合研发课程（万行级代码，企业真实项目实战）。大数据学习虽然并没有多简单，但是

通过努力，零基础的朋友也是完全可以掌握大数据技术的。 二是数据分析与挖掘，学习Python、数据库、数据仓库、网络爬虫、数据分析与处理等，重要的是：理论知识+软件工具+数据思维=数据分析基础，具体学习内容可以参考加米谷大数据分析与挖掘培训课程，然后要把这些数据分析基础运用到实际的工作业务中，好好理解业务逻辑，切实用数据分析驱动网站运营、业务管理，切实发挥数据的价值。 报名费用和学习时长： 培训大数据，一般费用在1w-2w不等，脱产学习从编程到项目实战时间要半年左右。 大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

数据分析方法课程设计报告

《数据分析方法》 课程实验报告 1.实验内容 （1）掌握回归分析的思想和计算步骤； （2）编写程序完成回归分析的计算，包括后续的显著性检验、残差分析、Box-Cox 变换等内容。 2.模型建立与求解(数据结构与算法描述) 3.实验数据与实验结果 解：根据所建立的模型在MATLAB中输入程序（程序见附录）得到以下结果：（1）回归方程为： 说明该化妆品的消量和该城市人群收入情况关系不大，轻微影响，与使用该化妆品的人数有关。 的无偏估计： （2）方差分析表如下表： 方差来源自由度平方和均方值 回归（） 2 5384526922 56795 2.28

误差（）12 56.883 4.703 总和（）14 53902 从分析表中可以看出：值远大于的值。所以回归关系显著。 复相关，所以回归效果显著。 解：根据所建立的模型，在MATLAB中输入程序（程序见附录）得到如下结果：（1）回归方程为： 在MTLAB中计算学生化残差（见程序清单二），所得到的学生化残差r的值由残差可知得到的r的值在（-1，1）的概率为0.645，在（-1.5，1.5）的概率为0.871，在（-2，2）之间的概率为0.968. 而服从正态分布的随机变量取值在（-1，1）之间的概率为0.68，在（-1.5，1.5）之间的概率为0.87，在（-2.2）之间的概率为0.95，所以相差较大，所以残差分析不合理，需要对数据变换。 取=0.6进行Box-Cox变换 在MATLAB中输入程序（见程序代码清单二） 取，所以得到r的值（r的值见附录二）其值在（-1，1）之间的个数大约为20/31=0.65，大致符合正态分布，所以重新拟合为： 拟合函数为： 通过F值，R值可以检验到，回归效果显著 （3）某医院为了了解病人对医院工作的满意程度和病人的年龄，病情的严重程度和病人的忧虑程度之间的关系，随机调查了该医院的23位病人，得数据如下表：

《数据分析》课程标准

《数据分析》课程标准 1.课程定位与课程设计 1、1课程的性质与作用 本课程就是电子商务专业的专业基础课程。通过本课程的学习,使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析与数据分析报告的撰写方法与思路,及运用EXCEL进行数据分析的基本方法。该课程主要就是培养学生完整市场调查的理念与运用EXCEL进行数据分析的能力,为学生学习与掌握《网络营销与策划》、《店铺运营》、《客户服务》等其她专业课程提供必备的专业基础知识,也为学生从事电子商务运营与推广、客户服务等电子商务相关岗位工作打下良好的基础。 1、2课程设计理念 课程设计遵循“以学生为主体”教育思想,依据“任务引领”为课程内容设计原则,以提高学生整体素质为基础,以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别就是创新能力与实际操作能力为主线,兼顾学生后续发展需要,选取符合电子商务职场所要求的知识、素质与能力为教学内容;在基本理论与基础知识的选择上以应用为目的,以“必需、够用”为度,服从培养能力的需要,突出针对性与实用性 (2)遵循能力本位的教学观。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理与分析处理能力,训练学生的专业能力、社会能力与方法能力。课程设计以能力为核心,围绕能力的形成学习相关知识。 1、3 课程设计思路 在课程设计上根据电子商务专业就业岗位群任职要求,改革传统的课程体系与教学方法,形成以就业为导向,立足于学生职业能力培养与职业素养养成,突出课程的应用性与操作性。数据分析工作就是一个有序开展的工作,顺序性与过程性很强,课程设计的思路正就是依据工作任务的顺序与过程开展的,数据分析工作过程主要分为五个步骤,这五个步骤也就就是五个工作项目,构成了本课程学习内容的框架。通过任务驱动充分发挥学生的主体作用,让学生在完成具体任务的过程中来构建相关理论知识,发展职业能力,并提升职业素养。在教学内容上遵循“理论够用、适度,重在应用”的原则,弱化理论,剔除抽象的公式推导与复杂计算分析,把数据资料的收集特别就是利用互联网收集数据资料及运用数据分析工具软件进行数据分析,作为重点内容进行讲授与训练,适应社会经济与科技进步给市场信息分析与预测带来的发展。 2.课程目标 通过本课程的学习,学生掌握从调查方案设计、数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告的撰写整个工作流程,学会运用EXCEL进行数据分析的基本方法。同时还要培养学生自主学习能力、自我管理能力、沟通能力、组织协调能力、市场开拓意识、竞争意识与团队协作精神,使学生既具备较高的业务素质,又具有良好的职业道德与敬业精神。

大数据入门培训课程内容是什么

大数据入门培训课程内容是什么 大数据对于普通人而言，也就是知道大数据的表层意思，虽然生活在大数据时代，但却不知道大数据时代到底是神马东西？与我们有神马关系？！今天千锋大数据培训就来带你真正走进大数据时代。 一提起大数据可能许多门外汉会觉得它的逼格是这样的：大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。 时代孵化大数据应运而生

大数据之前，人们喜欢抽样调查，随机抽取来走捷径。但是随着经济与科技的发展抽样调查面临着资金人员成本高，操作时间长，准确性偏差大等一系列弊端也暴露出来了。 有了大数据，就相当于有了庞大的电子信息库，就可以采用所有数据进行分析处理，不但简单便捷也能更好的提高信息的精准度和工作效率，便捷了工作和生活。 大数据成为日常生活小助手 1. 公交一卡通一个市每天产生4千万条刷卡记录，分析这些刷卡记录，可以清晰了解市民的出行规律，以有效改善城市交通。 2.在网络搜索框输入任何一个热门关键词都会跳出成千上万的相关信息 3.打开导航地图，路程距离、方向路况、所需时间都一目了然。这些数据，更好的方便我们的出行和工作，节省时间节省精力，感受科技时代的便捷。 4.淘宝等购物平台你在浏览的时候，系统会根据你的喜好、风格、和近期购买的商品为你推荐可能感兴趣的产品。比如猜你喜欢或者系统自动推荐相关商品。 5. 一个电影上映它的票房、上座率、排片量以及和同档期上映电影的数据比较分析，都需要大数据的支持。用精确全面的数据，对投资收益做一个精准度高的调查分析，更好的了解投资商品的盈亏。 6. 在影视圈常能听到流量小生之类的，所谓流量背后也是有强大的数据支持的。用大数据就可以分析出一个艺人是不红还是火到燃烧。 大数据一直穿插在我们的生活中，只是内行人把它当做赚钱的技术，利用大数据的搜集分析为公司谋得利益，数据就是公司的命根子，现在公司渴求大数据技术人才，是一个热门岗位，想学习大数据技术的就认准千锋教育，千锋就

数据分析课程标准

数据分析课程标准标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]

《数据分析》课程标准 1．课程定位与课程设计 1.1课程的性质与作用 本课程是电子商务专业的专业基础课程。通过本课程的学习，使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法和思路，及运用EXCEL进行数据分析的基本方法。该课程主要是培养学生完整市场调查的理念与运用EXCEL进行数据分析的能力，为学生学习和掌握《网络营销与策划》、《店铺运营》、《客户服务》等其他专业课程提供必备的专业基础知识，也为学生从事电子商务运营与推广、客户服务等电子商务相关岗位工作打下良好的基础。 1.2课程设计理念 课程设计遵循“以学生为主体”教育思想，依据“任务引领”为课程内容设计原则，以提高学生整体素质为基础，以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别是创新能力和实际操作能力为主线，兼顾学生后续发展需要，选取符合电子商务职场所要求的知识、素质和能力为教学内容；在基本理论和基础知识的选择上以应用为目的，以“必需、够用”为度，服从培养能力的需要，突出针对性和实用性（2）遵循能力本位的教学观。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理和分析处理能力，训练学生的专业能力、社会能力和方法能力。课程设计以能力为核心，围绕能力的形成学习相关知识。 1.3 课程设计思路 在课程设计上根据电子商务专业就业岗位群任职要求，改革传统的课程体系和教学方法，形成以就业为导向，立足于学生职业能力培养和职业素养养成，突出课程的应用性和操作性。数据分析工作是一个有序开展的工作，顺序性和过程性很强，课程设计的思路正是依据工作任务的顺序和过程开展的，数据分析工作过程主要分为五个步骤，这五个步骤也就是五个工作项目，构成了本课程学习内容的框架。通过任务驱动充分发挥学生的主体作用，让学生在完成具体任务的过程中来构建相关理论知识，发展职业能力，并提升职业素养。在教学内容上遵循“理论够用、适度，重在应用”的原则，弱化理论，剔除抽象的公式推导和复杂计算分析，把数据资料的收集特别是利用互联网收集数据资料及运用数据分析工具软件进行数据分析，作为重点内容进行讲授和训练，适应社会经济和科技进步给市场信息分析与预测带来的发展。 2．课程目标 通过本课程的学习，学生掌握从调查方案设计、数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告的撰写整个工作流程，学会运用EXCEL进行数据分析的基本方法。同时还要培养学生自主学习能力、自我管理能力、沟通能力、组织协调能力、市场开拓意

数据分析课程设计-NBA球员技术统计分析报告

《数据分析方法》课程设计 成绩评定表 学生姓名严震班级学号1109010114 专业信息与计算课程设计题目NBA球员技科学术统计分析报告 评 语 组长签字： 成绩 日期 20年月日

《数据分析方法》课程设计 课程设计任务书 学院理学院专业信息与计算科学学生姓名严震班级学号1109010114 课程设计题目NBA 球员技术统计分析报告实践教学要求与 任务 : 设计要求（技术参数）： 1、熟练掌握SPSS 软件的操作方法； 2、根据所选题目及调研所得数据，运用数据分析知识，建立适当的数学模型； 3、运用 SPSS 软件，对模型进行求解，对结果进行分析并得出结论; 4、掌握利用数据分析理论知识解决实际问题的一般步骤。 设计任务： 1、查阅相关资料，找到NBA 球员技术的相关指标，获得相关数据； 2、利用数据分析的理论，建立线性回归模型，以及对其进行主成分分析； 3、利用 SPSS软件求解 , 并给出正确的结论。 工作计划与进度安排 : 第一天——第二天学习使用SPSS 软件并选题 第三天——第四天查阅资料 第五天——第六天建立数学模型 第七天——第九天上机求解并完成论文 第十天答辩 指导教师：专业负责人：学院教学副院长： 201年月日201年月日201年月日

II

摘要 数据分析析的主要应用有两方面，一是寻求基本结构，简化观测系统，将具有错综复杂关系的对象（变量或样品）综合为少数几个因子（不可观测的，相互独立的随机变 量），以再现因子与原变量之间的内在联系；二是用于分类，对p 个变量或 n 个样品进 行分类。聚类分析一般有两种类型，即按样品聚类或按变量（指标）聚类，其基本思想是通过定义样品或变量间“接近程度”的度量，将“相近”的样品或变量归为一类。本文 利用利用数据分析中的因子分析和聚类分析对多个变量数据进行了分析。就是分析和处理 数据的理论与方法，数据分析中提出了广泛的多元数据分析的统计方法，包括线性回归分析、方差分析、因子分析、主成分分析、典型相关分析、判别分析、聚类分析等。 关键词： spss 软件 ; 聚类分析 ; 因子分析 ; 线性规划

数据分析课程标准新

数据分析课程标准新 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】

《应用数据分析》课程标准 【适用专业】：工商管理系 【开设学期】：第五学期 【学时数】：64 【课程编码】：020474 一、课程描述 本课程是电子商务专业的专业技术课程，该课程主要是培养学生完整市场调查的理念与EXCEL的应用，EXCEL是Microsoft公司推出的Office 办公应用软件的主要组件之一，本课程主要学习任务是通过该软件快速计算和分析大量的数据，并能轻松制作出符合要求的报表，表达复杂的数据信息。本课重点讲解Excel在数据分析与市场调查方面的应用，使学生掌握数字运算、财务、数据分析、市场调查等相关知识技能。 二、培养目标 1、方法能力目标： 为了适应当今信息化飞速发展的商务管理需求，培养学生数字处理、分析的自动化方法和能力。 2、社会能力目标： 数据分析师 3、专业能力目标： 培养具备现代商务管理领域所需数据分析人才，注重信息管理以及信息系统分析、设计、实施、管理和评价等方面的基本理论和方法。使用计算机作为工具处理大量纷繁的信息，并进行有效管理。 三、与前后课程的联系 1、与前续课程的联系 为了更好地掌握这门技术，应具有一定的计算机应用、数据库等相关基础知识。 2、与后续课程的关系 为了更好地培养学生的可持续学习能力和创新思维，掌握《应用数据分析》为后续学习《电子商务管理》奠定良好的基础。 四、教学内容与学时分配

将职业领域的工作任务融合在课程的项目教学中。具体项目结构与学时分配表如下：

五、学习资源的选用： 1、教材选取的原则： 高职高职优秀教材或自编教材 2、推荐教材： 《Excel数据分析与市场调查》林宏谕姚瞻海编着中国铁道出版社 3、参考的教学资料 《Excel与数据分析》电子工业出版社 4、学习的网站： http:/ 六、教师要求: 1、理论课教师的要求 具有一定的专业素质及专业技术水平，从事计算机教龄3年经验以上，有一定的一体化教学经验的双师型教师任教。 2、实训指导师要求 具有本职业丰富的实践经验，有教育培训经验，具有良好的语音呢表达能力。七、学习场地、设施要求 场地：计算机机房 设备：计算机、EXCEL、SQL 八、考核方式与标准 要求：全面考核学生的学习情况，以过程考核为主，涵盖项目任务全过程。

大数据分析培训课程可以这么学

从零基础到精通入门，大数据分析培训课程可以这么学 大数据是一门复杂的学科，学起来相对于其他学科比较难，这与他的薪资是想匹配的，我们都知道，对于大数据人才，公司都是视为瑰宝的，薪资给的都比较高，对于大数据分析培训课程来说，只是可以让你系统的学习大数据知识，找到大数据的项目进行实战，相对于自学来说时间会短一些，学的更加系统一点。下面关于大数据分析培训的问题来纠正一下对于培训观念的正确理解以及有些大数据培训的偏见的一些看法： 1、有很多不经过培训的大数据工程师经常说不需要培训，但当你错失了毕业前的机会，或者你自己当初没好好学(大家都会犯错误)，你再想入这个行，又没有人脉，你除了找培训还有什么办法呢。有很多大学，老师就没项目，学生到哪去参加项目。 2、还有一些没经过培训的大数据工程师瞧不起培训过的，事实上，经过培训出来的，现在变成大牛的，大有人在，有CEO的，有首席架构师的，只是起步的方式不一样，英雄不问出处 大数据培训和你学习一样，首先要注意以下四点： 1、学习的第一个月是关键，再累再苦一定要努力和坚持，过了一个月后，后面学习越来越轻松;4个多月学习你当成一次旅行，有兴奋自然有辛苦，只要坚持一个月，只要坚持一个月，只要坚持一个月，重要的事说三遍! 2、学大数据无非是多敲代码，碰到问题15分钟解决不了就问老师。帮你卸下包袱，轻装前进，才是培训机构的价值，多敲代码多问老师。 3、想成为好的大数据工程师，在解决了问题以后要思考为什么，有没有更好的办法，掌握编程思想的工程师才叫工程师，否则就是代码民工，你的职业生涯发展会受到不少限 制。 总之：大数据培训要根据自己的自身情况来看，不管是培训还是自学都需要好好学习，对目标有不断的追求，不断完善自己。 了解了大数据分析的具体情况大家有没有想跃跃欲试呢？现在就给大家推荐一个优秀的平台——容大职业全平台大数据分析课程。不仅聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，即使刚开始学习的小白也可以掌握了解大数据分析。 希望以上这些对于想学大数据分析的人有所帮助！更多大数据课程相关问题，欢迎咨询容大

数据分析课程设计报告

Xx大学2014-2015学年第一学期课程小论文课程名称：数据分析课程编号： 论文题目：大学生网上购物状况的调查分析 学生（学号）： 学生（学号）： 学生（学号）： 论文评价：

最终成绩： 任课教师：评阅日期： 摘要：本文以问卷调查的形式，研究了当前大学生的网上购物现状。我们以统计软件SPSS为工具，对问卷调查所得的数据加以整理，分析得出在校大学生几乎人人都有网上购物的经历，平均每月每人会进行2-3次的网上购物，月网购费用平均为169元。不同的年级、不同的地方、不同性别的大学生网上购物的习惯也各不相同。对城镇的大学生来说，由于月生活费用比农村性质的大学生要高，因此月网购的花费相对更高，网购次数也越频繁。通常大家更喜欢在网上购买服装，书籍等商品，女大学生也喜欢购买装饰品和护肤产品。尽管大学生都喜欢网上购物，但是也有一部分人群对网上购物流程的不太熟悉，并且对所购的商品不满意。因此本文针对大学生网购出现的状况，对当前的网上购物现象和问题进行了总结，分析了当代大学生网购存在的问题及原因，提出了在的新形势下，如何让大学生更好地更放心的进行网购的对策。关键词：大学生网上购物SPSS 网购现状对策 引言：随着网络的普及，电脑成本的不断下降，依赖于网络的网络购物作为一种新型的消费方式，在全国乃至全球围都在飞速的发展，并且越来受到人们的青睐。网上购物已经慢慢地从一个新鲜的事物逐渐变成人们日常生活的一部分，冲击着人们的传统消费习惯和思维、生活方式，以其特殊的优势而逐渐深入人心最适合年轻族群购物口味的一种购物方式。 作为“高触网”的大学生，随着网络和电子商务的发展，他们成为网络购物群体中的主体。他们往往扮演者引领社会消费趋势的角色。尽管在校期间学生没有固定收入来源，在消费能力上受到了限制，但由于他们作为容易接受新鲜事物的一个群体，更加喜欢快捷、选择多的商品，因此省时省力的网络成了他们最好的购物方式。其次，大部分学生4年之后都会获得一份高于社会平均水平的收入。所以在校大学生一旦突破了资金的限制，将会成为社会主要的消费群体，其在校期间的消费行为会代表未来几年的消费趋势。基于这样一种思考我们对在校大学生进行问卷调查，利用Spss软件对各数据进行深入的分析，以便更好的了解当代大学生网络购物的特征。 一．抽样调查基本情况 通过设计调查问卷的方式，对我校100名大学生的家庭月收入、月生活费、网购的次数、月网购所花的钱、网购的商品类别、常购物的、网购的主因、对网购发展前景的看法、网购的熟悉程度、喜欢那种促销活动和对网购的满意程度进行了数据统计。用于深入统计分析大学生网购。

数据分析培训课程_武汉大数据培训机构

https://www.wendangku.net/doc/a16900861.html, 数据分析培训课程_武汉大数据培训机构 数据分析培训课程？数据分析师需要懂哪些技术？光环大数据了解到，大数据分析将出现革命性的新方法，从前的很多算法和基础理论可能会产生理论级别的突破。机器学习继续成为大数据智能分析的核心技术；人工智能和脑科学相结合，成为大数据分析领域的热点。金融、互联网电子商务、健康医疗、城镇化智慧城市领域的应用令人瞩目。 因此学习数据分析培训课程是很有必要的！ 数据分析培训课程有哪些？分析师需要懂哪些技术？ 我们可以根据光环大数据的数据分析培训班的课程体系进行了解： 课程一阶段：WEB前端实战开发 学习内容：WEB前端开发 课程二阶段：数据库实战

https://www.wendangku.net/doc/a16900861.html, 学习内容：数据库实战开发 课程三阶段：Python实战开发 学习内容：Python实战开发 课程四阶段：Echart数据分析 学习内容：Echarts数据分析 课程五阶段：D3大数据分析 学习内容：D3数据分析 课程六阶段：阿里云魔镜大数据分析学习内容：阿里云魔镜大数据分析

https://www.wendangku.net/doc/a16900861.html, 课程七阶段：SmartBI大数据分析 学习内容：SmartBI大数据分析 课程八阶段：Sap Design Studio大数据分析 学习内容：Sap Design Studio大数据分析 课程九阶段：Tableau大数据分析 学习内容：Tableau大数据分析 课程十阶段：R语言大数据分析 学习内容：R语言大数据分析 课程十一阶段：七大行业数据建模可视化分析 学习内容：七大行业数据建模可视化分析 课程十二阶段：大数据可视化分析项目实战 学习内容：大数据可视化分析项目实战 为顺应时代发展，光环大数据联合阿里云大学，启动了推进人工智能人才发展的“AI智客计划”。作为国内大数据和人工智能培训的领军企业，光环大数据将与阿里云大学在人工智能和大数据领域深度合作。未来三年，光环大数据将联合国内百所大学，通过“AI智客计划”，共同推动人工智能产业人才生态建设，培养和认证5-10万名AI大数据领域的专业人才，构

数据分析课程设计论文

基于K-均值的Iris数据聚类分析 姓名谢稳 学号 1411010122 班级信科 14-1 成绩 _________________

基于K-均值的Iris数据聚类分析 姓名:谢稳 信息与计算科学14-1班 摘要数据挖掘在当今大数据新起的时代是一项必须掌握的技能，聚类分析是数据挖掘技术中一项重要的研究课题，在很多领域都有具有广泛的应用，如模式识别、数据分析等。聚类分析的目的是将数据对象分成若干个类或簇，使得在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象之间相似度较低［5］。通过聚类分析，人们能够识别出数据分布密集和稀疏的区域，发现全局的分布模式以及数据属性之间一些意想不到的相互关系。本文对R.A.Fisher 在1936 年发表的Iris 数据进行数据挖掘，使用聚类分析中的K-Means对该问题进行进一步分析研究。实验证明两种方法都是适合的解决此类问题的。 关键词Iris数据；聚类分析；K-均值聚类. 0前言 本文对聚类分析的原理进行阐述，并聚类分析中的谱系聚类法和K-means对R.A.Fisher 的Iris 数据进行了数据分析，得到了几乎相同的结论，数据量太少，回带误差大约是20%。 1数据分析预处理 1.1 数据来源 分析的数据来自R.A.Fisher 在1936 年发表的Iris 数据（见附录B表B.1），据表可知前50个数据为牵牛一类，再50个数据为杂色一类，后50个数据为锦葵一类。将数据样本X变量放入matlab变量名X,,保存为matlab的huaban.mat文件。 1.2 数据分析 采用谱系聚类分析方法和K-means聚类法解决例如Iris类的分类等问题。 2聚类分析 2.1聚类的概述 聚类分析是研究对样品或指标进行分类的一种多元统计方法，是依据研究对象的个体的特征进行分类的方法；聚类分析把分类对象按一定规则分成若干类，这些类非事先指定的，而是根据数据特征确定的。在同一类中这些对象在某种意义上趋向于彼此相似，而在不同类中趋向于不相似；职能是建立一种能按照样品或变量的相似程度进行分类的方法。聚类准则为“亲者相聚，疏者相分”。 2.2 分类 2.2.1 R型聚类分析 R型聚类分析是对变量（指标）的分类，其主要作用：不但可以了解个别变量之间的亲疏程

大大数据分析报告方向教学计划清单

大数据分析课程标准 一、课程定位 现在企业为了提升客人使用体验，提高业务效率，在大数据蓬勃发展的阶段里，需要对现有业务系统进行转型升级；作为大数据核心部分，大数据研发工程师应用成为有大量数据的企业必备人才，在数据处理，数据分析方面，大数据研发是不可或缺的技能。 随着大数据应用的大量普及，开源框架，比如hadoop，spark等，也得到长足发展。本课程除了着力于统数据的收集和搭建，使得作为大数据的研发/分析带来基础设施，让学员掌握，同时，对大数据的离线/实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过本课程，掌握大数据平台并且对大数据分析的基本技能和方法，为将来在企业分析大数据做决策打下基础。 二、课程性质与作用 课程性质大数据分析课程。 课程作用 大数据分析是数据清洗过后使得数据产生价值的过程。在企业丰富应用场景中，通过标准的大数据分析方法不能胜任的情况下，就需要通过先验知识来验证大数据并找出规律来达到业务目标。在实际工作中，掌握大数据研分析需要展示的数理统计分析的知识，敏锐的数据观察力，和部分软件开发的知识，也需要比较扎实的计算机基础。本课程大纲是完整的课程，实际培训课程中，会根据学员实际情况进行分组。通过本课程的学习。 三、课程目标 课程教学以灵活运用分析方法为目标，以实际项目为中心，以合理知识结构分解为手段，结合实际的应用场景，对大数据进行文本，图标等大数据进行分析和学习，主要以实际操作让学员对相关知识点掌握，达到理论与实际结合，教学与企业融合的内容。学员学成后，能够利用清洗后的数据，根据提供的先验知识，可以做出模型并能够预测业务数据。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。 （一）知识目标 1.理解大数据概念及应用场景，先导课程Linux的操作 2.掌握开发语言R 或python

数据库课程设计心得体会

《数据库原理与应用》 课程设计 个人总结 题目机票预订系统 专业班级计0903 学号 2 姓名王龙飞 指导老师强新建 完成时间2012.1.12

课程设计心得体会及总结 两个星期的时间非常快就过去了，这两个星期不敢说自己有多大的进步，获得了多少知识，但起码是了解了项目开发的部分过程。虽说上过数据库上过管理信息系统等相关的课程，但是没有亲身经历过相关的设计工作细节。这次实习证实提供了一个很好的机会。 通过这次课程设计发现这其中需要的很多知识我们没有接触过，去图书馆查资料的时候发现我们前边所学到的仅仅是皮毛，还有很多需要我们掌握的东西我们根本不知道。同时也发现有很多已经学过的东西我们没有理解到位，不能灵活运用于实际，不能很好的用来解决问题，这就需要我们不断的大量的实践，通过不断的自学，不断地发现问题，思考问题，进而解决问题。在这个过程中我们将深刻理解所学知识，同时也可以学到不少很实用的东西。 从各种文档的阅读到开始的需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计。亲身体验了一回系统的设计开发过程。很多东西书上写的很清楚，貌似看着也很简单，思路非常清晰。但真正需要自己想办法去设计一个系统的时候才发现其中的难度。经常做到后面突然就发现自己一开始的设计有问题，然后又回去翻工，在各种反复中不断完善自己的想法。 我想有这样的问题不止我一个，事后想想是一开始着手做的时候下手过于轻快，或者说是根本不了解自己要做的这个系统是给谁用的。因为没有事先做过仔细的用户调查，不知道整个业务的流程，也不知道用户需要什么功能就忙着开发，这是作为设计开发人员需要特别警惕避免的，不然会给后来的工作带来很大的麻烦，甚至可能会需要全盘推倒重来。所以以后的课程设计要特别注意这一块的设计。 按照要求，我们做的是机票预订系统。说实话，我对这个是一无所知的，没有订过机票，也不知道航空公司是怎么一个流程。盲目开始设计的下场我已经尝过了，结果就是出来一个四不像的设计方案，没有什么实际用处。没有前期的调查，仅从指导书上那几条要求着手是不够的。 在需求分析过程中，我们通过上网查资料，去图书馆查阅相关资料，结合我们的生活经验，根据可行性研究的结果和客户的要求，分析现有情况及问题，采用结构，将机票预定系统划分为两个子系统：客户端子系统，服务器端子系统。在两周的时间里，不断地对程序及各模块进行修改、编译、调试、运行，其间遇到很多问题：由于忘记了一些语言的规范使得在调试过程中一些错误没有发现，通过这次课程设计，我对调试掌握得更加熟练了，意识到了程序语言的规范性以及我们在编程时要有严谨的态度，同时在写程序时如有一定量的注释，既增加了程序的可读性，也可以使自己在读程序时更容易。 我们学习并应用了语言，对数据库的创建、修改、删除方法有了一定的了解，通过导入表和删除表、更改表学会了对于表的一些操作，为了建立一个关系数据库信息管理系统，必须得经过系统调研、需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计、系统调试、维护以及系统评价的一般过程，为毕业设计打下基础。 很多事情不是想象中的那么简单的，它涉及到的各种实体、属性、数据流程、数据处理等等。很多时候感觉后面的设计根本无法继续，感觉像是被前面做的各种图限制了。在做关系模型转换的时候碰到有些实体即可以认为是实体又可以作为属性，为了避免冗余，尽量按照属性处理了。 物理结构设计基本没有碰到问题，这一块和安全性、完整性不觉就会在物理结构设计中添加一些安全设置：主键约束、约束、定义等。最后才做索引的部分，对一些比较经常使用搜索的列，外键上建立索引，这样可以明显加快检索的速度，最后别忘记重要的安全性设置，限制用户访问权限，新建用户并和数据库用户做相应的映射。 不管做什么，我们都要相信自己，不能畏惧，不能怕遇到困难，什么都需要去尝试，有些你开始认为很难的事在你尝试之后你可能会发现原来她并没有你以前觉得的那样，自己也

数据分析课程设计

目录 摘要 (Ⅰ) 1.引言 (1) 2.因子分析法的基本思想和数学模型 (1) 2.1因子分析的基本思想 (1) 2.2因子分析的数学模型 (1) 3.指标建立 (2) 3.1人均生产总值 (2) 3.2社会消费品零售总额 (2) 3.3财政收入 (2) 3.4城镇居民可支配收入 (2) 3.5农民人均纯收入 (3) 3.6职工平均工资 (3) 4.案例分析 (3) 4.1数据收集 (3) 4.1数据处理 (4) 5.总结 (8) 6.附录 (9) 6.1平均数、标准差、偏度、峰度等统计量 (9) 6.2直方图 (10) 7.个人学习小结 (11) 8.参考文献 (12)

摘要 本文主要说明主因子分析在浙江省各城市综合经济实力评价方面的应用，并运用功能强大的数据分析软件SPSS，简化计算方法，通过输入各项数据，追后得出评价图表，来分析浙江省各市经济建设方面哪些因子更重要。 本文引用浙江省32个市县的6项指标，人均生产总值，人均社会消费品零售总额，人均财政收入，城镇居民人均可支配收入，农村居民人均纯收入，在岗职工工资。通关SPSS来分析这些指标的数据，来评价各市的总和实力。 关键词：SPSS，因子分析法，综合经济实力,浙江省

1.引言 随着改革的开放，中国各省经济都在飞速的增长，浙江省的社会经济发展也取得了巨大的成就。2012年，浙江深入贯彻落实科学发展观，面对严峻复杂的外部环境和困难挑战，全省经济在加快转型升级中实现平稳增长。本文利用SPSS ，对2012年浙江省32个市县主要经济指标数据进行主成分分析。 2.因子分析法的基本思想和数学模型 2.1因子分析的基本思想 用少数几个抽象的因子，去描述多个指标或者（因素）之间的联系。将相互直接关系比较密切的变量归为同一个类别之中没一类变量就变成一个因子。因子分析是一直降维、简化数据的技术。 作为一种比较好的研究技术，因子分析有一下特点： （1）因子变量的数量远少于原有的指标变量的数量，因而对因子变量的分析能够减少分析中的工作量。 （2）因子变量不是对原始变量的取舍，而是根据原始变量的信息进行重新组构，它能够反映原有变量大部分的信息。 （3）因子变量之间不存在显著的线性相关关系，对变量的分析比较方便，但原始部分变量之间多存在较显著的相关关系。 （4）因子变量具有命名解释性，即该变量是对某些原始变量信息的综合和反映。在保证数据信息丢失最少的原则下，对高维变量空间进行降维处理主成分分析）。显然，在一个低维空间解释系统要比在高维系统容易的多。 当然因子分析也会有一些不便的地方，它只能做综合性的评价，同时对数据的数据量和成分也有一定要求。而且需要先进行KOM 检测数据是否适合作因子分析法。 2.2因子分析的数学模型 假设对n 例样品观测了p 个指标，即1X ，2X ，…， p X ，得到观测数据。我们的 任务就是从一组观测数据出发，通过分析各指标1X ，2X ，…， p X 之间的相关性，找 出支配作用的潜在因子，使得这些因子可以解释各个指标之间的相关性。 则因子分析的数学模型如下： 112121111e F a F a F a X m m ++++= 222221212e F a F a F a X m m ++++= p m pm p p p e F a F a F a X ++++= 2211