数据分析技术

高职大二第二学期

先修课程：Python基础、数据采集与处理、商务数据分析与应用基础

课程大纲

课程介绍

《数据分析技术》是商务数据分析与应用专业的核心课程，旨在培养学生掌握数据分析的基本方法和工具， 能够运用数据分析技术解决实际商务问题。课程内容包括数据分析的基本概念、数据预处理、 数据可视化、统计分析方法、机器学习基础等。

课程目标

  • 掌握数据分析的基本概念和流程
  • 熟练使用Python进行数据预处理和分析
  • 学会使用数据可视化工具展示分析结果
  • 掌握基本的统计分析方法和应用场景
  • 了解机器学习的基本原理和应用
  • 能够运用数据分析技术解决实际商务问题

课程内容

第1章 数据分析概述

  • 1.1 数据分析的概念和重要性
  • 1.2 数据分析的流程和方法
  • 1.3 数据分析的应用场景
  • 1.4 数据分析工具介绍

第2章 数据预处理

  • 2.1 数据清洗
  • 2.2 数据集成
  • 2.3 数据变换
  • 2.4 数据规约
  • 2.5 数据预处理实战

第3章 数据可视化

  • 3.1 数据可视化的原则和方法
  • 3.2 Matplotlib库的使用
  • 3.3 Seaborn库的使用
  • 3.4 Plotly库的使用
  • 3.5 交互式数据可视化

第4章 统计分析方法

  • 4.1 描述性统计分析
  • 4.2 假设检验
  • 4.3 相关分析
  • 4.4 回归分析
  • 4.5 方差分析

第5章 机器学习基础

  • 5.1 机器学习的基本概念
  • 5.2 监督学习算法
  • 5.3 无监督学习算法
  • 5.4 模型评估和选择
  • 5.5 机器学习实战

第6章 商务数据分析案例

  • 6.1 销售数据分析
  • 6.2 客户行为分析
  • 6.3 市场趋势分析
  • 6.4 供应链数据分析
  • 6.5 综合案例实战

教学方法

  • 理论讲解：课程基本概念和方法
  • 案例分析：实际商务数据分析案例
  • 实践操作：使用Python进行数据分析
  • 小组讨论：分析和解决实际问题
  • 项目实践：完成综合性数据分析项目

考核方式

  • 平时成绩：30%（考勤、作业、课堂表现）
  • 实验成绩：30%（实验报告、实践操作）
  • 期末考试：40%（理论考试+实践操作）

学习资源

推荐书籍

  • 《Python数据分析》

    Wes McKinney 著

  • 《数据科学入门》

    Joel Grus 著

  • 《商务数据分析》

    刘世荣 著

  • 《机器学习实战》

    Peter Harrington 著

在线资源

  • Kaggle数据集

    https://www.kaggle.com/datasets

  • Python官方文档

    https://docs.python.org/3/

  • Matplotlib文档

    https://matplotlib.org/stable/

  • Scikit-learn文档

    https://scikit-learn.org/stable/