课程介绍
大数据分析是对规模巨大的数据进行分析。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析营运而生。本课程先了解大数据技术的相关知识，通过对数据分析应用的基础概念、背景、应用、分析方法等知识的讲解，使学生能够对数据分析应用课程有初步了解；通过对案例的分析讲解，提高动手实践能力，更深层次的体会数据分析带来的优越性。
课程大纲
一 大数据技术概述
1.1 大数据的概念
1.2 大数据的主要来源
1.3 数据生成的主要方式
1.4 大数据的数据格式
1.5 大数据的基本特征
1.6 大数据应用的场景（一）
大数据应用的场景（二）
二 大数据分析概论
2.1 数据分析的背景
2.2 什么是数据分析
2.3 数据分析的目的与意义
2.4 数据分析的发展历程
2.5 数据分析的工作流程
2.6 数据分析的应用场景
2.7 数据分析的前景
2.8 数据分析的主要技术
三 大数据分析系统
3.1 系统概述
3.2 系统功能特点
3.3 数据分析方法论（一）
数据分析方法论（二）
3.4 数据分析方法（一）
数据分析方法（二）
数据分析方法（三）
3.5 数据分析工具
四 数据分析指标与实现
4.1 什么是数据指标
4.2 数据指标的组成
4.3 数据指标的分类
4.4 数据指标的价值
4.5 优秀的数据指标的特征
4.6 数据分析指标的实现
五 股票数据分析综合案例
5.1 股票数据背景分析
5.2 股票数据清洗
5.3 股票数据处理（一）
股票数据处理（二）
5.4 股票数据分析（一）
股票数据分析（二）
5.5 数据展示（一）
数据展示（二）
考核标准
[课件浏览] —— 占最终成绩的40%，根据课件实际数量，核定未看课件分数相应扣除；
[客观练习] —— 占最终成绩的10%；
[主观练习] —— 占最终成绩的5%；
[课内讨论] —— 占最终成绩的5%；
[线上期末考试]——占最终成绩的40%；
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