数据分析技术
高职大二第二学期
课程类型
专业核心课
前置课程
Python基础、数据采集与处理、商务数据分析与应用基础
学习目标
掌握数据分析的基本方法和工具，能够进行数据清洗、可视化和统计分析
本课程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理论、方法和工具，能够运用数据分析技术解决实际商务问题。
通过本课程的学习，学生将具备数据清洗、数据可视化、统计分析等能力，为后续的专业课程学习和实际工作奠定基础。
课程大纲
第1章 数据分析概述
- 数据分析的定义和重要性
- 数据分析的流程和方法
- 数据分析在商务中的应用
- 数据分析工具介绍
第2章 数据清洗与预处理
- 数据质量评估
- 数据缺失值处理
- 数据异常值检测与处理
- 数据标准化与归一化
- 使用Python进行数据清洗
第3章 数据可视化
- 数据可视化的原则和方法
- Matplotlib库的使用
- Seaborn库的使用
- 交互式可视化工具介绍
- 商务数据可视化案例分析
第4章 描述性统计分析
- 集中趋势分析
- 离散程度分析
- 分布形态分析
- 相关性分析
- 使用Python进行统计分析
第5章 预测分析
- 回归分析基础
- 线性回归模型
- 多元回归模型
- 模型评估与优化
- 预测分析案例
第6章 聚类分析
- 聚类分析的基本概念
- K-means聚类算法
- 层次聚类算法
- 聚类结果评估
- 聚类分析在商务中的应用
第7章 关联规则挖掘
- 关联规则的基本概念
- Apriori算法
- 关联规则的评估指标
- 关联规则挖掘在商务中的应用
第8章 数据分析项目实战
- 数据分析项目流程
- 数据获取与预处理
- 数据分析与可视化
- 分析报告撰写
- 项目展示与答辩
课程资源
推荐教材
- 《Python数据分析与挖掘实战》
- 《数据可视化实战》
- 《商务数据分析》
工具软件
- Python 3.8+
- Jupyter Notebook
- Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn
- Power BI（可选）
学习成果
知识目标
掌握数据分析的基本理论、方法和工具
技能目标
能够运用数据分析技术解决实际商务问题
职业目标
为从事数据分析相关工作奠定基础