《大数据分析与挖掘》-实验教学大纲.pdf

《大数据分析与挖掘》课程实验教学大纲

一、课程基本信息

课程代码：16054103

课程名称：大数据分析与挖掘

英文名称:Bigdataanalysisandmining

实验总学时：16

适用专业：软件工程、计算机科学与技术

课程类别：专业选修课

先修课程：数理统计与概率论，算法设计，JAVA/Python程序设计

二、实验教学的总体目的和要求

实验教学目的：
向学生教授经过实践检验的真理才是正确的，所有理论知识都应该经过实践
检验，计算机科学这样，大数据分析与挖掘这门前沿信息技术尤其如此。本课程
实验是为了使学生在课程学习的同时，通过实验教学验证课堂教学的理论，理解
和掌握大数据分析与挖掘中最基本、最广泛应用的概念、原理、理论和算法以及
基本技术和方法，更好地掌握《大数据分析与挖掘》课程教学大纲要求的内容。
实验要求：
1.对学生的要求：实验前要充分做好准备工作：
•复习和掌握与本实验有关的知识内容；
•预习、思考实验内容；
•对实验内容进行分析和设计。
实验过程中，实验者必须服从指导教师和实验室工作人员的安排，遵守纪律与
实验制度，爱护设备及卫生。在指定的实验时间内，必须到实验室内做实验。
对于上机过程中出现的问题，尽量先独立思考和解决；对于难以解决的问题
可以和同学交流或询问老师；对于同一个实验题目，可以考虑多种方法来实现，
然后比较并选择出一种较为有效的方法来实现。
对于设计型和验证型实验，实验时一人一组，独立上机。

2、对实验条件的要求：普通PC机房。

三、实验教学内容

实验项目一

实验名称：数据分析与挖掘平台的搭建

实验内容：在Windows（Linux,Mac）操作系统中安装Python。可以使用官方下
载Python的安装包安装，也可以使用Anaconda安装，还可以安装Pycharm。安
装完之后，进行入门操作，熟悉Python的使用。

实验性质：设计型

实验学时：2

实验目的与要求：必修实验条件：实验机房，阿里天池AI实训平台，数据分析平台。
通过天池AI数据分析实训平台介绍与使用，使同学们掌握业内最先进的大数据分
析挖掘开发平台，进行高质量的理论实践，提高动手能力，同时也可了解国内顶
尖大数据分析技术发展现状，增强民族自豪感，激发学习热情。

实验项目二

实验名称：Python编程实践

实验内容：熟练掌握python编程技术，能将函数，代码复用，组合数

据类型等熟练应用在编程实践中。

实验性质：设计型

实验学时：2

实验目的与要求：必修

实验条件：实验机房

实验项目三

实验名称：数据探索与数据预处理

实验内容：了解数据探索及预处理的常用经典方法及应用，并可编程
用在实际问题领域。

实验性质：设计型

实验学时：4

实验目的与要求：必修

实验条件：实验机房

实验项目四

实验名称：电力窃漏电用户自动识别

实验内容：通过电力窃漏实际问题，掌握分类算法的原理以及应用。

实验性质：设计型

实验学时：4

实验目的与要求：必修

实验条件：阿里天池AI实训平台，数据分析平台。实验机房。通过天池AI数据分
析实训平台使用，使同学们获得业内最先进的大数据分析挖掘开发平台技术，高
质量的理论实践，提高动手能力，了解国内顶尖大数据分析技术发展现状，增强
民族自豪感，激发学习热情。

实验项目五

实验名称：航空公司客户价值分析

实验内容：通过航空公司的用户数据，掌握聚类算法的原理及使用，并完成客户流
失问题的研究。

实验性质：设计型

实验学时：4

实验目的与要求：必修

实验条件：阿里天池AI实训平台，数据分析平台。实验机房。通过天池AI数据分
析实训平台使用，使同学们获得业内最先进的大数据分析挖掘开发平台技术，高
质量的理论实践，提高动手能力，了解国内顶尖大数据分析技术发展现状，增强
民族自豪感，激发学习热情。

四、考核方式
1.实验课的考核方式：每个实验单独计分。验证型和设计型实验依据源程序和
运行结果评分，综合性实验要结合课程设计报告综合评分。
2.实验课考核成绩的确定：实验课成绩计入课程总成绩，验证型和设计型实验
成绩计为课程平时成绩。

五、推荐实验教材和教学参考书

推荐教材：
1.Python数据分析与挖掘实践（第二版），张良均，机械工业出版社，2019.3
2.数据挖掘导论（第二版）Pang-NingTan/MichaelSteinbach/Vipin
Kumar著，范明/范宏建译，人民邮电出版社，2018.10
3.Python语言程序设计基础(第二版)嵩天、礼欣、黄天羽著，高等教育出版社，
2017.2
参考书目：
1.机器学习，周志华，清华大学出版社
2.利用Python进行数据分析，WesMckin