章節名稱■理論課■案例討論課■實驗課習題課其他教學目的●理解大數據分析的基本概念：掌握大數據的概念、特點及其應用場景。●掌握大數據技術的特征：理解大數據技術的核心特征，包括可擴展性、高性能、分布式處理、多樣性、開放性和安全性。●熟悉大數據分析的一般流程：了解從數據采集到數據分析和應用的完整流程。●掌握數據清洗與規約的方法：學會處理數據中的缺失值、重復值、異常值等，提高數據質量。●應用Spark平臺進行大數據處理：通過一個具體的案例，掌握使用Spark進行數據處理和分析的方法。●能夠獨立完成一個大數據分析項目：通過實際項目，能夠獨立完成從數據采集到模型構建的全過程。教學重點●大數據的概念和特點：理解大數據的“3V”特性——大量（Volume）、多樣（Variety）和高速（Velocity）。●大數據技術的核心特征：掌握大數據技術的可擴展性、高性能、分布式處理、多樣性、開放性和安全性。●大數據分析的一般流程：了解數據采集、預處理、存儲、探索、挖掘、建模和應用的完整流程。●數據清洗與規約的方法：掌握處理數據中的缺失值、重復值、異常值等的方法。●Spark平臺的應用：學會使用Spark進行數據處理和分析，特別是SparkSQL和DataFrame的使用。教學難點●大數據技術的核心特征：深入理解大數據技術的可擴展性、高性能、分布式處理等特征。●數據清洗與規約的方法：掌握處理數據中的缺失值、重復值、異常值等的方法，提高數據質量。●Spark平臺的應用：學會使用Spark進行數據處理和分析，特別是SparkSQL和DataFrame的使用。●模型構建與評估：掌握數據挖掘和建模的方法，能夠評估模型的性能。教學內容1.大數據分析簡介大數據的概念：大數據的定義：大數據是指數據量極其龐大、傳統數據處理工具難以管理和處理的數據集合。大數據的三個重要特點：數據量大（Volume）、數據種類多樣（Variety）和數據傳輸速度快（Velocity）。大數據的產生：互聯網、物聯網、社交媒體、移動設備等數字化技術的快速發展。大數據的應用場景：企業管理、市場營銷、金融風控、醫療衛生、環境監測等領域。大數據技術的特征：可擴展性：大數據技術需要具備可擴展性，能夠支持大規模的數據處理和分析。高性能：大數據技術需要具備高性能，能夠快速處理大量的數據。分布式處理：大數據技術需要支持分布式處理，能夠把數據分布在多個節點上進行并行處理。多樣性：大數據技術需要支持處理不同類型的數據，包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。開放性：大數據技術需要具備開放性，能夠與其他系統和工具進行集成。安全性：大數據技術需要具備高度的安全性，包括數據加密、身份認證、訪問控制等技術。2.數據清洗與規約的方法數據清洗技術：處理缺失值：填充、刪除、插值等方法。處理重復值：刪除重復記錄。處理異常值：識別和處理異常值。數據規約方法：屬性規約：選擇關鍵屬性，減少數據維度。數值規約：數據離散化、聚類等方法。3.大數據處理的應用實例：航班延誤預測Spark平臺簡介：Spark的定義：Spark是一個開源的集群計算系統，專為大規模數據處理而設計。Spark的特點：高性能、易用性、通用性。SparkSQL介紹：SparkSQL的功能：支持SQL查詢、DataFrameAPI、數據源集成。SparkSQL的優勢：高性能、易用性、兼容性。SparkSession介紹：SparkSession的作用：統一的入口點，用于創建DataFrame、執行SQ