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文档简介

智能交通大数据技术

——综合交通数据科学技术及应用课程介绍主要内容01教学思路02教学材料03课堂作业&实验04考核方式05其他06目录CONTENTS主要内容本课程为从事交通领域大数据分析奠定理论基础和培养应用技能，主要涵盖交通数据预处理、数据仓库构建、统计分析、数据挖掘、大数据可视化等技术，并结合轨道交通客流大数据采用大数据技术分析乘客出行行为，进行客流大数据查询、分析与可视化展示。在前期的数据库技术和轨道交通运营与维护课程学习基础上，强化大数据技术与轨道交通的学习与应用，使学生具备从事大数据分析的基础知识和技能。主要内容数据科学基本理论与方法数据分析技术编程开发实验设计报告撰写课程目标目标1：理解交通大数据技术的主要内容及主要方法认知：交通大数据技术的相关概念。理解：大数据技术的主要内容和基本理论。理解：数据科学的现状与历史、大数据时代的数据分析任务、数据科学的工作流程、轨道交通大数据技术的主要任务。掌握：数据分析一般性理论、数据表达的主要方法、数据分析的数学基础理论。目标2：掌握交通大数据技术的主要步骤和方法掌握：交通大数据预处理方法、清洗方法、可视化方法。掌握：轨道交通大数据回归分析方法、轨道交通大数据聚类与分类方法、轨道交通大数据深度学习方法。理解：轨道交通大数据处理与分析的主要步骤、轨道交通大数据分析方法的优缺点。目标3：具备运用分析方法进行轨道交通大数据处理与分析的能力掌握：轨道交通大数据预处理技术、轨道交通大数据可视化方法、复杂问题编程。掌握：轨道交通大数回归分析算法、轨道交通大数据聚类与分类算法、轨道交通大数据深度学习算法。应用：轨道交通大数据获取、轨道交通大数据预处理、轨道交通大数据问题分析。教学安排理论课（小时）习题课（小时）实验（小时）研讨（小时）社会实践（小时）项目任务（小时）在线学习（小时）其他（小时）课内课外课内课外课内课外课内课外课内课外课内课外课内课外课内课外241000800000000000教学思路“以练代学”课堂作业&实验课堂作业：（抽查）实验：（提交实验报告）序号实验名称实验类型学时教学安排1交通数据预处理验证型2编程开发实验2交通数据可视化验证型2编程开发实验3交通数据分类验证型2编程开发实验4交通数据聚类分析验证型2编程开发实验考核方式成绩构成分项方式成绩占比考核载体平时成绩（30%）实验20%实验记录

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