（财经大数据技术应用基础）项目一 教案 财经大数据认知

[键入文字]教学内容项目一财经大数据认知教学方法项目教学法理论课时2课时实践课时2课时教学目标知识目标了解大数据的定义、特征、类型、应用范围和思维；了解财经大数据的含义、作用、价值及对财务工作带来的挑战；掌握常见的大数据工具（Python、SQL、PowerBI）的特点和应用场景。能力目标能根据给定场景选择适用的大数据工具；能按照给定网址正确安装Python编程语言及相关开发环境。

素质目标通过认识大数据和财经大数据培养数据思维，坚守职业道德；具有自觉学习新一代信息技术的意识，能够主动进行自我知识更新与学习，坚持自信自立、守正创新。思政目标树立国家大数据战略意识，认识到关键核心技术自主创新的重要性；增强数据安全意识，理解“加强个人信息保护”的重要意义，在数据应用中坚守伦理底线。教学重点大数据的4V特征及大数据思维的内涵；财经大数据在财务领域的应用场景；常用大数据工具（Python、SQL、PowerBI）的特点及适用场景。

教学难点理解大数据思维（全样思维、容错思维、相关思维）与传统思维的差异；掌握Python编程语言的安装及开发环境配置。教学资源教材；网络教学资源（超星“学习通”平台课程、Python官网、Anaconda官网、PowerBI官网）；案例资料（贵阳公安“人像大数据系统”应用案例、企业财务大数据分析案例）。教学过程教学阶段教学过程设计课前系统学知识【教师】1.利用超星“学习通”平台向学生推送课前学习任务清单与预习包（4V特征文档+医疗大数据案例），明确任务完成时间；2.根据学生完成任务进度，做出及时反馈，督促学生按照要求保质保量完成课前操作学习并布置预习测试（数据类型识别）；课前自学课前自学阅读教材中“大数据的定义与特征”“财经大数据的含义”相关章节；观看“大数据发展历程”“财经大数据应用场景”微课视频收集1个身边的大数据应用案例（如电商推荐、交通导航等）了解Python的应用场景3.对学生课前的学习情况进行分析，调整并确定本次教学的重点难点。【学生】完成超星“学习通”平台的视频学习和教材阅读任务；收集并提交身边的大数据应用案例；记录自学过程中遇到的疑问（如“结构化数据与非结构化数据的区别”“Python与SQL的功能差异”等）。课上重难点突破【教师】一、引入（5分钟）展示贵阳公安“人像大数据系统”应用案例：犯罪嫌疑人进入贵阳地界后被快速抓获、走失儿童半小时内被找回等实例，提问“大数据如何改变社会治理和生活？”，引发学生思考，导入本节课主题。二、认知大数据（25分钟）1.大数据的定义与特征：-结合电商平台交易数据、社交软件聊天记录等案例，讲解大数据“Volume（量大）、Variety（多样）、Value（价值密度低）、Velocity（速度快）”4V特征；-对比传统数据与大数据的差异，强调大数据“实时处理”“全样分析”的特点。2.大数据的类型：-展示Excel表格（结构化数据）、微信聊天记录（非结构化数据）、XML文件（半结构化数据）实例，分析三种数据类型的区别及适用场景。3.大数据思维：-通过“人口普查（全样思维）vs抽样调查”“电商推荐算法（相关思维）vs传统因果分析”案例，讲解全样思维、容错思维、相关思维的内涵。4.

思政融入：天网系统→科技自立自强三、认知财经大数据（20分钟）1.财经大数据的含义：结合企业财务数据、股票交易数据、信贷记录等案例，说明财经大数据的来源及核心价值。2.财经大数据的应用场景：-风险评估：通过银行信贷数据案例，讲解如何利用大数据识别潜在违约风险；-预算预测：展示企业基于历史销售数据和市场动态的预算模型实例；-经营分析：以财务分析看板为例，说明大数据如何辅助企业决策。大数据对财务工作的影响：对比传统财务核算与大数据时代财务分析的差异，强调财务职能从“后端记录”向“前端决策”的转变。思政融入：数据泄露案例→职业道德四、盘点常用大数据工具（30分钟）1.工具特点及适用场景：-Python：结合数据分析库（Pandas、NumPy）案例，说明其在数据预处理、建模预测中的优势；-SQL：通过数据库查询实例，讲解其在数据提取、聚合中的作用；-PowerBI：展示交互式仪表盘案例，介绍其数据可视化功能。2.Python安装演示：-步骤1：进入Python官网（/downloads/），选择Windows系统64位版本下载；-步骤2：运行安装程序，勾选“AddPythontoPATH”，点击“InstallNow”；-步骤3：通过命令提示符输入“Python”验证安装是否成功。-步骤4：演示Anaconda安装及JupyterNotebook启动过程。【学生】1.参与案例讨论，回答教师提问（如“举例说明生活中的非结构化数据”）；2.跟随教师演示，在自己的电脑上尝试安装Python；3.分小组讨论“财务工作中哪些场景适合用PowerBI？哪些适合用Python？”，每组派代表发言。课后强化求提升【教师】布置课后小组任务（每组3-4人）：1.案例分析：收集1家企业的财经大数据应用案例（如银行风险控制、电商财务分析等），分析其使用的大数据工具及带来的价值，形成500字报告；2.实践操作：-完成Python的安装及JupyterNotebook的启动，在Notebook中编写“print('财经大数据学习')”程序并运行，截图提交；-对比Python、SQL、PowerBI的功能差异，填写工具对比表（见教材附录）。3.思政思考：结合“国家