大数据分析导论-教案 金大卫 第1-5章

大数据分析导论

教案承担课程的教学单位中南财经政法大学信息工程学院承担课程的教研室授课对象课程名称大数据分析导论授课教师编制时间中南财经政法大学信息工程学院制

教案首页课程名称大数据分析导论2（学分）总学时48学时讲课32学时实验0上机16学时实训0其它0类别通识必修课（√）通识选修课（）学科/专业基础课（）专业必修课（）专业选修课（）集中实践（）任课教师职称授课对象教学目的

与要求1.理解数据与大数据的基本概念、特征和价值，把握从信息化到智能化演进的技术脉络。2.掌握计算机网络体系结构、计算机系统组成与数据表示等数据基础设施知识。3.掌握Python编程基础，能够编写规范的数据处理程序。4.掌握网络数据获取（爬虫）的基本方法，能够合规采集网页数据。5.掌握数据分析的基本流程与常用工具，能够对数值型与文本型数据进行分析与可视化。6.理解大语言模型的原理与应用方式，掌握提示词工程基本方法，能够运用AI工具辅助数据分析。7.掌握WPS智能办公工具进行数据处理的方法，具备利用智能工具提升工作效率的素养。教学的重点

与难点教学重点：1.大数据的基本特征（4V/5V）与数据价值2.Python编程基础与控制结构、函数的运用3.requests+BeautifulSoup数据采集方法4.Pandas数据清洗、统计分析与可视化5.提示词工程与大模型应用教学难点：1.网络体系结构与HTTP协议工作机制2.数据在计算机中的表示与字符编码3.Python程序逻辑构建与调试4.数据分析方法的选择与结果解读5.面向复杂任务的提示词设计与迭代优化教材《大数据分析导论（第3版）》金大卫主编清华大学出版社参考资料[1]《大数据导论（第2版）》林子雨主编人民邮电出版社2023年[2]《利用Python进行数据分析（原书第3版）》[美]韦斯·麦金尼著机械工业出版社2023年[3]《Python编程：从入门到实践（第3版）》[美]埃里克·马瑟斯著人民邮电出版社2023年[4]Pandas、NumPy、Matplotlib、Scikit-learn官方文档（最新版）其它要求按时上课，认真完成课堂练习、上机实验和课后作业，遵守上机操作规范和数据合规要求

大数据分析导论课程教案授课题目第1章数据驱动：从信息化到智能化的跨越授课时数2学时授课方式理论课（√）讨论课（）实验课（）习题课（）其他（）教学目的与要求1.理解数据的基本概念、分类与生命周期。2.掌握大数据的4V/5V特征及其带来的技术挑战。3.了解数据驱动决策的典型应用场景与大数据产业格局。教学重点与难点教学重点：大数据4V/5V特征；数据驱动的基本方式与数据价值。教学难点：大数据与传统数据处理方式的本质区别。教学内容及时间安排（教学过程设计）1.导入（10分钟）：以“双十一数据大屏”“城市交通大脑”等案例引入数据的价值。2.讲授新知（40分钟）：讲解数据概念与分类、大数据4V/5V特征、数据驱动的基本流程，梳理从信息化到智能化的演进脉络。3.案例分析（15分钟）：分析零售、金融、交通等行业的大数据应用案例。4.课堂讨论（20分钟）：组织学生讨论“身边的大数据应用及其价值”。5.课堂小结（5分钟）：归纳本章知识点，布置课后作业。教学方法及手段讲授法、案例分析法、课堂讨论课程思政结合国家大数据战略与“数字中国”建设，引导学生认识数据要素的战略价值，树立数据安全与隐私保护意识。作业、讨论、辅导答疑1.复习本章内容。2.列举3个身边的大数据应用案例，分析其数据来源与价值。课后小结学生对大数据特征与应用形成整体认知，为后续章节学习奠定基础。

大数据分析导论课程教案授课题目第2章数据传输（上）：自顶向下的网络授课时数2学时授课方式理论课（√）讨论课（）实验课（）习题课（）其他（）教学目的与要求1.理解计算机网络的基本概念、组成与分类。2.掌握网络体系结构与分层模型（OSI/TCP-IP）。3.理解数据封装与传输的基本过程。教学重点与难点教学重点：网络协议分层模型；数据封装与解封装过程。教学难点：分层模型中各层功能与协议的对应关系。教学内容及时间安排（教学过程设计）1.导入（10分钟）：以“发出一条微信消息经历了什么”引入网络传输过程。2.讲授新知（40分钟）：讲解网络组成与分类、五层体系结构、各层核心功能与代表协议。3.案例分析（15分钟）：以一次网页访问为例，完整追踪数据包的封装与传递过程。4.课堂讨论（20分钟）：讨论分层设计思想及其在软件设计中的借鉴意义。5.课堂小结（5分钟）：归纳本章知识点，布置课后作业。教学方法及手段讲授法、案例演示、启发式提问课程思政介绍我国网络基础设施建设成就（5G、千兆光网），增强学生的科技自信与网络强国意识。作业、讨论、辅导答疑1.复习网络体系结构。2.绘制一次网页访问的数据封装流程图。课后小结学生建立网络分层模型的整体框架，理解数据传输机制。

大数据分析导论课程教案授课题目第2章数据传输（下）：互联网与Web技术授课时数2学时授课方式理论课（√）讨论课（）实验课（）习题课（）其他（）教学目的与要求1.掌握IP地址、域名与DNS的作用。2.理解HTTP/HTTPS协议的基本工作原理。3.了解Web体系结构与HTML、URL等基础技术。教学重点与难点教学重点：HTTP请求/响应机制；DNS解析过程。教学难点：HTTP报文结构与无状态特性。教学内容及时间安排（教学过程设计）1.导入（10分钟）：从“浏览器输入网址到页面展示”的完整过程回顾引入。2.讲授新知（40分钟）：讲解IP地址与域名系统、DNS解析流程、HTTP请求/响应模型、HTTPS安全机制、Web基础技术。3.案例分析（15分钟）：使用浏览器开发者工具抓取并分析一次HTTP请求。4.课堂讨论（20分钟）：讨论HTTPS普及与网络安全的现实意义。5.课堂小结（5分钟）：归纳本章知识点，布置课后作业。教学方法及手段讲授法、工具演示、课堂讨论课程思政结合《网络安全法》《个人信息保护法》，强调数据传输安全与法律边界。作业、讨论、辅导答疑1.复习HTTP协议。2.使用浏览器开发者工具观察并记录一次完整的HTTP请求。课后小结学生理解Web数据传输机制，为第6章爬虫学习打下基础。

大数据分析导论课程教案授课题目第3章数据载体：计算机系统与数据的表示授课时数2学时授课方式理论课（√）讨论课（）实验课（）习题课（）其他（）教学目的与要求1.了解计算机硬件系统的组成（冯·诺依曼结构）。2.理解软件系统层次与操作系统的功能。3.掌握数值与字符数据在计算机中的表示方法。教学重点与难点教学重点：冯·诺依曼体系结构；字符编码方式（ASCII/Unicode/UTF-8）。教学难点：二进制与各进制转换；字符编码原理。教学内容及时间安排（教学过程设计）1.导入（10分钟）：以“计算机为什么只能识别0和1”引入数据表示问题。2.讲授新知（40分钟）：讲解计算机硬件组成、软件层次结构、进制转换、数值/字符/多媒体数据的表示方法。3.案例分析（15分钟）：分析中文乱码问题的编码成因。4.课堂讨论（20分钟）：讨论存储单位换算与日常数据量的估算（KB到PB）。5.课堂小结（5分钟）：归纳本章知识点，布置课后作业。教学方法及手段讲授法、案例分析、课堂练习课程思政介绍我国自主CPU与操作系统研发进展（龙芯、鸿蒙），激发学生科技自立自强情怀。作业、讨论、辅导答疑1.复习数据表示。2.完成进制转换与字符编码练习题。课后小结学生理解数据在计算机中的承载与表示方式。

大数据分析导论课程教案授课题目第4章数据前沿：智能时代的演进授课时数2学时授课方式理论课（√）讨论课（）实验课（）习题课（）其他（）教学目的与要求1.理解云计算的概念、服务模式与部署模式。2.了解大数据技术栈（Hadoop/Spark生态）的基本构成。3.了解物联网、边缘计算等前沿技术与大数据的关系。教学重点与难点教学重点：云计算三种服务模式（IaaS/PaaS/SaaS）；大数据技术栈基本构成。教学难点：分布式存储与分布式计算的基本思想。教学内容及时间安排（教学过程设计）1.导入（10分钟）：以“网盘与云计算”引入按需服务理念。2.讲授新知（40分钟）：讲解云计算服务与部署模式、Hadoop/Spark大数据技术栈、物联网与边缘计算。3.案例分析（15分钟）：分析公有云平台上部署数据分析任务的典型场景。4.课堂讨论（20分钟）：讨论云服务模式对企业信息化建设的影响。5.课堂小结（5分钟）：归纳本章知识点，布置课后作业。教学方法及手段讲授法、案例教学、小组讨论课程思政介绍我国云计算与大数据产业成就（阿里云、华为云），增强科技自立自强意识。作业、讨论、辅导答疑1.复习本章内容。2.调研一种云服务产品并撰写简要报告。课后小结学生建立智能时代技术演进的全景认知。

大数据分析导论课程教案授课题目第5章Python编程入门：环境与数据类型授课时数2学时授课方式理论课（√）讨论课（）实验课（）习题课（）其他（）教学目的与要求1.了解Python语言特点与应用领域。2.掌握Python开发环境（Anaconda/Jupyter）的搭建与使用。3.掌握基本数据类型、变量、运算符与输入输出。教学重点与难点教学重点：Python基本语法、数据类型与运算符。教学难点：动态类型概念与类型转换。教学内容及时间安排（教学过程设计）1.导入（10分钟）：展示Python在数据分析领域的典型应用案例。2.讲授新知（40分钟）：讲解Python特点、开发环境搭建、变量与基本数据类型、运算符、输入输出。3.案例分析（15分钟）：演示编写第一个数据处理小程序。4.课堂讨论（20分钟）：讨论Python与其他编程语言的对比及选择理由。5.课堂小结（5分钟）：归纳本章知识点，布置课后作业。教学方法及手段讲授法、现场编程演示课程思政强调编程规范与工匠精神，培养严谨求实的治学态度。作业、讨论、辅导答疑1.安装Python开发环境。2.完成基本语法练习。课后小结学生完成编程入门，为后续编程学习奠定基础。

大数据分析导论课程教案授课题目实验一：Python环境搭建与基础语法授课时数2学时授课方式理论课（）讨论课（）实验课（√）习题课（）其他（）教学目的与要求1.熟练搭建Anaconda+Jupyter开发环境。2.掌握变量、数据类型、运算符的实际运用。3.完成简单数据处理程序的编写与调试。教学重点与难点教学重点：JupyterNotebook使用；基础语法综合运用。教学难点：程序调试与常见错误排查。教学内容及时间安排（教学过程设计）1.导入（10分钟）：说明实验目标、任务要求与考核标准。2.教师指导（15分钟）：演示环境搭建关键步骤与典型示例代码。3.学生实操（50分钟）：学生完成开发环境配置、基础语法练习、简单数据处理程序编写与调试。4.成果展示（10分钟）：抽查学生完成情况并点评。5.课堂小结（5分钟）：归纳常见问题，布置课后巩固任务。教学方法及手段上机实践、巡回指导、作品点评课程思政培养学生动手实践能力与精益求精的调试精神。作业、讨论、辅导答疑1.完善实验报告。2.巩固课堂代码练习。课后小结学生具备独立搭建环境与编写基础程序的能力。

大数据分析导论课程教案授课题目第5章Python控制结构授课时数2学时授课方式理论课（√）讨论课（）实验课（）习题课（）其他（）教学目的与要求1.掌握条件语句（if/elif/else）的语法与应用。2.掌握循环语句（for/while）及break/continue控制。3.能运用控制结构解决典型数据处理问题。教学重点与难点教学重点：分支与循环结构的语法逻辑。教学难点：循环嵌套与算法逻辑构建。教学内容及时间安排（教学过程设计）1.导入（10分钟）：以“成绩等级判定”案例引入条件判断需求。2.讲授新知（40分钟）：讲解分支结构、循环结构、break/continue、循环嵌套与典型算法模式。3.案例分析（15分钟）：演示数据筛选与统计的程序实现。4.课堂讨论（20分钟）：讨论同一问题的多种实现思路与效率对比。5.课堂小结（5分钟）：归纳本章知识点，布置课后作业。教学方法及手段讲授法、编程案例演示、课堂讨论课程思政通过算法优化对比，培养效率意识与精益求精的工程思维。作业、讨论、辅导答疑完成控制结构编程练习题。课后小结学生掌握程序流程控制，具备基本算法实现能力。

大数据分析导论课程教案授课题目第5章Python函数、模块与综合应用授课时数2学时授课方式理论课（√）讨论课（）实验课（）习题课（）其他（）教学目的与要求1.掌握函数的定义、参数传递与返回值。2.理解模块与包的概念，掌握常用标准库的使用。3.了解异常处理与文件读写基础。教学重点与难点教学重点：函数定义与调用；模块导入与使用。教学难点：参数传递机制（可变与不可变对象）。教学内容及时间安排（教学过程设计）1.导入（10分钟）：以代码复用需求引入函数概念。2.讲授新知（40分钟）：讲解函数定义与调用、参数类型、模块导入、异常处理与文件读写基础。3.案例分析（15分钟）：演示将数据处理逻辑封装为函数的完整重构过程。4.课堂讨论（20分