《Python大數(shù)據(jù)分析與挖掘案例實戰(zhàn)》教學(xué)大綱

《python大數(shù)據(jù)分析與挖掘案例實戰(zhàn)》課程教學(xué)大綱課程代碼：學(xué)分：6學(xué)時：96（其中：講課學(xué)時：71實踐或?qū)嶒瀸W(xué)時：25）先修課程：數(shù)學(xué)分析、高等代數(shù)、概率統(tǒng)計、金融基礎(chǔ)知識、Python程序設(shè)計基礎(chǔ)、Python大數(shù)據(jù)分析與挖掘基礎(chǔ)適用專業(yè)：信息與計算科學(xué)建議教材：黃恒秋主編.Python大數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)(微課版)[M].北京：人民郵電出版社.2019.開課系部：數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)學(xué)院一、課程的性質(zhì)與任務(wù)課程性質(zhì)：專業(yè)方向選修課。課程任務(wù)：大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)成為決策最為重要的參考之一，數(shù)據(jù)分析行業(yè)邁入了一個全新的階段。通過學(xué)習(xí)本課程，使得學(xué)生在掌握Python科學(xué)計算、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)可視化、挖掘建模、機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)等基本技能基礎(chǔ)上，進(jìn)一步地擴(kuò)展應(yīng)用到金融、地理信息、交通、文本、圖像、GUI應(yīng)用開發(fā)等實際問題或具體領(lǐng)域。本課程為Python在大數(shù)據(jù)常見領(lǐng)域的具體應(yīng)用，也是Python在職業(yè)技能的重要組成部分，從而使得學(xué)生具備一定的行業(yè)應(yīng)用背景及就業(yè)技能。二、課程的基本內(nèi)容及要求本課程教學(xué)時數(shù)為96學(xué)時，6學(xué)分；實驗25學(xué)時,1.56學(xué)分。第7章基于財務(wù)與交易數(shù)據(jù)的量化投資分析1.課程教學(xué)內(nèi)容：（1）上市公司綜合評價、優(yōu)質(zhì)股票選擇、量化投資等基本概念；（2）基于總體規(guī)模與效率指標(biāo)的主成分分析綜合評價方法；（3）股票技術(shù)指標(biāo)分析及程序計算（4）數(shù)據(jù)預(yù)處理及訓(xùn)練、測試樣本劃分、邏輯回歸模型應(yīng)用（5）量化投資策略設(shè)計實現(xiàn)及結(jié)果分析。2.課程的重點、難點：（1）重點：業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)理解、指標(biāo)數(shù)據(jù)的選擇、預(yù)處理、程序?qū)崿F(xiàn)；（2）難點：業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)理解、模型的理解、場景應(yīng)用。3.課程教學(xué)要求：（1）了解上市公司綜合評價的基本概念及模型、股票技術(shù)分析指標(biāo)概念及計算方法；（2）理解業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、指標(biāo)數(shù)據(jù)選取、預(yù)處理、量化投資設(shè)計的基本原理、原則及流程；

（3）掌握指標(biāo)數(shù)據(jù)選取、預(yù)處理、程序?qū)崿F(xiàn)、量化投資策略設(shè)計實現(xiàn)的全部流程。第8章眾包任務(wù)定價優(yōu)化方案1.課程教學(xué)內(nèi)容：（1）經(jīng)緯度坐標(biāo)數(shù)據(jù)可視化等基本概念及計算實現(xiàn)方法；（2）指標(biāo)的設(shè)計原理和計算公式；（3）數(shù)據(jù)獲取及指標(biāo)計算；（4）主成分分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機模型的具體應(yīng)用場景及程序?qū)崿F(xiàn)；（5）方案評價指標(biāo)設(shè)計及實現(xiàn)。2.課程的重點、難點：（1）重點：地理信息數(shù)據(jù)可視化，指標(biāo)設(shè)計原理、公式和程序?qū)崿F(xiàn)，主成分分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機模型的具體應(yīng)用場景；（2）難點：指標(biāo)設(shè)計原理、公式和程序?qū)崿F(xiàn)。3.課程教學(xué)要求：（1）了解地理信息數(shù)據(jù)處理的基本概念、方法和可視化；（2）根據(jù)具體業(yè)務(wù)場景，設(shè)計指標(biāo)及程序?qū)崿F(xiàn)；

（3）掌握眾包任務(wù)定價特征指標(biāo)的設(shè)計、計算、程序?qū)崿F(xiàn)及模型應(yīng)用。第9章地鐵站點日客流量預(yù)測1.課程教學(xué)內(nèi)容：（1）地鐵刷卡數(shù)據(jù)的理解；（2）刷卡數(shù)據(jù)日期排序及二分法數(shù)據(jù)處理思想；（3）基于二分法思想快速查找出每日的刷卡數(shù)據(jù)，并匯總統(tǒng)計進(jìn)站和出站客流。（4）設(shè)計影響地鐵客流量的天氣、星期、節(jié)假日等因素指標(biāo)，并進(jìn)行計算及特征分析；（5）構(gòu)建基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地鐵日客流量預(yù)測模型。2.課程的重點、難點：（1）重點：二分法思想及數(shù)據(jù)快速查找，日進(jìn)站和出站客流統(tǒng)計，天氣、星期、節(jié)假日影響因素指標(biāo)設(shè)計和計算，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型構(gòu)建及程序?qū)崿F(xiàn)。（2）難點：二分法思想及數(shù)據(jù)快速查找程序代碼，日進(jìn)、出站客流計算。3.課程教學(xué)要求：（1）了解地鐵刷卡數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)處理、二分法快速查找數(shù)據(jù)的方法；（2）理解二分法快速查找數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的程序?qū)崿F(xiàn)思路；

（3）掌握基于二分法思想的數(shù)據(jù)處理方法、程序?qū)崿F(xiàn)及匯總統(tǒng)計進(jìn)站和出站客流，天氣、星期、節(jié)假日影響因素指標(biāo)設(shè)計和程序計算方法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型構(gòu)建及程序?qū)崿F(xiàn)。第10章微博文本情感分析1.課程教學(xué)內(nèi)容：（1）文本數(shù)據(jù)的預(yù)處理，包括分詞、去掉停用詞、特征詞向量化、訓(xùn)練和測試集劃分；（2）支持向量機分類模型及實現(xiàn)；（3）LSTM深度學(xué)習(xí)模型及實現(xiàn)；2.課程的重點、難點：（1）重點：數(shù)據(jù)預(yù)處理、LSTM深度實習(xí)模型及程序?qū)崿F(xiàn)；（2）難點：LSTM深度學(xué)習(xí)模型原理及程序?qū)崿F(xiàn)。3.課程教學(xué)要求：（1）了解文本數(shù)據(jù)預(yù)處理的基本技能，包括分詞、去停用詞、特征詞向量化；（2）理解文本數(shù)據(jù)預(yù)處理的程序?qū)崿F(xiàn)思路和訓(xùn)練、測試集劃分；

（3）掌握文本數(shù)據(jù)預(yù)處理基本技能及支持向量機、LSTM深度學(xué)習(xí)模型程序?qū)崿F(xiàn)。第11章基于水色圖像的水質(zhì)評價1.課程教學(xué)內(nèi)容：（1）圖像的讀取、圖像數(shù)據(jù)處理，圖像顏色特征提取與計算方法；（2）基于支持向量機的圖像識別方法及程序?qū)崿F(xiàn)；（3）基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別方法和程序?qū)崿F(xiàn)；2.課程的重點、難點：（1）重點：圖像數(shù)據(jù)處理和顏色特征提取、計算和程序?qū)崿F(xiàn)，針對灰圖和彩圖的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別模型與程序?qū)崿F(xiàn)；（2）難點：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型原理及程序?qū)崿F(xiàn)。3.課程教學(xué)要求：（1）了解圖像讀取、數(shù)據(jù)處理、顏色特征提取與計算的基本方法；（2）理解利用支持向量機模型與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行圖像識別的基本思路、流程和方法；

（3）掌握圖像讀取、數(shù)據(jù)處理和顏色特征提取、支持向量機模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的程序?qū)崿F(xiàn)方法。第12章GUI可視化應(yīng)用開發(fā)1.課程教學(xué)內(nèi)容：（1）pycharm安裝及在pycharm中部署anaconda下的界面設(shè)計師（Designer）工具；（2）PyQt5基本使用方法及UI界面和PyQt5程序的轉(zhuǎn)換；（3）掌握界面設(shè)計師（Designer）工具的基本使用方法（4）水色圖像水質(zhì)評價系統(tǒng)的設(shè)計及程序?qū)崿F(xiàn)（5）上市公司綜合評價系統(tǒng)的設(shè)計及程序?qū)崿F(xiàn)2.課程的重點、難點：（1）重點：GUI開發(fā)環(huán)境部署、系統(tǒng)設(shè)計與程序交互的思想、界面設(shè)計及程序開發(fā)；（2）難點：系統(tǒng)設(shè)計與程序交互思想的理解、界面設(shè)計及程序開發(fā)具體實現(xiàn)。3.課程教學(xué)要求：（1）了解界面設(shè)計師工具的基本使用方法；（2）理解系統(tǒng)設(shè)計與程序交互實現(xiàn)思想，界面設(shè)計與程序開發(fā)的基本流程和方法。（3）掌握GUI開發(fā)環(huán)境部署，界面設(shè)計及程序開發(fā)具體實現(xiàn)方法，水色圖像水質(zhì)評價系統(tǒng)和上市公司綜合評價系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)方法。三、實踐教學(xué)要求Python大數(shù)據(jù)分析與挖掘案例實戰(zhàn)是一門交叉復(fù)合型課程，涉及金融、地理信息、交通、圖像、文本、GUI可視化應(yīng)用開發(fā)、數(shù)據(jù)挖掘模型與算法、計算機編程技能等，同時也是一門實踐性極強的課程。本課程要求學(xué)生掌握基本數(shù)據(jù)分析技能基礎(chǔ)上，拓展應(yīng)用到主流行業(yè)領(lǐng)域中。本課程要求使用Python作為編程工具，建議使用Python的集成開發(fā)平臺進(jìn)行程序編寫及教學(xué)，比如Anaconda、pycharm等。四、課程學(xué)時分配序號教學(xué)內(nèi)容理論教學(xué)學(xué)時實驗學(xué)時實驗（實踐）內(nèi)容課外實驗1第7章基于財務(wù)與交易數(shù)據(jù)的量化投資分析155本章練習(xí)2第8章眾包任務(wù)定價優(yōu)化方案115本章練習(xí)3第9章地鐵站點日客流量預(yù)測155本章練習(xí)4第10章微博文本情感分析95本章練習(xí)5第11章基于水色圖像的水質(zhì)評價95本章練習(xí)6第12章GUI可視化應(yīng)用開發(fā)125本章練習(xí)合計7125五、大綱說明1.教學(xué)手段：（1）理論與實踐相結(jié)合，多媒體機房上課，帶黑板（方便板書及推導(dǎo)）；（2）講授課程結(jié)束后即開展實驗，在機房進(jìn)行。2.考核方式建議：（1）課程論文或者課程設(shè)計作品或者參加學(xué)科競賽作品（70%）（2）實驗報告（15%）和實驗結(jié)果（15%）進(jìn)行評分3.教材：黃恒秋主編.Python大數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)(微課版)[M].北京：人民郵電出版社.2020.；六、參考書目[1]張良均.Python數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)[M].北京：機械工業(yè)出版社.2