数据分析与挖掘实战图书使用问题解答对应图书数据分析师方向

《数据分析与挖掘实践》课程教学大纲一、课程基本信息课程编号：sk301课程名称：数据分析与挖掘实践英文名称：Data Analysis And Mining Practice课程类型：实践教学课程要求：必修学时/学分：2周/2先修课程：数据分析与挖掘算法、Python语言程序设计后续课程：大数据项目综合实践、毕业设计适用专业：数据科学与大数据技术二、课程描述本课程是“数据分析与挖掘算法”课程的集中实践和技能训练课程，旨在引领学生巩固、拓展数据分析与挖掘算法课程的基本学习算法，加深对数据分析和挖掘过程的理解。

选择适当的开发工具和环境，借助电商日志分析项目开发透彻理解和掌握数据挖掘分析、设计、开发的过程；利用Hadoop大数据技术体系，实现海量数据的分布存储、分析和计算，以及分析结果的可视化展现。

通过项目实现，使学生理解KPI文件分析的概念，能熟练应用MapReduce；深入理解大数据和数据挖掘的基本概念，并能利用分布式Hadoop进行大数据的存储和处理；能熟练地利用MapReduce和Hive，进行数据的分析和挖掘，并进行配置和管理；进一步培养独立分析问题、解决问题的能力，以及大数据应用项目的工程化开发能力。

三、教学目标1. 能利用数据分析和挖掘算法的基本理论对具有大数据背景的实际案例进行分析，并根据分析结果总结其适用的数据分析和挖掘方法。

（支持毕业能力要求2）2.能够大数据背景的实际工程需求，选择恰当的数据分析和挖掘方法及提出合理的解决方案。

（支持毕业能力要求3）3. 能熟练配置和安装Hadoop、MapReduce和Hive环境，选择合适的程序语言解决大数据领域的工程问题。

(支持毕业能力要求5)4. 能够对数据挖掘获得的结果进行分析，并进一步研究其不同结果的解决措施。

(支持毕业能力要求4)四、教学内容、安排及与教学目标的对应关系1. 一般性安排见表1。

2. 变更掌握程度较好的项目组，可在完成表1指定项目之后，可根据项目实验结果的分析进行进一步的改进实验，但应在变更前向指导教师申明。

分析技巧的书籍
以下是一些有关分析技巧的书籍：
1.《数据分析与决策导向》- Peter P. Y. Lam
这本书详细介绍了数据分析的过程、工具和技术，以及如何将数据分析应用于决策制定中。

它涵盖了数据收集、数据清洗、数据分析和数据可视化等方面。

2.《数据分析实践指南》- Hadley Wickham和Garrett Grolemund
这本书面向R语言用户，介绍了如何使用R语言进行数据分析和可视化。

它讲解了数据分析的基本概念和技术，并提供了大量的实例和案例来帮助读者应用分析技巧。

3.《Head First 数据分析》- Michael Milton
这本书使用了非常生动的方式介绍了数据分析的基本概念和技巧。

它包含了大量的图表和案例，帮助读者理解并应用数据分析的方法。

4.《商业分析方法》- James Cadle, Malcolm Eva和Keith Hindle
这本书介绍了商业分析的原则、方法和技术。

它涵盖了需求收集、需求分析、过程建模、数据建模等方面，并提供了实际的案例和练习。

5.《投资分析与组合管理》- Frank K. Reilly和Keith C. Brown
这本书介绍了投资分析的基本原理和方法。

它涵盖了股票、债券、衍生品等投资
工具的分析和评估，并提供了投资组合管理的实用技巧。

这些书籍提供了各种不同层面和领域的分析技巧，可以帮助读者掌握数据分析、商业分析和投资分析等方面的基本原理和方法。

无论是初学者还是有经验的专业人士，这些书籍都能够提供有价值的指引和实用的技巧。

《大数据分析与挖掘》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16054103课程名称：大数据分析与挖掘英文名称：Big data analysis and mining课程类别：专业选修课学时：48(理论课：32, 实验课：16)学 分：3适用对象: 软件工程专业、计算机科学与技术考核方式：考查先修课程：多媒体技术、程序设计、软件工程二、课程简介本课程从大数据挖掘分析技术实战的角度，结合理论和实践，全方位地介绍基于Python语言的大数据挖掘算法的原理与使用。

本课程涉及的主题包括基础篇和实战篇两部分， 其中基础篇包括：数据挖掘基础，Python数据分析简介，数据探索，数据预处理和挖掘建模；实战篇包括：电力窃漏电用户自动识别，航空公司客户价值分析，中医证型关联规则挖掘，基于水色图像的水质评价，家用电器用户行为分析与事件识别，应用系统负载分析与磁盘容量预测和电子商务网站用户行为分析及服务推荐。

本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程，而是针对问题讨论基于Python语言机器学习模型解决方案的深入课程。

教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验，在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究，在关键点上还会搭建实验环境进行实践研究，以加深对于这些解决方案的理解。

通过本课程学习，目的是让学生能够扎实地掌握大数据分析挖掘的理论与应用。

This course introduces the principle and application of big data mining algorithm based on Python language comprehensively from the perspective of big data mining analysis technology practice, combining theory and practice. This course covers two parts, the basic part and the practical part. The basic part includes: basic data mining, introduction to Python data analysis, data exploration, data preprocessing and mining modeling. Practical article included: electric power leakage automatic identification of the user, airlines customer value analysis, TCM syndrome association rule mining, based on water quality evaluation of color image, household electrical appliancesuser behavior analysis and event identification, load analysis and application system disk capacity prediction and e-commerce website user behavior analysis and recommendation service.This course is not a general theoretical, conceptual introduction, but rather an in-depth discussion of problem solving based on the Python language machine learning model. Teachers have in-depth theoretical research and practical experience in the above areas. In the course, they will study these problems together with students, and build experimental environment for practical research on key points to deepen their understanding of these solutions. Through the study of this course, students are expected to master the application of big data analysis and mining.三、课程性质与教学目的本课程是软件工程和计算机科学与技术专业的选修课。

《python大数据分析与挖掘案例实战》课程教学大纲课程代码：学分：6学时：96（其中：讲课学时：71 实践或实验学时：25 ）先修课程：数学分析、高等代数、概率统计、金融基础知识、Python程序设计基础、Python 大数据分析与挖掘基础适用专业：信息与计算科学建议教材：黄恒秋主编.Python大数据分析与挖掘实战(微课版)[M]. 北京：人民邮电出版社.2019.开课系部：数学与计算机科学学院一、课程的性质与任务课程性质：专业方向选修课。

课程任务：大数据时代，数据成为决策最为重要的参考之一，数据分析行业迈入了一个全新的阶段。

通过学习本课程，使得学生在掌握Python科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模、机器学习与深度学习等基本技能基础上，进一步地扩展应用到金融、地理信息、交通、文本、图像、GUI应用开发等实际问题或具体领域。

本课程为Python在大数据常见领域的具体应用，也是Python在职业技能的重要组成部分，从而使得学生具备一定的行业应用背景及就业技能。

二、课程的基本内容及要求本课程教学时数为96学时，6学分；实验25学时,1.56学分。

第7章基于财务与交易数据的量化投资分析1.课程教学内容：（1）上市公司综合评价、优质股票选择、量化投资等基本概念；（2）基于总体规模与效率指标的主成分分析综合评价方法；（3）股票技术指标分析及程序计算（4）数据预处理及训练、测试样本划分、逻辑回归模型应用（5）量化投资策略设计实现及结果分析。

2.课程的重点、难点：（1）重点：业务数据理解、指标数据的选择、预处理、程序实现；（2）难点：业务数据理解、模型的理解、场景应用。

3.课程教学要求：（1）了解上市公司综合评价的基本概念及模型、股票技术分析指标概念及计算方法；（2）理解业务数据、指标数据选取、预处理、量化投资设计的基本原理、原则及流程；（3）掌握指标数据选取、预处理、程序实现、量化投资策略设计实现的全部流程。

ibmspss数据分析与挖掘实战案例精粹篇一：《数据分析与挖掘实战》课程简介《数据分析与挖掘实战》课程简介《数据分析与挖掘实战》课程，培养基于实战性数据分析和挖掘应用型人才为目标，结合我校学生实际情况，以金融、保险、快速消费品、客户管理、市场研究、互联网六个行业的数据分析／挖掘应用案例，基于实战需求，详细讲解整个案例的完整分析过程，并将分析/挖掘模型和SPSS、SQLSERVER2022软件的介绍融于案例讲解之中，帮助学生突破方法和工具的局限，聚焦于对数据分析精髓的领悟和掌握。

学生学习完毕，既能掌握常用的数据分析软件的使用，又能掌握数据分析/挖掘的方法和实施过程，能胜任初级数据分析师岗位。

课程提供案例基础数据课程内容初步安排：篇二：数据挖掘案例2022.04-10成功案例：1，Credilogro改善客户信用评分业务(直接数据挖掘，预测统计分析方法/软件)Credilogro是阿根廷第五大信贷公司，它需要识别与潜在预先付款客户（缺乏充分的信用记录数据）相关的潜在风险，以便将承担的风险最小化。

Credilogro选择了SPSSInc.的数据挖掘软件PASWModeler，因为它能够灵活并轻松地整合到Credilogro的核心信息系统中。

数据挖掘的收益包括：1)处理信用数据和提供最终信用评分的时间缩短到了8秒以内。

平均每月使用PASWModeler处理35000份申请。

这使该组织能够迅速批准或拒绝信贷请求。

2)最小化每个客户必须提供的身份证明文档，某些情况，只需一份身份证明即可批准信贷；3)风险监控，仅在实施3个月后就帮助Credilogro将贷款支付失职减少了20%。

2，中国宝钢集团（直接数据挖掘，分类分析方法）宝钢自1985年投产至今，积累了大量的生产数据，从每一炉钢到每一块板坯到每一个钢圈，各级计算机系统可以把这些数据完整地收集起来。

采用数据挖掘技术对钢材生产的全流程进行质量监控和分析（通过全流程实时监控获得了丰富的生产数据），构建故障地图，实时分析产品出现瑕疵的原因，有效提高了产品的优良率。

数据分析与数据挖掘技术考试（答案见尾页）一、选择题1. 数据分析的主要目的是什么？A. 提取数据中的有用信息B. 存储和管理数据C. 改进数据挖掘算法D. 预测未来趋势2. 在进行数据分析时，以下哪个步骤不是必须的？A. 数据收集B. 数据清洗C. 数据转换D. 数据可视化3. 数据挖掘中常用的聚类算法有（多选）？A. K-meansB. DBSCANC. 线性回归D. 决策树4. 以下哪种数据格式通常用于数据挖掘项目？A. 文本文件B. Excel表格C. JSOND. SQL数据库5. 在数据挖掘中，用于评估模型性能的指标有（多选）？A. 准确率B. 召回率C. F1分数D. 平均绝对误差6. 数据挖掘过程中，如何确定哪些特征对预测目标变量最重要？A. 人工检查B. 使用统计方法C. 自动化特征选择算法D. 专家经验7. 在数据挖掘中，处理缺失值的方法有（多选）？A. 删除含有缺失值的记录B. 填充缺失值C. 使用均值、中位数等统计量填充D. 对缺失值进行建模预测8. 以下哪种图形工具常用于数据挖掘结果的展示？A. 折线图B. 柱状图C. 散点图D. 饼图9. 在数据挖掘中，分类算法的类型有（多选）？A. 决策树B. 支持向量机C. 随机森林D. 神经网络10. 数据挖掘项目完成后，通常需要进行哪些步骤来确保成果的可复现性和可扩展性？A. 代码备份B. 文档编写C. 数据备份D. 版本控制11. 数据分析的目的是什么？A. 提供决策支持B. 改进数据存储C. 增强数据安全性D. 优化数据传输速度12. 数据挖掘技术中，以下哪种技术主要用于发现数据中的关联规则？A. 分类和预测B. 聚类分析C. 关联规则挖掘D. 回归分析13. 在聚类分析中，以下哪个指标是用来衡量聚类效果的？A. 误差平方和 (SSE)B. R方值 (R^2)C. K-means 距离D. DBSCAN 簇类中心14. 以下哪种方法通常用于数据预处理？A. 特征选择B. 数据降维C. 异常值检测D. 数据转换15. 在数据可视化中，以下哪种图表最适合展示分类数据的分布？A. 条形图B. 折线图C. 饼图D. 散点图16. 在数据挖掘中，以下哪个算法主要用于预测模型？A. KNN (K-最近邻)B. 决策树C. 聚类分析D. 关联规则挖掘17. 在进行回归分析时，以下哪个指标是用来衡量模型拟合优度的？A. R方值 (R^2)B. 模型复杂度C. 均方误差 (MSE)D. 平均绝对误差 (MAE)18. 在数据挖掘中，以下哪个技术可以用于发现数据中的异常或离群点？A. 分类和预测B. 聚类分析C. 关联规则挖掘D. 异常值检测19. 在数据可视化中，以下哪种图表可以帮助我们理解数据的趋势和模式？A. 条形图B. 折线图C. 饼图D. 散点图20. 数据挖掘主要依赖于哪种技术？A. 统计学B. 机器学习C. 数据库管理D. 计算机编程21. 在进行数据分析时，通常首先会进行哪种操作？A. 数据清洗B. 数据转换C. 数据可视化D. 数据挖掘22. 下列哪个工具不是常用的数据挖掘工具？A. ExcelB. PythonC. RD. SPSS23. 数据挖掘过程中，经常使用的算法类型有哪些？A. 分类和聚类B. 回归和关联规则学习C. 时间序列分析和异常检测D. 以上全部24. 在数据挖掘中，用于发现数据间潜在关系的方法有哪几种？A. 基于距离的方法B. 基于密度的方法C. 基于聚类的方法D. 基于关联规则的方法25. 数据挖掘中，评估模型性能的常用指标有哪些？A. 准确率B. 召回率C. F1分数D. 以上全部26. 在构建数据挖掘模型时，通常会使用哪种技术来减小过拟合的风险？A. 特征选择B. 正则化C. 数据降维D. 数据集成27. 数据挖掘中的特征工程包括哪些步骤？A. 特征提取B. 特征筛选C. 特征转换D. 特征规范化28. 在实际应用中，如何确定哪些特征对预测目标变量最重要？A. 使用统计测试B. 利用特征重要性评分C. 通过领域专家经验判断D. 以上全部29. 下列哪个过程属于数据分析？A. 数据清洗B. 数据转换C. 数据建模D. 数据存储30. 数据挖掘通常涉及哪些步骤？A. 数据收集B. 特征选择C. 模型训练D. 评估模型31. 在数据挖掘中，什么是关联规则？A. 两个或多个变量之间的关系B. 一组数据的统计特性C. 数据的分组D. 数据的聚合32. 以下哪种算法常用于聚类分析？A. 决策树B. 线性回归C. K-均值算法D. 支持向量机33. 数据可视化工具通常用于展示什么？A. 数据集的大小B. 数据的分布情况C. 数据的关系D. 数据的统计特性34. 在数据挖掘中，什么是分类算法？A. 用于预测离散值（如类别）的算法B. 用于预测连续值（如价格）的算法C. 用于发现数据中的模式和趋势的算法D. 用于数据清洗和预处理的算法35. 关联规则学习中的“支持度”是什么？A. 一组数据项在数据集中出现的频率B. 一组数据项之间的相关性C. 一组数据项之间的差异度D. 一组数据项的置信度36. 在聚类分析中，K-均值算法的目标是什么？A. 最小化所有数据点到其所属簇质心的距离之和B. 最大化所有数据点到其所属簇质心的距离之和C. 最小化所有数据点与其所属簇平均距离之和D. 最大化所有数据点与其所属簇平均距离之和37. 数据挖掘中常用的评估指标有哪些？A. 准确率B. 召回率C. F1分数D. 均方误差38. 在数据挖掘中，以下哪个过程是用来发现数据中的模式或关联的？A. 数据清理B. 数据集成C. 数据挖掘39. 数据挖掘任务通常不包括以下哪项？A.分类B.聚类C.回归D.数据合并40. 以下哪种图形工具常用于数据挖掘过程中的数据可视化？A. 折线图B. 柱状图C. 饼图D. 网络图41. 在数据挖掘中，聚类分析可以用于：A. 发现不同客户群体的特征B. 优化业务流程C. 预测股票价格D. 评估数据质量42. 数据分析中的“描述性统计”主要关注什么？A. 数据的分布情况B. 数据的极值C. 数据的复杂性D. 数据的生成过程43. 在数据挖掘中，决策树是一种常用的算法，它的基本思想是什么？A. 通过一系列规则对数据进行分类B. 通过逐步消除变量来简化数据集C. 通过计算数据的方差来评估数据质量D. 通过建立数据模型来预测未来44. 数据库系统工程师在数据分析与数据挖掘项目中主要负责哪些工作？B. 数据清洗C. 数据分析D. 数据可视化45. 数据挖掘中的“关联规则学习”主要用于发现数据项之间的什么关系？A. 对立关系B. 包容关系C. 依赖关系D. 无关关系二、问答题1. 什么是数据挖掘？请简要描述其过程。

2024年数据分析师岗位的主要职责职责：1、配合产品、运营的需求，对用户行为数据进行数据挖掘、深度分析以及形成分析报告;2、通过数据的挖掘，针对性的进行用户细分、关联推荐、精准营销等分析，提升营销效率和客户体验;3、负责各渠道的每日运营、销售数据的收集和汇总，通过每天的数据，分析当前的运营情况并发现问题后与运营进行沟通解决;4、监控、分析运营各渠道的销售指标完成情况，并将分析结果和建议给到运营进行优化和调整;5、参与奖金的核算;6、部门主管临时交办的工作;任职资格：1、大学本科以上，统计学、财务、数学等相关专业优先，有电商工作经验者为佳;2、熟练word、e____cel等办公软件，熟悉SQL语言和BI分析工具优先;3、有商业分析或咨询相关经验加分，有电商运营经验加分。

4、有较强的逻辑分析能力，对数字敏感;5、善于沟通，工作细心，执行能力强，能承受一定的工作压力。

细心、耐心，愿意从事繁琐的数据分析工作。

;6、具备沟通协调能力及团队合作精神;2024年数据分析师岗位的主要职责（二）2024年数据分析师岗位的主要职责可以详细阐述如下：1. 数据采集和清洗：数据分析师需要负责从各种数据源中收集大量的原始数据，并进行清洗和格式化处理，以确保数据质量和准确性。

2. 数据分析和解读：数据分析师需要运用各种统计学和数据挖掘技术对收集到的数据进行分析，并进行模型建立和预测，以提供有关市场趋势、消费者行为、竞争对手活动等方面的见解和洞察。

3. 数据可视化和报告：数据分析师需要使用数据可视化工具和技术，如Tableau、Power BI等，将分析结果以易于理解和传达的方式呈现给管理层和决策者，并撰写详细的报告和建议。

4. 业务支持和数据驱动决策：数据分析师需要与公司的不同业务部门合作，理解他们的需求，为他们提供数据支持和洞察，帮助他们做出基于数据的决策。

5. 数据质量和数据安全管理：数据分析师需要确保数据的质量和安全性，包括对数据进行备份、保密和合规性管理，以防止不当使用和数据泄露。

图书馆的数据分析与统计数据分析与统计在各个领域中都具有重要的作用，而在图书馆中同样如此。

图书馆作为信息资源的集中地，收集、管理和提供大量的图书、期刊、报纸等文献信息，通过数据分析与统计，可以帮助图书馆更好地了解用户需求、提高服务质量、优化资源利用和预测未来发展趋势。

一、用户需求分析用户需求分析是图书馆数据分析与统计的重要方面。

通过分析和统计用户的阅读倾向、关注的主题领域、借阅行为等，图书馆可以更好地了解用户的需求，为用户提供更符合其阅读偏好的资源。

1. 使用借阅数据分析：图书馆可以通过分析用户的借阅记录，了解用户的阅读兴趣和借阅行为习惯。

例如，通过分析某一时期内的热门借阅书目，图书馆可以及时采购相关书籍，满足用户多样化的阅读需求。

2. 用户满意度调查分析：通过对用户进行满意度调查并进行数据分析，图书馆可以获取用户对图书馆服务的整体满意度以及各项业务的具体评价，有针对性地进行改进和提升。

二、资源利用与管理数据分析与统计还可以帮助图书馆有效管理和利用馆藏资源，提升资源利用效率和服务水平。

1. 藏书分析与评估：通过对图书馆馆藏资源进行统计和分析，了解各个学科领域的馆藏覆盖情况，发现藏书中可能存在的重复购买或废旧资源，进行合理的资源配置和清理，优化资源利用。

2. 馆藏流通率分析：通过分析馆藏流通率，了解馆藏资源的借阅情况和热门资源，根据分析结果进行针对性的馆藏开发和馆际合作。

同时，还可以根据流通率分析，预测未来的借阅趋势，优化图书的采购和阅览室的空间规划。

三、服务改进与发展数据分析与统计是图书馆提升服务质量和实现可持续发展的重要工具，通过分析数据，图书馆可以发现问题并提供解决方案，持续改进服务水平。

1. 数据驱动的决策：通过数据分析，图书馆可以基于事实和数据进行决策，提高决策的科学性和准确性。

例如，通过对用户使用电子资源的统计分析，图书馆能够制定更科学的电子资源采购策略，提供更多符合用户需求的电子资源。

数据分析师的工作职责和职位要求数据分析师是当今企业领域中非常重要的职位之一。

随着大数据时代的到来，企业对数据的需求日益增长，数据分析师通过对数据的深入分析，为企业提供重要的决策支持和业务洞察。

本文将介绍数据分析师的工作职责和职位要求。

一、工作职责1. 数据收集与整理：数据分析师负责收集各种数据，并进行整理和清洗，以确保数据的准确性和完整性。

他们需要运用各种数据收集和整理工具，如SQL、Python等，处理和转换数据以便于进行后续分析。

2. 数据分析与挖掘：使用统计分析和数据挖掘技术，数据分析师能够从大量的数据中找出有用的信息和隐藏的模式。

他们可以运用各种算法和方法，如回归分析、聚类分析、关联规则等，解析数据并提供洞察性的分析结果。

3. 报告和可视化：数据分析师需要将分析结果进行整理和汇总，并通过报告和可视化展示方式向决策者和其他团队成员沟通。

他们可以使用数据可视化工具，如Tableau、Power BI等，制作直观清晰的图表、图形和仪表盘，以便于他人理解和利用。

4. 业务洞察和决策支持：数据分析师需要深入了解业务需求，并基于对数据的分析和洞察给出有针对性的建议和解决方案。

他们与业务部门紧密合作，提供决策支持，为企业的战略决策和业务发展方向提供数据支撑。

5. 数据质量管理：数据分析师还负责确保数据的质量和完整性，通过建立数据质量规范和监控机制，及时发现和解决数据质量问题，保证分析结果的准确性和可靠性。

二、职位要求1. 数据分析能力：数据分析师需要具备扎实的数据分析能力，包括掌握统计学和数据挖掘等相关知识，熟悉常用的数据分析工具和方法，能够运用数据分析技术解决实际问题。

2. 编程和技术能力：数据分析师需要具备一定的编程和技术能力，如SQL、Python、R等编程语言的熟练应用，掌握数据处理和数据可视化工具的使用。

3. 领域知识和业务理解：数据分析师需要对所在行业和业务领域有一定的了解和认知，能够理解业务需求并将其转化为数据分析的问题，并能够提供相关的业务洞察和建议。