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《数据分析与挖掘》课程教学大纲一、课程基本信息
二、课程目标及对毕业要求指标点的支撑
注：“学生学习预期成果”是描述学生在学完本课程后应具有的能力，可以用认知（定义、列举、复述、界定）、理解（解释、辨别、诠释、论证、概括）、应用（应用、实施、执行、解决、计算、展示、使用）、分析（分析、辨别、划分、比较、推断）、综合（设计、整理、组织、创造、发展）、评判（评价、批判、演绎、辩护、支持）等描述预期成果达到的程度。
四、课程考核
该课程采用平时成绩（含考勤、课堂表现）（20%）+上机（实验课作业、表现）（20%）+期末考试成绩（60%）的考核。
五、教材及参考资料
[1]Py1hon数据分析基础教程，王斌会，电子工业出版社，2023年1月，ISBN：9787121402777
[2]Python数据挖掘方法与应用，王斌会，电子工业出版社，2019年3月，ISBN：9787121344954
主要参考书：
[1]PythOn数据分析与数据挖掘实战，张良均等，机械工业出版社，2016年1月，
ISBN：9787111521235
[2]数据分析方法，梅长林,范金城，高等教育出版社，2018年10月，ISBN:9787040501247[3]数
据挖掘：概念与技术（原书第2版），JiaweiHan,Miche1ineKan1ber著，范明，孟小峰译，机械工业出版社,2016年9月，ISBN:9787U1391401
六、教学条件
需要使用多媒体教室授课，授课电脑安装了WindoWS7、OffiCe2010、Python3.5.1以上版本的正版软件；需要安装了授课系统及WindOWS7、OffiCe2010、AnaeOnda软件的电脑进行上机实训。
附录：各类考核评分标准表。
《商业分析全攻略：用数据分析解决商业问题》阅读记录目录一、数据分析基础 (2)1.1 数据分析的定义与重要性 (3)1.2 数据分析的流程与步骤 (4)1.3 数据分析的方法与工具 (5)二、数据收集与整理 (6)2.1 数据来源与采集方法 (7)2.2 数据清洗与预处理 (9)2.3 数据编码与分类 (11)三、数据分析方法 (12)3.1 描述性统计分析 (13)3.2 假设检验与推断性统计 (14)3.3 数据挖掘与模式识别 (15)3.4 神经网络与机器学习在数据分析中的应用 (16)四、商业问题分析与解决 (17)4.1 客户细分与定位 (18)4.2 产品定价策略 (19)4.3 销售渠道选择 (19)4.4 市场预测与决策支持 (20)五、案例分析 (21)5.1 案例一 (23)5.2 案例二 (24)5.3 案例三 (25)六、数据分析报告撰写与呈现 (26)6.1 报告结构与内容 (27)6.2 数据可视化与报告展示技巧 (28)6.3 报告撰写者的专业素养与沟通能力 (29)七、数据分析职业发展 (31)7.1 数据分析师的职业要求与职业路径 (32)7.2 数据分析行业的未来发展趋势 (33)7.3 如何提升数据分析能力与竞争力 (34)一、数据分析基础在《商业分析全攻略：用数据分析解决商业问题》数据分析的基础知识是理解整个过程的关键。
我们需要明确数据分析的目的，它通常是为了支持决策制定，无论是市场定位、产品开发还是营销策略。
数据分析的核心在于从大量数据中提取有用的信息，这些信息可以帮助我们更好地理解市场和消费者行为。
为了有效地进行数据分析，我们需要掌握一些基本概念，如变量、数据类型、数据收集和数据清洗。
变量是可以量化的特征，如年龄、收入或销售额；数据类型则包括数值型、分类型和文本型等。
数据收集涉及从各种来源获取数据的过程，而数据清洗则是对原始数据进行整理，消除错误和不一致，确保数据的质量。
管理会计案例集锦目录一、基础理论篇 (2)1.1 管理会计概述 (3)1.2 管理会计报告制度 (4)二、预算管理篇 (5)2.1 预算编制与分析 (7)2.2 预算控制与调整 (8)2.3 预算绩效评价 (9)三、成本管理篇 (10)3.1 成本核算与控制 (12)3.2 成本计划与预算 (13)3.3 成本分析与决策 (14)四、绩效管理篇 (16)4.1 绩效评价指标体系 (17)4.2 绩效评价方法与应用 (18)4.3 绩效反馈与改进 (20)五、风险管理篇 (21)5.1 风险识别与评估 (22)5.2 风险防范与控制 (23)5.3 风险应对与预案 (25)六、经营管理篇 (26)6.1 经营分析与管理 (28)6.2 生产运营与优化 (29)6.3 供应链管理与控制 (30)七、战略管理篇 (31)7.1 战略目标设定与分解 (33)7.2 战略规划与实施 (33)7.3 战略评估与调整 (35)八、信息技术应用篇 (36)8.1 信息系统建设与应用 (38)8.2 数据挖掘与利用 (39)8.3 人工智能在管理会计中的应用 (40)九、案例分析篇 (42)9.1 制造业案例 (43)9.2 金融业案例 (44)9.3 零售业案例 (45)9.4 医疗卫生案例 (47)一、基础理论篇管理会计作为企业经营管理的重要工具，其理论与实践紧密相连，为企业决策者提供全方位的信息支持。
在当今这个信息化、智能化的时代，管理会计的理论框架与实践应用也在不断地丰富和发展。
管理会计的基础理论涵盖了多个方面，包括成本分类与成本核算、预算编制与控制、绩效评价与激励机制等。
这些理论构成了管理会计的核心体系，为企业在竞争激烈的市场环境中保持竞争力提供了有力保障。
成本分类与成本核算是管理会计的基础中的基础，通过对成本进行细致的分类，企业能够更准确地了解产品或服务的成本构成，从而制定出更加精准的定价策略和成本控制措施。
系统集成类项目技术培训方案目录一、前言 (2)1.1 培训背景 (2)1.2 培训目标 (3)1.3 培训对象 (4)二、培训内容概述 (4)2.1 系统集成基础知识 (5)2.2 集成项目需求分析与设计 (6)2.3 集成项目实施与部署 (7)2.4 集成项目测试与验证 (8)2.5 集成项目后期维护与优化 (9)三、培训方法与手段 (10)3.1 课堂讲授 (11)3.2 实践操作 (12)3.3 案例分析 (13)3.4 小组讨论 (15)3.5 在线学习资源 (16)四、培训课程设置 (17)4.1 系统集成基础课程 (18)4.2 集成项目实战课程 (18)4.3 集成项目管理课程 (19)4.4 集成项目质量保证课程 (21)五、培训师资 (22)5.1 师资介绍 (23)5.2 师资资质 (24)5.3 师资培养 (25)六、培训时间与地点 (26)6.1 培训时间安排 (26)6.2 培训地点选择 (27)七、培训效果评估 (29)7.1 培训效果评价标准 (30)7.2 培训效果反馈机制 (31)7.3 培训效果改进措施 (32)八、培训预算与费用 (33)8.1 培训预算编制 (34)8.2 培训费用明细 (35)一、前言随着信息技术的飞速发展，系统集成技术在各行各业中的应用越来越广泛，对于从事系统集成项目的工程师来说，掌握先进的技术和不断学习新知识变得尤为重要。
为了提高系统集成类项目工程师的专业技能，提升项目实施质量和效率，我们制定了这份系统集成类项目技术培训方案。
本培训方案旨在通过系统的理论讲解、案例分析和实践操作，使参训人员熟练掌握系统集成的基本原理、常用技术和方法，了解最新的行业动态和发展趋势。
通过培训，培养参训人员的团队协作能力、沟通能力和解决问题的能力，为他们在系统集成领域的发展奠定坚实的基础。
在接下来的章节中，我们将详细介绍培训的目标、内容、方式以及培训效果评估等内容，以帮助大家更好地理解和掌握本次培训的内容。
信息安全管理员-初级工试题（含答案）一、单选题（共43题，每题1分，共43分）1.（）是业务视角的高层次的粗粒度的模型，用于定义核心业务概念实体以及实体之间的关键关联关系。
A、业务模型B、物理模型C、逻辑模型D、概念模型正确答案：D2.以下哪些分类方法可以较好地避免样本的不平衡问题（）。
A、KNNB、SVMC、BayesD、神经网络正确答案：A3.各种网络设备需要使用具体的线缆连接，在端口非自适应情况下列网络设备间的连接哪个是正确的？（）A、主机-----主机，直连B、交换机-----路由器，直连C、主机-----路由器，交叉D、路由器-----路由器，直连正确答案：C4.南方电网的实际数据架构建议使用( )为依据。
A、TOGAF方法论B、TERDATA的数据仓库模型C、IBM的数据模型方法论D、以上都不是正确答案：A5.数据分类根据用途和使用环境包括（）。
A、生产数据、备份数据B、在线数据、近线数据、离线数据C、特殊数据、重要数据、一般数据D、以上都不是正确答案：A6.当成功地完成了添加网络打印机的工作后，在“打印机与传真”窗口中的“打印机图标”下将会出现一个（）标志。
A、电缆B、默认打印机C、手形D、任意一台共享打印机正确答案：A7.针对新信息系统上线或系统升级改造，业务管理部门应在系统竣工验收后（）完成实用化问题收集、自查、整改工作。
A、3个月B、9个月C、1个月D、6个月正确答案：D8.信息系统运行管理工具不包括（）。
A、软件自动分发工具B、源代码版本管理工具C、数据库管理工具D、网络拓朴管理工具正确答案：B9.下列不属于学术上定义大数据的特征的是(4v特征）（）。
A、值大小B、价值密度C、体量D、多样性正确答案：A10.下列哪个描述是正确的？（）A、分类是无指导的学习，聚类是有指导的学习B、分类和聚类都是有指导的学习C、分类和聚类都是无指导的学习D、分类是有指导的学习，聚类是无指导的学习正确答案：D11.发生管理信息系统故障后，值班人员应立即报告管理信息系统运行部门（）。
数据要素市场化驱动新质生产力的逻辑、阻碍及建议目录1. 内容概要 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (4)1.3 研究内容与结构 (5)2. 数据要素市场化概述 (6)2.1 数据要素的内涵 (8)2.2 市场化驱动的特征 (9)2.3 数据要素在经济社会发展中的作用 (10)3. 数据要素市场化驱动新质生产力的逻辑 (11)3.1 数据驱动的生产力变革 (12)3.2 数据要素与生产力的关系 (13)3.3 新质生产力发展的理论支撑 (14)4. 数据要素市场化面临的阻碍分析 (16)4.1 法律法规与政策环境 (17)4.2 技术障碍与数据安全 (19)4.3 数据要素市场的成熟度 (20)4.4 组织与人才的制约 (21)5. 推动数据要素市场化发展的建议 (22)5.1 完善法律法规与政策体系 (24)5.2 加强技术研究与创新 (25)5.3 提升数据要素市场的成熟度 (26)5.4 培养适应数据时代的专业人才 (28)6. 结论与展望 (29)6.1 研究总结 (30)6.2 对未来研究的展望 (32)6.3 研究的局限性与未来研究方向 (33)1. 内容概要本报告旨在深入剖析数据要素市场化如何驱动新质生产力的发展，探讨其内在逻辑、面临的主要阻碍，并提出相应的对策建议。
随着数字经济的崛起和大数据技术的广泛应用，数据已成为推动经济社会发展的重要资源。
数据要素市场化配置有助于优化资源配置，激发创新活力，促进经济高质量发展。
报告首先阐述了数据要素市场化的基本概念与理论基础，指出数据作为新型生产要素，在市场化配置中具有巨大潜力。
分析数据要素市场化驱动新质生产力的逻辑路径，包括提升生产效率、促进创新活动和优化资源配置等方面。
在此基础上，报告详细剖析了当前数据要素市场化进程中所面临的阻碍，如数据产权界定模糊、数据安全与隐私保护问题、数据流通机制不完善等。
针对这些阻碍，报告提出了一系列切实可行的建议，如明确数据产权归属、加强数据安全管理、建立健全数据流通机制等。
