大数据挖掘课程案例资源介绍

news2024/12/23 0:52:07

大数据挖掘课程案例资源分为【基础】版，【进阶】版，不同阶段的课程难易程度不一样，对学生的基础知识掌握要求也不一样。

【基础】Python编程基础
通过学习本课程可掌握Python 开发环境的搭建、Python 基础入门、函数、面向对象编程、实用文件模块等知识点，并为后续相关课程学习及将来从事数据挖掘、数据挖掘开发和科研业务奠定基础。
课程以任务式威导向，全面介绍Python 编程基础及其知识的应用，讲解了如何利用Python的知识解决部分实际问题。首先介绍学习Python的准备工作，包括 Python 的由来与发展、Python 环境搭建、编辑器介绍与安装等。然后介绍Python 的基础语法、数据类型与结构、程序控制流、函数和文件基础等内容。最后讲解 Python 面向对象编程。

【进阶】Python 网络爬虫实战
通过学习本课程，可掌握 Python 在静态网页、动态网页、需要登录后才能访问的网页、PC 客户端、APP 中爬取数据的主要方法和技能，并为后续相关课程学习及将来从事数据分析挖掘研究、数据分析工作奠定基础。
本课程以任务为导向，详细陈述了不同网页的爬取，以及最流行爬虫框架的使用，将理论与实践相结合，内容包括 Python 爬虫环境与爬虫简介、网页前端基础、简单静态网页爬取、认识动态网页、模拟登录、Scrapy 爬虫。

【案例】家用热水器用户行为分析
通过学习本案例，可掌握冗余特征处理、划分事件、确定阈值、特征构建、BP 神经网络模型构建的主要方法和技能，并为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。
居民在使用家用热水器的过程中，会因为地区气候、区域不同和用户年龄性别差异等原因，形成不同的使用习惯。本案例以从国内某热水器生产厂商处抽取用户的用水数据为数据源，并对获取的数据进行了预处理和模型构建分析等。本案例的主要分析目标为：对用户的洗浴事件进行识别，根据识别结果比较不同客户群的客户使用习惯，加深对客户的理解；对不同的客户群提供最适合的个性化产品，改进新产品的智能化的研发和制定相应的营销策略。