大学课程《Python程序设计》电子教案：第十五章 大数据分析.docx

Python程序设计

周次第次课学时

章节名称

第15章Python大数据分析

授课形式

■理论课■案例讨论课■实验课习题课其他

教学目的及要求

●理解大数据分析的基本概念：掌握大数据的概念、特点及其应用场景。

●掌握大数据技术的特征：理解大数据技术的核心特征，包括可扩展性、高性能、分布式处理、多样性、开放性和安全性。

●熟悉大数据分析的一般流程：了解从数据采集到数据分析和应用的完整流程。

●掌握数据清洗与规约的方法：学会处理数据中的缺失值、重复值、异常值等，提高数据质量。

●应用Spark平台进行大数据处理：通过一个具体的案例，掌握使用Spark进行数据处理和分析的方法。

●能够独立完成一个大数据分析项目：通过实际项目，能够独立完成从数据采集到模型构建的全过程。

教学重点

●大数据的概念和特点：理解大数据的“3V”特性——大量（Volume）、多样（Variety）和高速（Velocity）。

●大数据技术的核心特征：掌握大数据技术的可扩展性、高性能、分布式处理、多样性、开放性和安全性。

●大数据分析的一般流程：了解数据采集、预处理、存储、探索、挖掘、建模和应用的完整流程。

●数据清洗与规约的方法：掌握处理数据中的缺失值、重复值、异常值等的方法。

●Spark平台的应用：学会使用Spark进行数据处理和分析，特别是SparkSQL和DataFrame的使用。

教学难点

●大数据技术的核心特征：深入理解大数据技术的可扩展性、高性能、分布式处理等特征。

●数据清洗与规约的方法：掌握处理数据中的缺失值、重复值、异常值等的方法，提高数据质量。

●Spark平台的应用：学会使用Spark进行数据处理和分析，特别是SparkSQL和DataFrame的使用。

●模型构建与评估：掌握数据挖掘和建模的方法，能够评估模型的性能。

教学内容

1.大数据分析简介

大数据的概念：

大数据的定义：大数据是指数据量极其庞大、传统数据处理工具难以管理和处理的数据集合。

大数据的三个重要特点：数据量大（Volume）、数据种类多样（Variety）和数据传输速度快（Velocity）。

大数据的产生：互联网、物联网、社交媒体、移动设备等数字化技术的快速发展。

大数据的应用场景：企业管理、市场营销、金融风控、医疗卫生、环境监测等领域。

大数据技术的特征：

可扩展性：大数据技术需要具备可扩展性，能够支持大规模的数据处理和分析。

高性能：大数据技术需要具备高性能，能够快速处理大量的数据。

分布式处理：大数据技术需要支持分布式处理，能够把数据分布在多个节点上进行并行处理。

多样性：大数据技术需要支持处理不同类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

开放性：大数据技术需要具备开放性，能够与其他系统和工具进行集成。

安全性：大数据技术需要具备高度的安全性，包括数据加密、身份认证、访问控制等技术。

2.数据清洗与规约的方法

数据清洗技术：

处理缺失值：填充、删除、插值等方法。

处理重复值：删除重复记录。

处理异常值：识别和处理异常值。

数据规约方法：

属性规约：选择关键属性，减少数据维度。

数值规约：数据离散化、聚类等方法。

3.大数据处理的应用实例：航班延误预测

Spark平台简介：

Spark的定义：Spark是一个开源的集群计算系统，专为大规模数据处理而设计。

Spark的特点：高性能、易用性、通用性。

SparkSQL介绍：

SparkSQL的功能：支持SQL查询、DataFrameAPI、数据源集成。

SparkSQL的优势：高性能、易用性、兼容性。

SparkSession介绍：

SparkSession的作用：统一的入口点，用于创建DataFrame、执行SQL查询等。

作业

使用Spark平台加载一个大型数据集，进行数据探索和清洗。

实验内容

实践

案例研究

一个简单的机器学习模型，使用决策树算法进行分类，并评估模型的性能。