項目1 大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)
任務(wù)1．1 熟悉大數(shù)據(jù)的概念
導(dǎo)讀案例 葡萄酒的品質(zhì)分析
任務(wù)描述
知識準(zhǔn)備
1．1．1 信息爆炸的社會
1．1．2 大數(shù)據(jù)的發(fā)展
1．1．3 大數(shù)據(jù)的定義
1．1．4 大數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)類型
1．1．5 大數(shù)據(jù)應(yīng)用改變生活
【實訓(xùn)與思考】案例企業(yè)ETI的背景信息
【作業(yè)】
任務(wù)1．2 掌握大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識
導(dǎo)讀案例 數(shù)據(jù)工作者的數(shù)據(jù)之路：從洞察到行動
任務(wù)描述
知識準(zhǔn)備
1．2．1 大數(shù)據(jù)對分析的影響
1．2．2 數(shù)據(jù)具有內(nèi)在預(yù)測性
1．2．3 大數(shù)據(jù)分析的定義
1．2．4 四種數(shù)據(jù)分析方法
1．2．5 大數(shù)據(jù)分析的行業(yè)作用
1．2．6 分析團隊的文化與建設(shè)
【實訓(xùn)與思考】企業(yè)大數(shù)據(jù)準(zhǔn)備度自我評價
【作業(yè)】
任務(wù)1．3 熟悉大數(shù)據(jù)分析基本原則
導(dǎo)讀案例 得數(shù)據(jù)者得天下
任務(wù)描述
知識準(zhǔn)備
1．3．1 大數(shù)據(jù)的現(xiàn)代分析原則
1．3．2 原則1：實現(xiàn)商業(yè)價值和影響
1．3．3 原則2：專注于最后一公里
1．3．4 原則3：持續(xù)改善
1．3．5 原則4：加速學(xué)習(xí)能力和執(zhí)行力
1．3．6 原則5：差異化分析
1．3．7 原則6：嵌入分析
1．3．8 原則7：建立現(xiàn)代分析架構(gòu)
1．3．9 原則8：構(gòu)建人力因素
1．3．10 原則9：利用消費化趨勢
【實訓(xùn)與思考】熟悉大數(shù)據(jù)規(guī)劃方法
【作業(yè)】

項目2 分析應(yīng)用與用例分析
任務(wù)2．1 構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析路線
導(dǎo)讀案例 大數(shù)據(jù)時代，別用“假數(shù)據(jù)”自嗨
任務(wù)描述
知識準(zhǔn)備
2．1．1 什么是分析路線
2．1．2 第1步：確定關(guān)鍵業(yè)務(wù)目標(biāo)
2．1．3 第2步：定義價值鏈
2．1．4 第3步：頭腦風(fēng)暴分析解決方案機會
2．1．5 第4步：描述分析解決方案機會
2．1．6 第5步：創(chuàng)建決策模型
2．1．7 第6步：評估分析解決方案機會
2．1．8 第7步：建立分析路線圖
2．1．9 第8步：不斷演進分析路線圖
【實訓(xùn)與思考】確定數(shù)據(jù)特征與類型
【作業(yè)】
任務(wù)2．2 運用大數(shù)據(jù)分析方法
導(dǎo)讀案例 數(shù)據(jù)驅(qū)動≠大數(shù)據(jù)
任務(wù)描述
知識準(zhǔn)備
2．2．1 企業(yè)分析的分類
2．2．2 戰(zhàn)略分析
2．2．3 管理分析
2．2．4 運營分析
2．2．5 科學(xué)分析
2．2．6 面向客戶的分析
2．2．7 案例：大數(shù)據(jù)促進商業(yè)決策
【實訓(xùn)與思考】IT團隊采用的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)
【作業(yè)】
任務(wù)2．3 建立大數(shù)據(jù)分析用例
導(dǎo)讀案例 疫情之后的變化
任務(wù)描述
知識準(zhǔn)備
2．3．1 什么是用例
2．3．2 預(yù)測用例
2．3．3 解釋用例
2．3．4 預(yù)報用例
2．3．5 發(fā)現(xiàn)用例
2．3．6 模擬用例
2．3．7 優(yōu)化用例
【實訓(xùn)與思考】ETI大數(shù)據(jù)分析采用的技術(shù)平臺
【作業(yè)】

項目3 預(yù)測分析技術(shù)
任務(wù)3．1 運用預(yù)測分析方法
導(dǎo)讀案例 用手機信令大數(shù)據(jù)科學(xué)控制疫情
任務(wù)描述
知識準(zhǔn)備
3．1．1 預(yù)測分析方法論
3．1．2 定義業(yè)務(wù)需求
3．1．3 建立分析數(shù)據(jù)集
3．1．4 建立預(yù)測模型
3．1．5 部署預(yù)測模型
3．1．6 預(yù)測分析軟件系統(tǒng)
【實訓(xùn)與思考】預(yù)測分析項目的方案設(shè)計
【作業(yè)】
任務(wù)3．2 熟悉預(yù)測分析技術(shù)
導(dǎo)讀案例 日本中小企業(yè)的“深層競爭力”
任務(wù)描述
知識準(zhǔn)備
3．2．1 統(tǒng)計分析
3．2．2 生存分析
3．2．3 有監(jiān)督和無監(jiān)督學(xué)習(xí)
3．2．4 機器學(xué)習(xí)
3．2．5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3．2．6 深度學(xué)習(xí)
3．2．7 語義分析
3．2．8 視覺分析
【實訓(xùn)與思考】智能學(xué)習(xí)的熟悉度評估
【作業(yè)】

項目4 大數(shù)據(jù)分析與處理
任務(wù)4．1 執(zhí)行數(shù)據(jù)清洗與處理
導(dǎo)讀案例 公共數(shù)據(jù)開放的探索
任務(wù)描述
知識準(zhǔn)備
4．1．1 數(shù)據(jù)標(biāo)識
4．1．2 數(shù)據(jù)抽樣
4．1．3 數(shù)據(jù)過濾
4．1．4 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
4．1．5 數(shù)據(jù)提取
4．1．6 數(shù)據(jù)清洗
4．1．7 數(shù)據(jù)聚合與表示
4．1．8 降維與特征工程
4．1．9 成分分析
【實訓(xùn)與思考】大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)預(yù)處理
【作業(yè)】
任務(wù)4．2 建立大數(shù)據(jù)分析模型
導(dǎo)讀案例 行業(yè)人士必知的十大數(shù)據(jù)思維原理
任務(wù)描述
知識準(zhǔn)備
4．2．1 關(guān)聯(lián)分析模型
4．2．2 分類分析模型
4．2．3 聚類分析模型
4．2．4 結(jié)構(gòu)分析模型
4．2．5 文本分析模型
【實訓(xùn)與思考】建立大數(shù)據(jù)分析模型
【作業(yè)】
任務(wù)4．3 了解分析工具與分析平臺
導(dǎo)讀案例 包羅一切的數(shù)字圖書館
任務(wù)描述
知識準(zhǔn)備
4．3．1 數(shù)據(jù)工作者
4．3．2 分析的成功因素
4．3．3 分析編程語言
4．3．4 業(yè)務(wù)用戶工具
4．3．5 分布式分析
4．3．6 預(yù)測分析架構(gòu)
4．3．7 現(xiàn)代SQL平臺
【實訓(xùn)與思考】ETI企業(yè)的大數(shù)據(jù)之旅（總結(jié)）
【作業(yè)】

附錄
附錄A 部分作業(yè)參考答案
附錄B 課程學(xué)習(xí)與實訓(xùn)總結(jié)
參考友獻