大數據分析入門與實務研討
Basic and Practice of Big Data Analytics
| 節 | 週三 |
|---|---|
3 10:10–11:00 | 大數據分析入門與實務研討 CS-PC2 2 節連堂 |
4 11:10–12:00 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
課程內容首先介紹大數據分析的由來與演進、意義與特徵、模式與分類,及其應用在農漁工商業、都市交通、健康醫療等領域的優勢,並說明現代企業如何藉由大數據分析開創競爭力。其次,介紹開源軟體(Excel及Orange),進行圖形化(或稱視覺化)的資料分析,佐以案例研討及實務演練。過程中將大數據分析聯結至機器學習演算法,並說明大數據分析乃是人工智慧的一環。 課程的學習目標在於理解及應用大數據分析的全盤性概念,採用圖形化的資料分析與建模,不涉及程式編碼,適合自然科學與人文社會科學領域的學生選修。學生將了解大數據的概念與應用,並增進資料處理、統計分析、與預測未來的能力。本課程期許各領域背景的同學皆能兼具管理思維、運算思維與邏輯分析的能力,以及簡報美學設計的能力。
適合所有科系學生選修,但原則上較不適合資工系、資管系學生選修。
課堂講授 (Lecture) 案例研討 (Case study) 實作練習 (Practical exercise) 作品講評 (Comment) 網站影片閱讀與討論 (Reading & discussion)
(60%) 期中專題與期末專題 (30%) 作業 (10%) 學習精神與課程參與 專題評分標準: (1)研究主題明確、有價值、有趣 (2)架構完整、分析合理、結論有意義 (3)投影片製作用心
- A.大數據分析與資料科學
- B.演算法: 迴歸分析
- C.演算法:分類、集群與關聯分析
- D.結語與展望
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | A0修課須知與課程介紹 A1大數據的產生與意義活動:(1)公告課程目標、大綱、上課時間表,說明成績評分標準(2)請同學腦力激盪,每人舉一個大數據產生的例子(3)歸結出大數據資料累聚的管道與類別指定閱讀:https://www.youtube.com/watch?v=Ch5a7obPee4 |
| 第 2 週 | 放假日 |
| 第 3 週 | A2大數據的特徵與演進授課重點:大數據名稱的由來、研究機構的定義、資料分析科學演進的四個階段指定閱讀:https://www.youtube.com/watch?v=VvE9nUg_EA8 (part1) |
| 第 4 週 | A3大數據的模式與應用授課重點:大數據的5V特徵;大數據在農漁、工商、醫療等領域的應用模式與現況指定閱讀: https://www.youtube.com/watch?v=VvE9nUg_EA8 (part2&3) |
| 第 5 週 | A4資料科學與開放資料授課重點:資料分析的意義與種類、資料分析師與資料科學家的機會、如何查詢開放資料指定閱讀: https://www.youtube.com/watch?v=GWN-_lWSLDU |
| 第 6 週 | B1機器學習與演算法授課重點:大數據分析的具體內容即為機器學習演算法、演算法的種類指定閱讀: https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10295354 |
| 第 7 週 | 放假日 |
| 第 8 週 | B2資料視覺化與Excel分析工具授課重點:安裝啟動Excel「增益集」的「資料分析」功能、Excel環境介紹與基本操作閱讀材料 https://www.youtube.com/watch?v=PBHoTge1ckQ |
| 第 9 週 | B3相關分析 correlation analysis授課重點:統計學在相關分析與迴歸分析的理論基礎、相關係數矩陣、Excel工具演練閱讀材料 https://www.youtube.com/watch?v=TB6Cc-YtiLg |
| 第 10 週 | B4線性迴歸分析 regression analysis授課重點:使用Excel資料分析功能進行迴歸分析演算法、期中專題製作說明閱讀材料 https://www.youtube.com/watch?v=v6vwg-olvi8 |
| 第 11 週 | B5多元線性迴歸的注意事項授課重點:使用Excel資料分析功能進行多元迴歸分析、案例示範與講評閱讀材料 https://www.youtube.com/watch?v=XFAA5f9vPSY |
| 第 12 週 | B6案例討論或作品分享與講評授課重點:展示實例作品與典範作品、講評前期學生或當期學生作品之優缺點安排事項:指定學生作品報告分享 |
| 第 13 週 | C1認識Orange視覺化分析工具授課重點:示範如何安裝及操作一個支援視覺化、圖示化介面的資料探索工具: Orange。使用Orange可以像積木一般,透過堆疊功能模組進行資料探勘、機器學習、圖像分析等,讓使用者可以專注於探索過程而不是編碼的工作。閱讀材料 https://www.bilibili.com/video/BV1pW411q7rw/ |
| 第 14 週 | C2分類分析 classification analysis授課重點:分類的程序、決策樹分析、Orange分類分析操作演練閱讀材料 https://www.youtube.com/watch?v=SakERvzt4Q4 |
| 第 15 週 | C3集群分析 clustering analysis授課重點: 階層式分群法、k-means 演算法與散佈圖、Orange集群分析操作演練閱讀材料 https://www.youtube.com/watch?v=PIKD7chsTbI |
| 第 16 週 | C4關聯分析 association analysis授課重點:購物籃分析、推薦系統、Orange關聯分析操作演練閱讀材料 https://www.youtube.com/watch?v=C69mvptIh80 |
| 第 17 週 | 彈性補充教學或自主學習 |
| 第 18 週 | 彈性補充教學或自主學習 |
教科書: 教師自編講義教材 參考書: 統計學方面的定義與探討、Excel操作等可參考: 【統計學與大數據分析-EXCEL實務應用與操作】古永嘉 / 新陸書局 【統計學與EXCEL資料分析之實習應用】王文中、錢才瑋 / 博碩文化 視覺化軟體Orange的操作可參考線上tutorial短片: https://www.youtube.com/watch?v=HXjnDIgGDuI&list=PLmNPvQr9Tf-ZSDLwOzxpvY-HrE0yv-8Fy 大數據分析、演算法與人工智慧的概念等可參考: 【人工智慧導論】郭台銘發行 / 鴻海教育基金會
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