教学大纲_大数据应用案例

《大数据应用案例》教学大纲课程编号：121312B课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课□专业必修课√专业选修课□学科基础课总学时： 32 讲课学时：32 实验（上机）学时：0学分：2适用对象：统计学（大数据分析）先修课程：数据科学导论、大数据计算机基础一、教学目标该课程是针对统计学（大数据分析）本科学生开设的，其主要目的是通过若干案例为学生展示大数据分析技术在社会经济各领域的应用情况。

本课程以实际工作中的案例进行实训教学，达到的教学目标是：增强学生实际动手解决问题的能力。

二、教学内容及其与毕业要求的对应关系重点讲授python编程基础、数据结构和数据预处理和常用统计分析方法的基本思路和软件实现，python面向对象的编程是本课程的难点内容，课程拟结合实际工作中的案例数据对该部分内容进行举一反三来强化学生的学习和训练学生的数据分析思维。

课程内容以多媒体的课件讲授为主，同时上机应用python对统计分析的各常用方法进行实现，上机完成每种方法的练习。

采用课堂练习和课后作业方式对学生掌握知识情况进行考核，建议采用开卷或论文方式进行课程考核，本课程平时成绩占30%，期末考试成绩占70%。

三、各教学环节学时分配以表格方式表现各章节的学时分配，表格如下：（宋体，小四号字）教学课时分配四、教学内容案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水农夫山泉，在全国有十多个水源地，把水灌装、配送、上架，如何根据不同的变量因素来控制自己的物流成本，成为问题的核心。

SAP团队和农夫山泉团队开始了场景开发，首先需要把大量数据纳入数据库，包括高速公路的收费、天气、配送中心辐射半径、不同市场的售价、各地的人力成本等，再将办事处、配送中心等纳入到体系中，形成动态网状数据结构，这些数据通过工具定时抽取到SAP BW或Oracle DM。

再用特定的算法对这些数据进行处理，最后通过Business Object（对数据进行检索和处理的ActiveX组件）展现。

这样的实时监控使销售最前端的任何问题都能被及时发现并处理，同时也使得物流成本得到精准的管控。

有了强大的数据分析能力做支持后，农夫山泉近年来的年增长率达到了30%-40%。

案例2：华为大数据方案在福建移动的应用福建移动拥有超过3000万客户的相关数据，如何将这些数据转化为有效信息从而指导精确外呼营销？这就需要对每个用户进行人物画像的刻画。

首先，根据“外呼推荐模型”和“潜在4G用户标签”两个标签分别建立模型，来反映用户对外呼渠道接受程度和选择4G产品的倾向。

通过这两个标签对用户行为进行刻画，基于大数据分析方法和传统外呼方法分别提供20万目标客户清单，在前台无感知下进行对比验证，确保对比效果不受人为因素影响，经过外呼验证，基于大数据分析方法较传统方法外呼成功率提升50%以上，有效支撑了福建移动4G用户发展战略。

案例3：大数据在青岛银行：提升银行交易性能、简化运营和管理银行信息系统每天承载的交易量超两亿笔，峰值时可达到 2.7亿笔，面对如此庞大的交易量，如何保障交易平稳运行，提升智能化运维水平，考验着银行业的智慧。

青岛银行提出了“利用先进的数据科学技术进行运维数据智能化应用研究”的理念。

其具体步骤为：利用业界先进的数据处理技术，将数量巨大的运维指标抽象为时序数据，并存储至时间序列数据库，实现快速存储和查询；建设运维数据一体化应用平台，研究运维数据整个生命周期中，从采集到整理、存储、分析以及应用等各个环节的联系和构建方法。

该平台的建设将改变传统的被动防御式运维管理模式，增强运维主动性，提高知识传递有效性，实现了数据信息提交、处理、反馈及优化等各个环节流转过程的标准化，确保了运维数据的准确无误和运维数据管理的正常运行。

案例4：公安大数据建设应用——山东公安警务云平台建设在“大数据”的时代背景下，海量数据的涌现为公安工作带来新的挑战和机遇，例如音视频等非结构化数据暴涨、情报分析案件分析等云计算的深度应用等难题。

通过建设警务云计算，能有效整合公安内外资源，提高公安信息化深度应用、高端应用的能力和水平。

警务云计算架构主要包括警务云主体建设、警务云应用建设和警务云保障建设三大部分。

云计算的大规模、分布式和高效性等特点使其成为面对大数据处理的关键技术。

利用云计算的独特优势，结合已有公安系统数据设计并开发了警务云平台，实现整合公安内外资源、完善情报信息主导警务机制、完善网上执法办案和信息中心、增强公安机关快速反应能力等目标。

案例5：百度大脑PK人脑大数据押高考作文题为了帮助考生更好地备考，百度高考作文预测通过对过去八年高考作文题及作文范文、海量年度搜索风云热词、历年新闻热点等原始数据与实时更新的“活数据”进行深度挖掘分析，以“概率主题模型”模拟人脑思考，反向推导出作文主题及关联词汇，为考生预测出2014年高考作文的六大命题方向。

在百度搜索“高考”、“高考作文预测”等关键词，就会看到高考作文预测卡片，点击即可进入专题页。

页面中呈现的是一张类似蜂窝状的图示，分为六个色块，每个色块即代表一个命题预测方向，并清晰地标有这个命题的权重。

百度高考作文预测将现有数据和实时数据相结合组成了作文预测的大数据库，再通过技术百度发掘出其中的内在关联，提供素材，供考生灵活运用，提升知识储备，真正做到了授之以渔。

案例6：360手机卫士10KB解决iPhone骚扰据了解，仅2014年前三季度，360互联网安全中心共收录用户新标记的各类骚扰电话号码约2.05亿个。

为了解决电话骚扰这一问题，360手机卫士通过对海量数据的运算和精准匹配下发，将一组大小仅为10KB的数据即1000个骚扰号码同步到用户手机上，打造个性化的骚扰号码数据库。

大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分，通过云计算对海量数据进行挖掘和细分，目的在于把原本很难收集和使用的数据利用起来。

360手机卫士综合使用几十种聚类算法、十余种身份识别以及地域识别算法，通过200多个标签信息对手机用户进行分类细化。

例如某个手机用户近期经常接到房产推销的骚扰电话，就会被贴上某一特定标签，进而在下发的骚扰号码数据中归入这一类骚扰号码拨打者的号码。

此外，360手机卫士还能依托上千台计算机进行集群分析，分布式存储数据，在秒级时间范围内做出数据处理响应，确保iPhone用户手机用的号码库数据最新。

案例7：中信银行信用卡实施EMC Greenplum 数据仓库解决方案中信银行信用卡中心选择实施EMC Greenplum 数据仓库解决方案。

Greenplum采用“无共享”的开放平台的MPP架构，数据在多个服务器区段间会自动分区，而各分区拥有并管理整体数据的不同部分；所有的通信是通过网络互连完成，没有磁盘级共享或连接。

该方案为中信银行信用卡中心提供了统一的客户视图，更高的可扩展性借助客户统一视图，中信银行信用卡中心可以更清楚地了解客户价值体系，从而为客户提供更有针对性和相关性的营销活动。

例如，风险管理部门可以通过评估客户的行为调整持卡人的信用额度。

二通过建立以数据仓库为核心的分析平台，实现业务数据的整合和集中，中信银行信用卡中心现在可以从交易、服务、风险、权益等多个层面分析数据，从而根据银行整体经营策略积极地提供相应的个性化服务。

案例8：德国足球队采用SAP大数据方案迎战世界杯德国足协和SAP公司通过联合创新引入SAP Match Insights解决方案，该方案基于SAP HANA平台运行处理海量数据，可以为球员和教练提供一个简明的用户界面，帮助双方开展互动性更强的对话。

首先，球员的鞋内、护胫中被放置了传感器，偌大的训练场地内也到处布满传感器。

通过这些装置，SAP的系统得以捕捉球员的各种细节动作与位置变化。

他们的跑动及传球路线被实时传回到SAP HANA平台上，SAP HANA（内存计算）可以实时处理这些数据。

然后，任一球员的运动轨迹、进球率、攻击范围等数据都会实时呈现在面板上，可以通过这些数据分析球队训练、备战和比赛情况，以“数字和事实”来优化备战方案，从而提升球员和球队的成绩。

该解决方案还可以协助教练和球探处理海量数据，发现并评估每场比赛的主要状况，从而提升球员和球队的成绩。

案例9：1号店借Oracle Exadata改善终端客户体验1号店目前采用Oracle Exadata数据库云服务器(Oracle Exadata Database Machine)成功优化统一整合的数据平台，并为每台Oracle Exadata配备了两个数据库处理节点和三个Exadata Storage Server存储处理节点，既可以支持目前规划业务量的业务处理，还能够随着业务量的增长，对处理存储、数据库节点进行在线升级、扩容，满足处理能力和数据量的增长需求。

该平台采用混合负载互备架构，将平均处理性能提升7倍，实现了统一管理、随需扩展，可以与原有生产系统实现灾备、读写分离，进一步提高系统的可靠性和业务处理能力，也以极高的稳定性和强大的可扩展性实现了最优化的总体拥有成本。

软、硬件集成设计的Oracle Exadata 协助解决了1号店的I/O瓶颈问题，实现了比传统架构更高的性能和可扩展性。

同时，基于Exadata的1号店IT新架构比传统架构拥有更好的性价比，最大限度地发挥了IT投资回报率。

Oracle Exadata 通过支持联机事务处理(OLTP)和联机分析处理(OLAP)，显著降低了系统开发、应用优化和运维管理的复杂程度。

而且，它能够大幅度提升数据服务平台的后台数据处理能力，从根本上解决数据服务平台容量限制和部分业务效率低下的问题。

执笔人：任韬教研室主任：系教学主任审核签名：。