课程名称：大数据分析基础
适用专业： 会计学、审计学、财务管理
学 分：2学分保险必买的险种
大纲执笔人：XX
大纲审核人： XX
制定时间： 20XX年XX月
一、课程简介：
课程类型：专业课
课程性质：必修
内容要点：随着“大智移云物”（大数据、人工智能、移动互联网、云计算与物联网）技术的发展，很多财会人员正积极向智能可视化的财务分析方向转型。2019年2月，国际著名咨询机构Gartner公司发布的《商业智能和分析平台魔力象限》年度报告显示，微软超越一切对手，再次成为最具领导力和超前愿景的BI公司。本课程以微软Power BI为工具，以案例驱动方式讲解数据分析(数据获取与整理、数据建模、数据可视化)的一般思路及方法，为后续课程打下基础。
先修课程：《计算机基础》、《会计学基础》、《管理学》
后续课程：《数据库基础与应用》
二、课程培养目标（知识、能力、素质）
一级指标 | 二级指标 | 三级指标 |
1.知识目标 | 1.1 通用知识 | （1）了解大数据相关的基础常识，形成一定的大数据文化； （2）了解数据分析的相关知识，形成一定的数据分析意识。 |
1.2 专业知识 | （1）理解大数据的定义和数据分析的要求； （2）掌握PowerrBI的使用。 | |
2.能力目标 | 2.1 获取知识的能力 | （1）能够独立的通过专业书籍、网站资源等信息媒介，获取大数据、数据分析、数据可视化相关的知识，具备一定的自学能力； （2）能够通过理论学习、实践操作、综合实验、小组讨论和合作等方式获取知识。 |
2.2 应用知识的能力 | （1）能收集、处理、准备和加工数据； （2）能熟练使用PowerrBI完成数据分析和数据可视化 | |
2.3 迁移知识能力 | （1）能够利用数据分析思维去思考和解决生活、工作、学习中遇到的问题； （2）能够通过学习PowerrBI，养成解决类似问题的能力。 | |
3.素质目标 | 3.1 团队协作能力 | 通过学生小组形式开展学习与实践，使学生形成良好的团队合作意识与能力，养成良好的团队沟通技巧，能寻有效的团队学习工作方法。 |
3.2 经典鬼片数据可视化能力 | 通过对PowerBI的操作和练习过程，养成一定的数据可视化分析能力。 | |
3.3大数据思维能力 | 通过大数据知识的学习，能够利用大数据思维去思考和解决生活、工作、学习中遇到的问题。 | |
三、教学内容与学时分配
《大数据分析基础》课程理论部分16学时
知识点 | 主要内容（模块内容） | 学时 | 教学方法与手段 | 教学辅助环节 | 备注（校企合作、课后调研案例演示等） |
大数据发展现状和趋势 | △大数据基本概念 △大数据发展历程 △大数据发展趋势 | 2 | 理论讲授 案例分析 | 播放相关教学课件 | |
大数据下的财务分析 | ★大数据分析基本方法 ★财务分析基本方法 ★大数据下财务分析方法 | 4 | 理论讲授 案例分析 | 案例教学法，引入财务数据进行分析 | |
商业智能与数据分析概述 | △商业智能概念 ★数据分析模型 ★数据抓取与分析 | 4 | 理论讲授 案例分析 | 水上城市 案例教学法，引入数据分析模型进行分析 | |
商业大数据分析思路 | △商业大数据基础 ★商业数据分析模型 ★商业数据可视化分析模型 | 4 | 理论讲授 案例分析 | 案例教学法，引入商业数据分析模型进行分析 | |
微软PowerBI概述与安装 | 微软PowerBI概述与安装 | 2 | 理论讲授 案例分析 | 案例教学法，主要学习如何安装和配置PowerBI | |
《大数据分析基础》课程实践部分16学时
序号 | 实践项目名称 | 实践类型 | 学时 | 每组人数 | 目标要求 |
1 | 快速实践PowerBI：数据整理、数据建模 | 实训 | 数的发展史 1 | 5-7 | 建立数据模型 |
2 | 快速实践PowerBI：数据可视化 | 实训 | 1 | 5-7 | 数据可视化 |
3 | PowerBI实践：表格标准与规范化 | 实训 | 2 | 5-7 | 表格标准与规范化 |
4 | PowerBI实践：数据获取 | 实训 | 2 | 5-7 | 数据获取 |
5 | PowerBI实践：数据处理 | 实训 | 2 | 5-7 | 数据处理 |
6 | PowerBI实践：管理关系、列与度量值 | 实训 | 2 | 5-7 | 管理关系、列与度量值 |
7 | PowerBI实践：DAX | 实训 | 2 | 5-7 | DAX |
8 | PowerBI实践：常见可视化图表, 自定义可视化图表、图表美化 | 实训 | 2 | 5-7 | 可视化图表, 自定义可视化图表、图表美化 |
9 | 综合案例 | 实训 | 2 | 5-7 | 综合实验 |
四、课程考核
成绩评定办法：
综合成绩（100%）=平时成绩×40%﹢期末成绩×60%
平时成绩（100%）=课堂考勤×10%+课内实验×30%+课后作业×30%+阶段性测试30%
期末成绩（100分）：分析报告。
五、参考书
（一）推荐教材：
吴刚 主编，《财会与商业大数据可视化智能分析——基于微软PowerBI》，清华大学出版社，2019年
（二）参考资料：
夏耘黄小瑜编著，《计算思维基础》，电子工业出版社，2012年
陈志德主编， 《大数据技术与应用基础》，人民邮电出版社，2017年
高顿财经研究院著，《高顿财经 Python 金融编程：快速入门与项目实操》，东方出版中心，2020.1
六、相关说明
整个课程通过用任务驱动教学的方法，边做边学，带动相关知识点，使学生通过完成工作任务教学单元的学习，不但能够掌握计算机基础相关知识和技能，还能够全面培养其团队协作、沟通表达、解决问题等综合能力。
1.课堂授课：以教学大纲为依据，以文字教材为基础，结合典型案例，主要讲述本课程的重点、难点、疑点，帮助学生了解和掌握本课程的知识点。
2.研究讨论：理论联系实际，提倡研究型学习，积极组织开展形式多样的课堂讨论，培养学生思考问题、分析问题、解决问题的能力。
3.作业训练：根据课程要求，组织学生通过作业训练，深化对教学内容的理解和掌握。
4.实践教学：实践教学是实现培养目标的重要手段。在教学过程中，要结合教学进度，依据教学内容安排学生深入进行交流和练习。
发布评论