大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)商業(yè)應(yīng)用型人才提出了新的要求，亟需掌握大數(shù)據(jù)和人工智能主要技術(shù)和模型，并能結(jié)合大數(shù)據(jù)分析技能和商業(yè)領(lǐng)域知識(shí)，發(fā)現(xiàn)和解決商業(yè)問(wèn)題的復(fù)合型人才。在此背景下，開(kāi)設(shè)Python商業(yè)大數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)課程顯得尤為重要。Python商業(yè)大數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)課程共包含七個(gè)項(xiàng)目，采用開(kāi)源Python軟件和圖形化商業(yè)大數(shù)據(jù)分析工具，從大數(shù)據(jù)概述、數(shù)據(jù)分析工具、數(shù)據(jù)創(chuàng)建、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、股票價(jià)格預(yù)測(cè)、用戶情感分析、客戶類別分析和消費(fèi)者特征與模式分析等多個(gè)方面闡釋商業(yè)大數(shù)據(jù)分析。項(xiàng)目1-3為基礎(chǔ)學(xué)習(xí)篇，其中，項(xiàng)目1是商業(yè)大數(shù)據(jù)分析導(dǎo)論，由走進(jìn)商業(yè)大數(shù)據(jù)、職業(yè)發(fā)展和商業(yè)大數(shù)據(jù)分析流程構(gòu)成；項(xiàng)目2是商業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)建與采集，由Python數(shù)據(jù)分析平臺(tái)搭建、數(shù)據(jù)創(chuàng)建和數(shù)據(jù)采集構(gòu)成；項(xiàng)目3是商業(yè)大數(shù)據(jù)處理，由數(shù)據(jù)讀取與查看、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)特征分析夠成。項(xiàng)目4-7為應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)篇，其中，項(xiàng)目4是商業(yè)大數(shù)據(jù)可視化，包括比較類商業(yè)數(shù)據(jù)可視化、分布類商業(yè)數(shù)據(jù)可視化、占比類商業(yè)數(shù)據(jù)可視化和關(guān)聯(lián)類商業(yè)數(shù)據(jù)可視化；項(xiàng)目5是時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析，包括時(shí)間序列簡(jiǎn)介、時(shí)間序列處理和時(shí)間序列基本性質(zhì)；項(xiàng)目6為用戶生成數(shù)據(jù)分析，包括用戶生成數(shù)據(jù)概述、用戶生成數(shù)據(jù)采集、有結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)挖掘、用戶情感傾向分析和文本主題模型；項(xiàng)目7是機(jī)器學(xué)習(xí)的商業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景，包括機(jī)器學(xué)習(xí)的概念、有監(jiān)督與無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)案例。