課程概述：本課程可作為物流、供應鏈專業的專業拓展課，通過課程學習，學生能夠了解大數據的基本知識，掌握數據分析與挖掘的方法和應用。
課程主要內容：課程分為10個學習任務，分別如下：
①數據與大數據認知：主要介紹數據與大數據的概念，大數據的特征，大數據的來源；
②數據挖掘認知：主要介紹數據挖掘的概念、意義和方法；
③數據挖掘平臺介紹：主要介紹數據挖掘平臺的類型、功能和使用方法；
④基于時間序列的分倉商品需求預測：主要介紹基于時間序列預測方法下，如何對分倉商品進行庫存需求預測；
⑤基于聚類分析的快遞企業客戶群識別：主要介紹基于聚類分析方法下，如何對快遞企業客戶群進行識別；
⑥基于關聯規則的超市顧客購物行為分析：主要介紹基于關聯規則方法下，如何對超市顧客購物行為進行分析；
⑦基于超市顧客購物行為的電信流失客戶預警與分析：主要介紹基于超市顧客購物行為方法下，如何對電信流失客戶進行預警與分析；
⑧基于神經網絡算法的共享單車需求預測：主要介紹基于神經網絡算法方法下，如何對共享單車進行需求預測；
⑨基于邏輯回歸算法的信用風險預測：主要介紹基于邏輯回歸算法下，如何對信用風險進行預測；
⑩基于深度學習對圖像識別分類：主要介紹基于深度學習方法下，如何對圖像進行需識別分類。
課時：54時
