数据的收集 一、调查 二、年鉴等出版物 三、网站 四、他人的研究 五、专业数据库

信息管理与信息系统专业 《专业导论及信息系统基础》 《C 语言程序设计 A》 《C 程序设计实践》 《管理学原理》 《面向对象程序设计》 《面向对象程序设计实践》 《数据结构》 《操作系统》 《微观经济学》 《数据结构实践》 《操作系统（LINUX）应用与实践》 《管理统计学》 《数据库系统基础》 《WEB 原理及应用》 《计算机网络》 《PYTHON 程序设计》 《管理统计学实践》 《数据库设计》 《WEB 原理及应用实践》 《计算机网络实践》 《会计学》 《信息系统分析与设计》 《商务智能方法与应用》 《分布式系统及云计算原理》 《JAVA 企业级开发与实践》 《信息系统分析与设计课程设计》 《商务智能实践》 《ORACLE/MYSQL 数据库系统》 《电子商务概论》 《运筹学 I》 《信息系统安全基础》 《大数据技术基础》 《企业架构》 《移动应用开发与实践》 《信息系统安全实习》 《流数据分析技术》 《数据可视化技术》 《人机交互设计》 《信息系统项目管理》 《信息系统测试技术》 《财务管理》 《JAVA 开源框架》 《企业经营管理模拟系统及实践》 《大数据开发技术》 《商务沟通与市场营销》 《运筹学 II》 《企业资源计划（ERP）及实践》 《信息安全管理与风险评估》 《自主创新创业实践》 《大数据技术及应用综合实践》 《IT 产品设计与运营综合实践》 《毕业设计》 电子商务专业 《信息系统基础》 《网页设计与制作》 《网络实用技术》 《实用操作系统》 《网络营销》 《实用操作系统实践》 《网络营销实践》 《电子商务法律》 《数据库系统及应用》 《JAVA 程序设计》 《数据库系统及应用实践》 《JAVA 程序设计实践》 《运筹学》 《商务智能》 《电子商务 WEB 开发技术》 《电子商务 WEB 开发技术实践》 《JAVA 商务实践》 《数据分析技术》 《网上支付与结算》 《电子商务系统分析与设计》 《物流与供应链管理》 《电子商务运营管理》 《互联网金融》 《电子商务系统分析与设计实践》 《物流与供应链管理实习》 《移动电子商务》 《信息经济学》 《客户关系管理》 《电子商务安全》 《电子商务安全实践》 《社会调查与研究方法》 《电子商务综合实习》 《CDA 数据分析实训》

《会计电算化》实验教学大纲 《金融投资技术分析》实验教学大纲 《数据库原理与应用》实验教学大纲 《电子商务》实验教学大纲 《应用统计学》实验课教学大纲 《管理信息系统》实验教学大纲 《计量经济学》实验教学大纲 《数据模型决策》实验教学大纲 《企业经营管理沙盘实习》教学大纲 《应用统计学》实验教学大纲 《现代商业银行实务模拟》实验教学大纲 《信贷业务及风险管理模拟》实验教学大纲

程序设计 线性代数 数据结构 运筹学 计算机网络 数据库原理及应用 管理信息系统开发方法 电子商务技术 基于网络的信息系统设计与实现》 计算机组成原理 会计学原理 理学院《操作系统 生产与运作管理 高级运筹学 管理沟通 管理礼仪 技术经济学 市场营销学 金融学 财务管理 面向对象程序设计 经济预测与决策分析 资本投资学 会计电算化 国际商务 Web 程序设计 项目管理 物流管理 信息系统的管理 决策支持系统 风险管理 ERP 系统 信息管理与信息系统专题 JAVA 编程语言 电子商务概论

《科技论文写作》 《数学分析》 《高等代数与解析几何》 《概率论及数理统计 A》 《常微分方程》 《大学物理 C》 《物理实验 C》 《计算机导论》 《计算机导论》（实验） 《C/C++语言程序设计 D》 《C/C++语言程序设计 D》（实验） 《运筹学》 《微观经济学》 《统计学》 《宏观经济学》 《计量经济学》 《数据库原理及其应用》 《数据库原理及其应用》（实验） 《会计学 A》 《货币银行学》 《金融数学》 《投资学》 《应用时间序列分析》 《数理金融初步》 《保险学》 《随机过程及其在金融领域中的应用》 《博弈论与信息经济学》 《公司财务》 《金融市场学》 《投资组合与分析》 《复变函数 A》 《抽象空间与未定权益空间》 《数学规划及其在经济中的应用》 《实变函数与泛函分析》 《数学分析专题研究》 《高等代数专题研究》 《数学建模》 《经济数学软件实训》 《认识实习》 《毕业实习》

目 录 1学科基础课必修课程 《高等数学 B1》 《高等数学 B2》 《概率论与数理统计 B》 《线性代数》 《微观经济学 A》 《宏观经济学 A》 《政治经济学》 《经济史》 《经济学社会调查》 《计量经济学 A》 2学科基础课选修课程 《学术英语》 《数据库原理与应用 B》 《电子商务与网络营销 B》 《管理信息系统》 《经济写作》 《经济学专业导论》 《经贸英语听力》 《经贸英语口语》 《商务英语写译》 《国际投资学》 《国际税收》 《基础会计学 B》 《基础会计学》 《制度经济学》 《保险学 A》 《金融学》 3专业必修课程 《统计学 A》 《管理学 A》 《国际经济学》 《金融经济学》 《财政学》 《计量统计软件应用》实验 《经济学毕业实习》 《经济学专业实习》 经济学专业《毕业论文 1》 经济学专业《毕业论文 2》 经济学专业认知实习大纲 经济学专业《学年论文 1》 经济学专业《学年论文 2》 4专业选修课程 《金融市场学》 《区域经济学》 《资源与环境经济学》 《中央银行学》 《货币银行学 B》 《投资学 A》 《商务英语函电》 《高级财务管理学 A》 《当代中国经济》 《发展经济学》 《世界政治与经济》 《财务报表分析》 《产业经济学》 《国际贸易实务 B》

1 学科基础课平台必修课 《高等数学》 《概率论与数理统计》 《财务管理学》 《会计学基础》 《管理学》 《市场营销学》 《统计学》 《微观经济学》 《会计专业导论》 《线性代数》 《Financial Management》 2 学科基础课平台选修课 《经济写作》 《数据库原理与应用》 《国际商法》 《经济法》 《计量经济学》 《文献检索》 《逻辑学》 《公司战略与风险管理》 3 专业课平台必修课 《中级财务会计》 《成本会计学》 《高级财务会计》 《审计学》 《会计学专业毕业论文 1》 《宏观经济学》 《会计学专业毕业论文 2》 《Accountant in Business》 《Taxation (UK)》 《审计与认证业务》 4 专业课平台选修课 《ERP 沙盘模拟》 《Excel 操作训练》实践 《财务分析》 《财务管理理论专题》 《财务管理学》实习 《非盈利组织会计》 《高级财务管理学》 《公司治理》 《管理会计学》 《国际财务管理》 《国际会计》 《会计毕业实习》 《会计理论专题》 《会计认识实习》 《会计软件实务》 《会计软件实务实验》 《会计史》 《会计手工模拟实习》 《会计信息系统》 《会计信息系统课程设计》 《会计职业社会调查》 《会计制度设计》 《金融会计》 《审计案例》 《审计理论专题》 《审计学课程实习》 《税法》 《税务筹划》 《西方财务会计》 《西方财务会计学》 《运筹学》 《资本运营与价值管理》 《资产评估》 《社会责任会计》 《会计学学年论文 1》实践 《会计学学年论文 2》实践 《Management Accounting》 《Accounting Financial Accounting》 《Financial Accounting》 《Corporate and Business Law》 《Performance Management》 《财务报告》 《P1 公司治理、风险管理及职业操守》 《P2 Corporate Reporting》 《P3 商务分析》 《P4 Advanced Financial Management》 《P5 Advanced Performance Management》

《C 语言程序设计 C》 《数据结构与算法》 《计算机组成原理 C》课程纲要 《数据库原理与应用 A》 《计算机网络》 《Python 基础与应用》 《数据采集与管理》 《大数据技术原理与应用》 《Java 程序设计》 《数据可视化》 《大数据运维》 《统计数据分析方法》 《机器学习 B》 《数据分析与挖掘技术》 《数据仓库（Hive）》 《大数据实时计算》 《专业英语 B》 《数学建模》 《人工智能基础 A》 《数据导入与预处理应用》 《数据科学与大数据专业文献检索与论文写作》 《创新思维培养与创业管理》 《Scala 技术与应用》 《数据科学导论》 《大数据与云计算》 《混合现实技术》 《分布式计算》 《区块链原理与技术》 《NoSQL 数据库技术》 《多模态信息处理》 《数据隐私与安全》 《多元统计分析与 R 语言建模》 《服务科学与服务工程概论》 《数据库系统工程师》 《知识图谱》 《Scala 程序设计》 《数据科学与大数据技术导论》 《大数据专业文献检索与论文写作》 《统计分析》 《数据采集与网络爬虫》 《计算机组成原理 D》课程纲要 《数据分析师认证》 《网络前端开发》 《非结构化数据存储与分析》 《信息安全前沿技术》 《项目管理》 《软件工程》 《算法设计与分析》 《运筹学》 《虚拟化技术》 《C 语言程序设计》 《操作系统原理（Linux）》 《数据库原理与应用 E》 《操作系统原理》 《深度学习》 《Hive 查询分析》 《流计算》 《文献检索与论文写作》 《数据资产登记》

 大数据处理的基本流程  大数据处理模型  大数据关键技术  大数据处理工具  大数据时代面临的新挑战 WordCount 关联规则基本模型 聚类 本章内容首先介绍了大数据处理的基本流程和大数据处理模型，接着介绍了大数据的关键技术，其中，云计算是大数据的基础平台和支撑技术，本章以Google 的相关技术为主线，详细介绍Google 以及其他众多学者和研究机构在大数据技术方面已有的一些工作，包括文件系统、数据库系统、索引和查询技术、数据分析技术等；接下来，介绍了大数据处理平台和工具，就目前技术发展现状而言，Hadoop 已经成为了大数据处理工具事实上的标准。最后，介绍大数据时代面临的新挑战，包括大数据集成、大数据分析、大数据隐私问题、大数据能耗问题、大数据处理与硬件的协同、大数据管理易用性问题以及性能测试基准。 大数据采集架构 预测模型

2.1 数据类型. 2 2.1.1 离散型数据.2 2.1.2 连续型数据.2 2.2 数据预处理. 2 2.2.1 数据预处理的原因.2 2.2.2 数据预处理的主要步骤.3 2.3 数据清理. 5 2.3.1 空缺值.5 2.3.2 噪声数据.5 2.4 数据集成. 7 2.4.1 实体识别问题.7 2.4.2 数据冗余.7 2.4.3 元组重复.8 2.5 数据归约. 8 2.5.1 数据立方体聚集.9 2.5.2 维归约.10 2.5.3 数量归约.11 2.5.4 数据压缩.12 2.6 数据变换. 12 2.6.1 数据规范化.12 2.6.2 数据离散化与概念分层.13 2.7 数据预处理的软件操作（SPSS Modeler）. 16 2.7.1 数据类型.16 2.7.2 数据清理.17 （1）缺失值与无效值.17 （2）孤立值和极值.22 2.7.3 数据集成.25 （1）纵向追加.25 （2）横向合并.26 （3）元组重复.28 2.7.4 数据归约.29 （1）抽样.29 （2）分箱.32 （3）特征选择.36 （4）因子分析.37 2.7.5 数据变换.40