中国社会科学院大学《大数据分析一基于大数据的企业财务调研报告》课程大纲课程基本信息（CourseInformation）*学时*学分课程编号232102132022054(Course ID)(Credits)(Credit Hours)大数据分析-基于大数据的企业财务调研报告*课程名称(CourseName)Big Data Analysis - Research Report on Enterprise Finance Based on Big Data先修课程财务管理、会计学( Prerequisite Courses)党中央“大兴调查研究之风”和习近平总书记的呼吁“把学问做在祖国大地上”对课程具有重要指导意义。通过这门课程，学生将深入了解相关专业和行业的国家战略，引导学生深入社会实践，关注现实问题，并培育学生经世济民的职业素养，以适应社会发展的需要。这将为学生的综合素质和职业发展打下坚实基础，使他们成为具有社会责任感和创新能力的优秀人才。《大数据分析-基于大数据的企业财务调研报告》的定位是为学生提供大数据分析在企业财务领域的应用知识和技能。该课程的学习目标是培养学生的调查研究能力，关注中国实践问题，增强分析能力，并克服理论化、教条化和片面强调数量化等方面的局限。主要教学内容包括：大数据在企业财务调研中的应用：介绍大数据分析在企业财务领域的应用，如数据采集、数据清洗和数据分析等。财务模型和预测：探讨常用的财务模型和预测方法，如财务比率模型和现金流量预测，以提供准确的财务分析和预测能力。业绩评估和报告撰写：学习如何评估企业的业绩，并培养撰写专业调研报告和分析报告的能力，以提供全面和准确的分析结果。解决方案和建议：探讨提出解决方案和建议，改善企业财务状况和业绩的方法，以培养学生的创新思维和解决问题的能力。重点难点在于将大数据分析技术与企业财务领域相结合，理解和应用财务模型和预测方法，并撰写专业的调研报告。*课程简介(Description)主要教学方法包括讲授、案例分析、实践操作和小组讨论，以促进学生的理论学习和实际应用能力的培养。基本要求包括正常出勤、积极参与课堂讨论，并按时完成作业。作业包括对企业财务数据的分析和预测、调研报告的撰写和完善，并要求在报告中运用大数据分析技术和财务模型。【必含课程思政内容党中央“大兴调查研究之风”和习近平总书记的呼吁“把学问做在祖国大地上”对课程具有重要指导意义。通过这门课程，学生将深入了解相关专业和行业的国家战略，引导学生深入社会实践，关注现实问题，并培育学生经世济民的职业素养，以适应社会发展的需要。这将为学生的综合素质和职业发展打下坚实基础，使他们成为具有社会责任感和创新能力的优秀人才。【必含“以学生为中心”的人才培养理念：该课程秉持"以学生为中心"的人才培养理念，体现在以下三个方面：课程目标：该课程将重视知识内容的传递与学生学习效果的关注相结合。除了传授大数据分析的理论知识和技能，课程目标还注重培养学生的学习效果，强调他们对所学知识的理解和应用能力。通过实际案例和项目，激发学生的研究兴趣，并使他们能够将理论知识与实际问题相结合。教学实施：该课程在教学实施中将从强调讲课能力的提升转向侧重学生的学习能力的培养。教师将不仅仅是知识的传授者，更是学生学习过程的引导者和指导者。教学方法将注重启发式教学和
Course Information 课程编号 （Course ID） 102132022054 *学时 （Credit Hours） 32 *学分 （Credits） 2 *课程名称 （Course Name） 大数据分析-基于大数据的企业财务调研报告 Big Data Analysis - Research Report on Enterprise Finance Based on Big Data 先修课程 （Prerequisite Courses） 财务管理、会计学 *课程简介 （Description） 党中央“大兴调查研究之风”和习近平总书记的呼吁“把学问做在祖国大地上”对课程具有重 要指导意义。通过这门课程，学生将深入了解相关专业和行业的国家战略，引导学生深入社会实践， 关注现实问题，并培育学生经世济民的职业素养，以适应社会发展的需要。这将为学生的综合素质 和职业发展打下坚实基础，使他们成为具有社会责任感和创新能力的优秀人才。 《大数据分析-基于大数据的企业财务调研报告》的定位是为学生提供大数据分析在企业财务 领域的应用知识和技能。该课程的学习目标是培养学生的调查研究能力，关注中国实践问题，增强 分析能力，并克服理论化、教条化和片面强调数量化等方面的局限。 主要教学内容包括：大数据在企业财务调研中的应用：介绍大数据分析在企业财务领域的应用， 如数据采集、数据清洗和数据分析等。财务模型和预测：探讨常用的财务模型和预测方法，如财务 比率模型和现金流量预测，以提供准确的财务分析和预测能力。业绩评估和报告撰写：学习如何评 估企业的业绩，并培养撰写专业调研报告和分析报告的能力，以提供全面和准确的分析结果。解决 方案和建议：探讨提出解决方案和建议，改善企业财务状况和业绩的方法，以培养学生的创新思维 和解决问题的能力。重点难点在于将大数据分析技术与企业财务领域相结合，理解和应用财务模型 和预测方法，并撰写专业的调研报告。 主要教学方法包括讲授、案例分析、实践操作和小组讨论，以促进学生的理论学习和实际应用 能力的培养。基本要求包括正常出勤、积极参与课堂讨论，并按时完成作业。作业包括对企业财务 数据的分析和预测、调研报告的撰写和完善，并要求在报告中运用大数据分析技术和财务模型。 【 ： 党中央“大兴调查研究之风”和习近平总书记的呼吁“把学问做在祖国大地上”对课程具有重 要指导意义。通过这门课程，学生将深入了解相关专业和行业的国家战略，引导学生深入社会实践， 关注现实问题，并培育学生经世济民的职业素养，以适应社会发展的需要。这将为学生的综合素质 和职业发展打下坚实基础，使他们成为具有社会责任感和创新能力的优秀人才。 【 该课程秉持"以学生为中心"的人才培养理念，体现在以下三个方面： 课程目标：该课程将重视知识内容的传递与学生学习效果的关注相结合。除了传授大数据分析 的理论知识和技能，课程目标还注重培养学生的学习效果，强调他们对所学知识的理解和应用能力。 通过实际案例和项目，激发学生的研究兴趣，并使他们能够将理论知识与实际问题相结合。 教学实施：该课程在教学实施中将从强调讲课能力的提升转向侧重学生的学习能力的培养。教 师将不仅仅是知识的传授者，更是学生学习过程的引导者和指导者。教学方法将注重启发式教学和
案例分析，鼓励学生的主动学习和探究精神。通过小组讨论、实践项目和研究报告等方式，培养学生的团队合作能力和问题解决能力。学业考评：该课程的学业考评将从提供终结性分类评级转向加强过程评价与反馈。除了期末成绩，教师将注重学生在课堂中的表现、课堂参与和作业的完成情况。通过及时的反馈和评价，帮助学生发现自身的不足并加以改进。同时，课程还鼓励学生进行自主学习和独立思考，促进他们的个人成长和发展。以上人才培养理念的实施将使学生在课程中成为主动学习者，提高他们的学习效果和学习能力，培养他们的团队合作和问题解决能力，同时加强对学生的过程评价与反馈，促进其全面发展。【建议包含“两性一度”：该课程具有高阶性、创新性和挑战度，体现在以下几个方面：高阶性：该课程将知识、能力和素质有机融合，培养学生解决复杂问题的综合能力和高级思维除了传授基础的大数据分析知识，课程还注重培养学生的分析能力、创新能力和批判性思维。通过案例分析和实践项目，学生将学习如何应对现实中的复杂问题，发展系统思维和综合分析能力。创新性：该课程的内容反映前沿性和时代性，涵盖了最新的大数据分析理论、技术和实践应用。教学形式体现先进性和互动性，采用启发式教学、案例讨论、团队合作等方式，激发学生的创新思维和实践能力。学习结果具有探究性和个性化，鼓励学生进行独立思考和自主学习，培养他们的创新精神和问题解决能力。挑战度：该课程对教师备课和学生课下有高要求，需要跳一跳才能够得着。教师需要对最新的大数据分析领域进行深入研究，准备与时俱进的教学内容和案例。学生需要主动参与课堂讨论和团队项目，积极探索和解决复杂问题。课程注重培养学生的学习能力和自主发展，要求他们具备较高的自律性、批判性思维和创新精神。The "vigorous promotion of investigation and research"by the Party Central Committee and the call byGeneral Secretary Xi Jinping to "apply knowledge to the homeland" have significant guiding significanceforthiscourse.Throughthis course,studentswillgain in-depthunderstandingofthenational strategiesrelated to their respectivemajors and industries.It will guide students to engage in social practices,payattentiontoreal-worldissues,andcultivateprofessional qualitiesthatcontributetothesociety'sdevelopment.Thiswill layasolidfoundationforstudents'comprehensiveabilitiesandcareedevelopment,enablingthemto become outstanding talentswith a sense ofsocial responsibilityandinnovativecapabilities.*课程简介Course significance:This course aims to introduce students in the Business School to the application of(Description)bigdataanalysis inthefieldofcorporatefinance.Throughthis course,studentswilllearnhowtoutilizebigdataanalysistoolsandtechniquestosolvefinancial managementproblems inenterprises,therebylaying a solidfoundation for their comprehensive abilities and career development.Course objectives:Understand the basic concepts and principles of big data analysis and its applicationvalue in corporatefinancial research.Master the tools and techniques of big data analysis, and be able tousethemtoanalyzeand interpretfinancialdata in enterprises.Learnto usethe results of big dataanalysis to support and provide recommendations for financial decision-making in enterprises.Cultivatestudents'teamworkandcommunicationskills,anddeveloptheirabilitytosolvepracticalproblemsthrough case studies.教材名称：《大数据分析与决策管理》作者：陈文卿、陈洪波、胡岩等*教材出版社：清华大学出版社出版年份：2021年(Textbooks)版次：第1版书号：ISBN978-7-302-59807-6
案例分析，鼓励学生的主动学习和探究精神。通过小组讨论、实践项目和研究报告等方式，培养学 生的团队合作能力和问题解决能力。 学业考评：该课程的学业考评将从提供终结性分类评级转向加强过程评价与反馈。除了期末成 绩，教师将注重学生在课堂中的表现、课堂参与和作业的完成情况。通过及时的反馈和评价，帮助 学生发现自身的不足并加以改进。同时，课程还鼓励学生进行自主学习和独立思考，促进他们的个 人成长和发展。 以上人才培养理念的实施将使学生在课程中成为主动学习者，提高他们的学习效果和学习能 力，培养他们的团队合作和问题解决能力，同时加强对学生的过程评价与反馈，促进其全面发展。 该课程具有高阶性、创新性和挑战度，体现在以下几个方面： 高阶性：该课程将知识、能力和素质有机融合，培养学生解决复杂问题的综合能力和高级思维。 除了传授基础的大数据分析知识，课程还注重培养学生的分析能力、创新能力和批判性思维。通过 案例分析和实践项目，学生将学习如何应对现实中的复杂问题，发展系统思维和综合分析能力。 创新性：该课程的内容反映前沿性和时代性，涵盖了最新的大数据分析理论、技术和实践应用。 教学形式体现先进性和互动性，采用启发式教学、案例讨论、团队合作等方式，激发学生的创新思 维和实践能力。学习结果具有探究性和个性化，鼓励学生进行独立思考和自主学习，培养他们的创 新精神和问题解决能力。 挑战度：该课程对教师备课和学生课下有高要求，需要跳一跳才能够得着。教师需要对最新的 大数据分析领域进行深入研究，准备与时俱进的教学内容和案例。学生需要主动参与课堂讨论和团 队项目，积极探索和解决复杂问题。课程注重培养学生的学习能力和自主发展，要求他们具备较高 的自律性、批判性思维和创新精神。 *课程简介 （Description） The "vigorous promotion of investigation and research" by the Party Central Committee and the call by General Secretary Xi Jinping to "apply knowledge to the homeland" have significant guiding significance for this course. Through this course, students will gain in-depth understanding of the national strategies related to their respective majors and industries. It will guide students to engage in social practices, pay attention to real-world issues, and cultivate professional qualities that contribute to the society's development. This will lay a solid foundation for students' comprehensive abilities and career development, enabling them to become outstanding talents with a sense of social responsibility and innovative capabilities. Course significance: This course aims to introduce students in the Business School to the application of big data analysis in the field of corporate finance. Through this course, students will learn how to utilize big data analysis tools and techniques to solve financial management problems in enterprises, thereby laying a solid foundation for their comprehensive abilities and career development. Course objectives:Understand the basic concepts and principles of big data analysis and its application value in corporate financial research.Master the tools and techniques of big data analysis, and be able to use them to analyze and interpret financial data in enterprises. Learn to use the results of big data analysis to support and provide recommendations for financial decision-making in enterprises.Cultivate students' teamwork and communication skills, and develop their ability to solve practical problems through case studies. *教材 （Textbooks） 教材名称：《大数据分析与决策管理》 作者：陈文卿、陈洪波、胡岩等 出版社：清华大学出版社 出版年份：2021 年 版次：第 1 版 书号：ISBN 978-7-302-59807-6
书名：《资本论》作者：卡尔·马克思出版社：人民出版社出版年份：2011年版次：第2版书号：9787010109673书名：《大数据时代》作者：维克托·迈尔-舍恩伯格出版社：中信出版社出版年份：2017年版次：第1版书号：9787508667552书名：《Python数据分析》作者：麦克·麦凯利出版社：机械工业出版社出版年份：2018年版次：第2版书号：9787111576102参考资料书名：《财务报表分析与估值》(OtherReferences)作者：彼得·奥尔森出版社：机械工业出版社出版年份：2019年版次：第6版书号：9787111616280书名：《世界经济通史》作者：戴维·兰德斯出版社：商务印书馆出版年份：2016年版次：第2版书号：9787100137445书名：《中国经济史》作者：王崇信出版社：商务印书馆出版年份：2018年版次：第5版书号：9787100149196*课程类别口公共基础课/全校公共必修课通识教育课口专业基础课（CourseCategory)口专业核心课/专业必修课口其他区专业拓展课/专业选修课线上，教学平台*授课对象*授课模式区线下口混合式口其他财务管理专业本科生(TargetStudents)(Modeof Instruction)实践类（70%以上学时深入基层）
参考资料 （Other References） 书名：《资本论》 作者：卡尔·马克思 出版社：人民出版社 出版年份：2011 年 版次：第 2 版 书号：9787010109673 书名：《大数据时代》 作者：维克托·迈尔-舍恩伯格 出版社：中信出版社 出版年份：2017 年 版次：第 1 版 书号：9787508667552 书名：《Python 数据分析》 作者：麦克·麦凯利 出版社：机械工业出版社 出版年份：2018 年 版次：第 2 版 书号：9787111576102 书名：《财务报表分析与估值》 作者：彼得·奥尔森 出版社：机械工业出版社 出版年份：2019 年 版次：第 6 版 书号：9787111616280 书名：《世界经济通史》 作者：戴维·兰德斯 出版社：商务印书馆 出版年份：2016 年 版次：第 2 版 书号：9787100137445 书名：《中国经济史》 作者：王崇信 出版社：商务印书馆 出版年份：2018 年 版次：第 5 版 书号：9787100149196 *课程类别 （Course Category） 公共基础课/全校公共必修课 通识教育课 专业基础课 专业核心课/专业必修课 区专业拓展课/专业选修课 其他 *授课对象 （Target Students） 财务管理专业本科生 *授课模式 （Mode of Instruction） 线上，教学平台 区线下 混合式 其他 实践类（70%以上学时深入基层）
口全外语团中文语种*开课院系*授课语言商学院双语：中文+语种（外语讲授不低于(School)(Language of Instruction)50% )课程负责人时杰，博士，助理研究员姓名及简介2001年至今就职于中国社会科学院工业经济研究所财务与会计研究室*授课教师信息(Teacher Information)团队成员姓名及简介《大数据分析-基于大数据的企业财务调研报告》这门课程旨在培养学生在大数据环境下进行企业财务调研和分析的能力。该课程注重学以致用，将理论与实践相结合，通过实际案例和数据分析工具的运用，帮助学生深入理解企业财务状况，并为实际问题提供解决方案。具体学习目标如下：培养调查研究能力：课程将教授调查研究方法和技巧，以帮助学生学会进行企业财务调研并收集相关数据。关注中国实践问题：课程将聚焦中国的企业实践问题，例如财务报表分析、企业绩效评估、风险管理等，帮助学生理解中国企业面临的挑战和机遇，并为其提供解决问题的工具和方法。学习目标(Learning增强分析能力：学生将学习使用大数据分析工具和技术，如数据挖掘、统计分析、机器学习等，以提取、清洗和分析企业财务数据，并从中获取有价值的洞察和结论。Outcomes)克服理论化/教条化和片面强调数量化：课程将强调理论与实践的结合，学生将学习如何将理论知识应用于实际情境中，并且课程不仅仅关注数量化的分析，也注重对财务数据背后的含义和影响因素进行综合性的分析。通过这门课程，学生将能够掌握大数据分析工具和技术，具备进行企业财务调研和分析的能力，能够独立开展实际项目并提出可行的解决方案。同时，学生也将具备批判性思维和综合分析能力，能够克服理论化和片面强调数量化的倾向，从多个角度全面评估企业财务情况，并为实践问题提供有效的解决策略。平时成绩（30%）：课堂表现：参与课堂讨论、提问问题、展示研究进展等。作业和小组项目：完成分配的作业和小组项目，并按时提交。实践：积极参与实验和实践活动，并根据要求提交相关报告或记录。期末成绩（70%）：调研报告：撰写一份完整的调研报告，包括研究目的、方法、数据分析、结果和结论等。报告的质量、逻辑性和准确性将被评估。*考核方式(Grading)数据分析能力：根据课程要求，运用适当的大数据分析工具和技术对企业财务数据进行分析，并解释数据结果和洞察。解决方案和建议：基于调研和数据分析，提出切实可行的解决方案和建议，以解决所研究的企业财务问题。特定情况说明：如有课程中特定的额外要求或项目，将在课程大纲中明确说明其评分比重和具体要求。另外，特殊情况如缺勤、迟到等会根据学校或课程规定进行扣分。*课程教学计划（TeachingPlan）填写规范化要求见附件
*开课院系 （School） 商学院 *授课语言 （Language of Instruction） 中文 全外语 语种 双语：中文+ 语种（外语讲授不低于 50%） *授课教师信息 （Teacher Information） 课程负责人 姓名及简介 时杰，博士，助理研究员 2001 年至今就职于中国社会科学院工业经济研究所财务与会计研 究室 团队成员 姓名及简介 学习目标 （ Learning Outcomes） 《大数据分析-基于大数据的企业财务调研报告》这门课程旨在培养学生在大数据环境下进行 企业财务调研和分析的能力。该课程注重学以致用，将理论与实践相结合，通过实际案例和数据分 析工具的运用，帮助学生深入理解企业财务状况，并为实际问题提供解决方案。 具体学习目标如下： 培养调查研究能力：课程将教授调查研究方法和技巧，以帮助学生学会进行企业财务调研并收 集相关数据。 关注中国实践问题：课程将聚焦中国的企业实践问题，例如财务报表分析、企业绩效评估、风 险管理等，帮助学生理解中国企业面临的挑战和机遇，并为其提供解决问题的工具和方法。 增强分析能力：学生将学习使用大数据分析工具和技术，如数据挖掘、统计分析、机器学习等， 以提取、清洗和分析企业财务数据，并从中获取有价值的洞察和结论。 克服理论化/教条化和片面强调数量化：课程将强调理论与实践的结合，学生将学习如何将理 论知识应用于实际情境中，并且课程不仅仅关注数量化的分析，也注重对财务数据背后的含义和影 响因素进行综合性的分析。 通过这门课程，学生将能够掌握大数据分析工具和技术，具备进行企业财务调研和分析的能力， 能够独立开展实际项目并提出可行的解决方案。同时，学生也将具备批判性思维和综合分析能力， 能够克服理论化和片面强调数量化的倾向，从多个角度全面评估企业财务情况，并为实践问题提供 有效的解决策略。 *考核方式 （Grading） 平时成绩（30%）： 课堂表现：参与课堂讨论、提问问题、展示研究进展等。 作业和小组项目：完成分配的作业和小组项目，并按时提交。 实践：积极参与实验和实践活动，并根据要求提交相关报告或记录。 期末成绩（70%）： 调研报告：撰写一份完整的调研报告，包括研究目的、方法、数据分析、结果和结论等。报告 的质量、逻辑性和准确性将被评估。 数据分析能力：根据课程要求，运用适当的大数据分析工具和技术对企业财务数据进行分析， 并解释数据结果和洞察。 解决方案和建议：基于调研和数据分析，提出切实可行的解决方案和建议，以解决所研究的 企业财务问题。 特定情况说明： 如有课程中特定的额外要求或项目，将在课程大纲中明确说明其评分比重和具体要求。 另外，特殊情况如缺勤、迟到等会根据学校或课程规定进行扣分。 * Teaching Plan 填写规范化要求见附件
其中A课其教学内容摘要实习周次学讲程他（必含章节名称、讲述的内容提要、实验的名称、教学方法、课堂讨论的题目、验题阅读文献参考书目及作业等）时授讨环课课论节第一章：课程介绍与概述简介：课程目标、学习方法和评估标准的介绍讲述内容提要：介绍大数据分析在企业财务调研中的应用，讨论调研报告的结构和要素第一周2A1教学方法：讲授、案例分析课堂讨论题目：学生介绍自已对大数据和财务调研的理解和期望阅读文献参考书目：无作业：无：第二章：调研设计和数据收集讲述内容提要：讨论调研设计的基本原则、样本选择和数据收集方法第二周2111教学方法：讲授、案例分析、小组讨论课堂讨论题目：讨论在特定情境下如何设计调研和选择合适的数据收集方法阅读文献参考书目：相关调研方法和数据收集技术的学术文章第三章：数据清洗和预处理讲述内容提要：介绍数据清洗的重要性、常见数据质量问题和数据预处理技术教学方法：讲授、实践操作、小组讨论第三周211课堂讨论题目：讨论实际数据集中可能出现的质量问题，并提出解决方案阅读文献参考书目：数据清洗和预处理的相关研究论文和教材作业：清洗和预处理一个给定的数据集，记录处理过程和结果第四章：数据分析和统计方法讲述内容提要：介绍常用的数据分析方法和统计技术，包括描述性统计、相关性分析、回归分析等教学方法：讲授、实践操作、案例分析第四周21课堂讨论题目：选择一个实际数据集，讨论如何运用适当的数据分析方法来解读和发现关键信息阅读文献参考书目：《数据分析与决策》杰弗里·沃茨等作业：使用适当的数据分析方法对一个给定的数据集进行分析，并撰写分析报告第五章节：大数据工具和技术讲述内容提要：介绍常用的大数据工具和技术，如Hadoop、Spark等，以及数据挖掘和机器学习算法的应用教学方法：讲授、实践操作、案例分析第五周21课堂讨论题目：讨论在大数据环境下如何选择合适的工具和技术来处理和分析财务数据阅读文献参考书目：《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》·陈颉等
周次 周 学 时 其中 教学内容摘要 （必含章节名称、讲述的内容提要、实验的名称、教学方法、课堂讨论的题目、 阅读文献参考书目及作业等） 讲 授 实 验 课 习 题 课 课 程 讨 论 其 他 环 节 第一周 2 1 1 第一章：课程介绍与概述 简介：课程目标、学习方法和评估标准的介绍 讲述内容提要：介绍大数据分析在企业财务调研中的应用，讨 论调研报告的结构和要素 教学方法：讲授、案例分析 课堂讨论题目：学生介绍自己对大数据和财务调研的理解和期 望 阅读文献参考书目：无 作业：无： 第二周 2 1 1 第二章：调研设计和数据收集 讲述内容提要：讨论调研设计的基本原则、样本选择和数据收 集方法 教学方法：讲授、案例分析、小组讨论 课堂讨论题目：讨论在特定情境下如何设计调研和选择合适的 数据收集方法 阅读文献参考书目：相关调研方法和数据收集技术的学术文章 第三周 2 1 1 第三章：数据清洗和预处理 讲述内容提要：介绍数据清洗的重要性、常见数据质量问题和 数据预处理技术 教学方法：讲授、实践操作、小组讨论 课堂讨论题目：讨论实际数据集中可能出现的质量问题，并提 出解决方案 阅读文献参考书目：数据清洗和预处理的相关研究论文和教材 作业：清洗和预处理一个给定的数据集，记录处理过程和结果 第四周 2 1 1 第四章：数据分析和统计方法 讲述内容提要：介绍常用的数据分析方法和统计技术，包括描 述性统计、相关性分析、回归分析等 教学方法：讲授、实践操作、案例分析 课堂讨论题目：选择一个实际数据集，讨论如何运用适当的数 据分析方法来解读和发现关键信息 阅读文献参考书目：《数据分析与决策》- 杰弗里·沃茨等 作业：使用适当的数据分析方法对一个给定的数据集进行分析， 并撰写分析报告 第五周 2 1 1 第五章节：大数据工具和技术 讲述内容提要：介绍常用的大数据工具和技术，如 Hadoop、 Spark 等， 以及数据挖掘和机器学习算法的应用 教学方法：讲授、实践操作、案例分析 课堂讨论题目：讨论在大数据环境下如何选择合适的工具和技 术来处理和分析财务数据 阅读文献参考书目：《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布 式处理》- 陈颉等