大數(shù)據(jù)時代對商業(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，發(fā)現(xiàn)和解決商業(yè)問題的復(fù)合型人才。在此背景下，開設(shè)Python商業(yè)大數(shù)據(jù)分析實驗課程顯得尤為重要。Python商業(yè)大數(shù)據(jù)分析實驗課程共包含七個項目，采用開源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、機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、股票價格預(yù)測、用戶情感分析、客戶類別分析和消費者特征與模式分析等多個方面闡釋商業(yè)大數(shù)據(jù)分析。項目1-3為基礎(chǔ)學(xué)習(xí)篇，其中，項目1是商業(yè)大數(shù)據(jù)分析導(dǎo)論，由走進商業(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)分析平臺搭建、數(shù)據(jù)創(chuàng)建和數(shù)據(jù)采集構(gòu)成；項目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。項目4-7為應(yīng)用實戰(zhàn)篇，其中，項目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；項目5是時間序列數(shù)據(jù)分析，包括時間序列簡介、時間序列處理和時間序列基本性質(zhì)；項目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；項目7是機器學(xué)習(xí)的商業(yè)應(yīng)用場景，包括機器學(xué)習(xí)的概念、有監(jiān)督與無監(jiān)督學(xué)習(xí)和應(yīng)用實戰(zhàn)案例。