國立中興大學教學大綱
課程名稱 (中) 大數據分析與應用(2037)
(Eng.) Analysis and Application of Big Data
開課單位 企管系
課程類別 選修 學分 3 授課教師 林鴻文
選課單位 企管系 / 學士班 授課使用語言 中文 英文/EMI 開課學期 1141
課程簡述 大數據作為人工智慧的推手,使得數據的整合與分析顯得格外重要,本課程將介紹與講解大數據的特點、優勢,以實例說明大數據的原理,使學生更瞭解其應用的時機與領域;教學內容包括:如何處理、清洗數據、如何從大數據萃取重要訊息、如何解讀大數據分析結果,最後說明其發展限制與預測未來可能的AI應用。
先修課程名稱
課程含自主學習 Y
課程與核心能力關聯配比(%) 課程目標之教學方法與評量方法
課程目標 核心能力 配比(%) 教學方法 評量方法
1 學生理解大數據的定義與注意事項;
2 瞭解大數據的基本原理;
3 學生可說明大數據的優勢、缺點;
4 學生可以根據分析目的,直接使用軟體工具與數據得到有用訊息與結果。
1.獨立分析
2.專業知識與應用
20
80
討論
講授
出席狀況
授課內容(單元名稱與內容、習作/每週授課、考試進度-共16週加自主學習)
週次 授課內容
第1週 課程大綱說明,「課」製大數據:實驗與比賽
第2週 為什麼大數據準確? 統計學怎麼了? 資料特性解析
第3週 用大數據預測你的壽命
第4週 大數據與拉普拉斯中央極限定理,應用大數據來捕足黑天鵝
第5週 估算不可觀測螞議群數量(小樣本)和大數據特性比較
第6週 數據會說謊? 暗數據與誠實數據by David Hand
第7週 想像(貝氏)與複製數據
第8週 牧師貝氏:深藏功與名
第9週 大數據的應用:樂透多久會開出一次頭獎;足球彩券的投注技巧
第10週 大數據露出尾巴,非對稱分配下的尾端風險
第11週 打開潘朵拉盒子的鑰匙:使用 Bayes Factor替代 𝑝 值檢定
第12週 蒙地卡羅法
第13週 新數據加入,新與舊資料的結合:遞迴演算法、卡門濾波Kalman filter
第14週 大數據與機器學習
第15週 主成份分析、分類預測
第16週 行憲紀念日(放假)-沒有期末考
自主學習
內容
   02.閱覽產業及學術相關多媒體資料

學習評量方式
一、綜合整體表現(50%):
(1) 課堂參與程度(30%):積分制,課程實驗、遊戲、發言、主動發問、回答題目等,本課程鼓勵學生多發言,斟酌加分,根據歷屆的數據,課堂參 與分數顯著影響個人總成績在班級的排序;
(2) 出席(20%):以實際到達教室的次數;

二、自主學習16+2作業 (25%):
本課程採用16+2,學生自主學習2週,課程的最後2週不上課;

三、課堂大數據實作作業(25%):
預計使用Excel作為軟體工具(方便取得),將課堂所學的大數據分析方法,使用企業決策數據,實際透過電腦軟體完成分析

# 作業的相關規定、操作步驟與說明文件可由本課程ilearning平台下載。
教科書&參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明)
參考書:
黃柏崴、李童宇,大數據分析,2019,旗標科技。
楊軼莘,大數據下必學的統計基礎,2016,碁峰資訊。
謝邦昌、鄭宇庭、謝邦彥(北醫管院院長、政大統計系副教授、專欄作家),玩轉社群文字大數據實作2nd, 2019, 五南。
李帥,大數據時代的機率統計學,2020,清文華泉。
李凱,假精確時代,2020,清文華泉。
羅凱揚、蘇宇暈、鍾皓軒、楊超霆,STP行銷策略之Python商業應用實戰,2020,碁峰資訊。
吳作樂(美國哥倫比亞統計博士)、吳秉翰,統計與大數據3rd , 2023, 五南。
Robert Matthews,機率思考,大數據時代不犯錯的決斷武器(高英哲 譯),2017,遠足文化。
David Hand, 暗數據(賴盈滿 譯),2021,大塊文化。
課程教材(教師個人網址請列在本校內之網址)
教師自製教材
課程輔導時間
週四,中午12:30至下午2:30分,
採預約制,
可另約時段。
聯合國全球永續發展目標(連結網址)
提供體驗課程:N
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更新日期 西元年/月/日:2025/09/25 08:43:38 列印日期 西元年/月/日:2025 / 12 / 22
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