自考13420大数据概论考试大纲
甘肃省高等教育自学考试课程考试大纲专业名称：大数据与会计（专科） 专业代码：530302 课程名称：大数据概论（13420） 甘肃省高等教育自学考试委员会制定 2025年7月《大数据概论》自学考试大纲
1.课程性质与设置目的
（1）课程基本信息
课程名称：大数据概论教材信息：姚勇等.大数据技术应用基础.北京：人民邮电出版社.2023 课程代码：13420 课程类别：统考课程总 学分：5 适用专业：大数据与会计
（2）课程的性质与任务《大数据概论》课程是面向商科类各专业本科生的通识教育课程。该课程以大数据技术在商业环境中的应用为核心，注重理论与实践结合，具有交叉性强、应用导向突出的特点。通过让学生理解大数据的基本概念、技术框架及商业价值，掌握数据驱动的决策思维，培养学生具备在商业场景中识别、分析和应用大数据的能力，逐步将学生培养为兼具数据素养与创新意识的复合型商科人才，使其在掌握技术工具的同时，理解数据应用的伦理边界与社会影响。
（3）课程学习目标
大数据概论课程要求学生从知识、技能和应用能力三个方面得到提高。
1.熟练掌握数据的含义和特征，掌握数据的存储单位及数据的分类，掌握数据的价值，了解数据发挥价值的条件。
2.掌握理清问题关键的思维流程，掌握 OSM 模型、AARRR 模型、UJM 模型的概念及其应用，能够理解所需数据、关键数据的含义和特征， 能够区分大数据、所需数据和关键数据。
3.掌握查找数据的网站有哪些，熟练掌握获取数据的方法，掌握数据爬虫的原理和爬虫的分类，掌握数据交易的基本概念。
4.掌握数据处理的过程，熟悉数据处理的常用方法，了解不同的数据分析方法使用的情境，掌握常见的数据分析方法，熟悉不同数据分析方法的特点。
5.掌握数据可视化的基本概念，熟悉数据可视化的设计思路，了解数据可视化的工具，掌握不同数据可视化工具的特点。
6.掌握信息、观点、事实的概念，理解图表和现实之间存在的关系。
7.能够根据案例做数据分析，掌握分析问题的思路，熟练掌握调查问卷分析的方法。
2.课程内容与考核目标
项目一走进数据能够记忆数据的含义、数据的特征、数据的存储单位、数据的分类、数据与信息的区别及联系、数据的关联、关联规则的分类、关联规则的作用；能够讲解数据有哪些价值，如何让数据发挥价值；能够应用上述知识分析如何选择实现条件来发挥数据价值。
任务一认识数据
1.数据
2.数据和时代的关系任务二了解数据的价值
1.数据之间的关系
2.数据的价值
理解数据的本质与数据分析的重要性；存储单位的换算关系；区分数据的关联类型；数据的价值维度及发挥价值条件。如何辨别数据发挥的价值场景。
项目二从问题到数据掌握理清问题关键的思维流程
；掌握 OSM 模型、AARRR 模型、UJM 模型的概念及其应用；理解所需数据、关键数据的含义和特征；能够区分大数据、所需数据和关键数据。
任务一聚焦问题的核心
1.理清当前问题的关键
2.找到问题的数字化指标任务二将关键问题数字化
1.所需数据
2.关键数据
学会厘清当前问题的关键（Goal，What，Why，How）并找到问题的数字化指标。
能够综合运用各个模型梳理解决问题的关键指标。
项目三寻找数据了解查找数据的网站有哪些
；掌握获取数据的方法；掌握数据爬虫的原理和爬虫的分类；能够按照任务要求查找所需数据。树立“数据重要，取之有道”的理念，培养系统思维、创新思维和法治思维。
任务一常见的数据获取途径
1.国家社会类
2.经济类
3.上市公司类
4.互联网类
5.产业资讯类
6.传媒类
7.交通出行类
任务二获取数据的方法
1.直接下载
2.爬虫获取
3.数据交易
常见的获取数据方法和途径。
能够通过合理途径高效快速地检索所需数据。
项目四处理和分析数据熟悉数据处理和分析的常用方法
；能熟练使用 Excel 进行数据预处理和分析；能运用 SQL 对数据进行增、删、改、查等操作；掌握常见的数据分析方法，熟悉不同数据分析方法的特点。培养对低质量数据的敏感性；树立严谨认真、恪尽职守、爱岗敬业的工作态度。
任务一使用 Excel 处理招聘信息
1.Excel 数据处理功能概述
2.用 Excel 处理招聘信息
3.用 Excel 统计招聘信息任务二使用 MySQL 处理零售数据
1.数据库和 SQL 认知
2.SQL 查询语句
3.更新数据
4.删除数据
任务三常用数据分析方法
1.对比分析法
2.分组分析法
3.平均分析法
4.交叉分析法
5.综合评价分析法
6.杜邦分析法
7.高级数据分析法
运用 Excel 和 MySQL 处理数据。
能够选取合适的方法分析解决问题。
项目五数据呈现
——一图胜千言掌握数据可视化的基本概念；掌握数据可视化的设计思路；掌握不同数据可视化工具的特点；能够将数据进行可视化呈现。树立全局意识和创新意识。
任务一常见的问题可视化呈现方法
1.数据可视化
2.常见的图表类型
3.如何选择合适的图表任务二常用的数据可视化工具
1.Excel
2.Power BI
3.Tableau
将数据进行可视化呈现。
结合分析目的选择适当的图表形式呈现。
项目六从数据到问题掌握信息、观点、事实的概念
；理解图表和现实之间存在的关系。
能准确识别图表传达的信息；掌握使用图表进行问题分析的方法；能基于分析结果给出决策支持意见。培养借助数据发现问题的意识；培养透过现象看到本质的思维方式。
任务一图表反映现实
1.图表中的现实
2.让图表映进现实
任务二如何做决策
1.模式识别
2.情感标记
3.一次一计划
任务三用数据解决问题
1.利用数据解决问题的四个要点
2.解决问题应该遵循的原则
3.减少错误决策的四个防御策略准确识别图表传达的信息；使用图表进行问题分析。
能基于分析结果给出决策支持意见。
项目七综合案例
：共享单车使用情况分析图表分析市场现状。树立各类资源节约集约利用的意识；培养遵纪守法、诚实守信的工作态度。
梳理分析问题的思路；学会利用问卷星制作调查问卷。
能够使用 Excel 制作各种图表，并能对图表反应信息进行分析。
项目八综合案例
：当代大学生娱乐方式调查分析图表分析市场现状。培养健康的休闲娱乐兴趣；学会用积极健康的休闲娱乐活动缓解压力。
4.处理和分析数据
找到调查主题需要的关键数据；使用 Excel 处理和分析数据。
能够利用词云图展示不同类型大学生的画像。
项目九综合案例
：代餐产品消费市场分析梳理分析问题的思路；掌握调查问卷分析的方法。培养严谨求实、 一丝不苟的职业精神。
利用 Excel 对问卷数据进行分析；能对数据进行描述和交叉分析。
能够对消费群体进行画像分析。
3.有关说明与实施要求
（1）大纲与推荐教材的关系考试大纲是本课程学习和考核的依据，为避免不同教材对相同内容表述的不一致、从而导致考试标准不统一的问题，本大纲主要参照推荐教材进行了编写，学生在复习过程中以推荐教材为主，考试内容以大纲所规定的相关知识点为主，可进行适当的拓展。
（2）对考核目标的说明本课程考试大纲中要求考生记忆、讲解与应用的知识点内容都作为考核的内容。其中记忆要求学生能够记住相关的专业术语；讲解需要学生在记忆的基础上能够绘制章节思维导图强化记忆效果，形成知识的整体逻辑框架，并对相关知识点进行解释，实现记忆知识的升华；
应用主要是运用所学知识区分专业术语的异同、分析并解决实务问题、 进行相应的分析。
（3）关于教材的使用说明学习教材以姚勇、张艺博. 大数据技术应用基础（商科版）.北京：
人民邮电出版社. 2023 年 6 月的教材为主。
（4）自学方法指导
本大纲除项目
七、项目八、项目九外，其他内容均为重点考试内容，建议采用以下方式进行
自学：①画思维导图。建议通过手绘全书思维导图、章节思维导图的方式梳理知识框架，掌握各章节知识点间的关系，根据思维导图记忆并讲解相应的知识点，建议通过讲解实现记忆知识的升华；②参照教材中的课后练习进行自我检测；③在中国大学慕课平台、智慧树平台、学习强国、国家智慧教育平台等公开资源中，搜与《大数据概论》/《大数据技术导论》相关的视频课程进行自学。
（5）对社会助学的要求本课程为 5 学分，通常建议学时为 16 学时/1 学分，共计 80 学时；
学生可参加相关高校组织的考前辅导；学生可自行在推荐的中国大学慕课平台、智慧树平台、学习强国、国家智慧教育平台等公开资源中进行自学。
（6）关于考试的若干要求①本课程为闭卷考试，考试时间为 150 分钟，不准使用计算器。
②本大纲所涉及的学习目标为重点考试内容，学习重点与学习难点为重点考核内容，但考试内容不限于学习目标所涉及的知识点，各章节内容均可作为考点。考试命题应覆盖到各章，并适当突出各章节中的学习重点与学习难点内容，引领学生的能力实现由记忆知识到讲解知识（初步应用，要求学生对知识点的掌握要更加深入）、再到综合应用（解决实务、复杂问题的能力）的提升。
③本课程试题中对不同能力层次要求的分数比例大致为：记忆类占 40%，初步应用类占 30%，综合应用占 30%（建议关注教材中的实训题目）。
④建议合理安排试题的难易度，试题的难度可分为：易、较易、 较难和难四个等级。每份试卷中不同难度试题的分数比例建议为：
2:3:3:2。
⑤课程考试题型可包括单项选择题、多项选择题、判断题、名词解释、简答题、论述题以及应用题等。
⑥考生应注意考题的难易程度与能力层次不是一个概念。在各个能力层次中对于不同的考生都存在着不同的难度，因此，考生切勿混淆。
4.参考书目
[1] 姚勇、张艺博. 大数据技术应用基础（商科版）.北京：人民邮电出版社. 2023（推荐教材）
