Python商务数据分析与实战-教案 第8章 零售商品购物篮分析 教案.docx

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1、第8章零售商品购物篮分析教案课程名称：Python商务数据分析与实战课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时(其中理论36学时，实验28学时)总学分：4.0学分本章学时：9学时一、材料清单(1)Python商务数据分析与实战教材。(2)配套 PPT。(3)引导性提问。(4)探究性问题。(5)拓展性问题。二、教学目标与基本要求L教学目标结合商品零售购物篮的项目，重点介绍关联规则算法中的Apriori算法在商品零售购物 篮分析案例中的应用。过程中详细分析商品零售的现状与问题，根据某商场的商品零售数据 分析商品的热销程度，通过Apriori算法构建相应模型，并根据模型结果制定销售

2、策略。2.基本要求(1)熟悉购物篮分析的实现流程与步骤。联系方式：189 2756 5259泰迪智能科技官网：(2)掌握Apriori算法的基本原理与使用方法。(3)分析商品销售状况与商品结构合理性。(4)分析零售商品间的关联关系。三、问题.引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问 题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。(1)什么是购物篮分析？(2)零售商品会出现哪些销售状况？(3)购物篮分析的意义是什么？1 .探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的 基础上，从重点、难点

3、问题切入，进行插入式提问。或者是对引导式提问中尚未涉及但在课 文中又是重要的问题加以设问。(1)购物篮分析用到哪些算法？(2)实现购物篮分析的基本流程是什么？2 3) Apriori算法的基本原理是什么？3 .拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提 出切实可行的关乎实际的可操作问题。亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问 题。(1)实现本案例的目标还能使用什么方法？(2)购物篮分析模型中，最小支持度和最小置信度设为其他值，模型的效果会如何？泰迪智能科技官网： 2756 5259打造数据智能职业敕育领军企业四、主要知识点、重点与难点1.主要

4、知识点（1）分析某零售企业商品销售现状、基本数据情况。（2）熟悉购物篮分析的基本流程与步骤。（3）使用统计学知识分析热销商品。（4）使用商品结构图分析售出商品的结构。（5） 了解Apriori算法的基本原理与使用方法。（6）构建零售商品的Apriori模型。（7）根据模型结果提出商品销售策略。2 .重点（1）购物篮分析的基本流程与步骤。（2）零售商品的Apriori模型。3 .难点Apriori算法的基本原理与使用方法。五、教学过程设计.理论教学过程（1）分析零售企业商品销售现状。1 2） 了解某商品零售企业的基本数据情况。2 3）熟悉购物篮分析的基本流程与步骤。3 4）分析热销商品。4 5）

5、分析售出商品的结构。（6） 了解Apriori算法的基本原理与使用方法。泰迪智能科技官网： 2756 5259打造数据智能职业敕育领军企业（7）构建零售商品的Apriori模型。（8）根据模型结果提出商品销售策略。2.实验教学过程（1）使用统计学知识分析热销商品。（2）使用商品结构图分析售出商品的结构。（3）使用apriori函数构建零售商品的Apriori模型。六、教材与参考资料1.教材何伟，张良均.Python商务数据分析与实战M.北京：人民邮电出版社.2022.2.参考资料1张良均.Python数据分析与挖掘实战M.北京：机械工业出版社.2015.2张良均.Python与数据挖掘M.北京：机械工业出版社.2016.3黄红梅，张良均.Python数据分析与应用M.北京：人民邮电出版社.2018.联系方式：189 2756 5259泰迪智能科技官网：