课程概述：课程主要包括数据与大数据认知、数据挖掘认知、数据挖掘平台介绍、基于时间序列的分仓商品需求预测、基于聚类分析的快递企业客户群识别、基于关联规则的超市顾客购物行为分析、基于决策树的电信流失客户预警与分析、基于神经网络算法的共享单车需求预测、基于逻辑回归算法的信用风险预测、基于深度学习对图像识别分类，共10个任务。每个任务包括案例背景介绍、任务目标、知识导学、任务发布与实施、拓展训练、考核测验这6个部分。

    资源数量：课程资源形式丰富多样，共计PPT54个，案例20个（涵盖物流、电商、供应链等行业，其中每个案例含完整的案例数据、案例模型等资源），操作手册1套，视频5个，仿真动画5个。