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  佛光大學
Fo Guang University
教學計畫表 Syllabus		  
 
課程中文名稱
Course Name in Chinese 		大數據分析與應用
課號
Course Code 		CN36900
課程英文名稱
Course Name in English		 Big Data Analytics and Its Applications
學年/學期
Academic Yeas/Semester		 114 /1
開課單位/學門別
Department/Academic Discipline		 傳播學系學士班
學制別
Degree		 學士班
學分數
Credits		  3    
每週授課時數
Weekly Hours of Instruction 		 3   
修別
Type		 選修 Elective
課/學程別
Program		 學系專業選修Specialized Elective
課程分流
 雙軌學習型
課程內容
Curriculum attribute
■跨領域 ■實務 ■SDG 4 優質教育：確保有教無類、公平以及高品質的教育，及提倡終身學習
■實作 ■一般課程 ■SDG 9 工業化、創新及基礎建設：建立具有韌性的基礎建設，促進包容且永續的工業，並加速創新
AI暨智慧永續發展
 AI暨智慧課程:AI跨域應用課程    永續發展課程: 智慧永續專跨域應用課程
16+2課程 是
教學方法
Instructional Strategies
■講授 ■創新教法(各種改良傳統教學之方式皆包含) ■數位融入課程(包含遠距教學、數位學習平台、zuvio、ppt、數位講桌的設備與功能、其他數位教學輔助軟體等)
■分組討論 ■中英雙語
授課教師
Instructor		 徐明珠
聯絡方式
mjhsu@mail.fgu.edu.tw
03-9871000 #
上課時間/地點
Time of Class/Location of Class		 一.2,3,4(219)
先修課程
Prerequisites
課程描述（若為實務型課程需含搭配產業界或非營利組織需求之說明）
Course Description
 
隨著產業內外在資料量與日俱增，大數據成為產業決策的重要資產，為了提升產業競爭力必須瞭解資料的分析方法，本課程將介紹資料如何轉換成為有意義的訊息，以資料所獲致的知識發現，從大量數據中建立模式，並以此對未知數據進行預測，作為決策參考的依據。
 
課程目標 （若為實務型課程請具體描述該課程所要培養之實務能力)
Course Objectives
序號目標描述
1瞭解大數據的基礎
2瞭解大數據的分析
3瞭解大數據的應用
授課進度表
Weekly Schedule
週次內容備註
1大數據的定義、特性、應用趨勢 Characteristics, and Trends of Big Data 
2結構化/非結構化/半結構化資料、資料的來源（IoT、Web、社群）、資料治理概念 Structured / Unstructured / Semi-structured Data, Data Sources (IoT, Web, Social Media), and Data Governance Concepts 
3資料蒐集管道、API與爬蟲、個資保護與倫理規範（GDPR、數位足跡） Data Collection Methods: API and Web Crawling; Personal Data Protection and Ethics (GDPR, Digital Footprint) 
4資料前處理、描述性統計、Excel/Python簡介 Data Preprocessing, Descriptive Statistics, and Introduction to Excel / Python 
5資料視覺化目的、原則與常見圖表設計 Purpose and Principles of Data Visualization; Common Chart Design 
6資料視覺化工具 (如Flourish)、互動式圖表製作 Data Visualization Tools (e.g., Flourish) and Interactive Chart Creation 
7分類與集群分析（K-means）與應用 Classification and Clustering Analysis (K-means) and Applications 
8期中考 Midterm Exam 
9關聯規則分析（Apriori）與案例 Association Rule Analysis (Apriori) and Case Study 
10預測分析與回歸模型 Predictive Analysis and Regression Model 
11情感分析與文本探勘應用 Sentiment Analysis and Text Mining Applications 
12傳播產業中數據應用（行銷、媒體、公關）Applications in the Communication Industry (Marketing, Media, Public Relations) 
13雲端平台與開放資料應用、政府資料平台案例分析 Applications of Cloud Platforms and Open Data; Government Data Platform Case Studies 
14大數據分析與應用實作 Big Data Analysis and Practical Application I 
15大數據分析與應用實作 Big Data Analysis and Practical Application II 
16專題成果發表 Project Presentation and Data Visualization Report 
17AI應用實務 AI Application Practices 
18AI應用實務 AI Application Practices 
　
學期成績計算及多元評量方式
Grading Policy
項次配分項目/catagory配分比例/Percentage會考測驗/general_test實務操作/accounting_practice專題發表/case_presentation其他/other
1平時成績/Asssignments 30% 1515 
2期中考成績/Midterm Exam 30% 1515 
3期末考成績/Final Exam 40% 2020 
4其他/other 0% 00 
主要參考書目
References

 鄭江宇、許晉雄 (2018）。成為大數據電子商務人才的第一本書。五南圖書出版。
梁直青、鍾瑞益、鄧惟元、鍾震耀（2025）。商用大數據分析（第二版）。碁峰資訊。
大數據分析與應用相關書籍、論文

指定閱讀
Required Readings

梁直青、鍾瑞益、鄧惟元、鍾震耀（2025）。商用大數據分析（第二版）。碁峰資訊。
大數據分析與應用相關書籍、論文
教師座談/晤談地點與時間
Course Management SystemInstructor' Office and Office hours

學生請假規則

 1. 學生請假悉依本校「學則」及「學生請假辦法」規定辦理。
2. 依本校「學則」第33條，曠課一小時，以缺課二小時論。學生某一科目之缺課總時數達該科全學期授課時數三分之一，經該科教師扣考後，即不准參加該科目之學期各項學習成績考試或評量。
課程平台

 http://elearn.fgu.edu.tw