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数据分析教学大纲

一、课程简介

数据分析是一门涵盖统计学、计算机科学和数学等多个学科的交叉

学科，它通过收集、整理、分析和解释大量的数据，帮助人们做出准

确的决策和预测。本课程旨在培养学生具备扎实的数据处理和分析能

力，掌握数据科学的基本方法和技巧。

二、教学目标

1.理解数据分析的基本概念和方法

2.掌握数据收集和整理的技术

3.学会使用统计软件进行数据分析

4.培养数据可视化和报告撰写能力

三、教学内容

1.数据分析导论

-数据分析的定义和应用领域

-数据分析的基本流程和方法论

-数据分析与统计学的关系

2.数据收集与整理

-数据收集的方法和技术

-数据清洗和预处理

-数据采样和抽样调查

3.数据探索与可视化

-描述统计学方法

-单变量和双变量数据可视化

-探索性数据分析方法

4.统计学基础

-概率与统计的基本概念

-统计推断和假设检验

-方差分析和回归分析

5.机器学习与数据挖掘

-机器学习的基本概念和算法

-分类、回归和聚类方法

-特征选择和模型评估

6.数据分析案例研究

-实际案例的分析和解读

-基于真实数据的研究项目

-数据分析报告的撰写和演示

四、教学方法

1.理论授课：介绍数据分析的基本概念和理论知识。

2.实践操作：学生通过实际案例和实验练习，掌握数据分析的实际

操作。

3.团队合作：鼓励学生在小组中合作完成数据分析项目，培养团队

合作精神和解决问题的能力。

4.案例分析：通过对真实案例的分析，引导学生思考和应用所学知

识解决实际问题。

五、教学评估

1.课堂测试：对学生对理论知识的掌握程度进行测试。

2.实验报告：学生根据实验结果撰写完整的实验报告。

3.课程项目：学生个人或小组完成的数据分析项目报告和演示。

4.期末考试：对整个课程的知识点进行综合考核。

六、参考教材

1.《Python数据分析与挖掘实战》-张良均

2.《R语言数据分析》-范明

3.《数据科学导论》-何舒

七、参考资源

1.数据分析工具：Python、R、Excel、Tableau等

2.数据集资源：Kaggle、UCIMachineLearningRepository等

3.在线学习平台：Coursera、edX等

八、备注

本课程为选修课程，面向对数据分析感兴趣或希望提升数据分析能

力的学生。课程内容将通过理论讲解、实践操作和案例分析等方式进

行教学，鼓励学生积极参与课堂讨论和实验项目。希望通过本课程的

学习，能够培养出一批具备数据分析能力的专业人才，满足社会对数

据分析人才的需求。