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《数据挖掘与分析》教学大纲

适用范围：202X版本科人才培养方案

课程代码课程性质：专业选修课程

学分：3学分

学时：48学时（理论48学时）

先修课程：管理统计学、市场调查与预测A等

后续课程：毕业设计

适用专业：财务管理

开课单位：管理学院

一、课程说明

《数据挖掘与分析》是财务管理专业的专业选修课，系统学习了数据挖掘与分析的完整流程，结合相关实例，详细阐述基础数据分析方法和常用工具。通过本课程的学习，使学生掌握财务数据分析的基本理论、方法以及常用的数据分析工具，并具备面向财务实际问题的数据准备与处理、数据分析、数据可视化以及撰写数据分析报告的能力。同时，培养学生数据分析和挖掘的实践能力和创新思维，为未来的财务管理相关工作打下坚实的基础。

二、课程目标

通过本课程的学习，使学生达到如下目标：

课程目标1：使学生掌握财务管理领域的数据挖掘和分析的基础知识，掌握数据分析的主要步骤，能够针对不同问题选择合适的分析方法，提高解决财务管理问题的能力和创新思维。

课程目标2：培养学生在财务管理中应用数据挖掘和分析技术的能力，运用分析算法进行聚类、分类与预测，具备初步使用数据分析工具进行问题求解的综合应用能力。

课程目标3：培养学生的数据伦理意识和隐私保护意识，引导学生关注社会责任和公共利益；培养学生采取适当的措施，评估和监控数据质量，确保数据的准确性，保障财务行业的分析结果真实有效。

三、课程目标与毕业要求

《数据挖掘与分析》课程教学目标对财务管理专业毕业要求的支撑见表1。

表1课程教学目标与毕业要求关系

毕业要求

指标点

课程目标

支撑

强度

2.问题分析

2.1能运用相关科学原理，识别和判断复杂财务管理问题的关键环节。

课程目标1：使学生掌握财务管理领域的数据挖掘和分析的基础知识，掌握数据分析的主要步骤，能够针对不同问题选择合适的分析方法，提高解决财务管理问题的能力和创新思维。

M

4.研究

4.3能够根据可行方案构建仿真财务模型，科学并正确地采集仿真财务数据，能对各

种数据结果进行分析和解释，并通过信息处理得到合理有效的结论。

课程目标1：使学生掌握财务管理领域的数据挖掘和分析的基础知识，掌握数据分析的主要步骤，能够针对不同问题选择合适的分析方法，提高解决财务管理问题的能力和创新思维。

课程目标2：培养学生在财务管理中应用数据挖掘和分析技术的能力，运用分析算法进行聚类、分类与预测，具备初步使用数据分析工具进行问题求解的综合应用能力。

H

5.使用现代工具

5.2能够选择与使用恰当的工具、方法和软件，对复杂财务问题进行分析、计算与设计。

课程目标2：培养学生在财务管理中应用数据挖掘和分析技术的能力，运用分析算法进行聚类、分类与预测，具备初步使用数据分析工具进行问题求解的综合应用能力。

课程目标3：培养学生的数据伦理意识和隐私保护意识，引导学生关注社会责任和公共利益；培养学生的实践能力，通过数据分析实践，提高学生自主学习以及解决问题能力。

M

12.终身学习

12.1能认识持续学习的必要性，具备终身学习的意识，掌握自主学习的方法。

课程目标3：培养学生的数据伦理意识和隐私保护意识，引导学生关注社会责任和公共利益；培养学生的实践能力，通过数据分析实践，提高学生自主学习以及解决问题能力。

M

注：表中“H（高）、M（中）”表示课程与相关毕业要求的关联度。

四、教学内容、基本要求与学时分配

理论部分的教学内容、基本要求与学时分配见表2。

表2教学内容、基本要求与学时分配

教学内容

教学要求，教学重点难点

理论学时

对应的课程目标

1.数据分析概述

1.1数据分析基础理论；

1.2数据分析的常见误区

1.3数据分析的流程

1.4数据分析岗位的职业发展

1.5数据分析常用指标及术语

教学要求：使学生了解数据分析的基础知识,熟悉数据分析常用指标,掌握数据分析的流程。

重点:数据分析流程。

难点:数据分析常用指标及术语。

4

1、2、3

2.数据分析指标

2.1网站分析指标

2.2营销分析指标

2.3社区分析指标

2.4仓储分析指数

2.5物流配送分析指数

教学要求：使学生理解和掌握统计指标理论和方法,能够综合运用统计指标对总体进行分析。

重点:数据分析指标的计算方法。

难点:指数体系与因素分析。

8

1、3

3.数据准备与处理

3.1数据准备

3.2数据处理

教学要求：使学生了解数据准备的内容,了解数据处理的内容,掌握数据录入方法,掌握数据处理的常用方法,掌握数据处理常用的Excel函数。

重点:重复值的处理、缺失数据的处理方法、异常值的处理方法、数据加工。

8

1、2、3

4.数据分析常用方法

4.1常用数据分析方法论

4.2数据分析法

教学要求：使学生了解常用数据方法论