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《数据分析理论与方法》教学大纲
课程英文名称
TheoryandMethodofDataAnalysis
开课院系
空管学院
课程类别
专业基础学位课
授课对象
1.学术型2.专业学位
授课方式
讲授类
课程总学时
36
课程总学分
2
开课学期
2
适用专业
交通信息工程及控制
预修课程
线性代数,概率论与数理统计
主讲教师1
王超
职称
教授
主讲教师2
岳仁田
职称
副研究员
课程简介(500字以内):
本课程是交通运输等相关专业研究生的一门重要课程,课程主要内容包括:数据分析、数据挖掘和知识发现的基本概念;数据分析的原则、步骤和过程;常用工具及R在数据分析中的优势,R的基本函数及方法;数据预处理、数据可视化、相关分析、回归分析、预测分析、判别分析和聚类分析等数据分析的基本理论与方法。
课程教学目标与基本要求:
课程教学目标:使学生掌握数据分析的基本概念、基本原理和基本方法,特别是能在实际问题中灵活应用数据分析知识。
课程教学基本要求:
1、了解数据融合和R语言基础知识;
2、了解非线性替代的线性回归和稳健回归;了解学习向量量化;
3、了解原型聚类和模糊聚类;
4、理解数据分析的基本概念,理解数据集的概念;理解矩阵关系;理解误差类型,理解滤波方法;理解采样和量化;理解R语言相关函数;
5、理解主成分分析的原理;理解各种可视化图的原理及作用;理解多维标度分析、塞蒙映射和谱分析的原理;理解线性相关,理解卡方检验;
6、理解神经网络、RBF网络、交叉检验和特征选取;理解有限状态机,回溯模型,自回归模型;
7、理解贝叶斯分类原理,理解支持向量机、最近邻分类和决策树的原理,理解分割聚类和序列聚类;
8、掌握数据测度的分类,掌握相异度测量、相似度测量的方法;
9、掌握序列关系;掌握误差处理的方法,掌握数据转换方法;
10、掌握用R进行数据预处理;掌握基本的R绘图函数;
11、掌握典型相关分析的原理和计算步骤;掌握线性回归的原理和计算方法;掌握判别准则及线性判别分析的方法。
课程考核方式和成绩计算评定:
1.考核方式:考试(√);考查()
2.成绩评定:
总评成绩构成:平时考核(15)%;中期考核(0)%;期末考核(85)%
平时成绩构成:考勤考纪(30)%;作业(50)%;读书报告(0)%
实践环节(0)%;其他(20)%
课程内容及详细教学计划:
授课内容(细化到章、节、目)
教学目标
授课模式(指传统讲授、讨论、多媒体教学等)
概述:数据,数据分析
数据分析的基本概念
传统讲授结合多媒体
数据及关系:鸢尾花数据集,数据测度,矩阵表示
理解数据集的概念,掌握数据测度的分类
传统讲授结合多媒体
数据及关系:矩阵关系,相异度测量,相似度测量
理解矩阵关系,掌握相异度测量、相似度测量的方法
传统讲授结合多媒体
数据及关系:序列关系,采样和量化
掌握序列关系,理解采样和量化
传统讲授结合多媒体
数据预处理:误差类型,误差处理
理解误差类型,掌握误差处理的方法
传统讲授结合多媒体
数据预处理:滤波,数据转换,数据融合
理解几种滤波方法,掌握数据转换方法,了解数据融合
传统讲授结合多媒体
数据预处理:R语言基础,R基本函数
了解R语言,理解相关函数,掌握用R进行数据预处理
传统讲授结合多媒体
数据可视化:R绘图,散点图,直方图,饼图,箱线图,茎叶图,调和曲线图,星相图,脸谱图
掌握基本的R绘图函数,理解各种可视化图的原理及作用
传统讲授结合多媒体
数据可视化:主成分分析
理解主成分分析的原理,掌握其计算步骤,掌握princomp函数
传统讲授结合多媒体
数据可视化:多维标度分析,塞蒙映射,谱分析
理解多维标度分析、塞蒙映射和谱分析的原理
传统讲授结合讨论
相关分析:线性相关,典型相关分析,卡方检验
理解线性相关,掌握典型相关分析的原理和计算步骤,掌握cancor函数,理解卡方检验
传统讲授结合多媒体
回归分析:线性回归,非线性替代的线性回归,稳健回归
理解和掌握线性回归的原理和方法,了解非线性替代的线性回归和稳健回归
传统讲授结合多媒体
回归分析:神经网络,RBF网络,交叉检验,特征选取
理解神经网络、RBF网络、交叉检验和特征选取
传统讲授结合讨论
预测:有限状态机,回溯模型,自回归模型
理解有限状态机,回溯模型,自回归模型
传统讲授结合讨论
判别分析:判别准则,贝叶斯分类,线性判别分析
掌握判别准则,理解贝叶斯分类原理,掌握线性判别分析
传统讲授结合多媒体
判别分析:支持向量机,最近邻分类,学习向量量化,决策树
理解支持向量机、最近邻分类和决策树的原理,了解学习向量量化
传统讲授结合讨论
聚类分析:分割聚类,序列聚类,原型聚类,模糊聚类
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