2-1 数据分析理论与方法 王超课程教学大纲.docxVIP

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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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