数据分析理论与实践

1、数据分析理论与实践教学大纲课程编号:071403B课程类型：口通识教育必修课 通识教育选修课 J专业必修课专业选修课口学科基础课总学时：48讲课学时：32实验（上机）学时：16学 分：3适用对象：量化投资专业先修课程：高等数学，线性代数一、教学目标本课程的性质为专业必修课，在人才培养方案中被列为第4学期的专业必修 课之一。本节课的主要内容是讲授利用数据分析软件，综合所学数学知识，分析 解决数据的分析、建模问题，提升学生的数据分析能力和动手能力，为将来的量 化投资工作打下坚实的基础。学完本课程后，学生将学会数据分析的相关理论模 型，熟悉相关数据分析软件，能够进行数据的分析工作。目标1：让学生了解

2、、熟练运用相关数据分析软件。目标2：让学生学习数据分析相关算法、模型。目标3：让学生了解相关数据分析案例。目标4；提高学生动手能力，能运用所掌握的工具与所学的知识解决相关问 题。二、教学内容及其与毕业要求的对应关系这门课程主要讲授如何使用数据分析软件进行数据分析工作。这些内容将是未来学生从事量化分析专业学习的基础。在这门课中，主要的核心内容包括：数 据分析的模型与算法；数据分析软件的操作与应用；数据分析案例的解析。基于 这些内容的学习，预期学生将基本掌握相关知识与软件的应用，并可将所学知识 运用到具体问题的解决当中。在教学内容的讲授上，首先将着重讲授数据分析软件R的基础知识，包括R 的安装、扩

3、展包的安装与载入，R中的数据结构与基本运算方法，R中数据文件 的读取与保存，以及R中的内置函数的使用、如何自制函数以及R程序的运行与 调试。之后我们将结合在R中的具体操作，讲授抽样模拟、统计分析、假设检验、 回归分析与统计绘图。教学方法以讲授理论与案例分析为主。教学手段以课程讲 授、上机操作与学生课后小作业相结合。在实践教学环节，要求学生能独立再现 所学案列的全部数据分析过程。在课后作业的完成上，要求学生能够让独立、自 主、创新。本课程在讲授了数据分析的基础知识、软件应用与案例分析的基础上， 着重培养了学生的具体动手解决数据分析问题的能力，为将来从事量化分析的学 习与工作打下了坚实的基础，促进

4、了毕业要求的实现以及本科生培养的要求与期 望。此外，在具体的教学过程中，数据分析案例的选取需要与当下热点结合，提 高学生的兴趣，增强教学效果。三、各教学环节学时分配教学课时分配序号章节内容讲课实验其他合计1R语言基础21032随机数与抽样模拟42063数据读写与预处理42064探索性数据分析42065假设检验42066方差分析42067回归模型42068选择模型42069统计制图2103合计3216048四、教学内容（黑体，小四号字）第一章R语言基础第1节初识R语言什么是R,为什么是RR的安装R扩展包的安装与载入编辑器与工作空间第2节 数据结构与基本运算数据类型数据对象第3节函数常用R内置函数

5、条件控制语句循环语句编写自己的函数程序的调试教学重点、难点：教学重点在与让学生熟悉R语言的基本操作，难点在于让 学生尽快熟悉R语言，并能区别R语言与其他编程语言的区别。课程的考试要求：学生能够掌握自行安装R及其所需的扩展包，能够应用R 中的一些常用内置函数以及编写自己的函数。第二章R数据分析第1节随机数与模拟抽样一元随机数与多元随机数随机抽样统计模拟第2节数据的读写与预处理数据读入数据写出数据预处理数据集的合并与拆分第3节探索性数据分析主要分析工具单变量、双变量与多变量分析第4节参数假设检验假设检验的思想与步骤正太总体单样本参数假设检验。第5节非参数假设检验图示法卡方检验K-S检验其他检验方法

6、第6节方差分析单因素方差分析多因素方差分析第7节线性回归模型问题的提出一元线性回归与案例多元线性回归与案例第8节二元选择模型问题的提出线性概率模型原理Probit 模型Logit 模型最大似然估计。案例分析教学重点、难点：在本章中，教学的重点在于讲授基础的数据分析方法， 并且使用相关方法在R中具体解决相关问题，难点在于使学生理解具体方法的理 论，准备应用合适的方法解决特定的问题。课程的考核要求：学生了解数据分析的基础方法，理解数据分析方法的内在 理论，掌握应用正确数据分析方法解决问题的能力。第三章统计制图第1节R制图基础第2节高级绘图工具第3节三维图形教学重点、难点：教学重点在于讲授如何使用R

7、绘制相关图形。难点在于 如何绘制正确的图形，以及使所绘制图形清晰明了。课程的考核要求：学生能够理解如何使用R绘制图形，能够熟练掌握应用R 绘制所需图形。五、考核方式、成绩评定本课程建议采用考试的方式进行考试。考核的方式包括平时出勤状况（20%）， 课后小作业（30%）,期末考试（50%）。期末考试建议采用上机考试模式，综合考 查学生对数据分析的理解和动手操作能力。六、主要参考书及其他内容方匡南。R数据分析：方法与案例详解。北京：电子工业出版社，2015布莱恩丹尼斯。R语言初学指南。北京：人民邮电出版社，2016格罗勒芒德。R语言入门与实践。北京：人民邮电出本社，2016Paul Teetor. R语言经典实例。北京：机械工业出版社，2013王斌会。计量经济学模型及R语言应用。广州：暨南大学出版社，2015王斌会。数据统计分析及R语言编程。广州：暨南大学出版社，2014朱顺泉。经济金融计量及其R语言应用。北京：清华大学出版社，2016朱顺泉。基于R语言的金融工程甲酸。北京：清华大学出版社，2016朱顺泉。投资学及其R语言应用。北京：清华大学出版社，2016朱顺泉。数据统计分析的R软件应用。北京