《数据处理软件A》教学大纲

《数据处理软件A》教学大纲适用范围：202X版本科人才培养方案课程代码：10150311课程性质：专业选修课学分：2学分学时：32学时（理论16学时，上机16学时）先修课程：算法导论后续课程：无适用专业：工业工程开课单位：管理学院一、课程说明《数据处理软件A》是工业工程专业的一门专业选修课课程。本课程主要任务是使学生认识大数据和数据挖掘的概念，深入学习数据处理相关理论知识，通过与数据处理软件实际操作结合，掌握数据处理基本方法，培养学生软件操作、逻辑推理能力、分析计算能力、研究能力、总结归纳能力及自学新知识的能力。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：能够使学生认识大数据和数据挖掘的概念，深入学习数据处理相关理论知识，通过与数据处理软件实际操作结合，掌握数据处理基本方法。课程目标2：能够让学生利用相关软件处理并分析实际数据，培养逻辑推理能力、分析计算能力、研究能力、总结归纳能力及自学新知识的能力。课程目标3：塑造学生利用实际数据分析所得的科学结论，使其具有严谨的工作态度和高度的社会责任感。三、课程目标与毕业要求《数据处理软件A》课程教学目标对工业工程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4.研究4.3能够根据实验方案构建实验系统，安全地开展实验，正确地采集实验数据。能对实验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2：能够让学生利用相关软件处理并分析实际数据，培养逻辑推理能力、分析计算能力、研究能力、总结归纳能力及自学新知识的能力。H课程目标3：塑造学生利用实际数据分析所得的科学结论，使其具有严谨的工作态度和高度的社会责任感。5.使用现代工具5.1了解专业常用的工具、方法和模拟软件的使用原理和方法，并理解其局限性。课程目标1：能够使学生认识大数据和数据挖掘的概念，深入学习数据处理相关理论知识，通过与数据处理软件实际操作结合，掌握数据处理基本方法。M12.终身学习12.1能在社会发展的大背景下，认识到自主和终身学习的必要性。课程目标2：能够让学生利用相关软件处理并分析实际数据，培养逻辑推理能力、分析计算能力、研究能力、总结归纳能力及自学新知识的能力。H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1.理论部分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上机学时对应的课程目标1.大数据挖掘概述1.1大数据时代背景与大数据价值；1.2大数据与数据挖掘的关系；1.3数据挖掘的原理。教学要求：理解大数据时代背景与大数据价值；理解大数据与数据挖掘的关系；掌握数据挖掘的原理。重点:大数据价值；难点:数据挖掘的原理。2012.常见的数据处理软件2.1Matlab、Minitab等数据处理软件的功能介绍；2.2Matlab软件代码编写的基本规则及数据处理的基本操作，Minitab软件数据处理的基本操作方法。教学要求：了解Matlab、Minitab软件的基本功能；掌握Matlab软件代码编写的基本规则，编写简单程序；熟悉Minitab软件操作。重点:Matlab、Minitab的基本功能及区别。难点:Matlab、Minitab软件。441、2、33.数据的准备3.1数据的收集；3.2数据的质量分析；3.3数据的预处理。教学要求：理解数据的概念；熟悉数据的质量分析；掌握数据的预处理方法。重点:数据的质量分析和预处理；难点:数据的预处理。221、2、34.数据处理方法4.1主成分分析及加权主成分分析4.2数据回归法，包括线性回归、多项式回归、逐步回归等；4.3数据预测法，包括BP神经网络法、RBF神经网络等；4.4质量统计分析，包括过程能力分析、图表分析法、过程控制等。教学要求：理解主成分分析、加权主成分分析、数据回归法、数据预测法和质量统计分析工具原理；掌握线性回归、多项式回归、逐步回归、神经网络法、质量统计分析在数据处理软件中的操作。重点：线性回归、多项式回归、逐步回归、神经网络法、质量统计分析法；难点：神经网络。8101、2、3合计16162.上机部分上机部分的教学内容、基本要求与学时分配见表3。表3上机项目、上机内容与学时上机项目上机内容和要求上机学时对应的课程目标1.数据处理软件基本操作上机内容：Matlab、Minitab的基本操作。上机要求：了解Matlab、Minitab软件的基本功能；掌握Matlab软件代码编写的基本规则，编写简单程序；熟悉Minitab软件操作。41、2、32.数据质量分析与数据预处理上机内容：数据处理前期准备工作。上机要求：熟悉数据的质量分析；掌握数据的预处理方法。21、2、33.回归分析综合实验上机内容：线性回归、多项式回归、逐步回归的实际操作与分析。上机要求:掌握线性回归、多项式回归、逐步回归在数据处理软件中的操作，并且能够通过综合使用对比分析现实问题。21、2、34.神经网络预测上机内容：神经网络法的实际操作与分析。上机要求：掌握神经网络法在数据处理软件中的操作。41、2、35.质量统计分析上机内容：过程能力分析、图表分析法、过程控制。上机要求：掌握过程能力分析、图表分析法、过程控制在数据处理软件中的操作。41、2、3合计16五、教学方法及手段本课程以理识一体化的授课方式，让学生掌握数据处理软件的基本操作方法，掌握各类数据方法的基本原理与操作，安排实例作业，精讲多练。采用启发式和案例教学等方法，通过实际数据收集、分析、处理，形成系统性的数据处理方法学习与对比，促进学生积极思考，开发学生的潜能，培养学生思考问题、分析问题和解决问题的能力。六、课程资源1.推荐教材：吴令云.MINITAB软件入门：最易学实用的统计分析教程[M].高等教育出版社,2016年.2.参考书：（1）杨小丽.Excel公式、函数、图表与数据处理应用大全[M].中国铁道出版社,2018年.（2）张玉宏.深度学习之美：AI时代的数据处理与最佳实践[M].电子工业出版社,2018年.（3）刘浩.MatlabR2016a完全自学一本通[M].电子工业出版社,2016年.（4）吴令云.MINITAB软件入门：最易学实用的统计分析教程[M].高等教育出版社,2016年.（5）周英.《大数据挖掘：系统方法与实例分析》[M].机械工业出版社,2016年.3.期刊：（1）计算机学报，中国科学院计算技术研究所、中国计算机学会.（2）软件学报，中国科学院软件研究所.（3）中国科学:信息科学，中国科学院、国家自然科学基金委员会.（4）科学通报，中国科学院、国家自然科学基金委员会.（5）数据采集与处理，信号处理学会、微弱信号检测学会、南京航空航天大学.（6）MachineIntelligenceResearch，中国科学院自动化研究所.4.网络资源：（1）Matlab论坛：/forum.php（2）经管之家：/（3）六西格玛品质网（Minitab版块）：/topic/minitab七、课程考核对课程目标的支撑课程成绩由过程性考核成绩和课程论文成绩两部分构成，具体考核/评价细则及对课程目标的支撑关系见表4。表4课程考核对课程目标的支撑考核环节占比考核/评价细则课程目标123过程性考核课堂表现10（1）根据课堂出勤情况和课堂回答问题情况进行考核，满分100分。（2）以平时考核成绩乘以其在总评成绩中所占的比例计入课程总评成绩。√√√442上机作业25（1）根据每个上机任务的完成情况质量单独评分，满分100分。（2）每次上机作业单独评分，按知识点及难易程度设定各上机作业的权值，权值乘以各上机作业成绩作为此环节的最终成绩。（3）以上机作业成绩乘以其在总评成绩中所占的比例计入课程总评成绩。√√√5128小组任务15（1）主要考核学生团结协作学习新知识、运用新知识、讲解新知识的能力程度，满分100分。（2）根据小组成果讲解与展示打分，作为此环节的最终成绩。（3）以小组任务成绩乘以其在总评成绩中所占的比例计入课程总评成绩。√√510期末考核50（1）期末考核成绩总分100分，以成绩乘以其在总评成绩中所占的比例计入课程总评成绩。（2）主要考核学生利用数据处理软件及方法在实践数据搜集、整理、分析中的应用。（3）考查形式可采用课程小论文、大作业设计等。√√√102020合计：100分244630八、考核与成绩评定1.考核方式及成绩评定考核方式：本课程主要以课堂表现、上机作业、小组任务、课程论文(大作业设计)等方式对学生进行考核评价。考核基本要求：考核总成绩由课程论文成绩和过程性评价成绩组成。其中：课程论文(大作业设计)成绩为100分（权重50%），主要包括数据处理软件及方法在实践数据搜集、整理、分析中的应用；课堂表现、上机作业等过程性评价成绩为100分（权重50%）；过程性评价分值分配应与教学大纲各章节的学时基本成比例。2.过程性考核成绩的标准过程性考核方式重点考核内容、评价标准、所占比重见表5。表5过程性考核方式评价标准考核方式所占比重(%)100>x≥9090>x≥8080>x≥7070>x≥60x<60课堂表现20笔记完整，积极参与教学活动，踊跃回答问题，准确率大于90%。笔记完整，认真参与教学活动，回答问题准确率大于80%。笔记不完整，偶尔参与教学活动，回答问题准确率大于70%。上课不认真，上课不记笔记，偶尔参与教学活动。上课不认真，上课不记笔记，不参与教学活动。上机作业50上机预习认真，能够熟练掌握方法与步骤，上机操作过程熟练、规范，遵规守纪、团结协作，实验结果详实、结论清晰、讨论合理。作业完整，思路清晰，准确率大于90%。上机前有预习，能够掌握方法与步骤，上机操作过程正确、规范，遵规守纪、团结协作，实验结果正确、讨论适当。作业完整，准确率大于80%。上机前有预习，基本能够掌握方法与步骤，上机操作过程基本正确、无协作，实验结果基本正确，讨论一般。不交作业2次以内，准