《数据分析》课程教学大纲

《数据分析》教学大纲课程名称：数据分析英文名称：DataAnalysis课程编号：F035092222学分：2.0总学时/课内实践学时：32/0课程性质：选修课程开课单位：数理科学与工程学院数学系适应对象：信息与计算科学专业一、课程简介数据分析课程旨在培养学生掌握数据分析的基本理论、技术和方法。课程内容通常包括统计学基础、概率论、数据预处理、数据分析算法（如聚类、分类、回归等）、数据可视化技术等。通过理论学习与实践操作相结合，学生将学会如何运用数据分析工具（如SAS、Python等）处理和分析数据，提取有价值的信息，并解决实际问题。此外，课程还注重培养学生的逻辑思维、创新能力和团队协作精神，为他们在未来从事数据分析、数据挖掘、商业智能等领域的工作奠定坚实的基础。。Thedataanalysiscourseaimstocultivatestudents'masteryofthebasictheories,techniques,andmethodsofdataanalysis.Thecoursecontentusuallyincludesfundamentalsofstatistics,probabilitytheory,datapreprocessing,dataanalysisalgorithms(suchasclustering,classification,regression,etc.),datavisualizationtechniques,etc.Bycombiningtheoreticallearningwithpracticaloperation,studentswilllearnhowtousedataanalysistools(suchasSAS,Python,etc.)toprocessandanalyzedata,extractvaluableinformation,andsolvepracticalproblems.Inaddition,thecoursealsofocusesoncultivatingstudents'logicalthinking,innovationability,andteamworkspirit,layingasolidfoundationfortheirfutureworkinfieldssuchasdataanalysis,datamining,andbusinessintelligence.二、课程目标1.培养学生严谨的数据思维，强化实事求是精神；通过案例分析，引导学生理解数据背后的社会责任与伦理，树立正向价值观。增强学生数据安全意识，维护信息安全与隐私；2.掌握数据分析的基本内容及应用领域，学会如何对已获取的数据进行加工处理，如何对实际问题进行定量分析，以及如何解释分析的结果；掌握几种常用数据分析方法的统计思想及基本步骤，并具备一定的分析论证能力；能够利用统计软件，较熟练地解决实际问题中的数据分析问题。3.培养学生运用数据分析工具高效处理数据的能力，提升数据洞察力和问题解决能力。强化学生逻辑思维与批判性思维，使其能准确解读数据背后的信息，为决策提供有力支持。1.Cultivatestudents'rigorousdatathinkingandstrengthenthespiritofseekingtruthfromfacts;Throughcaseanalysis,guidestudentstounderstandthesocialresponsibilityandethicsbehinddata,andestablishpositivevalues.Enhancestudents'awarenessofdatasecurity,maintaininformationsecurityandprivacy;2.Masterthebasiccontentandapplicationfieldsofdataanalysis,learnhowtoprocesstheobtaineddata,howtoquantitativelyanalyzepracticalproblems,andhowtointerprettheresultsofanalysis;Masterthestatisticalideasandbasicstepsofseveralcommonlyuseddataanalysismethods,andpossesscertainanalyticalandargumentativeabilities;Beabletousestatisticalsoftwareproficientlytosolvedataanalysisproblemsinpracticalsituations.3.Cultivatestudents'abilitytoefficientlyprocessdatausingdataanalysistools,enhancedatainsightandproblem-solvingskills.Strengthenstudents'logicalandcriticalthinking,enablingthemtoaccuratelyinterprettheinformationbehinddataandprovidestrongsupportfordecision-making.三、课程目标与毕业要求对应关系本课程的课程目标对信息与计算科学专业毕业要求指标点的支撑情况如表1所示：表1课程目标与毕业要求对应关系毕业要求指标点课程目标毕业要求1：知识要求①具有扎实的数学基础，掌握信息科学、计算科学和计算机科学的基本理论和基本知识。课程目标1课程目标2课程目标3②了解数学的历史概况和广泛应用，以及当代数学的新发展。毕业要求2：能力要求①通过系统的数学思维训练，掌握数学科学的思想方法，具有扎实的数学基础和较强的数学语言表达能力。课程目标2课程目标3②具备数学研究的初步能力。=3\*GB3③能运用所学数学和计算机知识解决某些科研或生产中的实际问题。=4\*GB3④具有资料查询、文献检索以及运用现代技术获取相关信息的能力。毕业要求3：素质要求①知识素质。具有较好的数学、计算机专业素养和丰富的人文社科素养。课程目标1课程目标3四、课程教学安排课程共有4项教学内容，具体安排如下。表2：课程教学安排表序号教学内容思政元素课堂教学学时实验/实践教学学时学时小计1数据描述性分析诚信求实精神6282线性回归分析科学精神培养82103主成分分析与典型相关分析科学精神培养6284判别分析426合计24832教学安排1.数据描述性分析教学要求：掌握数据的分布、多维数据的数字特征及相关分析。教学内容：一维数据的数字特征、数据的分布、多维数据的数字特征及相关分析。重点难点：数据分布的检验。思政元素：通过数据描述性分析，培养学生尊重客观事实、追求真实数据的科学态度，这与思政教育中强调的诚信、求实精神相契合。2.线性回归分析教学要求：掌握线性回归模型、回归模型的统计推断。教学内容：线性回归模型，回归方程的选取，回归方程效果的检验，以及残差分析。重点难点：回归方程的选取，回归方程效果的检验。思政元素：通过数据关系探索，培养学生尊重规律、科学决策的意识，同时强调数据分析服务于社会进步的责任担当。3.主成分分析与典型相关分析教学要求：掌握主成分分析与典型相关分析方法。教学内容：主成分分析与典型相关分析。重点难点：其数学模型和二维空间上的几何意义。思政元素：降维求本，相关透视，培养科学精神与社会责任感。4.判别分析教学要求：掌握距离判别法，Bayes判别法。教学内容：距离判别法，Bayes判别法。重点难点：Bayes判别方法。五、课内实践教学内容及要求表3：课内实践教学内容及要求序号教学类型教学内容教学要求1上机数据描述性分析掌握2上机线性回归分析掌握3上机主成分分析与典型相关分析掌握4上机判别分析掌握六、课程考核与评价表4：成绩评定方式表考核环节分值考核/评价细则平时作业和出勤30根据作业和出勤的状况计分，按30%