《数据分析课程设计》课程教学大纲

《数据分析课程设计》教学大纲课程名称：数据分析课程设计英文名称：CourseDesignforDataAnalysis课程编号：F035094532学分：2总学时/课内实践学时：2周课程性质：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、课程简介本课程旨在培养学生综合运用数据分析技能解决实际问题的能力。通过系统化的学习，学生将掌握数据收集、清洗、处理、分析及可视化的全过程，理解并应用统计学原理、数据挖掘技术及机器学习算法于商业、社会科学、医疗健康等多个领域。本课程设计强调理论与实践相结合，通过案例分析、项目实践等形式，让学生在解决实际问题的过程中深化理论认识，提升数据分析思维与技能。学生将运用SAS、SPSS、Python、R等主流数据分析工具，从海量数据中提取有价值信息，为企业决策、市场预测、科学研究等领域提供数据支持。本课程设计注重培养学生的逻辑思维、数据敏感度及创新思维，为未来的职业生涯奠定坚实的数据分析基础。Thiscourseaimstocultivatestudents'abilitytocomprehensivelyapplydataanalysisskillstosolvepracticalproblems.Throughsystematiclearning,studentswillmastertheentireprocessofdatacollection,cleaning,processing,analysis,andvisualization,understandandapplystatisticalprinciples,dataminingtechniques,andmachinelearningalgorithmstomultiplefieldssuchasbusiness,socialsciences,andhealthcare.Thiscoursedesignemphasizesthecombinationoftheoryandpractice,throughcaseanalysis,projectpracticeandotherforms,todeepenstudents'theoreticalunderstandingandenhancetheirdataanalysisthinkingandskillsinsolvingpracticalproblems.StudentswillusemainstreamdataanalysistoolssuchasSAS,SPSS,Python,R,etc.toextractvaluableinformationfrommassivedataandprovidedatasupportforfieldssuchasenterprisedecision-making,marketforecasting,andscientificresearch.Thiscoursedesignfocusesoncultivatingstudents'logicalthinking,datasensitivity,andinnovativethinking,layingasolidfoundationfordataanalysisintheirfuturecareers.二、课程目标1.数据分析课程设计旨在培养学生利用数据工具分析社会问题、服务国家发展大局的能力，强化数据分析中的诚信与责任观，树立正确的数据伦理观，促进学生将专业技能与爱国情怀相结合，成为具备社会责任感的复合型人才。2.数据分析课程设计旨在全面覆盖数据处理、统计学基础、数据分析方法及可视化技术等核心知识，使学生掌握系统的数据分析框架，为深入探索数据价值奠定坚实基础。3.数据分析课程设计聚焦提升学生数据处理、分析解读及决策支持能力，旨在培养学生在复杂信息环境中快速捕捉价值、精准预测趋势，并有效沟通数据洞察，为解决实际问题提供科学依据的综合能力。1.Thecoursedesignofdataanalysisaimstocultivatestudents'abilitytousedatatoolstoanalyzesocialproblemsandservetheoveralldevelopmentofthecountry,strengthentheintegrityandresponsibilityconceptindataanalysis,establishcorrectdataethics,promotestudentstocombineprofessionalskillswithpatriotism,andbecomecompositetalentswithasenseofsocialresponsibility.2.Thecoursedesignofdataanalysisaimstocomprehensivelycovercoreknowledgesuchasdataprocessing,statisticalfundamentals,dataanalysismethods,andvisualizationtechniques,enablingstudentstomasterthesystematicdataanalysisframeworkandlayasolidfoundationforexploringthevalueofdataindepth.3.Thecoursedesignofdataanalysisfocusesonenhancingstudents'abilitiesindataprocessing,analysis,interpretation,anddecisionsupport.Itaimstocultivatestudents'comprehensiveabilitiestoquicklycapturevalue,accuratelypredicttrends,andeffectivelycommunicatedatainsightsincomplexinformationenvironments,providingscientificbasisforsolvingpracticalproblems.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：具备坚实的数学基础，熟练掌握数据分析的基本理论、方法和技能，包括统计学原理、数据挖掘技术及常用数据分析软件。1，2毕业要求2：了解数据收集、清洗、处理到分析及可视化全过程，能够解决实际应用中的问题。2，3毕业要求3：思想道德素质。具有正确的人生观、价值观和道德观，爱国、诚信、友善、守法，具有高度的社会责任感；具有良好的心理素质和积极的人生态度。3，1四、课程设计要求1、课程设计期间严格遵守出勤制度，认真学习相关知识，将所学理论与实际相结合，不断提高自身的分析问题、解决问题的能力。实习期间遇到问题，请先与带队教师联系，同时，要加强个人安全意识。2、课程设计期间，病事假严格履行请假手续，病假必须有医院证明。未履行请假手续或假满后未办理续假手续超假者按旷课处理。因病、事假累计达到5天或无故旷课三天以上(含三天)者，成绩以不及格处理。每位学生必须自觉履行课程设计期间相关考核，保证出勤和良好的上课状态，无故不得缺席。3、按学校要求认真填写课程设计日志,将课程设计内容、收集的资料及课程设计收获加以分析和总结，写成课程设计报告按学校要求交带队教师，最终完成批阅并给出课程设计成绩，最后交由学院保存。五、课程设计内容1.数据分析基础与理论教学要求：握数据分析的基本概念、原理及发展历程。教学内容：数据分析概述，统计学基础，数据分析理论。重点难点：统计学基本原理和方法的掌握，数据分析的基本流程。2.数据处理与分析技术教学要求：掌握数据清洗、预处理、转换及规约等数据处理技术，学习并应用描述性统计分析、推断性统计分析等数据分析方法。。教学内容：数据清洗（如缺失值处理、异常值检测）、数据预处理（如数据标准化、归一化）、数据转换（如数据编码、降维）及数据规约等。介绍描述性统计分析（如均值、中位数、众数、方差等）、推断性统计分析（如假设检验、置信区间等）、聚类分析、分类分析、回归分析等。重点难点：数据清洗与预处理技术的掌握，数据分析方法的应用。会进行科学精神培养方面的宣讲教育。思政元素：培养学生尊重客观事实、追求真实数据的科学态度。3.数据分析工具与软件应用教学要求：熟练掌握至少一种数据分析工具或软件（如Excel、SPSS、SAS、R语言、Python等），能够运用所选工具或软件进行数据收集、处理、分析及可视化。教学内容：P对比不同数据分析工具与软件的优缺点，选择合适的学习对象。通过案例分析和项目实践，让学生动手操作，提升应用能力。重点难点：数据分析工具或软件的基本操作与数据分析功能的掌握。数据分析方法的理解与案例应用。思政元素：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。六、课程