北师大-环境数据分析教学大纲
数据分析教学大纲解析
数据分析教学大纲解析我要介绍的是数据分析教学大纲的总体目标。
通过本课程的学习，学生将能够掌握数据分析的基本概念、方法和技巧，培养数据分析和解决实际问题的能力。
同时，学生还将学会如何运用数据分析工具和软件，提高数据处理和分析的效率。
第一章是数据分析概述。
本章将介绍数据分析的定义、意义和应用领域。
学生将了解数据分析的发展历程，掌握数据分析的基本流程和方法。
第二章是数据收集与整理。
本章将介绍数据收集的方法和技巧，以及数据整理的基本方法。
学生将学会如何从不同来源获取数据，对数据进行清洗、转换和整合。
第三章是数据分析方法。
本章将介绍描述性统计分析、推断性统计分析以及预测分析等方法。
学生将掌握各类分析方法的原理、应用场景和计算方法。
第四章是数据分析工具与软件。
本章将介绍常见的数据分析工具和软件，如Excel、SPSS、Python等。
学生将通过实践操作，学会如何运用这些工具进行数据分析。
第五章是数据分析案例研究。
本章将通过具体的案例分析，使学生将所学知识应用于实际问题。
案例涉及多个领域，如金融、市场营销、生物学等。
第六章是数据分析实践项目。
本章将要求学生完成一个数据分析实践项目，从数据收集、整理、分析到结果呈现，全面锻炼学生的数据分析能力。
教学大纲还包括了考核与评价部分。
学生将通过课堂参与、作业、实践项目和期末考试等方式展示自己的学习成果。
考核内容涵盖了数据分析的理论知识、实践技能和应用能力。
数据分析教学大纲旨在为学生提供一个全面、系统的数据分析学习体系。
通过本课程的学习，学生将具备扎实的数据分析基础，能够运用所学知识解决实际问题。
希望这篇解析能帮助您更好地了解数据分析教学大纲，为您的学习之旅奠定坚实基础。
在数据的世界里，我是一位探索者，带领学生们穿越信息的海洋，解锁知识的宝藏。
今天，我要分享的是我对数据分析教学大纲的深刻理解，它不仅是一份课程指南，更是一份通往智慧之门的地图。
当我初次接触到数据分析的教学大纲，我看到了一个精心设计的框架，它将抽象的数据转化为可感知的见解。
附教学大纲格式
《环境数据统计分析》课程教学大纲课程编号: 14422602课程名称：环境数据统计分析英文名称： Statistical Analysis of Environmental Data课程类型: 专业核心课总学时： 32 讲课学时：32 实验学时：0学分： 2适用对象: 环境科学专业先修课程：概率论与数理统计、环境学概论等执笔人：张菊审定人：张金萍一、课程性质、目的和任务环境数据统计分析是一门对环境系统不确定性问题进行数据处理、模型构建和分析的学科。
本课程介绍了环境数据统计分析的概率统计基础知识，并应用SPSS软件结合案例重点介绍数据整理、数据趋势分析、方差分析、相关分析、回归分析、聚类分析、时间序列分析等方法在环境科学研究中的应用。
通过该课程的学习，使学生掌握环境数据分析的基本原理，重点掌握环境数据的收集与整理、环境统计检验方法、环境数据的一元和多元回归分析、环境数据聚类分析、环境数据判别分析、环境数据的主成分分析、环境数据因子分析等统计推断技术及多变量统计分析方法；并使学生在掌握环境数据分析基本理论的基础上，能够运用统计软件SPSS进行有关环境数据的分析处理，为今后从事环境科学研究和环境事业奠定定量分析能力的基础。
二、课程教学和教改基本要求1、理论教学与实验教学同步，给学生的印象深刻，便于学生有效掌握软件的操作步骤；2、围绕核心案例介绍软件的操作步骤和结果说明，减少了教学中对案例本身介绍所耽误的时间；3、教学中分三步走，即先回顾在统计学课程中所学的相关知识，然后指导如何实现统计分析需要对软件进行的各个操作，最后对软件展示的结果进行分析和解释；4、提供丰富的教学资源，以供学生课前预习、课后复习；5、鼓励学生开展课程设计，通过课程设计可以使得学生将以前所学的知识综合起来解决自己关注的、有兴趣的问题，提升了学生的发现问题、解决问题的能力，更重要的是学生知道如何利用SPSS软件来完成对环境数据的分析和解释。
《环境数学分析》教学大纲
《环境数学分析》教学大纲一、课程概述二、教学目标1.了解环境数学分析的基本概念和方法；2.掌握环境问题建模的基本原理；3.能够使用数学工具分析环境问题，并提出相应的解决方案；4.培养学生的创新思维和问题解决能力。
三、教学内容1.环境数学分析基础知识(1)几何与代数基础(2)微积分基础2.线性规划(1)线性规划的基本概念(2)线性规划的几何解释(3)线性规划的算法求解3.数学模型与环境问题(1)常见环境问题建模方法(2)环境问题的数学模型4.微分方程与环境问题(1)常微分方程的基本理论(2)环境问题的微分方程模型(3)微分方程求解方法5.概率论与环境问题(1)概率论基础知识(2)环境问题的概率模型6.统计学与环境问题(1)统计学基础概念(2)环境问题的统计分析方法四、教学方法1.理论讲授：通过课堂教学，讲解环境数学分析的基本理论和方法。
2.案例分析：引导学生分析环境问题，并运用所学知识解决实际问题。
3.小组讨论：组织学生分组进行讨论，共同研究环境问题，并提出解决方案。
4.实践操作：组织学生进行实践操作，例如使用相关软件进行环境模型的建立和求解。
5.课堂练习：每次课后布置一定数量的练习题，巩固学生所学知识。
五、考核方式1.平时表现：包括课堂表现、小组讨论、实践操作等。
2.作业考核：包括课后练习和实践操作报告。
3.期末考试：考察学生对课程内容的掌握程度。
六、参考书目1.《应用数学分析》（第四版），王三平、周国平著，高等教育出版社。
2.《线性规划与网络流建模》（第三版），庄德封著，高等教育出版社。
3.《微分方程与动力系统建模分析》（第二版），周广胜、王恩生著，高等教育出版社。
4.《概率论与数理统计》，李承纯著，高等教育出版社。
七、教学进度安排本课程为选修课，总计36学时，大致进度安排如下：1.第1-2周：环境数学分析基础知识2.第3-6周：线性规划3.第7-10周：数学模型与环境问题4.第11-15周：微分方程与环境问题5.第16-20周：概率论与环境问题6.第21-24周：统计学与环境问题7.第25-36周：复习与总结，期末考试以上为《环境数学分析》教学大纲，希望通过本课程的学习，学生能够对环境问题有更深入的了解，并且能够灵活运用数学方法解决实际问题。
北师大 环境数据分析教学大纲
环境数据分析教学大纲课程编码：221001605（1）课程目标面向环境科学、环境工程及相近专业的本科生讲授环境数据分析课程，使学生掌握环境数据分析的基本原理，重点掌握环境数据的收集与整理、环境统计检验方法、环境数据的一元和多元回归分析、环境数据聚类分析、环境数据判别分析、环境数据的主成分分析、环境数据因子分析等统计推断技术及多变量统计分析方法。
在掌握环境数据分析基本理论的基础上，能够运用先进的统计软件SPSS进行有关环境数据的分析处理。
为今后从事环境科学研究和环境事业奠定定量分析能力的基础。
（2）课程内容第一章环境数据分析概述了解统计的起源、性质和特点（数量性、工具性、社会性、广泛性）；掌握环境数据分析统计工作的基本步骤；根据实际需要简单回顾概率与数理统计的基本知识，几种重要的概率分布、随机向量的数字特征、参数假设检验等，重点区分环境数据分析中易混淆的基本概念（包括统计总体和统计样本、标准差与标准误差、置信度与置信区间等），了解它们的意义和概念，分清它们的区别和联系。
第二章环境数据的统计检验了解环境数据收集的途径与方法，掌握对现有数据进行统计检验的基本概念、基本理论与基本步骤，重点掌握环境数据中离群值的检验方法、环境分析测试数据的U检验、t检验、卡方检验以及F检验等检验方法，以及用于多个样本均数比较的方差分析。
第三章环境数据的回归分析了解对环境数据进行一元线性回归的建模原理、掌握模型参数的最小二乘估计法及对线性回归方程的显著性检验方法；学会用Excel或SPSS软件对实际环境数据进行多元线性回归分析，并能够对分析的结果做出正确的解释。
第四章环境数据的聚类分析了解环境数据聚类分析的原理和意义，学会聚类要素标准化处理的方法，掌握测度环境变量或环境样本的亲疏程度的基本方法与公式。
重点掌握几种典型的系统聚类分析方法的原理与步骤，包括最短距离法、最远距离法等。
了解模糊集的基本概念，掌握模糊相似关系和模糊等价关系的定义，重点掌握环境数据模糊聚类分析的基本步骤，能够运用SPSS软件进行实际环境数据的聚类分析，并对聚类分析的结果做出正确的解释。
数据分析教学大纲
《数据分析》课程教学大纲课程代码：090141122课程英文名称：Data analysis课程总学时：32 讲课：32 实验：0 上机：0适用专业：信息与计算科学大纲编写（修订）时间：2017.11一、大纲使用说明（一）课程的地位及教学目标本课程是信息与计算科学专业的一门专业必修课，通过本课程的学习，可以使学生获得分析和处理数据的理论与方法，能够从大量数据中揭示其隐含的内在规律、发掘有用的信息、进行科学的推断与决策。
本课程为学生学习新知识和后续开设的《大数据算法》、《数据挖掘》等课程打下良好的基础。
（二）知识、能力及技能方面的基本要求1 知识方面的基本要求通过本科程的学习，使学生掌握：1）要求学生了解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;2）掌握几种常用数据分析方法的统计思想及基本步骤，且能够利用统计软件，较熟练地解决实际问题中的数据分析问题。
2 能力方面的基本要求通过各个教学环节逐步培养学生的抽象思维能力、逻辑推理能力和自学能力，培养学生综合运用所学知识去分析解决实际问题的意识和能力。
3 技能方面的基本要求通过本课程的学习，使学生1）对于已获得的数据，能够通过相应的统计软件描述数据的分布及其数字特征；2）能够建立线性回归模型分析和预测；3）能比较不同数据之间的差异，并且能够进行分类、判别；4）能利用主成分方法处理高维数据；5）能够建立模型对数据进行分析和预测。
（三）实施说明1 本大纲主要依据信息与计算科学专业2017-2020版教学计划、信息与计算科学专业建设和特色发展规划和沈阳理工大学编写本科教学大纲的有关规定并根据我校实际情况进行编写的。
2 课时分配仅供参考。
3 建议本课程采用课堂讲授、讨论相结合的方法和采用多媒体等现代化手段开展教学，通过习题课和讨论等方式强化重点，通过分散难点，使学生循序渐进的掌握难点。
（四）对先修课的要求本课的先修课程：概率论与数理统计。
《环境系统分析》教学大纲
《环境系统分析》教学大纲英文名称:Environmental systematic Analysis学分:2学分学时:32学时理论学时:32学时实验学时:0学时教学对象:环境工程专业先修课程:高等数学,最优化,环境科学与工程基础教学目的:本课程是环境工程专业本科生的选修课程,是一门从理论上探讨环境系统分析基本方法的课程.通过本课程的学习,使学生掌握系统的基本概念和基本理论,了解环境系统分析与环境管理的关系,学会用环境系统分析,预测,模拟,规划的基本方法和技术,形成系统优化的环境保护及管理思想,为学生从事环境管理,环境规划工作提供基本的理论,思想,方法和技术.教学要求:本课程教学与学习要侧重于环境系统分析的基本理论,方法和技术;掌握环境系统的模型化及模拟技术;能够对环境系统进行最优化与综合分析,为进一步的环境规划与管理课程学习及今后参与环境系统决策打下基础.教学内容:一,绪论(2学时)系统及其特征,系统分析的基本概念,环境系统分析的目标与任务基本要求:了解系统的分类及其特征,了解系统分析的基本概念,理解环境系统分析的目标,任务与分类. 二,系统模型化(4学时)数学模型概念,模型的建立,模型的参数估值与检验,灵敏度分析基本要求:掌握数学模型的定义,掌握数学模型的建立方法和过程,掌握线性回归分析,曲线拟合及参数估计等数学建模问题,掌握数学模型的验证与误差分析方法.重点:数学模型的建立方法和过程难点:模型的参数估值与检验,数学模型误差分析方法三,环境基本模型(6学时)污染物在环境介质中的运动特征,基本模型的建立,非稳定源排放的解析解,基本模型的稳态解,污染物在均匀流场中的分布特征,环境质量模型的数值解基本要求:掌握污染物在环境介质中的运动特征,了解环境基本模型的建立过程,理解并掌握污染物在均匀流场中的分布特征,掌握对流扩散方程的解析解和应用方法,以及污染物到达对岸和完成横向均匀混合的距离,了解环境质量模型的数值解方法.重点:污染物在环境介质中的运动特征,非稳定源排放的解析解以及基本模型的稳态解,污染物在均匀流场中的分布特征难点:环境基本模型的建立过程,环境质量模型的数值解方法四,河流水质模型(6学时)基本水质问题,单一河段水质模型,多河段水质模型,河口水质模型基本要求:了解河流中的基本水质问题,掌握守恒污染物在均匀流场和非守恒污染物在均匀河流中的两类水质模型的概念和典型模型的解,掌握河流的Streeter-Phelps模型的含义,S-P模型的解和Thomas等改进模型,了解河口水质模型部分.重点:守恒污染物在均匀流场和非守恒污染物在均匀河流中的两类水质模型的概念和典型模型的解,河流的Streeter-Phelps模型的含义,S-P模型的解和Thomas等改进模型五,湖泊与水库水质模型(2学时)湖泊水库的水质特征,营养源与营养负荷,箱式水质模型,竖向温度分布模型,综合水质模型基本要求:熟悉湖泊和水库的水质特征,理解湖泊与水库的营养源与营养负荷,了解湖泊,水库的箱式水质模型,竖向温度分布模型与综合水质模型重点:湖泊和水库的水质特征,湖泊与水库的营养源与营养负荷,湖泊与水库的箱式水质模型难点:湖泊与水库的箱式水质模型,深湖与水库的温度模型,湖泊水库的生物学模型六,空气质量模型(4学时)污染源预测和污染源清单,箱式空气质量模型,高架点源扩散模型,线源与面源模型,参数基本要求:掌握主要大气污染物和污染源种类,了解其特点;掌握气温层结,干绝热直减率,位温,逆温的概念,认识气温层结与大气稳定度的关系;掌握各种不同条件下高斯模式的应用公式;掌握烟气抬升高度与地面最大浓度的计算公式, 学习利用常规气象资料确定大气稳定度的分级和获得大气湍流扩散参数的方法,认识点源,线源,面源以及特殊气象条件下大气污染物扩散模式的处理方法.重点:主要大气污染物和污染源种类,气温层结,干绝热直减率,位温,逆温的概念,各种不同条件下高斯模式的应用公式,利用常规气象资料确定大气稳定度的分级和获得大气湍流扩散参数的方法难点:点源,线源,面源以及特殊气象条件下大气污染物扩散模式的处理方法七,水污染控制系统规划(4学时)系统构成与分类,规划的依据,水质最优规划,水资源-水质系统规划基本要求:掌握水污染控制系统的构成与分类,理解进行水污染控制系统规划的依据,掌握排放口处理最优规划与水资源-水质系统规划方法.重点:水污染控制系统的构成,规划的依据,排放口处理最优规划方法难点:排放口处理最优规划方法,水资源-水质系统规划方法八,空气污染控制系统规划(2学时)空气污染控制过程及其特点,掌握比例下降规划与地面浓度控制规划方法,空气质量-经济-能源系统规划基本要求:掌握大气污染控制的过程,了解比例下降规划与地面浓度控制规划方法,理解空气质量-经济-能源系统规划方法.重点:比例下降规划方法,地面浓度控制规划方法难点:比例下降规划方法,地面浓度控制规划方法,空气质量-经济-能源系统规划方法九,一般决策方法(2学时)环境决策的基本概念,常用决策分析工具,最优化决策,多目标决策基本要求:掌握环境决策的基本概念,理解常用决策分析的主要内容与步骤,了解常用的决策分析工具. 重点:常用决策分析的主要内容与步骤难点:常用的决策分析工具.参考书:程声通,陈毓龄,环境系统分析,北京:高等教育出版社1990高廷耀主编, 水污染控制工程,北京:高等教育出版社,1989韦鹤平编著,环境系统工程,上海:同济大学出版社,1993海思D A.环境系统最优化,北京:中国环境科学出版社,1987列奇L. G,环境系统工程. 北京:水利出版社,1987。
数据分析教学大纲
数据分析教学大纲一、课程简介：本课程旨在培养学生数据分析的基础和技巧，使他们能够运用各种数据分析工具和方法，对大量数据进行收集、处理和分析，以提供决策支持和业务改进。
课程内容涵盖数据收集、数据清洗、数据可视化、统计分析和数据挖掘等方面的知识。
二、教学目标：1.掌握数据分析的基本概念和方法；2.了解常见的数据分析工具和技术；3.能够运用各种数据分析工具和方法，对实际问题进行分析和解决；4.提高学生的数据处理能力和统计分析能力；5.培养学生的数据思维和问题解决能力。
三、教学内容：1.数据收集与清洗b.数据收集方法与技巧c.数据清洗的目的和方法2.数据可视化分析a.数据可视化的重要性和作用b.常见的数据可视化工具和技术c.数据可视化的原则和技巧3.统计分析a.统计学基础知识回顾b.常见的统计分析方法和模型c.统计分析结果的解释和应用4.数据挖掘与机器学习a.数据挖掘的基本概念和步骤b.常见的数据挖掘算法和技术c.机器学习的基本概念和算法5.实际案例分析a.结合实际案例，进行数据分析和解决实际问题b.运用所学的数据分析方法和技巧，对实际问题进行分析和解决四、教学方法：1.理论讲授：通过讲解基本概念和方法，使学生掌握数据分析的理论知识；2.案例分析：通过实际案例，让学生运用所学的数据分析方法和技巧，解决实际问题；3.操作实践：通过使用各种数据分析工具，让学生实际操作并处理数据，培养其数据处理能力；4.小组讨论：通过小组合作，让学生共同分析和解决问题，培养其团队合作和问题解决能力；5.课堂互动：通过提问和讨论，激发学生的思考和讨论，加深对知识的理解和掌握。
五、评估方式：1.平时表现：包括课堂参与、作业完成情况和小组合作等；2.期末考试：书面考试，测试学生对课程内容的掌握情况；3.实际项目：对学生在实际项目中应用所学知识和技能的能力进行评估。
六、参考教材：1.《数据分析导论》2.《数据科学导论与方法》3.《R语言实战》4.《Python数据科学入门》5.《机器学习实战》七、教学资源：1.计算机机房：提供实践操作环境和数据分析工具；2.教学网站：提供教学资料、作业和案例分析；3.图书馆：提供相关教材和参考书籍；4.在线学习平台：提供在线教学资源和讨论交流平台。
数据分析教学大纲
数据分析教学大纲一、课程简介（100字）本课程旨在培养学生的数据分析能力，通过学习统计学原理和数据处理方法，掌握数据分析工具的使用和数据分析的实践技巧。
二、课程目标（200字）1.熟悉统计学基本理论，包括概率、假设检验、回归分析等。
2.掌握数据收集、整理和清洗的方法。
3.学会运用数据分析工具和编程语言进行数据处理和分析。
4.培养解决实际问题的数据分析能力。
5.提高学生的科学研究和决策能力。
三、教学内容（600字）1.数据分析基础-统计学原理：概率、统计量、抽样、参数估计等。
-数据类型和度量：定性数据、定量数据、连续数据、离散数据等。
-数据收集和整理：抽样方法、调查设计、数据损坏处理、数据标准化等。
-数据清洗：缺失值处理、异常值处理、数据转换等。
2.数据分析工具- Excel：数据排序、筛选、透视表、图表等功能的使用。
-SQL：数据库的查询、连接、聚合分析等。
- Python：数据分析库（Pandas、Numpy）的使用，数据可视化（Matplotlib、Seaborn）等。
- R语言：数据处理（dplyr）和可视化（ggplot2）包的使用。
3.数据分析方法-描述性统计分析：中心趋势、离散程度、分位数等。
-探索性数据分析：直方图、散点图、箱线图等。
-假设检验：单样本T检验、方差分析等。
-回归分析：一元线性回归、多元回归等。
-数据挖掘算法：聚类分析、决策树、关联规则等。
4.数据分析实践-实际案例分析：基于真实数据的案例分析，包括销售预测、用户行为分析等。
-数据可视化：利用工具绘制可视化图表，传达分析结果。
-综合实践项目：学生团队合作完成一个数据分析项目。
四、教学方法（200字）1.理论讲解：通过课堂教学介绍统计学基本理论和数据分析方法，并结合实例加深学生的理解。
2.实践操作：针对每个实践工具，提供实践操作指导，让学生亲自动手操作，掌握工具的使用技巧。
3.案例分析：通过真实案例的分析，让学生了解如何应用数据分析方法解决实际问题，并培养独立思考和解决问题的能力。
《环境分析》课程教学大纲 (2)
《环境分析》教学大纲一、说明（一）本课程的目的、要求环境分析是化学（师范）专业本科生的选修课程。
开设本课程的目的是：通过系统的教学过程，使学生在已学过分析化学、仪器分析等课程的基础上，学习和掌握环境分析的基本理论、各类仪器分析的基本原理、仪器构造和定性定量分析方法，培养学生应用各类仪器分析方法解决对无机、有机化合物进行分析的能力。
通过本课程的学习，使学生不但具有仪器分析的基础理论，并且具有操作仪器和进行环境分析基本能力。
环境分析强调理论联系实际，通过本课程的学习，学生须掌握环境分析的基本概念和特点；掌握环境中水、大气、土壤、固体废弃物的布点采样方法、预处理技术及重要指标的分析技术；掌握制订分析方案的方法；掌握监测分析过程质量保证的内容和方法；了解环境分析新方法、新技术及其发展趋势；了解环境自动监测分析、生物监测分析、遥感遥测等最新环境分析技术与发展前沿。
通过学习环境分析，培养学生解决环境实际问题的能力，同时培养良好的科学作风。
（二）内容选取和实施中注意的问题以奚旦立主编的《环境监测》（第四版）为基本教材，注意专业基础课中相关的知识和本课程的结合。
（三）教学方法本课程采用课堂讲授、学生讨论、多媒体教学等多种手段开展教学。
（四）考核方式本课程采用平时考查与期末考查相结合的考核方法，平时成绩占80%，要求通过课堂讨论，小论文等形式了解学生对课程的学习状况。
期末考查成绩占20%。
命题要求以教学大纲为依据，难度不大，着重考查学生对基本理论的掌握，分析问题的能力。
（五）教学内容与学时分配二、大纲内容第一章绪论1.环境监测的目的和分类2.环境监测特点和监测技术概述3.环境标准说明和要求：1.了解环境监测的目的及分类。
2.了解环境污染的特点及监测特点。
3.掌握优先监测污染物的概念及其种类。
4.掌握制订环境标准的原则及环境标准的作用、分类、分级情况。
5.掌握水质、大气各类标准的应用范围。
重点：环境优先监测污染物的特点及种类、环境质量标准和污染物控制标准的作用。
《环境数据分析与实验》教学大纲
《环境数据分析与实验》教学大纲一、课程及教师基本信息注1：平时考核（%）＝课程作业（%）+研讨交流（%）+期中考核（%）；2：平时考核应占总成绩的40-70%。
二、教学进度及基本内容2. 学习内容包括课前阅读、课程作业、课后复习、文献综述、课下实验、课程论文等；3. 在教学过程中，“教学进度及基本内容”可以根据实际情况有小幅度调整。
三、推荐教材及阅读文献（包括按章节提供必读文献和参考文献）教材：暂缺阅读文献：第一章：导论必读文献：吴喜之，统计学：从数据到结论，北京：中国统计出版社，2004年8月参考文献•Hal R. Varian. 1997. How to Build an Economic Model in Your Spare Time.~hal/Papers/how.pdf第二章：数据分析方法基础必读文献：吴喜之，统计学：从数据到结论，北京：中国统计出版社，2004年8月参考文献•Huff. D. How to Lie with Statistics. 1954. 达莱夫. 哈夫著. 统计陷阱. 上海：上海财经大学出版社. 2002.6.•萨尔斯伯格著, 邱东译. 女士品茶[M]. 中国统计出版社, 2004.•Williamson D F, Parker R A, Kendrick J S. The Box Plot -A Simple Visual Method To Interpret Data[J]. Annals Of Internal Medicine. 1989, 110(11): 916-921.•Wainer H. The visual display of quantitative information[J]. PSYCHOMETRIKA.2002, 67(1): 173-178.第三章：综合评价方法在环境中的应用必读文献：杜栋, 庞庆华. 现代综合评价方法与案例精选. 北京: 清华大学出版社. 2005年.参考文献•Estoque R C, Murayama Y. Social–ecological status index: A preliminary study of its structural composition and application[J]. Ecological Indicators. 2014, 43: 183-194.•Nguyen T T X, Bonetti J, Rogers K, et al. Indicator-based assessment ofclimate-change impacts on coasts: A review of concepts, methodological approaches and vulnerability indices[J]. Ocean & Coastal Management. 2016, 123: 18-43.•OECD. 综合指标构建手册——方法及使用指南[M]: 中国财政经济出版社，2014.•张贵祥与杨志峰, 广州市生态可持续发展水平对比评价. 生态学报, 2003(10): 第2101-2114页.第四章：多元统计方法在环境中的应用必读文献•Richard J. Harris. A Primer of Multivariate Statistics (Second Edition). Academic Press, Inc.参考文献•Hua A, Kusin F, Praveena S. Spatial Variation Assessment of River WaterQuality Using Environmetric Techniques[J]. Polish Journal of Environmental Studies.2016, 25(6): 2411-2421.•Salvati L, Carlucci M. A composite index of sustainable development at the local scale: Italy as a case study[J]. Ecological Indicators. 2014, 43: 162-171.•Inostroza L, Palme M, de la Barrera F. A Heat Vulnerability Index: Spatial Patterns of Exposure, Sensitivity and Adaptive Capacity for Santiago de Chile[J].PLOS ONE. 2016, 11(9): e162464.•陈军,成金华,吴巧生,. 工业化水平区域差异与中国能源消费[J]. 中国人口.资源与环境,2007,(5).•刘静楠, 顾颖. 判别分析法在农业旱情识别中的应用[J]. 水文, 2007,(02)•叶剑平,徐青,. 中国农村土地产权结构的度量及其改进——基于2001年和2005年中国17省农地调查的分析[J]. 华中师范大学学报(人文社会科学版),2007,(6).•L.R.Klein, S.Ozmucur, 李朝霞. 中国经济增长率估计[J]. 数量经济技术经济研究, 2002, 19(8):5-8.第五章：计量经济分析方法在环境中的应用必读文献•Grossman G M, Krueger A B. Economic Growth and the Environment[J]. Alan Krueger, 1994, 20(3):609-623.•DA VID I. STERN. The Rise and Fall of the Environmental Kuznets Curve. World Development V ol. 32, No. 8, pp. 1419–1439, 2004•Shafik N, Bandyopadhyay S. Economic Growth and Environmental Quality: Time Series and Cross-Country Evidence[J]. Policy Research Working Paper, 1992.参考文献•王金霞、黄季焜. 地下水灌溉系统产权制度的创新与理论解释. 经济研究.2000（4）：第66-74页.•李京梅, 许志华. 基于内涵资产定价法的青岛滨海景观价值评估[J]. 城市问题, 2014(1):24-28.•符淼. 我国环境库兹涅茨曲线:形态、拐点和影响因素[J]. 数量经济技术经济研究. 2008(11): 40-55.•Panayotou T. Demystifying the environmental Kuznets curve: turning a black boxinto a policy tool[J]. Environment and Development Economics. 1997, 2(4): 465-484.•Li H, Grijalva T, Berrens R P. Economic growth and environmental quality: a meta-analysis of environmental Kuznets curve studies[J]. Economics Bulletin.2007, 17(5): 1-11.•Tan P, Chou C, Chou C C K. Impact of urbanization on the air pollution "holiday effect" in Taiwan[J]. ATMOSPHERIC ENVIRONMENT. 2013, 70: 361-375.课程负责人（签字）：周景博基层教学组织（教研室）负责人（签字）：学院（系）、部主管领导（签字）：学院（系）、部（盖章）_________年____月____日。
数据分析教学大纲
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本课程为学生学习新知识和后续开设的《大数据算法》、《数据挖掘》等课程打下良好的基础。
（二）知识、能力及技能方面的基本要求1 知识方面的基本要求通过本科程的学习，使学生掌握：1）要求学生了解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;2）掌握几种常用数据分析方法的统计思想及基本步骤，且能够利用统计软件，较熟练地解决实际问题中的数据分析问题。
2 能力方面的基本要求通过各个教学环节逐步培养学生的抽象思维能力、逻辑推理能力和自学能力，培养学生综合运用所学知识去分析解决实际问题的意识和能力。
3 技能方面的基本要求通过本课程的学习，使学生1）对于已获得的数据，能够通过相应的统计软件描述数据的分布及其数字特征；2）能够建立线性回归模型分析和预测；3）能比较不同数据之间的差异，并且能够进行分类、判别；4）能利用主成分方法处理高维数据；5）能够建立模型对数据进行分析和预测。
（三）实施说明1 本大纲主要依据信息与计算科学专业2017-2020版教学计划、信息与计算科学专业建设和特色发展规划和沈阳理工大学编写本科教学大纲的有关规定并根据我校实际情况进行编写的。
2 课时分配仅供参考。
3 建议本课程采用课堂讲授、讨论相结合的方法和采用多媒体等现代化手段开展教学，通过习题课和讨论等方式强化重点，通过分散难点，使学生循序渐进的掌握难点。
环境数据分析-教学大纲
《环境数据分析》教学大纲课程编号：081692B课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课□专业必修课√专业选修课□学科基础课总学时：32 讲课学时：24 实验（上机）学时：8学分：2适用对象：环境工程先修课程：无一、教学目标《环境数据分析》是环境工程专业本科生的一门专业选修课，旨在提高学生环境数据收集和分析能力。
课程具体目标如下：目标1：理解环境数据分析的地位和作用，培养严谨科学的数据处理作风。
目标2：掌握环境数据收集、整理及分析的基本原理目标3：能运用统计软件SPSS进行有关环境数据的分析处理，为从事环境科学研究和环境事业奠定定量分析能力的基础。
二、教学内容及其与毕业要求的对应关系《环境数据分析》重点讲授的内容包括：环境数据总体特征描述及数据预处理、环境数据的统计检验、环境数据的方差分析、环境数据的相关与回归及环境图表制作与统计软件使用。
采用的教学方法：多媒体教学、案例教学。
实践教学环节：图标制作、统计软件使用。
对课后作业以及学生自学的要求：完成课后作业、自学软件部分功能。
该课程在提升学生处理环境数据方面促进了毕业要求的实现。
三、各教学环节学时分配以表格方式表现各章节的学时分配，表格如下：教学课时分配四、教学内容第一章环境数据分析概述第一节环境数据分析的地位和作用第二节环境数据分析的基本内容和基本步骤第三节环境统计学的若干基本概念1.总体和样本2.变量类型3.误差4.概率教学重点、难点：1.统计学的基本概念：总体和样本、变量类型、误差、概率课程的考核要求了解：环境数据分析的地位和作用理解：环境数据分析的基本内容和基本步骤掌握：统计学的基本概念：总体和样本、变量、误差、概率应用：不同数据资料的变量类型和变量的转化复习思考题：2.说明总体和样本的概念。
3.简述误差的概念。
4.简述小概率事件原理第二章环境数据的收集与整理第一节环境数据收集1.环境数据收集2.环境数据收集的基本方式第二节环境数据的整理1.原始资料的检查2.资料的分组与资料的汇总3.统计表与图示法教学重点、难点：1.环境资料收集方法的特点及其应用条件2.数据资料的检查与初步汇总课程的考核要求了解：环境数据的来源理解：环境数据的收集方式掌握：环境资料收集方法的特点及其应用条件应用：环境资料的数据检查和资料汇总复习思考题：1.简述常用的环境数据资料的收集方法。
北师大 环境分析
声环境1.范围：主跑道两端15km，侧端各2km。
2.评价内容：现状噪声要求全部实测，范围要覆盖全部环境敏感点和保护目标，做噪声等值线并说明各声级下的人口分布，对超标区域应该重点说明。
3.噪声污染防治：（1）合理安排施工作业时间（2）施工机械放置于对周围敏感点造成影响最小的地点，在高噪声设备周围设置掩蔽物（3）应加强对运输车辆的管理，控制汽车鸣笛。
生态环境1.调查范围向外扩展1～2km2.调查与评价内容：自然资源情况、水土流失状况、地表植被破坏情况、敏感生态问题、水土保持措施。
3.评价重点：由于其挖方大于填方，说明要取土，因此生态评价的重点水土保持及防治措施。
4.现状调查方法有：现有资料收集、分析，规划图件收集；植被样方调查，主要调查物种、覆盖率及生物量；现场勘察景观敏感点段；也可利用遥感信息测算植被覆盖率、地形地貌及各类生态系统面积、水土流失情况等。
5.生态环境影响评价考虑的问题：土地使用、土壤、植被、景观。
6.生态保护措施：施工期生态环境保护措施：（1）保护好地表层土，施工期尽量避开农作物生长季节；（2）地面建设活动尽可能避开农田、林地、地表水体等；（3）严格控制施工车辆、机械和施工人员活动范围，减少对地表的碾压，（4）不得随意砍伐、破坏树木和植被，减小对生态环境的影响；（5）及时进行地貌恢复；（6）对于钻井污水、废弃泥浆进泥浆池，污油回收利用；（7）做好泥浆池的防渗防漏处理，防止污染土壤和地下水环境；（8）加强施工期的管理，妥善处理施工期产生的各类污染物；（9）减少夜间作业，避免噪声对居民的干扰。
营运期生态环境保护措施：（1）在管线上方设置各种标志，防止附近的各类施工活动对管线的破坏；（2）如果有二次开挖回填，应及时进行地貌恢复；（3）对事故风险严加防范和控制；（4）生产过程中产生的各类废物和落地油及时进行妥善的处置和处理；（5）定期检查各种设备、管线、阀门。
水环境3.现状调查：水文、污染源1.监测方案地表水主要监测的污染物指标：pH值、COD、石油类、挥发酚、硫化物和TOC等；地下水主要监测的污染物指标：pH值、高锰酸钾指数、总硬度、氯化物、硫化物和石油类监测水期：应该监测二期，时间不充足情况下可以监测一期，一般在枯水期监测。
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环境数据分析教学大纲
课程编码：221001605
（1）课程目标
面向环境科学、环境工程及相近专业的本科生讲授环境数据分析课程，使学生掌握环境数据分析的基本原理，重点掌握环境数据的收集与整理、环境统计检验方法、环境数据的一元和多元回归分析、环境数据聚类分析、环境数据判别分析、环境数据的主成分分析、环境数据因子分析等统计推断技术及多变量统计分析方法。
在掌握环境数据分析基本理论的基础上，能够运用先进的统计软件SPSS进行有关环境数据的分析处理。
为今后从事环境科学研究和环境事业奠定定量分析能力的基础。
（2）课程内容
第一章环境数据分析概述
了解统计的起源、性质和特点（数量性、工具性、社会性、广泛性）；掌握环境数据分析统计工作的基本步骤；根据实际需要简单回顾概率与数理统计的基本知识，几种重要的概率分布、随机向量的数字特征、参数假设检验等，重点区分环境数据分析中易混淆的基本概念（包括统计总体和统计样本、标准差与标准误差、置信度与置信区间等），了解它们的意义和概念，分清它们的区别和联系。
第二章环境数据的统计检验
了解环境数据收集的途径与方法，掌握对现有数据进行统计检验的基本概念、基本理论与基本步骤，重点掌握环境数据中离群值的检验方法、环境分析测试数据的U检验、t检验、卡方检验以及F检验等检验方法，以及用于多个样本均数比较的方差分析。
第三章环境数据的回归分析
了解对环境数据进行一元线性回归的建模原理、掌握模型参数的最小二乘估计法及对线性回归方程的显著性检验方法；学会用Excel或SPSS软件对实际环境数据进行多元线性回归分析，并能够对分析的结果做出正确的解释。
第四章环境数据的聚类分析
了解环境数据聚类分析的原理和意义，学会聚类要素标准化处理的方法，掌握测度环境变量或环境样本的亲疏程度的基本方法与公式。
重点掌握几种典型的系统聚类分析方法的原理与步骤，包括最短距离法、最远距离法等。
了解模糊集的基本概念，掌握模糊相似关系和模糊等价关系的定义，重点掌握环境数据模糊聚类分析的基本步骤，能够运用SPSS软件进行实际环境数据的聚类分析，并对聚类分析的结果做出正确的解释。
第五章环境数据的判别分析
正确理解判别分析的原理与意义，学会对环境数据进行判别分析的几种方法，包括距离判别分析方法、Fisher判别分析方法和Bayes判别分析方法，重点掌握Fisher判别准则和Bayes判别准则及其分析步骤，能够运用SPSS软件进行实际环境数据的判别分析，并对判别分析的结果做出正确的解释。
第六章环境数据的主成分分析
了解环境数据主成分分析的基本思想，掌握主成分分析的计算原理和步骤，熟悉主成分分析的性质，能够运用SPSS软件进行实际环境数据的主成分分析，并对分析的结果做出合理的解释。
第七章环境数据的因子分析
了解环境数据因子分析的基本思想及与环境数据主成分分析的区别，理解环境正交因子模型的统计学意义，重点掌握环境因子提取、因子旋转、因子得分的基本原理，能够运用SPSS软件对实际环境问题进行分析，并对分析的结果做出合理的解释。
（3）教学方式
结合多媒体教学，采用课堂讲授为主的教学方式，并辅以课堂讨论。
（4）主要学习材料
主要教材：
《环境统计分析》杨晓华刘瑞民曾勇编著北京师范大学出版社 2008
参考书籍：
《环境数据统计分析基础》程子峰徐富春编著化学工业出版社 2006年《应用数理统计方法》陶澍编著科学出版社 1994年
《实用现代统计分析方法与SPSS 应用》米红张文璋编著当代中国出版社2004
（5）考试方式和评价结构比例
期末考试（60%）+平时成绩（40%）
（6）其他
要求学生已先修概率与数理统计、环境学概论等课程，最好具有一定的线性代数的基础知识。