数据分析理论与实践-大纲
数据分析技术 教学大纲及授课计划
数据分析技术教学大纲及授课计划一、课程概述本课程旨在向学生介绍数据分析技术的基本概念、原理和方法，培养学生运用数据分析技术解决实际问题的能力。
通过理论讲解与实践操作相结合的方式，学生将研究如何收集、清洗、分析和可视化数据，以及如何运用各种数据分析工具和技术进行数据挖掘和预测分析。
二、教学目标1. 了解数据分析技术的基本概念和应用领域；2. 能够使用常见的数据分析工具和技术进行数据收集、清洗、分析和可视化；3. 掌握数据挖掘和预测分析的基本方法和模型；4. 能够独立运用数据分析技术解决实际问题。
三、教学内容1. 数据分析技术基础知识- 数据分析的定义和流程- 常见的数据分析工具和技术介绍- 数据采集和清洗的方法和技巧2. 数据可视化- 常用的数据可视化工具和技术- 数据可视化的原则和方法- 利用数据可视化解读和传达数据分析结果3. 数据挖掘- 数据挖掘的概念和目标- 常见的数据挖掘算法和模型- 数据挖掘的实际应用案例分析4. 预测分析- 预测分析的基本概念和方法- 常见的预测分析模型和技术- 预测分析在商业决策中的应用案例四、教学方法1. 理论讲授：介绍数据分析技术的理论知识和基本概念；2. 实践操作：引导学生使用具体的数据分析工具和技术进行实际操作；3. 案例分析：通过实际案例的分析，让学生了解数据分析技术的应用场景和实际效果；4. 小组讨论：组织学生进行小组讨论，分享和交流数据分析的经验和方法。
五、教学评估1. 平时成绩：包括课堂表现、实践操作和小组讨论的成绩；2. 期末考试：考察学生对数据分析技术的理论知识和应用能力；3. 课程项目：要求学生完成一个实际的数据分析项目，评估其数据分析能力和解决问题的能力。
六、参考教材1. 《Python数据分析与挖掘实战》2. 《R语言数据分析与挖掘实战》3. 《数据可视化实战：Tableau数据分析与应用》七、参考资源以上为《数据分析技术教学大纲及授课计划》的内容，供参考。
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。
数据分析与应用实践实习报告
数据分析与应用实践实习报告标题：数据分析与应用实践实习报告一、引言随着信息技术的快速发展，数据分析在各个领域的应用越来越广泛。
作为一名数据分析专业的学生，我有幸在一家知名企业进行了为期三个月的实习，本次实习的主要目的是将我在课堂上学到的理论知识应用到实际工作中，提高自己的实践能力。
二、实习内容在实习期间，我主要参与了以下几个方面的工作：1. 数据收集与预处理：通过企业提供的内部数据，我学习了如何进行数据清洗、转换和整合，以便进行后续的分析。
2. 数据分析：使用统计学方法和机器学习算法，我对企业的销售数据、用户行为数据等进行了深入分析，以发现潜在的市场机会和业务优化点。
3. 数据可视化：通过图表、报告等形式，我将分析结果直观地展示出来，帮助团队更好地理解和分析数据。
4. 项目协作：在与产品经理、市场人员等团队成员的合作中，我学习了如何将数据分析结果应用于实际的产品和市场策略中。
三、实习收获通过本次实习，我获得了以下宝贵的经验和技能：1. 理论与实践相结合：我将课堂上学到的理论知识应用到实际工作中，提高了自己的实践能力。
2. 问题解决能力：在面对问题和挑战时，我学会了如何运用所学知识进行有效的分析和解决。
3. 团队协作能力：通过与团队成员的紧密合作，我学会了如何更好地与他人沟通和协作。
4. 职业素养：我更加明确了自己的职业规划和发展方向，提高了自己的职业素养。
四、反思与展望回顾这次实习经历，我认为自己在以下几个方面还有待提高：1. 分析问题的深度和广度：在未来的学习和工作中，我需要进一步加强对自己专业知识的掌握，提高对复杂问题的分析和解决能力。
2. 数据敏感度：我希望自己能够更加敏锐地捕捉到数据中的信息和趋势，为企业和团队提供更有价值的洞察。
3. 技术应用能力：我需要不断学习和掌握新的数据分析工具和技术，提高自己的技术应用能力。
展望未来我将继续努力提升自己的专业素养和实践能力，争取在数据分析领域取得更大的成就。
《商务数据分析与应用》实训教学大纲
《商务数据分析与应用》实训教学大纲课程代码：3250660实训性质：专业实训课程类别：理论+实践课程总学时：60学时【理论：30学时；实践：30学时】课程学分：3分一、课程简介《商务数据分析与应用》是民政信息及智能化技术专业服务群软件技术（企业信息化管理方向）专业必修课程之一，本课程系统地阐述了在电子商务领域如何进行商务数据的分析与应用，主要内容包括商务数据分析与应用概述、商务数据分析工具及应用、商务数据可视化、消费者行为分析——用户画像、市场行情数据分析、店铺运营数据分析和营销推广数据分析等。
二、实训教学目的和要求1．知识教学目标（1）掌握商务数据分析工具的应用；（2）理解商务数据可视化；（3）掌握消费者行为分析——用户画像；（4）掌握市场行情数据分析；（5）掌握店铺运营数据分析；（6）了解营销推广数据分析。
2．能力教学目标了解商务数据分析工具和方法，熟悉商务数据处理的业务流程和操作规范；掌握不同种类商务数据的分析及处理方法，能够独自运用EXCEL等软件完成数据分析。
3．素质教育目标在学习过程中认真贯彻理论联系实际的原则，除掌握基本概念和基本方法外，必须安排上机实习环节，并适时地与学生之间进行互动。
通过上机实习和互动，模拟实际企业业务运行过程培养学生实际动手能力和勤于思考的习惯，为今后从事计算机行业管理工作和培养良好的工作素养打下坚实的基础。
三、实训选用教材和参考书1．教材《商务数据分析与应用》沈凤池主编。
北京：人民邮电出版社，2021.6。
《商务数据分析与应用》本书针对高职软件技术专业（企业信息化管理方向）学生的实际需求编写，模拟各种实际经营场景与功能模块相结合的方法设计实验，引导学习者身临其境走进商务数据分析世界，从多方面培养学生理论联系实践、善于总结和勤于思考的素养。
2．参考资料［1] 《商务数据分析与应用》沈凤池主编。
北京：人民邮电出版社，2021.6.［2] 《商务数据分析基础与应用》王新华，居岩岩，陈凯主编。
商业数据分析 教学大纲
商业数据分析教学大纲商业数据分析教学大纲一、引言商业数据分析是指通过对商业数据的收集、整理、分析和解释，为企业决策提供支持和指导的过程。
在当今信息化时代，商业数据分析已经成为企业管理和决策的重要工具。
本教学大纲旨在介绍商业数据分析的基本概念、方法和技术，培养学生的数据分析能力，提升其在商业领域的竞争力。
二、课程目标1. 理解商业数据分析的基本概念和原理；2. 掌握商业数据分析的方法和技术；3. 能够运用数据分析工具进行商业数据的处理和分析；4. 能够通过数据分析为企业决策提供支持和建议。
三、课程内容1. 商业数据分析概述- 商业数据分析的定义和作用；- 商业数据分析的基本流程；- 商业数据分析在企业决策中的应用。
2. 数据收集和整理- 数据收集的方法和技巧；- 数据整理的基本步骤和工具；- 数据清洗和数据预处理的方法。
3. 数据探索和可视化- 数据探索的方法和技巧；- 数据可视化的原则和工具；- 利用可视化工具展示数据分析结果。
4. 数据分析方法- 描述性统计分析；- 探索性数据分析；- 预测性数据分析；- 假设检验和推断统计分析。
5. 数据分析工具- Excel数据分析工具的使用；- 数据分析软件（如Python、R等）的介绍和应用；- 数据挖掘和机器学习工具的简介。
6. 商业决策支持- 利用数据分析为企业决策提供支持和建议；- 风险评估和决策优化；- 数据驱动的商业模式创新。
四、教学方法1. 理论讲授：通过课堂讲授，介绍商业数据分析的基本概念、方法和技术。
2. 实践操作：通过案例分析和实际数据的处理，培养学生的数据分析能力。
3. 小组讨论：组织学生分组进行数据分析项目，促进学生之间的合作和交流。
4. 课外作业：布置相关的数据分析作业，加强学生对知识的巩固和应用。
五、考核方式1. 平时成绩：包括课堂表现、小组讨论和作业完成情况等。
2. 期末考试：对学生对商业数据分析的理论知识和实际应用能力进行考核。
大数据测试分析教学大纲
大数据测试分析教学大纲大数据测试分析教学大纲随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为当今社会中不可忽视的一部分。
大数据分析作为一门重要的学科，对于培养学生的数据分析能力和解决实际问题的能力具有重要意义。
为了更好地引导学生学习大数据测试分析，制定一份完善的教学大纲是必不可少的。
一、引言大数据测试分析作为一个新兴的学科，本节将对大数据测试分析的基本概念进行介绍，并阐述大数据测试分析在实际应用中的重要性和意义。
二、大数据测试分析的基本原理本节将详细介绍大数据测试分析的基本原理，包括数据收集、数据清洗、数据存储、数据分析和数据可视化等方面。
通过理论讲解和实例分析，使学生对大数据测试分析的基本流程和方法有一个清晰的认识。
三、大数据测试分析的工具和技术本节将介绍大数据测试分析中常用的工具和技术，包括Hadoop、Spark、Python等。
通过对这些工具和技术的学习和实践，学生可以掌握大数据测试分析的实际操作能力。
四、大数据测试分析的实际应用本节将以实际案例为基础，介绍大数据测试分析在不同领域的应用。
通过对这些案例的分析和讨论，学生可以了解大数据测试分析在解决实际问题中的作用和效果。
五、大数据测试分析的挑战与发展本节将对大数据测试分析面临的挑战进行分析，并展望大数据测试分析的未来发展趋势。
通过对这些问题的思考和讨论，学生可以加深对大数据测试分析的理解，并为未来的学习和研究提供思路和方向。
六、大数据测试分析的实践项目本节将设计一系列的实践项目，要求学生运用所学的大数据测试分析知识和技术，解决实际问题。
通过实践项目的完成，学生可以巩固所学知识，提升实际操作能力，并培养解决问题的能力和团队合作精神。
七、大数据测试分析的评估与考核本节将介绍大数据测试分析的评估与考核方式，包括平时成绩、实践项目成绩、期末考试等。
通过科学合理的评估与考核，可以全面客观地评价学生的学习成果和能力水平。
八、总结与展望本节将对整个教学过程进行总结，并展望大数据测试分析教学的未来发展。
数据分析课程大纲
数据分析课程大纲一、课程简介本课程旨在向学员介绍数据分析的基本概念、方法和技巧，培养学员的数据分析能力，使其能够熟练应用数据分析工具进行业务分析和决策支持。
通过本课程的学习，学员将能够理解数据分析的重要性，掌握数据分析的基本流程，并具备利用常见的数据分析工具进行数据读取、清洗、统计分析和数据可视化的能力。
二、课程目标1.了解数据分析的基本概念和原理；2.掌握数据分析的基本流程和方法；3.熟练运用常见的数据分析工具进行数据清洗、转换和可视化；4.具备运用数据分析结果进行业务分析和决策支持的能力；5.培养学员的数据分析思维和问题解决能力。
三、课程内容1.数据分析概述- 数据分析的定义和意义- 数据分析的主要流程和方法- 常见的数据分析工具和技术2.数据获取与整理- 数据采集的方法和技巧- 数据清洗与预处理- 数据转换与合并3.数据统计分析- 描述性统计分析方法- 探索性数据分析方法- 统计推断方法4.数据可视化- 数据可视化的概念和原则- 常见的数据可视化工具和技术- 利用可视化工具进行数据探索和展示5.数据挖掘与机器学习- 数据挖掘的基本概念和方法- 常见的机器学习算法和应用- 利用机器学习进行数据模型构建和预测分析 6.实际案例分析- 运用数据分析方法解决实际业务问题- 案例分析和讨论四、教学方法本课程采用理论教学与实践相结合的教学方法。
理论教学：通过讲授基本概念和方法来传递知识；实践教学：通过案例分析和实践操作来强化学习效果。
五、评估方式1.平时成绩占比：40%- 课堂参与和表现：20%- 作业和实验报告：20%2.期末考试占比：60%六、参考教材1.《数据分析导论》2.《Python数据分析实战》3.《R数据分析与挖掘实战》4.《大数据分析与处理》七、教学资源1.计算机教室设备2.数据分析软件和工具3.相关参考资料和案例八、备注本课程内容仅供参考，如有调整将及时通知学员。
请学员做好相应的准备工作，积极参与课堂讨论和实践操作，共同提升数据分析能力。
数据分析教学大纲
数据分析教学大纲一、课程简介数据分析是一门涵盖统计学、计算机科学和数学等多个学科的交叉学科，它通过收集、整理、分析和解释大量的数据，帮助人们做出准确的决策和预测。
本课程旨在培养学生具备扎实的数据处理和分析能力，掌握数据科学的基本方法和技巧。
二、教学目标1. 理解数据分析的基本概念和方法2. 掌握数据收集和整理的技术3. 学会使用统计软件进行数据分析4. 培养数据可视化和报告撰写能力三、教学内容1. 数据分析导论- 数据分析的定义和应用领域- 数据分析的基本流程和方法论- 数据分析与统计学的关系2. 数据收集与整理- 数据收集的方法和技术- 数据清洗和预处理- 数据采样和抽样调查3. 数据探索与可视化- 描述统计学方法- 单变量和双变量数据可视化- 探索性数据分析方法4. 统计学基础- 概率与统计的基本概念- 统计推断和假设检验- 方差分析和回归分析5. 机器学习与数据挖掘- 机器学习的基本概念和算法- 分类、回归和聚类方法- 特征选择和模型评估6. 数据分析案例研究- 实际案例的分析和解读- 基于真实数据的研究项目- 数据分析报告的撰写和演示四、教学方法1. 理论授课：介绍数据分析的基本概念和理论知识。
2. 实践操作：学生通过实际案例和实验练习，掌握数据分析的实际操作。
3. 团队合作：鼓励学生在小组中合作完成数据分析项目，培养团队合作精神和解决问题的能力。
4. 案例分析：通过对真实案例的分析，引导学生思考和应用所学知识解决实际问题。
五、教学评估1. 课堂测试：对学生对理论知识的掌握程度进行测试。
2. 实验报告：学生根据实验结果撰写完整的实验报告。
3. 课程项目：学生个人或小组完成的数据分析项目报告和演示。
4. 期末考试：对整个课程的知识点进行综合考核。
六、参考教材1. 《Python数据分析与挖掘实战》- 张良均2. 《R语言数据分析》- 范明3. 《数据科学导论》- 何舒七、参考资源1. 数据分析工具：Python、R、Excel、Tableau等2. 数据集资源：Kaggle、UCI Machine Learning Repository等3. 在线学习平台：Coursera、edX等八、备注本课程为选修课程，面向对数据分析感兴趣或希望提升数据分析能力的学生。
数据处理与分析教学大纲
数据处理与分析教学大纲数据处理与分析教学大纲导言数据处理与分析已经成为当今社会中不可或缺的技能之一。
随着信息时代的到来，大量的数据不断涌现，如何从海量数据中提取有价值的信息，成为了许多行业和领域的核心需求。
因此，为了培养学生的数据处理与分析能力，制定一套全面而系统的教学大纲至关重要。
一、课程目标1. 培养学生的数据处理与分析思维能力。
通过学习数据处理与分析，培养学生的逻辑思维、问题解决和创新能力，使他们能够熟练运用各种工具和方法来处理和分析数据。
2. 培养学生的数据处理与分析技能。
通过理论和实践相结合的教学方法，使学生能够掌握数据处理与分析的基本原理和方法，并能够灵活运用于实际工作中。
3. 培养学生的团队合作和沟通能力。
数据处理与分析通常需要多人合作完成，因此，培养学生的团队合作和沟通能力，使他们能够与他人有效地合作并分享分析结果。
二、课程内容1. 数据处理基础知识在本部分，学生将学习数据处理的基本概念、数据类型和数据收集方法。
他们将了解如何收集、整理和清洗数据，以确保数据的准确性和可靠性。
2. 数据分析方法在本部分，学生将学习常用的数据分析方法，如统计分析、数据挖掘和机器学习等。
他们将学会如何运用这些方法来发现数据中的模式、规律和趋势，并从中提取有价值的信息。
3. 数据可视化数据可视化是将数据以图表、图形等形式展示出来，以便更直观地理解和分析数据。
在本部分，学生将学习如何使用数据可视化工具和技术，如图表、地图和动态可视化等，来展示和解释数据。
4. 数据处理与分析工具在本部分，学生将学习常用的数据处理与分析工具，如Excel、Python、R和Tableau等。
他们将学会如何使用这些工具来处理和分析数据，并通过实践项目来巩固所学知识。
5. 实践项目在本部分，学生将参与实践项目，通过解决实际问题来应用所学的数据处理与分析技能。
他们将从数据收集、清洗、分析到结果呈现的全过程中，锻炼自己的实践能力和团队合作能力。
数据分析实习报告
数据分析实习报告正文：一、引言数据分析是当今社会中一项重要且热门的技术，它能够帮助企业和组织更好地理解和利用大量的数据。
在本次实习中，我有幸参与了一家知名公司的数据分析团队，获得了宝贵的实践经验。
在本报告中，我将回顾我的实习经历，并分析我所参与的项目。
二、实习内容本次实习的主要工作是对该公司的销售数据进行分析，并给出相应的建议。
在实习开始之前，我首先对统计学和数据分析的基本概念进行了学习和巩固，以便更好地应对实际工作中的问题。
在实习期间，我主要使用了Python和R等软件来处理数据，并利用各种数据分析方法进行统计和可视化。
通过对销售数据的分析，我能够对产品销量、客户消费习惯、市场趋势等进行深入了解，并提供相关的报告和建议。
同时，我也了解了公司内部使用的一些数据分析工具和平台，例如Tableau和Power BI等。
三、实习成果在实习期间，我参与了一项关于产品销售增长的分析项目。
通过对过去一年的销售数据进行分析，我发现某些产品的销量有明显下降的趋势。
经过初步调查，我发现这些产品在市场竞争中存在一些问题，例如价格偏高、促销策略不明确等。
基于这些发现，我向团队提出了一些建议，帮助公司重新调整产品定价和促销策略，以提振销量。
此外，我还参与了一项关于客户购买行为的分析项目。
通过对客户购买记录的统计和分析，我发现不同地区的客户购买习惯存在一些差异。
例如，南方地区的客户更偏好购买高端产品，而北方地区的客户更偏好购买实惠型产品。
基于这些发现，我向团队提出了一些建议，帮助公司对不同地区的客户制定差异化的销售策略。
四、心得与收获通过这次实习，我深刻认识到数据分析在实际工作中的重要性和应用价值。
数据分析能够帮助企业和组织更好地了解市场需求，优化销售策略，提高竞争力。
同时，我也掌握了一些常用的数据分析方法和工具，提高了自己的实际操作能力。
在与团队成员的合作中，我学到了团队合作的重要性和沟通技巧。
在项目中，我们需要相互协调、共同解决问题，并及时与公司领导沟通和汇报。
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介绍数据分析的基本概念、方法和工具，帮助学生掌握数据分析的核心技能和理论知识，提升数据分析能力和解决实际问题的能力。
二、课程目标1. 了解数据分析的定义和意义；2. 掌握数据收集、清洗、分析和可视化的基本方法；3. 学习常用的数据分析工具和编程语言，如Python、R等；4. 能够运用数据分析技术解决实际问题，提高数据处理和决策能力。
三、课程内容1. 数据分析概述- 数据分析的定义；- 数据分析在实际生活和工作中的应用；- 数据分析的步骤和流程。
2. 数据收集与整理- 数据来源及采集方法；- 数据质量评估与清洗；- 数据转换和整合。
3. 数据分析方法- 描述统计分析；- 探索性数据分析；- 假设检验和推断统计。
4. 数据分析工具- Python数据分析库（NumPy、Pandas、Matplotlib等）使用；- R语言在数据分析中的应用；- 数据库查询语言（SQL）基础。
5. 数据可视化- 数据可视化的重要性；- Matplotlib、Seaborn等数据可视化工具的使用；- 制作数据报表和图表。
6. 实践案例分析- 利用所学知识和工具对真实数据案例进行分析；- 解决实际问题，提出合理建议。
四、教学方法1. 理论讲解结合实例分析，理论与实践相结合；2. 课堂互动，鼓励学生提出问题和讨论；3. 编写和分享数据分析报告，培养学生分析和表达能力；4. 作业和实践项目，巩固所学内容，拓展应用领域。
五、考核方式1. 平时表现（包括课堂参与和作业情况）占比30%；2. 期中考试占比30%；3. 期末项目（数据分析报告）占比40%。
六、教材与参考资料1. 《Python数据分析》2. 《R语言实战》3. 相关学术论文和案例分析。
七、教学团队本课程由数据分析领域的专业教师授课，团队成员具有丰富的实践经验和教学经验，致力于为学生提供优质的教学服务。
以上为数据分析教学大纲内容，希望学生在学习过程中能够积极参与，认真学习，掌握数据分析的基本方法和技能，不断提升自身的数据分析能力。
数据科学与大数据技术专业技术学院毕业实习大纲
技术学院毕业实习大纲（数据科学与大数据技术专业）一、基本信息课程名称：毕业实习（大数据技术）学时：（春季学期）学分：4学分二、毕业实习教学目标毕业实习是实践性的教学环节,是培养学生综合运用大学中所学理论知识去解决实际问题的基本能力训练，也是顺利完成毕业环节教学的基础和前提。
通过毕业实习，达到如下目的:（一）较全面和深入地了解与专业相关的工作以及计算机软硬件技术在实际应用中的重要性，在掌握数据科学与大数据专业技术的基础上，强化基本计算机软硬件技术知识，结合数据处理、分析与系统运维的知识，掌握实际系统中的基础业务内容，明确相应技术的特点和意义。
了解在实际工作中如何进行有关专业方面的业务活动和软件开发。
使学生对所学专业的意义和特点有更为全面的认识。
（二）帮助学生进一步消化、补充和巩固已学到的专业理论知识。
通过实习环节，检查学生对所学知识的理解程度、掌握程度和实际应用能力。
（三）有针对性地锻炼学生观察问题、分析问题和解决问题的能力，提高学生团队合作能力，促进学生将所学理论与实践相结合，培养他们脚踏实地、扎扎实实的工作作风，为今后能顺利地走上工作岗位打下一定的基础。
（四）利用实习来检验教学质量和学生在实际工作中的适应能力，总结经验教训，肯定成绩，发现问题，积极采取改进措施，进一步提高教育与教学质量。
三、毕业实习主要任务毕业实习是学生接触社会、将理论付诸实践的教学过程，每位学生都要积极参加。
通过一段时间在相关岗位上的具体实践练习，了解实际工作中数据处理与应用系统的设计与开发的具体工作流程及不同应用场景，从而使已学过的专业知识与实践融会贯通。
毕业实习的方式分为校内集中实习、校外分散实习和校企合作平台实习。
（一）校内集中实习每位学生实习96学时，每次课4学时，共24次课，通过“教师讲课+学生现场练习+教师指导”形式进行。
实习主要内容包括园区网设计、单片机硬件应用和应用软件架构实验等三个主题，开设某两个主题或者根据需要适度更新主题内容，在学校理工大楼专业实验室和计算机机房集中进行。
数据分析教学大纲
数据分析教学大纲(共5页) -本页仅作为预览文档封面，使用时请删除本页-《数据分析》课程教学大纲课程代码：0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：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。
Excel数据分析基础与实战教学大纲8
《Excel数据分析基础与实战》教学大纲课程名称：Excel数据分析基础与实战课程类别：必修适用专业：数据分析类相关专业总学时：32学时（其中理论7学时,实验25学时）总学分：2.0学分一、课程地性质大数据时代已经到来,在商业,经济与其它领域中基于数据与分析去发现问题并做出科学,客观地决策越来越重要。
Excel作为常用地数据分析工具之一,在数据分析技术地研究与应用中,扮演着至关重要地角色。
为了满足日益增长地数据分析人才需求,特开设Excel数据分析基础与实战课程。
二、课程地任务通过本课程地学习,使学生学会使用Excel 2016编辑数据,通过排序,筛选,分类汇总等方式探索数据,通过多种函数地使用处理数据,通过多种可视化图形对数据进行可视化展示,将理论与实践相结合,为将来从事以Excel为生产力工具地人员奠定基础。
三、课程学时分配序号教学内容理论学时实验学时其它1 第1章数据分析与Excel 2016概述112 第2章外部数据获取023 第3章数据处理044 第4章函数应用285 第5章数据透视表与数据透视图026 第6章数据分析与可视化127 第7章处理新零售智能销售数据分析项目地数据118 第8章分析商品地销售情况0 29 第9章分析商品库存0 110 第10章分析用户行为0 211 第11章撰写新零售智能销售数据分析 2 0总计7 25四、教学内容与学时安排1. 理论教学序号章节名称教学目标学时1 数据分析与Excel 2016概述1. 了解数据分析流程2. 了解数据分析地应用场景3. 认识Excel 2016地用户界面4. 了解工作簿5. 了解工作表6. 了解单元格12 函数地应用1. 了解YEAR函数,MONTH函数,DAY函数,DATEDIF函数,WORKDAYS函数等各种日期与时间函数地作用2. 了解PRODUCT函数,SUM函数,SUMIF函数,QUOTIENT函数,ROUND函数等数学函数地作用3. 了解COUNT函数,COUNTIF函数,AVERAGE函数,AVERAGEIF函数,MAX函数,LARGE函数,MIN函数,SMALL函数,MODE.SNGL函数,FREQUENCY函数等统计函数地作用4. 了解EXACT函数,CONCATENATE函数,LENH函数,FIND函数,SEARCH函数,LEFT函数,RICHT函数,SUBSTITUTE函数,REPLACE函数,REPLACEB函数等文本函数地作用5. 了解IF函数,AND函数,OR函数等逻辑函数地作用23 数据分析与可视化1. 了解常见地柱形图类型与其作用2. 了解常见地条形图类型与其作用3. 了解常见地折线图类型与其作用4. 了解常见地饼图类型与其作用5. 了解常见地散点图类型与其作用6. 了解常见地雷达图类型与其作用14 处理新零售智能销售数据分析项目地数据掌握数据分析地概念与流程 15 撰写新零售智能销售数据分析1. 分析背景与目地2. 分析思路3. 分析商品销售情况4. 分析库存5. 分析用户行为6. 总结2学时合计72. 实验教学序号实验项目名称实验要求学时1 数据分析与Excel 2016概述1. 启动Excel 20162. 认识Excel 2016地标题栏,功能区,名称框,编辑栏,工作表编辑区,状态栏3. 关闭Excel 201612 外部数据获取1. 在Excel 2016中找到获取文本数据地相关命令2. 导入“客户信息.txt”数据3. 导入“客户信息.csv”数据4. 新建一个MySQL数据源5. 通过Excel 2016进行连接MySQL数据源6. 导入“info”地数据23 数据处理1. 根据会员名进行升序2. 根据会员名进行升序排序,在根据店铺名进行降序排序3. 创建一个店铺所在地地自定义序列4. 根据自定义序列进行排序5. 在“店铺所在地”字段筛选出含有蓝色标记地珠海地区6. 在“会员名”字段筛选出名为“张大鹏”与“李小东”地行7. 统计各会员地消费金额地总额8. 统计各会员地消费金额地平均值9. 统计各会员地消费金额地总额并将汇总结果分页显示44 函数应用1. 输入公式计算菜品地总价2. 输入PRODUCT函数计算菜品地总价3. 用相对引用地方式计算菜品总价4. 用绝对引用地方式输入订单地日期5. 用三维引用地方式在【9月订单详情】工作表输入98月1日地营业额6. 用外部引用地方式在【9月订单详情】工作表输入9月2日地营业额7. 使用单一单元格数组公式计算9月1日地营业额8. 使用多单元格数组公式计算各订单地菜品地总价9. 在【订单信息】工作表中提取年月日地日期数据10. 在【员工信息表】工作表中计算员工地周岁数,不满1年地月数与不满1全月地天数11. 在【员工信息表】工作表中计算员工地工作天数12. 使用PRODUCT函数计算折后金额13. 使用SUM函数计算8月营业总额（不含折扣）14. 使用SUMIF函数计算8月1日营业总额（不含折扣）15. 使用QUOTIENT函数计算8月平均每日营业额（不含折扣且计算结果只取整数部分）16. 使用ROUND函数取折后金额地整数部分17. 使用COUNT函数统计8月订单数18. 使用COUNTIF函数统计8月1日订单数19. 使用AVERAGE函数计算8月平均每日营业额20. 使用AVERAGEIF函数计算盐田分店地8月平均每日营业额21. 使用MAX函数计算消费金额地最大值22. 使用LARGE函数计算消费金额地第二大值23. 使用MIN函数计算消费金额地最小值24. 使用SMALL函数计算消费金额地第二小值25. 使用MODE.SNGL函数计算消费金额地众数26. 使用FREQUENCY函数计算消费金额在给定区域（【8月订单信息】工作表单元格区域I2:I5）出现地频率。
《大数据分析》教学大纲
《大数据分析》教学大纲大数据分析教学大纲一、课程简介大数据分析是指通过对庞大、多样、复杂的数据进行挖掘、整理和分析，以获得有价值的信息和洞察，并支持决策和业务优化的过程。
本课程旨在介绍大数据分析的基本理论、方法和工具，培养学生的数据分析思维、数据处理和挖掘能力，从而为未来的数据驱动型工作提供基础。
二、教学目标1.理解大数据分析的基本概念和应用场景；2.掌握大数据分析的基本方法和技术；3.培养数据处理和挖掘的能力，能够针对实际问题进行数据分析；4.掌握常用的大数据分析工具和平台，能够进行实际数据分析项目。
三、教学内容1.大数据分析概述a.大数据概念和特点b.大数据分析的意义和应用场景c.大数据分析的挑战和问题2.数据预处理a.数据清洗和去噪b.数据集成和转换c.数据规范化和归一化d.数据离散化和分类3.数据挖掘a.数据挖掘的基本任务和流程b.关联规则挖掘c.分类和预测d.聚类分析和异常检测e.时间序列分析和预测4.大数据分析工具与平台a. Hadoop和MapReduceb. Spark和Spark MLlibc. Python数据分析库（NumPy、Pandas、Matplotlib等）d. 数据可视化工具（Tableau、Power BI等）5.实际案例分析a.电商网站用户行为分析b.社交媒体文本情感分析c.金融欺诈检测d.健康数据监测与预测四、教学方法1.理论讲授：教师通过课堂讲解，介绍大数据分析的基本理论和方法，引导学生理解相关概念和原理。
2.实践操作：通过实际案例和数据集，进行数据分析和处理实验，培养学生的实际操作能力。
3.学生互动：通过小组讨论、问题解答等形式，引导学生积极参与到课堂中，促进知识的交流和分享。
4.课堂演示：教师通过实际案例演示和工具使用演示，帮助学生掌握大数据分析工具和平台的使用方法。
5.作业和项目：布置编程作业和实际项目，让学生在实践中巩固所学知识，并培养解决实际问题的能力。
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。
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《数据分析理论与实践》教学大纲
课程编号：071403B
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：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、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
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
1.什么是R，为什么是R
2.R的安装
3.R扩展包的安装与载入
4.编辑器与工作空间
第2节数据结构与基本运算
1.数据类型
2.数据对象
第3节函数
1.常用R内置函数
2.条件控制语句
3.循环语句
4.编写自己的函数
5.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
1.一元随机数与多元随机数
2.随机抽样
3.统计模拟
第2节数据的读写与预处理
1．数据读入
2．数据写出
3．数据预处理
4．数据集的合并与拆分
第3节探索性数据分析
1.主要分析工具
2.单变量、双变量与多变量分析
第4节参数假设检验
1.假设检验的思想与步骤
2.正太总体单样本参数假设检验。
第5节非参数假设检验
1.图示法
2.卡方检验
3.K-S检验
4.其他检验方法
第6节方差分析
1.单因素方差分析
2.多因素方差分析
第7节线性回归模型
1.问题的提出
2.一元线性回归与案例
3.多元线性回归与案例
第8节二元选择模型
1.问题的提出
2.线性概率模型原理
3.Probit模型
4.Logit模型
5.最大似然估计。
6.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
[1] 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
[2] 布莱恩·丹尼斯。
R语言初学指南。
北京：人民邮电出版社，2016
[3] 格罗勒芒德。
R语言入门与实践。
北京：人民邮电出本社，2016
[4] Paul Teetor. R语言经典实例。
北京：机械工业出版社，2013
[5] 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
[6] 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
[7] 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
[8] 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
[9] 朱顺泉。
投资学及其R语言应用。
北京：清华大学出版社，2016
[10] 朱顺泉。
数据统计分析的R软件应用。
北京：清华大学出版社，2016
[11] Edina Berlinger. 精通R语言-用于量化金融。
南京：东南大学出版社，2016
[12] 蔡瑞胸。
多元时间序列分析及金融应用：R语言。
北京：机械工业出版社，2016.
执笔人：徐刚教研室主任：邱月系教学主任审核签名：。