《SPSS数据分析与挖掘》课程教学大纲

1、SPSS数据分析与挖掘课程教学大纲一、课程基本信息课程编号：12237课程名称：SPSS数据分析与挖掘英文名称：SPSS data analysis and mining课程类型：专业课课程要求：选修学时/学分：48/3（讲课学时：32 实验学时：16）先修课程：概率论与数理统计、线性代数理论与应用、离散数学后续课程：文本挖掘技术、社会计算适用专业：数据科学与大数据技术二、课程描述“SPSS数据分析与挖掘”是数据科学与大数据技术专业的选修课。作为世界上最早的统计软件，SPSS具有强大的统计分析和绘图功能，其所提供的各种统计模块可用于完成包括基本的描述性统计分析到复杂的专业统计分析在内的各种任务

2、，实现对数据的管理和分析。本课程以SPSS为例，介绍典型统计分析软件的使用，包括数据文件的编辑和整理、基本统计分析、参数估计与假设检验、非参数检验、方差分析、相关分析、回归分析、聚类分析、判别分析、因子分析、对应分析、信度分析、生存分析、时间序列分析、统计图形的绘制等。通过学习，使学生不仅能够了解SPSS作为数据分析平台的诸多特性，而且掌握典型行业业务数据的处理和分析方法。三、课程教学目标理解SPSS的基本思想和基本概念，能够基于SPSS的原理并采用数据分析与挖掘方法对复杂工程问题进行研究，包括设计程序、分析与结果解释、并通过信息综合得到合理有效的结论。（支持毕业能力要求2）掌握以SPSS为工

3、具的应用统计分析的开发与程序设计方法，能够应用SPSS的基本理论知识设计软件实验，针对相对复杂的软件系统设计解决方案，编写程序进行求解。（支持毕业能力要求5）四、教学内容、安排及教学目标得对应关系单元教学内容教学要求学时教学方式对应课程教学目标1一、绪论1.1 SPSS介绍1.2 SPSS的安装和运行1.3 数据录入和数据获取(1)SPSS的由来和主要特点；(2)介绍SPSS的安装配置和一些基本操作；(3)数据的直接录入和外部数据的获取。2讲授22二、数据管理2.1 变量级别的数据管理2.2 文件级别的数据管理(1)掌握变量赋值、已有变量值的分组合并、连续性变量的离散化；(2)掌握变量的自动重

4、编码与数值移动；(3)掌握文件处理的几个常用的过程、数据文件的重组和转置、多个数据文件的合并；(4)掌握与数据字典、数据准备相关的功能。4讲授23上机实验：SPSS安装、运行、使用、应用开发(1)能够安装部署SPSS；(2)熟练掌握SPSS基本操作；(3)完成简单的应用开发。2实验54三、SPSS编程与扩展3.1 SPSS基本语法规则3.2 语法编辑窗口操作3.3 INCLUDE命令与宏程序3.4 实际案例分析(1)熟练掌握SPSS基本语法展示简单程序示例；(2)熟练掌握语法编辑窗口和程序的运行与调试；(3)了解INCLUDE命令和宏程序；(4)统计实际案例解析。4讲授55上机实验：SPSS编

5、程与扩展(1)熟练掌握语法结构编写，运行简单程序示例；(2)熟练掌握语法编辑窗口的用法；(3)编写简单案例解决实际问题。4实验56四、统计描述与参数估计4.1 连续变量的统计描述与参数估计4.2 分类变量的统计描述与参数估计(1)掌握连续变量的统计描述指标体系和参数估计指标体系及SPSS中相应的功能；(2)了解Bootstrap方法及案例解析；(3)掌握单个分类变量和多个分类变量的参数估计及案例分析。4讲授57五、数据的报表呈现5.1 统计表的基本框架和基本表格类型5.2 统计表的基本绘制步骤5.3 表格的编辑操作(1)能够阐述统计表的基本框架和基本表格类型；(2)掌握统计表的基本绘制步骤；(

6、3)掌握统计表的基本编辑、编辑菜单功能和表格属性的设置。2讲授58上机实验：SPSS统计描述实践(1)能够完成统计表的基本绘制；(2)熟练掌握表格的编辑操作。2实验59六、数据图形展示6.1 统计图的基本框架和种类6.2 图形基本编辑操作和框架的修改(1)能够阐述统计图的基本框架和种类；(2)掌握单变量图、双变量图、多变量图基本编辑操作和框架的修改。4讲授510上机实验：数据图形绘制(1)掌握条形图、箱线图和点图使用方法；(2) 掌握饼图和扇形图的使用方法；(3) 掌握直方图与核密度图的使用方法。4实验511七、分布类型的检验和t检验7.1 分布类型检验的类别7.2 分布检验的检验原理7.3

7、t检验概述(1)了解分布类型检验的类别、检验原理；(2)能够阐述假设检验、正态分布检验、二项分布检验和游程检验的理论基础和区别；(3)了解t检验的基本原理。4讲授512上机实验：分布类型的检验和t检验方法实践(1)正态分布检验和游程检验实例练习；(2)t检验实例练习。2实验513八、非参数检验和卡方检验8.1 非参数检验和卡方检验适用范围8.2 检验模型假设8.3 模型选择(1)能够对非参数检验和卡方检验进行功效分析。(2)掌握两个配对样本、两个独立样本、多个独立样本、多个相关样本的非参数检验的方法原理。4讲授514九、相关分析和线性回归模型9.1 相关性分析的指标体系9.2 Kendall相

8、关系数、偏相关系数等相关性显著校验(1)了解简单线性回归、多项式回归、多远线性回归的特性、诊断方法；(2)掌握Kendall相关系数、偏相关系数等相关校验的应用；(3)掌握根据实际情况，选择合适的回归模型。4讲授515上机实验：SPSS实例编程练习(1)能够用线性回归模型解决实例；(2)能够绘制功效分析图。2实验5五、其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）1. 自学SPSS编程与扩展单元要在授课前自学授课内容，熟练掌握SPSS基本语法规则，展示简单程序示例。2. 运用熟练掌握条形图、箱线图、点图使用方法、饼图和扇形图的使用方法，设计解决实例。六、教学方法 1. 课堂教学主要采用CAI教学，辅

9、助多媒体、实际上机运行环境等形式进行。在课堂教学中，使用讲授、提问、讨论、演示等教学手段。2. 教学方法以单元式教学为主，增加典型应用示例。3. 利用课外作业加深和拓展技能，提高针对SPSS实际问题的实验设计、分析与解释、通过信息综合得到有效结论，和独立解决问题的能力。七、学习评量最终成绩由平时作业成绩、实验成绩、期末成绩等组合而成。各部分内容及所占比例如下：平时成绩（30%）（1）平时作业成绩：10%。主要考核对重要知识点的复习、理解和掌握程度；以答题数量和正确率为评价标准。（2）实验成绩：20%。主要考核学生实验情况。共分为4次实验，每次实验5分。2. 期末考试成绩（70%）主要考核分布式计算系统的基本原理和应用。书面考试形式。题型为1、选择题2、填空题3、简答题4