《数据统计分析技术》课程教学大纲

1、数据统计分析技术一、课程概况所属专业:软件工程开课单位：数学计算机科学学院课程类型:院系选修课程课程代码:07494130开课学期:6学分：3学时：68（34+34）核心课程:否拟使用教材： HYPERLINK /author/%C0%EE%BA%EC%CB%C9_1 t _blank 李红松，统计数据分析方法与技术， HYPERLINK /publish/%BE%AD%BC%C3%B9%DC%C0%ED%B3%F6%B0%E6%C9%E7_1 t _blank 经济管理出版社，2014年12月国内(外)现有教材： HYPERLINK /author/%C2%E6%B7%BD_1 t _bla

2、nk 骆方、 HYPERLINK /author/%C1%F5%BA%EC%D4%C6_1 t _blank 刘红云、 HYPERLINK /author/%BB%C6%8D%8B_1 t _blank 黄崑，SPSS数据统计与分析，清华大学出版社，2011年7月薛薇，SPSS统计分析方法及应用（第3版），电子工业出版社，2013年1月董大钧，SAS统计分析应用（第2版），电子工业出版社，2014年5月科迪，史密斯 (著)，辛涛 (译)，SAS应用统计分析（第5版），人民邮电出版社，2011年7月学习参考资料 HYPERLINK /author/%BC%D6%BF%A1%C6%BD_1 t _

3、blank 贾俊平，统计学（第六版）， HYPERLINK /publish/%D6%D0%B9%FA%C8%CB%C3%F1%B4%F3%D1%A7%B3%F6%B0%E6%C9%E7_1 t _blank 中国人民大学出版社，2015年1月黑斯蒂 (Trevor Hastie), Robert Tibshirani, Jerome Friedman(著), 范明、柴玉梅、昝红英(译)，统计学习基础:数据挖掘、推理与预测，电子工业出版社，2004年1月经管之家，从零进阶！数据分析的统计基础（第2版），电子工业出版社，2016年5月汪海波 等(著)，SAS统计分析与应用从入门到精通(第二版)，

4、人民邮电出版社，2013年1月二、课程描述本门课程是软件工程专业院系选修课，主要培养学生应用能力素质，训练使用统计软件解决统计应用问题的能力。通过本门课程的学习掌握统计分析方法的基础，学会使用SPSS和SAS解决统计问题。为相关课程奠定基础，如数据挖掘、机器学习、大数据技术及应用等。本门课程旨在培养学生的数据处理能力、理论付诸实践能力和创新能力，培养具有创新能力的高素质人才。通过统计数据分析处理全过程的各个环节，强化学生对数据提纯的认识，培养学生数据思维能力，增强应用能力。通过数据统计分析技术课程的教学开发学生的理论应用能力，培养学生在面对实际数据问题时，具有描述、推断、加工能力，能够从数据中

5、得到一般意义上的结论。三、课程目标 使学生了解统计学相关理论基础。培养问题导向型应用能力，具备识别实际问题所指向的统计理论的能力。掌握SPSS、SAS统计软件基础，能够通过帮助文件及其相关技术文章解决统计学相关实际应用问题。激发学生的探索精神，增强学生主动式学习的能力。四、教学要求本课程在讲解上着重数学公式含义的阐述，对于难点内容，可以结合实例来解释。力求做到重点突出，由浅入深，便于学生理解和掌握。在应用方面，主要结合自己和他人的研究成果，介绍一些统计应用实例，增强学生的直观体验，培养学生的学习兴趣。在教学中采用电子课件及多媒体教学系统等先进教学手段，这样可以达到图文并茂的效果，有利于学生理解

6、掌握各种统计方法及其相关软件操作。本门课程的学习需要学生结合课外参考资料，对相应内容进行深入地探索，开展必要的课外阅读工作。上机实验需要学生对实验内容进行预习，全局掌握实验步骤，加强SPSS和SAS编程能力。认真完成任课教师布置的课程作业。五、考核方式及要求为实现课程教学目标，本门课程考核方式及要求为：平时分60%+期末考查分40%。平时分包括：出勤率、作业完成情况、实验情况。期末考查为小结，占总成绩的40%。六、课程内容1. 课堂授课第一章：数据分析的基本问题（授课时间：第六学期第一周）教学目标：了解统计数据的一般属性。教学重点：数据分析的步骤；常用数据分析工具，及其优劣性。教学难点：数据分

7、析的一般步骤的理解；数据分析工具的优劣性。学 时：课堂教学2学时，课外自主学习时间不少于2学时教学方法：讲授法、演示法主要内容：数据分析的基本问题统计数据的类型数据的来源数据分析的步骤常用的数据分析工具第二章：数据的整理与展示（授课时间：第六学期第二到三周）教学目标：使学生更深入地认识和展示数据。教学重点：数据清洗；数据可视化。教学难点：异常数据的侦测；数据分组的原则。学 时：课堂教学4学时，课外自主学习时间不少于4学时教学方法：讲授法、演示法主要内容：数据的整理与展示数据的预处理数据的分组数据的汇总技术数据的图形展示学习方法：预习、听课、复习、主动学习课外资料课后作业：第三章：数据的描述性分

8、析（授课时间：第六学期第四到五周）教学目标：使学生从数据的分布状态了解数据的属性。教学重点：数据描述性分析的概念；偏度与峰度概念的直观理解。教学难点：数据分布的定量评价意义；偏度与峰度的概念。学 时：课堂教学4学时，课外自主学习时间不少于4学时教学方法：讲授法、演示法主要内容：数据的描述性分析数据的集中趋势分析数据的离散程度分析数据分布的偏态与峰度学习方法：预习、听课、复习、主动学习课外资料课后作业：第四章：抽样数据的推断分析（授课时间：第六学期第六到八周）教学目标：了解基本统计推断方法；理解统计推断结论的意义；能够借助帮助文件对抽样数据进行统计推断。教学重点：总体的估计；假设检验及其实例；方

9、差分析及其实例。教学难点：通过抽样数据对总体数据的分布参数进行估计；假设检验的适用条件；方差分析的一般步骤。学 时：课堂教学6学时，课外自主学习时间不少于6学时教学方法：讲授法、演示法主要内容：抽样数据的推断分析4.1随机抽样方法与抽样分布4.2总体参数的抽样估计4.3总体参数的假设检验4.4方差分析方法学习方法：预习、听课、复习、主动学习课外资料课后作业：第五章：数据的相关与回归分析（授课时间：第六学期第九到十周）教学目标：了解相关性分析的概念及其方法；掌握回归的本质；了解回归与拟合的区别。教学重点：相关性分析；回归。教学难点：回归理论的确定性与回归结果的不唯一性；回归的适用条件。学 时：课

10、堂教学4学时，课外自主学习时间不少于4学时教学方法：讲授法、演示法主要内容：数据的相关与回归分析5.1相关分析5.2一元线性回归分析5.3多元线性回归分析5.4非线性回归模型学习方法：预习、听课、复习、主动学习课外资料课后作业：第六章：时间序列数据分析与预测（授课时间：第六学期第十一到十二周）教学目标：使学生认识时变数据；掌握时变数据的分析方法。教学重点：AR、ARMA分析；SPSS、SAS时间序列分析案例。教学难点：白噪声的概念；AR、ARMA模型。学 时：课堂教学4学时，课外自主学习时间不少于4学时教学方法：讲授法、演示法主要内容：时间序列数据分析与预测6.1时间序列概述6.2时间序列的描

11、述分析6.3长期趋势分析6.4季节变动分析6.5循环变动分析6.6时间序列的预测学习方法：预习、听课、复习、主动学习课外资料课后作业：第七章：统计指数与因素分析法（授课时间：第六学期第十三到十四周）教学目标：了解统计指数的概念；掌握指数数据的编制。教学重点：指数数据的概念；指数体系与因素分析。教学难点：指数体系与因素分析。学 时：课堂教学4学时，课外自主学习时间不少于4学时教学方法：讲授法、演示法主要内容：统计指数与因素分析法7.1统计指数的概念与分类7.2综合指数的编制7.3平均数指数7.4平均数指数学习方法：预习、听课、复习、主动学习课外资料课后作业：第八章：数据分类与降维技术（授课时间：

12、第六学期第十五到十七周）教学目标：使学生学会使用聚类与判别法对数据进行分类；学会高维数据的降维方法。教学重点：聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析的内容；聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析有关的SPSS、SAS操作。教学难点：判别法则；主成分分析变量与原变量之间的组合分解关系；因子旋转的意义。学 时：课堂教学6学时，课外自主学习时间不少于6学时教学方法：讲授法、演示法主要内容：数据分类与降维技术8.1聚类分析8.2 方差分析8.3 判别分析8.4 主成分分析学习方法：预习、听课、复习、主动学习课外资料课后作业：2. 实验实验一、实验二：SPSS、SAS基础（第六学期第一到二周）教学目

13、标：了解SPSS、SAS界面，数据加载、分析等基本操作；了解SPSS与SAS针对问题的适用性。学 时：4学时教学方法：小组讨论法、指导法主要内容：1. SPSS基础。2. SAS基础及其与SPSS融通。实验类型：验证性实验实验三、实验四：数据的整理与展示（第六学期第三到四周）教学目标：使学生学会使用SAS清洗数据的方法；使学生学会使用SPSS对数据进行可视化表达。学 时：4学时教学方法：小组讨论法、指导法主要内容：1. SAS清洗数据。2. SPSS对数据进行可视化表达。实验类型：设计性实验实验五、实验六：数据的描述性分析（第六学期第五到六周）教学目标：使学生学会使用SPSS求数据描述性统计量

14、；使学生学会使用SAS求数据描述性统计量。学 时：4学时教学方法：小组讨论法、指导法主要内容：1. 实例问题SPSS求解；2. 实例问题SPSS求解。实验类型：设计性实验实验七、实验八、实验九：抽样数据的推断分析（第六学期第七到九周）教学目标：培养学生使用SPSS和SAS进行统计推断的能力。学 时：6学时教学方法：小组讨论法、指导法主要内容：总体估计实例的SPSS和SAS求解；假设检验实例的SPSS和SAS求解；方差分析实例的SPSS和SAS求解。实验类型：设计性实验实验十、实验十一：数据的相关与回归分析（第六学期第十到十一周）教学目标：培养学生使用SPSS和SAS进行回归分析的能力。学 时：4学时教学方法：小组讨论法、指导法主要内容：一元线性回归分析实例的SPSS和SAS求解；多元线性回归分析实例的SPSS和SAS求解。实验类型：设计类、创新性实验实验十二、实验十三：时间序列数据分析与预测（第六学期第十二到十三周）教学目标：培养学生使用SPSS和SAS进行时变数据分析的能力。学 时：4学时教学方法：小组讨论法、指导法主要内容：AR实例的SPSS和SAS求解；ARMA实例的SPSS和SAS求解；实验类型：设计类实验实验十四、实验十五：统计指数与因素分析法（第六学期第十四到十五周）教学目标：培养学生使用SPSS和SA