交通数据分析基础 教学大纲

PAGEPAGE1交通数据分析基础教学大纲（专业认证版）总学时：48 理论课学时：40 实验课学时：8 学分：3一、课程基本信息1．课程类别：学科基础课2．学时/学分：48学时/3学分3.适用专业：交通运输、交通工程等4．先修课程：高等数学、概率论与数理统计，线性代数二、课程目标及学生应达到的能力是交通运输专业的核心基础课程之一，目标为让学生掌握数据分析基本理论、常用方法和技能，使学生具备一定利用主流数据分析软件和方法解决实际问题的能力。教学基本要求：注重理论教学的同时，强调理论与实际相结合，计算机软件应用教学贯穿教学始终。课程目标及学生应达到的能力：课程目标1．工程知识：掌握数据分析的基本理论和原理：数据的收集与整理、表达、抽样分布、统计推断、方差分析、回归分析、主成分分析等等，并能用于交通运输专业复杂工程问题的表述。课程目标2．问题分析：能利用所学基本方法和技术识别交通运输专业的复杂工程问题，进行数据统计和分析，并进行必要的数据描述、统计推断和统计分析工作，获得有效结论。课程目标3．研究能力：能够分析交通运输专业复杂工程问题的数据，并对数据进行解释。课程目标4．使用现代工具：了解交通运输专业常用的数据分析工具的使用原理和方法，并理解其局限性。课程目标5．沟通能力：能够就交通运输专业的复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流，包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令。课程目标对毕业要求的支撑关系毕业要求毕业要求指标点课程目标对毕业要求的支撑关系1、工程知识1.1掌握数据分析的基本理论和原理；课程目标12、问题分析2.1程专业的复杂工程问题，以获得有效结论；课程目标24、研究能力№4.2能够分析交通运输专业复杂工程问题的数据，并对数据进行解释。课程目标3具5.1工具和信息技术工具。课程目标410、沟通能力№10.1能够就交通运输专业的复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流，包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令。课程目标5三、课程教学内容与学时分配序号知识单元/章节知识点教学要求推荐学时教学方式支撑课程目标1探索重点介绍数（1）理解实事求是的精神，根据实事求的精3讲授课程目据分析概述，基本术语，数据搜集和整神是来进行数据分析（2）理解数据分析的概念和作用性数据分析理，频率分布及图形，特征（3）理解掌握数据分析基本术语，数据分析方法的分类和择（4）掌握数据搜集和整理，以及探索性描述标4值计算等探方法（5）了解R语言表达方式索性数据分析技术。2大作业一重点操作数（1）自行设计数据采集方法，完成数据采集3课堂演示课程目据采集方法工作以及探索性（2）运用所学知识进行探索性数据分析R语言相关工具完成数据分析报告标数据分析方的撰写5法（4）进行PPT汇报3抽样主要讲授随（1）熟练掌握随机抽样的概念3讲授课程目机抽样、抽样分布，几种概与抽样分率分布以及（2）掌握常用的抽样分布（3）了解常见抽样分布之间的换算标布比率的抽样（4）了解R语言相关功能4分布等4参数的点估计主要讲授矩（1）熟练掌握矩估计和极大似然估计法参数估计量的一致性（3）掌握选择参数估计量的方法和原则（4）了解R语言相关功能3讲授课程目标4估计和极大似然估计方法，参数估计量的无偏性和有效性，参数估计量的一致性5参的间计数区估主要讲授置和方差的区间估计方法的置信区间（3）了解R语言相关功能3讲授课程目标4信区间，总体均值和方差的区间估计，置信区域，大样本的区间估计以及二序号知识单元/章节知识点教学要求推荐学时教学方式支撑课程目标项分布的置信区间6假设检验主要讲授简（1）熟练掌握假设检验及两类错误的概念3讲授课程目标4单假设及两类错误，正态（2）掌握正态总体假设检验方法，含双边和总体和大样本假设检验，拟合优度检单边检验（3）掌握大样本假设检验方法（4）掌握拟合优度检验、独立性检验和非参验，独立性检数检验方法验，非参数检（5）了解R语言相关功能验等7方差主要讲授单（1）掌握方差分析的基本原理3讲授课程目和双因素的（2）掌握单因素方差分析方法标分析方差分析（3）了解多因素方差分析方法4（4）了解R语言相关功能8回归分析主要讲授一（1）掌握回归分析与相关分析的区别与联系模型及其相关检验6讲授课程目元线性回归与相关，多元与相线性回归和（3）掌握相关系数、可决系数等计算方法标关分析相关、能转化为线性的非方法（5）了解R语言相关功能4线性回归等9Logit回归分析主要讲授（1）了解Logit模型与线性回归模型的区别（2）掌握Logit模型的推导（3）掌握Logit模型的R语言实现3讲授课程目标4Logit回归的基本原理及R语言实现10主成主要讲授主（1）理解主成分分析的基本原理3讲授课程目分分成分分析、因析和子分析的基（2）理解因子分析的基本原理标因子本原理及运（3）掌握R语言实现4分析用序号知识单元/章节知识点教学要求推荐学时教学方式支撑课程目标11数据预处理利用R语言进行数据预处理（1）缺失数据的处理（2）数据格式转换3讲授课程目标412大作业二利用采集的学生独立完成4独立完成课程目标345数据，完成统计推断、方差分析、回归分析等工作，用R语言实现并撰写报告13实验R语言在数据分析中的应用掌握R语言在数据分析中应用的基本操作8实验课程目标410期末考试考试考试课程目考试标2四、课程教学方法（一）课程讲授学生学习兴趣。式的推导及重点难点问题进行板书阐述，实现传统教学方法与现代教学方法的有机结合。新技术，对R语言等先进工具进行自学和运用，鼓励学生运用现代技术解决实际工程问题。和远程学习。建立在线答疑平台，及时与学生进行沟通。（二）实验本课程在实验环节主要引领学生掌握R语言的基本操作技能，以实验室讲授和实际操作辅导为主，学生完成给定练习。（三）大作业（1）从数据搜集开始，要求学生按照指定题目自行设计调查方案，完成数据的搜集整理分析和描述工作，以个人或小组为单位进行，若为小组时，每个人的分工与责任需明确，并在报告中提供小组研讨情况记录及说明；主成分分析等一系列分析工作。（3）要求学生在实验环节中利用R语言进行验证，达到练习和检验的目的。（4）要求学生结合作业结论对所学知识及其应用进行反思，得到进一步提升的方向。（四）期末考试主要考核各知识点、知识点的应用、和R语言的应用等内容五、课程的考核环节及课程目标达成度自评方式（一）课程的考核环节课程的考核以考核学生能力培养目标的达成为主要目的，以检查学生对各知识点的掌握程度和应用能力为重要内容，包括平时成绩及期末考试两部分。平时成绩主要是课堂表现、大作业和实验成绩三部分组成、期末考核环节采用闭卷考试模式进行笔试。课堂表现包括考勤和课堂测试。相应地，课程总评成绩由平时考核成绩和期末考核成绩两部分加权而成，平时成绩及总评成绩均为百60%和大作业和实验成绩分别占10%、20%、20%和10%。各考核环节所占分值比例也可根据教学安排进行调整，建议值及考核细则如下。课程成绩构成及比例考核环节目标分值考核/评价细则对应的课程目标平时成绩100分，占总评成绩的比例为α1课堂表现成绩100分，占总评成绩的比例为10%考勤和课堂测试10试按正确率给分。1课后作业20考核学生对知识点的掌握程度，训练熟练程度2大作业100分，占总评成绩的20%大作业20性回归、方差分析、logit模型、主成分分析等工作，利用R撰写研究报告的能力；鼓励学生提升课外学习能力，使用课外知识及先进的技术以及主流软件解决实际工程问题3、4、5实验实验报告10考核学生对R语言基本技能的掌握情况4期末考试100分，占总评成绩的比例为α2期末考试100分，占总评成绩的比例为40%闭卷考试40（1）卷面成绩100分，以卷面乘以其在总评成绩中所占的比例α4计入课程总评成绩。（2）主要考核运用所学的数据分析方法的能力。考试题型为计算题。（3）考核R语言主要知识点。考试题型为编程题。2（二）课程目标达成度评价方式课程目标达成度评价包括课程分目标达成度评价和课程总目标达成度评价，具体计算方法如下：课程目标评价内容及符号意义说明如下表字母B则分别表示平时成绩与期末考试的平均得分其中=1231为平时课堂表现对应课程目标1的得分2是课后作业对一个课程目标2的得分35是大作业成绩对应课程目标34和5的得分6是实验成绩对应课程目标4的得分B是期末考试对应于课程目标2的得分。课程目标评价内容平时成绩期末考试课程总评成绩课堂表现课后作业大作业实验计算题课程目标1课程目标2课程目标3课程目标5课程目标4课程目标2目标分值10208841040100学生平均得分123546B+αB课程目标达成度评价值计算具体说明如下。课程目标考核环节目标分值学生平均得分各课程目标达成度计算示例课程目标1课堂表现101课程目标2课后作业202期末考试40B课程目标3大作业83课程目标5大作业8