《数据分析与可视化处理》教学大纲
数据分析与可视化处理教学大纲
一、课程简介
本课程旨在帮助学生掌握基本的数据分析和可视化处理技术，培养学生的数据分析思维和实际问题解决能力。通过本课程的学习，学生将了解数据分析的基本概念和方法，掌握数据清洗和整理的技巧，学会如何运用统计和可视化工具对数据进行分析和展示，并能利用所学知识解决实际问题。
二、教学目标
1.了解数据分析的基本概念和方法；
2.掌握数据清洗和整理的技巧；
3.掌握统计分析和可视化处理的基本操作；
4.能够利用所学知识解决实际问题。
三、教学内容及安排
1.数据分析基础
-数据分析概述
-数据分析流程和方法
-数据分析工具和技术介绍
2.数据清洗和整理
-数据质量检查和处理
-缺失值处理
-异常值处理
-数据格式转换
3.统计分析
-描述性统计分析
-假设检验
-方差分析
-相关分析
4.可视化处理
-可视化概述
-基本的数据可视化图形
-数据可视化工具的使用
-交互式可视化设计数据可视化的概念
5.实际问题解决
-实际问题案例分析
-利用数据分析和可视化工具解决实际问题
-报告撰写和呈现
四、教学方法
1.理论讲授：通过课堂讲解介绍数据分析和可视化处理的基本概念、方法和工具。
2.实践操作：通过实际例子进行数据分析和可视化处理的操作演示，培养学生的实践能力。
3.课堂讨论：探讨实际问题的解决思路和方法，培养学生的问题分析和解决能力。
4.课程项目：安排一到两个数据分析和可视化处理的项目，让学生运用所学知识解决实际问题。
五、考核方式
1.平时成绩占40%，包括课堂出勤、作业完成情况以及参与度。
2.期末考试占60%，主要测试学生的理论知识和应用能力。
六、教材及参考资料
1.主教材：《数据分析与可视化实战》
2. 参考书：《R语言数据分析入门》、《Python数据分析与挖掘基础》
3. 相关网站和资源：Kaggle、DataCamp、GitHub等。
七、具体安排
本课程为选修课，总共授课15周，每周3学时，共计45学时。具体安排如下：

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。