专业名称：信息与计算科学专业         课程类型：专业限选课

  学时数：16学时                       学分：1学分

一、课程性质与目标

（一）课程性质

《数据分析》是统计学理论与方法的综合运用。在数据的描述性统计分析的基础上，重点介绍一些十分广泛的多元数据分析的统计方法，包括线性回归分析、主成分分析、典型相关分析、判别分析、聚类分析等。

（二）课程目标

通过本课程的学习，使学生掌握理论与应用的关系并逐步培养学生解决实际问题的能力和动手能力；培养学生数学基础和数学思维能力，掌握信息与计算科学基础理论、方法与技能，受到科学研究的训练，解决信息技术和科学与工程计算中的实际问题。

二、课程内容与教学

（一）课程内容

1、课程内容选编的基本原则

（1）、把握理论、技能相结合的基本原则。

（2）、注意教学内容与其他相关课程的联系和渗透。

2、课程基本内容

（1）数据描述性分析

（2）线性回归分析

（3）方差分析

（4）主成分分析与典型相关分析

（5）判别分析

（6）聚类分析

（二）课程教学

1、注重实践能力的培养，能够灵活运用理论知识解决工程项目中的实际问题。

2、加强学生基本知识与实际应用相结合的能力，提高学生分析问题的素养和解决问题的能力。

3、在传授基础理论和基本技能的同时，加强学生发现问题、分析问题和解决问题的能力。

4、注重课堂讲授、答疑指导等环节。

三、课程实施与评价

（一）学时、学分

本课程总学时为16学时。学生修完本课程全部内容，成绩合格，可获1学分。建议在第五学期开设本课程。

（二）教学基本条件

1、教师

教师应具有良好的师德和较高的专业素质与教学水平，一般应具备讲师以上职称或本专业硕士以上学位。

2、教学设备

（1）配备多媒体教学设备及计算机实验机房。

（2）配置与教学内容相关的图书、期刊、音像资料等。

（三）课程评价

1、对学生能力的评价

（1）掌握基本理论知识的能力，包括数据的描述和统计。

（2）实际动手能力，包括用运理论知识解决工程项目中的实际问题。

2、采取教师评价为主的评价方法。

3、课程学习成绩由期末考试成绩（70%）和平时成绩（30%）构成。学期课程结束时评出阶段成绩，课程总成绩为一个学期阶段成绩相加之和，成绩评定可分为优、良、中、及格和不及格五个等级，也可采用百分制。

四、课程基本要求

《数据分析》理论讲授16学时。

第一章 数据描述性分析（2学时）

了解数据的位置特性、分散性、关联性等数字特征和反应数据整体结构的分布特征。

第二章 线性回归分析（3学时）

掌握线性回归分析的基本内容，包括参数估计及其统计推断、残差分析和回归方程。

第三章方差分析（3学时）

掌握单因素及两因素的方差分析方法。包括各因素对因变量影响的显著性检   验及对各因素在不同状态下对因变量影响的差异性作出估计。

第四章 主成分分析与典型相关分析（3学时）

掌握主成分分析和典型相关分析的基本概念和方法。

第5章  判别分析（3学时）

    掌握具有连续型分布总体的距离判别与bayes判别

第六章 聚类分析（2学时）

掌握快速聚类法与谱系聚类法。

五、学时分配 :

教材：《数据分析方法》，梅长林 范金城 编，高等教育出版社。

参考书 ：《数据分析》 范金城 梅长林 编，科学出版社；

        《数据分析教程》包研科编 ，清华大学出版社。

大纲编写时间：2015.10

教学大纲编写教师：王秀琴

教学大纲审查教师：计算科学教研室

曾朝英

教务处审查人：

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