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信息工程管理系

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数据分析

2019-03-14特色课程

 

1.教学内容

本课程以数据分析的方法为例,利用具体数据进行软件教学,并对每个分析模块进行数据分析和形成数据分析报告。具体分6大部分进行:

第一部分:数据的管理,重点是让学生学会数据结构化的理念,通过设计数据视图建立数据结构,并能对数据进行导入、整理和相应的管理;

第二部分:数据的描述性分析,重点是让学生会对样本数据进行描述性统计量的计算,了解数据的基本特征。如数据的离散型趋势,数据的集中性趋势,数据的分布性趋势等;

第三部分:数据的均值分析,重点是通过单样本T检验、独立样本T检验和配对样本T检验,让同学们理解均值分析能够解决不同分组下样本均值的差异性问题,能够解决诸如每年酒店销售数据之间差异性问题的分析等;

第四部分:数据的方差分析,重点解决多分组下的样本均值差异性分析。如以酒店行业不同客房销售数据进行分析,可以理解不同房源定价差异性如何确定;

第五部分:数据的相关分析、回归分析,重点解决多变量之间的相关性计算,确定变量之间的关系,并以回归方程的形式罗列相关变量之间的关系,为企业的销售策略提供强有力的证据。

五个部分的划分符合基础的SPSS软件应用于企业数据分析的基础要求,能够很好地满足学生整理数据、分析数据、形成决策的培养理念。

2.教学手段

教学采用多媒体技术,以电子大屏幕进行课堂教学,教学过程中加入慕课等现代教学手段和元素,提高同学们的学习积极性。

本门课实践性强,我们采用世界著名的IBM公司的统计学软件IBM SPSS Statistic软件建立实验环境,让同学们从中学习数据导入、数据整理、数据分析、结论解读等数据分析操作流程,从而掌握数据分析在企业中的具体应用。

3.教学组织

本课程采用项目式教学方法介绍数据分析的不同方法的应用环境,以学生为中心,让同学们带着目的来学习,提高同学们的实际动手能力和对数据分析的热情,让他们了解在大数据时代,作为没有感情的数据是可以分析出起到决策作用的建议的。

在授课过程中,采取与学生互动的启发式教学方法,让学生参与到教学活动中,每个分析模块都以项目设置、案例引入、知识点提出、项目解决、大家讨论等形式进行。在理论课中主要解决项目明确、案例引入、知识点提出;在实践课中进行项目解决和大家讨论,形成数据分析报告文档。紧密结合实际应用,通过现实中的数据,让同学们体会每一个项目解决流程。