《数据挖掘》课程教学大纲
《统计学》课程教学大纲
英文名：Statistics
课程类别：专业基础课
课程性质：专业课
学分：3学分
课时：54课时
前置课：政治经济学、线性代数、微积分、概率论
主讲教师：徐健腾
选定教材：徐国祥，统计学，上海人民出版社，2007
课程概述：
本课程是运用统计数量分析的基本理论和方法，紧密结合社会经济实践，分析社会经济现象的数量表现、数量关系和数量变化规律的一门方法论科学。该课程首先对统计学的基本问题作了描述，包括统计学的概念、统计学的发展简史、统计工作的程序、统计分析软件、统计学的应用领域；其次介绍了统计学的核心概念，包括统计学的常用术语、统计指标与统计指标体系、统计方法和模型构建；再次介绍了描述统计学的基本内容，包括数据的计量与种类、统计数据的搜集与整理、统计表与统计图、集中趋势的测度、离散程度的测度、分布偏态与峰度的测度、指数体系与因素分析、几种常用的经济指数以及综合评价指数等；最后介绍了推断统计学的基本内容，包括抽样推断、假设检验、方差分析、相关与回归分析、时间序列分析等。
教学目的：
通过本课程的学习，要求学生能够全面掌握统计学的基本理论和基本方法，了解统计学发展的简单历史过程，熟悉统计工作的基本程序和统计学的应用领域；同时要求学生能根据统计研究的目的、统计数据的来源渠道和数据类型的不同，选择恰当的数学模型来对社会经济现象进行拟合。为了结合非统计学专业学生的学习要求和教学内容的完整性，要求学生能够掌握必需的统计分析方法和基本的统计指标知识，为深入进行经济分析和理论研究提供依据。
教学方法：
使用本教材要注意理论与实践相结合，着重培养学生综合的分析问题和解决问题的能力、培养他们的实际动手能力。教学过程中应尽量避开繁琐的数学公式推导，以案例为依托，结合实际例子讲清楚统计公式的应用方法。在内容上，立足于“大统计”的角度，从统计数据出发，以统计数据的处理和分析为核心，并根据统计教学的实际需要构建本课程的内容体系。在方法上，力求简明易
懂，注重于对统计方法思想的阐述，结合大量的实际数据和实例说明统计方法的特点、应用条件和适用场合。强调计算机的应用，通过计算机来实现各章节大量的统计计算和分析任务，这不仅可减轻学生的计算负担，也可以提高其运用统计方法分析和解决问题的能力。
各章教学要求及教学要点：
第一章总论
（经济类、管理类专业）
课时分配：3课时
教学要求：
本章介绍了统计的概念、统计学的发展史，以及统计研究方法、统计学的内容和统计学的应用领域。通过本章的学习，要求同学们了解什么是统计，熟悉统计工作的程序和应用领域，同时对统计学发展的历史有个初步的了解。
教学内容：
第一节什么是统计学
一、统计的涵义
二、统计学的过去与现在
三、统计学的研究方法
四、统计学的内容
第二节统计学学有什么用
一、统计给我们智慧和力量
二、统计学在经济领域的应用
三、统计学在管理领域的应用
思考题：
1. 统计一词有哪几种涵义？它们之间的关系如何？
2. 简述统计学的学科体系。
3. 简述统计学的研究方法。
4. 统计在经济、管理中有什么作用？并举例说明。
第二章统计学的基本问题
（经济类、管理类专业）
课时分配：4课时
教学要求：
本章介绍了统计学中的基本概念和常用术语、统计指标与统计指标体系、统计方法与模型构建。通过本章的学习，要求同学们掌握统计学中常用的术语，熟悉统计指标的概念、特点、种类与作用，同时对统计方法与模型的构建有个初步的认识。
教学内容：
第一节四个数据集及数据类型
一、四个常用数据集
二、数据类型Ⅰ
三、数据类型Ⅱ
第二节统计总体、个体与样本
一、统计总体与个体
二、统计的特点
三、样本
第三节标志、指标与变量
一、统计标志
二、统计指标
三、变量
第四节指标体系
一、统计指标体系
二、微观统计指标体系
三、宏观统计指标体系
思考题
1. 什么是统计总体与个体？二者之间有何关系？
2. 什么是数量标志与品质标志？什么是可变标志与不变标志？
3. 什么是变量？离散变量与连续变量有何区别？
4. 什么是统计指标？它有哪些基本特征？
5. 什么是统计指标体系？它的基本分类有哪些？
第三章统计资料的收集与整理
（经济类、管理类专业）
课时分配：６课时
教学要求：
本章介绍了统计数据的来源、统计数据的搜集与整理、统计表与统计图。通过本章的学习，要求同学们了解统计数据的来源，掌握统计数据的搜集与整理方法，同时能熟练运用统计表和统计图来描述统计数据。
教学内容：
第一节统计资料的收集
一、统计资料及其来源
二、统计调查
第二节统计资料的整理
一、统计资料的审定
二、统计资料的分组
三、次数分布
第三节统计表与统计图
一、统计表
二、统计图
思考题
1. 统计报表制度和普查有何区别？
2. 重点调查、典型调查和抽样调查都属于非全面调查，它们各自的区别是什么？
3．简述统计整理的基本步骤。
4．什么是统计分组？它有什么基本要求？
5．统计表的种类有哪些？
6．直方图、折线图、曲线图和累计次数分布图是如何绘制的？
第四章数据的描述性分析
（经济类、管理类专业）
课时分配：6课时
教学要求：
本章介绍了统计数据分布集中趋势的测度、离散程度的测度、分布偏态与峰度的测度。通过本章的学习，要求同学们掌握统计数据分布集中趋势和离散程度的测度方法，熟悉分布偏态与峰度的
测度方法。
教学内容：
第一节集中趋势的描述
一、数值平均数
二、位置平均数
第二节离散程度的描述
一、离散程度的绝对指标
二、离散程度的相对指标
三、数据的标准化
四、是非标志标准差
第三节分布的偏态与峰度
一、原点矩与中心矩
二、分布的偏态
三、分布的峰度
思考题
1. 怎样理解算术平均数在统计中的地位？
2. 简述算术平均数、众数与中位数的特点及应用场合。
3. 简述全距、平均差、标准差与方差的应用场合。
4．为什么要计算离散系数？
5．分布的偏态与峰度是如何测度的？
第五章指数
（经济类、管理类专业）
课时分配：5课时
教学要求：
本章介绍了加权指数的编制方法，以及如何利用指数对事物的数量变化进行描述和分析。通过本章的学习，要求同学们理解指数的性质和指数编制的基本问题，掌握加权综合指数和加权平均指数的编制方法，同时能熟练运用指数体系进行因素分析。
教学内容：
第一节指数的概念
一、什么是指数？
二、为什么要把数据转换成指数？
第二节指数的构造方法
一、简单综合指数
二、简单平均比率指数
三、拉氏指数和派氏指数
四、加权平均比率指数
五、指数公式优良性测试与指数体系
第三节指数的应用与调整
一、指数的调整作用
二、指数数例与基期更换
三、拉氏指数与固定权数
四、总指数与类指数
第四节几种常用的经济指数
一、消费者价格指数（CPI）
二、商品零售价格指数
三、股票价格指数
思考题
1. 什么是指数？它有哪些性质？
2. 编制加权指数时，确定权数需要考虑哪几个方面的问题？
3. 拉氏指数和帕氏指数各有什么特点？
4．加权综合指数与加权平均指数有何区别与联系？
5．居民消费价格指数有哪些作用？
6．常用的综合评价指数有哪些？
7．多指标综合评价指数是如何构建的？
第六章参数估计
（经济类、管理类专业）
课时分配：6课时
教学要求：
本章介绍了统计推断的基本原理，抽样及抽样分布的基本概念、参数估计的基本方法以及参数估计量的评价标准、几种重要的区间估计等。通过本章的学习，要求同学们理解抽样与抽样分布的基本概念，掌握抽样原理和抽样估计的基本方法，同时能熟练运用这些原理和方法去解决各种抽样组织方法的误差计算及其估计问题。
教学内容：
第一节抽样推断的基本概念与原理
一、抽样推断的特点和作用
二、重复抽样与不重复抽样
三、抽样误差与抽样平均误差
四、抽样推断的理论基础
五、参数估计的基本步骤
第二节参数估计中的点估计
一、总体参数的点估计
二、点估计量的优良标准
第三节参数估计中的区间估计
一、参数估计的精度与抽样平均误差计算
二、参数估计的误差范围与概率度
三、总体参数的区间估计
第四节抽样组织方式及其参数估计
一、简单随机抽样
二、分层抽样
三、系统抽样
四、整群抽样
第五节必要样本容量的确定
一、平均数的必要样本容量
二、成数的必要样本容量
三、影响必要样本容量的因素
思考题
1. 理解抽样调查中常用的术语。
2. 样本估计量的优良标准是什么？
3. 抽样估计的误差范围与可靠程度是什么关系？
4．抽样估计的基本步骤是什么？
5．简述各种抽样组织方法的区别和计算方法。
6．影响样本容量的因素有哪些？
7．不同条件下样本容量的确定方法。
第七章假设检验
（经济类、管理类专业）
课时分配：4课时
教学要求：
本章介绍了如何利用样本信息，对假设成立与否作出判断的一套程序。通过本章的学习，要求同学们理解假设检验的一般问题，掌握假设检验的步骤、内容和方法，同时能熟练运用假设检验方法来解决经济问题。
教学内容：
第一节假设检验概述
一、假设检验的基本思想
二、假设检验的步骤
三、两类错误和假设检验的规则
第二节总体均值的检验
一、单个正态总体均值的检验
二、两个正态总体均值之差的检验
三、两个非正态总体均值之差的检验
第三节总体成数的检验
一、单个总体成数的检验
二、两个总体成数之差的检验
第四节总体方差的检验
一、一个正态总体方差的检验
二、两个正态总体方差之比的检验
思考题
1. 假设检验与参数估计有什么相同点和不同点？
2. 什么是假设检验中的显著性水平？
3. 假设检验依据的基本原理是什么？
4．什么是假设检验中的两类错误？它们之间存在什么关系？
第八章非参数检验
（管理类专业）
课时分配：2课时
教学要求：
本章介绍了非参数检验的适用条件和常用的检验方法，重点简述了卡方检验的构建思想及检验方法。通过本章的学习，要求同学们理解非参数检验的的基本问题，掌握常用的检验方法，同时能熟练运用卡方检验方法解决实际问题。
教学内容：
第一节非参数检验概述
第二节单样本非参数检验
一、χ２检验
二、单样本K-S检验
三、符号检验
四、游程检验
第三节两个样本的非参数检验
一、列联表与χ２的独立性检验
二、两样本的K-S检验
思考题
1．什么是非参数统计？与参数统计相比,它有什么优缺点?
2．χ２检验的基本思想是什么？
3．K-S检验的基本思想是什么？单样本与双样本检验有什么不同?
第九章方差分析
（管理类专业）
课时分配：2课时
教学要求：
本章介绍了对多个总体均值是否相等这一假设进行检验。通过本章的学习，要求同学们理解方差分析的基本问题，掌握单因素方差分析和双因素方差分析的方法，同时能熟练运用方差分析方法解决实际问题。
教学内容：
第一节方差分析概述
一、方差分析中的常用术语
二、方差分析的基本思想
三、方差分析的基本假设
第二节单因素方差分析
一、单因素方差分析的数据结构
二、单因素方差分析的步骤
三、方差分析中的多重比较
第三节双因素方差分析
一、双因素方差分析的种类
二、无交互作用的双因素方差分析
三、有交互作用的双因素方差分析
一、指数曲线
二、幂曲线
三、双曲线
四、对数曲线
五、S形曲线
思考题
1. 方差分析的基本原理是什么？
2. 说明单因素方差分析中SST、SSE、SSA的含义及三者之间的关系。
3. 根据方差分析表说明方差分析的步骤。
4．如何进行方差分析中的多重比较？
5．双因素方差分析有哪些基本类型？
6．离差平方和如何分解？
7．单因素方差分析与双因素方差分析有何区别？它们各自运用于什么场合？
第十章相关与回归分析
（经济类、管理类专业）
课时分配：6课时
教学要求：
本章介绍了变量间的相关关系、一元线性回归模型、多元线性回归模型、可化为线性的曲线回归模型。通过本章的学习，要求同学们理解变量间的相关关系，掌握相关系数的测定、一元线性回归模型的建立，了解多元线性回归模型和曲线回归模型建立的基本原理。
教学内容：
第一节相关分析
一、相关关系的概念及分类
二、相关关系的识别
第二节等级相关分析
一、Spearman等级相关系数
二、Kendall等级相关系数
第三节一元线性回归分析
一、一元线性回归
二、参数的最小平方法估计
三、对一元回归方程的评价
四、一元回归方程的预测区间
第四节多元线性回归分析
一、多元线性回归模型
二、多元回归模型的参数估计
三、对多元线性回归方程的评价
第五节非线性模型
一、直接代换法
二、间接代换法
思考题
1. 什么叫相关关系？相关与函数有何联系与区别？
2．什么叫相关系数？如何计算相关系数？相关系数如何判定？
3．最小平方法在回归分析中有什么作用？
4. 对于回归直线，讨论它的显著性有什么意义？
5．一元线性回归方程中，两个回归参数有何意义？
第十一章多元统计分析
（经济类专业）
课时分配：4课时
教学要求：
本章介绍了主成分分析、因子分析、聚类分析及判别分析等基本方法。通过本章的学习，要求同学们掌握四种分析方法的一般理论和基本方法。
教学内容：
第一节主成分分析
一、基本思想
二、数学模型
三、模型的求解
四、主成分的性质
五、基本步骤与应用实例
第二节因子分析
一、基本思想
二、数学模型
三、因子载荷的统计含义
四、因子的求解
五、因子得分
六、基本步骤与应用实例
第三节聚类分析
一、基本思想
二、统计量
三、分类方法
四、基本步骤与应用实例
第四节判别分析
一、基本思想
二、基本方法
三、判别效果的评价
四、基本步骤与应用实例
思考题
1．简述主成分的概念及其几何意义。
2．例举样本主成分的性质。
3．比较因子分析和主成分分析模型的关系，说明它们的相似和不同之处。
4．简述系统聚类法的基本思想及主要步骤。
第十二章时间序列分析
（经济类、管理类专业）
课时分配：6课时
教学要求：
本章介绍了一些传统的时间序列分析方法，包括时间序列中各观察值的对比分析和时间序列的构成分析。通过本章的学习，要求同学们理解时间序列的概念、构成要素、作用及编制原则，掌握时间数列的对比分析、时间序列的长期趋势分析和时间序列的季节变动分析，了解时间序列循环波动分析的基本原理。
教学内容：
第一节时间序列及其因素分解
一、时间序列的类型
二、构成因素
三、时间序列的数学模型
第二节时间序列的描述性分析
一、图形描述
二、指标分析
第三节因素分析
一、长期趋势分析
二、季节变动分析
三、循环波动分析
思考题
1. 什么是时间序列？它分为哪几种类型
2. 根据时点序列计算序时平均数的基本思想是什么？
3．试述定基发展速度与环比发展速度的关系。
4．时间序列构成因素有哪些？
5．何平均法计算平均发展速度的基本原理是什么？该方法具有什么特点？
6．简述移动平均法的基本思想。
7．直线与指数曲线有何不同？
8．如何根据具体的时间序列选择适当的趋势线？
9．简述季节变动分析的基本原理。
10．什么是循环变动？
第十三章统计决策
（经济类专业）
课时分配：4课时
教学要求：
本章介绍了统计决策的基本概念，重点介绍了风险型决策、贝叶斯决策和不确定型决策的基本方法。通过本章的学习，要求同学们理解统计决策的意义和原则，掌握统计三种决策的一般理论和基本方法。
教学内容：
第一节统计决策概述
一、决策的概念
二、决策的步骤
第二节风险型决策方法
一、损益矩阵
二、以期望值为标准的决策方法
三、以合理性为标准的决策方法
四、以最大可能性为标准的决策方法
五、决策树
六、敏感性分析
第三节贝叶斯决策方法
一、贝叶斯定理
二、贝叶斯决策分析
思考题
1．什么是统计决策？统计决策需要具备哪些条件？
2．简述统计决策的一般步骤。
3．什么是风险型决策？
4．什么是不确定型决策？它与风险型决策有何不同？
5．贝叶斯决策的特点是什么？
第十四章统计质量管理
（管理类专业）
课时分配：4课时
教学要求：
本章介绍了质量管理的发展历史，并就帕累托图、鱼剌图、Ｘ－Ｒ图的绘制作扼要介绍，最后简述了工序能力指数的计算。通过本章的学习，要求同学们了解质量管理的发展历史，掌握三种质量管理图的绘制方法，熟悉工序能力指数的计算方法。
教学内容：
第一节质量与质量管理
一、质量与质量波动原因
二、质量管理与统计质量管理
三、质量管理的简要历程
第二节质量管理中的两个常用图形
一、帕累托图
二、鱼刺图
第三节统计过程控制图
一、计量值控制图
二、计数值控制图
三、控制图的观察分析
第四节工序能力分析
一、工序能力指数
二、工序能力评价
三、控制图
思考题
1．简述x－R控制图的制作步骤。
2．当控制图制作完成后，你如何判断生产状态？
3．为什么计算工序能力指数？如何计算？
附录：参考书目
1. 钱伯海、黄良文，《统计学》，成都，四川人民出版社，1999年
2. 冯莉，《社会经济统计学原理》，成都，四川人民出版社，2000年
3. 吴可杰等，《统计学原理修订本》，南京，南京大学出版社，1999年
4. 李洁明等，《统计学原理》，上海，复旦大学出版社，1998年
5. 唐庆银，《新编统计学原理》，上海，立信会计出版社，1998年
6. 庞皓等，《统计学》，成都，西南财经大学出版社，1998年
7. 施建军，《统计学教程》，南京，南京大学出版社，1992年
8. 朱龙杰，《统计学原理》，南京，东南大学出版社，1990年
9. 徐国祥，《管理统计学》，上海，上海财经大学出版社，1995年
10. 冯丽云，《现代市场调查与预测》，北京，经济管理出版社，1998年
11. 王鸿儒，《Excel在统计中的应用》，北京，中国铁道出版社，2004年12．贾俊平等，《统计学》，北京，中国人民大学出版社，2000年
13. 管于华等，《统计学》，北京，高等教育出版社，2005年8月
大学美育教学内容
大学美育
《大学美育》 教学大纲 一、课程性质 授课对象为大学各专业本科生，课程属性为公共必修课。 二、课程教学目的 本课程为大学本科各专业必修课。 讲授美育和美学理论知识是高等学校对学生实施审美教育的基础环节。开设本课程的目的，在于使学生比较系统地了解马克思主义美学的基本原理，以及美育的意义、任务和途径，从而初步树立正确、进步的审美观，培养高尚、健康的审美理想和审美情趣，发展对美的事物的感受力、鉴赏力、创造力，提高在审美欣赏活动和审美创造活动中陶冶情操、完善人格、进行自我教育的自觉性。 三、教学基本内容及基本要求 绪论培养全面发展的一代新人 1、教育的根本任务在于育人，就是要培养做人的基本素质，使青年一代成为全面发展的人。 美育的根本问题是要培养完美的人格，它是人的基本素质教育，在全面发展教育中具有独特功能和重要地位。 2、了解教育的根本任务，美育在全面发展教育中的重要意义。 第一章人类美化自身的学科 1、高校美育的首要任务，是要教育学生逐步树立马克思主义的审美观。基本任务，是要培养正确的审美理想，健康的审美情趣，提高对美的感受力、鉴赏力、表现力和创造力。根本任务，是要塑造完美的人格：以美引善，提高学生的思想品德；以美启真，增强学生的智力；以美怡情，增进学生的身心健康，总之要促进大学生全面、和谐的发展。 高校美育的实施，①教学活动(设置美育和文学艺术教育方面的课程，开掘和发挥所有课程的美育因素)；②课外活动(组织文艺社团，举办美育方面的讲座演出、展览、参观、比赛等等)；③校园环境的美化和文明校园建设等。 2、掌握美育的任务，了解美育的实施。 第二章美是什么 1、美学史上关于美的本质问题的代表性观点：美是理念，美是主观观念,美是事物的属性，美是关系，美是生活。以上观点对于认识美的本质的意义及局限性。
数据挖掘试验指导书
《商务数据分析》实验指导书（适用于国际经济与贸易专业） 江西财经大学国际经贸学院 编写人：戴爱明
目录 前言 (1) 实验一、SPSS Clementine 软件功能演练 (5) 实验二、SPSS Clementine 数据可视化 (9) 实验三、决策树C5.0 建模 (17) 实验四、关联规则挖掘 (30) 实验五、聚类分析（异常值检测） (38)
前言 一、课程简介 商务数据分析充分利用数据挖掘技术从大量商务数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘的广义观点：数据挖掘就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中“挖掘”有趣知识的过程。数据挖掘，又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，因此，数据挖掘和数据仓库的协同工作，一方面，可以迎合和简化数据挖掘过程中的重要步骤，提高数据挖掘的效率和能力，确保数据挖掘中数据来源的广泛性和完整性。另一方面，数据挖掘技术已经成为数据仓库应用中极为重要和相对独立的方面和工具。 数据挖掘有机结合了来自多学科技术，其中包括：数据库、数理统计、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像与信号处理、空间数据分析等，这里我们强调商务数据分析所处理的是大规模数据，且其算法应是高效的和可扩展的。通过数据分析，可从数据库中挖掘出有意义的知识、规律，或更高层次的信息，并可以从多个角度对其进行浏览察看。所挖掘出的知识可以帮助进行商务决策支持。当前商务数据分析应用主要集中在电信、零售、农业、网络日志、银行等方面。
大学美育论文
通 识 教 育 课 程 论 文 (2012-2013学年第一学期) 课程论文题目：浅谈中国古代园林中的古典美学特征 姓名：XXX
浅谈中国古代园林中的古典美学特征 姓名：XXX 摘要中国古代园林风景如画，别具风格，历史悠久，以追求自然精神境界为最终和最高目的，以达到“虽由人作，宛自天开”为宗旨，是东方园林的典范，被誉为“世界园林之母”。中国古代园林在造园时，注重以整体为美，以期达到和谐统一的审美情趣。中国千百年来形成的古典美学在古代园林中得到了完美的演绎和阐释。 关键词中国古代园林古典美学审美情趣以和为美 中国古典美学自先秦到清末，经历了一个漫长的发展演变过程。在中国漫长的封建社会中，由于人们的生产力低下，人民几乎是靠天吃饭，使得人们对自然、对天地都有一种敬畏的精神。这也就促使古典美学风格的形成。其间儒家、道家、释家、禅宗美学等都有各自不同的美学思想及学派，他们共同构成了风格独特的中国古典美学。 中国古典美学以宇宙整体和谐为基础，以整体为美，以整体的和谐为美。在以和为美的思想影响下，从人与自然的和谐关系出发，中国古代伟大的园林艺术家创造了别具一格的东方古典园林。同时，中国古典美学相比西方美学，更加注重意境的美感。道家美学认为道是浑然虚无的，它是一个包罗万象、生息变化的整体。它是天地万物的根源，也是美学产生的根源。受道家的影响，古典美学兼重虚实相生，追求若有若无的那种飘渺之美。 据典籍记载，最早的园林始于商周的囿，秦汉的苑，明清时达到创作的高峰。总的来说，看过这些园林的图片，我们会发现这些园林的自然风景以山、水地貌为基础,植被做装点。但是中国古典园林绝非简单地摹仿这些构景的要素,而是有意识地加以改造、调整、加工、提炼，从而表现一个精练概括浓缩的自然，达到了中国美学中的“天人合一”的美学境界。这一点和西方的园林有极大的区别，对比之下，中国古代园林做到了源于自然，师法自然，回到自然的和谐统一。 如果有仔细观察，我们会很容易的发现，每一个园林都有一个名字。他们
数据挖掘技术教学大纲说课材料
数据挖掘技术教学大 纲
《数据挖掘技术》课程教学大纲 一、课程基本信息 二、课程教育目标 （一）总体目标 数据挖掘是高级数据处理和分析技术。通过本课程学习，使学生了解数据挖掘这种现代数据分析和知识挖掘方法的思想与技术，了解数据挖掘的基本理论，掌握重要的数据挖掘方法，掌握如何利用Clementine实现数据分析和挖掘，并使学生具有进一步学习的基本与能力。
（二）具体目标 1. 能够导入、输出各种类型的数据，并对数据进行简单描述统计 2. 能够编写建立线性回归模型、非纯性回归模型、编写回归模型的程序，并能够通过程序检验模型 3. 能够对数据进行聚类分析、分类分析、关联分析、能够对文本数据进行数据挖掘 三、课程学时分配 四、课程内容 第一章数据挖掘和Clementine使用概述 【教学内容】 1.1 数据挖掘的产生背景 1．数据挖掘产生的背景 2．数据挖掘的发展 3. 数据挖掘概述 1.2 什么是数据挖掘 1. 数据挖掘概念 2. 数据挖掘分类
3. 数据挖掘体系结构 1.3 Clementine软件概述 1. Clementine的配置 2. Clementine操作基础 【学习目标】 本章作为绪论，其目的是让学生对数据挖掘技术有一个总体的认识。因此，主要内容是对数据挖掘技术的概念、产生背景、发展趋势以及应用等进行提炼和概括，并熟悉Clementine软件的使用环境。要求学生掌握以下内容：1．数据挖掘的发展 2．数据挖掘基本知识 3．数据挖掘功能 4. 数据挖掘应用 5. 数据挖掘的热点问题 6. 熟悉Clementine软件 【重点、难点】 1．重点： （1）数据挖掘概念 （2）数据挖掘分类 2．难点：Clementine操作基础 【教学方法】 1.通过多媒体课件和传统教学相结合，阐明课程与教学基本原理，丰富学生课程与教学的基本知识结构，培养学生的职业规范； 2.通过案例分析，强调理论与实践相结合，促进学生知识整合，培养学生的反思能力。
数据挖掘研究现状综述
数据挖掘 引言 数据挖掘是一门交叉学科，涉及到了机器学习、模式识别、归纳推理、统计学、数据库、高性能计算等多个领域。 所谓的数据挖掘（Data Mining）指的就是从大量的、模糊的、不完全的、随机的数据集合中提取人们感兴趣的知识和信息，提取的对象一般都是人们无法直观的从数据中得出但又有潜在作用的信息。从本质上来说，数据挖掘是在对数据全面了解认识的基础之上进行的一次升华，是对数据的抽象和概括。如果把数据比作矿产资源，那么数据挖掘就是从矿产中提取矿石的过程。与经过数据挖掘之后的数据信息相比，原始的数据信息可以是结构化的，数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本、图像数据。从原始数据中发现知识的方法可以是数学方法也可以是演绎、归纳法。被发现的知识可以用来进行信息管理、查询优化、决策支持等。而数据挖掘是对这一过程的一个综合性应用。
目录 引言 (1) 第一章绪论 (3) 1.1 数据挖掘技术的任务 (3) 1.2 数据挖掘技术的研究现状及发展方向 (3) 第二章数据挖掘理论与相关技术 (5) 2.1数据挖掘的基本流程 (5) 2.2.1 关联规则挖掘 (6) 2.2.2 .Apriori算法：使用候选项集找频繁项集 (7) 2.2.3 .FP-树频集算法 (7) 2.2.4.基于划分的算法 (7) 2.3 聚类分析 (7) 2.3.1 聚类算法的任务 (7) 2.3.3 COBWEB算法 (9) 2.3.4模糊聚类算法 (9) 2.3.5 聚类分析的应用 (10) 第三章数据分析 (11) 第四章结论与心得 (14) 4.1 结果分析 (14) 4.2 问题分析 (14) 4.2.1数据挖掘面临的问题 (14) 4.2.2 实验心得及实验过程中遇到的问题分析 (14) 参考文献 (14)
大学美育
《大学美育》 教学大纲 一、课程性质 授课对象为大学各专业本科生，课程属性为公共必修课。 二、课程教学目得 本课程为大学本科各专业必修课. 讲授美育与美学理论知识就是高等学校对学生实施审美教育得基础环节。开设本课程得目得，在于使学生比较系统地了解马克思主义美学得基本原理,以及美育得意义、任务与途径,从而初步树立正确、进步得审美观,培养高尚、健康得审美理想与审美情趣，发展对美得事物得感受力、鉴赏力、创造力，提高在审美欣赏活动与审美创造活动中陶冶情操、完善人格、进行自我教育得自觉性。 三、教学基本内容及基本要求 绪论培养全面发展得一代新人 1、教育得根本任务在于育人，就就是要培养做人得基本素质,使青年一代成为全面发展得人。 美育得根本问题就是要培养完美得人格,它就是人得基本素质教育,在全面发展教育中具有独特功能与重要地位。 2、了解教育得根本任务,美育在全面发展教育中得重要意义。 第一章人类美化自身得学科 1、高校美育得首要任务，就是要教育学生逐步树立马克思主义得审美观.基本任务,就是要培养正确得审美理想，健康得审美情趣，提高对美得感受力、鉴赏力、表现力与创造力。根本任务,就是要塑造完美得人格:以美引善，提高学生得思想品德；以美启真,增强学生得智力；以美怡情，增进学生得身心健康，总之要促进大学生全面、与谐得发展。 高校美育得实施，①教学活动（设置美育与文学艺术教育方面得课程,开掘与发挥所有课程得美育因素）；②课外活动（组织文艺社团，举办美育方面得讲座演出、展览、参观、比赛等等）；③校园环境得美化与文明校园建设等. ２、掌握美育得任务,了解美育得实施。 第二章美就是什么 1、美学史上关于美得本质问题得代表性观点:美就是理念,美就是主观观念,美就是事物得属性，美就是关系，美就是生活。以上观点对于认识美得本质得意义及局限性。 美得本质在于人得本质力量得对象化，在于人得本质力量得肯定与确证。所谓人得本质力量得对象化,人得本质力量得肯定与确证,就是指人在一定得社
大学美育2019尔雅答案
绪论 1 【单选题】 《大学美育》课程学习内容的逻辑路径是：A ?A、 认识美，发现美，欣赏美，创造美，传递美 ?B、 发现美、认识美，欣赏美，创造美，传递美 ?C、 欣赏美，创造美，发现美、认识美，传递美
?D、 发现美，欣赏美，创造美，认识美，传递美 认识美 1 【单选题】下列哪部作品是萨缪尔·亨廷顿的著作？B ?A、《尼科马克伦理学》 ?B、文明的冲突与世界秩序的重建》 ?C、历史的起源与目标》 ?D、论语》 2 【单选题】下面哲学家不属于古希腊时期的是B ?A、格拉底 ?B、卡尔 ?C、拉图 ?D、里士多德
【单选题】下面论述不符合车尔尼雪夫斯基“美是生活”命题的是：D ?A、尔尼雪夫斯基认为现实美高于艺术美 ?B、美是生活”命题关注艺术美与现实美的关系 ?C、尔尼雪夫斯基斯基通过“美是生活”命题强调了美的理想性?D、“美是生活”说体现了科学主义精神 4 【单选题】“劳动生产了美”出自马克思的哪本著作？D ?A、《共产党宣言》 ?B、《关于费尔巴哈的提纲》 ?C、《资本论》 ?D、《1844年经济学哲学手稿》 5 【单选题】 在孔子的政治思想里，主要不包括下列哪一项内容D ?A、 “礼”
?B、 “中庸” ?C、 “仁” ?D、 “兼爱” 6 【单选题】下列内容，哪一项不是出自老子《道德经》C ?A、可道，非常道。名可名，非常名。 ?B、不畏死，奈何以死惧之？ ?C、即世界，世界即我。 ?D、不出户，知天下；不窥牖，见天道。
【单选题】冯友兰先生认为什么学说是中国传统哲学中最有价值的内容？（）A ?A、人生境界 ?B、天人合一 ?C、阴阳五行 ?D、中庸思想 自然美之美育 1 【单选题】从动物的快感进化到人的美感的根本前提是（）D ?A、以模仿动物为美 ?B、对祖先动物形象的反感 ?C、性的选择 ?D、工具的制造和使用 2 【单选题】
《大数据分析与挖掘》课程教学大纲
《大数据分析与挖掘》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：16054103 课程名称：大数据分析与挖掘 英文名称：Big data analysis and mining 课程类别：专业选修课 学时：48(理论课：32, 实验课：16) 学 分：3 适用对象: 软件工程专业、计算机科学与技术 考核方式：考查 先修课程：多媒体技术、程序设计、软件工程 二、课程简介 本课程从大数据挖掘分析技术实战的角度，结合理论和实践，全方位地介绍基于Python语言的大数据挖掘算法的原理与使用。本课程涉及的主题包括基础篇和实战篇两部分， 其中基础篇包括：数据挖掘基础，Python数据分析简介，数据探索，数据预处理和挖掘建模；实战篇包括：电力窃漏电用户自动识别，航空公司客户价值分析，中医证型关联规则挖掘，基于水色图像的水质评价，家用电器用户行为分析与事件识别，应用系统负载分析与磁盘容量预测和电子商务网站用户行为分析及服务推荐。 本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程，而是针对问题讨论基于Python语言机器学习模型解决方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验，在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究，在关键点上还会搭建实验环境进行实践研究，以加深对于这些解决方案的理解。通过本课程学习，目的是让学生能够扎实地掌握大数据分析挖掘的理论与应用。 This course introduces the principle and application of big data mining algorithm based on Python language comprehensively from the perspective of big data mining analysis technology practice, combining theory and practice. This course covers two parts, the basic part and the practical part. The basic part includes: basic data mining, introduction to Python data analysis, data exploration, data preprocessing and mining modeling. Practical article included: electric power leakage automatic identification of the user, airlines customer value analysis, TCM syndrome association rule mining, based on water quality evaluation of color image, household electrical appliances
大学美育课程教学大纲
大学美育课程教学大纲 课程名称：University Aesthetic 课程类别：公共基础课 学时：54 学分：1 考核方式：考试 适用对象：学院航服专业 一、课程性质、目的与任务： 本课程为人文素质教育课。通过本课程的学习，使学生了解马克思主义美学的基本原理，以及美育的意义、任务和途径，从而初步树立正确、进步的审美观，培养高尚、健康的审美理想和审美情趣，发展对美的事物的感受力、鉴赏力、创造力，提高在审美欣赏活动和审美创造活动中陶冶情操、完善人格、进行自我教育的自觉性。 二、教学基本要求： 1、第一章要求了解美育教育的根本任务，美育在全面发展教育中的重要意义。了解大学生审美活动的特征；以及大学生和美育的关系。 2、第二章要求了解美学史上关于美的本质的主要观点，以及美根源于社会实践，劳动创造了美。了解构成形式美的感性质料：色彩、形状、声音；掌握形式美的法则。 3、第三章要求了解自然美与社会美的本质和特征。了解风光美的三种类型和风光美的构成；掌握风光美的主要风格。掌握人的美的两个方面及其相互关系；了解社会生活美、社会环境美的构成。 4、第四章要求艺术美和科技美之间的区别。了解科学技术与审美文化的关系，以及科学美、技术美的本质特征。 5、第五章要求掌握审美的四种基本范畴，以及它们之间的联系和区别。 6、第六章要求了解艺术的分类和社会功能。 7、第七章要求掌握文学艺术的真实性与倾向性的关系以及它的虚构问题是什么。 8、第八章要求了解文学艺术的典型问题。 9、第九章要求了解形象思维的定义，掌握它的特点以及一些潜思维与灵感的关系。 10、第十章要求掌握文学艺术的构成的细节，了解它的结构与情节。 11、第十一章要求了解文学艺术的风格、流派与思潮。
数据挖掘经典书籍
数据挖掘入门读物： 深入浅出数据分析这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。难易程度：非常易。 啤酒与尿布通过案例来说事情，而且是最经典的例子。难易程度：非常易。 数据之美一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度：易。 数学之美这本书非常棒啦，入门读起来很不错！ 数据分析： SciPy and NumPy 这本书可以归类为数据分析书吧，因为numpy和scipy真的是非常强大啊。Python for Data Analysis 作者是Pandas这个包的作者，看过他在Scipy会议上的演讲，实例非常强！Bad Data Handbook 很好玩的书，作者的角度很不同。 数据挖掘适合入门的教程： 集体智慧编程学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法，浅显易懂，还有可执行的Python代码。难易程度：中。 Machine Learning in Action 用人话把复杂难懂的机器学习算法解释清楚了，其中有零星的数学公式，但是是以解释清楚为目的的。而且有Python代码，大赞！目前中科院的王斌老师（微博：王斌_ICTIR）已经翻译这本书了机器学习实战(豆瓣)。这本书本身质量就很高，王老师的翻译质量也很高。难易程度：中。我带的研究生入门必看数目之一！ Building Machine Learning Systems with Python 虽然是英文的，但是由于写得很简单，比较理解，又有Python 代码跟着，辅助理解。 数据挖掘导论最近几年数据挖掘教材中比较好的一本书，被美国诸多大学的数据挖掘课作为教材，没有推荐Jiawei Han老师的那本书，因为个人觉得那本书对于初学者来说不太容易读懂。难易程度：中上。Machine Learning for Hackers 也是通过实例讲解机器学习算法，用R实现的，可以一边学习机器学习一边学习R。 数据挖掘稍微专业些的： Introduction to Semi-Supervised Learning 半监督学习必读必看的书。 Learning to Rank for Information Retrieval 微软亚院刘铁岩老师关于LTR的著作，啥都不说了，推荐！Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Processing 李航老师关于LTR的书，也是当时他在微软亚院时候的书，可见微软亚院对LTR的研究之深，贡献之大。 推荐系统实践这本书不用说了，研究推荐系统必须要读的书，而且是第一本要读的书。 Graphical Models, Exponential Families, and Variational Inference 这个是Jordan老爷子和他的得意门徒Martin J Wainwright 在Foundation of Machine Learning Research上的创刊号，可以免费下载，比较难懂，但是一旦读通了，graphical model的相关内容就可以踏平了。 Natural Language Processing with Python NLP 经典，其实主要是讲NLTK 这个包，但是啊，NLTK 这个包几乎涵盖了NLP 的很多内容了啊！ 数据挖掘机器学习教材： The Elements of Statistical Learning 这本书有对应的中文版：统计学习基础(豆瓣)。书中配有R包，非常赞！可以参照着代码学习算法。 统计学习方法李航老师的扛鼎之作，强烈推荐。难易程度：难。 Machine Learning 去年出版的新书，作者Kevin Murrphy教授是机器学习领域中年少有为的代表。这书是他的集大成之作，写完之后，就去Google了，产学研结合，没有比这个更好的了。
数据挖掘教学大纲
西北师范大学计算机科学与技术专业课程教学大纲 数据挖掘 一、说明 （一）课程性质 数据挖掘是计算机科学与技术专业的选修课程，本课程以数据挖掘为主要内容，讲述实现数据挖掘的各主要功能、挖掘算法和应用，并通过对实际数据的分析更加深入地理解常用的数据挖掘模型。先修课程：《数据库原理》、《概率论与数理统计》、《高级程序设计语言》、《数据结构》等。 （二）教学目的 数据挖掘是20世纪末刚刚兴起的数据智能分析技术，由于有广阔的应用前景而备受重视。数据挖掘作为一门新兴的学科，在它的形成和发展过程中表现出了强大的生命力，广大从事数据库应用与决策支持，以及数据分析等学科的科研工作者和工程技术人员迫切需要了解和掌握它。数据挖掘涉及的内容较为广泛，已成为迅速发展并在信息社会中广泛应用的一门综合性学科。数据挖掘已成为统计学专业的一门重要课程。通过数据挖掘课程的教学，使学生理解数据挖掘的基本概念和方法，为进入更深入的智能数据分析研究打好基础。 （三）教学内容 本课程主要学习的内容包括数据预处理、分类与预测、聚类分析等内容 （四）教学时数 本课程的教学时数为课堂36学时，上机18学时，2.5学分。 （五）教学方式 本课程将采用课堂讲授、上机实验相结合的方法。 二、本文 第一章数据挖掘概述 教学要点： 1.理解和掌握数据挖掘的基本概念、数据挖掘过程以及数据挖掘功能。 2.了解数据挖掘的应用和面临的问题。 3.对数据挖掘能够解决的问题和解决问题思路有清晰的认识。 教学时数： 3学时。 教学内容： 第一节什么是数据挖掘（0.5学时） 数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。 第二节数据挖掘——在何种数据上进行？（0.5学时） 关系数据库、数据仓库、事务数据库 第三节数据挖掘功能——可以挖掘什么类型的模式（1学时） 关联分析、分类和预测、聚类分析 第四节数据挖掘系统的分类（1学时） 数据挖掘系统可以根据所挖掘的知识类型分类。即，根据数据挖掘的功能，如特征、区分、
《美学》教学大纲
《美学》教学大纲 一、课程基本信息 课程名称：美学 英文名称：Esthetics 课程编号： 课程类型：专业选修课 适用专业：视觉传达艺术设计 开课学期：5-7 学时：32学时 学分：2 先修课程：无 二、课程描述 视觉传达专业开设《美学》是实施大学美育的重要途径，是全面贯彻教育方针的重要内容。以审美关系与人类审美活动为主要对象，研究人与自然、社会以及艺术的审美关系，是一门跨学科的综合性人文学科。通过美学的学习，使学生系统地理解和掌握美学的基本理论和基础知识，理解美学的基本特性，把握与理解审美活动的结构与特点，了解美的类型或形态，体悟美的文化意蕴以及审美活动的人类学起源与宇宙学根据，从而增强学生的美学修养，开启学生的人文智慧，树立健康的审美观，为学生学习其他艺术类课程、从事各项社会工作奠定初步的理论基础。 三、教学目的 采用理论讲授、课堂讨论、观摩分析作品和艺术现象及审美现象的方法，引导学生对抽象的理论进行深入的理解，采用启发式教学，培养学生独立思考问题、分析问题和解决问题的能力。同时对课程有全面的认识，系统掌握美学的基本概念、范畴，对不同的美学原理、重要美学概念的内涵、重要文论家的观点等有清晰的认识；能够运用美学的基本理论指导审美活动、解释审美现象；理论思维能力、理论概括能力和理论表达能力得到一定程度的提高；感性直观能力和逻辑思辨能力的有机结合；了解什么是美，懂得如何欣赏美、创造美，做一个懂美、爱美、创美的人。 四、教学内容、目标及要求 第一章美学导论（4学时） 教学内容:
一、什么是美学 1.美学的研究对象； 2.美学的研究内容； 3.美学学科的发展史。 二、为什么学习美学 1.学习美学的必要性； 2.学习美学的方法。 教学重点: 1.美学的课程性质； 2.学习美学的方法。 教学难点: 1.如何运用美学的学习方法学好美学。 教学目标及要求： 1.了解美学这门学科的性质； 2.理解美学学科的发展简史； 3.掌握美学这门课的学习方法； 4.具备一定的美学分析能力。 第二章审美发生论（4学时）教学内容: 一、美学史上的几种审美发生论 1.模仿说； 2.游戏说； 3.生物本能说； 4.巫术说； 5.符号说； 6.劳动说。 二、巫术直观与世界的象征化 1.巫术及巫术直观； 2.世界的象征化和神话、语言、符号。 三、身体劳作与“手艺” 1.身体劳作与手艺；
数据挖掘复习知识点整理超详细
必考知识点： 信息增益算法/ ID3决策树(计算) (详细见教材) 使用朴素贝叶斯分类预测类标号(计算) FP-TREE(问答) (详细见教材) 数据仓库的设计(详见第二章)(问答) (见PPT) 数值规约Equi-depth、equi-width、v-optimal、maxdiff(问答) (详细见教材) BUC (这个也要考，但不记得怎么考的了) 后向传播神经网络(名词解释) K-平均，K-中心点，DBSCAN 解析特征化(这个也要考) 总论 数据挖掘：是从大量数据中发现有趣（非平凡的、隐含的、先前未知、潜在有用）模式，这些数据可以存放在数据库，数据仓库或其他信息存储中。 挖掘流程： (1)学习应用域（2）目标数据创建集（3）数据清洗和预处理（4）数据规约和转换（5）选择数据挖掘函数（总结、分类、回归、关联、分类）（6）选择挖掘算法（7）找寻兴趣度模式（8）模式评估和知识展示（9）使用挖掘的知识 概念/类描述：一种数据泛化形式，用汇总的、简洁的和精确的方法描述各个类和概念，通过（1）数据特征化：目标类数据的一般特性或特征的汇总；（2）数据区分：将目标类数据的一般特性与一个或多个可比较类进行比较；（3）数据特征化和比较来得到。 关联分析：发现关联规则，这些规则展示属性-值频繁地在给定数据集中一起出现的条件，通常要满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。 分类：找出能够描述和区分数据类或概念的模型，以便能够使用模型预测类标号未知的对象类，导出的模型是基于训练集的分析。导出模型的算法：决策树、神经网络、贝叶斯、（遗传、粗糙集、模糊集）。 预测：建立连续值函数模型，预测空缺的或不知道的数值数据集。 孤立点：与数据的一般行为或模型不一致的数据对象。 聚类：分析数据对象，而不考虑已知的类标记。训练数据中不提供类标记，对象根据最大化类内的相似性和最小化类间的原则进行聚类或分组，从而产生类标号。 第二章数据仓库 数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。从一个或多个数据源收集信息，存放在一个一致的模式下，并且通常驻留在单个站点。数据仓库通过数据清理、变换、继承、装入和定期刷新过程来构造。面向主题：排除无用数据，提供特定主题的简明视图。集成的：多个异构数据源。时变的：从历史角度提供信息，隐含时间信息。非易失的：和操作数据的分离，只提供初始装入和访问。 联机事务处理OLTP：主要任务是执行联机事务和查询处理。 联系分析处理OLAP：数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或‘知识工人’提供服务。这种系统可以用不同的格式和组织提供数据。OLAP是一种分析技术，具有汇总、合并和聚集功能，以及从不同的角度观察信息的能力。
《大学美育》课程问卷调查表一
安徽新华学院2013-2014第二学期素质教育选修课作业 《大学美育》课程问卷调查表一 说明：本调查表由《大学美育》课程组教师设计，目的在于了解选修该课程学生的基本状况，真实回答是唯一要求，不做最后成绩评定的依据。请同学们认真回答以下问题，作为我们了解情况，改进教学的主要依据。谢谢同学们的配合！下载后打印纸质稿一份，完成后，于第二次上课时交给授课教师。 院系姓名学号年级专业 认真阅读以下题目,在你认定的选项后面画√,可以多选. 1．你的基本状况 性别 A男 B女 专业 A文 B理 C经管 D医药 E艺术 F其他 年级 A大一 B大二 C大三 D大四 E其他 2. 你选修大学美育的目的 A增加审美修养 B获得学分 C其他 3. 你对大学美育课程的理解 A知识学习类课程 B思想品德类课程 C审美教育类课程 D其他 4. 你以前学习过艺术类的课程主要有 A绘画 B音乐 C舞蹈 D书法 E其它 F无 5. 你学习过美育或者美学方面的课程吗? A学习过一段时间 B深入学习过 C听说过 D从来没有 6. 你认为审美教育对大学生个人成长有没有作用? A有很大作用 B作用不明显 C没有作用 7. 如果你认为审美教育对个人的成长有作用的话,这种作用表现在哪些方面? A拥有关于美的知识 B提升审美能力 C美化日常生活 D改变精神气质 8. 在美育与智育的关系上,你的看法是: A 美育促进智育的发展 B 美育影响智育的发展 C美育和智育没有必然联系 9. 在美育与德育的关系上,你的看法是: A美育促进德育的发展 B美育影响德育的发展 C美育和德育没有必然联系 10. 你对着装方面的时尚风格的看法是: A时尚的必定是美的 B时尚的不一定是美的 C时尚的对一部分人来说是美的11.在美感和性感问题上,你的看法是: A美感就是性感 B性感包含美感 C美感作用于人的精神方面,性感作用于人的心理和生理方面 D不清楚二者的关系 12. 分辨一幅人体图片是属于艺术或者色情的主要依据是: A图片表现的是否具有精神方面的美感 B图片表现的是否具有心理和生理方面的快感C无法区分 13. 你希望在大学美育课程中获得哪些方面的知识? A分清美丑的界线 B能学到与艺术有关的知识(如绘画、书法、音乐、舞蹈等) C日常生活美化方面的知识和技巧 D提升人的精神品位方面的知识
大学美育教学计划
《大学美育》教学计划 一、本课程的目的。 讲授美育和美学理论知识是高等学校对学生实施审美教育的基础环节。开设本课程的目的，在于使学生比较系统地了解马克思主义美学的基本原理，以及美育的意义、任务和途径，从而初步树立正确、进步的审美观，培养高尚、健康的审美理想和审美情趣，发展对美的事物的感受力、鉴赏力、创造力，提高在审美欣赏活动和审美创造活动中陶冶情操、完善人格、进行自我教育的自觉性。 二、教学基本内容及基本要求 绪论培养全面发展的一代新人 1、教育的根本任务在于育人，就是要培养做人的基本素质，使青年一代成为全面发展的人。 美育的根本问题是要培养完美的人格，它是人的基本素质教育，在全面发展教育中具有独特功能和重要地位。 2、了解教育的根本任务，美育在全面发展教育中的重要意义。 第一章人类美化自身的学科 1、高校美育的首要任务，是要教育学生逐步树立马克思主义的审美观。基本任务，是要培养正确的审美理想，健康的审美情趣，提高对美的感受力、鉴赏力、表现力和创造力。根本任务，是要塑造完美的人格：以美引善，提高学生的思想品德；以美启真，增强学生的智力；以美怡情，增进学生的身心健康，总之要促进大学生全面、和谐的发展。 高校美育的实施，①教学活动(设置美育和文学艺术教育方面的课程，开掘和发挥所有课程的美育因素)；②课外活动(组织文艺社团，举办美育方面的讲座演出、展览、参观、比赛等等)；③校园环境的美化和文明校园建设等。 2、掌握美育的任务，了解美育的实施。 第二章美是什么 1、美学史上关于美的本质问题的代表性观点：美是理念，美是主观观念,美是事物的属性，美是关系，美是生活。以上观点对于认识美的本质的意义及局限性。 美的本质在于人的本质力量的对象化，在于人的本质力量的肯定和确证。所谓人的本质力量的对象化，人的本质力量的肯定和确证，是指人在一定的社会关系中展开的自由自觉的活动的特性以及具体表现这一特性的人的创造才能、智慧、勇敢、思想、情感等本质力量，通过社会实践(首先是生产劳动，还包括社会斗争、科学实验、艺术活动等等)，在人类的实践对象(自然和社会)、人类创造的产品(物质产品和精神产品)上体现出来。 美是由一定的内容和相应的形式构成的。美以宜人的感性形式显现对人的本质力量的肯定和确证，形象性和感染性是美的显著特征。 美根源于实践之中。美最初是从人类的生产实践中产生的。 美和真、善既有区别，又有联系，辩证统一于社会实践。 2、了解美学史上关于美的本质的主要观点； 理解美的本质在于人的本质力量的对象化，美是宜人的感性形式显现对人的本质力量的肯定和确证；
大数据教学大纲
《大数据》课程教学大纲 适合专业：数据科学与大数据技术专业课程编号： 先修课程：高等数据、线性代数、JAVA 学分: 4 总学时： 64 一、课程性质、目的与要求 课程性质：专业必修课。 课程目的：通过对大数据的相关知识介绍，使学生掌握大数据的概念和原理，熟悉大数据的理论与算法，了解大数据未来发展趋势，能够利用所学知识，进行大数据应用实现和算法设计，培养学生运用大数据技术解决大数据行业应用问题。课程要求：本课程系统介绍了大数据的理论知识和实战应用，包括大数据概念与应用、数据采集与预处理、数据挖掘算法与工具、R语言、深度学习以及大数据可视化等，并深度剖析了大数据在互联网、商业和典型行业的应用。期望学生对大数据处理技术有比较深入的理解，能够从具体问题或实例入手，利用所学的大数据知识在应用中实现数据分析和数据挖掘。 二、教学内容 理论总学时：36学时 第1章大数据概念与应用 2学时基本要求：熟悉大数据的概念与意义、大数据的来源、大数据应用场景及大数据处理方法等内容。 重点：大数据的定义、研究内容与应用。 难点：无。 第2章数据采集与预处理 4学时基本要求：熟悉常用的大数据采集工具，特别是Apache Kafka数据采集使用方法；熟悉数据预处理原理和方法，包括数据清洗、数据集合、数据转换；掌握数
据仓库概念与ETL工具Kettle的实际应用。 重点：Apache Kafka数据采集、数据清洗、数据仓库与ETL工具。 难点：ETL工具Kettle的实际应用。 第3章数据挖掘算法 6学时基本要求：熟悉常用的数据挖掘算法，内容上从分类、聚类、关联规则和预测模型等数据挖掘常用分析方法出发掌握相对应的算法，并能熟练进行数据挖掘算法的综合应用。 重点：分类算法、聚类算法、关联规则、时间序列预测。 难点：数据挖掘算法的综合应用。 第4章大数据挖掘工具 4学时基本要求：熟练掌握机器学习系统Mahout和大数据挖掘工具Spark Mllib下的分类算法、聚类算法、协同过滤算法的使用，并对其他数据挖掘工具有所了解。重点：Mahout安装与使用、Spark Mllib工具的使用。 难点：Mahout和Spark Mllib工具的使用。 第5章 R语言 4学时基本要求：了解R语言的发展历程、功能和应用领域；熟悉R语言在数据挖掘中的应用；掌握R语言在分布式并行实时计算环境Spark中的应用SparkR。 重点：R语言基本功能、R语言在数据挖掘中的应用、SparkR主要机器学习算法。难点：R语言与数据挖掘。 第6章深度学习 4学时基本要求：了解深度学习的发展过程和实际应用场景，并结合人脑的工作原理，理解深度学习的相关概念和工作机制，做到能够熟练使用常用的深度学习软件。重点：人脑神经系统与深度学习、卷积神经网络、深度置信网络、循环（递归）神经网络、TensorFlow和Caffe。 难点：人工神经网络。 第7章大数据可视化 4学时基本要求：熟悉大数据可视化的基础知识；掌握文本可视化、网络可视化、时空数据可视化、多维数据可视化等常用的大数据可视化方法，可通过Excel、Processing、NodeXL和ECharts软件实现数据的可视化。
数据挖掘课程教学大纲
《统计学》课程教学大纲 英文名：Statistics 课程类别：专业基础课 课程性质：专业课 学分：3学分 课时：54课时 前置课：政治经济学、线性代数、微积分、概率论 主讲教师：徐健腾 选定教材：徐国祥，统计学，上海人民出版社，2007 课程概述： 本课程是运用统计数量分析的基本理论和方法，紧密结合社会经济实践，分析社会经济现象的数量表现、数量关系和数量变化规律的一门方法论科学。该课程首先对统计学的基本问题作了描述，包括统计学的概念、统计学的发展简史、统计工作的程序、统计分析软件、统计学的应用领域；其次介绍了统计学的核心概念，包括统计学的常用术语、统计指标与统计指标体系、统计方法和模型构建；再次介绍了描述统计学的基本内容，包括数据的计量与种类、统计数据的搜集与整理、统计表与统计图、集中趋势的测度、离散程度的测度、分布偏态与峰度的测度、指数体系与因素分析、几种常用的经济指数以及综合评价指数等；最后介绍了推断统计学的基本内容，包括抽样推断、假设检验、方差分析、相关与回归分析、时间序列分析等。 教学目的： 通过本课程的学习，要求学生能够全面掌握统计学的基本理论和基本方法，了解统计学发展的简单历史过程，熟悉统计工作的基本程序和统计学的应用领域；同时要求学生能根据统计研究的目的、统计数据的来源渠道和数据类型的不同，选择恰当的数学模型来对社会经济现象进行拟合。为了结合非统计学专业学生的学习要求和教学内容的完整性，要求学生能够掌握必需的统计分析方法和基本的统计指标知识，为深入进行经济分析和理论研究提供依据。 教学方法： 使用本教材要注意理论与实践相结合，着重培养学生综合的分析问题和解决问题的能力、培养他们的实际动手能力。教学过程中应尽量避开繁琐的数学公式推导，以案例为依托，结合实际例子讲清楚统计公式的应用方法。在内容上，立足于“大统计”的角度，从统计数据出发，以统计数据的处理和分析为核心，并根据统计教学的实际需要构建本课程的内容体系。在方法上，力求简明易
论大学美育的功能、困境及对策
论大学美育的功能、困境及对策 近年来，大学美育在课程内容、改革发展以及功能等领域成就显著。而与此同时，大学美育所存在的诸多不足以及面临的种种问题依然亟待解决，因此，应辩证的了解和认识大学美育在高校发展中的功能与意义、所需面对和解决的问题，并提出相应的发展大学美育的对策探究与理论探讨，来进一步科学推进和发展完善我国新时期的大学美育。 标签：大学美育素质教育对策 中共中央、国务院在《关于进一步加强和改进大学生思想政治教育的意见》中指出：要“大力加强大学生文化素质教育，开展丰富多彩、积极向上的学术、科技、体育、艺术和娱乐活动，把德育与智育、体育、美育有机结合起来，寓教育于文化活动之中。”由此可见，美育与素质教育在本质上是一脉相承的。大学美育是一种以德育为主体的教育模式，它不同于传统的文化教育，是一种主要通过对学生心理的疏导贯通，以及精神上的陶冶和启发为方式和目标，来提高大学生的整体素质和提升大学生的综合素质。在高等教育中不可缺少的是实施美育，美育是在高等教育中使素质教育的成果更加完美光亮的一种教育形式载体。 一、大学美育的功能与意义 在大学中开设美学课程，使学生接受美育，不仅能提高学生的审美修养和文化素质，还能陶冶他们的高尚情操。美育具有一种不可替代的作用，承担着培养新型全面发展的高素质人才的重大责任，是高等教育内容中一个重要的组成部分，也是大学课程体系内一门必不可少的课程。我们应充分认识美育在高等教育中所具有的功能与意义。 1.大学美育能升级学生的道德文化素质。在实施大学美育的过程中，它能为学生提供纯净的思想环境，有利于学生在认识和发现“美”的过程中提高自身的分辨能力和道德情操，并对学生在一定领域里的认知能力和视线维度都会产生潜移默化的影响和感染。不仅如此，在提高精神素养和道德情操的同时，学生个人的学习能力也会得到一定程度的提高。同时，学生在接受大学美育的过程中，自身的某些探索能力和梳理能力得以较好地发展提高，在日常的学习研究中能够获取更多更优质的知识储备，并可以很好地对一些自然社会规律进行理解和掌握，更有利于提高当代大学生精神文化的素养，丰富新一代人才的道德审美诉求。 2.大学美育能滋养净化学生的心灵与提高学生的审美情操。大学美育对于协调学生的心理健康素质，促进学生的心灵净化发展，起着重要的作用。它能够引导学生主动接近单纯而富有意义和价值的东西，从而使学生的情感得到慰藉，其心灵的符号也可以在漫无边际中找到共鸣，就像是寻觅到了可以让人吸收了便可以获得力量的阳光，心灵得以在愉悦的状态下得到强化，能在很大程度上滋养和净化学生的心灵。接受美育对学生的审美情怀也有着独特的熏陶作用。通过学习美育，学生得以获取一双发现美的眼睛，或者说，他们的眼界因此多了些宽阔
《Python金融数据挖掘及其应用》教学大纲
《python金融数据挖掘及其应用》课程教学大纲 课程代码： 学分：5 学时：80（其中：讲课学时：60 实践或实验学时：20 ） 先修课程：数学分析、高等代数、概率统计、金融基础知识、Python程序设计基础 适用专业：信息与计算科学 建议教材：黄恒秋主编.Python金融数据分析与挖掘实战[M]. 北京：人民邮电出版社.2019. 开课系部：数学与计算机科学学院 一、课程的性质与任务 课程性质：专业方向选修课。 课程任务：大数据时代，数据成为决策最为重要的参考之一，数据分析行业迈入了一个全新的阶段。通过学习本课程，使得学生在掌握Python科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模等基本技能基础上，进一步地扩展应用到较为复杂金融数据处理及挖掘分析任务上，最后进行量化投资实战检验。本课程为Python在金融量化投资领域的具体应用，也是Python 在金融行业应用最为广泛的领域之一，从而使得学生具备一定的行业应用背景及就业技能。 二、课程的基本内容及要求 本课程教学时数为80学时，5学分；实验20学时,1.25学分。 第七章基础案例 1.课程教学内容： （1）股票价格指数周收益率和月收益率的计算； （2）上市公司净利润增长率的计算； （3）股票价、量走势图绘制； （4）股票价格移动平均线的绘制； （5）沪深300指数走势预测； （6）基于主成分聚类的上市公司盈利能力分析。 2.课程的重点、难点： （1）重点：案例的实现思路、算法及程序具体实现； （2）难点：案例的实现算法、程序实现过程中各类数据结构的相互转换。 3.课程教学要求： （1）了解案例实现的基本思路； （2）理解案例实现的具体算法及程序实现，各种数据结构的相互转换并实现程序计算； （3）掌握案例实现的具体过程，包括思路、算法、数据处理、程序计算及结果展现。 第八章综合案例一：上市公司综合评价