2015年全国分析数据大纲

1、本题要求建立有序的循环链表。从头到尾扫描数组A,取出A[i](0<=i

LinkedList creat(ElemType A[],int n)

//由含n个数据的数组A生成循环链表,要求链表有序并且无值重复结点

{LinkedList h;

h=(LinkedList)malloc(sizeof(LNode));//申请结点

h->next=h; //形成空循环链表

for(i=0;i

{pre=h;

p=h->next;

while(p!=h && p->data

{pre=p; p=p->next;} //查找A[i]的插入位置

if(p==h || p->data!=A[i]) //重复数据不再输入

{s=(LinkedList)malloc(sizeof(LNode));

s->data=A[i]; pre->next=s; s->next=p;//将结点s链入链表中

}

}//for

return(h);

}算法结束

2、4、void LinkList_reverse(Linklist &L)

//链表的就地逆置;为简化算法,假设表长大于2

{

p=L->next;q=p->next;s=q->next;p->next=NULL;

while(s->next)

{

q->next=p;p=q;

q=s;s=s->next; //把L的元素逐个插入新表表头

}

q->next=p;s->next=q;L->next=s;

}//LinkList_reverse

3、我们可用“破圈法”求解带权连通无向图的一棵最小代价生成树。所谓“破圈法”就是“任取一圈,去掉圈上权最大的边”,反复执行这一步骤,直到没有圈为止。请给出用“破圈法”求解给定的带权连通无向图的一棵最小代价生成树的详细算法,并用程序实现你所给出的算法。注:圈就是回路。

PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲

《Power BI数据分析基础教程》教学大纲 学时:32 代码: 适用专业:计算机及应用相关专业 制定: 审核: 批准: 一、课程的地位、性质和任务 数据分析是普通大中专院校计算机科学与技术专业的一门重要的专业基础课。通过本课程的学习,使学生能够在已有的计算机基础知识基础上,对数据分析有一个系统的、全面的了解;在系统理解和掌握Power BI数据分析基本原理的基础上,具有设计和开发数据分析报表的基本能力。 数据分析是一门实践性非常强的学科,它要求学生在理解和掌握Power BI数据分析基本功能的基础上,充分利用实验课程,动手完成实际数据分析和报表设计。 二、课程教学基本要求 1.课程教学以Power BI数据分析方法为主,在教学过程中让学生掌握Power BI数据分析报表设计的本原理和方法。 2.要求在教学过程中合理安排理论课时和实验课时,让学生有充分的使用在计算机上练习理论课程中学到的Power BI数据分析技巧和方法。 三、课程的内容 第1章初识Power BI 掌握Power BI Desktop安装方法,了解Power BI Desktop的界面,学会使用Power BI文档。 第2章获取数据 了解数据连接模式,掌握连接到文件、数据库以及Web数据。 第3章查询编辑器 了解查询编辑器,掌握基础查询操作、数据转换、添加列、追加查询以及合并查询。 第4章数据分析表达式

了解DAX基础,掌握DAX函数。 第5章数据视图和管理关系 掌握数据视图的基本操作,掌握关系的管理操作。 第6章报表 掌握报表基本操作、视觉对象基本操作、钻取、数据分组、使用视觉对象数据以及报表主题。 第7章可视化效果 学会使用简单对象和内置视觉对象 第8章 Power BI服务 学会注册Power BI服务、在Desktop中使用Power BI服务以及在移动设备中使用Power BI,掌握Power BI服务中的报表操作以及仪表板 第9章社科研究数据分析 掌握获取社科研究数据和社科研究数据分析 四、理论和实验课时分配表 五、考核办法 1.考试采用统一命题,包括笔试和上机考试,考试时间分别为120分钟。课程成绩=(笔试成绩+上机考试成绩)/2

Excel高效数据分析培训课程大纲

Excel高效数据分析培训课程大纲 【课程背景】 面对浩瀚的数据,如何提炼信息,把需要的信息快速展示给客户和领导? 公司的经营状况和财务状况到底如何?预算执行情况到底如何?成本费用超支了吗? 销售收入、成本、费用是否正常?是否出现了异常情况?如何简便发现异常费用流向和预警机制的建立? 如何即时发现资金流、销售、财务中的问题? 员工的构成分布情况如何?员工的流动情况如何?您是否为员工的不断离去伤透了脑筋而不知其原因? 如何快速分析不同部门不同岗位等对公司的满意率,以便及时发现问题解决问题? 为什么产品的不合格率持续高位?怎样快速发现问题? 诸如此类的问题,等等,对任何一位管理者而言,是复杂而繁琐的,您想必一定很累、很烦了吧! 您想要提高管理效率吗?想要进行科学的管理,而不是仅仅拍脑袋想问题、做决策吗? 等等…… 本课程将教会您利用Excel快速制作各种统计分析报表的基本方法和大量实用技巧,还将使您的Excel 使用水平提升到一个新的层次,使您的分析报告更加有说服力,更加引人注目! 【课程特点】 ●系统性:囊括利用Excel进行高效企业日常管理的各方面内容。 ●全面性:全面介绍了Excel工具的在企业日常管理中的典型应用,兼顾Excel使用方法技巧介绍和应用思路启发,注重点面结合。 ●实用性:注重Excel在管理中的实际应用,培训内容紧密结合实际案例。精选数十个源自企业管理过程中的典型案例,极具代表性和实用价值,反映了现实中企业需要解决的问题,具有更强的针对性。 ●示范性:注重强调动手实践,使每个学员有充分的动手机会,及时解决学习中的问题。在进行实例分析时一步一步地递进,清晰易懂,既便于您了解管理决策分析过程,又使读者真正掌握Excel的强大功能。 ●细致性:讲课认真、细致,辅导实验积极、耐心,使每个学员都能够掌握所讲的内容。 ●无忧性:完善的课后服务,随时与老师联系,及时帮助企业学员解决实际工作中遇到的问题和难题。 【课程目的】 ●帮您树立一种正确高效使用Excel的基本理念和思路 ●为您提供一套实用高效的Excel技能和方法 【培训对象】 ●企业的各类管理人员,包括财务总监、财务经理、会计经理、财务主管、预算主管、财务人员、会 计人员;销售总监、销售经理、销售主管、销售人员;生产经理、生产管理人员;人力资源经理、 人力资源主管;审计经理、审计主管;及其他相关管理人员等。 【课程大纲】 第1部分武装自己:快速掌握Excel公式和函数 逻辑更加清楚: 将复杂的数据逻辑判断和处理变得更加清楚和明了(逻辑判断函数的综合应用) 复杂变简单: 将繁琐的加减公式变得更为简洁和科学(各类求和汇总函数的灵活应用) 让数据无处遁形: 需要的数据迅速出现在您面前(功能强大的查找函数及其典型应用)

数据分析与处理-课程教学大纲

《数据分析与处理》课程教学大纲 一、课程基本信息 1.课程代码: 2.课程名称:数据分析与处理 3.课程英文名称: 4.课程类型:CC 5.授课对象:电子商务本科 6.开课单位:信息技术与商务管理系 7.教学时间安排:第2学期 8.先修课程:信息技术基础 9.并行课程: 10.后修课程:数据库原理与应用,动态网站设计基础,电子商务网站建设与管理,电子商务综合实训 11.学时安排: 二、课程教学目标及教学任务 (一)教学目标 1.教学目标的总体概括 既要能够掌握EXCEL的整体概念和基本操作步骤,又要掌握EXCEL在数据分析与处理方面的具体应用。 2.教学目标列表

(二)课程培养能力体系

(三)课程培养目标与课程内容映射表 见附件《数据库原理与应用课程培养目标与课程内容对应mapping图》。 (四)教学任务 实验报告:实验目的明确,实验内容完整,实验步骤正确,实验结论真实、准确,优秀学生能总结出系统的实验注意事项。 作业:作业内容正确,资料翔实,论证充分、有力,优秀学生能够提出鲜明的个人观点,同一问题能够给出简洁明了的答案,具有一定的创新性。 三、各单元教学内容及基本要求 第一部分数据的输入与编辑(2学时(讲课)+2学时课堂练习= 4课时) 教学内容: 1、数据输入的一般操作 2、特殊数据的快捷输入 3、有规律数据的序列输入法 4、设置有效性对输入数据审核 5、下拉式列表选择输入的设计 6、数据的编辑操作 教学重难点: 1、设置有效性对输入数据审核 2、下拉式列表选择输入的设计 教学目标: 1、掌握Excel基本的概念 2、掌握单元格及单元格区域简单数据的输入 3、掌握下拉式列表选择输入的设计 第二部分单元格数据的格式设置(1(讲课)+1(课堂练习)= 4课时) 教学内容: 1、单元格格式的一般设置 2、各种内置数字格式的使用 3、自定义数字格式的应用 4、条件格式化的应用 教学重难点: 1、自定义数字格式的应用

《大数据分析与企业经营管理》课程大纲

上海蓝草企业管理咨询有限公司 蓝草课程注意突出实战性、技能型领域的应用型课程;特别关注新技术、新渠道、新知识创新型知识课程。 蓝草咨询坚定认为,卓越的训练培训是获得知识的绝佳路径,但也应是学员快乐的旅程,蓝草企业的口号是:为快乐而培训为培训更快乐! 蓝草咨询为实现上述目标,为培训机构、培训学员提供了多种形式的优惠和增值快乐的政策和手段,可以提供开具培训费的增值税专用发票。 蓝草课程注意突出实战性、技能型领域的应用型课程;特别关注新技术、新渠道、新知识创新型知识课程。 蓝草咨询坚定认为,卓越的训练培训是获得知识的绝佳路径,但也应是学员快乐的旅程,蓝草企业的口号是:为快乐而培训为培训更快乐! 蓝草咨询为实现上述目标,为培训机构、培训学员提供了多种形式的优惠和增值快乐的政策和手段,可以提供开具培训费的增值税专用发票。 【课程背景】 如何通过大数据分析了解客户的购买意愿和需求?如何科学组织大数据分析,从而指导各项运营工作的开展? 如何通过大数据分析,来对产品的绩效分析,发现影响产品绩效的“罪魁祸首”,并进行运营优化和管理? 如何系统化地整体打造和改进产品绩效?从市场运营到产品创新,如何进行改进? 企业如何有效的组织产品运营管理?日常的运营管理主要要做什么? [键入文字]

上海蓝草企业管理咨询有限公司 [键入文字] 如何对产品进行市场细分和定位,挖掘潜在目标客户?刺激潜在需求? 如何组织各种营销活动,对产品进行展示和包装,提升销售转化率? 如何优化企业的产品组合,优化品类?设计商品套装、解决方案? 如何通过消费者研究,开展产品的改进和创新?提升产品吸引力? 本课程将全方位提供专有技术对电商平台进行全方位的设计和打造!包括以下四大模块内容 基于我们对企业产品生产经营过程和工作模型的多年研究,本课程就是提供一个整体的方法论,拥有多项专有技术对企业产品进行整体的打造! 关于授课和服务方式 ● 本课程在九阳市场运营中心、雅迪电动车市场部、良品铺子电商团队、中联中科电商营销团队、湖北移动互联网运营中心等几十家企业进行落地实施! 有专门企业调研诊断的工具和表单,可以 现场落地实施!

数据分析复习提纲

复习提纲 1、第一章统计学和SPSS统计分析软件简介 (1)统计分析的基本概念 ●统计分析的基本概念和有关术语 ●统计数据的分类及各类型特点 ●统计分析的步骤 ●抽样方法的分类,及其各分类所包含的具体方法、特点和适用条件 题型:选择填空判断,问答题 2、第二章数据文件的建立和管理 (1)掌握SPSS数据集的数据结构的建立和编辑; ●数据的存储格式 ●SPSS的数据存储形式和数据结构 ●SPSS包含哪些类型数据,各有什么特点,变量名命名规则 (2)掌握SPSS软件读入和存储电子表格、数据库、文本文件等各类格式的数据文件方法; ●SPSS可以读取哪些格式的文件 ●SPSS可以保存哪些格式的文件 (3)学习合并两个数据文件的方法; ●数据合并分类,及其各类数据合并方法的用途和使用前提要求 (4)学习查找重复个案,数据文件的拆分,变量计算,数据分组,数据选取 ●重复个案,数据文件的拆分,变量计算,数据分组,数据选取等方法的用途和使用 前提要求 题型:选择填空判断 3、第三章基本统计分析 (1)描述性统计和推断性统计的相关基本概念(ppt中章节的所有内容) ●统计学的分类,及其各类的概念和特点(中心趋势描述、离散趋势描述、分布 的形状) ●统计量的概念和分类,及其各类统计量的名称,特点和用途 (2)对数据进行描述的图形化方法 ●统计图表分几类,各有什么用途 (3)数据计数 ●目的和思路 (4)分类汇总 ●目的和思路 (5)频率分析 ●目的和思路 (6)交叉分组下的频度分析 ●目的和思路 (7)分析和解释 ●目的和思路

(8)多选项分析 ●目的和思路 (9)比率分析 ●目的和思路 题型:选择填空判断 4、第四章参数检验 (1)推断统计的概念及方法 (2)假设检验概述(原因,原理,方法,思想,步骤) (3)单样本t检验的目的,方法,使用条件,原假设,步骤 (4)两独立样本t检验 ●什么是两独立样本,有什么要求 ●两独立样本t检验的目的,方法(手段),使用条件,原假设,步骤和检验结果 解释 ●对两独立样本t检验结果的解释 (5)两配对样本t检验 ●什么是两配对样本,有什么要求 ●两配对样本t检验的目的,方法(手段),使用条件,原假设,步骤 ●对两独立样本t检验结果的解释 (6)各种方法的使用情境(各种方法适用于那些例子) 题型:选择填空判断问答题 5、第五章方差分析 (1)方差分析概述 ●t检验与方差分析的区别 ●方差分析的思想,相关术语(涉及的变量及其特点,g各变量间的关系),用途, 适用条件,分类 (2)单因素方差分析 ●单因素方差分析的用途,适用条件,基本思路,原假设,检验统计量的构造, 检验步骤和结果解释 (3)多因素方差分析 ●多因素方差分析与单因素方差分析的区别 ●多因素方差分析的用途,适用条件,基本思路,原假设,检验统计量的构造, 检验步骤和结果解释 (4)协方差分析 ●什么是协方差分析,何时使用,基本思路,原假设 (5)各种方法的使用情境(各种方法适用于那些例子) 题型:选择填空判断问答题 6、第六章非参数检验 (1)非参数检验简介

数据分析培训提纲

数据分析培训提纲 1.概论 数据分析的重要性 (1)贯彻质量管理8项原则的需要 QM的8项原则之一为:基于事实的决策方法。要避免决策失误必须提供足够的信息,以及进行科学决策。 信息:有意义的数据。 数据:能客观反映事实的资料和数字。 要使数据提升为信息,才能将其增值。为此,必须从数据收集和分析上运用科学的方法,使之便于利用。 (2)通过数据的收集和分析可证实QMS是否适宜和有效。 (3)帮助识别和评价QMS持续改进的机会。 (4)增强对各种意见和决策的分析、判断、评审、质疑能力因此,数据分析是保障QMS有效运行的重要手段。 数据分析的一般过程 1.2.1数据收集 (1)收集范围 产品、体系和过程的数据,如:产品检测中的不合格,QMS质量目标完成情况、持续改进情况、过程监视和测量情况等。 事实上在QMS的各个过程中,都会产生一些数据,在管理中必须根据当前及长远目标的需要,确定应收集那些数据,重点如何。

(2)收集方法 1)各种报表和原始记录(注意分类) 2)区域网中的数据库 3)注意明确收集人、收集时间、收集方式、传递方式。 (3)收集的要求 1)及时 2)准确数据的质量,“进来的是垃圾,出去的还是垃圾” 3)完整数据项目齐全,数量符合要求。 1.2.2数据分析、处理 (1)数据的审查和筛选 剔除奇异点,确定数据是否充分 (2)数据排序 按其重要度进行排序,以确定分析处理的对象和顺序 (3)确定分析内容,进行统计分析 (4)分析判断 在统计分析的基础上,以目标值或标准为依据,对统计分析结果(绘图或计算)作进一步分析,以获得指导过程改进的明确信息,找出主要问题和薄弱环节,并提出相应的改进建议。 (5)编写报告 对分析判断得出的规律、趋势整理成报告(附有直观的图表) -1- 1.2.3数据的利用

最新整理数据分析培训提纲.doc

数据分析培训提纲 1.概论 1.1数据分析的重要性 (1)贯彻质量管理8项原则的需要 QM的8项原则之一为:基于事实的决策方法。要避免决策失误必须提供足够的信息,以及进行科学决策。 信息:有意义的数据。 数据:能客观反映事实的资料和数字。 要使数据提升为信息,才能将其增值。为此,必须从数据收集和分析上运用科学的方法,使之便于利用。 (2)通过数据的收集和分析可证实QMS是否适宜和有效。 (3)帮助识别和评价QMS持续改进的机会。 (4)增强对各种意见和决策的分析、判断、评审、质疑能力 因此,数据分析是保障QMS有效运行的重要手段。 1.2数据分析的一般过程 1.2.1数据收集 (1)收集范围 产品、体系和过程的数据,如:产品检测中的不合格,QMS质量目标完成情况、持续改进情况、过程监视和测量情况等。 事实上在QMS的各个过程中,都会产生一些数据,在管理中必须根据当前及长远目标的需要,确定应收集那些数据,重点如何。 (2)收集方法 1)各种报表和原始记录(注意分类) 2)区域网中的数据库 3)注意明确收集人、收集时间、收集方式、传递方式。 (3)收集的要求 1)及时 2)准确数据的质量,“进来的是垃圾,出去的还是垃圾” 3)完整数据项目齐全,数量符合要求。 1.2.2数据分析、处理 (1)数据的审查和筛选 剔除奇异点,确定数据是否充分 (2)数据排序 按其重要度进行排序,以确定分析处理的对象和顺序 (3)确定分析内容,进行统计分析 (4)分析判断 在统计分析的基础上,以目标值或标准为依据,对统计分析结果(绘图或计算)作进一步分析,以获得指导过程改进的明确信息,找出主要问题和薄弱环节,并提出相应的改进建议。 (5)编写报告 对分析判断得出的规律、趋势整理成报告(附有直观的图表)

大数据商务分析与应用-教学大纲

大数据商务分析与应用》教学大纲 课程编号: 071133B 课程类型:□通识教育必修课 □专业必修课 □学科基础课 总学 时: 48 讲课学时: 32 学 分: 3 适用对象:信息管理与信息系统专业(电子商务) 先修课程: 面向对象程序设计与开发,数据库原理与应用,统计学,商务智 能与数据挖掘 、教学目标 商务数据特别是大数据的挖掘、 分析和利用, 已经成为当前大型企业之间竞 争的重要工具和手段。 本课程主要学习大数据商务分析的相关原理、 方法和技术, 根据实际业务需求,基于一种大数据商务分析开发工具如 Python 对相应的业务 数据进行处理、分析和应用。 通过本课程学习,使学生了解大数据的采集、传输、处理、分析和应用的相 关技术,掌握 Python 的基础语言知识、 大数据分析和应用技术, 能够基于 Python 进行数据采集、 处理、分析和应用开发工作。 鉴于商务数据分析已经成为电子商 务运营和网络营销中重要的工具和手段, 因此该课程是电子商务专业培养方案的 重要组成部分,是先修课程“统计学”和“商务智能与数据挖掘”的实战延续, 并可为同期进行的专业必修课“电子商务运营管理”打下良好技术基础。 二、教学内容及其与毕业要求的对应关系 (一)教学内容 □通识教育选修课 专业选修课 实验(上机)学时: 16

本课程主要教学内容是在学生掌握基本的统计学、数据挖掘等基本原理和算法后,学习基于Python 编程语言的基本语法、一般应用开发方法和常用的数据分析和数据挖掘方法等。具体包括:Python 基础知识,Python 数据分析工具,数据探索,数据预处理,挖掘建模,案例分析等。 (二)教学方法和手段 根据教学目标,拟采用的教学方法有:课堂讲解基本概念和核心知识,讲授和讨论相结合领会知识要点,案例教学训练解决问题的能力,最后借助Python 开发环境软件让学生进行上机操作和具体实践。 (三)实践教学环节要求 根据教学进度和要求布置相应的小作业,通过上机实践。每一章都有对应的上机内容,如Python 开发环境配置与入门程序开发、各章节开发例程等。建议自学时安装和配置这些软件进行自学,完成书上案例的内容。通过上机学习本课程的理论,掌握基于Python 语言和工具的数据分析方法。 (四)学习要求 为有效学习本课程,要求学生首先具备数据库、面向对象程序设计与开发等方面的基本知识,熟练掌握面向数理统计与数据挖掘等方面的完整专业知识。 自学时应该熟读大纲,提纲挈领地掌握Python 数据分析的内容,随后按照大纲熟读教材,并通过课后思考和上机实践进行多角度和多层次的反复学习。 (五)与毕业要求的关系 随着大数据时代的到来,大型企业、政府和机构逐渐积累了大量的业务数据,基于互联网技术和大数据分析手段挖掘商务和业务应用的价值,逐渐成为电子商务运作和企业竞争的必要组成部分,也是未来发展的必然趋势。因此,学习和掌握大数据的商务分析方法、技术及相关应用,不仅是当前电子商务产业发展的需要,还是适应未来大型组织运营和竞争的基本要求,也是电子商务专业培养的基本要求。 (五)教学中应注意的问题由于数理统计原理和数据仓库与数据挖掘技术原理是该课

大数据研究分析方向教学计划

大数据分析方向教学计划

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大数据分析课程标准 一、课程定位 现在企业为了提升客人使用体验,提高业务效率,在大数据蓬勃发展的阶段里,需要对现有业务系统进行转型升级;作为大数据核心部分,大数据研发工程师应用成为有大量数据的企业必备人才,在数据处理,数据分析方面,大数据研发是不可或缺的技能。 随着大数据应用的大量普及,开源框架,比如hadoop,spark等,也得到长足发展。本课程除了着力于统数据的收集和搭建,使得作为大数据的研发/分析带来基础设施,让学员掌握,同时,对大数据的离线/实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过本课程,掌握大数据平台并且对大数据分析的基本技能和方法,为将来在企业分析大数据做决策打下基础。 二、课程性质与作用 课程性质大数据分析课程。 课程作用 大数据分析是数据清洗过后使得数据产生价值的过程。在企业丰富应用场景中,通过标准的大数据分析方法不能胜任的情况下,就需要通过先验知识来验证大数据并找出规律来达到业务目标。在实际工作中,掌握大数据研分析需要展示的数理统计分析的知识,敏锐的数据观察力,和部分软件开发的知识,也需要比较扎实的计算机基础。本课程大纲是完整的课程,实际培训课程中,会根据学员实际情况进行分组。通过本课程的学习。 三、课程目标 课程教学以灵活运用分析方法为目标,以实际项目为中心,以合理知识结构分解为手段,结合实际的应用场景,对大数据进行文本,图标等大数据进行分析和学习,主要以实际操作让学员对相关知识点掌握,达到理论与实际结合,教学与企业融合的内容。学员学成后,能够利用清洗后的数据,根据提供的先验知识,可以做出模型并能够预测业务数据。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。 (一)知识目标 1.理解大数据概念及应用场景,先导课程Linux的操作 2.掌握开发语言R 或python

金融数据分析课程大纲

《金融数据分析》课程教学大纲 (Analyses of Financial Data) ----and Application of SPSS 一、课程说明 课程编码:225212101 课程总学时(理论总学时/实践总学时)51(34/17) 周学时(理论学时/实践学时)3(2/1) 学分: 2.5 开课学期: 5 1.课程类别与性质: 专业限修课程 2.适用专业与学时分配: 适用于信息与计算科学(金融服务方向)专业。 教学容与时间安排表

3.课程教学目的与要求: 学生通过本课程的学习,了解对金融数据进行统计分析的原理和过程,了解各种数据分析模型、统计分析方法的使用条件、应用场合、所需参数及模型的性质,能按照模型的要求输入基本数据合参数,进行运算和统计分析,掌握数据输入、数据分析、数据转换、选择和加权等技巧,掌握各种基本的统计分析模型的计算方法,能根据数据来源、数据类型和分析的目的要求选择适当的统计分析模型进行分析,能对输出结果能作出合理的解释和恰当的运用。 (2)教学要求 4.本门课程与其它课程关系: 本课程属于金融服务专业方向的限选课程,它的前期课程包括:概率论、应用统计、及相关的金融类课程与计算机及软件类课程。 5.推荐教材及参考书: 教材: 《数据统计分析----SPSS原理及应用》(高等学校教材),黄润龙,管于华编,高等教育,2010, 参考书: 《SPSS 18---数据分析基础与实践》,洪成编著,电子工业,2010, 《深入浅出数据分析》, Michael Milton著,芳译,电子工业,2010, 《金融时间序列分析》, Ruey S. Tsay著,家柱译,机械工业,2008, 6.课程教学方法与手段: 课堂理论教学与实验教学相结合,重视学生的理解与实际应用的操作能力。 7.课程考试方法与要求: 本课程是基本知识与实际数据分析相结合的课程,因此本课程考试分为二部分:第一部分由小组进行案例分析,主要是学生组织,论文答辩类型的小组分析;

数据分析方法教学大纲

《数据分析方法与软件》课程教学大纲课程类型:选修课程代码:课程总学时:64 总学分: 2 实验课程性质:非独立课程实验学时: 32 实验学分: 课程类别:专业课适用专业:计信本 开课时间: 04 年级 6 学期开课单位:计算机学院 大纲执笔人:彭平大纲审定人: 一、实验课程名称: 数据分析方法(Methods of Data Analysis with software) 二、课程简介 数据分析是分析和处理数据的理论和方法,从中获取有用的信息。数据作为信息的重要载体在当今信息化社会扮演着重要的角色。信息与计算科学专业则主要研究信息技术的核心基础与运用现代计算机工具高效求解科学与工程问题的数学理论与方法。基于这一专业定位,信息与计算科学可包括信息科学与科学计算两个大的方向。而信息科学可以理解为“有关信息获取、信息传输、信息处理与信息控制基础的科学”。数据分析正是信息科学的重要专业基础课程。 三、适用专业与学时学分: 1.信息与计算科学课程总学时:64;总学分:4实验32学时 四、教学目的和内容要求 通过本课程的学习,使学生对数据分析方法的基本原理有系统的理解,掌握利用专业软件进行数据统计分析的方法和步骤。培养学生应用计算机进行统计分析的能力,为后续课程的学习以及解决实际问题打下良好的基础, 1、通过本课程的学习与实践,掌握数据分析的基本原理和统计软件SPSS系统基本用法。

2、通过本课程的学习与实践,能够对数据进行描述性统计分析,熟练使用SPSS软件内部函数,并能分析所得结果。 3、通过本课程的学习与实践,加深对数据分析方法的基本理论(回归分析、方差分析、聚类分析、判别分析等)的理解,掌握统计软件的各个操作方法和步骤,并能结合具体问题和相关知识对计算结果给出合理的解释。 主要内容: 五、实验课程内容及要求

数据分析教学大纲

《数据分析》课程教学大纲 课程代码:090141122 课程英文名称:Data analysis 课程总学时:32 讲课:32 实验:0 上机:0 适用专业:信息与计算科学 大纲编写(修订)时间:2017.11 一、大纲使用说明 (一)课程的地位及教学目标 本课程是信息与计算科学专业的一门专业必修课,通过本课程的学习,可以使学生获得分析和处理数据的理论与方法,能够从大量数据中揭示其隐含的内在规律、发掘有用的信息、进行科学的推断与决策。本课程为学生学习新知识和后续开设的《大数据算法》、《数据挖掘》等课程打下良好的基础。 (二)知识、能力及技能方面的基本要求 1 知识方面的基本要求 通过本科程的学习,使学生掌握: 1)要求学生了解数据分析的基本内容及应用领域,学会如何对已获取的数据进行加工处理,如何对实际问题进行定量分析,以及如何解释分析的结果; 2)掌握几种常用数据分析方法的统计思想及基本步骤,且能够利用统计软件,较熟练地解决实际问题中的数据分析问题。 2 能力方面的基本要求 通过各个教学环节逐步培养学生的抽象思维能力、逻辑推理能力和自学能力,培养学生综合运用所学知识去分析解决实际问题的意识和能力。 3 技能方面的基本要求 通过本课程的学习,使学生 1)对于已获得的数据,能够通过相应的统计软件描述数据的分布及其数字特征; 2)能够建立线性回归模型分析和预测; 3)能比较不同数据之间的差异,并且能够进行分类、判别; 4)能利用主成分方法处理高维数据; 5)能够建立模型对数据进行分析和预测。 (三)实施说明 1 本大纲主要依据信息与计算科学专业2017-2020版教学计划、信息与计算科学专业建设和特色发展规划和沈阳理工大学编写本科教学大纲的有关规定并根据我校实际情况进行编写的。 2 课时分配仅供参考。 3 建议本课程采用课堂讲授、讨论相结合的方法和采用多媒体等现代化手段开展教学,通过习题课和讨论等方式强化重点,通过分散难点,使学生循序渐进的掌握难点。 (四)对先修课的要求 本课的先修课程:概率论与数理统计。 (五)对习题课、实践环节的要求 1 对习题课的要求:建议安排2次共计4学时的习题课。第一次习题课在主成分分析理论课之后安排2学时。复习内容为数据的描述性分析、回归分析、方差分析、主成分分析的理论及

经营数据分析与挖掘课程大纲

经营数据分析与挖掘课程大纲【课程大纲】 第一部分:认识数据分析 问题:数据分析是神马?数据分析基本过程? 1、数据分析面临的常见问题 ?不知道分析什么(分析目的不明确) ?不知道怎样分析(缺少分析方法) ?不知道收集什么样的数据(业务理解不足) ?不知道下一步怎么做(不了解分析过程) ?看不懂数据表达的意思(数据解读能力差) ?担心分析不够全面(分析思路不系统) 2、认识数据分析 ?什么是数据分析 ?数据分析的三大作用 ?数据分析的三大类别 案例: 3、数据分析需要什么样的能力 ?懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈现 4、大数据应用的四层结构 ?数据基础层、数据模型层、业务模型层、业务应用层 5、数据分析与挖掘在企业中的应用 第二部分:数据分析基本过程 1、数据分析的六步曲 2、步骤1:明确目的--理清思路 ?先有数据还是先有问题? ?确定分析目的 ?确定分析思路 3、步骤2:数据收集—理清思路

?明确收集数据范围 ?确定收集来源 ?确定收集方法 演练: 4、步骤3:数据预处理—寻找答案 ?数据清洗、转化、提取、计算 ?数据质量评估 演练: 5、步骤4:数据分析--寻找答案 ?分析方法选择 ?构建合适的分析模型 ?分析工具选择 6、步骤5:数据展示--观点表达 ?选择合适的可视化工具 ?选择恰当的图表 7、步骤6:报表撰写--观点表达 ?选择报告种类 ?完整的报告结构 8、数据分析的三大误区 案例: 第三部分:数据分析方法篇 问题:数据分析有什么方法可依?不同的方法适用解决什么样的问题? 1、数据分析方法的层次 ?基本分析法(对比/分组/结构/趋势/…) ?综合分析法(交叉/综合评价/杜邦/漏斗/…) ?高级分析法(相关/方差/验证/回归/时序/…) ?数据挖掘法(聚类/分类/关联/RFM模型/…) 2、基本分析方法及其适用场景 ?对比分析(查看数据差距)

大数据分析-大数据分析培训机构

大数据分析-大数据分析培训机构 大数据分析培训机构哪个不错?千锋小编认为,一个好的大数据分析培训机构应该真正传授给学生技术,让学生用自己的技术拿下各大企业抛来的橄榄枝。所以看一个培训机构出来的学生技术水平如何、就业情况如何才是关键因素。 相信每一个想学习大数据分析的小伙伴,都是抱着自己远大的理想和对未来的憧憬选择行业的。对于我们95后来说,发展前景比薪资更加重要,当然了,如果鱼和熊掌能够兼得是再好不过了。 大数据的火爆发展,优越的就业前景,正是给了我们新一代年轻人以契机,让我们为了自己远大的理想去奋斗,选择一个能够帮助自己掌握大数据分析关键技术的培训机构,才是我们现在需要做的。 千锋大数据分析培训机构,一直专注于互联网技术培训,每年培训和输送近万名移动互联网研发人员,是唯一真正获得企业一致好评的移动互联网培训机构,从千锋走出的学员在业界得到了广泛认可。

尤其是我们大数据专业的学生,更是给力,经过千锋各路大神讲师24周孜孜不倦地打磨,每一个人都整装待发,迫不及待的想去迎接自己的未来,经过两周的努力,千锋大数据学生每个人都收获满满,人均两三个offer在手,上万的工资待遇,这才是我们大千锋人的风采。 千锋学生之所以能在大数据行业笑傲领跑,与学生的努力息息相关,更与千锋教育每一位大数据讲师息息相关。千锋用实力告诉你,想要高薪就业,想要美好未来,只要你来,千锋一定能帮你实现。 千锋不仅仅注重学生的专业技能培训,还注重学生的素质培养,开班第一天起,每节课的课前十分钟分享,锻炼学员的沟通表达能力,在工作中减少沟通成本即是提高工作效率。加上毕业前的就业指导课和专业的素质培养课,帮你规划未来的就业方向,模拟面试,营造真实的面试环境,提高学员的求职成功率。 大数据分析培训机构哪个不错?千锋教育大数据分析培训期待你来考察学习!

大大数据分析报告方向教学计划清单

大数据分析课程标准 一、课程定位 现在企业为了提升客人使用体验,提高业务效率,在大数据蓬勃发展的阶段里,需要对现有业务系统进行转型升级;作为大数据核心部分,大数据研发工程师应用成为有大量数据的企业必备人才,在数据处理,数据分析方面,大数据研发是不可或缺的技能。 随着大数据应用的大量普及,开源框架,比如hadoop,spark等,也得到长足发展。本课程除了着力于统数据的收集和搭建,使得作为大数据的研发/分析带来基础设施,让学员掌握,同时,对大数据的离线/实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过本课程,掌握大数据平台并且对大数据分析的基本技能和方法,为将来在企业分析大数据做决策打下基础。 二、课程性质与作用 课程性质大数据分析课程。 课程作用 大数据分析是数据清洗过后使得数据产生价值的过程。在企业丰富应用场景中,通过标准的大数据分析方法不能胜任的情况下,就需要通过先验知识来验证大数据并找出规律来达到业务目标。在实际工作中,掌握大数据研分析需要展示的数理统计分析的知识,敏锐的数据观察力,和部分软件开发的知识,也需要比较扎实的计算机基础。本课程大纲是完整的课程,实际培训课程中,会根据学员实际情况进行分组。通过本课程的学习。 三、课程目标 课程教学以灵活运用分析方法为目标,以实际项目为中心,以合理知识结构分解为手段,结合实际的应用场景,对大数据进行文本,图标等大数据进行分析和学习,主要以实际操作让学员对相关知识点掌握,达到理论与实际结合,教学与企业融合的内容。学员学成后,能够利用清洗后的数据,根据提供的先验知识,可以做出模型并能够预测业务数据。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。 (一)知识目标 1.理解大数据概念及应用场景,先导课程Linux的操作 2.掌握开发语言R 或python

MassHunter数据分析培训教材

? 确保选定use current method 。 ? 确保不要选定Run ‘File Open ’actions from selected Method ? 如果文件夹中存在多 个数据需要同时分析, 可以按住 Shift 键 同时单击需要分析的 数据可同时打开多个 数据 ? 当窗口处于活动状态时,通过按F1 键可以获取有关任何窗口、 对话框或选项卡的帮助 5977MSD MassHunter 数据分析培训教材 培训目的 熟悉安捷伦MassHunter 工作站,了解其主要界面及相关功能; 能够正确使用该软件完成一次典型的定性分析并打印出定性报告; 能够正确使用该软件完成一次典型的定量分析并打出定量报告。 第一章 定性分析 打开软件之前先将数据采集软件光盘(G3336-60065_MassHunter Qualitative Anaylsis DA Software B.06.00 ) X:\DA TA\GCMS Pesticide\ 目录下的所有文件夹拷贝到D :\MassHunter\Data\目录下。此文件夹将包含我们练习所要使用的所有数据。 双击Qualitative Analysis B.06.00图标,打开MassHunter 定性分析软件。 系统将显示“Open Data File ”对话框,转到文件夹D:\MassHunter\Data \GCMS Pesticide 打开一个全扫描的文件Pest - 200 - scan.D 。 首先,我们要确认一下“用户界面配置”是否正确(一般在首次安装时操作)。

1.在定性分析软件的菜单栏,选择“Configuration”——“User Interface Configuration”,并按照下图配置用户界面。按“OK”键确定。 2.MassHunter软件支持个性化窗口排列,并且可以保存以及调用。 在定性分析软件的菜单栏,选择“Configuration”——“Window Layouts”——“Restore Default Layout”,即可恢复到默认的窗口排列方式。

CPDA数据分析师考试大纲 _ 数据分析师

CPDA数据分析师考试大纲 来源:数据分析师 CPDA | 时间:2016-10-28 | 作者:admin 第一部分考试性质、内容及教材 一、考试性质与特点 数据分析师专业技术考试是由国家部委主持的,是一门知识结构完整、理论联系实际、应用性很强的课程。 数据分析师考试内容涵盖了市场环境、市场竞争、市场需求分析及企业战略、经营及投资决策和决策评估等基本因素,比较全面地介绍了数据分析对于企业决策支持的基本概念、相关理论和应用方法,对考生今后的数据分析实践活动具有良好的指导作用。 二、考试方向及内容 数据分析师课程理论知识直接应用于数据分析和企业决策工作,根据企业决策的需要,对各种相关数据进行精算和评估。 考试内容涉及宏观环境的研究、竞争态势的分析、客户需求及市场相关数据的采集处理及预测、企业经营状况分析及预测、投资数据估算与编制、现金流量估算、投资数据分析、不确定性分析、企业决策评估等。

三、教材及相关课程 数据分析专业考生必修必考教材: 报名后即发放,内部教材 《数据分析基础》 《量化经营》 《量化投资》 《战略管理》 本课程的选修课程: 《经济学原理》 《统计学原理》 《财务管理》 《市场营销学》 四、考试形式与试卷结构 考 核 试卷结构考核时限考核要点总分数及格分

数 理论部分120分钟以数据分析原理 为考试要点,主 要考察学员的理 论素质 100≥60 实操部分120分钟 以企业经营类案 例分析为主,主 要考察学员在实 战中运用分析原 理及专门分析和 决策的能力 100≥60 120分钟 以企业投资类案 例分析为主,主 要考察学员在实 战中运用分析原 理及专门分析和 决策的能力 100≥60 第二部分 考试要点 一、理论部分 理论部分的题型为:填空题、判断题、单项选择、多项选择,这部分主要考核学员对知识点概念特征的掌握,对资金的时间价值指标、盈亏平衡、经济订货批量等数据的处理进行相应的简单计算。 1) 数据分析的内容、概念及意义,数据分析对企业决策的意义。 2) 数据分析项目建议书的作用及内容。 3) 市场战略分析: 市场研究的基本内容,内、外部环境分析,市场特征分析,市场竞争结构分析等。 4) 数据采集的渠道及方法: 一手数据、二手数据、抽样调查、简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。 5) 问卷设计: 问卷设计原则,问卷设计应注意事项。 6) 数据的处理: 数据的类型、数据处理的方法 。 7) 基础数据分析方法

商务数据分析教学大纲

商务数据分析教学大纲 本课程主要介绍深度学习的基本原理、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、注意力机制等基本方法及其典型应用领域,并借助机器学习开源平台TensorFlow实现深度学习在证券趋势预测、声音质量评价、电子推荐、目标检测、社交网络情感分析等多个典型领域的应用。 课程概述 1.我为什么要学习这门课? 机器学习是人工智能的重要组成和技术基础,伴随着人工智能几十年的发展,期间几次大起大落。作为机器学习的高级阶段,最近几年深度学习算法在自然语言处理、语音识别、图像处理等领域的突破应用和广泛接受。这也标志着机器学习已经彻底迈出实验室大门,走向实践,推动着人工智能向更高阶段发展。数据应用和人工智能发展已经引起了全球关注。企业对机器学习的人才需求增大,与之密切相关的数据科学家、数据挖掘工程师、大数据分析师、机器学习工程师等数据分析类人才成为本世纪最有吸引力的职业。根据相关企业估计,上述人才的增长高峰将持续6-8年。本课程就是对深度学习感兴趣的学员准备的。 2.这门课的主题是什么? 介绍传统的机器学习理论的基础上,讨论深度学习的典型算法原理与应用(具体内容请参考下面课程大纲),为实践打下坚实的基础。 3.学习这门课可以获得什么? 课程目标:理解深度学习的基本原理、精选的10几种基本算法及其典型应用,并使用主流的机器学习开源平台实现深度学习在典型领域的应用过程,能否对一般难度的应用问题进行分析和代码实现。 4.这门课有什么特色和亮点? 深度学习是一门理论和实践并重的课程,其中的内容比较多,很多算法也有一定的难度。深度学习的应用也需要一定的经验和技巧。本课程参阅了大量文献资料,结合过去多年的数据分析研究和项目实践,深入浅出,学生在可以钻研深度学习的算法以及应用。课程通过大量的选择题、填空和判断题检验和巩固学员对基本知识的理解。 5.这门课的学习方法建议 建议结合教材《机器学习》(人民邮电出版社,2018)、《机器学习案例实战》 (清华大学出版社,2019)(人民邮电出版社,2019)、 《Python机器学习实战案例》

市场营销数据分析课程大纲

市场营销数据分析课程大纲 一、营销分析的组织框架和技术框架 如何更好的进行企业积累的大量营销数据的统计分析和挖掘工作?通过解析不同企业的数据应用实践,本节与您分享营销数据分析的总体框架应如何搭建... 1. 从现有的数据能分析什么? 2. 现存的报告机制存在哪些问题 3. 数据分析的技术架构和组织架构 4. 实施营销数据分析思路和步骤 5. 数据分析与挖掘技术简介 二、指标分析 指标分析是一种快速的企业绩效分析手段,是衡量企业健康状况的健康指标,本节介绍如何通过指标构建数据分析模型。 1.从一个绩效考核表说起 2.KPI的局限 3.搭建分析模型分析公司经营状况 4.基于市场营销指标的矩阵分析 5.利润分析矩阵 6.新产品分析矩阵 7.案例分析 三、数据规划和数据收集 没有数据,营销分析就成了空中楼阁。本节介绍数据搜集的思路和方法,为营销分析奠定坚实的基础。 1.思考:应该采集哪些数据 2.数据来源和收集途径 3.构建有效的数据采集系统 4.数据表的规划和设计 5.低成本的数据收集手段 6.利用新技术手段简化数据收集 四、常用分析方法

数据分析不是空洞理论,还需要有科学的技术手段和方法,本节演练常用的数据分析方法 1.对比分析 2.多维分析和统计 3.时间序列分析 4.数据分布分析 5.方差分析 五、竞争分析 企业总是在竞争中壮大,如果能提前预知竞争对手的信息和策略,企业更容易成功。 1.如何界定竞争对手 2.市场竞争的四个层次 3.需求的交叉弹性 4.品牌转换矩阵 5.行业竞争力分析 6.竞争分析矩阵 7.竞争对手数据收集 六、市场调查与置信度分析 市场调研是合法获取数据的重要来源,也是快速了解市场反应的途径,本节讨论市场调查的策划和统计方法。 1.如何策划一次市场调查 2.常规调查方法和网上调查方法 3.如何进行统计学上有效的抽样调查 4.理解误差的来源分析 5.如何对抽样结果进行统计 6.通过置信度分析计算调查误差 七、客户细分与精确营销 无差别的大众媒体营销已经无法满足零和的市场环境下的竞争要求。精确营销是现在及未来的发展方向,而客户细分是精确营销的基础。 1.精确营销与客户细分 2.客户细分的价值

数据分析学习计划

cpda 项目数据分析师整理 项目数据分析师学习数据分析课程 项目数据分析师(英文简称cpda)是专业从事投资和运营项目数据分析的高级决策人,通过掌握大量行业数据以及科学的计算工具,将经济学原理用数学模型表示,科学合理的分析投资和运营项目未来的收益及风险情况,为做出科学合理的决策提供依据。 项目数据分析师主要包括从事数据挖掘和投资两大领域,在投资分析、信贷融资、企业经营管理、企业战略规划、决策管理等影响政府和企业重大决策的领域担任重要角色,主要为政府和企业进行重大决策提供科学、真实和准确的依据。 授课方式: 面授 项目数据分析师培训课程涉及到经济学、市场营销学、财务管理学、计量经济学、预测学、金融学等多方面知识,需要学员具备全面性理论基础知识贮备。我们对各个学科中项目分析所要用到的知识点进行了深入分析,在讲义中详细说明,使学员可在相对准确的领域内迅速掌握知识并加以运用。做到能够让学员将课本上所学的东西真正变为可以利用的有效工具。远程学习 时间为一年整,采取先进的同步教学方式,保证学习质量,具体特点如下: a、面授期间(8天面授),更新课程五次,通过每周的更新课程,让学员不仅可以在面授前提前预习基础知识,而且可以通过远程学习中心提交作业、知识点自我测试、考试复习、习题解答、在线答疑、案例参与等综合项目更好的掌握知识。 b、面授结束后,学员还有11个月的远程学习时间,每月一次的课件更新,使学员不仅能顺利适应项目数据分析师的认证考试,而且可以掌握各种数据分析的拓展知识和技能,为分析师在未来能够胜任专业分析工作奠定深厚基础。 c、远程学习不仅有丰富的文字学习内容,而且大比例增加了音频、视频课件,使学员可以通过生动的课件完成阶段性学习。 d、远程学习中心为学员提供学习计划制定、班级交流、继续教育等功能,帮助学员自觉学习、实现更好的学习效果。 适用人群: 1、企业单位: 参与企业经营、决策管理、项目投资的职业经理人或高级决策人; 参与企业项目运营环节中涉及的包括市场分析、市场研究、生产、研究、评价、销售等各个环节的工作人员。 2、政府、事业机构:负责项目审核、审批和招商引资、项目评估、项目决策、政策制订等工作的政府机构领导者及相关从业者。 3、金融机构:银行或非银行金融机构、管理咨询公司、风险投资、金融产品研发、信贷等相关工作人员。 4、事务所:项目数据分析师事务所、会计师事务所、资产评估事务所、税务师事务所及律师事务所等工作人员。 5、学校:学习经济学、财务、统计、投资、金融和企业管理等相关专业的在校学生(毕业后才能取证)以及应届毕业生。篇二:数据分析师 项目数据分析师 项目数据分析师 项目数据分析师(英文简称 cpda)是专业从事投资和运营项目数据分析的高级决策人,是目前国际上相关领域非常权威和流行的职业,以专业的技能与高薪而闻名。项目数据分析师通过掌握大量行业数据以及科学的计算工具,将经济学原理用数学模型表示,科学合理的

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