数据分析技术

高职大二第二学期 | 64学时

课程简介

《数据分析技术》是商务数据分析与应用专业的核心课程，主要面向高职大二第二学期学生。本课程在学生已掌握Python基础、数据采集与处理、商务数据分析与应用基础等知识的基础上，进一步深入学习数据分析的核心技术和方法。

课程注重理论与实践相结合，通过真实案例和项目实战，培养学生运用数据分析技术解决实际问题的能力，为后续专业课程学习和职业发展打下坚实基础。

先修课程

Python基础

掌握Python基本语法

数据采集与处理

掌握数据获取和清洗

商务数据分析与应用基础

掌握商务数据分析基础

课程大纲

模块1：数据分析基础回顾与进阶

学时：8学时

  • 数据分析流程与方法论
  • 数据分析思维培养
  • 数据分析常用工具回顾
  • 数据分析项目规划

模块2：数据预处理与清洗技术

学时：12学时

  • 数据质量评估与诊断
  • 缺失值处理技术
  • 异常值检测与处理
  • 数据转换与标准化
  • 特征工程基础

模块3：探索性数据分析（EDA）

学时：12学时

  • 单变量分析
  • 双变量与多变量分析
  • 数据可视化技术
  • 相关性分析
  • 探索性数据分析报告撰写

模块4：统计分析方法

学时：12学时

  • 描述性统计分析
  • 概率分布与应用
  • 假设检验
  • 方差分析
  • 回归分析基础

模块5：机器学习基础应用

学时：12学时

  • 机器学习概述
  • 监督学习与非监督学习
  • 分类算法应用
  • 聚类算法应用
  • 模型评估与优化

模块6：综合项目实战

学时：8学时

  • 项目选题与规划
  • 数据分析全流程实践
  • 项目报告撰写
  • 项目展示与答辩

学习资源

推荐教材

《Python数据分析与应用》

Python库

Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn

在线教程

Kaggle Learn, DataCamp

数据集

Kaggle, UCI机器学习库

课程信息

课程性质 专业核心课
总学时 64学时
学分 4学分
授课对象 大二第二学期
考核方式 考试+项目

学习目标

掌握数据分析的核心技术和方法

能够运用Python进行数据预处理和分析

具备探索性数据分析和可视化能力

能够应用统计分析方法解决实际问题

了解机器学习基础并能应用常见算法

考核方式

平时成绩 30%

包括出勤、作业、课堂表现

项目实践 40%

包括数据分析项目和报告

期末考试 30%

包括理论知识和实操技能

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供应链数据分析