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数据分析教案1标题：数据分析教案1引言概述：数据分析在当今社会已经成为一项重要的技能，无论是在商业领域还是学术领域，数据分析都扮演着至关重要的角色。
因此，学习数据分析成为许多人的必备技能之一。
本文将介绍一份数据分析教案，帮助读者系统学习数据分析的基础知识和技能。
一、数据分析概述1.1 数据分析的定义：数据分析是指通过收集、处理、分析和解释数据，以揭示其中的模式、趋势和关联性，从而为决策提供支持的过程。
1.2 数据分析的重要性：数据分析可以帮助人们更好地理解现象背后的规律，指导决策和行动，提高工作效率和决策的准确性。
1.3 数据分析的应用领域：数据分析广泛应用于市场营销、金融、医疗、教育等领域，帮助企业和组织更好地了解市场需求、优化运营和提升服务质量。
二、数据分析的基础知识2.1 数据类型：数据分析中常见的数据类型包括数值型数据、分类数据和顺序数据，不同类型的数据需要采用不同的分析方法。
2.2 数据采集：数据采集是数据分析的第一步，可以通过问卷调查、实验观察、网络爬虫等方式获取数据。
2.3 数据清洗：数据清洗是数据分析的关键步骤，包括处理缺失值、异常值、重复值等，确保数据的准确性和完整性。
三、数据分析的工具和技能3.1 数据可视化工具：数据可视化是数据分析中常用的方法，可以通过图表、图形等形式将数据呈现出来，帮助人们更直观地理解数据。
3.2 统计分析技能：统计分析是数据分析的基础，包括描述统计、推断统计等方法，可以帮助人们从数据中提取有用信息。
3.3 编程技能：数据分析中常用的编程语言包括Python、R等，具备一定的编程技能可以帮助人们更高效地处理和分析数据。
四、数据分析的方法和模型4.1 描述性统计分析：描述性统计是对数据进行整体性描述和总结的方法，包括均值、中位数、标准差等指标。
4.2 预测性分析：预测性分析是通过历史数据和模型预测未来趋势和结果的方法，包括回归分析、时间序列分析等。
4.3 关联性分析：关联性分析是研究不同变量之间的关联性和影响程度的方法，包括相关系数、卡方检验等。
大数据背景下经管类专业统计学课程教学改革研究摘要：大数据时代对经管领域人才的统计分析能力提出了更高的要求，高校经管类专业统计学课程需要与时俱进。
文章在分析目前统计学教学中存在的问题基础上，提出基于大数据背景下的课程教学目标与改革思路，并从教学内容、教学方法、教学手段、案例教学、实践教学、师资等方面提出了改革的路径和措施。
通过统计学教学改革，旨在培养学生统计思维和数据处理能力，提升教学水平。
关键词：大数据；统计学；教学改革中图分类号：G642.0文献标志码：A文章编号：1674-9324（2020）11-0144-03收稿日期：2019-06-25课题项目：本文受到北京联合大学人才强校优选计划（BPHR2017CS06）、2018年校级教改项目（JJ2018Q008）资助作者简介：高书丽（1978-），女（汉族），内蒙古包头人，统计学博士，北京联合大学副教授，研究方向：多元统计分析、知识管理；王宝花（1975-），女（汉族），山东潍坊人，管理科学与工程硕士，北京联合大学讲师，研究方向：收益管理、消费者行为。
随着“互联网+”的快速发展，人们的行为和思维正在不断地改变，数据决策不断深入人心，各行各业的决策制定正从“业务驱动”转变为“数据驱动”。
目前我国的零售业、金融业、政府政务、医疗、能源、物流、制造业以及媒体传播等领域已经有很多具体的大数据应用。
“得数据者得天下”，数据分析能力已成为一种重要的核心竞争力。
统计学家C.R.劳曾说过：“在终极的分析中，一切知识都是历史；在抽象的意义下，一切科学都是数学；在理性的基础上，所有的判断都是统计学。
”特别是人工智能时代，统计学与计算机科学的融合，给各个领域带来了深刻影响和巨大的经济与社会价值。
统计学作为经济管理类各专业的基础核心课之一，在整个专业课程体系中起着关联纽带作用。
随着数据分析已深入到各个领域，经管类专业的统计教学也必然要适应时代发展要求，积极进行课程教学改革。
学生实验报告学生实验报告（经管类专业用）一、实验目的及要求：1、目的用SPSS软件对所给数据进行对应分析，分别分析父亲受教育程度和孩子受教育程度的关系；母亲受教育程度和孩子受教育程度的关系及父亲受教育程度与母亲受教育程度之间的关系。
2、内容及要求用SPSS软件对所给数据进行对应分析，分别分析父亲受教育程度和孩子受教育程度的关系；母亲受教育程度和孩子受教育程度的关系及父亲受教育程度与母亲受教育程度之间的关系。
二、仪器用具：三、实验方法与步骤:打开GSS93 subset.sav。
四、实验结果与数据处理：一、本人受教育程度和父亲受教育程度的对应分析操作步骤如下：分析父亲受教育程度和本人受教育程度的关系；母亲受教育程度和本人受教育程度之间的关系以及父亲、母亲受教育程度之间的关系一，父亲受教育程度和本有受教育程度的关系对所给SPSS数据中变量padeg与变量degree进行对应分析，依次点选“分析”,“降维”，“对应分析…”进入“对应分析”对话框。
数据集中所有的变量标签均已出现在左边的窗口中，将degree变量选入右侧行变量的小窗口中，此时窗口显示的degree变量形如：degree(??),同时，其下方的定义范围按钮被激活，点击该按钮，进入“行变量的分类全距”对话框，在该对话框中需要确定Degreeyo变量的取值范围，在最小值与最大值处分别填上0和9，按右侧的更新按钮，可以看到degree的取值0～9已出现在“类别约束”框架左侧的窗口中，该框架的作用是对degree的各状态加以限定条件，保持默认值“无”，即对degree的取值不加以限定条件。
点击“继续”按钮，回到“对应分析”对话框，可以看到此时行变量degree 的显示变为degree(0 9).按照同样的方法，把padeg选为列变量敲定其取值范围为0～9，点击OK按键运行，则可以得出输出结果如下五部分。
Active Margin 193 632 75 206 99 1205其中，输出的第一部分Correspondence Table 表是由原始数据按Degree 与Race 分类的列联表，可以看到观测总数n=1499而不是原始数据观测个数1500，这是因为原始数据中有1条记录有缺失。
2019年第07期基金项目：吉林省高教学会2019年度高教科研重点自筹项目““一轴三驱一保障”的民办高校统计人才培养体系的构建与实践”（JGJX2019C82）和长春财经学院2017年度教研项目“大数据背景下经管类《统计学》教学方法及教学内容的改革”（XY201717）研究成果。
作者简介：张馨文（1990-），女，汉族，吉林长春人，助教，经济统计系主任，应用统计学硕士，研究方向：社会经济统计、统计学教学研究。
曹文佳（1991-），女，满族，黑龙江哈尔滨人，助教，数量经济学硕士，研究方向：数量经济学。
杨柳（1993-），女，满族，吉林省吉林市人，助教，应用统计学硕士，研究方向：社会经济统计。
刘霞（1992-），女，汉族，河南驻马店人，助教，应用统计学硕士，研究方向：数量经济学。
收稿日期：2019年3月1８日。
1引言《统计学》是一门搜集、整理、分析、统计数据的科学，其目的在于探索客观现象内在的数量性以及规律性，从而认识客观事物的本质。
传统统计工作中，相关从业人员会根据所研究的问题，设计调查方案及问卷，在此基础上通过搜集样本数据，利用统计分析方法，来探究事物发展的内在规律。
然而随着科技的发展，社会的进步，大数据逐渐走入人们的视野，数据的获取方式、分析方法以及分析工具都发生巨大的转变，同时引起众多学者的探讨。
大数据背景下，统计学该何去何从,高等教育中，如何应对这些变化成为众多高校教师不断思考的问题。
2统计学教学内容及方法的现状从教学内容的角度看，《统计学》主要内容包括描述统计、推断统计、统计应用等方面，其中推断统计和《概率论与数理统计》存在重复。
教师会考虑到这个问题，并有所取舍，但为保证教学内容的完整性和系统性，难免存在重复情况。
此外，《统计学》教学内容中缺少大数据部分，教学内容与时代发展存在脱节现象，导致学生难以认识统计学发展趋势。
目前，众多统计学专业教师已意识到该问题，指出《统计学》课程应突出社会经济作用，教学过程中应以经济理论为研究基础，结合时代背景，注重实际应用。
《数据分析》教案引言概述：数据分析是一门应用广泛的学科，它通过收集、整理和分析数据，从中提取有价值的信息和洞察力。
数据分析在各个行业中都扮演着重要的角色，帮助企业做出决策、改善业务流程和提高效率。
本文将介绍《数据分析》教案的内容，分为五个部分进行详细的阐述。
一、数据收集与整理1.1 数据来源：介绍数据收集的渠道和方式，如调查问卷、传感器、日志文件等。
1.2 数据质量：讨论数据质量的重要性，如准确性、完整性和一致性等，并介绍数据清洗的方法。
1.3 数据整理：介绍数据整理的步骤，包括数据清洗、数据转换和数据集成等，以确保数据的可用性和一致性。
二、数据探索与可视化2.1 描述性统计：介绍常用的描述性统计方法，如均值、中位数、标准差等，以及它们在数据分析中的应用。
2.2 数据可视化：介绍数据可视化的重要性，如条形图、折线图、散点图等，以及它们在数据分析中的应用。
2.3 探索性数据分析：介绍探索性数据分析的方法，如箱线图、直方图、相关性分析等，以发现数据中的模式和关联。
三、数据建模与预测3.1 数据建模：介绍数据建模的基本概念和方法，如线性回归、逻辑回归、决策树等，以及它们在预测和分类问题中的应用。
3.2 特征选择：讨论特征选择的重要性，如过滤法、包装法、嵌入法等，并介绍常用的特征选择算法。
3.3 模型评估：介绍模型评估的指标和方法，如准确率、召回率、F1值等，并讨论过拟合和欠拟合问题。
四、数据挖掘与机器学习4.1 关联规则挖掘：介绍关联规则挖掘的概念和方法，如Apriori算法、FP-growth算法等，以发现数据中的关联关系。
4.2 聚类分析：介绍聚类分析的方法，如K-means算法、层次聚类算法等，以发现数据中的群组结构。
4.3 预测建模：介绍预测建模的方法，如神经网络、支持向量机、随机森林等，以实现对未来事件的预测。
五、数据分析应用与案例研究5.1 金融行业：介绍数据分析在金融行业中的应用，如风险评估、投资组合优化等，并给出相关案例研究。
数据分析教案标题：数据分析教案引言概述：数据分析是当今社会中非常重要的一个技能，许多企业和机构都需要数据分析师来帮助他们解决问题和做出决策。
因此，数据分析教育变得越来越重要。
本文将探讨数据分析教案的设计和实施，以帮助教师更好地教授数据分析技能。
一、明确教学目标1.1 确定学生的学习目标：在设计数据分析教案时，首先要明确学生的学习目标。
这可以包括掌握数据分析的基本概念和技能，理解数据分析的应用场景，以及能够独立进行数据分析项目等。
1.2 确定教学目标的具体内容：根据学生的学习目标，确定教学内容的具体范围和深度。
这可以包括数据收集和整理、数据清洗和预处理、数据分析和可视化等方面的内容。
1.3 确定评估方式：在设计教案时，还需要考虑如何评估学生的学习成果。
可以采用考试、作业、项目等方式进行评估，以确保学生能够达到教学目标。
二、选择合适的教学方法2.1 结合理论与实践：数据分析是一个实践性很强的学科，因此在教学过程中要注重理论与实践相结合。
可以通过案例分析、实践操作等方式帮助学生更好地理解和掌握数据分析技能。
2.2 引入互动性教学：数据分析教学可以通过互动性教学方式来增加学生的参与度和学习兴趣。
可以采用小组讨论、实践项目等方式来培养学生的团队合作能力和解决问题的能力。
2.3 注重实践操作：数据分析是一个需要实践的学科，因此在教学过程中要注重实践操作。
可以通过实际数据集来进行分析和可视化，让学生亲自动手操作，从而更好地掌握数据分析技能。
三、设计具体的教学内容3.1 数据收集和整理：教学内容可以包括如何收集和整理数据，包括数据的来源、数据的获取方式、数据的清洗和转换等方面的内容。
3.2 数据分析和可视化：教学内容还可以包括数据分析和可视化的方法和技巧，包括统计分析、机器学习算法、数据可视化工具等方面的内容。
3.3 实践项目：在教学过程中可以设计一些实践项目，让学生应用所学的数据分析技能来解决实际问题，从而提高他们的实践能力和解决问题的能力。
黑龙江工程学院经管类实践教学情况分析作者：金虹，胡志丹，洪杨，等来源：《中外企业家》 2016年第4期金虹胡志丹洪杨黄秀瑜（黑龙江工程学院，哈尔滨 150050）摘要：《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》提出要“加强实验室建设，强化实践教学环节”。
作为我国应用技术大学的代表，黑龙江工程学院一直致力于应用型大学建设，不断加强实践教学建设，努力探索应用型、复合型和创新型人才的培养模式和途径。
本文根据实践教学的原则出发，对黑龙江工程学院经管类实践教学的现状进行了分析。
关键词：黑龙江工程学院；经管类；实践教学中图分类号：G64文献标志码：A文章编号：1000-8772（2016）10-0228-02收稿日期：2016-02-26基金项目：本论文为教改课题“基于应用型、复合型和创新型人才培养的经管类实践教学师资队伍建设的研究与实践”论文作者简介：金虹（1969-），女，黑龙江哈尔滨人，副教授，硕士，从事经济学研究。
1 实践教学是应用型和复合型人才培养的基础1.1 实践教学的概念所谓实践教学，是一种基于实践的教育理念和教育活动。
它通常是指在教学过程中，建构一种具有教育性、创造性、实践性以学生主体活动为主要形式，以激励学生主动参与、主动思考、主动探索为基本特征，以促进学生总体素质全面发展为主要目的教学观念和教学形式。
从广义上说，实践教学就是除理论教学之外的所有教学环节，包括教学计划之内的课上实践教学、技能训练、综合实训、见习和实习等，也包括学生的第二课堂、毕业设计、学生军训、公益性劳动课、社会调查、社会实践等。
狭义的实践教学是指教学计划之内的课堂实践教学、技能训练、综合实训、学生见习和实习等，是一种以培养学生综合职业能力为主要目标的教学方式。
在形式上与理论教学有所不同，由原来以教师为主体转变成了以学生为主体，在途径上，改变了理论教学灌输式教学，使学生由原来的被动接受转变为主动感悟。
1.2 实践教学的原则1.2.1 适应社会需要的动态培养原则当今社会，科学技术迅猛的发展，各个工作岗位所要求的专业技能和职业素养也在不断发生变化。
数据分析教案教学目标：通过本节课教学，学生将能够：1. 了解数据分析的基本概念和意义；2. 掌握常用的数据分析方法和工具；3. 能够运用数据分析技术解决实际问题。
教学重点：1. 数据分析的基本概念和意义；2. 常用的数据分析方法和工具；3. 数据分析在解决实际问题中的应用。
教学难点：1. 数据分析方法和工具的选择和使用；2. 如何运用数据分析技术解决实际问题。
教学准备：1. 教师准备相关教材和案例；2. 学生准备笔记本电脑和数据分析软件。
教学过程：一、导入（5分钟）通过举例和提问，引导学生思考数据分析在日常生活和工作中的应用，并激发学生学习的兴趣和动力。
二、概念解释（10分钟）1. 讲解数据分析的基本概念和意义，强调数据分析在科学研究和商业决策中的重要性。
2. 引导学生思考数据分析的应用场景，如市场调研、销售预测等。
三、数据分析方法介绍（15分钟）1. 介绍常用的数据分析方法，如描述统计、推断统计、回归分析等，讲解每种方法的基本原理和应用范围。
2. 指导学生了解各种方法的优缺点，以及在不同情境下的选择和使用。
四、数据分析工具介绍（15分钟）1. 介绍常用的数据分析工具，如Excel、Python、R等，讲解每种工具的特点和功能。
2. 演示如何使用其中的一个工具进行数据分析，并带领学生一起操作。
五、案例分析（30分钟）1. 提供一个实际案例，例如超市销售数据分析，让学生分组进行数据分析并撰写分析报告。
2. 指导学生使用所学的数据分析方法和工具，解决实际问题，并展示结果和结论。
六、讨论和总结（10分钟）1. 学生展示分析报告和讨论各自的分析过程和结果。
2. 教师总结课堂内容，激发学生对数据分析的兴趣和思考。
教学扩展：1. 鼓励学生进一步学习深入的数据分析方法和工具；2. 提供更多的实际案例和数据集，让学生在实践中不断掌握和提升数据分析能力。
教学评价：通过对学生分析报告的评价和对课堂表现的评估，评估学生对数据分析基本概念和方法的理解程度，以及是否能够独立运用数据分析技术解决实际问题。
教案系列《简单的数据分析》案例教案及反思
义务训练课程标准试验教科书三班级下册第三单元《统计》的第一课时《简洁的数据分析》是在同学已有的纵向条形统计图的学问和阅历的基础上，进行的横向条形统计图的教学，让同学进一步体验数据的收集、整理、描述和分析的过程，初步熟悉条形统计图和统计表。
通过这些教学内容，使同学了解统计的意义和作用。
本册教材的统计内容与上册相比最大的变化就是由纵向条形统计图变为横向条形统
计图。
那么，依据教学目标的要求，选择同学熟识的例子销售矿泉水，激发同学的学习统计的爱好。
在课堂教学中，应制造民主和谐的教学环境，供应同学表现的领域和机会，从原有纵向条形统计图入手，创设问题情景，让同学发觉用原有统计图未能解决今日的问题，在新问题和旧学问的相互碰撞中，激发同学的思维，亲自探究事物、主动地发觉学问，再运用启发、争论等学习方式引导和激励同学造成或产生愉悦的心理和表现欲望，促进同学主动学习、自我进展、自我表现，鼓舞同学充分地表现自己的共性、特长和才能。
老师的主导作用应旨在激发同学主动学习，按自己的方式去学习。
分页代码我认为一月份这种饮料刚上市大家都想尝一尝，可是这种饮料不好喝，因此销量开头下降。
1。
