数据分析技术

高职大二第二学期 · 商务数据分析与应用专业

64学时 理论+实践 专业核心课

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,适合已经掌握Python基础、数据采集与处理等前置知识的高职大二第二学期学生学习。

本课程将系统讲授数据分析的基本原理、方法和技术,涵盖数据清洗、数据可视化、统计分析、机器学习入门等内容,培养学生运用数据分析技术解决实际商务问题的能力。

前置课程

Python基础 数据采集与处理 商务数据分析与应用基础

学习目标

知识目标

  • 掌握数据分析的基本概念和流程
  • 理解统计分析的基本原理
  • 熟悉数据可视化的方法和原则
  • 了解机器学习的基础知识

能力目标

  • 能够使用Pandas进行数据清洗
  • 能够用Matplotlib/Seaborn绘制图表
  • 能够进行描述性统计和推断统计
  • 能够运用数据分析解决实际问题

素养目标

  • 培养严谨的数据分析思维
  • 提升团队协作与沟通能力
  • 增强创新意识和问题解决能力
  • 树立数据驱动决策的理念

课程大纲

第1-2周

模块一:数据分析基础

  • 数据分析概述与流程
  • 数据分析环境搭建(Anaconda、Jupyter Notebook)
  • Pandas库入门与Series对象
  • DataFrame对象的创建与操作
第3-5周

模块二:数据清洗与预处理

  • 数据读取与写入(CSV、Excel、数据库)
  • 缺失值处理与数据填充
  • 重复数据检测与删除
  • 异常值检测与处理
  • 数据类型转换与数据标准化
  • 数据合并与重塑
第6-8周

模块三:数据可视化

  • 数据可视化原则与图表选择
  • Matplotlib基础绘图
  • Seaborn高级可视化
  • 折线图、柱状图、饼图的绘制
  • 散点图、热力图、箱线图的应用
  • 交互式可视化(Plotly入门)
第9-12周

模块四:统计分析

  • 描述性统计分析
  • 概率分布与抽样
  • 假设检验(t检验、卡方检验)
  • 相关分析与回归分析
  • 方差分析
  • 使用Scipy进行统计计算
第13-15周

模块五:机器学习入门

  • 机器学习概述与分类
  • Scikit-learn库入门
  • 线性回归模型
  • 逻辑回归与分类
  • 决策树与随机森林
  • 模型评估与优化
第16-18周

模块六:综合项目实践

  • 商务数据分析项目选题
  • 数据收集与清洗
  • 探索性数据分析与可视化
  • 统计建模与机器学习应用
  • 分析报告撰写与展示
  • 项目答辩与评价

主要工具与库

Python

Pd

Pandas

Np

NumPy

Matplotlib

Sn

Seaborn

Scikit-learn

考核方式

过程性考核(60%)

  • 课堂表现与出勤 10%
  • 课后作业与实验报告 20%
  • 阶段性小测验 15%
  • 小组讨论与协作 15%

终结性考核(40%)

  • 综合项目实践 25%
  • 期末笔试或机试 15%

综合项目将从选题、数据处理、分析方法、报告质量、展示答辩等多个维度进行评价。

推荐资源

参考教材

  • 《Python数据分析与展示》
  • 《利用Python进行数据分析》
  • 《Python数据科学手册》
  • 《机器学习实战》

在线资源

  • Kaggle数据集与竞赛
  • GitHub开源项目
  • CSDN、知乎技术博客
  • MOOC在线课程

工具资源

  • Anaconda发行版
  • Jupyter Notebook
  • VS Code编辑器
  • Git版本控制