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《大数据探索性分析》教学大纲

课程编号：

课程类型：专业必修课

总学时：讲课学时：实验（上机）学时：

学分：

适用对象：

先修课程：统计学、概率论与数理统计

一、课程的教学目标

大数据统计基础是大数据方向应用统计专业硕士学生的专业必修课，通过本

课程的学习使学生能够掌握大数据分析的统计学基本原理、思想和方法。着重培

养学生面对实际数据时，提出问题和解决问题的基本能力，特别是能够使用某种

计算机语言分析数据和解释分析结果的能力。

二、教学基本要求

本课程的教学内容主要包括大数据的抽样分析、数据的预处理、探索性数据

分析、数据的展示、时空数据分析等内容。课程讲解力求深入浅出，精讲细讲，

不光讲解各种方法的过程与原理，还要加强学生对各种方法的深入理解。授课方

式采用PPT课堂授课与学生讨论相结合的形式。学生讨论部分同时作为阶段性

测试，每部分成绩占总成绩的20%，讨论具体形式由授课老师自行决定。建议是

针对授课内容，让学生完成作业，可以是每人一题或者一个小组一题，然后进行

课堂讨论。（每部分的授课结束都有阶段性测试，每部分成绩占总成绩的20%，

测试形式由授课老师自行决定。）

考核方式：在教学结束后的第一个周末进行开卷的期末考试，邮箱发送考试

题目，学生限时完成，按时提交电子版。

三、各教学环节学时分配

《大数据探索性分析》教学课时分配

序号章节内容讲课实验合计

1.1大数据现象产生的背景

1.2大数据现象综述

13课时0课时3课时

1.3大数据举例

1.4本课程的主要内容

22.1概率抽样3课时0课时3课时

32.2非概率抽样3课时0课时3课时

42.3大数据抽样3课时0课时3课时

3.1数据的清理

53课时0课时3课时

3.2数据的变换

63.3变量的提取和变量子集的选择3课时0课时3课时

73.4数据预处理采用方法3课时0课时3课时

84.1主成分分析方法（PCA）3课时0课时3课时

94.2多维尺度分析（MDS）3课时0课时3课时

104.3投影寻踪（PP）3课时0课时3课时

5.1统计制图的基本概念

113课时0课时3课时

5.2单变量数据的展示

5.3两变量数据的展示

123课时0课时3课时

5.4高维数据的展示

135.5统计图的美化3课时0课时3课时