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高校数据统计与分析课程实验指导

一、课程基本信息

*课程名称：数据统计与分析实验

*课程代码：（此处根据实际情况填写）

*适用专业：统计学、应用数学、计算机科学与技术、信息管理与信息系统、经济学、管理学等相关专业

*先修课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、程序设计基础（如Python或R）

*课程性质：专业基础实验课/专业核心实验课

*学时与学分：（例如：32学时，2学分）

*实验软件环境：

*操作系统：Windows10/11或macOS

*统计分析软件：Python(配备NumPy,Pandas,Matplotlib,Seaborn,Scikit-learn库)或R(配备tidyverse,ggplot2等包)

*数据处理工具：Excel/WPS表格

*（可选）数据库软件：MySQL/PostgreSQL

二、课程目标

本实验课程旨在配合理论教学，通过一系列设计合理的实验项目，使学生能够将数据统计与分析的理论知识应用于实践，掌握数据处理、分析、建模及可视化的基本技能与常用方法。具体目标如下：

1.知识目标：

*巩固并深化对描述性统计、推断性统计、相关与回归分析等基本概念和原理的理解。

*熟悉至少一种主流统计分析软件（Python或R）的操作环境和核心功能。

*了解数据从获取、清洗、预处理到分析、建模、可视化的完整流程。

2.能力目标：

*能够独立运用统计软件进行数据的读取、清洗、转换和探索性分析。

*能够根据实际问题选择合适的统计方法（如参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等）并进行实现。

*能够运用可视化工具清晰、有效地展示数据特征和分析结果。

*初步具备对实际数据进行建模和解释模型结果的能力。

*培养发现问题、分析问题和解决问题的实践能力。

3.素养目标：

*培养严谨的数据分析思维和科学的实验态度。

*提升数据敏感度和基于数据进行决策的初步意识。

*培养独立思考、团队协作（如涉及小组实验）和书面表达能力。

三、实验项目与内容安排

实验序号

实验名称

实验目的

主要内容与步骤

重点与难点

建议学时

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实验一

统计软件入门与数据准备

1.熟悉所选统计软件（Python/R）的基本操作界面、语法规则及帮助文档使用。

2.掌握数据的导入（从文本文件、Excel等）与基本查看方法。

3.了解数据类型及简单转换。

1.软件安装与环境配置（如Anaconda,RStudio）。

2.基本语法练习（变量、数据结构、简单运算、函数调用）。

3.导入不同格式的示例数据集。

4.数据基本信息查看（维度、前几行、数据类型、描述性统计量）。

**重点：**软件环境搭建，数据导入方法。

**难点：**理解软件特有的数据结构（如DataFrame,Series；R的数据框）。

4

实验二

数据清洗与预处理

1.识别并处理数据中的缺失值、异常值。

2.掌握数据标准化、归一化等预处理方法。

3.学习数据分组、排序、合并等操作。

1.缺失值检测与处理（删除、均值/中位数填充、插值等）。

2.异常值识别（箱线图、Z-score法）与处理策略。

3.对数值型数据进行标准化/归一化。

4.类别型数据的编码（如独热编码、标签编码）。

5.数据排序、分组汇总、多表连接。

**重点：**缺失值和异常值的合理处理，数据转换方法。

**难点：**选择合适的预处理策略