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《R语言数据分析与挖掘》

发布时间 :2024年01月16日来源 : 浏览量 :


课程简介

《R语言数据分析与挖掘》课程是ladbrokes立博体育校级本科一流课程,每学年面向电子商务类、计算机科学类本科生开设。该课程是一门经济管理类专业基础课,是进一步学习相关学科专业课程的基础,也是经济管理工作者和研究人员所必备的一门知识。该课程主要基于R语言介绍如何用科学的方法搜集、整理、分析数据,从而揭示数据中蕴含的客观规律,为科学决策提供依据。课程内容主要包括三个部分: R语言基础、数据分析基础,及统计方法与数据挖掘算法,共15章内容。R语言基础主要讲授R语言的运行环境、R语言的语法、数据处理和数据可视化;数据分析基础则主要讲授统计的基本概念、区间估计和假设检验;统计方法与数据挖掘算法主要讲授相关性数据分析的方法(如:列联表分析、方差分析、线性回归和Logistic回归)、分类算法(如:分类的基本概念、决策树算法、KNN算法、朴素贝叶斯算法和人工神经网络)、聚类算法(如: K-means聚类算法和层次聚类算法等)和Aprior关联规则。除通过课堂讲授相关模型和方法的基本原理外,还通过课程实验加深学生对课程内容的理解,并应用处理数据、分析数据。

截止至目前,《R语言数据分析与挖掘》已经在中国大学MOOC平台开课5次、在智慧树平台开课6次,总计已有超过1万人观看,学习者分别来自清华大学等200多所高校,并有10所高校将其列为翻转课堂学习课程。

课程背景

数据作为信息的介质,能够揭示社会经济生产中蕴藏的潜在规律,为科学决策提供了有力的证据。数据科学在探索、分析和发现有价值的经济管理规律中有举足轻重的作用,已逐渐成为经管类、数据科学、信息管理专业学生必须掌握的基础知识,是近年来这些学科建设的重点。数据科学的核心是数据分析,其目的是培养学生的数据分析思维,以期学生们能够通过有效的工具达成探索和分析数据的基本要求。

课程目标

1.在技术能力层面,理论课堂练习和实操,帮助学生掌握数据分析的基本工具,能够正确使用R软件和R包整理、分析数据。

2.在理论能力层面,通过理论讲解,学生将掌握数据分析的基本原理,包括描述统计分析,差异性和相关性分析,以及基本数据建模方法。

3.在思维素质层面,通过数据分析实验、撰写分析报告,学生将掌握从数据处理,数据分析到结果解释的全流程,从而塑造学生的数据思维。

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