电商网站 解决方案,大数据下的精准营销,做美食类网站现状,江西最近发生的新闻《基于R的统计分析与数据挖掘》课程教学大纲课程代码#xff1a;090542009课程英文名称#xff1a;R Language and Data Mining课程总学时#xff1a;32讲课#xff1a;32实验#xff1a;0上机#xff1a;0适用专业#xff1a;应用统计学大纲编写(修订)时间#xff1a;…《基于R的统计分析与数据挖掘》课程教学大纲课程代码090542009课程英文名称R Language and Data Mining课程总学时32讲课32实验0上机0适用专业应用统计学大纲编写(修订)时间2017.6一、大纲使用说明(一)课程的地位及教学目标本课程是应用统计学专业的一门专业选修课通过本课程的学习可以使学生学会应用语言进行分析和处理数据的方法能够从大量数据中揭示其隐含的内在规律、发掘有用的信息、进行科学的推断与决策。本课程为学生学习新知识和毕业后从事各项工作打下良好的基础。(二)知识、能力及技能方面的基本要求1.知识方面的基本要求:通过本科程的学习使学生掌握(1)要求学生了解语言的基本知识学会如何应用语言对已获取的数据进行加工处理如何对实际问题进行定量分析以及如何解释分析的结果;(2)掌握几种常用数据分析方法的统计思想及基本步骤且能够利用语言较熟练地解决实际问题中的数据挖掘问题。2.能力方面的基本要求:通过各个教学环节逐步培养学生的抽象思维能力、逻辑推理能力和自学能力培养学生综合运用所学知识去分析解决实际问题的意识和能力。3.技能方面的基本要求:通过本课程的学习使学生(1)对于已获得的数据能够通过语言描述数据的分布及其数字特征(2)能够利用语言建立线性回归模型分析和预测(3)能利用语言比较不同数据之间的差异并且能够进行分类、判别(4)能利用语言处理高维数据(5)能够利用语言建立模型对时间序列数据进行分析和预测。(三)实施说明1.本大纲主要依据应用统计学专业2017版教学计划、应用统计学专业建设和特色发展规划和沈阳理工大学编写本科教学大纲的有关规定并根据我校实际情况进行编写的。2.课时分配仅供参考。3.建议本课程采用课堂讲授、讨论相结合的方法和采用多媒体等现代化手段开展教学通过习题课和讨论等方式强化重点通过分散难点使学生循序渐进的掌握难点。(四)对先修课的要求本课的先修课程概率论与数理统计。(五)对习题课、实践环节的要求1.对习题课的要求建议根据需要和教学重点、难点安排1次2学时的习题课。突出语言应用过程中的技巧和解决学生使用语言过程中突出的问题。2.对实践环节的要求采用随堂多媒体课件及语言软件的演示方式。课后学生自行完成数据挖掘的分析实验。
