数据分析基础与案例实战(基于Excel软件)-教学大纲

《数据基础》课程教学大纲《数据分析基础》课程教学大纲课程编号：适用专业:大数据技术应用、商务数据分析与应用课程类型：专业课课程性质:必修课课程学时：56课程学分：4一、课程定位《数据分析基础》是大数据技术与应用专业和商务数据分析与应用专业的一门专业基础课，旨在让学生理解并掌握数据分析的概念、流程、分析方法与工具等，培养学生能运用一种及以上的数据分析工具进行数据收集、处理、分析、展示等，为后续课程奠定基础。本课程的学习对于培养和促进学生数据分析职业能力的形成起着重要作用，为学生进行后续的企业顶岗实习培养了必备的岗位能力。二、课程目标本课程以数据分析师典型的工作任务书为依托组织教学内容，以项目为载体，采取任务驱动法、项目案例法、项目角色化等学习方法，突出学生为主体，采用调研表、数据分析报告、案例分析报告等多种形式展示学习成果，强化学习效果。通过这门课程的学习，让学生充分利用数据资源，掌握数据分析中常用的工作方法与手段，培养学生具备数据分析师等岗位所具备的数据化分析能力。同时使学生获得一定的自我学习能力、和决策能力，并且具备较强的沟通协调能力，团队合作意识，承受压力和客观自我评价的职业品质。1.知识目标通过本课程的学习，学生能够进行小型数据量的数据分析与处理，并形成数据分析报告。包括(1)掌握数据分析的概念、工作流程，掌握常用的数据分析方法与数据分析工具的运用；(2)了解数据来源途径，能用Excel进行数据收集、转换、存储等；(3)熟练掌握Excel中统计类、文本类、逻辑运算类、匹配类、时间序列类等多种类型函数；1《数据分析基础》课程教学大纲(4)掌握数据加工与处理的方法：对数据进行审核、筛选、分类汇总、数据透视、合并计算等；(5)掌握数据分析方法：直方图、抽样分析、描述分析、相关分析、回归分析、移动平均、指数平滑等；(6)能运用折线图、柱状图、饼图、旋风图、瀑布图等多种图表进行数据展示2.能力目标(1)具备数据分析师基本的职岗认知，具有数据分析基本认知能力；(2)学会从大量信息中收集有用数据，具备数据收集、转换、存储的能力；(3)能运用各种数据处理的方法对数据进行数字化处理，具备数据处理能力；(4)掌握各种数据分析方法并灵活运用进行数据分析，具备数据分析的能力；(5)掌握各种生成图表的方法，具备对数据进行数据展示的能力；(6)能对数据进行采集、处理、分析、展示，并能形成数据分析报告，具备数据分析报告撰写能力。3.素质目标通过小型项目驱动实践任务，培养学生实际动手能力、自我学习的能力；通过分组完成中型项目任务，培养学生团队协作精神，锻炼学生沟通交流、自我学习的能力；通过企业制定的规范、专业的项目实践管理活动过程，培养学生形成规范的操作习惯、养成良好的职业行为习惯。三、课程设计1.设计理念《数据分析基础》课程以数据分析师的典型工作流程为导向，课程内容按数据分析认知、数据收集、数据加工与处理、数据分析、数据展示等工作任务展开，参考数据分析师职业资格要求，采用教学做一体化教学，为学生可持续职业发展能力提供支持。2.设计思路(1)理论与实践相结合，融“教学做”为一体在课程建设的实践中，课程结合职业岗位工作性质，分解职业能力的要求，以职业能力培养为重点，合理整合能力模块，采取理论与实践的一体化教学方法，组织课程的教学。在教学内容的选择上，突破传统的操作系统理论教学中按照学科体系来组织教学的模式，结合职业岗位实际工作任务所需的知识、能力、素质要求来确定教学内容。(2)参考职业资格要求，进行课程内容的设计2《数据分析基础》课程教学大纲根据数据分析师岗位和认证的要求，是进行《数据分析基础》课程开发的重要依据。在课程开发中，我们融入了数据分析师认证中数据分析基础中的教学内容。四、课程内容与学时分配课时序号课程内容名称单元名称理论+实践数据分析认知21数据分析技术认知数据分析方法论与方法5数据分析工具认知1数据录入与导入22数据收集数据表格美化2Excel中各类函数的使用103数据加工与处理常用的数据处理的方法6数据分析工具库1数据分组1抽样分析1描述统计分析24数据分析相关分析2回归分析3移动平均1指数平滑1表格展示25数据展示图表展示4电商数据分析案例46数据分析综合案例股票数据分析案例47综合复习综合复习2合计56五、项目名称：项目1：数据分析技术认知学时：81、掌握数据分析的基本概念，并了解数据分析的发展历程、应用前景2、熟悉数据分析工作流程教学目标3、掌握常用的数据分析方法论与方法4、了解常用的各种数据分析工具3《数据分析基础》课程教学大纲教学重点数据分析工作流程、数据分析方法论、数据分析方法学习难点各种数据分析方法项目单元名称主要教学内容任务1：数据分析认知数据分析概念、发展历程、前景；数据分析工作流程数据分析方法论：5W2H分析法、PEST分析法、SWOT分析任务2：数据分析方法论与法、4P营销理论分析法、逻辑树分析法等方法数据分析方法：对比分析、分组分析、结构分析、平均分析、矩阵关联分析、高级数据分析等任务3：数据分析工具认知各类数据分析工具：Excel、SPSS、SAS软件等项目名称：项目2：数据收集学时：41、掌握Excel单元格中各类数据的录入方法与类型的设置，能进行有规律数据的快速填充教学目标2、掌握不同数据来源的数据导入方法3、能对Excel工作表中单元格、表格进行美化教学重点Excel中不同数据来源的数据导入方法、表格美化学习难点Excel中不同数据来源的数据导入方法项目单元名称主要教学内容不同类型数据的录入、有规律数据的填充、不同来源数据的任务4：数据录入与导入导入任务5：数据表格美化单元格美化、表格美化项目名称：项目3：数据加工与处理学时：164《数据分析基础》课程教学大纲1、掌握Excel中单元格地址的引用方法2、掌握不同类型函数的使用方法3、掌握数据审核的方法，能对数据进行有效性验证、能处理重数据、缺失数教学目标据等4、能对数据进行排序、筛选、分类汇总、数据透视，有效地分析与处理数据5、能生成数据透视表，从不同维度分析数据各种不同类型函数的使用方法、数据的筛选、分类汇总、数据透视等数据的处教学重点理方法各种不同类型函数的使用方法、数据的筛选、分类汇总、数据透视等数据的处学习难点理方法项目单元名称主要教学内容任务6：Excel中各类函数统计计算类、文本类、逻辑运算类、关联匹配类、时间序列类的使用函数等任务7：常用的数据处理的数据的排序、筛选、分类汇总、合并计算、数据透视表等数据方法处理方法项目名称：项目4：数据分析学时：121、掌握Excel数据分析工具库的安装与使用2、能运用描述性统计分析进行3、能运用直方图对数据进行分组教学目标4、熟练使用抽样工具对数据进行抽样分析5、能运用相关分析、回归分析进行数据预测6、能运用移动平均、指数平滑等时间序列法进行预测教学重点描述性统计分析、相关分析、回归分析、移动平均等数据分析方法学习难点描述性统计分析、直方图、回归分析、移动平均、指数平滑等数据分析方法项目单元名称主要教学内容任务8：数据分析工具库Excel数据分析工具库安装、使用，统计分析的内容任务9：数据分组数据分组概念、直方图的制作任务10：抽样分析抽样分析的概念、抽样分析的应用及操作任务11：描述统计分析描述分析的概念，集中趋势、离散趋势、偏度与峰度；描述统5《数据分析基础》课程教学大纲计的操作任务12：相关分析相关分析的概念、相关关系、相关系数、相关系数计算回归分析概念、一元线性回归、多元线性回归、回归分析的任务13：回归分析操作任务14：移动平均移动平均的概念、移动平均的操作方法任务15：指数平滑指数平滑的概念、指数平滑的操作方法项目名称：项目5：数据展示学时：61、掌握Excel中数据列突出显示、图标集、数据条、色阶等条件格式的设置方法教学目标2、掌握Excel中简单图表的创建与美化方法3、能根据要求创建组合图与动态图教学重点表格中特殊数据的展示方法、各种不同类型图表的生成学习难点各种不同类型图表的制作、组合图与动态图的制作项目单元名称主要教学内容任务16：表格展示数据列突出显示、图标集、数据条、色阶、迷你图折线图、柱状图、饼图、旋风图、瀑布图、数据透视图、组合任务17：图表展示图等项目名称：项目6：数据分析综合案例学时：81、能够根据数据分析的六步曲进行完整的数据分析2、能够根据要求选择不同的数据分析方法教学目标3、掌握Excel中函数使用、筛选、分类汇总、数据透视表等数据处理方法4、能运用数据透视图分析数据并可视化展示各种不同数据分析的比较与选择、选择合适的数据加工与处理的方法、数据分教学重点析结果有效的展示各种不同数据分析的比较与选择、选择合适的数据加工与处理的方法、数据分学习难点析结果有效的展示6《数据分析基础》课程教学大纲项目单元名称主要教学内容数据分析完整工作流程、数据分析方法选择、数据加工与处任务18：电商数据分析案例理方法选择数据分析完整工作流程、数据分析方法选择、数据加工与处任务19：股票数据分析案例理方法选择六、考核评价要注意改革考核手段与方法，考试与考查方式相结合，基本考核方法：通过考勤、课堂提问、学生作业评定学生平时成绩（占20%）；通过对学生实训过程性考核评定学生实训成绩（占30%），通过上机考试评定学生理论成绩（占50%），采用多种方法综合评价学生成绩。七、教学基本条件1.教学资源建议教材：《数据分析基础与案例实战》编著：孙玉娣、顾锦江主编出版社：人民邮电出版社出版时间：2019.3参考教材:《数据分析基础》主编：宁赛飞出版社：人民邮电出版社出版时间：2018年01月参考教材:《统计数据分析教程》主编：叶向、李亚平出版社：中国人民大学出版社出版时间：2015年04月制定日期：20XX.2修订日期：执笔人：7