應用統計學專業《分類數據分析》課程教學大綱（課程代碼：06122124）本課程教學大綱由數學與統計學院統計系討論制訂，數學與統計學院教學工作委員會審定，教務處審核批準。一、課程基本信息課程名稱：分類數據分析課程代碼：06122124課程類別：專業拓展課程適用專業：應用統計學課程修讀性質：選修先修課程：概率論、數理統計學分：2學分學時：32學時二、課程目標本課程支撐專業畢業要求2、畢業要求3、畢業要求4、畢業要求5、畢業要求6，通過本課程的學習，使學生達到以下目標：目標1：理解分類數據分析的有關理論，包括對分類數據分析算法、計算機編程等基本理論的理解與應用、對數據處理的理解及計算機軟件的應用。目標2：掌握分類數據分析的基本思維方法和研究方法，了解數據處理技術的應用前景、以及數據分析行業最新進展與發展動態，認識數據分析行業中的分類數據崗位要求。目標3：掌握分類數據分析的基本理論、基本方法，具有文本挖掘、數據處理、統計軟件應用等能力；熟悉數據分析的調研報告、研究方案設計及論文撰寫規范。目標4：具有一定的創新意識和從事分類數據分析領域科學研究的初步能力，有獲取分類數據分析最新技術知識和信息的基本能力。目標5：能應用分類數據分析的基本理論和方法，并對所獲得的數據進行處理與分析，具備常用統計軟件（如SPSS、R等）的操作能力、分類數據分析計算能力和定量分析能力。課程目標與專業畢業要求的關系：課程目標支撐的畢業要求支撐的畢業要求指標點課程目標12.基礎能力(H)2.1接受系統的數學思維訓練，具有良好的抽象思維、空間想象、數學演算和數學建模能力，具有扎實的數學基礎；2.2具有良好的演繹推理能力，準確計算能力，分析歸納能力及一定的科學研究能力；2.3能夠嚴謹推導復雜統計模型問題，驗證統計模型的合理性，并能正確分析、求解模型。課程目標23.知識能力(H)3.1具有一定的統計思維能力，善于從數據中發現問題、提出問題；3.2具有一定的數據處理能力，了解數據處理技術的應用前景；3.3了解統計學理論與方法的發展動態及其應用前景。課程目標34.專業能力(H)4.1能夠運用統計學知識的基本原理對復雜數據問題進行建模；4.2能夠運用模型、圖表和文字等準確有效地處理社會問題中復雜數據的預處理、建模、分析和展示等；4.3能夠通過撰寫報告、陳述發言、撰寫文稿、答辯等方式準確而有效地表達專業見解，具有良好的文字與口頭表達能力。課程目標45.創新意識(M)5.1具有一定的創新意識和批判意識，善于發現、提出問題；5.2具有初步的統計研究能力，具有一定的科學研究和實際工作能力；5.3具備發現問題和系統表述問題、分析問題的能力。課程目標56.實踐能力(H)6.1掌握統計學的基本理論、基本知識、基本方法；具有采集、處理、分析數據的基本能力；6.2具有統計調查、統計數據處理、統計分析與寫作、統計軟件應用等能力；6.3掌握分析復雜統計模型問題的原理和算法，具備應用統計軟件計算模型解，并進行數值分析的能力；6.4能夠利用常用統計軟件MATLAB、SPSS、Excel、R等進行數據處理和分析。三、課程學習內容（一）理論學習內容及要求序號課程模塊學習內容課程目標學習重點難點教學方法學時1緒論1.為什么需要分類數據分析課程目標1重點：1.為什么需要分類數據分析；2.分類數據的兩種哲學觀點。難點：3.分類數據的兩種哲學觀點。講授法22.分類數據的兩種哲學觀點課程目標42線性回歸模型回顧1.線性回歸模型課程目標3重點：1.線性回歸模型；難點：2.再談線性回歸模型；3.分類變量和連續型因變量的區別講授法、專題研討62.再談線性回歸模型課程目標23.分類變量和連續型因變量的區別課程目標53二分類數據模型1.二分類數據介紹課程目標2重點：1.Logit模型和Probit模型的論證；2.解釋估計值難點：3.Logit模型和Probit模型的論證；4.模型估計講授法、案例教學、專題研討82.變換的方法課程目標33.Logit模型和Probit模型的論證課程目標54.解釋估計值課程目標35.其他的概率模型課程目標44列聯表的對數線性模型1.列聯表、關聯的測量課程目標1重點：1.列聯表、關聯的測量2.估計和擬合優度難點：3.二維表模型4.次序變量模型講授法、案例教學、專題研討82.估計和擬合優度課程目標33.二維表模型課程目標24.次序變量模型課程目標35二分類數據多層模型1.聚類二分類數據模型課程目標2重點：1.聚類二分類數據模型2.模型估計方法難點：3.追蹤二分類數據模型4.項目響應模型講授法、案例教學、專題研討82.追蹤二分類數據模型課程目標33.模型估計方法課程目標34.項目響應模型課程目標5根據課程目標以及課程教學內容理論性、抽象性強等特點，本課程教學以采用講授法為主，綜合運用案例教學、討論教學、專題研討等方法。各種教學方法要根據教學內容和特點而定，不能千篇一律更不能附會使用。（一）講授法是教師通過口頭語言向學生描繪情境、敘述事實、解釋概念、論證原理和闡明規律的教學方法。其優點在于信息量大，能使學生通過教師的說明、分析、論證、描述、設疑、解疑等教學語言，短時間內獲得大量的系統的學科知識。運用時應注意充分貫徹啟發式教學原則，講中有導，突出重點，留有余地，給學生思考、消化、融會貫通的時間，避免成為注入式、填鴨式教學。（二）討論教學法是學生在教師的指導下圍繞某個主題而進行探討、辨明是非真偽以獲取知識的方法。其優點在于能更好的發揮學生的主動性、積極性，有利于培養學生獨立思維能力、口頭表達能力，促進學生靈活地運用知識。運用時應注意討論的主題要有吸引力、要善于啟發引導學生、討論結束時要進行小結。（三）案例教學法是一種以案例為基礎的教學法，其關鍵是提出一種課題情境，而教師在教學中扮演著設計者和激勵者的角色，鼓勵學生積極參與討論。其優點在于能夠充分調動學生學習主動性，發展其分析判斷能力，有利于實現教學相長。運用時應注意案例的真實性、典型性以及與教學內容的相關性，注意教學過程的方向掌控與引導。（四）問題引導教學法是將課程的知識點以問題的形式呈現給學生，引導學生在探索解決問題的思維活動中掌握知識、訓練思維、發展智力，進而培養學生自己發現問題解決問題能力的方法。其優點在于使學生在問題及其解決中感受理論的價值和魅力，并在以“問題”為主線的教學活動中，學會思考、學會學習、學會創造，促進學生創造性思維的發展。在實施過程中，教師應注意根據教學目的和內容精心設計并提出難易適度、邏輯合理的問題。四、課程考核（一）考核內容與考核方式課程目標考核內容所屬學習模塊/項目考核占比考核方式課程目標11.分類數據分析的基本概念緒論5%課堂表現、課程論文2.列聯表、關聯的測量列聯表的對數線性模型課程目標21.再談線性回歸模型線性回歸模型回顧25%課程論文2.二分類數據介紹二分類數據模型3.二維表模型列聯表的對數線性模型4.聚類二分類數據模型二分類數據多層模型課程目標31.變換的方法二分類數據模型25%課程論文2.解釋估計值二分類數據模型3.估計和擬合優度列聯表的對數線性模型4.次序變量模型列聯表的對數線性模型5.追蹤二分類數據模型二分類數據多層模型6.模型估計方法二分類數據多層模型課程目標41.分類數據的兩種哲學觀點緒論20%課程論文2.其他的概率模型二分類數據模型課程目標51.分類變量和連續型因變量的區別線性回歸模型回顧25%課程論文2.Logit模型和Probit模型的論證二分類數據模型3.項目響應模型二分類數據多層模型評分依據：考核方式為課程論文，課程論文的內容與課程目標的達成度須達到70%.課程論文評定標準：1．不及格（60分以下）：（1）文章的內容與題目完全偏離；離題或大段抄襲別人的文章，并弄虛作假；（2）態度非常不認真，內容空洞，邏輯混亂，表達不清，語句不通。2．及格（60分）：（1）文章基本上按要求書寫，方法基本符合要求，基本獨立完成，但內容不充實；（2）文章基本有條理，但結構有缺陷；方法能基本說明問題，能對數據作出一般分析，但較單薄，對材料的挖掘缺乏應有的深度，不夠全面；（3）文字表達基本清楚，文字基本通順；3．中等（70分）：（1）文章能夠聯系數據實際情況，內容較充實，具有一定的科學性；（2）獨立完成，論點正確，但論據不充足或說理不透徹，對數據的本質挖掘不夠深入；（3）材料較具體，文章結構合理，層次比較清晰，有邏輯性，表達能力也較好；（4）基本符合正規學術論文格式要求，排版基本整齊、準確。4．良好（80分）：（1）文章能運用所學方法的理論知識聯系實際，并能提出問題，分析問題。對所論述的問題有較強的代表性，有一定的個人見解，并有一定的理論深度；（2）數據來源具體。對數據的分析較充分，有說服力，聯系數據背景實際情況，但不夠透徹；（3）文章結構嚴謹，層次清晰，行文規范，條理清楚，文字通順，書寫工整，圖表正確、清楚，數字準確；（4）合正規學術論文格式要求，排版整齊、準確。5.優秀（90分）：（1）文章能運用所學的理論知識聯系實際，并能提出問題，分析問題。對所論述的問題有很強的代表性，有深刻的挖掘成果和理論深度；（2）數據來源真實具體，有社會意義。對數據的分析充分，有說服力，聯系實際情況，論述透徹；（3）文章結構嚴謹，層次清晰，行文規范，條理清楚，文字通順，書寫工整，圖表正確、清楚，數字準確。（二）成績評定1.平時成績評定：（1）課堂表現（5分）：通過學生在課堂上的表現情況、發言與提問情況，來評價學生相關的能力。（2）作業完成情況（10分）：圍繞課程的學習目標進行作業的設計。如讓學生簡述對知識的認識，考核學生對于概念的理解情況，幫助學生將定義轉化為自己的理解。（3）實驗報告（15分）：如通過課堂實驗設計、操作技能展示與匯報，訓練學生的軟件實踐能力，使學生真正明確軟件操作技能在實際數據分析中的應用，形成自己實際數據分析能力；（4）課堂考勤（10分）2.期末成績評定期末成績以課程論文的方式進行考核。課終考核主要考察學生對基本概念、操作程序和具體方法的理解與運用等。方式為課程論文。要求學生掌握基本概念、操作程序，運用分類數據分析的具體方法解決實際問題。3.總成績評定總成績應由平時考核成績和期末考核成績構成，其構成比例應科學合理。總成績（100%）=平時成績（40%）+期末成績（60%）。五、其它說明（一）教材選用分類數據分析的統計方法.丹尼爾·A鮑威斯，謝宇著.任強等譯.社會科學文獻出版社,2009年.（二）主要參考書[1]定性數據分析，王靜龍、梁小筠著等，華東師范大學出版社，2005.[2]定性資料統計分析及應用，胡良平,王琪著，電子工業出版社，2016[3]HYPERLINK"/showbook.do?dxNumber=10940624&d=A0D9956948458B3C897C072A0CB0BC10&fFenleiID=0