附件3：湖北工业大学“微专业”课程教学大纲2021/2022学年第2学期“微专业”名称：数字化转型课程名称：数据预测张珍大纲编写者：大纲审核人：教务处制2021年2月
附件 3： 湖北工业大学 “微专业”课程教学大纲 2021/2022 学年 第 2 学期 “微专业”名称： 数字化转型 课程名称： 数据预测 大纲编写者： 张 珍 大纲审核人： 教务处 制 2021 年 2 月
一、课程概述1.课程教学目标：《数据预测》是面向本科生开设的一门数字化转型微专业的必修课程，作为微专业三个学期的第二学期课程。课程教学分为课堂教学和实践教学两个环节。通过《数据预测》课程教学，应该在储备数据预测基本理论、实操演练等方面达到以下教学目标：（1）理论层面：能够了解数据革命历程，以及预测的基本理论，掌握数据预测的标准流程。（2）实践层面：能够熟练操作主要工具软件的使用技巧，掌握预测分析与决策管理的基本方法。2.课程授课对象：本课程适用于学校所有专业的本科学生，特别是希望进一步强化统计分析与预测建模的知识储备、跨专业考研、增强分析解决问题能力的学生。3.课程总学时要求：总学时：32讲课学时：27实验学时：54.本课程与其他课程的联系与分工：本课程安排在微专业三个学期的第二学期，本课程有助于学生预测与评价能力的提升，为第三学期课程奠定基础。二、课程内容1.课程内容：本课程以数据革命、预测概论、统计基础软件、建模本义、预测方法为主要内容，教学方法集知识教授、案例教学、实践教学为一体。在课堂知识讲授中，充分利用多媒体等设备及部分视频材料，强化学生对基本理论的理解与掌握；在案例教学中，结合知名企业创新实际情况，融入课程知识点，增强学生运用所学知识分析问题的能力，加深对知识的理解：实践教学中，运用教授的多种预测与决策方法，定性、量的测算预测结果。本课程总学时32学时，每周4学时，知识讲授27学时，实践教学5学时。2.课程教学内容及学时分配表章节学时课程内容教学方法数据革命概述：1.1数据基础架构1.2数据汇总第一章案例：数据的分类汇总讲授法、任务型教41.3做出预测1.4决策管理1.5从因果关系到学法、案例教学相关关系案例分析：由烤箱清洁剂引发的关联关系
一、课程概述 1.课程教学目标:《数据预测》是面向本科生开设的一门数字化转型微专 业的必修课程，作为微专业三个学期的第二学期课程。课程教学分为课堂教学和 实践教学两个环节。通过《数据预测》课程教学，应该在储备数据预测基本理论、 实操演练等方面达到以下教学目标： （1）理论层面：能够了解数据革命历程，以及预测的基本理论，掌握数据 预测的标准流程。 （2）实践层面：能够熟练操作主要工具软件的使用技巧，掌握预测分析与 决策管理的基本方法。 2.课程授课对象:本课程适用于学校所有专业的本科学生，特别是希望进 一步强化统计分析与预测建模的知识储备、跨专业考研、增强分析解决问题能力 的学生。 3.课程总学时要求:总学时：32 讲课学时：27 实验学时：5 4.本课程与其他课程的联系与分工:本课程安排在微专业三个学期的 第二学期，本课程有助于学生预测与评价能力的提升，为第三学期课程奠定基础。 二、课程内容 1.课程内容：本课程以数据革命、预测概论、统计基础软件、建模本义、 预测方法为主要内容，教学方法集知识教授、案例教学、实践教学为一体。 在课堂知识讲授中，充分利用多媒体等设备及部分视频材料，强化学生对基 本理论的理解与掌握；在案例教学中，结合知名企业创新实际情况，融入课程知 识点，增强学生运用所学知识分析问题的能力，加深对知识的理解；实践教学中， 运用教授的多种预测与决策方法，定性、量的测算预测结果。 本课程总学时 32 学时，每周 4 学时，知识讲授 27 学时，实践教学 5 学时。 2.课程教学内容及学时分配表 章节 课程内容 学时 教学方法 第一章 数据革命概述： 1.1 数据基础架构 1.2 数据汇总 案例：数据的分类汇总 1.3 做出预测 1.4 决策管理 1.5 从因果关系到 相关关系 案例分析：由烤箱清洁剂引发的关联关系 4 讲授法、任务型教 学法、案例教学
预测概论第二章2.1简介2.2总结2.3泛化2.4预测讲授法、案例教学4案例分析：折扣区的困扰Excel：数据基础管理3.1新功能3.2几个大招3.3函数第三章3.4Excel操作技巧3.5SmartArt讲授法、实操演练4第四章Spss：处理大数据4.1基本功能介绍4.2文件操作4.3统计功能4.4分析功能数据预处理第五章5.1简介5.2数据清洗5.3数据集成4讲授法、实操演练5.4数据转换5.5数据归约5.6数据离散化建模：数据挖掘本义第六章6.1简介6.2标准流程4讲授法6.3主要模型介绍6.4回归：最大似然估计定性预测法7.1专家会议法7.2主观概率法第七章讲授法、实操演练47.3德尔菲法实训定量预测法4第八章8.1时间序列预测法8.2回归分析预测法讲授法、实操演练实训决策管理第九章9.1决策表9.2决策树4讲授法、实操演练实训三、教学基本要求1.对课程教学的基本要求以“微专业”教学目标为基础，更新教育理念，进一步完善教学内容，探索以多媒体网络技术为依托的现代的、多元的和全方位的听说教学模式。保持教学内容的先进性，突出实用性特色。加强教材建设，实现教材多元化，完善教材体系，满足学生的实际需求。充分利用相关企业案例资源，进一步完善该课程与其他相关课程相链接的教学模式和教学方法（1）教学方法课堂教学采用国外先进的任务型教学法(TaskBasedApproach)、产出导向法(Production-orientedApproach)，案例教学等方法，积极开展互动性课堂教学，加强实践性教学环节，培养学生的实际解决问题能力。（2）辅导内容本课程学习方法辅导；作业讲评
第二章 预测概论 2.1 简介 2.2 总结 2.3 泛化 2.4 预测 案例分析：折扣区的困扰 4 讲授法、案例教学 第三章 第四章 Excel：数据基础管理 3.1 新功能 3.2 几个大招 3.3 函数 3.4 Excel 操作技巧 3.5 SmartArt Spss：处理大数据 4.1 基本功能介绍 4.2 文件操作 4.3 统计功能 4.4 分析功能 4 讲授法、实操演练 第五章 数据预处理 5.1 简介 5.2 数据清洗 5.3 数据集成 5.4 数据转换 5.5 数据归约 5.6 数据离散化 4 讲授法、实操演练 第六章 建模：数据挖掘本义 6.1 简介 6.2 标准流程 6.3 主要模型介绍 6.4 回归：最大似然估计 4 讲授法 第七章 定性预测法 7.1 专家会议法 7.2 主观概率法 7.3 德尔菲法 实训 4 讲授法、实操演练 第八章 定量预测法 8.1 时间序列预测法 8.2 回归分析预测法 实训 4 讲授法、实操演练 第九章 决策管理 9.1 决策表 9.2 决策树 实训 4 讲授法、实操演练 三、教学基本要求 1.对课程教学的基本要求 以“微专业”教学目标为基础，更新教育理念，进一步完善教学内容，探索以 多媒体网络技术为依托的现代的、多元的和全方位的听说教学模式。保持教学内 容的先进性，突出实用性特色。加强教材建设，实现教材多元化，完善教材体系， 满足学生的实际需求。充分利用相关企业案例资源，进一步完善该课程与其他相 关课程相链接的教学模式和教学方法 （1）教学方法 课堂教学采用国外先进的任务型教学法(Task Based Approach)、产出导向法 (Production-oriented Approach)，案例教学等方法，积极开展互动性课堂教学，加 强实践性教学环节，培养学生的实际解决问题能力。 （2）辅导内容 本课程学习方法辅导；作业讲评
（3）作业布置根据教学进程和教学需求，统筹安排学生作业和学习任务。除布置一般作业外，强调布置自主性、主动性、实践性和研究性等学习任务。2.课程的考核要求（1）课程学完后，学生应能全面了解并掌握数据预测的基本理论与系统知识。（2）能够理论联系实际分析、解决问题，运用所学方法，结合收集的数据信息，进行预测与决策管理。四、课程推荐使用的教材及教学参考资料主要教材及参考书：教材：自编讲义参考书：1.牛琨纵观大数据：建模、分析及应用，北京邮电大学出版社，201872.拉里·罗森博格，约翰·纳什，安格·雷厄姆（著），陈建胡志丽（译）大决策：大数据时代的预测分析和决策管理.上海社会科学院出版社，2014五、实施说明：1.本课程在安排在微专业三个学期的第二学期。2.开设本课程的特殊要求：白天授课。3考核方式：考核包括学生平时课出勤率、个人发言、小组讨论等课堂活动的表现、平时作业、结课作业等成绩。考核与评估的构成比例如下（百分制）：平时成绩40%（包括平时作业20%+课堂表现10%+考勤10%）+期末成绩60%
（3）作业布置 根据教学进程和教学需求，统筹安排学生作业和学习任务。除布置一般作业 外，强调布置自主性、主动性、实践性和研究性等学习任务。 2.课程的考核要求 （1）课程学完后，学生应能全面了解并掌握数据预测的基本理论与系统知 识。 （2）能够理论联系实际分析、解决问题，运用所学方法，结合收集的数据 信息，进行预测与决策管理。 四、课程推荐使用的教材及教学参考资料 主要教材及参考书： 教材： 自编讲义 参考书： 1. 牛琨. 纵观大数据：建模、分析及应用. 北京邮电大学出版社, 20187. 2. 拉里罗森博格，约翰纳什，安格雷厄姆(著)，陈建 胡志丽（译）.大决 策：大数据时代的预测分析和决策管理. 上海社会科学院出版社, 2014. 五、实施说明： 1.本课程在安排在微专业三个学期的第二学期。 2.开设本课程的特殊要求：白天授课。 3.考核方式：考核包括学生平时上课出勤率、个人发言、小组讨论等课堂活 动的表现、平时作业、结课作业等成绩。考核与评估的构成比例如下（百分制）： 平时成绩 40%（包括平时作业 20%+课堂表现 10%+考勤 10%）+期末成绩 60%