| 作品名称： | 数据分析数字课程 |
| 作 者： | 张秋燕 周钰谦 胡建成 胡鹏 李家 杨韧 |
| 出版单位： | 高等教育出版社 高等教育电子音像出版社 |
| 出版时间： | 2026年02月 |
| 责任编辑： | 高旭 |
| 技术编辑： | 李菁 |
版权说明： |
本数字课程的专有出版权归高等教育出版社所有。未经出版者预先书面许可，任何单位和个人不得为任何目的、以任何形式或手段复制和传播本数字课程的任何部分，出版者保留一切法律追究的权利。 |
数据分析课程是信息与计算科学、数学与应用数学专业的一门学科专业必修课。本课程以数据为主要研究对象，通过研究分析和处理数据的统计方法，从大量数据中揭示隐含的内在规律、发掘有用的信息，并进行科学的推断与决策。本课程系统地介绍数据分析的基本概念和基本原理，在此基础上介绍几种常见的数据分析方法：线性回归分析，方差分析，主成分分析，典型相关分析，判别分析及聚类分析法。本课程的先修课有数学分析、高等代数、概率论与数理统计、数学实验等。本课程的开设，可使学生理解并掌握数据分析的基本理论与方法，初步培养学生良好的思考习惯和分析能力，使学生应用数学知识解决实际问题的能力有所提升。
更多
课程教师
张秋燕
周钰谦
胡建成
版权信息
联系方式
| 课程负责人： | 张秋燕 |
| 电 子 邮 箱： | zqy1607@cuit.edu.cn |
| 电 话： | 15881098077 |
| 技 术 咨 询： | 李菁 |
| 电 子 邮 箱： | lijing2@hep.com.cn |
| 电 话： | 010-58581826 |
-
-
数据分析方法
作者：梅长林，范金城
高等教育出版社
出版时间：2018-10
ISBN：978-7-04-050124-7
课程大纲
第1章 数据描述分析
1.1 一维数据的数字特征
1.2 数据的分布
1.3 多维数据的数字特征及相关分析
第2章 线性回归分析
2.1 线性回归模型及其参数估计
2.2 统计推断与预测
2.3 残差分析
2.4 回归方程的选取
2.5 Logistic回归模型的估计与推断
第3章 方差分析
3.1 单因素方差分析
3.2 两因素等重复试验下的方差分析
3.3 两因素非重复试验下的方差分析
第4章 主成分分析与典型相关分析
4.1 主成分分析
4.2 典型相关分析
第5章 判别分析
5.1 距离判别
5.2 Bayes判别
第6章 聚类分析
6.1 样品间相近性的度量
6.2 快速聚类法
6.3 谱系聚类法