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2019-03-14特色课程
1.教学内容
本课程以数据分析的方法为例，利用具体数据进行软件教学，并对每个分析模块进行数据分析和形成数据分析报告。具体分6大部分进行：
第一部分：数据的管理，重点是让学生学会数据结构化的理念，通过设计数据视图建立数据结构，并能对数据进行导入、整理和相应的管理；
第二部分：数据的描述性分析，重点是让学生会对样本数据进行描述性统计量的计算，了解数据的基本特征。如数据的离散型趋势，数据的集中性趋势，数据的分布性趋势等；
第三部分：数据的均值分析，重点是通过单样本T检验、独立样本T检验和配对样本T检验，让同学们理解均值分析能够解决不同分组下样本均值的差异性问题，能够解决诸如每年酒店销售数据之间差异性问题的分析等；
第四部分：数据的方差分析，重点解决多分组下的样本均值差异性分析。如以酒店行业不同客房销售数据进行分析，可以理解不同房源定价差异性如何确定；
第五部分：数据的相关分析、回归分析，重点解决多变量之间的相关性计算，确定变量之间的关系，并以回归方程的形式罗列相关变量之间的关系，为企业的销售策略提供强有力的证据。
五个部分的划分符合基础的SPSS软件应用于企业数据分析的基础要求，能够很好地满足学生整理数据、分析数据、形成决策的培养理念。
2.教学手段
教学采用多媒体技术，以电子大屏幕进行课堂教学，教学过程中加入慕课等现代教学手段和元素，提高同学们的学习积极性。
本门课实践性强，我们采用世界著名的IBM公司的统计学软件IBM SPSS Statistic软件建立实验环境，让同学们从中学习数据导入、数据整理、数据分析、结论解读等数据分析操作流程，从而掌握数据分析在企业中的具体应用。
3.教学组织
本课程采用项目式教学方法介绍数据分析的不同方法的应用环境，以学生为中心，让同学们带着目的来学习，提高同学们的实际动手能力和对数据分析的热情，让他们了解在大数据时代，作为没有感情的数据是可以分析出起到决策作用的建议的。
在授课过程中，采取与学生互动的启发式教学方法，让学生参与到教学活动中，每个分析模块都以项目设置、案例引入、知识点提出、项目解决、大家讨论等形式进行。在理论课中主要解决项目明确、案例引入、知识点提出；在实践课中进行项目解决和大家讨论，形成数据分析报告文档。紧密结合实际应用，通过现实中的数据，让同学们体会每一个项目解决流程。