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“微專業”課程教學大綱

 2021/2022學年 第 2 學期

“微專業”名稱：  數字化轉型

課程名稱：  數據預測    

大綱編寫者： 張  珍

大綱審核人：

教務處 制

2021年 2 月

一、課程概述

1.課程教學目标:《數據預測》是面向本科生開設的一門數字化轉型微專業的必修課程，作為微專業三個學期的第二學期課程。課程教學分為課堂教學和實踐教學兩個環節。通過《數據預測》課程教學，應該在儲備數據預測基本理論、實操演練等方面達到以下教學目标：

（1）理論層面：能夠了解數據革命曆程，以及預測的基本理論，掌握數據預測的标準流程。

（2）實踐層面：能夠熟練操作主要工具軟件的使用技巧，掌握預測分析與決策管理的基本方法。

2.課程授課對象:本課程适用于學校所有專業的本科學生，特别是希望進一步強化統計分析與預測建模的知識儲備、跨專業考研、增強分析解決問題能力的學生。

3.課程總學時要求:總學時：32   講課學時：27   實驗學時：5

4.本課程與其他課程的聯系與分工:本課程安排在微專業三個學期的第二學期，本課程有助于學生預測與評價能力的提升，為第三學期課程奠定基礎。

二、課程内容

1.課程内容：本課程以數據革命、預測概論、統計基礎軟件、建模本義、預測方法為主要内容，教學方法集知識教授、案例教學、實踐教學為一體。

在課堂知識講授中，充分利用多媒體等設備及部分視頻材料，強化學生對基本理論的理解與掌握；在案例教學中，結合知名企業創新實際情況，融入課程知識點，增強學生運用所學知識分析問題的能力，加深對知識的理解；實踐教學中，運用教授的多種預測與決策方法，定性、量的測算預測結果。

本課程總學時32學時，每周4學時，知識講授27學時，實踐教學5學時。

2.課程教學内容及學時分配表

三、教學基本要求

1.對課程教學的基本要求

以“微專業”教學目标為基礎，更新教育理念，進一步完善教學内容，探索以多媒體網絡技術為依托的現代的、多元的和全方位的聽說教學模式。保持教學内容的先進性，突出實用性特色。加強教材建設，實現教材多元化，完善教材體系，滿足學生的實際需求。充分利用相關企業案例資源，進一步完善該課程與其他相關課程相鍊接的教學模式和教學方法

（1）教學方法

課堂教學采用國外先進的任務型教學法(Task Based Approach)、産出導向法(Production-oriented Approach)，案例教學等方法，積極開展互動性課堂教學，加強實踐性教學環節，培養學生的實際解決問題能力。

（2）輔導内容

本課程學習方法輔導；作業講評。

（3）作業布置

根據教學進程和教學需求，統籌安排學生作業和學習任務。除布置一般作業外，強調布置自主性、主動性、實踐性和研究性等學習任務。

2.課程的考核要求

（1）課程學完後，學生應能全面了解并掌握數據預測的基本理論與系統知識。

（2）能夠理論聯系實際分析、解決問題，運用所學方法，結合收集的數據信息，進行預測與決策管理。

四、課程推薦使用的教材及教學參考資料

主要教材及參考書：

教材：

自編講義

參考書：

1. 牛琨. 縱觀大數據：建模、分析及應用. 北京郵電大學出版社, 20187.

2. 拉裡Ÿ羅森博格，約翰Ÿ納什，安格Ÿ雷厄姆(著)，陳建 胡志麗（譯）.大決策：大數據時代的預測分析和決策管理. 上海社會科學院出版社, 2014.

五、實施說明：

1.本課程在安排在微專業三個學期的第二學期。

2.開設本課程的特殊要求：白天授課。

3.考核方式：考核包括學生平時上課出勤率、個人發言、小組讨論等課堂活動的表現、平時作業、結課作業等成績。考核與評估的構成比例如下（百分制）：平時成績40%（包括平時作業20%+課堂表現10%+考勤10%）+期末成績60%。