《数据基础》课程教学大纲

《数据基础》课程教学大纲

一、课程基本信息

课程代码：22290012

课程名称：数据基础

英文名称：Data Basis

课程类别： 专业课

学时：32

学分：2

适用对象:数字经济学专业、工商管理专业

考核方式：考试

先修课程：无

二、课程简介

本课程主要基于数据分析的角度，介绍政府统计数据、大数据等各种类型数据的来源，收集、整理和描述性分析方法。并通过引导学生积极参与数据治理、数据分析和应用实践，激发学生“干中学”的热情，在促进项目实施过程中，培养学生的数据意识和数据思维，强化以提供解决方案为导向的数据收集、整理和分析能力。

Based on the perspective of data analysis, this course mainly introduces the sources, collection, organization and descriptive analysis methods of various types of data through government statistics and big data. By guiding students to actively participate in data governance, data analysis and application practices, it stimulates students' enthusiasm for "learning by doing", fosters students' data awareness and data thinking in the process of facilitating project implementation, and strengthens their ability to collect, organize and analyze data in a solution-oriented manner.

三、课程性质与教学目的

数据基础为数字经济学专业、工商管理专业（创业管理方向）专业课。本课程旨在通过教学、实验和讨论，使掌握数据的基本概念、来源、类型与获取方法；了解数据的应用场景和应用方式；掌握政府统计的指标体系、核算方法和分析应用；了解数据处理的主要内容、流程和方法。使学生养成数据意识和数据思维，善于利用真实的数据观察和研究经济社会现象、洞察数据背后的规律，进而培养实事求是的精神，提升科学决策和数字化决策的能力，以适应大数据时代以适应大数据时代对具有创新精神、创业意识、数据思维和数字化决策能力的商技融合性人才的需求。

四、教学内容及要求

第一章  数据概述

1. 目的与要求

1. 掌握数据的基本概念

2. 理解数据的基本特征

3. 了解数据的主要应用场景

2. 教学内容

第一节 数据的基本概念和主要特征

1. 主要内容

1. 数据基本概念的历史演化

2. 数据的主要特征

2. 基本概念和知识点

1. 什么是数据？

2. 数据的资产属性

3. 问题与应用（能力要求）

正确认识数据、信息和知识的关系。

第二节 数据的主要应用场景

1. 主要内容

1. 数据驱动的科学发现

2. 数据驱动的经济发展

3. 数据驱动的民生改善

4. 数据驱动的社会治理

2. 基本概念和知识点

1. 应用场景

2. 数据应用的前提条件

3. 问题与应用（能力要求）

数据是如何驱动科学发现、经济发展、民生服务和社会治理的？

3. 思考与实践

在实践中科学使用数据需要注意哪些问题？

4. 教学方法与手段

课堂教学和课堂讨论

第二章  数据采集

（一）目的与要求

1.了解各种数据的主要来源

2.认识数据的基本类型

3.掌握基本的数据采集方法

（二）教学内容

第一节 数据来源

1.主要内容

（1）政府统计

（2）行政记录

（3）专业统计

（4）信息系统

（5）互联网

（6）物联网

2.基本概念和知识点

（1）政府统计的主要指标

（2）互联网数据的主要特征

3.问题与应用（能力要求）

正确理解统计指标的含义

第二节 数据类型

1.主要内容

（1）结构化数据

（2）非结构化数据

（3）半结构化数据

2.基本概念和知识点

各种类型数据的主要特点

3.问题与应用（能力要求）

正确认识各种类型数据的主要特征和区别

（三）教学方法与手段

课堂教学和课堂讨论

第三节 数据采集方法

1.主要内容

（1）国民核算

（2）统计调查

（3）传感器采集

（4）API接口调用

（5）网络爬虫

2.基本概念和知识点

GDP核算、投入产出表核算、资产负债核算、资金流量核算、国际收支核算、API接口、网络爬虫

3.问题与应用（能力要求）

了解国民核算的主要内容及其主要核算方法；了解网络爬虫的基本流程和技术要求

3. 思考与实践

掌握国民核算基本方法以及正确理解统计指标的含义。

（四）教学方法与手段

课堂教学和课堂讨论

第三章  数据存储

（一）目的与要求

1.了解数据存储的基本技术

2.理解数据的基本特征

3.了解数据的主要应用场景

（二）教学内容

第一节 数据存储概述

1.主要内容

（1）数据存储的基本定义

（2）数据存储的类型

（3）数据存储技术的发展历史

2.基本概念和知识点

数据存储的主要类型

3.问题与应用（能力要求）

了解数据存储的发展历史和未来趋势

第二节 数据存储的主要技术

1.主要内容

（1）磁盘存储技术

（2）闪存存储技术

（3）云存储技术

（4）分布式存储技术

2.基本概念和知识点

各种存储技术的主要特点

3.问题与应用（能力要求）

正确使用存储技术安全存储数据

（三）思考与实践

数据存储技术的未来发展趋势

（四）教学方法与手段

课堂教学和课堂讨论

第四章  数据治理

（一）目的与要求

1.熟悉数据模型的主要内容

2.掌握数据标准

3.学会对数据进行标注

（二）教学内容

第一节 数据模型

1.主要内容

（1）数据模型概述

（2）关系型数据库与数据模型

（3）非关系型数据库与数据模型

（4）大数据处理技术与数据模型

（5）数据模型在业务场景中的应用

2.基本概念和知识点

常见数据模型、选择合适数据模型的原则

3.问题与应用（能力要求）

掌握数据模型在业务场景中的应用

第二节 数据标准

1.主要内容

（1）数据标准概述

（2）数据标准制定流程

（3）数据标准内容要求

（4）数据标准实施与管理

（5）数据标准应用案例

2.基本概念和知识点

数据标准的制定流程和内容要求

3.问题与应用（能力要求）

学会制定数据标准和进行数据标准实施和管理

（三）思考与实践

解读数据标准在实践中的应用案例

（四）教学方法与手段

课堂教学和课堂讨论

第三节 数据标注

1.主要内容

（1）数据标注基本概念与原理

（2）数据标注方法与技巧

（3）数据标注质量评估与提升方案

（4）数据标注行业应用案例分析

2.基本概念和知识点

数据标注方法与技巧、数据标注质量评估与提升方案

3.问题与应用（能力要求）

学会进行数据标注

（三）思考与实践

正确理解数据标注与数据标准的关系

（四）教学方法与手段

课堂教学和课堂讨论

第五章  数据分析

（一）目的与要求

1.了解主要数据分析方法

2.掌握数据清洗的基本技能

3.学会正确进行数据探索性分析

（二）教学内容

第一节 量化问题

1.主要内容

（1）正确理解和分解研究的问题

（2）选用恰当指标量化分析的问题

2.基本概念和知识点

统计指标、量化问题

3.问题与应用（能力要求）

学会将研究的问题指标化

第二节 数据清洗

1.主要内容

（1）数据清洗概述

（2）数据清洗流程与方法

（3）数据清洗工具与技术

（4）数据清洗实践案例分享

2.基本概念和知识点

数据清洗流程和基本方法

3.问题与应用（能力要求）

学会正确进行数据清洗

（三）思考与实践

分析成功的数据清洗案例

（四）教学方法与手段

课堂教学和课堂讨论

第三节 数据探索性分析

1.主要内容

（1）描述性与相关性分析

（2）聚类和主成分分析

（3）异常值检测与处理

2.基本概念和知识点

描述性分析、相关性分析、主成分分析

3.问题与应用（能力要求）

掌握探索性分析的基本方法

（三）思考与实践

正确运用探索性分析方法

（四）教学方法与手段

课堂教学和课堂讨论

第六章  分析报告

（一）目的与要求

1学会撰写数据分析报告

（二）教学内容

第一节 数据分析报告的主要内容

1.主要内容

（1）数据来源说明

（2）样本数据特征描述

（3）描述性分析

（4）提炼数据分析结论

（5）提出相关建议

第二节 撰写分析报告的基本逻辑和框架结构

1.主要内容

（1）分析报告的基本逻辑

（2）分析报告的基本框架

（3）案例解读

（三）思考与实践

撰写简单的数据分析报告

（四）教学方法与手段

课堂教学和课堂讨论

五、各教学环节学时分配

教学环节 教学时数 课程内容	讲 课	习 题 课	讨 论 课	实验	实习	其他教学环节	小 计
第一章	2						2
第二章	6		4	4			14
第三章	2			2			4
第四章	2			2			2
第五章	2			2			4
第六章	2		2				4
合计	16		6	10			32

 “各教学环节学时分配”中，“其它教学环节”主要指习题课、课堂讨论、课程设计、观看视频、现场参观等教学环节。

六、课程考核

（一）考核方式

（二）成绩构成

平时成绩占比：50%期末考试占比：50%

（三）成绩考核标准

平时成绩，课程作业为平时成绩基准分，每次作业的满分100分。

凡请假或缺勤者：均需在下周的课堂上做一次与数据分析有关的分享；没有主动分享，请假者扣平时成绩的10%，无故缺勤者扣平时成绩的20%。

参与项目实践：平时成绩基准分基础上，根据表现加5-20%，最高平时成绩加至满分。

期末考试以分组撰写数据分析报告的方式完成，满分100分，由老师根据数据分析报告的质量打分。

期末考试以分组撰写数据分析报告的方式完成，满分100分，由老师根据数据分析报告的质量打分。

七、推荐教材和教学参考资源

1.许宪春：《透视中国政府统计数据：理解与应用》.社会科学文献出版社，2023年6月第1版

2.李金昌:《统计学的道》.中国统计出版社，2022年11月第1版.

3.高敏雪、李静萍、许健等著：《国民经济核算原理与中国实践》 中国人民大学出版社2018年9月第4版

八、其他说明

无

大纲修订人：李德洗                       修订日期：2024.3

大纲审定人：                                   审定日期：