实验数据处理教学大纲

实验教学大纲实验1 统计分析计算实验（2学时）⒈实验目的与要求掌握常用的统计分析方法2.实验软件Python（C、Java亦可）3. 实验任务1、编程实现中心趋势度量方法，计算一组数据的均值、中位数、众数；2、编程实现度量数据散布，计算数据的极差、四分位数、方差、标准差和四分位数极差实验2 数据可视化实验（2学时）1. 实验目的与要求掌握常见的数据可视化技术2.实验软件Python（C、Java亦可）3. 实验任务1、编程实现基于像素的可视化技术；2、编程实现基于几何投影的可视化技术（以散点图为例）；3、编程实现基于图符的可视化技术（以切尔诺夫脸或人物线条画为例）；4、编程实现层次可视化技术（以标签云为例）。

实验3 数据清洗实验：缺失值处理（2学时）1.实验目的与要求掌握缺失值处理的常规方法2.实验软件Python（C、Java亦可）3. 实验任务1、编程实现缺失值处理的程序（以正则表达式为例）2、利用多条缺失值处理语句构建数据清理的规则库实验4 频繁项集挖掘方法：Apriori算法（2学时）⒈实验目的与要求掌握Apriori算法的基本思想、原理和实现思路⒉实验软件Python（C、Java亦可）⒊实验任务1、编程实现Apriori算法，并用自己的语言表达该算法实现频繁项集挖掘的思路；2、对Apriori算法进行改进，提升其执行效率和性能。

实验5 Apriori的改进算法（2学时）⒈实验目的与要求掌握Apriori改进算法的基本思想和实现思路2.实验软件Python（C、Java亦可）3. 实验任务1、编程实现基于数据分割的方法；2、编程实现基于散列的方法；3、编程实现基于采样的方法实验6 决策树分类算法（2学时）⒈实验目的与要求掌握决策树分类算法的基本原理，理解决策树分类算法的原理和实现思路2.实验软件Python（C、Java亦可）3. 实验任务1、编程分别实现ID3算法和C4.5算法；2、编程实现EM算法实验7 规则归纳（2学时）⒈实验目的与要求掌握几种常见的规则归纳算法2.实验软件Python（C、Java亦可）3. 实验任务1、编程实现AQ算法；2、编程实现CN2算法；3、编程实现FOIL算法实验8 划分聚类方法（2学时）⒈实验目的与要求掌握几种常见的划分聚类方法2.实验软件Python（C、Java亦可）3. 实验任务1、编程实现k-平均算法；2、编程实现PAM算法实验9 层次聚类算法（2学时）1.实验目的与要求掌握几种常见的划分聚类方法2.实验软件Python（C、Java亦可）3. 实验任务1、编程实现AGNES算法2、编程实现DIANA算法。

Excel数据处理教学大纲一、课程简介本课程旨在教授学生如何有效地使用Excel进行数据处理，包括数据的输入、整理、分析以及可视化等方面。

通过本课程的学习，学生将能够熟练掌握Excel的基本操作和数据处理功能，提高工作效率和准确性。

二、课程目标1. 掌握Excel的基本操作和常用功能。

2. 学会使用Excel进行数据处理，包括数据的输入、整理、分析以及可视化等方面。

3. 了解Excel在各行各业中的应用场景，并能够根据不同需求进行实际操作。

三、课程内容1. Excel基础操作1.1 认识Excel界面与功能1.2 单元格的基本操作与数据输入1.3 格式化单元格与设置单元格属性1.4 行与列的基本操作1.5 查找与替换数据1.6 数据验证与输入提示1.7 数据合并与拆分1.8 常用公式与函数的使用（SUM, AVERAGE, MAX, MIN等）2. 数据处理与分析2.1 数据排序与筛选2.2 数据分类汇总与数据透视表2.3 数据透视图的制作与应用2.4 数据查找与数据匹配（VLOOKUP等）2.5 数据合并计算与多表关联查询2.6 数据模拟运算与分析（假设分析、方案管理等）2.7 宏的使用与自动化报表生成3. Excel在各行业的应用案例3.1 Excel在财务管理中的应用（预算编制、报表分析等）3.2 Excel在人力资源管理中的应用（员工信息管理、绩效管理等）3.3 Excel在市场营销中的应用（销售数据分析、市场调查等）3.4 Excel在生产管理中的应用（生产计划编制、库存管理等）3.5 Excel在行政管理中的应用（会议安排、文件管理等）四、教学方法本课程采用理论与实践相结合的教学方法，以案例教学为主导，通过讲解案例、示范操作、小组讨论等方式进行学习。

同时，将提供大量的实际案例和练习题，以便学生进行实践操作和巩固所学知识。

五、考核方式本课程的考核方式将采用作业考核与期末考试相结合的方式进行。

《实验设计与数据处理》课程实施大纲目录1．教学理念 (1)1.1以学生的发展为首位 (1)1.2注重教与学的高效性 (1)2．课程描述 (1)2.1课程的性质 (1)2.2课程在学科专业结构中的地位、作用 (1)2.3课程的前沿及发展趋势 (1)3．教师简介................................................................................................................................ 错误!未定义书签。

3.1教师的职称、学历....................................................................................................... 错误!未定义书签。

3.2教育背景....................................................................................................................... 错误!未定义书签。

4．预修课程（先修课程） (2)5．课程目标 (2)5.1知识与技能 (2)5.2过程与方法 (2)5.3情感、态度与价值观 (2)6．课程教学规范 (2)7.教学安排（教学日历） (7)8．教学方法（教学方式） (7)课堂讲授、案例分析、讨论与探究法 (7)9．课程要求 (7)9.1学生自学的要求 (7)9.2课外阅读的要求 (7)9.3课堂讨论的要求 (7)9.4课程实践的要求 (7)10．课程考核方式及评分规程 (7)10.1出勤（迟到、早退等）、作业、报告的要求 (8)10.2成绩的构成与评分规则说明 (8)10.3课程考核方式 (8)10.4课程成绩评定 (8)10.5考试形式及说明（含补考） (8)11．学术诚信规定 (8)11.1考试违规与作弊 (8)12．课堂规范 (8)12.1课堂纪律及礼仪 (8)13．课程资源 (8)13.1教材与参考书 (8)13.2专业学术专著、课外阅读资源及专业刊物 (9)13.3网络课程资源 (9)14．学术合作备忘录（契约） (9)14.1阅读课程实施大纲，理解其内容 (9)14.2同意课程实施大纲 (9)15．其他必要说明（或建议） (9)附件1：《实验设计与数据处理》简案 (10)1．教学理念1.1以学生的发展为首位《实验设计与数据处理》是面向化学工程与工艺、能源化工等专业学生开设的一门专业任选课，根据2003年化工教指委发布的《“化学工程与工艺”专业创新人才培养方案》、《卓越工程师教育培养计划》及《化学工程与工艺( 本科) 专业认证指标体系》的相关要求，始终以学生的发展为首位，使学生具备对工程实验结果分析的基本能力，从以下几个方面注重学生能力的培养和提高：要求学生系统的掌握实验设计的基本原理和方法，误差理论与数据处理的基本概念、理论与方法；培养和强化学生实验设计、处理和分析实验数据的能力；使用Excel、Origin等常用数据处理软件灵活地进行误差分析和实验数据处理的能力。

《实验设计与数据处理》教学大纲（Experiment Design and Data Analysis）一、基本信息课程代码：学分：2总课时：32课程性质：硕士专业基础课适用专业：环境工程先修课程：高等数学、概率论、线性代数二、本课程教学目的和任务本课程是环境工程硕士生的专业课。

数据分析作为一种研究手段，主要是通过从系统设计、参数设计和允许误差设计入手，运用一定的物质手段，在人为控制或模拟自然现象的条件下，使环境过程以纯粹的、典型的形式表现出来，以便进行观察、研究、探索环境本质及其规律，使试验设计建立在统计理论基础之上，试验设计与数据处理相并重。

三、教学方法与手段以课堂教学为主，采用多媒体教学。

四、教学内容及要求第一章环境实验设计与数据处理概论要求掌握（1）环境试验研究的目的与任务；（2）环境试验研究的类型；（3）环境试验研究的程序重点内容：准确理解环境试验研究类型的区分；理解环境试验研究的设计步骤，以及试验设计的基本要求。

难点内容：理解环境试验因子、水平、处理、重复、响应指标等要素，了解准确度、精密度等概念。

第二章环境试验的优化设计要求掌握（1）非均分设计；（2）黄金分割设计；（3）纵横对折设计；（4）平行线设计；（5）环境试验的正交设计；（6）环境试验点均匀设计；熟悉单因子、双因子优选设计的基本方法，熟悉正交表的定义和类型；了解均匀设计与正交设计的区别。

重点内容：正交试验的设计步骤，常见的正交设计运用方法，均匀设计的步骤难点内容：了解分数法设计；旋升设计；逐步提高设计；陡度法设计；单纯形法设计等。

第三章环境数据的展示分析要求掌握（1）频数频率分布表；（2）茎叶图和箱线图；（3）轮廓图和雷达图；（4）概率密度和分布函数。

熟悉常用的概率分布函数；了解正态分布。

重点内容：离散型概率分布和连续型概率分布的条件和数字特征，正态分布的概率密度函数及特点。

难点内容：了解空间序列数据的展示分析，联合概率分布和随机变量的函数。

《材料试验设计与数据处理》课程教学大纲课程代码0801141课程名称中文名：材料试验设计与数据处理英文名：Themethodofexperimenta1designanddataprocessing课程类别 专业课修读类别 选修学分 2.0 学时32开课学期 第7学期开课单位 材料科学与工程学院无机非金属材料系 适用专业 无机非金属材料工程专业先修课程高等数学、概率论与数理统计、土木工程材料A 等后续有关专毕业设计（论文） 业课程和教 学环节主讲教师/高振国/教授、罗永会/副教授、韩玉芳/副教授、田秀淑/讲师、梅世刚/实验师职称 考核方式及平时成绩+期末考试 教材及主要（1）《建筑材料试验研究的数学方法》刘数华、冷发光、罗季英编著，中国建参考书材工业出版社，2006（2）《材料试验和质量分析的数学方法》第三版（教材），王永魁编，中国铁道出版社，1990一、课程性质和目标《材料试验设计与数据处理》是无机非金属材料工程专业的一门专业限选课。

本课程的任务是使学生在今后的科研生产工作中，能够运用概率统计的基本理论及所学知识，试验误差分析的理论和方法，正交设计试验方法，回归分析的数据处理方法及工程应用。

以达到试验工作量小、获得数据信息多、结果效率面的目的。

通过本课程的理论教学，使学生具备基本的知识和能力，课程的具体课程目标如下： 知识目标：课程目标1：学习取样、测试技术和数据处理的基本原理和方法。

课程目标2：使用正交设计法进行实验设计的基本原理和方法。

能力目标：各环节所占比例 (20%)+(80%)课程目标3：具备使用方差分析法和回归分析法进行数据分析和处理的能力。

课程目标4：具备使用相关知识进行混凝土生产、质量验收和混凝土强度预测的能力。

二本课程所支撑的毕业要求（1）本课程所能支撑的毕业要求和课程目标的对应关系：序号毕业要求指标点毕业要求指标点具体内容课程目标1 毕业要求4・1 能运用专业理论和科学手段，依据对象特课程目标1、2征，选择研究路线，设计实验方案。

实验数据处理教案一、教学目标1、了解实验数据处理的意义和目的。

2、掌握实验数据处理的基本方法。

3、培养学生分析、处理实验数据的能力。

二、教学内容1、实验数据记录和处理的意义和目的。

实验数据处理是实验结果进行分析、计算、归纳总结的必要步骤。

实验记录中包含着大量宝贵的数据，但这些数据有时候很难直观地反映出问题的本质。

实验数据处理将这些数据抽象为数值，进行逻辑分析和统计处理，得出客观可信的结果，从而验证实验假设，指导实验结论。

2、常见方法（1）平均值法平均值法是听到最多，应用最广的方法。

通常采用算术平均法。

即将多组数据相加后求平均数。

（2）标准差法标准差能够评价数据的离散程度，提供数据的精准度和可靠性，是实验数据误差分析和判断实验结果正确与否的重要方法。

（3）线性回归法线性回归法用于处理两组相关数据，并得出一个线性关系方程（这种关系的可信度和精确度需要进行检验），以便于预测和比较两组数据的变化趋势。

（4）峰值法峰值法也是实验数据处理常用手段。

通过测量数据的峰值和面积，可以得到实验数据的分布特征，识别出可能存在的问题或影响。

（5）频率法通过对实验数据进行统计分析和分类，得出数据的数量分布情况和出现频率，来探究数据分布规律和相关因素。

3、数据记录和处理的注意事项（1）数据的记录要准确，必要时要重复记录。

（2）数据处理时一定要注意数据的单位，按规定进行单位转化。

（3）数据的处理必须按规定的步骤进行，不能因贪图方便而省略某些环节和过程。

（4）在数据处理时必须严格遵守实验室安全规定，不得盲目探究未知现象和现象的可能原因。

（5）实验数据处理时需要注意数据的可信度、精度和有效性，不能盲目信赖数据，必须考虑数据的误差范围和有效性。

三、实验方法1、实验材料和器材使用所设定的实验器材和测试装置。

2、实验步骤（1）根据实验对象和设定的实验目的，确定应采集数据的种类和数量。

（2）在实验过程中按照标准化的程序进行实验数据记录和处理，注意数据的单位和数值精度。

《试验设计与数据处理》教学大纲课程编码：0413105002课程名称：试验设计与数据处理学时/学分：24/1.5先修课程：《高等数学》适用专业：化学工程与工艺、制药工程、化学开课教研室：化工教研室一、课程性质与任务1．课程性质：本课程是面向化学工程与工艺、制药工程及化学专业学生的专业选修课程。

2．课程任务：本课程的基本任务是在学生学习《高等数学》等专业基础课程的前提下，向学生介绍工程技术和科研试验中常用的试验设计与数据处理方法，为其后续专业实验、毕业论文环节的顺利进行打下良好基础。

二、课程教学基本要求通过本课程的教学，使学生了解并掌握科学试验中试验前的试验方案设计以及对试验所获得数据进行分析和处理的基本理论和知识，学会使用科学的试验设计方法设计试验并对试验得到的大量数据进行正确的分析和处理，同时能够合理地设计试验，使试验次数尽可能少并在较短的时间内以较少的成本来达到预期的试验目标，进而摸索出较优的工艺条件或配方。

通过培养学生合理设计化学工程试验，并对试验数据进行科学分析和处理的技能，最终达到提高学生分析问题和解决问题的能力（如确定最优工艺条件或配方）的目的。

成绩考核形式：期末成绩（70%）＋平时成绩（作业、课堂提问等）（30%)。

成绩评定采用百分制，60分为及格。

三、课程教学内容第一章绪论1.教学基本要求了解试验设计与数据处理的概念和发展，学习此门课程的目的与意义；掌握试验设计的三个基本要素。

2.要求学生掌握的基本概念、理论、技能通过本章教学，使学生能准确理解指标、因素、水平等基本概念，掌握试验设计与数据处理的基本要素。

3.教学重点和难点教学重点是试验设计的基本要素。

教学难点是试验设计中因素与水平的选取原则。

4.教学内容（1）试验与试验设计的基本概念（2）试验设计与数据处理的发展概况（3）试验设计的基本要素主要知识点：指标；因素；水平。

（4）试验设计与数据处理的目的第二章试验数据的误差分析1.教学基本要求理解误差分析的重要性，各种试验误差的来源，误差理论的基本问题，掌握误差的检验与控制方法；掌握有效数字的修约标准与运算规则；能够运用误差的传递公式判断间接测量或函数误差的主要来源，选择合适的测量仪器或方法；能够根据具体情况运用合适的方法对数据进行显著性检验，并对数据中可能存在的异常值进行检验和处理。

《实验设计与数据处理》课程教学大纲课程代码：010332012课程英文名称：Experiment Design and Data Processing课程总学时：24 讲课：20 实验：4 上机：0适用专业：工业工程大纲编写（修订）时间：2017.7一、大纲使用说明（一）课程的地位及教学目标该课程是为机械学院工业工程专业本科生开设的专业基础课，是工业工程专业本科生的选修课程，设置本课程旨在使学生了解并掌握科学实验中实验前的实验方案设计以及对实验所获得数据进行分析和处理的基本理论和知识，培养学生合理设计工业工程与人因工程的实验，并掌握实验数据进行科学分析和处理的技能，最终达到提高学生分析问题和解决问题的能力（如确定最优综合环境数据）的目标。

（二）知识、能力及技能方面的基本要求该课程要求学生掌握一定的数学知识，尤其是统计学与高数知识。

另外，该课程与工业工程专业中实验课程结合最佳，安排时间最佳为大三下学期或者大四上学期。

学生需要有一定实验经历。

（三）实施说明1. 本大纲编写适用于本科工业工程专业学生，课程以授课为主，以实验为辅，着重强调实际应用。

2．考虑到该课程教材可能发生变化，教师在授课过程中可对学时分配在小范围内进行适当调整。

3．教师在授课过程中发现部分与其他课程内容部分重叠或缺失的可以自行删减、或增加。

（四）对先修课的要求该课程需要高等数学、线性代数、应用统计学、概率论与数理统计等方面的数学基础。

（五）对习题课、实践环节的要求习题课以课后题为主，着重考察学生的解决问题能力，实验环节要求学生掌握具体的实验合理安排与数据处理。

（六）课程考核方式1.考核方式：考查。

2.考核目标：使学生掌握合理设计工业工程与人因工程的实验，并对实验数据进行科学分析和处理的技能。

3.成绩构成：期末成绩60%、平时成绩（包括作业、出勤率等）30%，实验成绩10%。

（七）参考书目《试验设计与数据处理》（第二版），李云雁，化学工业出版社，2012年《化工试验设计与数据处理》，曹贵平，华东理工大学出版社，2009年《试验设计与数据处理》，吴贵生，冶金工业出版社，1997年二、中文摘要实验设汁与数据处理是以数理统计及线性代数为理论基础，经济地、科学地安排实验和分析处理实验结果的一项科学技术。

《实验设计与数据处理》课程教学大纲课程代码: 010332012课程英文名称: Experiment Design and Data Processing课程总学时: 24 讲课: 20 实验: 4 上机: 0适用专业: 工业工程一、大纲编写（修订）时间: 2017.7二、大纲使用说明（一）课程的地位及教学目标该课程是为机械学院工业工程专业本科生开设的专业基础课, 是工业工程专业本科生的选修课程, 设置本课程旨在使学生了解并掌握科学实验中实验前的实验方案设计以及对实验所获得数据进行分析和处理的基本理论和知识, 培养学生合理设计工业工程与人因工程的实验, 并掌握实验数据进行科学分析和处理的技能, 最终达到提高学生分析问题和解决问题的能力（如确定最优综合环境数据）的目标。

（二）知识、能力及技能方面的基本要求该课程要求学生掌握一定的数学知识, 尤其是统计学与高数知识。

另外, 该课程与工业工程专业中实验课程结合最佳, 安排时间最佳为大三下学期或者大四上学期。

学生需要有一定实验经历。

（三）实施说明1.本大纲编写适用于本科工业工程专业学生, 课程以授课为主, 以实验为辅, 着重强调实际应用。

2．考虑到该课程教材可能发生变化, 教师在授课过程中可对学时分配在小范围内进行适当调整。

3. 教师在授课过程中发现部分与其他课程内容部分重叠或缺失的可以自行删减、或增加。

（四）对先修课的要求该课程需要高等数学、线性代数、应用统计学、概率论与数理统计等方面的数学基础。

（五）对习题课、实践环节的要求习题课以课后题为主, 着重考察学生的解决问题能力, 实验环节要求学生掌握具体的实验合理安排与数据处理。

（六）课程考核方式1.考核方式: 考查。

2.考核目标: 使学生掌握合理设计工业工程与人因工程的实验, 并对实验数据进行科学分析和处理的技能。

3.成绩构成：期末成绩60%、平时成绩（包括作业、出勤率等）30%, 实验成绩10%。

（七）参考书目《试验设计与数据处理》（第二版）, 李云雁, 化学工业出版社, 2012年《化工试验设计与数据处理》, 曹贵平, 华东理工大学出版社, 2009年《试验设计与数据处理》, 吴贵生, 冶金工业出版社, 1997年二、中文摘要三、实验设汁与数据处理是以数理统计及线性代数为理论基础, 经济地、科学地安排实验和分析处理实验结果的一项科学技术。

《数据处理技术与SPSS》课程实验教学大纲一、课程基本信息课程代码：16228502课程名称：数据处理技术与SPSS英文名称: Data Processing Techniques and SPSS实验总学时：15适用专业：实验区工商管理专业（创业管理方向）课程类别：课程设计先修课程：概率论、统计学二、实验教学的总体目的和要求1、对学生的要求（1）通过SPSS软件实验教学，培养学生根据实际问题建立SPSS数据文件、利用SPSS软件提供的各种统计功能进行数据的整理与分析，并结合相关的专业知识对分析结果进行解释，为学生以后的工作打下坚实的基础。

（2）要求学生课前做好实验准备，课中积极接受和沟通，课后认真总结并撰写实验报告。

2、对教师的要求（1）实验内容的安排由简入深，从基本操作出发，培养学生的学习兴趣，调动积极性。

（2）教师在实验课向学生布置实验的内容，课堂做不完的学生可以利用课余时间，认真完成实验课内容。

（3）课前对实验中的难点进行演示，实验中对学生进行指导，培养学生通过实验独立获取知识和操作技能的能力。

（4）鼓励学生综合利用所学知识和技能，对现实中碰到的问题进行统计分析3、对实验条件的要求Windows, SPSS 21以上版本三、实验教学内容实验一数据的基本操作[目的要求]1）了解SPSS软件界面；2）熟悉SPSS数据结构；3）熟悉SPSS运行环境；[实验原理][实验内容]1.了解SPSS软件界面:菜单栏;工具栏;数据窗口;数据视图与变量视图切换.2.了解SPSS数据结构3.变量度量(Measurement)：scale: 定距数据，一般为数值型数据。

如:收入、人数。

ordinal:有固有顺序的顺序水准的数值型或字符型数据。

如:职称、年龄段nominal: 无固有顺序的名义水准的数值型或字符型数据。

思政元素：做事先做人，凡事守规矩。

在学校要遵循学校的各项规章制度和行为规范，在教室和机房要遵守管理规范（不在教室和机房吃东西、不乱丢杂物、爱护设备、手机静音、下课关机并还原桌椅位置，软技能）。

《实验设计与数据处理》实验教学大纲大纲制定（修订）时间：2017年7月课程名称：实验设计与数据处理课程编码：010332012课程类别：专业基础课课程性质：选修适用专业：工业工程适用教学计划版本：2017版课程总学时：24实验（上机）计划学时：4开课单位：机械工程学院一、大纲编写依据1、工业工程专业2017版教学计划；2、工业工程专业《实验设计与数据处理》理论教学大纲对实验环节的要求；3、工业工程主干课人因工程学与本课程相结合。

二、实验课程地位及相关课程的联系1、《实验设计与数据处理》是工业工程重要的专业课程；2、本实验项目是《实验设计与数据处理》课程与工业工程其他专业课，如人因工程的综合知识的运用；3、本实验以《应用统计学》、《人因工程》为先修课。

三、实验目的、任务和性质掌握掌握正交实验表的设计，spss软件的使用、以及交互作用正交试验设计与混合水平的正交试验设计的影响要素的计算求取。

1、掌握正交表的设计。

2、掌握影响效率的的环境要素。

3、掌握spss软件使用方法。

4、验证影响效率的多种因素是否显著。

通过不同环境下因子（光照、噪音、温度）下，学生分捡豆子（同等数量的绿豆或者黄豆）的速度，使学生加深理解、验证巩固课堂教学内容；增强所学实验数据处理；掌握巩固本科人因工程的实验设计安排与处理基本方法；培养学生理论与实践相结合的能力。

四、实验基本要求1、使学生掌握正交实验表的设计与选择，自行安排实验。

2、掌握影响人的效率的因素（温度、照明、噪音）。

3、掌握spss软件的使用。

4、学生自带笔记本电脑，安装spss软件，并掌握spss软件的使用，并能处理一般统计学的计算。

5、实验最终目的：通过本门课程实验的学习，让学生了解和掌握实验设计与数据处理的基本知识、基本概念、结构和功能，培养分析问题，解决问题的能力，并为以后课程的学习及今后在工作中应用所学知识和所掌握的能力去解决其他课程中的实际问题奠定基础。

五、实验内容和学时分配六、教材（讲义、指导书）《实验设计与数据处理》实验指导书，自编《试验设计与数据处理》（第二版），李云雁编，化学工业出版社，2012《化工试验设计与数据处理》，曹贵平编，华东理工大学出版社，2009《试验设计与数据处理》，吴贵生编，冶金工业出版社，1997七、考核方法和评分标准由指导教师根据学生完成实验任务的情况综合打分。

实验设计及数据处理课程教学大纲
1、课程英文名称：Experiment Design and Data Processing
2、课程编号：3122040
3、课内学时：16
4、学分：1.0
5、适用学科及专业类别:冶金工程、材料与化工
6、开课学期:第 2学期
7、预修课程：铁冶金学，冶金物理化学，冶金传输原理
8、教学目的：《实验设计及数据处理》是冶金工程专业全日制硕士研究生的专业选修课之一，主要介绍一些常用的实验设计及实验数据处理方法以及冶金工程领域所涉及的高温冶金实验研究方法和优化设计。

通过教学，使学生掌握冶金工程专业常用的实验优化设计方法；熟知相关实验的原理、方法和操作；掌握实验数据的处理、分析方法及相关数据处理软件的应用；通过完成课题加强学生对实验方案设计、实验数据的计算机处理及对实验结果的分析归纳能力，全面培养学生的科学实验能力，从而具备独立完成科研任务的基本素质。

9、大纲内容、教学方式及学时分配：
10、课程知识考核点、考核方式及质量保证手段：
考查。

每个同学选择合适的课题，开展试验研究工作，并对试验数据进行分析处理，完成结课论文，并进行答辩。

11、教材与参考书目：
（1）郑少华，姜奉华. 试验设计与数据处理. 中国建材工业出版社，2004.
（2）李云雁，胡传荣. 试验设计与数据处理. 化学工业出版社. 2008.
（3）徐南平.钢铁冶金实验技术和研究方法.冶金工业出版社. 1998。

课程代码：1139课程名称：数据导入与预处理应用/Data Import and Preprocessing课程类别：专业必修课学分：3总学时：48实验/实践学时：18合用专业：数据科学与大数据技术合用对象：本科先修课程：Python 程序设计、Linux 基础、数据库原理与应用《数据导入与预处理应用》是数据科学与大数据技术专业的一门专业基础必修课。

本课程详细介绍了如何利用Kettle 的各种组件完成数据预处理中的数据抽取、数据清洗、数据集成、数据转换工作。

同时通过一系列案例的讲解和实验的操作演练，使得学生熟练掌握常用的Kettle 组件，利用这些组件独立完成数据预处理工作，并具备性能调优、简单方案设计的能力。

数据导入与预处理是大数据项目处理流程中前端的一个环节。

通过数据预处理，可以为后续的数据挖掘工作提供一个高质量，高抽象度的数据集，提高数据挖掘的效率。

通过该课程的学习，使学生具备有数据预处理方案设计与实施的能力。

序号实验/实践项目名称1 实验一、复杂表头的Excel 数据源处理2 实验二、合并多个Excel 文件3 实验三、用Kettle 生成测试数据4 实验四、数据全量、增量、比较更新5 实验五、字符串操作(去空，值替换，补位)6 实验六、字段的拆分、合并、值映射7 实验七、去除重复的数据8 实验八、异常数据分流9 实验九、数据质量统计10 实验十、多数据源合并11 实验十一、没有数据流入时住手操作12 实验十二、子转换13 实验十三、发送邮件14 实验十四、数据分流15 实验十五、作业的创建与定时调度对应的课程教学目标3 、43 、43 、43 、43 、43 、43 、43 、44 、54 、53 、43 、43 、43 、43 、4实验类型设计性设计性验证性验证性设计性验证性设计性设计性验证性验证性验证性验证性验证性验证性验证性实验要求必做必做选做必做必做必做必做必做必做必做选做必做选做必做必做每组人数111111111111111实验学时11111111111111.51.5实验目的：1.利用 Kettle 的“Excel 输入”等组件，完成复杂表头的Excel 数据源处理。

数据处理方法课程设计一、课程说明课程编号：092110Z11课程名称：数据处理方法课程设计/Data Processing Method课程类别：专业教育课程（集中实践环节）学时/学分：2周/2先修课程：大数据采集与融合技术、数据仓库与数据挖掘、Python数据处理编程、机器学习适用专业：数据科学与大数据技术教材、教学参考书：化柏林主编.数据分析与文本挖掘中的数据处理.北京：中国科学院机构.2016；周姚主编.基于云计算的文本挖掘技术研究.长沙：国防科学技术大学.2011. 二、课程设置的目的意义本课程的设置，是为适应大数据开发应用产业对高素质技术技能型人才的职业需求，通过学习本课程，能够让学生全面掌握数据采集、数据清洗、数据计算、数据分析、数据可视化、数据挖掘及开发等方面的关键技能和职业素养，以及培养对质量、效率、成本和规范的意识。

数据处理方法是计算机专业教学的重要实践环节，通过学习数据分析处理课程，加深学生对本课程所学知识的理解，学生对数据分析和数据处理有初步了解，培养学生理论联系实际的能力，解决实际工程复杂问题，提高实际数据的分析能力，为后续专业基础课和专业课的学习打下一定工程基础。

三、课程的基本要求知识：了解数据采集、数据清洗、数据计算、数据处理等基础知识。

掌握数据处理方法的基本原理，分析流程；了解数据计算中的numpy和pandas库的作用；了解数据整理的基本要求和对实际开发要求；了解大数据处理在教育和商业等领域的广泛用途，如：数据统计、数据深度挖掘、数据转换以及数据分析等。

加深对数据分析与处理的理解和实际意义。

能力：通过对本课程的系统学习，将大数据分析与处理的理性认识转变为感性认识，初步体会和理解“数据处理”的概念，体会大数据的复杂性；学会将理论知识与实际生产相结合，学会用不同的角度去提出问题、分析问题和解决问题；初步建立数据分析与挖掘技术的概念，提高实际动手能力，将实际操作作为实践的重要部分，为具备解决一定的数据分析和数据计算问题的能力打下坚实的基础。