中国海洋大学本科生课程大纲
课程名称 | 数据处理/ Data Processing | 课程代码 | |
课程属性 | 工作技能 | 课时/学分 | 16/1 |
课程性质 | 选修 | 实践学时 | |
责任教师 | 米铁柱 | 课外学时 | |
课程属性：工作技能，课程性质：选修
一、 课程介绍
1.课程描述：
本课程在高等数学、概率统计等数理课程的基础上，结合环境科学专业的特点与需求，面向环境科学、环境工程及相近专业的本科生讲授环境数据分析课程，使学生掌握环境数据分析的基本原理，重点讲述环境数据的处理与分析技术，讲解不同统计分析方法的特点与应用情景，掌握各种分析方法的软件实现及结果解读，为今后从事环境科学研究和环境事业奠定定量分析能力的基础。课程有着较强的实践性，有利于培养学生独立分析和解决问题的能力，养成实事求是、严肃认真的科学态度，以及敢于创新的开拓精神。学生应具备数理统计、计算机应用、环境生物学与环境化学等基本专业知识和基本技能。
2.设计思路：
环境系统中存在许多不确定性现象，并且有大量的数据需要进行统计分析和处理，对数据分析的理论和方法提出了更高的要求。在自然、社会与环境关系的基础上，用统计方法对环境问题予以量化描述和分析已成为环境研究的迫切需要。
本课程通过阐述统计假设与检验、方差分析与试验设计、环境一元线性回归分析、环境多元线性回归分析、环境系统聚类分析、环境判别分析、环境主成分分析、环境因子分析、环境空间统计分析、数据可视化技术的基本原理，重点结合具体应用，通过分析案例，培养学生利用数理统计方法处理或解决环境中的不确定性问题，寻找变量之间的定量关系、从数据中发现环境趋势、探索环境系统变化规律的能力。
3. 课程与其他课程的关系：
先修课程：概率统计，并行课程数据处理应用。
二、课程目标
掌握环境统计的基本原理、方法、模型，学会对环境统计量进行量化分析与建模，掌握使用专业软件对环境实验数据进行处理、转化与分析的方法，培养学生综合运用所学知识解决实际问题的能力及创新意识。通过本课程的学习，可以提高学生数据分析能力，有助于培养分析解决问题的创新意识，为今后从事科研工作以及深造打下坚固的基础。
三、学习要求
掌握统计假设与检验、方差分析与试验设计、环境一元线性回归分析、环境多元线性回归分析、环境系统聚类分析、环境判别分析、环境主成分分析、环境因子分析、环境空间统计分析、数据可视化技术的基本原理，会使用相应的软件工具完成数据分析并解释基本结果。
学生在课前熟悉课程内容；课中掌握关键知识点，积极参与课堂讨论；课后完成作业及课程报告。
四、参考教材与主要参考书
环境统计分析，杨晓华、刘瑞民、 曾勇，北京师范大学出版社 (2008-09出版)
环境数据统计分析基础，程子峰、徐富春，化学工业出版社 (2006-03出版)
环境试验优化设计与数据分析，张晟、陈玉成，化学工业出版社 (2008-05出版)
试验设计与SPSS应用，王颉，化学工业出版社(2007-01出版)
Origin9.1科技绘图及数据分析，叶卫平主编，机械工业出版社 ( 2015-01出版)
SPSS统计分析大全，武松、潘发明，清华大学出版社 (2014-04出版)
数据之美：一本书学会可视化设计，邱南森著，中国人民大学出版社，( 2014-03出版)
五、进度安排
序号 | 专题 | 主题 | 计划课时 | 主要内容概述 | 实验实践 内容 |
1 | 环境数据与统计分析的主要任务 | | 1 | 环境数据的特点与统计分析的需求 | |
2 | 第一章 环境数据的统计假设检与描述性统计
| 统计假设检 描述性统计 | 1 | 主要讲解概率统计相关概念，与先导课程概率统计相衔接。与环境监测课程内容相联系，讲述实验误差与置信区间的相关概念，并讲解实验数据的统计检验及其应用，重点讲述假设检验基本原理和一般方法。介绍描述性统计的基本内容、含义与计算方法 | 就给出的实例进行描述性统计分析 |
3 | 第二章 试验设计与方差分析 | 试验设计 方差分析 | 2 | 讲述方差分析的基本原理与处理方法；了解方差分析与回归分析的异同点；掌握单因素方差分析、双因素方差分析方法，并给出实例进行分析；学习试验设计初步知识，会用单因素方差分析、双因素方差分析方法解决实际问题。
| 就给出的实例进行方差分析 |
4 | 第三章 环境一元线性回归分析
| 一元线性回归 | 1 | 讲述回归、相关分析的意义及有关概念，讲解一元线性回归的建模原理，对模型参数的最小二乘估计以及线性回归方程的显著性检验；介绍线性回归的误差估计；讲解可化为一元线性回归的曲线回归；讲解Origin软件的基本使用方法，结合实例讲解一元线性回归环境应用。 | 就给出的实例进行线性回归分析 |
5 | 第四章 环境多元线性回归分析与多元相关 | 多元线性回归 | 1 | 讲述多元线性回归的方法原理，参数的最小二乘估计；回归方程的显著性检验；回归系数的显著性检验；介绍多元相关与偏相关的基本概念与应用，使用SPSS软件在对环境应案例进行多元线性回归分析和多元相关分析。 | 就给出的实例进行线性回归分析 |
6 | 第五章 环境系统聚类分析 | 聚类分析 | 2 | 介绍聚类分析的基本知识；讲解聚类分析的数据处理方法；重点讲解距离和相似系数的计算；讲述系统聚类分析常用方法及其在环境中的应用。 | 就给出的实例进行聚类分析 |
7 | 第六章 环境判别分析 | 判别分析 | 1 | 介绍判别分析的基本原理，讲述距离判别分析、Fisher 判别分析和Bayes判别分析，结合案例讲解其在环境应用中的方法。 | 就给出的实例进行判别分析 |
8 | 第七章 环境主成分分析 | 主成分分析 | 1 | 介绍主成分分析对高维变量进行降维处理的思想；讲述主成分分析计算原理和基本性质；结合环境应用，讲解对主成分分析的结果的理解与应用。 | 就给出的实例进行主成分分析 |
9 | 第八章 环境因子分析 | 因子分析 | 2 | 阐述因子分析的基本原理、因子分析模型的构建和求解，重点讲解正交因子模型的统计意义和求解、因子旋转、因子得分等基本概念，并结合环境案例分析该方法在环境科学中的应用。因子分析概述；正交因子模型；正交因子模型的统计意义；正交因子模型的求解；因子旋转；因子得分；环境应用。
| 就给出的实例进行因子分析 |
10 | 第九章 环境空间统计分析 | 空间统计 | 2 | 讲述环境空间统计分析的基本概念，重点介绍普通克里格插值及其环境应用。 | 就给出的实例进行空间统计分析 |
11 | 第十章 数据的可视化展示 | 可视化 | 2 | 介绍散点图、序列图、面积图、折线图、等值线图、符号图等数据的展示分析方法 | 就给出的实例进行绘图与可视化展示 |
六、成绩评定
（一）考核方式E：A.闭卷考试 B.开卷考试 C.论文 D.考查 E.其他
（二）统考方式B：A.统一B.提前
（三）成绩综合评分方法：
综合评价项目 | 得分 |
1.课下作业、课堂讨论及平常表现 | 20 |
2.平时测验成绩 | 20 |
3.课程报告 | 30 |
4 期末考试成绩 | 30 |
总计 | 100 |
附：作业和平时表现评分标准
1）作业的评分标准
作业的评分标准 | 得分 |
1.严格按照作业要求并及时完成，基本概念清晰，解决问题的方案正确、合理，能提出不同的解决问题方案。 | 90-100分 |
2.基本按照作业要求并及时完成，基本概念基本清晰，解决问题的方案基本正确、基本合理。 | 70-80分 |
3.不能按照作业要求，未及时完成，基本概念不清晰，解决问题的方案基本不正确、基本不合理。 | 40-60分 |
4.不能按照作业要求，未及时完成，基本概念不清晰，不能制定正确和合理解决问题的方案。 | 0-30分 |
2）课堂讨论及平时表现评分标准
课堂讨论、平常表现评分标准 | 得分 |
1.资料的查阅、知识熟练运用，积极参与讨论、能阐明自己的观点和想法，能与其他同学合作、交流，共同解决问题。 | 90-100分 |
2.基本做到资料的查阅、知识的运用，能参与讨论、能阐明自己的观点和想法，能与其他其他同学合作、交流，共同解决问题。 | 70-80分 |
3.做到一些资料的查阅和知识的运用，参与讨论一般、不能阐明自己的观点和想法，与其他同学合作、交流，共同解决问题的能力态度一般。 | 40-60分 |
4.不能做到资料的查阅和知识的运用，不积极参与讨论，不能与其他同学合作、交流，共同解决问题。 | 0-30分 |
七、学术诚信
学习成果不能造假，如考试作弊、盗取他人学习成果、一份报告用于不同的课程等，均属造假行为。他人的想法、说法和意见如不注明出处按盗用论处。本课程如有发现上述不良行为，将按学校有关规定取消本课程的学习成绩。
八、大纲审核
教学院长：院学术委员会签章：