课程特色

硕士研究生《数据分析与决策》课程的建设实践始于2014年。课程组全体教师在学校和学院的倡导和支持下，以创建研究生 “精品课程”为目标，几年来从课程体系、教学方法和教学案例等多方面进行了有益的尝试，积累了较为丰富的经验，形成了一套完整的课程建设和改革模式，并结合多年教学实践，进行了针对性的研究和实践。

1. 课程组保持每年定期修订与完善《数据分析与决策》课程的教学大纲和教学案例

在研究管理科学与工程专业研究生人才培养体系和专业相关专业其他课程设置和相互衔接的基础上，结合每年的教学实践，对教学大纲进行认真的调整，明确教学内容和要求，对与其他课程有重复的部分删减了学时，而对课程体系中重点的部分保证了充分的学时，内容覆盖从数据整理到建模整个流程；

2. 深化课程教学改革、增设实践操作内容

数据分析类课程的教学方式大多以知识点为核心组织教学，学生主要以学习理论知识为主，应用实践机会较少。作为一门管理科学与工程专业基础课，数据分析与决策课程具有一定的情境特殊性，管科专业主要使用数学建模、运筹与优化等为主的研究方法，因此，专业学生从实证研究数据中发现规律,形成结论的能力存在一些不足。鉴于这种特殊的背景，课程的授课理念主要采用案例沉浸式教学，其实质是一种探究性的教学模式，即让学生参与到来自于现实世界的真实数据案例分析中，将所学的理论知识在完成分析案例的过程中，在课程老师的指导下和同伴交流中进行理解、应用、整合与拓展。案例沉浸式教学偏重于实践，在训练学生数据分析技能的同时，也可以对学生的思维方法进行训练。在数据分析实践中，有些思维模式是必要的（例如向上思维，下切思维，求同思维，求异思维，联合思维，因果思维等）。通过实际数据分析案例可以锻炼学生的思维能力和动手操作能力。本课程投入了大量的精力设计了航空公司VIP客户价值分析，地铁站人流数据，共享单车骑行行为数据，商品购物篮分析，电信公司客户流失预测，天猫爆款女裙特征分析等等包含电商、商超、财务金融、航空等10余个真实场景的案例数据。学生在案例数据分析研讨的过程中，理论联系实际，提高解决实际问题的能力；

3. 增设互动环节培养学生主观能动性

在课程的小组案例分析中，往往会要求不同专业背景的学生3-4人组合在一起共同合作完成一个数据分析案例。数据分析案例/项目从数据维度的选择、数据的整理清洗以及具体分析方法的选择都没有现成的标准答案，也不是对课程理论知识的简单的差异化情境复现，往往需要学生在掌握相应的理论知识基础上，通过多次比较、探索和团队的讨论才能得到有价值的结论。通过金融、信通、管科等不同专业的学生的讨论与交流，可以使得他们深化对课堂理论知识的了解、应用与拓展。

4. 系统性完整的介绍用于数据分析的R语言

从R语言入门到R语言高级应用进行多个课时细致的讲解；通过课程的学习，学生可以基本无障碍的使用R语言进行数据分析，降低了R语言学习曲线。