数据分析模型在教学中的应用 现代社会已经进入一个“信息化”时代，而信息的主要载体是数据，在当今信息化社会中扮演着非常重要的角色。任何行业的各个领域都存在着海量数据，这些杂乱无章的数据隐含着一些本质规律，而这些规律将为各行业的决策者进行科学的推断与决策提供理论依据。数据分析就是讨论如何对这些纷繁复杂的数据进行分析，[1]揭示其中隐含的内在规律、发掘有用的信息，为决策者的正确决策提供理论依据。“数据分析”是信息与计算科学等专业的必修课，是一门实用性很强的学科，它最大的特点就是“让数据说话”。[2，3]该课程的教学目的是使学生全面了解并掌握数据的描述性分析、推断性分析的理论和方法，形成根据实际问题去收集、整理和分析数据，从中获得有用信息的统计思维方式，其内容丰富，方法众多。因 此 ，在教学中，要结 合 学科的特点，强化基 本思想 、基 本步 骤 的教学，增 加 实际案 例 ，注 重培 养 学生建 立 数学模型和应用计算机 软 件 的能 力 ，增 强学生的数据分析意 识 ，才 能 不 断提高 教学质量。 一、目前 数据分析教学中存在的问题 1.理论教学与实践 教学的比 重不 协 调 有的数据分析教学以 数据分析软 件 的教学与应用为主，对理论讲 得过 少 ； 有的教学又 过 多注 重理论教学，用于 实际应用的课时较 少 ； 有的将理论教学与实践 教学分为两 个学期 ，使得学生对理论不 想 学，实践 应用时又 缺 乏 理论做 指 导 。 2.学生学习的积极性不高，存在厌学现象 现在，许多大学生学习动机功利性较强，只对他们认为将来在工作中用得着的课程感兴趣，而对其他课程则仅仅追求及格。虽然数据分析方法也是一门应用性很强的学科，但其需要的基础理论要求比较高，而信息与计算科学专业的数据分析教材多以理论为主，学生普遍认为数据分析讲述的抽象的理论方法在一些实际工作中很少用到，即使用到，也可以借助现成的工具加以解决，更加之有的学生没有掌握好该课程的先修课程“概率论与数理统计”，导致本课程的学习更加困难。因此，很多学生对“数据分析”课程不感兴趣。 3.部分学生课堂参与性不强 课堂上由于种种原因，师生互动有限，整体学习效果一般。现在真正符合学生特点的数据分析教材也不多，多数教材存在与专业脱节、例题陈旧等不足。种种原因导致了“数据分析”教学内 容 的选 择 存在随 意 性和 盲 目 性，甚 至 存在着教...
