《数据分析与建模》课程教学大纲
课程代码：030032126
课程英文名称：Data Analysis and Modeling
课程总学时：32 讲课：32 实验：0 上机：0
适用专业：信息科学与工程学院各专业
大纲编写(修订)时间：2017.5
一、大纲使用说明
(一)课程的地位及教学目标
数据分析与建模是一门综合运用分析、试验、量化的手段对生产实践、科学研究、军事工程等各种实际问题建立数学模型并进行求解的应用数学。它系统地介绍数学模型、数学建模和建模过程中的常用方法与实例，为学生今后各专业课程的学习和工作时间打下必不可缺的专业基础。
通过本课程的学习，学生将达到以下要求：
1．掌握数学模型的基本思想、方法与技巧。
2．学会正确的分析、归纳的思维方式和思考习惯，能够根据各种实际问题的不同情况采取不同方法建立数学模型。
3．运用所学的知识和技巧进行数学模型的求解、分析、检验与评价。
4．掌握有关计算机软件的使用，提高解决复杂问题的能力。
(二)知识、能力及技能方面的基本要求
1.基本知识：学生应掌握与建模相关的数学和计算机软件知识。
2.基本理论和方法：掌握线性规划与非线性规划、无约束最优化、微分方程、最短路问题、数据统计描述与分析、回归分析、计算机模拟以及插值与拟合等建模与求解的基本理论和方法。
3.基本技能: 掌握一定的解决实际建模问题的能力，能熟练运用计算机与相关软件并具备相关的编程计算技能，掌握撰写数据分析与建模论文或 告的能力。
(三)实施说明
1．教学方法：课堂讲授中要重点对基本概念、基本方法和解题思路的讲解；采用启发式教学，培养学生思考问题、分析问题和解决问题的能力；引导和鼓励学生通过实践和自学获取知识，培养学生的自学能力；增加讨论课，调动学生学习的主观能动性；注意培养学生提高利用各种媒体获取技术资料的能力。讲课要联系实际并注重培养学生的创新能力。
2．教学手段：在教学中采用电子教案、CAI课件及多媒体教学系统等先进教学手段，以确保在有限的学时内，全面、高质量地完成课程教学任务。
3．教学实施：教师在授课时可根据实际情况酌情安排各部分学时，后面的课时分配可供参考；可自行安排讲授的章节顺序，使之更符合学生的实际。
(四)对先修课的要求
学生应在学习《C语言程序设计》、《高等数学》、《线性代数》、《概率论与数理统计》、《数值分析》、《离散数学》等课程之后学习《数据分析与建模》。
(五)对习题课、实践环节的要求
1．对重点、难点章节应安排习题课，例题的选择以培养学生消化和巩固所学知识，用以解决实际问题为目的。对于学生完成的习题要检查改错。对每种建模方法，要让学生上机实践并给予指导，使学生确切掌握要领，付诸应用。学生在上机过程中可以采用MATLAB、
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