数据可视化和分析ETF5922

　　课程内容：

　　商业分析可以解锁数据中隐藏的见解，从而为企业提供竞争优势。许多企业拥有大量有关客户和运营方面的数据，需要熟练的分析师来发现见解并做出明智的预测。数据可视化和分析课程使用数据可视化来探索和分析各种大小的数据集，并引入了一些用于解释和预测的商业分析模型。

　　数据可视化和分析课程将为数据可视化和分析引入适当的软件环境，并介绍分类和数值变量的可视化和分析技术。涵盖的可视化方法包括一些箱线图、马赛克、可旋转3D散点图、热图、动态图表以及聚类和关联图。涵盖的模型可能包括线性回归模型、分类和回归树以及随机森林。课程还将讨论评估模型性能的方法。涉及一系列来自市场营销、金融、经济学和相关学科的示例。

　　学习成果：

　　成功完成课程后，学生应该能够：

　　1、为给定的数据集选择、创建和解释适当类型的可视化表示。

　　2、选择和开发具有解释和/或预测能力的模型类型。

　　3、适当利用模型的样本内和样本外评估。

　　4、应用上述研究技能，在金融、市场营销、经济学和相关领域产生创新的解决方案。

　　5、使用可视化和建模来有效传达调查结果。

　　6、解释应用于分析给定数据集的过程序列。

　　课程评估：学期内评估50%+考试50%。