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数据分析公益讲座圆满结束

2018-05-29 09:06:52  作者: 来源: 浏览次数:[]

 

 

采用适当的统计分析方法,对收集的大量数据进行信息提取并加以详细的概括和总结,越来越成为限制我校硕、博士研究生及相关从业人员的瓶颈。面对多样的迫切的需求,由理学院、研究生院联合组织的数据分析公益讲座,经过多方面走访和调查,于20183月末形成8名教师组成的专业团队,对8个专题内容分别于每周三晚在东区主楼311教室进行逐一讲座,持续两个月的讲座圆满结束,得到我校硕、博士研究生及校内外相关从业人员的一致好评。

本次讲座8个专题及主讲教师如下:

1)实验设计与数据分析(主讲:姚贵平)

2)基本抽样理论与应用(主讲:刘媛媛)

3)主成分与因子分析方法的异同解析(主讲:孙鹏哲)

4)回归分析种类及注意事项(主讲:解云)

5)平衡点分析与数值模拟(主讲:刘菊红)

6)空间数据的地统计分析(主讲:吕世杰)

7)神经网络算法实现与应用(主讲:吴国栋)

8)结构方程模型构建与分析(主讲:张军)

针对8个专题,各个老师经过精心准备,从方法到案例,从结果到解析逐步推进,老师讲的传神,学生听的入神。授课之后,很对学生围着老师问问题,有的是原理问题,有得是实践问题,各位老师逐一解答,师生相长,收益颇多。

公益讲座最初开始于2014年,并于同年成立“应用统计与数量生态”QQ群,2016年根据需要,成立“应用统计与数量生态”微信群,截至目前三个微信群一个QQ群,总人数1500来人。相互之间有问么问题可以随时交流,达到了师生零距离、随时随地解决问题的能力。不同年份相关讲座内容见附录。

在公益讲座过程中,理学院吕世杰老师一直凭借对学生的热情、对学校的热爱,无怨无悔、毫无功利、毫无保留的传送着数据分析经验,提供基本原理、分析软件、分析教程、结果解析等多方面的服务工作,截至目前已经持续整整5年。在此期间,得到理学院教师解云、姚贵平的鼎力帮助,也得到了动科院张文广教授的大力支持。值得一提的是,2018年公益讲座得到理学院党政领导、理学院工会、数学与统计学专任教师、研究生院相关领导及工作人员的全力支持与配合,为公益讲座顺利进行提供了保障。

第一个五年,公益讲座蹒跚学步却初获佳绩,第二个五年厚积薄发即将拉开帷幕,感谢所有参与人员的同时,也希望所有同学、同事及相关从业人员提出宝贵的意见和建议。

 

说明: E:\公益讲座教师照片\IMG_0837.JPG

正在授课的姚贵平教授

 

说明: E:\公益讲座教师照片\IMG_1059.JPG

正在授课的刘媛媛老师

 

说明: E:\公益讲座教师照片\IMG_1258.JPG

正在授课的孙鹏哲老师

 

说明: E:\公益讲座教师照片\IMG_2390.JPG

正在授课的解云老师

 

说明: E:\公益讲座教师照片\IMG_2822.JPG

正在授课的刘菊红老师

 

说明: E:\公益讲座教师照片\吕世杰4.JPG

正在授课的吕世杰老师

 

说明: H:\5.9公益讲座\5月16日公益讲座\选片\IMG_6618.JPG

正在授课的吴国栋老师

 

说明: H:\5.9公益讲座\5月23日公益讲座\选片\IMG_7925.JPG

正在授课的张军老师

 

说明: C:\Users\ADMINI~1\AppData\Local\Temp\WeChat Files\381012580781503207.jpg

正在听课的学生们

 

说明: C:\Users\ADMINI~1\AppData\Local\Temp\WeChat Files\650551278919267420.jpg

正在听课的学生们

 

附录:

2014

1Excel的基本操作由浅入深

2)浅谈统计学

3)统计学基本知识

4Excel几种应用图表绘制

5)描述性统计分析

 

2015年(含其他年份的培训)

1)样本数据的正态性检验

2)方差分析系统解说

33414实验设计的数据分析

4)地统计在生态学中的应用

5SAS与数据分析(培训)

6)通径、路径及结构方程(培训)

 

2016

1)数据分析的基础知识;

2)常用但易混淆问题解析;

3)问题分析与方法优选;

4)经典分析方法应用角度判断;

5)繁杂数据简单化处理;

6)简单数据复杂化递进;

7)云思维大数据的应用;

 

2017

1)实验设计基础

2)对比实验设计

3)区组实验设计

4)裂区实验设计

5)正交实验设计

 

2018

1)实验设计与数据分析

2)基本抽样理论与应用

3)主成分与因子分析方法的异同解析

4)回归分析种类及注意事项

5)平衡点分析与数值模拟

6)空间数据的地统计分析

7)神经网络算法实现与应用

8)结构方程模型构建与分析

本文引用地址: 3905.htm

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