《金融数据分析》教学大纲
The Course Outline of Financial Data
Analysis
课程编号：151222B
课程类型：专业选修课
总学时：32 讲课学时：16 实验（上机）学时：16
学分：2
适用对象：金融学（金融经济实验班）
先修课程：计量经济学、微观经济学、宏观经济学、概率论与数理统计、线性代数、微积分
Course Code:
Course Type: Discipline Elective Course
Periods: 32 Lecture: 16 Experiment (Computer): 16
Credits: 2
Applicable Subjects: Finance（Finance and Economics Experiment Class）
Prerequisite Courses: Econometrics, Microeconomics, Macroeconomics, Probability and Statistics, Linear Algebra, Calculus
一、课程简介
本课程是面向金融学、经济学和管理学相关专业的高年级本科生开设的学科专业选修课程，主要介绍应用于金融数据分析中的经典计量方法，并注重培养学生的实际操作能力。
Financial data analysis is an elective course for advanced undergraduate students majored in finance, economics and management. In this course, we not only introduce basic econometric methods applied to financial data, but also train students’ practical skills of handling financial data.
二、教学目标
本课程包括以下教学目标：（1）使学生能运用所学的金融计量理论分析和解释实际金融数据；（2）着重为对金融理论进行实证分析提供所需的估计和检验方法；（3）使学生运用计算机软件（以R语言为主）进行金融数据研究。
This course has the following teaching goals: (1) equipping students with econometric tools to analyze and explain financial data, (2) focusing on the estimation and inferential methods used in empirical analysis of finance theory, and (3) enabling students to implement these techniques using computer software, primarily R programming language.
二、教学基本要求
这门课程主要讲授如何利用海量金融数据对金融理论进行实证分析，以及在处理实际金融数据时所需的计量方法和计算机技术。因此，在教学内容的讲授过程中，授课老师需要做到理论与实践并重。理论学习包括金融数据概述，平稳时间序列分析，非平稳性时间序列分析，波动率分析，股票回报率预测，等。在时间允许的情况下，我们还将介绍，多维向量自回归模型, 以及协整和误差纠正模型。对于上述所有的模型的分析，本课程提供相应的实际金融数据，以及完整的R程序与讲解说明文件。
本课程教学方法将以课堂讲授为主。由于课程内容难度相对较大，我们鼓励学生课前预习，课上积极参与讨论，并课后复习和独立完成作业。R语言的学习以课堂展示和学生上机实际操作的方式完成。
课程考核由考勤、作业、研究项目、和期末考试组成。考核成绩为百分制，各项分数分配见表（一）。
表（一）：分数分配方式
出勤10%
作业30%
期末闭卷考试30%
研究项目30%
The main content of this course is to explain how to handle a huge amount of financial data and to conduct empirical analysis based on financial theories. Thus, this course will weight equally on both learning econometric theories and real applications. Theoretical study will mainly cover such topics as introduction to financial data, stationary time series analysis, non-stationary time series analysis, volatility analysis, and stock return prediction. If time permits, we will also learn vector autoregressive models (V AR) and cointegration and error correction models. All the models are accompanied with real-data examples with complete R programs and tutorials.
The basic teaching strategy of this course mainly involves in-class lectures. Due to the difficulty of the course, we encourage students to browse the assigned reading materials before class, to proactively participate discussions in class, and to peruse lecture notes and independently complete homework after class. Students will learn R through in-class instructions and practice.
The methods of the course evaluation include attendance, homework, project work, and final exam. The grade distribution of each component within one hundred percentage points is presented in Table 1
Table 1: The grade distribution
Attendance 10%
Assignments 30%
Final Exam (closed) 30%
Project Work 30%
三、各教学环节学时分配
教学课时分配(Class Schedule)
四、教学内容
第一章金融市场数据的特征
第一节数据：金融数据的实证特征对金融建模很重要第二节概括性的统计量
第三节分位数相关的分析
1.在险价值
2.期望损失
3.密度预测
第四节实证分析
1.有效市场假说
2.方差比检验
教学重点、难点：在险价值和期望损失的计算
课程的考核要求：计算在险价值和期望损失，用计量软件检验有效市场假说
第二章平稳时间序列
第一节ARMA过程
1.数据
2.模型性质
第二节估计，检验和模型选择
1.MLE估计方法
2.统计量
3.ARMA模型选择
第三节预测
1.预测过程
2.预测评估
第四节实证分析
教学重点、难点：ARMA过程模型性质和预测
课程的考核要求：分析ARMA过程模型性质和预测，用计量软件预测ARMA过程
第三章非平稳时间序列
第一节单位根过程和确定性时间序列
1.数据
2.单位根过程的模型性质
3.含有确定性时间序列模型的性质
第二节估计，检验和模型选择
1.MLE估计方法
2.单位根检验
3.滞后阶数的选择
第三节预测
1.预测过程
2.预测评估
第四节实证分析
1.泡沫检验
2.泡沫起始时间的估计
教学重点、难点：单位根检验和泡沫检验
课程的考核要求：分析单位根过程的模型性质，用计量软件进行单位根检验
第四章波动率
第一节资产价格过程的波动聚类
第二节自回归条件异方差模型（ARCH）
1.模型性质
2.估计方法
3.模型选择
第三节广义自回归条件异方差模型（GARCH）
1.模型性质
2.估计方法
3.模型选择
第四节实证分析
教学重点、难点：ARCH和GARCH模型的估计
课程的考核要求：用ARCH和GARCH模型来分析现实金融数据的波动性
第五章股票回报率预测
第一节股票回报率预测（i）
3.预测回归
4.长期预测回归
第二节股票回报率预测（ii）
5.资本资产定价模型
6.多因子模型
第三节实证分析
教学重点、难点：预测回归和多因子模型
课程的考核要求：用计量软件检验股票收益的可预测性
第六章多元时间序列建模
第一节向量自回归过程
1.数据
2.向量自回归过程的模型性质
3.估计，检验和模型选择
4.脉冲响应函数分析
5.预测方差分解
第二节伪回归和协整模型
1.伪回归模型
2.协整模型
第三节向量误差修正模型
1.模型性质
2.模型估计
教学重点、难点：向量自回归过程的模型性质和协整关系检验
课程的考核要求：分析向量自回归过程的模型性质，用计量软件进行协整关系检验
Chapter 1 The Characteristics of Financial Market Data
Section 1 The Data: The empirical characteristics of financial data are important for building financial models.
Section 2 Summary Statistics
Section 3 Percentiles related statistics
1.Value-at-Risk
2.Expected Shortfall
3.Density Forecasting Estimation
Section 4 Empirical Analysis
1.Effcient Market Hypothesis
2.Variance Ratio Tests
Key and Difficult Points: calculation of Value-at-Risk and Expected Shortfall Evaluation Requirements: calculation of Value-at-Risk and Expected Shortfall, and testing the Effcient Market Hypothesis by econometric software
Chapter 2 Stationary Time Series
Section 1 ARMA processes
1.Data
2.Properties
Section 2 Estimation, Inference and Model Selection
1.Estimation by MLE
2.Test Statistics
3.ARMA Model Selection
Section 3 Forecasting
1.Forecasting Procedure
2.Forecasting Evaluation
Section 4 Empirical Analysis
Key and Difficult Points: the properties of ARMA process and forecasting using ARMA model
Evaluation Requirements: the properties of ARMA process, and forecasting using ARMA model by econometric software
Chapter 3 Nonstationary Time Series
Section 1 Unit Root and Deterministic Trends
1.Data
2.Properties of Unit Root Model
3.Properties of Model with Deterministic Trends
Section 2 Estimation, Inference and Model Selection
1.Estimation by MLE
2.Unit Root Test
https://www.doczj.com/doc/4e18814472.html,g-length Model Selection
Section 3 Forecasting
1.Forecasting Procedure
2.Forecasting Evaluation
Section 4 Empirical Analysis
1.Bubble Test
2.Data Stamping of Bubbles
Key and Difficult Points: Unit root test and Data Stamping of Bubbles
Evaluation Requirements: Properties of Unit Root Model, and test unit root by econometric software
Chapter 4 Volatility
Section 1 V olatility Clustering of Asset Price Processes
Section 2 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model（ARCH）
1.Properties
2.Estimation
3.Model Selection
Section 3 Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model
（GARCH）
1.Properties
2.Estimation
3.Model Selection
Section 4 Empirical Analysis
Key and Difficult Points: estimation of ARCH and GARCH models
Evaluation Requirements:apply ARCH and GARCH models to real data in finance
Chapter 5 Stock Return Predictability
Section 1 Stock Return Predictability (i)
1.Predictive Regression
2.Long-horizon Predictive Regression
Section 2 Stock Return Predictability (ii)
1.Capital Asset Pricing Model (CAPM)
2.Multifactor Models
Section 3 Empirical Analysis
Key and Difficult Points: Predictive Regression and Multifactor Models
Evaluation Requirements: Test stock return predictability by Predictive
Regression using econometric software
Chapter 6 Multivariate Time Series
Section 1 Vector Autoregressive Models
1.Data
2.Properties of Vector Autoregressive Models
3.Estimation, Inference and Model Selection
4.Impulse Response Analysis
5.Forecast error variance decompositions
Section 2 Spurious Regression and Cointegration
1.Spurious Regression
2.Cointegration
Section 3 Vector Error Correction Model
1.Properties
2.Estimation
Key and Difficult Points: Vector Autoregressive Models and Cointegration
Evaluation Requirements: Properties of Vector Autoregressive Models and Cointegration test by econometric software
五、其它
授课老师应根据学生的能力适当调节课程进度和内容
Instructor should adjust the course schedule and content according to the capability of students.
六、主要参考书
[1] Walter Enders. Applied Econometric Time Series, 4th edition. Wiley. 2014
[2] Ruey S. Tsay.An Introduction to Analysis of Financial Data with R. Wiley.
2012
执笔人：田峥教研室主任：系教学主任审核签名：
金融统计分析期末综合测试题 一、单选题 1.下列不属于政策银行的是（）。 A.中国进出口银行 B.交通银行 C.国家开发银行 D.中国农业发展银行 2.中国金融统计体系包括几大部分?( ) A.五大部分 B.六大部分 C.四大部分 D.八大部分 3.货币和银行统计体系的立足点和切入点是（）。 A.非金融企业部门 B.政府部门 C.金融机构部门 D.住户部门 4.我国货币与银行统计体系中的货币概览是（）合并后得到的帐户。 A.货币当局的资产负债表与特定存款机构的资产负债表 B.存款货币银行的资产负债表与特定存款机构的资产负债表 C.存款货币银行的资产负债表与非货币金融机构的资产负债表 D.货币当局的资产负债表与存款货币银行的资产负债表 5.某人投资了三种股票，这三种股票的方差—协方差矩阵如下表，矩阵第（i，j）位置上的元素为股票i与j的协方差，已知此人投资这三种股票的比例分别为0.3，0.3，0.4，则该股 C.6.1 D.9.2 6. 对于付息债券，如果市场价格低于面值，则（）。 A.到期收益率低于票面利率 B.到期收益率高于票面利率 C.到期收益率等于票面利率 D.不一定 7. 假设某股票组合含N种股票，它们各自的非系统风险是互不相关的，且投资于每种股票的资金数相等。则当N变得很大时，投资组合的非系统风险和总风险的变化分别是（）。 A.不变,降低 B.降低,降低 C.增高,增高 D.降低,增高 8.某种债券A，面值为1000元，期限是2年。单利每年付一次，年利率是10%，投资者认为未来两年的折算率为r=8%，则该种债券的投资价值是（）。 A.923.4 B.1000.0 C.1035.7 D.1010.3 9.在通常情况下，两国（）的差距是决定远期汇率的最重要因素。 A.通货膨胀率 B.利率 C.国际收支差额 D.物价水平 10.2000年1月18日,英镑对美元汇率为1英镑=1.6361美元,美元对法国法郎的汇率为1美元=6.4751法国法郎,则1英镑=( )法国法郎。 A．10.5939 B．10.7834 C．3.9576 D．3.3538 11.我国现行的外汇收支统计的最重要的组成部分是（）。 A.国际收支平衡表 B.结售汇统计 C.出口统计 D.进口统计 12.某商业银行的利率敏感性资产为2.5亿元，利率敏感性负债为3亿元。假设利率突然上升，则该银行的预期赢利会( )。 A.增加 B.减少 C.不变 D.不清楚 13.下列哪项变化会导致银行负债的稳定性变差? ( ) A.短期负债的比重变大 B.长期负债的比重变大
《Power BI数据分析基础教程》教学大纲 学时：32 代码： 适用专业：计算机及应用相关专业 制定： 审核： 批准： 一、课程的地位、性质和任务 数据分析是普通大中专院校计算机科学与技术专业的一门重要的专业基础课。通过本课程的学习，使学生能够在已有的计算机基础知识基础上，对数据分析有一个系统的、全面的了解；在系统理解和掌握Power BI数据分析基本原理的基础上，具有设计和开发数据分析报表的基本能力。 数据分析是一门实践性非常强的学科，它要求学生在理解和掌握Power BI数据分析基本功能的基础上，充分利用实验课程，动手完成实际数据分析和报表设计。 二、课程教学基本要求 1.课程教学以Power BI数据分析方法为主，在教学过程中让学生掌握Power BI数据分析报表设计的本原理和方法。 2.要求在教学过程中合理安排理论课时和实验课时，让学生有充分的使用在计算机上练习理论课程中学到的Power BI数据分析技巧和方法。 三、课程的内容 第1章初识Power BI 掌握Power BI Desktop安装方法，了解Power BI Desktop的界面，学会使用Power BI文档。 第2章获取数据 了解数据连接模式，掌握连接到文件、数据库以及Web数据。 第3章查询编辑器 了解查询编辑器，掌握基础查询操作、数据转换、添加列、追加查询以及合并查询。 第4章数据分析表达式
了解DAX基础，掌握DAX函数。 第5章数据视图和管理关系 掌握数据视图的基本操作，掌握关系的管理操作。 第6章报表 掌握报表基本操作、视觉对象基本操作、钻取、数据分组、使用视觉对象数据以及报表主题。 第7章可视化效果 学会使用简单对象和内置视觉对象 第8章 Power BI服务 学会注册Power BI服务、在Desktop中使用Power BI服务以及在移动设备中使用Power BI，掌握Power BI服务中的报表操作以及仪表板 第9章社科研究数据分析 掌握获取社科研究数据和社科研究数据分析 四、理论和实验课时分配表 五、考核办法 1．考试采用统一命题，包括笔试和上机考试，考试时间分别为120分钟。课程成绩=（笔试成绩+上机考试成绩）/2
《文本数据分析》教学大纲 课程编号：071193B 课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课 □专业必修课 专业选修课 □学科基础课 总学时：48 讲课学时：32 实验（上机）学时：16 学分：3 适用对象：信息管理与信息系统专业（大数据应用） 先修课程：数据结构、数据库原理与应用、大数据分析算法 一、教学目标 文本数据分析是文本分析和挖掘数据的理论和方法，文本数据分析是信息管理与信息系统专业（大数据应用）重要的专业选修课。通过本课程的学习，将达到以下目标: 目标1：对文本数据分析的价值、意义和基本原理建立清晰和比较全面的认识； 目标2：掌握有关文本数据发掘、处理、建模和解释的基本原理和方法，了解和熟悉文本数据分析在社会科学研究、商业分析和公共管理等领域的实际案例； 目标3：熟悉文本数据挖掘的基本原理，提高分析文本数据的思维能力与计算能力，能够从事某社会和经济领域文本数据分析相关活动的组织、执行和实施。 二、教学内容及其与毕业要求的对应关系 （一）教学内容
本课程主要基于R语言讲授文本数据分析的原理、基本方法及常用软件。主要包括：常用文本挖掘技术及其基本流程；基于R软件详细讲授文本挖掘的主要方法，包括R软件的简介与安装，文本挖掘所需的基本R包，Facebook、微博、Twitter、网页等爬虫技术、数据预处理如断词、字词处理、语料库建立等，资料分析如关联分析、集群分析、主成份分析和聚类分析；基于MS SQLSever 讲授文本挖掘的实现技术，包括数据预处理技术，文本数据的导入、建立字词与词向量、建立训练集和测试集；基于MS SQL Sever讲授常用的文本数据挖掘方法，并进行图表分析；最后通过舆情分析、文献挖掘等案例进行实战练习。 （二）教学方法和手段 注重理论与实践相结合，采取实例教学法、小组教学法、模拟教学法等多种教学方法进行授课。重点强调案例教学锻炼学生解决实际问题的能力，并借助R 语言开发环境软件进行上机操作和实战练习。 （三）实践教学环节要求 要求学生在实验环节掌握文本数据分析的基本原理、思路及相关领域的实战应用。要求学生课后完成基于课堂和实验教学内容的扩展实践练习，进一步熟悉文本数据分析流程和技术方法，加强相关领域的实际应用场景练习。 （四）与毕业要求的关系 文本数据作为信息的重要载体在当今信息化社会扮演着重要的角色。作为信息管理与信息系统专业大数据应用方向的学生，学习和掌握文本数据分析相关知识、方法和技术，不仅是大数据时代下社会经济发展的需要，更是适应未来各个领域海量数据管理的必需技术和能力，符合该专业培养的基本要求。 三、各教学环节学时分配 教学课时分配
金融大数据服务平台项目规划书 北京XXXX技术有限公司 研发中心 2014年11月
一. 项目介绍 1.1项目背景 银行业一直是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。银行的信息化进程先后经历过业务电子化、数据集中化、管理模型化等阶段，如今随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。 目前，国内银行都积累了海量的金融数据，包括各类结构化、半结构化、非结构化数据，数据量巨大，存储方式多样。但是这些海量数据还没得到充分利用，显得价值含量较低。只有经过合适的预处理、模型设计、分析挖掘后，才能发现隐藏在其中的潜在规律。而应用大数据分析技术，可以从海量的、不完全一致的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。银行可以利用这些信息和知识来提升金融业务的服务效率和管理水平，银行的关键业务也能从中获得巨大收益。 银行在大数据技术应用方面具有天然优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了大量有价值数据，这些数据在运用大数据技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件，有能力采用大数据的最新技术。建立“金融大数据服务平台”，可以通过对金融数据的挖掘、分析，创造数据增值价值，提供针对银行的精准营销、统一广告发布、业务体验优化、客户综合管理、风险控制等多种金融服务。 1.2业务需求 目前，银行客户对数据的利用仍是以各类统计报表为主，存在以下重大弊端： 1.对数据的分析仅按照固定项目，对业务情况进行事后统计分析和监控。实际上没有 找到隐藏在数据背后的原因，数据深度分析和数据挖掘能力不足。 2.对数据的分析仅作为专项的统计分析结果输出，对于数据间的因果影响、相关性分 组或关联规则、聚类、描述和可视化等工作尚未开展，数据关联分析能力不足。 3.统计分析侧重在事后的数据汇总，难以从数据汇总中得到客户服务事件发生的规 律，以及前瞻性判断，数据的预测性分析能力不足。
《数据分析与处理》课程教学大纲 一、课程基本信息 1．课程代码： 2．课程名称：数据分析与处理 3．课程英文名称： 4．课程类型：CC 5．授课对象：电子商务本科 6．开课单位：信息技术与商务管理系 7．教学时间安排：第2学期 8．先修课程：信息技术基础 9．并行课程： 10．后修课程：数据库原理与应用，动态网站设计基础，电子商务网站建设与管理，电子商务综合实训 11．学时安排： 二、课程教学目标及教学任务 （一）教学目标 1．教学目标的总体概括 既要能够掌握EXCEL的整体概念和基本操作步骤，又要掌握EXCEL在数据分析与处理方面的具体应用。 2．教学目标列表
（二）课程培养能力体系
（三）课程培养目标与课程内容映射表 见附件《数据库原理与应用课程培养目标与课程内容对应mapping图》。 （四）教学任务 实验报告：实验目的明确，实验内容完整，实验步骤正确，实验结论真实、准确，优秀学生能总结出系统的实验注意事项。 作业：作业内容正确，资料翔实，论证充分、有力，优秀学生能够提出鲜明的个人观点，同一问题能够给出简洁明了的答案，具有一定的创新性。 三、各单元教学内容及基本要求 第一部分数据的输入与编辑（2学时（讲课）+2学时课堂练习= 4课时） 教学内容： 1、数据输入的一般操作 2、特殊数据的快捷输入 3、有规律数据的序列输入法 4、设置有效性对输入数据审核 5、下拉式列表选择输入的设计 6、数据的编辑操作 教学重难点： 1、设置有效性对输入数据审核 2、下拉式列表选择输入的设计 教学目标： 1、掌握Excel基本的概念 2、掌握单元格及单元格区域简单数据的输入 3、掌握下拉式列表选择输入的设计 第二部分单元格数据的格式设置（1（讲课）+1（课堂练习）= 4课时） 教学内容： 1、单元格格式的一般设置 2、各种内置数字格式的使用 3、自定义数字格式的应用 4、条件格式化的应用 教学重难点： 1、自定义数字格式的应用
《金融统计分析》作业试题(doc 7页)
《金融统计分析》作业（一） 一、单选题 1、下列中哪一个不属于金融制度。（） A、机构部门分类 B、汇率制度 C、支付清算制度 D、金融监管制度 2、下列哪一个是商业银行。( ) A、中国进出口银行 B、中国银行 C、国家开发银行 D、邮政储蓄机构 3、《中国统计年鉴》自（）开始公布货币概览数据。 A、1980年 B、1989年 C、1990年 D、1999年 4、货币与银行统计体系的立足点和切入点是（）。 A、政府 B、金融机构 C、非金融企业 D、国外 5、国际货币基金组织推荐的货币与银行统计体系的三个基本组成部分是（）。 A、货币当局资产负债表、存款货币银行资产负债表、非货币金融机构资产负债表 B、货币当局资产负债表、商业银行资产负债
C、吸收活期存款，创造货币 D、经营存款贷款业务 9、当货币当局增加对政府的债权时，货币供应量一般会（）。 A、增加 B、减小 C、不变 D、无法确定 10、准货币不包括（）。 A、定期存款 B、储蓄存款 C、活期存款 D、信托存款和委托存款 二、多选题 1、金融体系是建立在金融活动基础上的系统理论，它包括（）。 A、金融制度 B、金融机构 C、金融工具 D、金融市场 E、金融调控机制 2、政策银行包括（）。 A、交通银行 B、中信实业银行 C、中国农业发展银行 D、国家开发银行 E、中国进出口银行 3、金融市场统计包括（）。
A、商品市场 B、短期资金市场统计 C、长期资金市场统计 D、科技市场 E、外汇市场统计 4、我国的存款货币银行主要包括商业银行和（）。 A、保险公司 B、财务公司 C、信用合作社 D、信托投资公司 E、中国农业发展银行 5、基础货币在货币与银行统计中也表述为货币当局的储备货币，是中央银行通过其资产业务直接创造的货币，具体包括三个部分（）。 A、中央银行发行的货币（含存款货币银行的库存现金） B、各金融机构缴存中央银行的法定存款准备金和超额准备金（中央银行对非金融机构的负债） C、中央银行自有的信贷资金 D、邮政储蓄存款和机关团体存款（非金融机构在中央银行的存款） E、中央银行发行的中央银行债券 6、M1由（）组成。 A、储蓄存款 B、流通中的现金 C、
Excel高效数据分析培训课程大纲 【课程背景】 面对浩瀚的数据，如何提炼信息，把需要的信息快速展示给客户和领导？ 公司的经营状况和财务状况到底如何？预算执行情况到底如何？成本费用超支了吗？ 销售收入、成本、费用是否正常？是否出现了异常情况？如何简便发现异常费用流向和预警机制的建立？ 如何即时发现资金流、销售、财务中的问题？ 员工的构成分布情况如何？员工的流动情况如何？您是否为员工的不断离去伤透了脑筋而不知其原因？ 如何快速分析不同部门不同岗位等对公司的满意率，以便及时发现问题解决问题？ 为什么产品的不合格率持续高位？怎样快速发现问题？ 诸如此类的问题，等等，对任何一位管理者而言，是复杂而繁琐的，您想必一定很累、很烦了吧！ 您想要提高管理效率吗？想要进行科学的管理，而不是仅仅拍脑袋想问题、做决策吗？ 等等…… 本课程将教会您利用Excel快速制作各种统计分析报表的基本方法和大量实用技巧，还将使您的Excel 使用水平提升到一个新的层次，使您的分析报告更加有说服力，更加引人注目！ 【课程特点】 ●系统性：囊括利用Excel进行高效企业日常管理的各方面内容。 ●全面性：全面介绍了Excel工具的在企业日常管理中的典型应用，兼顾Excel使用方法技巧介绍和应用思路启发，注重点面结合。 ●实用性：注重Excel在管理中的实际应用，培训内容紧密结合实际案例。精选数十个源自企业管理过程中的典型案例，极具代表性和实用价值，反映了现实中企业需要解决的问题，具有更强的针对性。 ●示范性：注重强调动手实践，使每个学员有充分的动手机会，及时解决学习中的问题。在进行实例分析时一步一步地递进，清晰易懂，既便于您了解管理决策分析过程，又使读者真正掌握Excel的强大功能。 ●细致性：讲课认真、细致，辅导实验积极、耐心，使每个学员都能够掌握所讲的内容。 ●无忧性：完善的课后服务，随时与老师联系，及时帮助企业学员解决实际工作中遇到的问题和难题。 【课程目的】 ●帮您树立一种正确高效使用Excel的基本理念和思路 ●为您提供一套实用高效的Excel技能和方法 【培训对象】 ●企业的各类管理人员，包括财务总监、财务经理、会计经理、财务主管、预算主管、财务人员、会 计人员；销售总监、销售经理、销售主管、销售人员；生产经理、生产管理人员；人力资源经理、 人力资源主管；审计经理、审计主管；及其他相关管理人员等。 【课程大纲】 第1部分武装自己：快速掌握Excel公式和函数 逻辑更加清楚： 将复杂的数据逻辑判断和处理变得更加清楚和明了（逻辑判断函数的综合应用） 复杂变简单： 将繁琐的加减公式变得更为简洁和科学（各类求和汇总函数的灵活应用） 让数据无处遁形： 需要的数据迅速出现在您面前（功能强大的查找函数及其典型应用）
中央广播电视大学2018-2018学年度第二学期“开放本科”期末考试（半开卷） 金融统计分析试卷 一、单，选题【每题2分，共40分） 1．金融市场统计是指以( )为交易对象的市场的统计。 A.证券 B．股票 C．信贷 D．金融商品 2．信用合作社包括城市信用合作社和农村信用合作社，在货币与银行统计中，它们属于 ( ) A.非货币金融机构 B．存款货币银行 C．国有独资商业银行 D．非金融机构 3．当货币当局增加对政府的债权时，货币供应量一般会( )。 A．增加 B．减小 C．不变 D．无法确定 4．以下几种金融工具按流动性的高低依次排序为( )。 A．现金、储蓄存款、活期存款、债券、股权 B．现金、活期存款、债券、储蓄存款、股权 C．现金、活期存款、储蓄存款、债券、股权 D．现金、活期存款、储蓄存款、股权、债券 5．通常，当政府采取积极的财政和货币政策时，股市行情会( )。 A.看涨 B．走低 C．不受影响 D．无法确定 6．某产业处于成长期，则其市场表现（价格）的特征是( )。 A.大幅度波动 B．快速上扬，中短期波动 C适度成长 D．低价 7．A股票的p系数为1.2，B股票的p系数为0.9，则( )。 A．A股票的风险大于B股 B．A股票的风险小于B股 C．A股票的系统风险大于B股 D．A股票的非系统风险大于B股 8．假设某股票组合含N种股票，它们各自的非系统风险是互不相关的，且投资于每种票的资金数相等。则当N变得很大时，关于股票组合的总风险说法正确的是( )。 A．总风险在变大 B．总风险不变 C．总风险在全面降低，当N大于30时，总风险略微大于市场风险 D．总风险的变化方向不确定 9．对于付息债券，如果市场价格高于面值，则( )。 A．到期收益率低于票面利率 B．到期收益率高于票面利率 C．到期收益率等于票面利率 D．不一定 10．纽约外汇市场美元对日元汇率的标价方法是( )。 A．直接标价法 B．间接标价法 C．买人价 D．卖出价 11．下列说法正确的是( )。 A．汇率风险只在固定汇率下存在 B．汇率风险只在浮动汇率存在 C．汇率风险在固定汇率和浮动汇率下均存在 D．汇率风险在固定汇率和浮动汇率下均不存在 12. 2000年1月18日纽约外汇市场上美元对英镑汇率是：1英镑-1. 6360-1. 6370美元，某客户卖出100000美元，可得到( )英镑。 A．61124. 70 B．163600 C．163700 D．61087. 36 13．同时也被称为“一价定律”的汇率决定理论是( )。 A.购买力平价模型 B．利率平价模型 C．货币主义汇率模型 D．国际收支理论
《大数据分析方法与应用》课程教学大纲 课程代码：090542008 课程英文名称：Big Data Analysis: Methods and Applications 课程总学时：40 讲课：40 实验：0 上机：0 适用专业：应用统计学 大纲编写（修订）时间：2017.6 一、大纲使用说明 （一）课程的地位及教学目标 本课程是应用统计学专业的一门专业课，通过本课程的学习，可以使学生学会选用适当的方法和技术分析数据，领会大数据分析方法和应用，掌握复杂数据的分析与建模，使学生能够按照实证研究的规范和数据挖掘的步骤进行大数据研发，为就业与继续深造打下必要而有用的基础。 （二）知识、能力及技能方面的基本要求 1.基本知识：掌握数据挖掘流程、随机森林树的回归算法、基于预测强度的聚类方法、朴素贝叶斯分类、高维回归及变量选择、图模型等。 2.基本能力：要求能在真实案例中应用相应的方法。 3.基本技能：掌握复杂数据的分析与建模。 （三）实施说明 1. 本大纲主要依据应用统计学专业2017版教学计划、应用统计学专业专业建设和特色发展规划和沈阳理工大学编写本科教学大纲的有关规定并根据我校实际情况进行编写的。 2. 课程学时总体分配表中的章节序号在授课过程中可酌情调整顺序，课时分配仅供参考。打“*”号的章节可删去或选学。 3. 建议本课程采用课堂讲授、讨论相结合的方法开展教学，通过讨论等方式强化重点，通过分散难点，使学生循序渐进的掌握难点。 4．教学手段：建议采用多媒体等现代化手段开展教学。 （四）对先修课的要求 本课程的先修课程：应用多元统计分析。 （五）对习题课、实践环节的要求 通过案例讲解算法，鼓励学生演示分析思路和分析收获，使学生有机会诊断问题，并学会选用适当的方法和技术分析数据。 （六）课程考核方式 1．考核方式：考查 2．考核目标：在考核学生基础知识、基本技能，基本能力的基础上，重点考核学生的分析能力、解决实际问题能力。 3．成绩构成：本课程由平时成绩和结课报告的质量评定优、良、中、及格和不及格。 （七）参考书目: 《大数据分析：方法与应用》，王星编，清华大学出版社，2013. 二、中文摘要 《大数据分析方法与应用》是高等学校应用统计学专业的一门选修的专业课。本课程着重介绍了统计学习、数据挖掘和模式识别等领域的各种大数据分析方法。课程主要内容包括大数据分析概述、数据挖掘流程、随机森林树、基于预测强度的聚类方法、贝叶斯分类和因果学习、高
中央广播电视大学2007 —2008 学年度第二学期“开放本科”期末考试( 半开卷) 金融统计分析试题 一、单选题( 每题 2 分，共40 分) 1．下列不属于中央银行专项调查项目的是( b )。 A. 金融动态反映 B.居民生产状况调查 C. 物价统计调查 D ．工作景气调查 2 ．下列不包括在我国的对外金融统计之内的是( d ) 。 A. 国家对外借款统计 B.国家外汇收支统计 C. 国际收支统计 D ．进出口统计 3.我国货币与银行统计体系中的银行概览是( c ) 合并后得到的帐户。 A. 货币当局的资产负债表与存款货币银行的资产负债表 B ?存款货币银行的资产负债表与特定存款机构的资产负债表 C. 货币概览与特定存款机构的资产负债表 D. 货币概览与非货币金融机构的资产负债表 4 . M1 具体包括( a ) 。 A. 流通中的现金+活期存款 B ?活期存款+债券 C.储蓄存款+活期存款 D ?流通中的现金+储蓄存款 5.通常当政府采取紧缩的财政和货币政策时，股市行情会( a )。 A. 走低 B.看涨 C .不受影响D. 无法确定 6 .当某产业生命周期处于衰退期，则该产业内行业利润、风险大小应该有如下特征( b ) 。 A. 亏损、较高 B.减少甚至亏损、较低 C. 较高、较小D .增加、较高 7 . X股票的p系数为2。0 , Y股票的p系数为0 .6，现在股市处于牛市，请问你想避免较大的损失，则应该选哪种股票?( a ) A. X B. Y C. X 和Y 的某种组合D .无法确定 8. 某股票的收益分布的可能情况如下表，试计算该股票的年预期收益率为( d ) 。 A. 0. 20 B. 0. 24 C. 0. 22 D. 0. 18 9. 纽约外汇市场美元对德国马克汇率的标价方法是( b )。 A.直接标价法 B.间接标价法 C.套算汇率 D ?卖出价 10 . 2002年1月18 13，美元对德国马克的汇率为1美元=1.9307 德国马克，美元对法国法郎的汇率为I美元=6.4751 法国法郎，贝U 1法国法郎=(a )德国马克。 A，0 ．2982 B ．4 ．2029 C．2．6875 D．3。3538 11 ．同时也被称为“一价定律”的汇率决定理论是( b )。 A. 利率平价模型B ．购买力平价模型 C.货币主义汇率模型 D ?国际收支理论 12 ．息差的计算公式是( b ) 。 A.利息收入/总资产一利息支出/总负债
大数据商务分析与应用》教学大纲 课程编号： 071133B 课程类型：□通识教育必修课 □专业必修课 □学科基础课 总学 时： 48 讲课学时： 32 学 分： 3 适用对象：信息管理与信息系统专业（电子商务） 先修课程： 面向对象程序设计与开发，数据库原理与应用，统计学，商务智 能与数据挖掘 、教学目标 商务数据特别是大数据的挖掘、 分析和利用， 已经成为当前大型企业之间竞 争的重要工具和手段。 本课程主要学习大数据商务分析的相关原理、 方法和技术， 根据实际业务需求，基于一种大数据商务分析开发工具如 Python 对相应的业务 数据进行处理、分析和应用。 通过本课程学习，使学生了解大数据的采集、传输、处理、分析和应用的相 关技术，掌握 Python 的基础语言知识、 大数据分析和应用技术， 能够基于 Python 进行数据采集、 处理、分析和应用开发工作。 鉴于商务数据分析已经成为电子商 务运营和网络营销中重要的工具和手段， 因此该课程是电子商务专业培养方案的 重要组成部分，是先修课程“统计学”和“商务智能与数据挖掘”的实战延续， 并可为同期进行的专业必修课“电子商务运营管理”打下良好技术基础。 二、教学内容及其与毕业要求的对应关系 （一）教学内容 □通识教育选修课 专业选修课 实验（上机）学时： 16
本课程主要教学内容是在学生掌握基本的统计学、数据挖掘等基本原理和算法后，学习基于Python 编程语言的基本语法、一般应用开发方法和常用的数据分析和数据挖掘方法等。具体包括：Python 基础知识，Python 数据分析工具，数据探索，数据预处理，挖掘建模，案例分析等。 （二）教学方法和手段 根据教学目标，拟采用的教学方法有：课堂讲解基本概念和核心知识，讲授和讨论相结合领会知识要点，案例教学训练解决问题的能力，最后借助Python 开发环境软件让学生进行上机操作和具体实践。 （三）实践教学环节要求 根据教学进度和要求布置相应的小作业，通过上机实践。每一章都有对应的上机内容，如Python 开发环境配置与入门程序开发、各章节开发例程等。建议自学时安装和配置这些软件进行自学，完成书上案例的内容。通过上机学习本课程的理论，掌握基于Python 语言和工具的数据分析方法。 （四）学习要求 为有效学习本课程，要求学生首先具备数据库、面向对象程序设计与开发等方面的基本知识，熟练掌握面向数理统计与数据挖掘等方面的完整专业知识。 自学时应该熟读大纲，提纲挈领地掌握Python 数据分析的内容，随后按照大纲熟读教材，并通过课后思考和上机实践进行多角度和多层次的反复学习。 （五）与毕业要求的关系 随着大数据时代的到来，大型企业、政府和机构逐渐积累了大量的业务数据，基于互联网技术和大数据分析手段挖掘商务和业务应用的价值，逐渐成为电子商务运作和企业竞争的必要组成部分，也是未来发展的必然趋势。因此，学习和掌握大数据的商务分析方法、技术及相关应用，不仅是当前电子商务产业发展的需要，还是适应未来大型组织运营和竞争的基本要求，也是电子商务专业培养的基本要求。 （五）教学中应注意的问题由于数理统计原理和数据仓库与数据挖掘技术原理是该课
《Excel商务数据分析与应用》 教学大纲 一、课程信息 课程名称：Excel商务数据分析与应用 课程类别：专业基础课 课程性质：必修 计划学时：60 计划学分：3 先修课程：无 适用专业：本书可作为高等院校电子商务方向相关专业及电子商务技能培训班的学习教材。 课程负责人： 二、课程简介 本书以Excel在电商运营商务数据分析中的实际应用为主线，主要从电商卖家自身、商品、顾客、进销存管理、竞争对手，以及行业状况等方面对商务数据分析进行了深入讲解。 本书分为10章，主要内容包括：商务数据分析与应用基础、使用Excel管理店铺信息、商品销售情况管理、买家购买情况分析与评估、商品销售情况统计与分析、商品采购成本分析与控制、商品库存数据管理与分析、畅销商品统计与分析、竞争对手与行业状况分析，以及销售市场预测分析等。 三、课程教学要求
注：“课程教学要求”栏中内容为针对该课程适用专业的专业毕业要求与相关教学要求的具体描述。“关联程度”栏中字母表示二者关联程度。关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为“H”“M”或“L”。“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕业要求条目不相关。 四、课程教学内容
五、考核要求及成绩评定
注：此表中内容为该课程的全部考核方式及其相关信息。 六、学生学习建议 1．理论配合实战训练进行学习，提高学生的Excel商务数据分析能力； 2．培养、提升学生的数据分析、网店运营等综合能力。 七、课程改革与建设 本书采用“项目+任务”的体例形式，通过大量的案例操作和分析，让读者真正掌握商务数据分析的方法与技巧。采用图解教学的体例形式，一步一图，以图析文，让读者在学习过程中更直观、更清晰地掌握操作流程与方法，提升学习效果。本书还配有微课视频和完备的教学PPT、电子教案等，能帮助读者更好地理解和应用知识。 平时对学生的考核内容包括出勤情况、在线学习习题完成情况、课堂讨论等方面，占期末总评的50%。期末考试成绩占期末总评的50%。
《金融数据分析》课程教学大纲 （Analyses of Financial Data） ----and Application of SPSS 一、课程说明 课程编码：225212101 课程总学时（理论总学时/实践总学时）51（34/17） 周学时（理论学时/实践学时）3（2/1） 学分: 2.5 开课学期: 5 1．课程类别与性质： 专业限修课程 2．适用专业与学时分配： 适用于信息与计算科学(金融服务方向)专业。 教学容与时间安排表
3．课程教学目的与要求： 学生通过本课程的学习，了解对金融数据进行统计分析的原理和过程，了解各种数据分析模型、统计分析方法的使用条件、应用场合、所需参数及模型的性质，能按照模型的要求输入基本数据合参数，进行运算和统计分析，掌握数据输入、数据分析、数据转换、选择和加权等技巧，掌握各种基本的统计分析模型的计算方法，能根据数据来源、数据类型和分析的目的要求选择适当的统计分析模型进行分析，能对输出结果能作出合理的解释和恰当的运用。 （2）教学要求 4．本门课程与其它课程关系： 本课程属于金融服务专业方向的限选课程，它的前期课程包括：概率论、应用统计、及相关的金融类课程与计算机及软件类课程。 5．推荐教材及参考书： 教材： 《数据统计分析----SPSS原理及应用》（高等学校教材），黄润龙，管于华编，高等教育，2010， 参考书： 《SPSS 18---数据分析基础与实践》，洪成编著，电子工业，2010， 《深入浅出数据分析》， Michael Milton著，芳译，电子工业，2010， 《金融时间序列分析》， Ruey S. Tsay著，家柱译，机械工业，2008， 6．课程教学方法与手段： 课堂理论教学与实验教学相结合，重视学生的理解与实际应用的操作能力。 7．课程考试方法与要求： 本课程是基本知识与实际数据分析相结合的课程，因此本课程考试分为二部分：第一部分由小组进行案例分析，主要是学生组织，论文答辩类型的小组分析；
《金融统计分析》综合测试题（一）参考答案 一、单选题 1.在商品流通过程中产生货币的运动形式属于（D）。 A.产品流通 B.物资流通 C.资金流通 D.货币流通 2.下列中哪一个不属于金融制度？（C ） A.支付清算制度 B.汇率制度 C.机构部门分类 D.金融监管制度 3.下列哪一项属于非银行金融机构？（A） A.邮政储蓄机构 B.国家开发银行 C.商业银行 D.中信实业银行 4.货币供应量的统计是严格按照（C）的货币供应量统计方法进行的。 A.世界银行 B.联合国 C.国际货币基金组织 D.自行设计 5.非货币金融机构包括（A）。 A.信托投资公司、证券公司 B.农业银行、城乡信用合作社等 C.建设银行、交通银行等 D.存款货币银行、企业集团财务公司等 6.货币与银行统计中是以（D）为主要标志定义某种金融工具是否为货币的。 A.流通能力 B.支付能力 C.保值能力 D.流动性 7.以下几种金融工具按流动性的高低依次排序为（ C ）。 A.现金、储蓄存款、活期存款、债券、股权 B.现金、活期存款、债券、储蓄存款、股权 C.现金、活期存款、储蓄存款、债券、股权 D.现金、活期存款、储蓄存款、股权、债券 8.货币与银行统计体系的立足点和切入点是（B）。 A.政府部门 B.金融机构部门 C.非金融部门 D.国外部门 9.对货币运行产生影响的部门是（D）。 A.货币当局 B.存款货币银行 C.金融机构 D.金融机构、住户、非金融企业、政府和国外 10.国际货币基金组织推荐的货币与银行统计体系的三个基本组成部分是（A）。 A.货币当局资产负债表、存款货币银行资产负债表、非货币金融机构资产负债表 B.货币当局资产负债表、商业银行资产负债表、非货币金融机构资产负债表
金融统计分析教案
金融统计分析课程考核试卷分析 2012年1月 一、试卷抽样总体情况 1. 本次试卷分析对部分试卷进行了全面分析。 二、试卷题型结构分析 表3 试卷题型结构表（抽样） 三、试卷难度结构分析 表4 试卷难度结构表（抽样） 为了具体考察试卷难易程度，我们又对所抽取试卷各题得分情况进行了统计分析：
四、试卷信度、效度分析 本次考试在同一教纲的指引下、统一使用中央电大教材、指导书、期末复习指导。与上次一样，此次试卷的内容基本都在教学大纲和期末复习指导和网上教学期末复习范围的覆盖下，这表明教纲、复习指导、作业题、教学活动与考试内容之间的关联是密切的，相关程度高。 五、考生答题情况分析和典型出错点分析 1．单项选择题：是在列出的备选答案中选出一个正确答案。这部分内容包括对基本知识、基本理论和基本计算的了解和掌握程度。此类题目占全部试题的40%，从答题情况来看，80—90%的同学得分在22---30分之间，说明同学掌握较好,但是有的同学对于任何股票的总风险都由两部分组成掌握不好。 2．多项选择题：是在给出的备选答案中选出两个或两个以上正确答案。这部分内容包括对基本知识、基本理论的了解和掌握程度。此类题目占全部试题的15%，从答题情况来看，80—90%的同学得分在6---9分之间，说明同学掌握情况一般。尤其是计入国际收支平衡表贷方的项目
分析掌握不好。 3．计算分析题：此类题目占全部试题的45%，考核学生应用金融统计的基本理论计算相关的金融统计指标，并进行基本的分析。在抽查的87份有效试卷中有4名学生得到满分，说明此部分问题学生掌握较好。整体学生答题情况不错，但对于计算A国的均衡汇率，并结合给出的有关数据做出基本分析，计算方法掌握不够灵活。另外分析货币乘数作用及其影响因素上的理论说明分析的结论不够全面和科学。 表5 考生答题情况分析 六、试卷总体评价与建议 金融统计分析课程本学期采用“一页纸”半开卷考试，与上学期命题相比较，在考核重难点上没有变化。在命题思路增加了灵活性，基本上符合半开卷的考核方式。本次试卷的题型分为三种：单项选择题40分；多项选择题15分；计算分析题45分。试题注重金融统计分析的应用，难易程度适当，与教学要求是一致的；注重理论的应用和学员能力的提高，符合成人教育提高学员分析问题的能力的基本要求；区分度合理；试题的客观题与主观题的比例及基本知识、基本理论、基本方法的比例符合本学科特点。可以作为科学地考察学习效果的依据。本次考试及格率与上学期相比，降低了17.03个百分点，其主要原因包括： 1、加强了对考试纪律的管理，学生能严格遵守考场纪律。 2、上课时间少，一些人对知识点缺乏正确和全面地理解。 3、平时作业完成的不够认真，不能独立完成，这是主要原因。 4、有的学生从不出勤，学习态度不认真。其实课上认真听讲，课下努力训练、复习较充分的同学，完全能够取得较好的成绩。 整理丨尼克 本文档信息来自于网络，如您发现内容不准确或不完善，欢迎您联系我修正；如您发现内容涉嫌侵权，请与我们联系，我们将按照相关法律规定及时处理。
《Power BI数据分析基础教程（微课版）》教学大纲 学时：32 代码： 适用专业：计算机及应用相关主页 制定： 审核： 批准： 一、课程的地位、性质和任务 数据分析是普通大中专院校计算机科学与技术专业的一门重要的专业基础课。通过本课程的学习，使学生能够在已有的计算机基础知识基础上，对数据分析有一个系统的、全面的了解；在系统理解和掌握Power BI数据分析基本原理的基础上，具有设计和开发数据分析报表的基本能力。 数据分析是一门实践性非常强的学科，它要求学生在理解和掌握Power BI数据分析基本功能的基础上，充分利用实验课程，动手完成实际数据分析和报表设计。 二、课程教学基本要求 1.课程教学以Power BI数据分析方法为主，在教学过程中让学生掌握Power BI数据分析报表设计的本原理和方法。 2.要求在教学过程中合理安排理论课时和实验课时，让学生有充分的使用在计算机上练习理论课程中学到的Power BI数据分析技巧和方法。 三、课程的内容 第1章初识Power BI 掌握Power BI Desktop安装方法，了解Power BI Desktop的界面，学会使用Power BI文档。 第2章获取数据 了解数据连接模式，掌握连接到文件、数据库以及Web数据。 第3章查询编辑器 了解查询编辑器，掌握基础查询操作、数据转换、添加列、追加查询以及合并查询。 第4章数据分析表达式 了解DAX基础，掌握DAX函数。 第5章数据视图和管理关系 掌握数据视图的基本操作，掌握关系的管理操作。 第6章报表 掌握报表基本操作、视觉对象基本操作、钻取、数据分组、使用视觉对象数据以及报表主题。 第7章可视化效果 学会使用简单对象和内置视觉对象 第8章 Power BI服务 学会注册Power BI服务、在Desktop中使用Power BI服务以及在移动设备中使用Power BI，掌握Power BI服务中的报表操作以及仪表板
《数据分析方法与软件》课程教学大纲课程类型：选修课程代码：课程总学时：64 总学分： 2 实验课程性质：非独立课程实验学时： 32 实验学分： 课程类别：专业课适用专业：计信本 开课时间： 04 年级 6 学期开课单位：计算机学院 大纲执笔人：彭平大纲审定人： 一、实验课程名称： 数据分析方法（Methods of Data Analysis with software） 二、课程简介 数据分析是分析和处理数据的理论和方法，从中获取有用的信息。数据作为信息的重要载体在当今信息化社会扮演着重要的角色。信息与计算科学专业则主要研究信息技术的核心基础与运用现代计算机工具高效求解科学与工程问题的数学理论与方法。基于这一专业定位，信息与计算科学可包括信息科学与科学计算两个大的方向。而信息科学可以理解为“有关信息获取、信息传输、信息处理与信息控制基础的科学”。数据分析正是信息科学的重要专业基础课程。 三、适用专业与学时学分： 1．信息与计算科学课程总学时：64；总学分：4实验32学时 四、教学目的和内容要求 通过本课程的学习，使学生对数据分析方法的基本原理有系统的理解，掌握利用专业软件进行数据统计分析的方法和步骤。培养学生应用计算机进行统计分析的能力，为后续课程的学习以及解决实际问题打下良好的基础， 1、通过本课程的学习与实践，掌握数据分析的基本原理和统计软件SPSS系统基本用法。
2、通过本课程的学习与实践，能够对数据进行描述性统计分析，熟练使用SPSS软件内部函数，并能分析所得结果。 3、通过本课程的学习与实践，加深对数据分析方法的基本理论（回归分析、方差分析、聚类分析、判别分析等）的理解，掌握统计软件的各个操作方法和步骤，并能结合具体问题和相关知识对计算结果给出合理的解释。 主要内容： 五、实验课程内容及要求
金融统计分析综合复习题 一、单项选择题 1．非货币金融机构包括( )。 A.工商银行、建设银行等 B．存款货币银行、企业集团财务公司等 C．企业集团财务公司、租赁公司等 D．民生银行、光大银行等 2．我国的货币与银行统计体系的三个基本组成部分是( )。 A.货币当局资产负债表、国有商业银行资产负债表、特定存款 机构资产负债表 B．货币当局资产负债表、存款货币银行资产负债表、特定存款 机构资产负债表 C．货币当局资产负债表、存款货币银行资产负债表、政策性银 行资产负债表 D.货币当局资产负债表、存款货币银行资产负债表、保险公司 资产负债表 3．中央银行期末发行货币的存量等于( )。 A.期初发行货币存量+本期发行的货币 B．期初发行货币存量+本期发行的货币-本期回笼的货币 C．流通中的货币+本期发行的货币-本期回笼的货币 D.流通中的货币-本期回笼的货币 4．-般地，银行贷款利率和存款利率的降低，分别会使股票价格发生如下哪种变化？( ) A.上涨、下跌 B．上涨、上涨 C．下跌、下跌 D.下跌、上涨 5．X股票的β系数为1.7，Y股票的β系数为0.8，现在股市处于牛市，请问你想短期获得较大的收益，则应该选哪种股票？( ) A.X B．Y C.X和Y的某种组合 D.无法确定 6．某支股票年初每股市场价值是15元，年底的市场价值是17元，年终分红2元，则得到该股票的年收益率按对数公式计算是( )。 A．23.6% B．32.3% C．17.8% D．25.7% 7．经济因素对股票市场的影响具有( )的特征。 A.短期性、局部性 B．长期性、全面性 C．长期性、局部性 D.短期性、全面性 8．对于付息债券，如果市场价格等于面值，则( )。 A 到期收益率低于票面利率 B．到期收益率高于票面利率 C．到期收益率等于票面利率 D.不一定 9．不良资产比例增加，意味着商业银行哪种风险增加了？( ) A.市场风险 B．流动性风险
经营数据分析与挖掘课程大纲【课程大纲】 第一部分：认识数据分析 问题：数据分析是神马?数据分析基本过程？ 1、数据分析面临的常见问题 ?不知道分析什么（分析目的不明确） ?不知道怎样分析（缺少分析方法） ?不知道收集什么样的数据（业务理解不足） ?不知道下一步怎么做（不了解分析过程） ?看不懂数据表达的意思（数据解读能力差） ?担心分析不够全面（分析思路不系统） 2、认识数据分析 ?什么是数据分析 ?数据分析的三大作用 ?数据分析的三大类别 案例： 3、数据分析需要什么样的能力 ?懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈现 4、大数据应用的四层结构 ?数据基础层、数据模型层、业务模型层、业务应用层 5、数据分析与挖掘在企业中的应用 第二部分：数据分析基本过程 1、数据分析的六步曲 2、步骤1：明确目的--理清思路 ?先有数据还是先有问题？ ?确定分析目的 ?确定分析思路 3、步骤2：数据收集—理清思路
?明确收集数据范围 ?确定收集来源 ?确定收集方法 演练： 4、步骤3：数据预处理—寻找答案 ?数据清洗、转化、提取、计算 ?数据质量评估 演练： 5、步骤4：数据分析--寻找答案 ?分析方法选择 ?构建合适的分析模型 ?分析工具选择 6、步骤5：数据展示--观点表达 ?选择合适的可视化工具 ?选择恰当的图表 7、步骤6：报表撰写--观点表达 ?选择报告种类 ?完整的报告结构 8、数据分析的三大误区 案例： 第三部分：数据分析方法篇 问题：数据分析有什么方法可依?不同的方法适用解决什么样的问题？ 1、数据分析方法的层次 ?基本分析法（对比/分组/结构/趋势/…） ?综合分析法（交叉/综合评价/杜邦/漏斗/…） ?高级分析法（相关/方差/验证/回归/时序/…） ?数据挖掘法（聚类/分类/关联/RFM模型/…） 2、基本分析方法及其适用场景 ?对比分析（查看数据差距）