教学大纲_统计实务与案例分析

《统计实务与案例分析》教学大纲

课程编号：120723B

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：48实验（上机）学时：

学分：3.0

适用对象：（专业名称）经济统计学专业

先修课程：统计学

一、教学目标（黑体，小四号字）

本课程是经济统计学专业的本科生的专业选修课，是一门培养学生运用统计学方法解决实际问题的专业课。本课程的主要任务是培养学生用“数据说话”的能力，用数据分析帮助实现其专业课程的深入学习。本课程教学的基本要求与目的，是在前期课程学习的基础上、在掌握了一定的统计学理论、统计方法、计算方法的基础上，熟练的、正确地应用统计专业知识达到发现问题、分析问题、正确认识客观事物规律的目的。

二、教学内容及其与毕业要求的对应关系（黑体，小四号字）

本课程教学内容主要包括：（1）从实际应用（不单是统计工作）出发，以不同的角度介绍相关内容;（2）从应用的对象出发，包括专门的统计工作(政府统计、企业统计、市场统计）、相关部门的统计应用、课题研究中的统计工作与研究; （3）

从应用目的出发，包括描述性内容、分析性内容;（4）从内容的类型出发，包括统计实物、统计案例分析等。

三、各教学环节学时分配（黑体，小四号字）

教学课时分配

四、教学内容（黑体，小四号字）

以“章节”为单位说明本章节的教学内容、教学重点、难点、课程的考核要求和复习思考题等，各章节格式如下：

案例1：北京二手房分析

北京市房地产市场是我国最为发达、最具有代表性的房地产市场之一。截至2016年5月25日的北京住宅年内交易数据显示，北京市二手房占市场住宅成交比例高达86.2%，北京楼市已经全面进入二手房时代。

二手房的市场价格是多种因素综合作用的结果，本案例收集了某二手房房价的相关影响因素展开研究，最主要关心的因变量为单位面积房价。为研究单位面积房价的影响因素，本案例将自变量归为两类，一类是内部因素，包括卧室数、厅数、

所属楼层和房屋面积等；另一类是区位因素，包括所属城区、是否邻近地铁、是否学区房等。

通过对本案例数据进行描述性分析，可以首先预测对单位面积房价可能会产生影响的因素。为了更深入地分析各因素对二手房房价的影响，本案例将建立单位面积房价关于区位因素和内部因素的回归模型，使用定量化的方式更为精细地刻画两方面因素的影响作用大小，并且最终使用该模型来预测二手房房价。

案例2：信用卡逾期分析

进入移动互联金融时代，持卡人的消费、还款等使用行为已经成为个人征信的重要依据之一。逾期还款会给持卡人留下不良信用记录，会对持卡人今后的贷款等行为的顺利进行造成不利影响。那么，什么样的人容易发生信用卡逾期行为呢？哪些因素会影响逾期行为的严重程度？本案例收集了信用卡逾期行为的相关数据，尝试建立统计模型探究持卡人逾期行为的影响因素，并对逾期状态开展预测。

本案例所使用数据来自某银行的信用卡用户逾期相关数据，将用户最近的逾期状态作为因变量，将用户的个人特征和行为特征作为自变量。根据因变量数据的特征，分别建立0-1回归和定序回归，预测是否有逾期行为以及预测逾期行为的严重程度。

案例3：电影票房预测

电影《碟中谍4》、《美人鱼》、《魔兽》三部电影分别上映两天斩获5亿多票房，2017年贺岁档你最期待哪部影片？你最喜欢的导演是哪一位？中国电影产业正处于高歌猛进的快车道。据中国电影产业网数据显示，2016年一季度中国电影票房约 144 亿元，有望突破2015年440亿票房，电影票房如日中天的今日是否还存在提升空间？

本案例使用的是中国电影发行放映协会统计的2010-2013年票房过千万的电影数据，研究电影票房的影响因素并利用得到的模型对电影票房进行预测，自变量包括电影类型、时长、上映档期、品牌、导演类型，以及是否是改编、翻拍、系列影

片等，对不同的数据类型，采用不同的处理方法，最终构造回归模型，建立电影票房预测模型。

案例4：公共自行车损坏识别

随着近年来经济的飞速发展，中国城市化进程一日千里。随之而来的是大城市的通病，例如交通拥堵、城市污染与居民亚健康状态等。公共自行车系统，作为缓解大城市的交通拥堵的一种工具在很多中国的城市开始被使用，例如北京，深圳，西安等地。商家也盯上了这块蛋糕，例如ofo，摩拜单车等共享单车公司也纷纷进入了这个领域。与此同时，共享公共自行车领域也遇到了很多相应的亟待解决的业务问题，例如自行车的调度问题、自行车的损坏识别问题与自行车站点优化问题等。本案例希望能够通过分析公共自行车站点的交易流水数据去识别疑似损坏的自行车，以此为公共自行车的维修保养提出合理性建议。

一般公共自行车系统都是政府委托给第三方公司运营。而最重要的考核指标是自行车使用量，自行车被使用的越多，被委托公司得到的政府支持越多。因此这是他们核心的业务考核指标。影响自行车的使用总量的原因很多，其中的一个重要问题就是自行车的维修与保养。如果损坏的自行车过多或者自行车骑行不舒适，这都会大大降低公共自行车系统的用户体验，最终影响自行车的被使用量。如果能够高效的识别疑似损坏的自行车，能够帮助他们提升运营的效率。本案例最终建立了一种简单的业务指标识别疑似损坏的自行车。

案例5：百度大脑PK人脑大数据押高考作文题

为了帮助考生更好地备考，百度高考作文预测通过对过去八年高考作文题及作文范文、海量年度搜索风云热词、历年新闻热点等原始数据与实时更新的“活数据”进行深度挖掘分析，以“概率主题模型”模拟人脑思考，反向推导出作文主题及关联词汇，为考生预测出2014年高考作文的六大命题方向。在百度搜索“高考”、“高考作文预测”等关键词，就会看到高考作文预测卡片，点击即可进入专题页。页面中呈现的是一张类似蜂窝状的图示，分为六个色块，每个色块即代表一

个命题预测方向，并清晰地标有这个命题的权重。

百度高考作文预测将现有数据和实时数据相结合组成了作文预测的大数据库，再通过技术百度发掘出其中的内在关联，提供素材，供考生灵活运用，提升知识储备，真正做到了授之以渔。

案例6：360手机卫士10KB解决iPhone骚扰

据了解，仅2014年前三季度，360互联网安全中心共收录用户新标记的各类骚扰电话号码约2.05亿个。为了解决电话骚扰这一问题，360手机卫士通过对海量数据的运算和精准匹配下发，将一组大小仅为10KB的数据即1000个骚扰号码同步到用户手机上，打造个性化的骚扰号码数据库。大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分，通过云计算对海量数据进行挖掘和细分，目的在于把原本很难收集和使用的数据利用起来。

360手机卫士综合使用几十种聚类算法、十余种身份识别以及地域识别算法，通过200多个标签信息对手机用户进行分类细化。例如某个手机用户近期经常接到房产推销的骚扰电话，就会被贴上某一特定标签，进而在下发的骚扰号码数据中归入这一类骚扰号码拨打者的号码。

此外，360手机卫士还能依托上千台计算机进行集群分析，分布式存储数据，在秒级时间范围内做出数据处理响应，确保iPhone用户手机用的号码库数据最新。

案例7：经典投资策略之均线策略

均线策略是常用的量化投资策略，其假设趋势一旦形成，就会持续一段时间。在此假设下，可以认为当价格向上穿越价格均线时（交叉），并且所有均线多头排列（方向向上）的时候，股价在未来还会上涨一定的时间，此时适合买入。反之，价格下穿均线时股价会下跌一段时间，此时应该卖出。均线策略到底在股市展示出怎样的洪荒之力，是否是开启财富之门的金钥匙？同时，如今均线策略在中国股票市场上具有适用性吗？怎样的具体形式可以产生更好的效果呢？本案例运用2005年1月1日至2016年9月12日全部A股的周度收盘价（前复权）数据，通过R语言编

程，本案例旨在利用统计方法建立各种指标对均线策略展开实证检验。

案例8：从统计学看红楼梦作者之谜

中国四大名著中，《红楼梦》是一本包罗万象的小说，纵横诗书、绘画、音乐、饮食、服饰等多个领域，具有极高的文学价值。《红楼梦》共120章回，前80回比较公认的作者是曹雪芹。《红楼梦》后40回原作散失，至今作者归属仍是谜团，各学派争论不一。1920年，胡适先生“大胆假设”，认为后四十回并非曹雪芹所著，而是高鹗续书。周汝昌认为《红楼梦》共108回，现存80回，后28回遗失。白先勇认为，没有人能续作红楼梦，后四十回中作者笔触细腻，前后呼应，一百二十回应全系曹雪芹所做。众多大家各执一词，学术界仍无定论。本案例利用文本分析和假设检验，从统计学角度为《红楼梦》的作者之谜给出一点佐证。

五、考核方式、成绩评定（黑体，小四号字）

课程的考核方式：考查；平时表现30%，期末报告70%。

执笔人：赵琬迪教研室主任：系教学主任审核签名：