课程名称：信息分析与可视化；
开课对象：图书馆情报学专业硕士；
课程性质：专业硕士必修课；
学分：3学分；
课时：54课时；
课程简介：
本课程是一门融合数据分析与商业智能可视化的实践型课程，旨在培养学生运用现代工具进行数据洞察和决策支持的完整能力。课程以R语言或Python为主要分析工具，涵盖数据预处理、探索性分析、统计建模和机器学习等核心技术；以帆软(FineBI)为可视化平台，实现从数据到洞察的专业呈现。
课程特色：
工具融合：R语言深度分析与帆软商业可视化完美结合
实践导向：基于真实业务场景的项目驱动教学
能力递进：从数据获取、清洗、分析到可视化的完整流程训练
多元评估：两次小组汇报 + 一对一深度口试，全方位检验学习成果
学习目标： 通过本课程学习，学生将能够独立完成端到端的数据分析项目，具备运用R语言进行数据建模和使用专业BI工具创建交互式仪表板的能力，成为具备数据分析和可视化双重技能的复合型人才。
教学目标：通过本课程学习，学生将系统掌握数据科学全流程知识体系，包括数据获取与清洗、探索性数据分析、统计建模与机器学习算法原理、以及数据可视化设计理论。深入理解R语言在数据处理、统计分析和建模预测中的核心功能，同时精通帆软商业智能工具在企业级数据可视化项目中的专业应用，建立从数据到洞察的完整知识框架。
教学方式：
1. 翻转课堂模式
课前：提供R语言和帆软操作视频教程，学生自主学习基础操作
课中：聚焦实际项目案例，进行深度分析和问题解决
课后：通过在线平台布置拓展练习，巩固技能应用
2. 项目驱动教学
真实数据源：使用图书馆真实脱敏数据，如借阅数据等
完整项目周期：从需求分析、数据获取、清洗建模到可视化呈现
分阶段交付：设置里程碑节点，模拟企业项目管理流程
3. 工作坊式实操
hands-on实践：每节课保证70%以上时间为学生动手操作
即时指导：教师现场巡视，及时解决技术难题
同伴互助：鼓励同学间相互协助，培养团队协作能力