在当今数据驱动的商业环境中，数据分析技术成为了决策和战略制定的核心工具。墨尔本大学的《数据分析技术(BUSA90004)》课程为学生提供了掌握现代数据分析工具和方法的机会。本文将介绍该课程的教学目标、主要知识点，并探讨留学生在学习过程中可能遇到的困难，如果你希望得到硕博资历的名师为你做课程辅导，请点击蓝字免费咨询。

一、数据分析技术课程的教学目标

该课程旨在让学生学会如何利用各种数据分析工具进行数据处理、分析和可视化，从而在商业决策中提供数据支持。
 

二、数据分析技术课程知识点

1.数据预处理：学生将学习如何清洗和准备数据，包括处理缺失值、异常值和数据转换。

2.统计分析方法：课程涵盖了多种统计分析方法，如描述性统计、假设检验和回归分析。这

3.数据可视化技术：课程包括如何使用图表、仪表盘和其他可视化工具来展示数据洞察。

4.数据挖掘与模式识别：学生将学习如何使用数据挖掘技术从数据中发现隐藏的模式和关系。

5.机器学习基础：课程介绍了机器学习的基本概念和算法，如监督学习和无监督学习。

6.数据分析工具与软件：学生将熟悉主流的数据分析工具和软件，如R语言、Python及其相关库、SQL数据库等。
 

三、留学生在学习中可能遇到的困难

首先，对于留学生来说，课程中的技术术语和复杂的数学描述可能会造成理解上的困难。

其次，学生可能在操作数据分析软件时遇到挑战，如R语言或Python的编程问题。

再者，课程涉及大量的统计分析方法，学生如果之前没有相关背景，可能会觉得难以跟上。

另外，课程中的项目实践通常涉及实际的数据分析任务，可能对学生的实际操作能力提出较高要求。
 

为了克服上述难点，将数据分析技术课程学得更加深入透彻，留学生可以考虑寻求资深的课程辅导老师的指导。留学生学习平台汇聚了海外知名院校毕业的学霸导师，可以根据学生的需求制定专属课程辅导计划，并提供1V1辅导服务，带领学生攻克薄弱环节，全面提高学习成绩与学习能力。
 

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