《Python财务数据分析与应用》课程考核
建议方案
考核原则
?财务数据分析需理论结合实际,弱化笔试,重点考核数据分析、数据处理与业务解读能力;
分层考核知识和能力,内容分层为?:基础操作→数据处理→业务建模→决策支持
兼顾数据分析基础概念理解和基础工具的使用。
考核内容
(1)考核形式与权重设置
项目
目标
权重
基础测试
Python数据分析的编程基础知识和能力
30%
项目实践
Python处理财务数据的基本操作,数据分析中财务业务逻辑和关联关系理解与建模
70%
(2)考核内容
基础测试
基础测试的目标是测试Python数据分析的编程基础知识和能力。内容范畴包括:
Python数据处理基础语法、数据结构、程序流程控制;
面向过程和面向对象编程的基本该宁和应用;
NumPy,Pandas,Matplotlib,sklearn等数据分析模块的基础应用;
结构化数据、面板数据、文本数据、时间序列数据处理;
机器学习基础概念与应用。
基础测试可以分单元进行,单元结束后AI随机对章后练习随机组卷进行单元测试;
也可在期末集中测试。参考或采用财务数据分析编程基础模拟试卷,或由AI对试卷按照知识权重比例进行取样,组成(50个单选题和50个判断题)试卷。
项目实践
基础测试的目标是测试学生掌握Python处理财务数据的基本操作能力,以及数据分析中财务业务逻辑和关联关系理解与建模。内容范畴包括:
建立财务数据敏感度和基本分析判断力,形成规范的数据处理习惯和文档意识;
利用数据分析工具独立完成从数据获取到结果输出的完整流程;
结果呈现能力用合适的方式展示数据分析结论;
AI编程的应用能力,利用AIGC进行数据预处理、数据建模、数据分析等。
项目实践考核设计参考财务数据分析与应用实践项目考核目录下s实例。根据教学内容和学时组成考核项目集。
(3)评分标准
1)基础测试
基础测试(50个单选题和50个判断题)试卷,每1小题1分,共100分,权重30%。
2)项目实践
考核项目
项目明细
任务完成度(60分)
数据建模与存储(15分)??
?核心任务(算法)实现(30分)??
?业务逻辑与功能优化(15分)??
技术规范性(25分)
模块化设计(类/函数拆分合理,支持扩展性)(10分)
代码质量(异常处理、注释完整性、PEP8规范)(15分)
文档质量(15分)
文档结构化(需求分析→方法论→结果可视化→结论)(8分)
交互式输出(动态图表/可配置参数/结果导出为Excel/PDF等)(7分)??
评分等级?:
90-100:完全符合要求+创新扩展
80-89:核心任务完美实现
70-79:基础计算正确/文档有小缺陷
60-69:关键结果存在错误
60:未完成核心计算任务