課程資訊:
公告:
- 置頂: 各項成績紀錄表 (updated: 2025/02/17) [請按重新整理網頁，才會出現更新後的檔案]
- [2025/04/01] 統計諮詢模擬活動(I)問答填寫網址。
- [2025/03/25] 統計諮詢模擬活動(I)
- A組: 1: 康豈瑋、黃俊瑋; 2: 李子妤、蘇哲民; 3: 徐子淳、許証育、蔡佩穎; 4: 黃欣卉、劉偉民
- B組: 5: 吳玟樺、吳彧裴、洪劭宇; 6: 李永濬、吳榮軒; 7: 劉松憲、林詠盛
- 資料集一 (作業1用):
- 資料集一來源: UCI Dataset: Credit Approval
- A組: 諮詢者（Consultant）：統計專家或數據分析師
- B組: 被諮詢者（Client / Researcher）：研究人員或決策者
- 資料集二 (小考1用):
- 資料集二來源: 中研院學術調查研究資料庫
- B組: 諮詢者（Consultant）：統計專家或數據分析師
- A組: 被諮詢者（Client / Researcher）：研究人員或決策者
- [2025/03/18] 統計諮詢中常見的角色及其職責為何? 統計諮詢實務模擬活動的進行。
- [2025/02/18] 本學期分組討論名單。(分組原則: 每組至少1 人，至多3人)
- [2025/02/18] ( !!重要!! ) 請修讀此課程的同學加入(私密)課程FB社團 「113-2 統計諮詢 課程FB社團」。
- 對課程有疑問的學生可以在課程 FB 課程中發佈問題（匿名或使用真實姓名），老師將予以解答。
- 老師會在課程FB群組發佈即時資訊、考試提示、課堂視訊網址，或是上傳帳號和密碼資訊。
- 老師不會透過 Facebook 私訊或電子郵件接受與課程相關的問題。
- 如果您有個人問題，可以向老師發送私人 FB 訊息或電子郵件。
- [2025/02/18] 學校課程查詢中的教學大綱僅為參考，請以教師教學網站上的資訊為準。
- 置頂: 各項成績紀錄表 (updated: 2025/02/17) [請按重新整理網頁，才會出現更新後的檔案]
課程簡介:
本課程旨在培養學生成為優秀的統計諮詢專家所需的關鍵技能。課程內容將涵蓋多個重要主題，從數據分析的基本原理到複雜問題的解決策略，使學生能夠在實際工作中靈活運用這些技能。首先，我們將專注於數據分析的核心技巧，包括數據的收集、處理及解讀。學生將學習如何有效地分析和詮釋數據，並將這些分析轉化為實際的業務決策和策略。其次，本課程將著重於問題解決技巧的培養，教導學生如何識別和解決統計領域中出現的各種挑戰。學生將透過案例研究和實務練習，學習如何運用統計方法來解決實際問題。此外，報告撰寫和口頭溝通技巧將是課程的重要組成部分。學生將被訓練成為能夠清晰、準確地將複雜的統計信息傳達給客戶和同事的專業人士。這包括撰寫高質量的報告和有效地進行口頭陳述。最後，我們將探討諮詢管理的實際方面，包括項目管理、客戶關係維護和諮詢服務的職業道德。通過這些課程，學生將學會如何在諮詢行業中有效地管理項目和客戶關係，並遵守行業標準和職業道德。總而言之，本課程旨在提供全面的訓練，讓學生能夠在統計諮詢領域中發揮重要作用，並成為該領域的專業人士。上述上課方式，會依實際狀況調整修改。
課程目標與學習成效:
本課程的活動內容豐富多元，重點放在課堂參與上。課程將花費相當的時間進行數據分析，並討論多個實例。部分講座將涵蓋特定的統計學主題。此外，我們也將討論報告撰寫、口頭溝通、諮詢會議管理以及諮詢服務的哲學。課程中會使用一些影片作為教學輔助。結合主要的數據分析，客戶將會來到課堂上進行提問。偶爾也會有來自不同領域的嘉賓講師進行特別講座。學期的後半部將專注於討論學生的諮詢項目。本課程旨在通過一系列活動，提高學生在統計咨詢領域的實際操作能力。課程中將深入分析實際數據案例，幫助學生掌握數據分析的核心技能。通過討論報告撰寫和口頭溝通，學生將學會如何清晰、有效地向客戶傳達統計分析結果。課堂上的互動討論和客戶提問環節將幫助學生了解諮詢過程中的實際挑戰，並提升他們解決問題的能力。特別講座和學生諮詢項目的討論將進一步拓寬學生的視野，加深他們對統計咨詢領域的理解。透過這些綜合性的學習活動，學生將在統計諮詢領域獲得全面而深入的訓練。
每周課程進度 (依實際教學狀況做調整):
週 | 日期 | 主題 | 備註 |
| 1 | 02/18 | 課程介紹、學習資源 | |
| 2 | 02/25 | 統計咨詢流程與方法、問題定義, 案例研究 | 分組名單 |
| 3 | 03/04 | 作業(自由繳交) | |
| 4 | 03/11 | [資料集1] [資料集2] | |
| 5 | 03/18 | 探索式資料分析: 統計圖表與維度縮減 (II) | |
| 6 | 03/25 | 探索式資料分析: 群集分析 | |
| 7 | 04/01 | 上台報告、分組討論、 案例研究 (I) | |
| 8 | 04/08 | 驗證性資料分析: 統計分析方法 (I) | 作業(需繳交) |
| 9 | 04/15 | 期中考週 (不上課) | 紙筆考試 |
| 10 | 04/22 | 驗證性資料分析: 統計分析方法 (II) | |
| 11 | 04/29 | 問卷分析流程及方法(I) | |
| 12 | 05/06 | 問卷分析流程及方法(II) | |
| 13 | 05/13 | 統計咨詢經驗分享: 外聘講師 | 小考 |
| 14 | 05/20 | [校慶停課] | [校慶停課] |
| 15 | 05/27 | 上台報告、分組討論、 案例研究 (II) | |
| 16 | 06/03 | 期末考週 (不上課) | 紙筆考試 |
| 17 | 06/10 | [學生自主線上學習(I)] | |
| 18 | 06/17 | [學生自主線上學習(II)] |
上課用書及參考用書:
- 上課用書: 無
- 參考用書:
- Cabrera, J., & McDougall, A. (2002). Statistical consulting. Springer Science & Business Media.
- Anderson-Cook, C. M. (2002). Statistical Consulting: A Guide to Effective Communication.
- Frederick Ruland, (2019). Guide for the New Statistical Consultant: Some Suggestions and Three Key Questions to Ask Paperback. Independently published.
- 參考連結
授課方式:
- 講授、分組討論。
- 16+2週。
成績考核方式:
- 作業: 10%
- 小考: 10 %
- 上課討論: 30%
- 期中考(或報告): 20%
- 期末考(或報告): 20%
- 出席: 10% [點名單]
- (以上各項之配分於第一週上課討論)。
其它注意事項:
- 上課以「互相尊重、有禮貌」為最高原則，有事請儘早告知老師。
- 演講進行中，請勿聊天嘻笑、請勿竊竊私語、請勿使用手機/平板/筆電發出聲音、請勿配戴耳機。(非常重要)
- 有提問者，應在演講人答完後，說聲謝謝。
- 對成績有疑問，請於當次成績公佈後一星期內連絡老師。
- 請假請依照學校規定之程序辦理。(皆需有証明文件)。請上iNCCU辦理請假程序，私下email給老師請假為無效請假。
- 碩博士班課程之格分數為70分。