文献综述
摘 要
当今的社会已经进入大数据时代，数据成为经济发展的主要驱动力。大数据时代带来了挑战和机遇，高校应跟上时代的发展，重视培养可以适应大数据时代的人才。通过开设《数据处理与分析基础》这门通识课程可以培养学生，尤其是非计算机专业学生的计算机思维和数据素养。而Excel和Python凭借其各自的特点和优势，成为数据处理与分析的热门工具。根据通识课程的特点和要求，研究Excel与Python在通识课程中的综合应用，不仅能丰富学生的知识和技能，提高学生的职业素养，而且能培养出顺应时代趋势的人才。
关键词：数据处理与分析，Excel，Python，综合应用, 通识课程
（一）国内外研究现状
近年来，国内高校对大数据和数据科学越来越重视。在新工科背景下，教育部在计算机学科下新增了数据科学与大数据技术专业[1]。我国的数据科学教学不仅针对计算机专业和数据科学与大数据专业的学生，也非常重视其他专业学生对于数据科学相关的理论、方法和技术的学习。国内许多高校已经开设了面向其他专业的普适性数据科学课程。数据科学与大数据技术专业学生在本科4年学习中接受的是专业的系统性培养，而其他专业学生需要的是一门数据科学基础课程，以实现数据科学入门，掌握最本质、最重要的数据科学概念、理论、方法，以及基本的数据科学技术和技能。
国内教授利用Excel对数据进行处理和分析的内容主要体现在《计算机应用基础》通识课程中，且Excel只是作为教学内容之一，也仅限于数据处理的基础操作。由此可见，将Excel作为工具对数据进行处理分析的通识课程的教学在国内仍有很大的进步和改善空间。
在新工科背景下,许多高校开设了《Python数据分析》课程作为公共选修课，如南京大学开设的“用Python玩转数据”，台湾政治大学开设的在中文数据分析类MOOC具有代表性的“数据分析”课程等。
国外主流的大规模开放性在线课程平台也提供了大量与数据科学密切相关的课程。国外的数据分析课程教学不仅在互联网上发展迅猛，在线下，一些国外知名大学也开设了数据处理分析类课程。密歇根大学曾推出一个时长为28周的“零基础Python入门”专项课程,主要教学内容为如何使用Python的基本指令编写程序。即使没有计算机基础的学生，只需具备一定的电脑使用经验,就可以通过这门课程的学习掌握Python语言。杜克大学开设的“从Excel到My SQL：商业分析技术”的课程内容包含了用Excel对数据进行处理分析以及用My SQL管理数据等，零基础的学生也可通过该课程，学习如何对数据进行处理和分析[2]。
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
