背景与目标

随着考古资料数字化程度不断提高，数据分析、统计方法与可视化技术正在越来越深入地参与考古研究。从田野调查与发掘资料整理，到石器属性分析、技术比较和区域研究，如何规范地处理数据，并利用数据分析回答考古学问题，已经成为考古研究方法的重要组成部分。

本次工作坊将以石器研究为主要案例，使用R语言与数据科学方法，介绍考古数据从整理、分析到解释的基本流程，帮助参与者建立数据驱动的考古研究思维。参与者将从原始数据整理与质量检查入手，学习数据可视化、统计比较和多变量分析等方法，并重点理解如何根据考古学问题选择合适的分析方法，将数据分析结果转化为对石器技术与人类行为的解释，从而建立更加规范、透明和可重复的考古数据分析流程。

主讲人简介

Ben Marwick教授现任美国华盛顿大学人类学系教授，长期从事旧石器考古、石器技术、考古数据科学以及开放科学研究，在东南亚、东亚和澳大利亚史前考古领域开展了大量工作。除传统的石器技术研究之外，Marwick教授尤其关注计算方法和可重复研究在考古学中的应用，积极推动R语言、统计分析、开放数据和开放代码进入考古研究实践。他长期讲授考古数据科学和石器技术相关课程，并在考古学开放科学与可重复研究领域具有广泛影响。

工作坊信息

时间：2026年9月10日13:00—17:00，18:00—21:00；9月11日8:00—12:00

地点：北京大学红五楼5212

本次课程授课语言为英语，无需R语言基础。建议参加者携带个人笔记本电脑，并提前安装 R和RStudio。工作坊所使用的课程资料、示例数据和代码已经发布在GitHub课程主页，参与者可提前浏览并完成相关软件准备。

课程资料：

https://github.com/benmarwick/PKU-archaeology-data-science-workshop-2026/tree/master