如何对学生考试成绩进行数据分析
如何对学生考试成绩进行数据分析
时间： E 「II塢辑：科汹捡測览：创住 ___________
⑶原始分转换为标征分是线忤转换，不公改变原始分的分布形状，也水改变原来分数
的位置次序。
三、使用标准分比使用廉始分有什么好处？
根据教冇统计学的加珂，原始分转换成标准分旳意义可以从下而的比较中反映出來：
⑴单个标准分能够反映考生成绩在全体考生成绩中的位管,而单个原始分则不能。
例如，某考生某科的廉始成绩为H5分，无汐、说明其这科成绩究竟如何，因为这打试题的难度有关，与总体考牛的分数仃关。如果某羽牛某科的标准分为650, 即Z分数为1.5,则通过査正态分布表.査得对应的冃分比为0.9332,于是我们知道,该考牛的成绩超过了93. 32%的考牛的成绩,这就是分数解秤的杯准化。
⑵不同学科的原始分不可比，而不同学科的标准分是可比的。
不同的学科,由于试题的难易程度不同，各学科的分数价值也就不同。例如某考牛的语文原始成绩为80分，数学氐始成绩为加分，从原始分看，H语文成绩优于数学成绩。供如果这次孑试全体君牛的识文原始分均为肚分，曲数学原始分平均为60分，则该考生的语文成绩处F全体考空的平均水平Z下，而数7成绩处「?令休贮牛?的平均水平之上，即该牛的数学成绩实质上优于语文成绩从标准分的角度来術量,其语文标准分小J■- 500分，而数学标准分人了500分。由J- 标准分代农了原始分4整体原始分中的位置，因此是可比的。
（3）不同学科的原始分不可加，而不同学科的标准分之间具冇可加性。
既然不同学科的原始分不可比，那么也就不可加。衣学科成绩，只有在并科成绩的平均值相同、标准差也相同的条件下,才能相加：否则是不科学的。并学科原始分的平均值以及标准差-般都不相同，而各学科的标准分的平均值以及标准差都基本相同，因
此，各科的标准分是可加的。
人教版小学三年级数学《简单的数据分析》教学案例
【第一课时】 简单的数据分析 一、 教学目标 1. 进一步认识横向条形统计图和起始格与其他格表示不同单位量的条形统计图。 2. 让学生根据统计图进行初步的数据分析，通过分析寻找信息，并根据这些信息作出 进一步的判断和决策。 3. 通过数学活动体验与同伴交流学习的乐趣，培养学生对数学的亲切感，感受数学与 生活的密切联系感受统计知识对于生活的指导作用。 二、 教学重点 认识不同的条形统计图法。 三、 教学难点 进行简单的数据分。 四、 教学具准备 电脑课件。 五、教学过程 （一）纵向条形统计图 出示图片：我带你们看一个地方，你们知道这是哪吗？（水立方）这是哪？（鸟巢） 师：北京为了筹备第29 届奥运会除了新建了这两个标志建筑以外，还改建了一些原有 的体育馆，比如工人体育馆和首都体育馆。知道它们分别可以容纳多少名观众吗？ 【课件演示】：奥运会场馆情况统计图 工人体育馆首都体育馆 人水立方 奥运场馆容纳人数统计图 鸟巢
1．这是一份？（板书：统计图）这份统计图和我们二年级学过的有什么不同？ 2．我们看看工体的座位情况，它有多少座位啊？怎么知道的？ 师：如果按我们以前学过的统计图那样，每个小格代表2或者5行不行？ 小结：得按照数据的大小来决定单位格代表多少。 3．首体呢？在什么范围？怎么看的？（出示：18000） 师：观察这张统计图，如果去掉竖线，你还认识吗？ 4．水立方里可以容纳多少人呢？为什么？ 5．鸟巢的座位数占9个格多一点，你猜猜鸟巢有多少座位？为什么都估计90000多？ 看来单位格表示多少特别重要。（出示91000人） 师：我们都知道开幕式在鸟巢进行，为什么？（场馆大，容人多。） 你是通过什么猜的？（板书：数据） 师：如果把这张图改变方向，你还认识吗？ （二）横向条形统计图 师：绿色奥运需要我们每个人的努力。一起看看北京用水的情况是怎样的。 【课件演示】 北京市部分生活用水情况与北海蓄水量对比统计图 北海 的蓄水量 洗浴业 洗车业 1．这张统计图和我们之前学过的有什么不同？（横向） 2．课件：这是哪里？（北海）知道北海有多少水吗？（出示：60 ）怎么知道的？ 师：这是一家洗浴中心，现在北京大街上的洗浴中心越来越多了，北京市所有洗浴中心的年用水量是（出示：条形）你们为什么表示惊奇？
数据分析期末试题及答案
数据分析期末试题及答案 一、人口现状.sav数据中是1992年亚洲各国家和地区平均寿命(y)、按购买力计算的人均GDP(x1)、成人识字率(x2)，一岁儿童疫苗接种率(x3)的数据，试用多元回归分析的方法分析各国家和地区平均寿命与人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率的关系。(25分) 解： 1.通过分别绘制地区平均寿命(y)、按购买力计算的人均GDP(x1)、成人识字率(x2)，一岁儿童疫苗接种率(x3)之间散点图初步分析他们之间的关系 上图是以人均GDP(x1)为横轴，地区平均寿命(y)为纵轴的散点图，由图可知，他们之间没有呈线性关系。尝试多种模型后采用曲线估计，得出 表示地区平均寿命(y)与人均GDP(x1)的对数有线性关系
上图是以成人识字率(x2)为横轴，地区平均寿命(y)为纵轴的散点图，由图可知，他们之间基本呈正线性关系。 上图是以疫苗接种率(x3)为横轴，地区平均寿命(y)为纵轴的散点图，由图可知，他们之间没有呈线性关系 。 x）为横轴，地区平均寿命(y)为纵轴的散点图，上图是以疫苗接种率(x3)的三次方（3 3 由图可知，他们之间呈正线性关系 所以可以采用如下的线性回归方法分析。
2.线性回归 先用强行进入的方式建立如下线性方程 设Y=β0+β1*（Xi1）+β2*Xi2+β3* X+εi i=1.2 (24) 3i 其中εi（i=1.2……22）相互独立，都服从正态分布N（0，σ^2）且假设其等于方差 R值为0.952，大于0.8，表示两变量间有较强的线性关系。且表示平均寿命(y)的95.2%的信息能由人均GDP(x1)、成人识字率(x2)，一岁儿童疫苗接种率(x3)一起表示出来。 建立总体性的假设检验 提出假设检验H0：β1=β2=β3=0，H1,：其中至少有一个非零 得如下方差分析表 上表是方差分析SAS输出结果。由表知，采用的是F分布，F=58.190，对应的检验概率P值是0.000.，小于显著性水平0.05，拒绝原假设，表示总体性假设检验通过了，平均寿命(y)与人均GDP(x1)、成人识字率(x2)，一岁儿童疫苗接种率(x3)之间有高度显著的的线性回归关系。
数据分析系统
电子商务公司网站分析几大模块 电子商务火热，客观上也让网站分析的需求激增，无论是出于何种目的，例如希望获得更多潜在客户，或是希望压缩成本，又或是希望提升用户体验，业务需求 一．业务需求： 1. 市场推广方式是否有效，以及能否进一步提效； 2. 访问网站的用户是否是目标用户，哪种渠道获取的用户更有价值（跟第一个需求有交集也有不同）； 3. 用户对网站的感觉是好还是不好，除了商品本身之外的哪些因素影响用户的感觉； 4. 除了撒谎外，什么样的商业手段能够帮助说服客户购买； 5. 从什么地方能够进一步节约成本； 6. 新的市场机会在哪里，哪些未上架的商品能够带来新的收入增长。2．网站分析实施 1. 网站URL的结构和格式 2. 流量来源的标记 3. 端到端的ROI监测实施 4. 每个页面都正确置入了监测代码吗 三. 在线营销 1. SEO的效果衡量 2. SEM和硬广的效果衡量 3. EDM营销效果衡量 4. 所有营销方式的综合分析 4．网站上的影响、说服和转化 预置的影响点和说服点的评估 2. 识别潜在的影响点和说服点 3. 购物车和支付环节仍然是重中之重
五．访问者与网站的互动参与 访问者互动行为研究包括： （1）内部搜索分析； （2）新访问者所占的比例、数量趋势和来源； （3）旧访问者的访问数量趋势、比例和来源； （4）访问频次和访问间隔时间； （5）访问路径模式 商品研究包括： （1）关注和购买模型； （2）询价和购买模型；访问者来询价，还是来购买，在具体行为上是有区别的。 （3）内部搜索分析 其他重要的关联因素： 狭义的网站分析领域： 地域细分的销售额、访问者和商品关注情况； 客户端情况；例如操作系统，浏览器软件，带宽，访问网站的速度等等； 广义的网站分析领域： 网站分析测试：A/B测试和多变量测试 用户可用性测试； 调研； 用户人群属性研究； 站内IWOM分析； 站外IWOM分析 1. 市场推广方式是否有效，以及能否进一步提效； 网站分析能够全面衡量效果，并据此提效 2. 访问网站的用户是否是目标用户，哪种渠道获取的用户更有价值 3. 用户对网站的感觉是好还是不好，除了商品本身之外的哪些因素影响
大数据分析的六大工具介绍
大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 ，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿 美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络 传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
大数据平台方向教学计划
大数据平台课程标准 一、课程定位 现在企业为了提升客人使用体验，提高业务效率，在大数据蓬勃发展的阶段里，需要对现有业务系统进行转型升级；作为大数据载体，大数据平台工程师应用成为有大量数据的企业必备人才。 随着大数据应用的大量普及，开源框架，比如hadoop，spark等，也得到长足发展。本课程着力于系统数据的收集和搭建技术，使得作为大数据的研发/分析带来基础设施，让学员掌握；并通过本课程，掌握大数据平台的理念，为将来在不同企业使用各种基础设施的搭建和维护指明方向。 二、课程性质与作用 课程性质大数据平台搭建核心课程。 课程作用 大数据平台搭建核心课程，是整个大数据中基础的一环。在实际工作中，掌握本技术是是大数据方向的重要的岗位，即大数据平台工程师。在后续的大数据研发及大数据分析中，必须要在大数据平台搭建完成后才能在真实生产环境运行。本课程会涉及到其余的计算机知识，比如Linux操作系统、数据库、集群等知识。学习完本科课程之后，为了巩固和提高对大数据平台搭建的理解，在后续课程中加入有实际生产环境的搭建过程并验证。 三、课程目标 课程教学以生产环境搭建为目标，以实际项目为中心，以合理知识结构分解为手段，在理解大数据平台架构的过程中，主要以实际操作让学员对相关知识点掌握，达到理论
与实际结合，教学与企业融合的内容。学员学成后，能够利用流程的大数据平台框架大家生产环境，并且在企业相关架构选择有微调时，能够触类旁通，也能完成搭建任务。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。 （一）知识目标 1.理解大数据概念及应用场景，先导课程Linux的操作 2.掌握大数据HDFS、HBase、Hadoop集群搭建及数据批处理。 3.熟练掌握Spark搭建并能够验证运行。 4.熟练掌握Storm搭建并掌握流处理概念。 5.Hadoop生态其他组件的安装和应用，Yarn &zookeeper。 6.离线工具ETL和hive的安装及应用。 （二）能力目标 1.全局的眼光理解大数据，理解大数据的应用，并有总体的概念。 2.理解企业中实际生产环境的大数据搭建，收集，分析，应用的过程。 3.具备在实际应用中，针对技术框架的微调，能够应对并能够调试验证成功。 四、课程设计 主要指课程设计的总体思路： 课程设计围绕大数据基础设施的搭建，并考虑到实际企业生产环境中的应用场景，从先导知识，基础知识，生态知识及扩展知识。
如何对学生考试成绩进行数据分析
一、原始分和标准分的定义 原始分是考试后直接从卷面上得到的分数。 标准分是指通过原始分转化而得到的一种地位量数，它反映考生成绩在全体考生成绩中的位置。因此，无论试题难或易，无论整体原始分偏高或偏低，整体标准分都没有什么变化。 二、标准分的计算 根据教育统计学的原理，标准分Z是原始分与平均分的离差以标准差为单位的分数，用公式表示为：Z=(X-A)/S 其中：X为该次考试中考生个人所得的原始分；A为该次考试中全体考生的平均分；S为该次考试分数的标准差。 通过转换后得到的标准分Z在一般情况下都带小数，而且会出现负值，实际使用时不太方便，所以还要对Z分数进行线性变换（T变换）：T=500+100Z 这就是我们通常所说的标准分。这种标准分的平均值为500，也就是说，如果某考生的标准分为500，则该生的成绩处于此次考试的中间位置。 标准分有如下性质： ⑴平均值为0，标准差为1； ⑵分数之间等距，可以作加减运算； ⑶原始分转换为标准分是线性转换，不会改变原始分的分布形状，也不改变原来分数的位置次序。 三、使用标准分比使用原始分有什么好处？ 根据教育统计学的原理，原始分转换成标准分的意义可以从下面的比较中反映出来： ⑴单个标准分能够反映考生成绩在全体考生成绩中的位置，而单个原始分则不能。 例如，某考生某科的原始成绩为85分，无法说明其这科成绩究竟如何，因为这与试题的难度有关，与总体考生的分数有关。如果某考生某科的标准分为650，即Z分数为1.5，则通过查正态分布表，查得对应的百分比为0.9332，于是我们知道，该考生的成绩超过了93.32%的考生的成绩，这就是分数解释的标准化。 ⑵不同学科的原始分不可比，而不同学科的标准分是可比的。 不同的学科，由于试题的难易程度不同，各学科的分数价值也就不同。例如某考生的语文原始成绩为80分，数学原始成绩为70分，从原始分看，其语文成绩优于数学成绩。但如果这次考试全体考生的语文原始分平均为86分，而数学原始分平均为60分，则该考生的语文成绩处于全体考生的平均水平之下，而数学成绩处于全体考生的平均水平之上，即该生的数学成绩实质上优于语文成绩。从标准分的角度来衡量，其语文标准分小于500分，而数学标准分大于500分。由于标准分代表了原始分在整体原始分中的位置，因此是可比的。 ⑶不同学科的原始分不可加，而不同学科的标准分之间具有可加性。 既然不同学科的原始分不可比，那么也就不可加。多学科成绩，只有在各科成绩的平均值相同、标准差也相同的条件下，才能相加，否则是不科学的。各学科原始分的平均值以及标准差一般都不相同，而各学科的标准分的平均值以及标准差都基本相同，因此，各科的标准分是可加的。 四、什么是增值? 教学增值就是评价时将学生原有基础一并考虑，用以比较原有基础与接受教师教育后成绩增进的幅度。增值评价分为两步：首先根据原有基础得到一个
如何对学生考试成绩进行数据分析
一、原始分和标准分的定义原始分是考试后直接从卷面上得到的分数。标准分是指通过原始分转化而得到的一种地位量数，它反映考生成绩在全体考生成 绩中的位置。因此，无论试题难或易，无论整体原始 分偏高或偏低，整体标准分都没有什么变化。二、标 准分的计算根据教育统计学的原理，标准分是原Z 始分与平均分的离差以标准差为单位的分数，用公式 表示为：其中：为该次考试中考生个人所Z=(X-A)/SX 得的原始分；为该次考试中全体考生的平均分；为AS 该次考试分数的标准差。通过转换后得到的标准分Z 在一般情况下都带小数，而且会出现负值，实际使用 时不太方便，所以还要对分数进行线性变换（变换 TZ ）：这就是我们通常所说的标准分。这种 T=500+100Z 标准分的平均值为，也就是说，如果某考生的标准500 分为，则该生的成绩处于此次考试的中间位置。500标准分有如下性质：⑴平均值为，标准差为；⑵01 分数之间等距，可以作加减运算；⑶原始分转换为标 准分是线性转换，不会改变原始分的分布形状，也不 改变原来分数的位置次序。三、使用标准分比使用原
始分有什么好处？根据教育统计学的原理，原始分转换成标准分的意义可以从下面的比较中反映出来： ⑴单个标准分能够反映考生成绩在全体考生成绩中的 位置，而单个原始分则不能。例如，某考生某科的原 始成绩为分，无法说明其这科成绩究竟如何，因为 85 这与试题的难度有关，与总体考生的分数有关。如果 某考生某科的标准分为，即分数为，则通过1.5Z650 查正态分布表，查得对应的百分比为，于是我 0.9332 们知道，该考生的成绩超过了的考生的成绩， 93.32% 这就是分数解释的标准化。⑵不同学科的原始分不可 比，而不同学科的标准分是可比的。不同的学科，由 于试题的难易程度不同，各学科的分数价值也就不同 。例如某考生的语文原始成绩为分，数学原始成绩80 为分，从原始分看，其语文成绩优于数学成绩。但70 如果这次考试全体考生的语文原始分平均为分，而86 数学原始分平均为分，则该考生的语文成绩处于全 60 体考生的平均水平之下，而数学成绩处于全体考生的
大数据分析方向教学计划
大数据分析课程标准 一、课程定位 现在企业为了提升客人使用体验，提高业务效率，在大数据蓬勃发展的阶段里，需要对现有业务系统进行转型升级；作为大数据核心部分，大数据研发工程师应用成为有大量数据的企业必备人才，在数据处理，数据分析方面，大数据研发是不可或缺的技能。 随着大数据应用的大量普及，开源框架，比如hadoop，spark 等，也得到长足发展。本课程除了着力于统数据的收集和搭建，使得作为大数据的研发/ 分析带来基础设施，让学员掌握，同时，对大数据的离线/ 实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过本课程，掌握大数据平台并且对大数据分析的基本技能和方法，为将来在企业分析大数据做决策打下基础。 二、课程性质与作用 课程性质大数据分析课程。 课程作用 大数据分析是数据清洗过后使得数据产生价值的过程。在企业丰富应用场景中，通过标准的大数据分析方法不能胜任的情况下，就需要通过先验知识来验证大数据并找出规律来达到业务目标。在实际工作中，掌握大数据研分析需要展示的数理统计分析的知识，敏锐的数据观察力，和部分软件开发的知识，也需要比较扎实的计算机基础。本课程大纲是完整的课程，实际培训课程中，会根据学员实际情况进行分组。通过本课程的学习。 三、课程目标课程教学以灵活运用分析方法为目标，以实际项目为中心，以合理知识结构分解为手段，结合实际的应用场景，对大数据进行文本，图标等大数据进行分析和学习，主要以实际操作让学员对相关知识点掌握，达到理论与实际结合，教学与企业融合的内容。学员学成后，能够利用清洗后的数据，根据提供的先验知识，可以做出模型并能够预测业务数据。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。 （一）知识目标 1.理解大数据概念及应用场景，先导课程Linux 的操作 2.掌握开发语言R 或python
数据分析系统—用户操作手册
数据分析系统 操作手册 目录 一、前言 (2) 1.1、编写目的 (2) 1.2、读者对象 (2) 二、系统综述 (3) 2.1、系统架构 (3) 2.1.1系统浏览器兼容 (3) 三、功能说明 (4) 3.1、登录退出 (4) 3.1.1、登录 (4) 3.1.2、退出 (4) 3.1.3、用户信息 (5) 3.2、仪表盘 (5) 3.2.1、报表选择 (6) 3.2.2、布局方式 (7) 3.2.3、仪表盘管理 (8) 3.2.4、单个报表 (10) 3.3、应用中心 (13) 3.3.1、数据搜索 (13) 3.4、策略配置 (39)
3.4.1、数据采集 (39) 3.4.2、报表 (46) 3.4.3、数据类型 (53) 3.4.4、预设搜索 (58) 3.5、系统管理 (61) 3.5.1、代理注册设置 (61) 3.5.2、用户角色 (62) 3.5.3、系统用户 (65) 四、附件 (67) 一、前言 1.1、编写目的 本文档主要介绍日志分析系统的具体操作方法。通过阅读本文档，用户可以熟练的操作本系统，包括对服务器的监控、系统的设置、各类设备日志源的配置及采集，熟练使用日志查询、日志搜索功能，并掌握告警功能并能通过告警功能对及日志进行定位及分析。 1.2、读者对象 系统管理员：最终用户
项目负责人：即所有负责项目的管理人员 测试人员：测试相关人员 二、系统综述 2.1、系统架构 系统主界面为所有功能点的入口点,通过主菜单可快速定位操作项。系统主要分为四大模块，分别为 1）：仪表盘 2）：应用中心 3）：策略配置 4）：系统管理 2.1.1系统浏览器兼容 支持的浏览器 IE版本IE8至IE11等版本 Chrome 36及以上版本 Google chrome(谷歌 浏览器) Firefox 30及以以上版本 Mozilla Firefox (火 狐浏览器)
数据的分析单元教学计划
数据的分析单元教学计划 It was last revised on January 2, 2021
第二十章数据的分析单元教学计划一、教学目标 1．掌握平均数、中位数、众数的概念，并会求一组数据的平均数、中位数、众数。 2．掌握加权平均数的概念，知道权的差异对加权平均数的影响，并能用加权平均数解释一些现象。 3．了解平均数、中位数、众数的差别，初步体会它们在不同情境中的应用。 4.会求一组数据的极差和方差； 5.根据具体问题，会用它们表示数据的离散程度；能用计算器处理较为复杂的统计数据；能用样本的方差估计总体的方差； 二、教学重点： 1.理解平均数、中位数、众数、极差和方差的概念，并能根据所收集或提供的信息熟练求出一组数据的平均数、中位数、众数、极差和方差； 2.能利用科学计算器求一组数据的算术平均数； 3.了解平均数、中位数、众数的差别，体会它们在不同情境中的应用。 三、教学难点： 1.对平均数、中位数及众数之间区别的要求定位； 2.对加权平均数的定位。 3.根据具体问题，会用它们表示数据的离散程度；能用计算器处理较为复杂的统计数据；能用样本的方差估计总体的方差 四、学情分析
在信息技术不断发展的社会里，人们面临着更多的机会和选择，常常需要处理大量的纷繁复杂的信息，而随着计算机等技术的飞速发展，数据日益成为重要的信息，为了更好地适应社会，人们不仅要收集数据，还要对所收集的数据进行加工处理，进而作出评判，其中“平均水平”是最为常用的一个评判指标，本章通过实际背景，引入了刻画“平均水平”的三个数据代表，以让学生获取一定的评判能力。 五、教学措施 1．注重教学素材的来源渠道和呈现方式多样化以及数据的真实科学性。可以组织一些调查或文献检索等活动，充分挖掘学生生活中的教学素材，将知识的学习放在解决问题的情境中，作为数据处理过程的一部分，使学生体会数学与现实的联系。 2．注重学生的活动，特别是小组合作的活动，鼓励学生通过独立思考与交流，寻求解决问题的方法，获得数学活动经验。 3．议一议等教学活动中，鼓励学生思维的多样性，避免评价的统一性。 4．鼓励学生使用计算器处理复杂的数据，注重其他课程资源（如信息技术、媒体）的开发与利用。有条件的地区或学校可尝试让学生用计算机等现代化手段处理数据。 六、教学中应注意的问题 1、注重对学生活动的评价，主要评价学生的参与程度、活动过程中的思维方式，与同学合作交流的 情况等。 2、关注学生对知识技能的理解与应用。 3、提倡运用定性的方法对学生进行评价。 七、课时安排：
系统和数据分析
第一课SAS 系统简介 一.SAS 系统 1什么是SAS 系统 SAS 系统是一个模块化的集成软件系统。所谓软件系统就是一组在一起作业的计算机程序。 SAS 系统是一种组合软件系统。基本部分是Base SAS 软件 2 SAS 系统的功能 SAS 系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能： ●数据访问 ●数据管理 ●数据分析 ●数据显示 它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。目前已被许多 国家和地区的机构所采用。SAS 系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域，SAS 系统一直被誉为国际上的标准软件系统。 3 SAS 系统的主要模块 SAS 系统包含了众多的不同的模块，可完成不同的任务，主要模块有： ●●●●●●●● ●●●SAS/BASE（基础）——初步的统计分析 SAS/STAT（统计）——广泛的统计分析 SAS/QC（质量控制）——质量管理方面的专门分析计算 SAS/OR（规划）——运筹决策方面的专门分析计算 SAS/ETS（预测）——计量经济的时间序列方面的专门分析计算 SAS/IML（距阵运算）——提供了交互矩阵语言 SAS/GRAPH（图形）——提供了许多产生图形的过程并支持众多的图形设备 SAS/ACCESS（外部数据库接口）——提供了与大多数流行数据库管理系统的方便接口并自身也能进行数据管理 SAS/ASSIST（面向任务的通用菜单驱动界面）——方便用户以菜单方式进行操作SAS/FSP（数据处理交互式菜单系统） SAS/AF（面向对象编程的应用开发工具） 另外SAS系统还将许多常用的统计方法分别集成为两个模块LAB和INSIGHT，供用户
16种常用数据分析方法
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。
2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。
大数据研究分析方向教学计划
大数据分析方向教学计划
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大数据分析课程标准 一、课程定位 现在企业为了提升客人使用体验，提高业务效率，在大数据蓬勃发展的阶段里，需要对现有业务系统进行转型升级；作为大数据核心部分，大数据研发工程师应用成为有大量数据的企业必备人才，在数据处理，数据分析方面，大数据研发是不可或缺的技能。 随着大数据应用的大量普及，开源框架，比如hadoop，spark等，也得到长足发展。本课程除了着力于统数据的收集和搭建，使得作为大数据的研发/分析带来基础设施，让学员掌握，同时，对大数据的离线/实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过本课程，掌握大数据平台并且对大数据分析的基本技能和方法，为将来在企业分析大数据做决策打下基础。 二、课程性质与作用 课程性质大数据分析课程。 课程作用 大数据分析是数据清洗过后使得数据产生价值的过程。在企业丰富应用场景中，通过标准的大数据分析方法不能胜任的情况下，就需要通过先验知识来验证大数据并找出规律来达到业务目标。在实际工作中，掌握大数据研分析需要展示的数理统计分析的知识，敏锐的数据观察力，和部分软件开发的知识，也需要比较扎实的计算机基础。本课程大纲是完整的课程，实际培训课程中，会根据学员实际情况进行分组。通过本课程的学习。 三、课程目标 课程教学以灵活运用分析方法为目标，以实际项目为中心，以合理知识结构分解为手段，结合实际的应用场景，对大数据进行文本，图标等大数据进行分析和学习，主要以实际操作让学员对相关知识点掌握，达到理论与实际结合，教学与企业融合的内容。学员学成后，能够利用清洗后的数据，根据提供的先验知识，可以做出模型并能够预测业务数据。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。 （一）知识目标 1.理解大数据概念及应用场景，先导课程Linux的操作 2.掌握开发语言R 或python
《 数据分析 》课程期末考试试题A卷
命题方式：单独命题 佛山科学技术学院2008—2009学年第一学期 《数据分析》课程期末考试试题A卷专业、班级：姓名：学号：
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一（1）SAS界面包括 输出框，日志框，编辑器 （2）在非数值变量后面家上”$”符号. (3) 自由格式输入数据应加上”@@”标记. (4) 三均值的计算公式 ^ M=1/4Q1+1/2M+1/4Q3 二 程序： data t1; input x@@; cards; 100.00 107.57 112.42 96.21 121.58 107.21 117.16 116.19 101.37 109.78 112.83 104.37 105.40 109.50 111.60 112.10 113.50 112.40 proc univariate plot normal; run; proc capability graphics normal; histogram x/normal; qqplot x/normal(….); run; （1）由上图可知道 均值：109.510556 方差：40.5703938 变异系数：5.81632451 峰度：0.05978054 偏度：-0.3324812 （2） 中位数： 上四分位数： 下四分位数： 四分位极差： （3）做出直方图、QQ图、茎叶图、箱线图 直方图：
QQ图 茎叶图：
箱线图： (4)进行正态性W 检验（取05.0=α）． 由上图可以知道Wo=0.978265,P=0.9304>05.0=α; 故不能拒绝原假设Ho,所以是高度显著的。 三 data t2; input x1-x4; cards ; 16.7 26.7 6.4 35.0 18.2 28.0 3.2 29.7 16.7 26.7 2.1 34.9 18.1 26.7 4.3 31.5 16.7 26.0 3.0 32.7 18.1 30.2 7.0 34.9 20.2 30.5 4.8 34.4 20.2 29.5 5.5 36.2 21.5 31.5 5.8 36.5 18.8 30.6 5.4 35.4 21.6 27.8 5.4 34.1 21.3 29.5 5.8 35.8 proc corr cov pearson ; run ; (1)计算协方差矩阵，Pearson 相关矩阵； 协方差矩阵：
学生成绩管理系统分析报告
学生成绩管理系统分析报告 ■建立新系统的必要性 随着学校规模的不断扩大，专业、班级、学生的数量急剧增加，有关学生各门课程的成绩的各种信息量也成倍增长，学生成绩管理操作重复工作较多，工作量大，因此，建立学生成绩管理系统来提高工作的效率。基于互联网的学生成绩管理系统，在学生成绩的规范管理、科学统计和快速查询方面具有较大的实用意义，提高了信息的开放性和快速性。使学生信息更加系统化，信息更加精确化。使管理人员管理更加方便，能够改动部分信息，最大化的满足工作的需求。 学生成绩管理系统的建立，在学生查询成绩的规范管理、科学统计和快速查询方面具有较大的实用意义，它提高了信息的开放性，大大改善了学生对其最新信息查询的准确性。成绩管理系统有查找方便、可靠性高、存储量大、易操作、保密性好、信息保存时间长等优点，它能极大的提高老师和学生成绩信息管理的效率。 ■业务流程分析 通过对学生成绩管理业务的调查分析，弄清了学生成绩管理系统的业务流程和管理功能，系统的业务流程如下图所示： 业务流程图部分：
管理功能部分： 从业务流程图可以看出，学生成绩管理系统中分为大的三个方面：系统管理员模块、教师模块、学生模块，其主要管理功能有： 1、系统管理员功能 系统管理员进入学生成绩管理系统的主要功能是：实现管理员用户的添加、修改和删除，以及对教师添加、教师修该、教师删除、教师查询、学生的添加、学生的修改、学生的查询等基本功能，并且参与开设课程、选择课程的管理，安排教师的任课和学生的选课工作，管理元为每门课程设置一个学分，没门课程可以是必修或选修，如果学生及格，学生将获得该课程学分。 2 、教师功能 教师进入学生成绩管理系统的主要功能是：各科教师登录系统后查询和修改个人信息、修改自己的账号密码，查询自己的授课课程，实现对选秀了自己课程的学生的成绩进行查询、录入和修改，各科老师可以对自己学生选修课程结束后给与分数，同时可以对自己所带课程的成绩优秀人数、及格人数和不及格人数的分布信息进行查询。 3 、学生功能 学生进入学生成绩管理系统的主要功能是：每个学生登录系统后可以查询和修改个人信息、修改自己的账号密码，以及自己所选课程任课老师的个人信息，同时在课程结束后可以查询在校期间各个时间段选修课程的成绩与学分，以及对单科成绩和总分的排名查询。
展会观众数据分析与评估
展会观众数据分析与评估 中国展览市场的竞争日益白热化，能不能办好一个展览的标准已不仅仅局限于展览会收益的多少。展览的持续性、规模的不断扩展、精品化、品牌化是提升展览品牌的基本要求。而表现最为直接的就是如何将展览上获得的各类观众数据充分利用，以此提升展览的水平和形象，更好的为展商和专业观众服务。 参观观众的数量和质量直接反映了展览的成效。观众数据分析，特别是专业观众和境外观众的数据分析对客户关系的建立和发展有着重要的意义。观众数据分析不仅反映了观众的地区分布，行业构成及参展目的，更重要的是它客观地反映了观众对展览的期望值，为完善展览组织工作提供了决策依据，也是参展企业与目标观众选择展览的重要依据。如图所示。 观众数据分析流程 按照国际惯例，展览的品质并不是以参观者数量的多寡取胜。有数据显示，德国在中国举行的展览与中国同类展览相比，媒体对外宣布的观众人数要少得多。如慕尼黑国际博览集团2005年５月份在上海举办的中国国际运输与物流博览会（Transport Logistic China）的展览报告，统计的观众数量只有9000多人，相比现场看上去比较旺人气缩小了很多，会后，德国负责观众统计的官员解释：在中国所办的展览主要是针对专业观众。因此，观众在拿到入场券之前必须进行预登记。主办单位能准确统计参展观众的人数和性质（专业观众或普通观众）。媒体和未登记的嘉宾并不算做观众。 而目前在中国，展览评估与认证在国内还属于空白。展览组织者使用的统计标准五花八门。对展商、观众和媒体来说，要了解展览真正的规模和影响显得十分困难。部分展览组织者相当抵触观众数据的透明度，使得相当部分的目标客户无法获得真正的信息，展览服务的品质受到质疑。因此，展览统计数据的透明化将会对整个中国展览市场受益匪浅。一份良好的数据分析评估报告，对参展商而言，评估的结果可以使参展商在同一展题，不同展览间或展览与其他营销战略的选择时提供参考依据。对观众而言，尤其是专业观众对选择参观不同展览时可获得客观的标准；对展览主办者而言，为打造展览品牌以及更好的完善对参展商及观众的服务提炼了有价值的信息。 获得展览观众数据资源并加以挖掘利用是摆在展览企业面前的当务之急。展览观众数据统计分析它主要是以真实、准确的评估分析展览。其作用第一是对外发布展览效果；第二是提供下届展览策划参照。 展览观众数据统计分析工作不仅要求对现有数据认真仔细的研究，而且对模糊的数据来源要进行回访查实，力求数据真实、准确，为下一步展览组织工作提供良好的决策支持。这项工作不仅可以树立展览的品牌形象，也能在参展商与观众中产生良好的口碑，从而全面提升展览组织者对展览服务的信心。 一、调查取样与信息采集。 1、观众定义标准 严格的观众定义是精确统计的前提，被誉为展览大国的德国在展览的观众的定义及展览统计方面有一套相当成熟的做法。德国展览统计数据自愿控制组织（ＦＫＭ）规定：凡购票入场或是在观众登记处登记了姓名和联系地址的人都被称为观众。记者、展商、馆内服务人员和没有登记的嘉宾不在观众之列。这个
试验设计和数据分析第一次作业习题答案解析
习题答案 1．设用三种方法测定某溶液时，得到三组数据，其平均值如下： 试求它们的加权平均值。 解：根据数据的绝对误差计算权重： ， ， 因为 所以 2．试解释为什么不宜用量程较大的仪表来测量数值较小的物理量。 答：因为用量程较大的仪表来测量数值较小的物理量时，所产生的相对误差较大。如3．测得某种奶制品中蛋白质的含量为 ，试求其相对误差。 解： 4．在测定菠萝中维生素C含量的测试中，测得每100g菠萝中含有18.2mg维生素C，已知测量的相对误差为0.1%，试求每100g菠萝中含有维生素C的质量范围。 解： ，所以 所以m的范围为 或依据公式 5．今欲测量大约8kPa（表压）的空气压力，试验仪表用1）1.5级，量程0.2MPa 的弹簧管式压力表；2）标尺分度为1mm的U型管水银柱压差计；3）标尺分度为1mm的U形管水柱压差计。 求最大绝对误差和相对误差。 解：1）压力表的精度为1.5级，量程为0.2MPa， 则 2）1mm汞柱代表的大气压为0.133KPa，
所以 3）1mm水柱代表的大气压： ，其中 ，通常取 则 6．在用发酵法生产赖氨酸的过程中，对产酸率（%）作6次评定。样本测定值为3.48，3.37，3.47，3.38，3.40，3.43，求该组数据的算术平均值、几何平均值、调和平均值、标准差s、标准差、样本方差、总体方差、算术平均误差和极差 。 解： 7．A与B两人用同一种分析方法测定金属钠中的铁，测得铁含量（ ）分别为： 分析人员A：8.0，8.0，10.0，10.0，6.0，6.0，4.0，6.0，6.0，8.0 分析人员B：7.5，7.5，4.5，4.0，5.5，8.0，7.5，7.5，5.5，8.0 试问A与B两人测定铁的精密度是否有显著性差异？（ ） 解：依题意，检验A与B两人测定铁的精密度是否有显著性差异，采用F双侧检验。根据试验值计算出两种方法的方差以及F值： ，
沉降观测数据处理及分析评估系统
沉降观测数据处理及分析评估系统
1 软件简介
《沉降观测数据处理及分析评估系统》 为一套集合了沉降观测数据的平差处 理、沉降观测数据数据管理、沉降评估等功能的综合性专业软件，适用于铁路、 公路和其他土建工程的沉降观测数据的处理与管理。 软件的主要目标为提高数据 处理效率、保证结果的准确性以及大批量数据的管理。软件分为两个模块：①电 子水准仪数据处理及平差软件； ②数据录入与分析评估软件。在后述的使用说明 中将分别介绍其使用方法。
2 服务
客户购买软件时， 同时获得软件升级与远程技术支持服务，在服务期限内客 户可根据自己的需要免费升级到新的版本和向技术支持服务人员进行软件应用 咨询，用户非正常使用引起的结果不在服务范围。
3 运行环境
3.1 硬件设备
CPU——P4 2.0G 及以上 内存——512M 及以上 硬盘——10G 及以上
3.2 支持软件
操作系统：Windows 2000/XP/Vista 开发平台：MS Visual Studio 支持软件：Office Excel 2003
4 平差处理软件使用说明
4.1 软件的功能和性能
电子水准仪数据处理及平差软件， 是专为我国京沪高速铁路线下沉降观测评 估而设计的电子水准仪数据处理与高程平差计算软件。 软件的主要功能有： 1、根据需要选择工作路径； 2、根据设置生成高差文件； 3、生成平差文件； 4、输出观测手簿； 5、闭合环自动搜索与闭合差计算； 6、网平差处理与成果输出； 7、其它一些辅助功能。 软件的主要输出内容包括： 1、可输出高程控制网测段实测高差数据； 2、可输出网点高程平差值及其精度； 3、可输出网点高差改正数、平差值及其精度； 4、可输出高程控制网平差后的验后单位权中误差； 5、可输出高程控制网外业观测手簿等。
4.2 使用说明
4.2.1 选择工作路径 “电子水准仪数据处理及平差软件”是按 Windows 管理文件夹与文件的模 式进行的， 所有的操作是在所选定的文件夹中进行的。这样做的优点是方便用户 使用，便于存档和调阅及工作路径的选择。 “电子水准仪数据处理及平差软件” 的项目会涉及到许多文档， 根据一定的命名规则，系统会调用相应的文档进行处 理。 使用“电子水准仪数据处理及平差软件”的第一步就是选择要进行操作的工 作路径，并在此路径下进行数据处理操作。 用以下方法之一选择工作路径： （1）选择菜单 打开/选择工作路径； （2）在 选择作业 工具栏中，选择 作业路径/选择工作路径。选择此项，弹出如图 4.1 所示窗口。
基于大数据分析的专利价值评估体系构建研究
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/5b4315746.html, 基于大数据分析的专利价值评估体系构建研究 作者：李程 来源：《中国新技术新产品》2016年第20期 摘要：本文介绍了专利价值评估体系的概念和国内外现状，提出了评估指标体系构建的 原则，从评估指标的大数据分析入手，构建了“总-子-分”3层架构的评估模型，即以“法律、技术和经济”三方面为一级指标、“专利保护范围、专利稳定性、专利技术质量、专利技术应用性、市场、竞争、申请人因素”等7方面为二级指标、可量化的81个细分指标为三级指标的体系，并阐述了依据这一体系进行专利价值度计算的方法。在大数据基础上对指标进行量化之后，就可以根据这一体系和计算方法，快速、大规模、定量地对专利进行评估，对于项目筛选、投资决策、专利商用化有很好的帮助作用。 关键词：大数据；专利；价值评估；体系；量化 中图分类号：TP311 文献标识码：A 当前，全球新一轮科技革命和产业变革蓄势待发，我国经济发展方式加快转变，创新引领发展的趋势更加明显，知识产权制度激励创新的基本保障作用更加突出。党中央明确要求实施知识产权战略，加强知识产权运用和保护。2015年国务院《关于新形势下加快知识产权强国 建设的若干意见》，提出要深入实施创新驱动发展战略，深化知识产权领域改革，促进新技术、新产业、新业态蓬勃发展，提升产业国际化发展水平，保障和激励大众创业、万众创新。 一、专利价值评估体系的构建是专利商用化的基础 专利是知识产权（专利、商标、版权）的三大主要部分之一，兼具法律、技术、经济属性。在法律方面，专利权赋予了权利人的独占实施权利；在技术方面，专利公开了发明创造的内容，这就为技术的实施和商用化提供了基础；在经济方面，这也是专利属性中尤为重要的一面，权利人通过专利技术的商用化，如专利许可、专利转让、专利质押、专利入股、专利信托、专利担保、专利保险等，参与市场中的资本运作，从而使专利价值最大化。 专利商用化的前提是专利价值的评估。如果不能对专利的价值进行有效评估，其经济价值就成为“空中楼阁”。专利价值的有效评估是形成一个健康、有序的技术应用和推广体系以及高效、活跃的专利交易运营体系的关键环节。但随之而来的问题是：在专利价值评估中采用什么指标？为什么用这些指标？这些指标之间的关系是什么？怎么合理使用这些指标？……因此，建立一套科学、严谨、完善、可量化的指标体系，是开展专利价值评估的基础性工作。 二、国内外专利价值评估体系研究现状和不足