inFusion错误类型分析
1God Class
1.1特征
上帝类通常为过多的操做其他类的数据，从而破坏了类的封装性。上帝类从其他类中获得功能，同时增加了自身的耦合性，通常会导致自己体积过大和较大的复杂度。
判断一个上帝类的标准有：
1.CPFD (Capsules Providing Foreign Data) 从多个不相关类（模块）中引用数据
2.WOC(Weighted Operation Count)类的所有函数的圈复杂度之和超过65
3.TCC (Tight Capsule Cohesion)TCC < 1/3 类需要具有低内聚的特性（类中直接相关的方法与
全部方法之比小于1/3），也就是较少的private方法
4.需要同时满足以上条件才可以被认定为上帝类
1.2修改
破坏CPFD, WOC, TCC 中的一个。
2Message Chains
2.1特征
过度耦合的消息链
如果你看到用户向一个对象索求（request）另一个对象，然后再向后者索求另一个对象，然后再索求另一个对象……这就是Message Chains。实际代码中你看到的可能是一长串
getThis()或一长串临时变量。采取这种方式，意味客户将与查找过程中的航行结构（structure of the navigation）紧密耦合。一旦对象间的关系发生任何变化，客户端就不得不做出相应修改。
Infusion通常会寻找具有较多调用其他类数据访问接口的方法，而且会检查返回值是否匹配。
2.2修改
采用“隐藏委托关系”修改。
先观察Message Chains最终得到的对象是用来干什么的，看看能否以Extract Method 把使用该对象的代码提炼到一个独立函数中，再运用Move Method 把这个函数推入Message Chains。
3 FeatureEnvy
3.1 特征
函数对某个class的兴趣高过对自己所处之host class的兴趣。最通常的焦点便是数据，通常为某个函数为了计算某值，从另一个对象那儿调用几乎太多取值函数（getting method）。
ATFD(Access To Foreign Data)方法从外部获取了数据
LDA(Locality of Data Accesses)内部变量与所有可以获取数据方法之比<1/3，也就意味着该方法过多的使用了外部数据，而非自身数据。
FDP(Access To Foreign Data)数据来源于很少几个类
3.2 修改
如果一个类A使用了类B的过多数据来完成某项操作或计算，那改操作就应该放在B类中。
针对ATFD，通常较难进行修改，除非该类不访问其他类。
针对LDA，可以采用增加类本身的成员变量来进行修改，提高LDA比值。
针对FDP，可以考虑将类B拆分为多个类，从而增加FDP个数。
4Blob Class
4.1特征
可以译为复杂类，它具有体积大，高度复杂的特征，因而难以维护。除此之外，如此大的类（通常超过千行）大大增加了与外部类耦合的可能性，并降低了自身的内聚性。
附加Infusion判断blob class的标准：
4.2修改
修改时可以根据4.1给出的标准破坏其判断条件。
5 Blob Module
5.1 特征
类似于blob class，指模块高度复杂且体积过大。它的检测标准非常类似于blob class，只有稍微的不同：
在面向过程语言中，函数中的长参数列表是正常的。
5.2 修改
一般情况下通过拆分模块或类降低规模和复杂度。
6 Cyclic Dependencies
6.1 特征
循环依赖，也即在依赖结构中存在有“环”。这种设计缺陷出现在系统及子系统级别，如果两个或更多的子系统相互依赖，维护和重用几乎是不可能的。
Infusion的检测规则使用与面向对象和面向过程代码。检测工具会绘制依赖图，并根据此图判断是否存在循环依赖。
6.2 修改
略
7 Data Class
7.1 特征
数据类是单纯的数据持有者，它通常不包含复杂的功能，但是会被其他类频繁和密切的引用。缺乏功能意味着这个类的数据和操作是分离的，不符合面向对象的特征。Data class缺乏封装性，由于允许其他类较为自由的存取其内部数据，导致data class较为脆弱和难以维护。
Infusion在检测时会判断data class的特征：轻量级类，包含大量的get和set方法（或public 属性）。
7.2 修改
将它处的方法移到data class中，提高其封装性；或编写高复杂度函数。
8 Data Clumps
8.1 特征
数据泥团，是《重构》提到的代码坏气味的一种。
“喜欢成群结队地待在一块儿。你常常可以在很多地方看到相同的三或四笔数据项：两个classes内的相同值域（field）、许多函数签名式（signature）中的相同参数。”
也就是一组数据重复出现，如一组数据从一个方法传递到另外一个方法，这些数据完全可以抽取为一个对象来进行处理。
8.2 修改
将这些参数抽取为对象。
9 Data Module
类似于data class，可以翻译为数据模块。为面向过程的设计缺陷。一个模块暴漏了太多数据，但自身却没有完成什么功能，也即太过开放。
检测规则非常容易：提供了过多数据为外部访问；复杂度过低
10. Distorted Hierarchy
10.1 特征
扭曲的层次
通常指继承层次过窄和过深。研究表明人的记忆难以记住超过6的层次，因此此类缺陷常常导致代码难以维护。
除此之外，它还可能预示着代码存在封装性的问题，或是划分的粒度太细。
10.2 修改
修改不合理的继承层次，渐少深度和增加广度（多个类继承自某父类，则该父类具有较高的广度）。
11 God Module
11.1 特征
类似于God Class，该module的规模和复杂度高，低内聚以及访问过多的外部数据。
11.2 修改
破坏检测条件，如拆包，降低复杂度和外部依赖。
12 Intensive Coupling
12.1 特征
过紧的耦合
一个经常被提到的紧耦合的例子是：某个方法与系统中的多个方法相关，而这些方法位于某个或很少几个类之间。这表明该方法与其他方法提供类之间的通信太过冗长了。
这种设计缺陷通常意味着一个微妙的问题：provider类没有抽象层逻辑提供合理的服务，导致耦合方法必须要频繁通信。
在infusion的检测方面：耦合方法调用了许多外部方法；外部方法位于一个类或少数几个类。
12.2 修改
将耦合方法中依赖的外部方法提取和抽象，将逻辑封装到provider类中。
13 Refused Parent Bequest
13.1 特征
被拒绝的遗赠
继承关系是比类协作关系更为特殊和紧密的关系，它基于子类从父类继承成员的基础上（变量和方法），但如果子类拒绝使用父类中提供的方法或变量，这表明继承关系存在问题。
13.2 修改
修改类的继承关系，将不使用的属性和方法拆分的另外的类。
14 SAP Breaker
14.1 特征
SAP Stable Abstractions Principle 稳定抽象原则，也即包的抽象程度与其稳定程度一致
这种缺陷表明包，或者类破坏了SAP原则。
SAP原则有两种基本情况：
如果一个子系统提供了较多的抽象，则它更应位于层次设计的底层，由其他的子系统来引用，这也表明它具有较高的稳定性，也即高抽象性高稳定性。
另外，如果一个子系统的抽象较少，就是是他更多的处于调用者的角色，依赖下层子系统，则它位于层次设计的上层，且具有较低的稳定性，也即低抽象性低稳定性。
SAP Breaker破坏了这种抽象原则。
14.2 修改
修改层次设计，从抽象程度和稳定性上修改。一般在成型系统中，抽取接口较为简单。15 Schizophrenic Class
15.1 特征
精神分裂的类
一个类本应承担一种抽象，完成一类责任，但该类确完成两种或以上的抽象，会影响对类的理解和修改。
Infusion通过如下规则检测该缺陷：
低内聚，定义大量接口，以及被不同的client使用。
15.2 修改
将不同的职责分割到其他类中去。
16 Schizophrenic Module
16.1 特征
精神分裂的模块
检测规则类似于“精神分裂的类”。
16.2 修改
将职责提取到不同的module
17 Shotgun Surgery
17.1 特征
霰弹式修改，直观的讲，就是修改该方法会引出其他大量的修改。而且这种修改是分布的，并不集中于某一类或某个包。
存在这种缺陷的方法常常被称为“瓶颈方法”，该方法通常具有很高的复杂度，引用大量的外部方法并被众多方法调用，极有可能引入bug。
在《重构》包含有对“霰弹式修改”的定义：
Shotgun Surgery类似Divergent Change，但恰恰相反。如果每遇到某种变化，你都必须在许多不同的classes内做出许多小修改以响应之，你所面临的坏味道就是Shotgun Surgery。如果需要修改的代码散布四处，你不但很难找到它们，也很容易忘记某个重要的修改。
下面给出infusion的检测规则：
17.2 修改
“这种情况下你应该使用Move Method 和Move Field 把所有需要修改的代码放进同一个class。如果眼下没有合适的可以安置这些代码，就创造一个。通常你可以运用Inline Class 把一系列相关行为放进同一个class。这可能会造成少量Divergent Change，但你可以轻易处理它。”-《重构》
18 Significant External Duplication
18.1 特征
显著的外部重复，也即在系统包层面上的重复。代码重复破坏了系统的唯一性，将导致代码规模增大以及提高问题定位的难度。
抽取公共代码
19 Significant Internal Duplication 19.1 特征
显著的内部重复
在类或模块间的代码重复，提高维护难度。
19.2 修改
提取公共代码
20 Significant Sibling Duplication 20.1 特征
显著的家族重复
即存在于继承层次上的重复，一般指继承层次中的同一层次。
提取公共代码到父类。
21 Tradition Breaker
21.1 特征
传统破坏者，即子类拒绝父类提供的方法和属性，也即破坏了“继承”这一传统。在JAVA 中，可以通过在子类中重写方法来完成。
这种缺陷意味着子类的定义或者继承关系存在不合理。
检测方式有两个标准：子类重写了父类方法或使用了非公用继承。
21.2 修改
重新检视和修改继承关系。
22 Unnecessary Coupling
22.1 特征
不必要的耦合
通常指在C++中引用了不必要的头文件，从而增加的耦合性。
22.2 修改
去掉不使用的头文件。
23 Unstable Dependencies
23.1 特征
不稳定的依赖
值子系统需要依赖比其更为稳定的子系统，至少是同样稳定，违反改原则则为不稳定的依赖。Infusion通过比较不同的子系统中的IF来确定是否为稳定依赖。
IF Instability FactorThe ratio of efferent coupling (Ce) to total coupling. IF = Ce / (Ce + Ca). 23.2 修改
修改依赖层次
参考文档
《Infusion帮助文档》-inFusion Hydrogen, Version 1.8.0
《重构–改善既有代码的设计》- Martin Fowler，Kent Beck，John Brant ，William Opdyke ，Don Roberts
7种类型的顾客性格分析
7种不同类型的顾客分析 在推广自己的产品时，潜在的用户往往会出现各种心理变化，如果推销人员不仔细揣摩用户的心理，不拿出“看家功夫”，就很难摸透对方的真正意图。 如何对不同的用户进行产品推广，看其属于哪种类型的人，就可以对不同类型的用户采取不同的措施，做到“有的放矢”，从而能起到事半功倍的效果。 一、自命不凡型： 这类型人无论对什么产品，总表现出一副很懂的样子，总用一种不以为然的神情对待，这类型人一般经济条件优越，以知识分子居多。 对策：这类人喜欢听恭维的话，你得多多赞美他（她），迎合其自尊心，千万别嘲笑或批评他（她）。 二、脾气暴躁，唱反调型： 脾气暴燥，怀疑一切，耐心特别差，喜欢教训人，常常旁无道理地发脾气，有时喜欢跟你“唱反调”。 对策：面带微笑，博其好感，先承认对方有道理，并多倾听，不要受对方的“威胁”而再“拍马屁”，宜以不卑不亢的言语去感动他（她），博其好感。当对方在你面前自觉有优越感，又了解了产品的好处时，通常会购买。 三、犹豫不决型： 有购买的意思，态度有时热情，有时冷淡，情绪多变，很难预料。 对策：首先要取得对方的信赖，这类型的人在冷静思考时，脑中会出现“否定的意念”，宜采用诱导的方法。 四、小心谨慎型： 这种类型的人有经济实力，在现场有时保持沉默观察，有时有问不完的问题，说话语气或动作都较为缓慢小心，一般在现场呆的时间比较长。 对策：要迎合他（她）的速度，说话尽量慢下来，才能使他（她）感到可信，并且在解说产品的功能时，最好用专家的话或真实的事实，并同时强调产品的安全性和优越性。 五、贪小便宜型：
希望你给他（她）多多的优惠，才想购买，喜欢讨价还价。 对策：多谈产品的独到之处，给他（她）赠产品或开免费检查单，突出售后服务，让他（她）觉得接受这种产品是合算的。以女性多见。 六、来去匆匆型： 检查时匆匆而过，总说他（她）时间有限，这类型人其实最关心质量与价格。 对策：称赞他（她）是一个活的很充实的人，并直接说出产品的好处，要抓重点，不必拐弯抹角，只要他（她）信任你，这种类型人做事通常很爽快。 七、经济不足型： 这种类型的人想购买，但没有多余的钱，找一大堆理由，就是不想买。 对策：只要能够确让他（她）对产品感兴趣或想治疗，又拿不出现钱，要想法刺激他（她）的购买欲望，和同其他人做比较，使其产生不平衡的心理，也可以让他（她）分批购买。 一、向顾客推销自己 在销售活动中，人和产品同等重要。据美国纽约销售联谊会的统计，71％的人之所以从你那里购买，是因为他们喜欢你、信任你。所以导购员要赢得顾客的信任和好感。 导购员需要做到以下几点： 1．微笑。微笑能传达真诚，迷人的微笑是长期苦练出来的。 2．赞美顾客。一句赞美的话可能留住一位顾客，可能会促成一笔销售，也可能改变顾客的坏心情。 3．注重礼仪。礼仪是对顾客的尊重，顾客选择那些能令他们喜欢的导购员。
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小学生计算出错现象成因分析及对策 小学生在计算过程中出现错误是常有的现象，错误的形式也多种多样，这时常困扰着教师和学生。这些错误往往归结为粗心，不认真，仔细推敲这仅仅出现错误的部分原因。那么，学生计算失误的真正原因是什么呢？追其根源大致来自二个方面： 一、知识方面的原因 每一类计算总是和相对应的知识点紧密联系，概念不清，算理不明，口算不准，方法不当将直接导致学生的计算失误，表现出计算基本功不扎实这个现状。 1、概念不清，算理不明。 数学的一切知识都是建立在一系列数学概念基础之上的。概念和算理是学生实行数学学习的重要依据。只有准确理解和掌握基本概念和算理才能准确地实行计算。否则，无法依据法则、定律、性质、公式等实行准确的计算。 例如：计算除法时，学生如果对“占位”理解不够，就会出现545÷5=19，420÷2=21等这个类错误。在学习分数乘法后，计算分数加减法时，学生如果对分数加减法法则理解不准，就会出现1/2+1/3=2/5，分子相加得分子，分母相加得分母的怪异现象。乘法对加法的分配律的使用是学生出错率较高的一个地方，对出现的错误仔细分析不难发现，基本上是对乘法分配律的使用不够清楚，就会出现25×(40+8) =25×40+8这样分配不到位的错误。此外，学生对“退位”，“进位”，“商不变性质”，“分数性质”，图形周长公式、面积公式、体积公式等理解不够，也会出现相对应的计算失误。 2、口算不准，方法不当。 计算的精准首先取决于口算的熟练度和准确性。20以内的加减，乘法口诀，以及100以内的乘除法口算是实行多位数计算和四则混合运算的基础，也是分数四则运算和小数四则运算的基础。任何一道乘除法笔算以及整数、分数、小数混合运算都能分解成一系列基本的口算。例如：327×43，大致能够分解为三步32 7×40=13080，327×3=981，13080＋981=14061，还能够进一步细分为每一个相对独立的一位数乘法和加法，如果其中一个细小的口算不熟或不准都会导致整道题的计算结果出现错误。 学生计算准确除了口算精准之外，要掌握一定的方法。例如在计算除数是两
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11种性格类型解析 1.黄色活泼型:活跃乐观好奇热情创造性情绪化 你是一个跳跃、自由、充满活力的人。笑容总是洋溢在你的眼中,欢笑经常伴随着你的身影,与你在一起从来不会感到枯燥与沉闷,因为你充满灵感与变化,总能出人意料地想到许多新奇的主意与花样,并将你的热情传递给你身边的每一个人。你似乎拥有无穷的精力和永不衰退的童心,对所有的事情都充满强烈的好奇心,也喜欢运用生动丰富的语言与行为表达你强烈的情感,从来不掩饰自己真实的想法。在你纯净的眼中,这个世界是如此缤纷绚丽,所有的人都那么地美好,即使是面临困难与挫折,你也很快就能恢复原状,保持一种乐观的态度,发现事物最积极的一面。性情活泼可爱的你天生就喜欢与人打交道,本能地希望吸引他人的目光,当然你也天生就具有这样的素质,你的热情、你的表现力、你对于人的真诚赞赏、你理解他人的能力、你对于生活的热爱与激情都会帮助你成为注意的中心、气氛的营造者。当然,你还会偶尔流露出许多的小毛病,例如不拘小节、马虎、做事坚持不够、太爱幻想、太爱说话,但有时这反而会增加你的可爱。最后,如果要用一句话来形容,可以说你就象生活中灿烂的阳光,热力无限,快乐无边。 你的闪光点: ? 对于生活的热爱以及积极乐观的态度,比较外向、热
情、自信、快乐 ? 善于表现自我,有较强的表达与营造气氛的能力,善于吸引、启发与感染他人 ? 好奇心强,喜欢接受并学习新鲜事物,想法多,富于创造性 ? 喜欢与人打交道、擅长交际,乐于发现他人的优点并积极主动地帮助别人 ? 比较单纯率真,情感外露,有幽默感 ? 做事比较积极主动,容易兴奋,投入的速度很快 ? 比较灵活,善于变通,在处理问题时会应用多种解决方案 可能的盲点: ? 你很健谈,喜欢与别人分享你的感受。但有时候你的确是有点说的太多,而不大注意去倾听别人的谈话? 你很有创意,往往主意很多,但实施和将它们贯彻到底的行动力却显得有些不足 ? 你很自信,但有时会以自我的想法为中心,或者只是沉浸在自己描绘的蓝图中,而无意中忽略了别人的感受? 有时候处理问题不太耐心、细致,有点毛手毛脚,大大咧咧 对于今后生活的建议: 社交方面:
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大数据分析培训数据类型有哪几种 学习大数据分析你要知道大数据分析学什么，都有哪几种数据类型。下面介绍了四种数据类型供你参考。 1.交易数据（TRANSACTION DATA） 大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。 2.人为数据（HUMAN-GENERATED DATA） 非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。 3.移动数据（MOBILE DATA） 能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追
踪和沟通无数事件，从App内的交易数据（如搜索产品的记录事件）到个人信息资料或状态报告事件（如地点变更即报告一个新的地理编码）。 4.机器和传感器数据（MACHINE AND SENSOR DATA） 这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。机器和传感器数据是来自新兴的物联网（IoT）所产生的主要例子。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为（如当传感器值表示有问题时进行识别），提供规定的指令（如警示技术人员在真正出问题之前检查设 备）。 大数据分析学习之路是漫长的，愿你能在这条路上奋斗到底，得到自己想要的生活，实现自己的梦想。
小学生数学计算常见错例分析及对策
小学生数学计算常见错例分析及对策 毕节一小李菊 计算能力是一项基本的数学能力，是小学数学中最主要的内容之一，是贯穿小学数学教学全部内容的主线，新课程标准对小学每个阶段的计算都提出了具体的培养目标，然而在我们的实际教学中，无论老师如何强调，学生做错计算题的情况却屡见不鲜，在这样的形势下，如何培养学生良好的计算习惯，提高学生的计算能力，减少学生的计算错误率，是摆在小学数学教师面前的头等大事。 现在的学生做计算题是一种任务，不是错写、漏写，符号写错就是小数点点错，对计算中存在的一些问题感得无所谓，改正就可以了。其实提高学生计算能力是社会对学生生活的一种要求。因此，减少小学生计算错误，提高小学生的计算能力是现在甚至将来一段时间教学的重点也是一个难点。我通过对四年级学生作业错误题进行了分析。 一、错误分析 （一）知识性错误 1、对数学概念掌握得不好 如：1400÷70 =14÷7 =2 错误分析：学生对商的不变性质的认识比较模糊，对相似相近的数据常常感知失真，造成错误。这道题就是因为学生对“被除数和除数同时扩大或缩小相同倍数，商不变”感知粗糙，而导致错误。 2、对运算法则的模糊。
错误分析：第（1）题百分位数字相加，学生忘了向十分位进1；第（2）题是连续退位减法，学生忘了十分位再减1，因而导致错误。 （三）心理因素方面的原因产生的错误
任何计算都是在心理活动调节下进行的，学生解答计算题时出现的错误，大多不是计算过程的错误，而是学生心理上的问题所造成的。具体的表现形式有： 1、思维定势干扰 学生的思维定势有其积极的一面。但其负面影响也不可小觑。消极的思维定势具有习惯性、成见性、想当然等特性，会严重地干扰和抑制学习的顺利进行。如：在“120÷60、360÷40、240÷20”等题后夹一道“400－80”，很多学生往往错算成“400÷80=5”。 2、注意不稳定 学生听课时注意力不集中，作业时不专心，在计算过程中常出现抄题目丢0添0，抄错数字或符号等顾此失彼，丢三拉四的现象，出现误认、误写。 （四）计算习惯方面 不少计算错误，问题并不出在算理算法上。也不出在能力上，而是出在学习习惯上。学生在计算方面，常有以下一点不良的学习习惯： 1、心不在焉 这是在长期生活学习中养成的坏习惯。这类学生，总不善于把注意力集中在计算对象上，计算时不专心、粗枝大叶。反应在计算抄题目时不仔细，往往抄错数字、运算符号，或是做作业时粗心大意，遗漏某些计算环节，常使计算致错。 2、操作程序混乱 一些计算，方法很简单，却常常出错误。如连续进退位的多位数加减法，分析出差错学生的计算过程，往往发现一个明显的共性：进
用户行为分析
网站分析 从网站的用户层面，我们根据用户访问的行为特征将用户细分成各种类型，因为用户行为各异，行为统计指标各异，分析的角度各异，所以如果要对用户做细分，可以从很多角度根据各种规则实现各种不同的分类，看到过有些数据分析报告做了各种用户的细分，各种用户行为的分析，再结合其他各种维度，看上去内容绝对足够丰富，但很难理解这些分析结果到底是为了说明什么问题，也许作为一个咨询报告反映当前整体的趋势和用户特征确实合适，但如果真的要让数据分析的结果能够引导我们去做些什么，还是要在做用户细分前确定分析的目的，明确业务层面的需求。 既然要做基于用户细分的比较分析，自然是为了明确某些用户分类群体的行为特征与其他用户群体的差异。这里主要从指导内容层面的调整为导向，通过比较各用户细分群体对内容需求的差异，优化内容运营，将优质的内容或者符合用户偏好的内容推荐给相应的用户。 既然是基于用户细分，首先明确用户的细分规则，这里举例3类细分：流失用户与留存用户、新用户与老用户、单次购买用户和二次购买用户，基于这3类细分，对每个分类的用户购买商品进行比较分析，明确哪些商品更加符合用户的预期。 当然，要区分流失用户和留存用户，首先必须对用户流失有一个明确的定义，关于流失用户的定义可以参考博客之前的文章——网站的活跃用户与流失用户。有了定义我们就可以做统计和细分了，还是以电子商务网站为例，电商网站的内容就是商品，我们基于每个商品计算购买这些商品的用户中购买后造成流失的用户比例，如下： 这里的指标定义应该比较明确，每个商品的流失用户比例应该是购买该商品后流失的用户数在所有购买该商品的用户中的占比，但只知道每个商品的流失用户比例无法评价这个商品是否对用户保留有促进作用，或者在一定程度上造成了用户的流失，只有通过与总体水平的比较才能得出相应的结论。所以这里需要重点解释的是“与总体比较”这个数值是怎么计算的到的，这里的百分比不是直接相减的结果，而是一个差异的幅度体现，这里假设总体用户流失率为56%，那么以A商品为例，与总体比较的结果是：( 58.13% –56% ) / 56% = 3.80% ，使用同样的计算方法也可以得到其他商品与总体比较的差异幅度。最后就是展示，在Excel里面通过“条件格式”里面的数据条功能可以直接展现出图中的效果，非常方便。
小学数学计算错误的原因与应对措施
小学数学计算错误的原因与应对措施 引言 计算教学在小学数学教学中占有较大的比例, 它贯穿于整个数学教学的过程当中。学生计算能力的强弱从某种意义上能够反映出一个学生学习态度的好坏和学习能力的高低。对于学生的错误原因, 很多人仅仅归咎于学生的“粗心大意”。事实上, “粗心”只是暂时的, 有它的偶然性, 很多学生计算时犯的错误是不可避免的, 所以我们就不能简单地把它归咎于“粗心”。小学生的心理和思维有其固有的特点, 计算中产生的错误有其特有的复杂性, 从笔者多年的教学经验来看, 大致可以分为以下几类。 一、小学生计算错误的原因分析 (一) 注意力不集中 注意是一种具有指向性的心理活动, 小学生心理学研究表明:小学阶段尤其是低年级阶段, 无意注意占主导地位, 注意的集中性、稳定性、分配性和转移性发展不成熟, 注意的广度小[1]。同时, 小学生由于注意力范围的局限性, 在同一时间内他们很难将自己的注意力分配在多个活动对象上, 因此, 在计算上常常会出现顾此失彼的现象。 (二) 思想不重视 计算题往往呈现的形式比较单一, 趣味性不强, 许多学生就会错误地认为计算题很简单, 在思想上就降低了重视程度, 总认为快点把结果算出来就可以了;当遇到数据较多或较大时, 往往表现出没有耐心, 很快地将题目一扫而过, 对于运算顺序和计算方法根本就不思考, 一律从前往后算, 这样必然会导致错误的产生。 (三) 基础不扎实 部分学生对简单的20以内的加减法以及表内乘法掌握不熟练, 对一些常见的简便计算形式不熟悉。例如125×8, 15×4, 看着眼熟, 但就是不知道用哪种简便计算形式, 得数是多少就是算不出来, 这也是导致计算错误的原因之一。 (四) 算理不理解 在学习小数加减法时, 部分学生不能正确理解小数点以及小数点后各数位
大数据的类型都有什么
大数据的类型都有什么？ 对于大部分人来讲，大数据离我们的生活还是很遥远的，但它的威力却已经无处不在了。如今，我们只有理解大数据并借助其优势做出决策，才能发挥它的巨大作用。今天就由千锋大数据开发培训的讲师来为大家讲一下大数据的类型。 交易数据 大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。 人为数据 非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。 移动数据 能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。
机器和传感器数据 这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。机器和传感器数据是来自新兴的物联网(IoT)所产生的主要例子。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)。 以上这些就是大数据的类型划分。现如今的社会，每一天的信息都在以爆炸式的速度增长，所以掌握大数据技术是很有必要的。千锋大数据开发培训重拳出击，8大授课阶段，大牛讲师全程面授培养未来高端大数据人才。据悉，千锋大数据开发培训班首期学员一度创下毕业两天就业一半、平均薪资17250元的纪录。千锋大数据开发培训，无一人不高薪。想要高薪的你还不速来报名?
小学二年级学生计算题错误原因分析及解决办法赵老师资料
小学二年级学生 计算题错误原因分析及对策 赵金仙 华宁县宁州镇示范小学
小学二年级学生计算题错误原因分析及对策 【摘要】：小学生计算错误是一个很普遍的问题，很多学生，一听就懂，一学就会，一点就通，可是一算就错。二年级是培养小学生计算能力的重要阶段，千以内数的加、减法笔算和表内乘除法是这一阶段的重要教学内容，是整个小学阶段数学教学的一个重点。但是计算中的错误是最让我们老师和家长头疼的问题，针对这一现象，本文阐述了笔者记录的学生作业和考试卷中出现的两大类问题、十三种错误情况，并针对这些情况讲述了笔者总结出来的应对策略。 【关键词】：计算题、错误、对策 小学生计算错误是一个很普遍的问题，很多学生，一听就懂，一学就会，一点就通，可是一算就错。二年级是培养小学生计算能力的重要阶段，千以内数的加、减法笔算和表内乘除法是这一阶段的重要教学内容，是整个小学阶段数学教学的一个重点。但是计算中的错误是最让我们老师和家长头疼的问题，针对这一现象，我将学生作业和考试卷中出现的问题做了详细记录，并根据学生出现的错误研究了一些解决办法。下面就谈一谈我两年来研究分析的学生出现的两大类问题、十三种错误情况。 一、计算法则不熟的错误原因及对策 批阅学生作业时，我发现有三种情况是属于学生计算法则掌握不
熟产生的错误。 第一种： 4×8=36 、36÷4=8 、6×7=32、6×9=45。错误的主要原因是学生记不住乘法口诀，没有掌握正确的记忆方法。 第二种 错误原因是不理解被减数中间有“0”的连续退位减法算理。 第三种75+25 =100-100 =0 针对以上三种错误，我在实践中总结出了三种应对策略。 1、口诀不熟“逆推记”。 学生的第一种错误是乘法口诀记忆不熟悉导致的，我引导学生运用“逆推理解记忆”法计算，如：看到“4×8”就倒回去想“3×8=？”，因为3×8=24表示3个8的和是24，那么4×8就表示求4个8的和，就用3个8的和24加1个8得32，就推出“四八三十二”。记“六七四十二”时倒回去想“六六三十六”，记“六九五十四”就倒想“六八四十八”。这种推理既能理解口诀所表示的意义，又容易记住口诀的正确得数，有效地减少了第一种错误的出现频率。 2、算理不解“念歌诀”。 针对学生总是不理解被减数中间的“0”退位后发生变化的算理，我就巧妙地引导学生将退位减法中：“哪位不够减，就向前一位退‘1’当‘10’再减”变成一句歌诀：“0上有点变9减”。在理解算理的基
成语使用错误常见类型
七上成语运用 令狐采学 一、成语使用常见错误类型 （一）误解词语，望文生义对策一：吃透词义，多识记多积累成语的意蕴是约定俗成的，而且许多源自典故，加之有些成语中的语素还含有生僻的古义，这就造成了成语理解上的难度。如果不仔细辨析，一瞥而过，就容易造成望文生义的错误。有些成语的理解能够利用“先分析后综合”的方法进行，如“巧夺天工”，主谓结构，“夺”，胜过，“天工”，天然的精巧，那么“巧”必然不能是天然的了。例题： 1、有的同学学作文，文不加点，字迹潦草，阅读这样的文章，真叫人头疼。（╳）【解析】“文不加点”常被错误理解为写文章不加标点符号，其实它的真实含义是形容写文章很快，不用涂改就写成（点：涂上一点，表示删去） 2、这部精彩的电视剧播出时，人们在家里守着荧屏，几乎万人空巷，街上静悄悄的。（╳） 【解析】“万人空巷”是指家家户户的人都从巷子里出来了，形容庆祝、欢迎等盛况。不能按照字面意思理解为家家户户都在屋内，巷子里空了。（二）用错对象，张冠李戴对策二：平时注意成语的使用对象有些成语有特定的使用对象，如果把握不准，就容易扩大使用范围或误作他用。例题： 1、博物馆里保存着大量有艺术价值的石刻作品，上面的各种花鸟虫兽、人物形象栩栩如生，美轮美奂。 【解析】“美轮美奂” “轮”是“高大”的意
思“奂”是“众多”的意思，适用的对象应是高大的建筑物而非人物形象。 2、宽敞明亮的教室里，72名同学济济一堂，畅谈着美好的理想。 【解析】“济济一堂”特指人才。（形容很多有才能的人聚集在一起。） 「备注」：“感同身受”指替蒙受恩惠的人向施恩者表示答谢，不用于受恩惠者本人。“相濡以沫”用于患难中，不用于平时。“炙手可热”用于人有权势，而不用于物。“崭露头角”多指青少年。“萍水相逢”用于陌生人初次见面。“浩如烟海”是形容文献、资料非常丰富。 “汗牛充栋” 形容藏书非常多。“豆蔻年华”指女子十三四岁时。 “慷慨解囊”用于帮助别人。 “天伦之乐”用于一家人。 （三）色彩失当，语境不分成语从色彩上分为感情色彩、语体色彩和谦敬色彩。从感彩上又可分为褒义、中性、贬义；从语体色彩上分为书面语和口语；从谦敬色彩上分为谦辞和敬辞。在使用中，必须辨明色彩，否则就会误用。 1、误用褒贬，情感错位对策三：注意感情色彩，辨明褒贬成语和有些词语一样是有感情色彩的，使用成语时，须要使成语的感情色彩和语境的色彩保持一致，语境褒则褒，语境贬则贬，中性语境则使用中性词。 （1）班里的不良现象已经蔚然成风，再不治理就会带来严重后果。 【解析】蔚然成风：指事情逐渐发展、盛行，形成一种好的风尚。在这里“不良现象”是贬义，使用“蔚然成风”不恰当（2）这些年轻的科学家决心以无所不为的勇气，克服重重困难，去探索大自然的奥秘。 【解析】无所不为：没有不做的事。指什么坏
语篇的言语行为类型分析
语篇的言语行为类型分析 ——以“陈光标到底撒谎了没有？”为例 一、前言 为了运用言语行为理论来分析具体语篇，所以选了一篇关于陈光标事件的新闻评论，对其的语言行为进行分析。希望能找到这类语篇的基本行为及其行为组合的模式。 二、具体分析 文章选自南方网。 （1）有首善之称的陈光标，最近遭到媒体的公开质疑。这次对陈的质疑和不满，主要集中在两点。一是陈这几年高调宣称的慈善项目，是否真的落实；二是陈的慈善动机，是慈善还是把慈善作为谋名牟利的阶梯。 分析：属于表述类的陈述行为。客观地诉说真实存在的事件——陈光标的慈善行为遭到媒体的公开质疑。说明这是一个真实的事件，增加可信度。 （2）说实话，陈光标有今天的境遇，毫不奇怪。这几年来，他的慈善行动异乎寻常的高调，早已引起诸多认为“行善何必如此张扬”的人的腹诽。后来，这些肚子里的牢骚终于涌了出来，零星地公开表达。有关陈光标言过其实、事实漏洞的传闻也不断积累。发展到今天，终于发现“少捐多报”甚至有捐款到子虚乌有单位等材料。媒体借此公开质疑，算是把这几年对陈光标的种种怀疑和不满，系统地表露，让公众讨论。为数众多的人也的确分为“挺陈”和“讨陈”两派，进行激烈的口水战。 分析：第一句是个判断类行为，其后都是对这个判断的解释。表达作者认为陈光标遭到质疑是不可避免的，作者认为陈光标的慈善行为有许多是子虚乌有的。列举一些事实来说明自己的观点，证明命题是真的。 （3）陈光标自己的回应，大概也有两点：第一是“质疑有98%不属实”，
大约另外2%是真的或者待考；第二是“人在做，天在看”，一副两手一摊，“走自己的路，让别人去说吧”的气概。 分析：属于表述类。陈述陈光标对媒体质疑的回应。 （4）我以为，公开质疑陈光标，是件好事。问题关键是，我们是把陈光标拿出来和谁比？参照物不同，结论自然有异。 分析：“质疑”是判断，和祝福、感谢邓不同。质疑是不同意他人的判断，并作出自己的判断，表达自己的想法，表示同意媒体的质疑。 （5）比如先说他对慈善的认识。很多国人认为，慈善是人的恻隐之心，是美德。但是新加坡政治学者马凯硕谈美国的慈善时说，现代社会慈善，是因为富人们认识到，富人的财富归根到底来自社会，如果有一部分人总是处于边缘，社会无法良性发展。因此慈善实际上不是恩赐，而是让社会可持续发展的一个必要机制。这大概也是美国巨富搞慈善时不发出什么声音的缘故。从陈光标这几年的言论集来看，他显然认为他在恩赐。这也O K，或者值得称赞，中国不是美国嘛。就是美国，慈善事业也还有很多不足之处。 分析：这段话属于表述类。诉说陈光标对慈善的认识和中美慈善管的差异。 （6）至于他的慈善动机。从他这几年的发展来看，不管他认为自己是如何在恩赐，他也从高调行善中获得了莫大的利益。尤其是政治身份。这种情况，在真正慈善机制完善的社会，有些让人不能接受。但在中国，这个也没问题。毕竟还有更多获得更大利益的人，却铁公鸡一毛不拔呢！更何况，与那些去吃天价饭、强行收取手续费，甚至诸多款项下落不明的堂而皇之的机构相比，陈光标还真是善的。 分析：这是表述类的行为。这个是全段的核心判断，前面的话语是对这个核心判断的解释。对陈光标是否是“真的慈善”作出分析，寻找原因。 （7）我觉得不能马虎，也不能弹性看待的，是他到底撒谎了没有？也就
小学数学四年级计算错误原因分析
小学数学四年级计算出错原因分析 通川区一小 郝莉莉 刘旭东 1、注意力发展不完善 小学生的注意力既不易集中又不善于分配，有意注意总是让位于无意注意，并且注意到的范围也比较狭窄 。 学生在观察试题中抽象的数字 、 运算符号时往往只注意到一些孤立的现象，不能看出它们之间的联系 。 对事物的观察缺乏整体性，而且注意力集中的时间很短暂，因此常发生抄错数字（如图1） 、 写或算错符号（如图2，3）以及漏写数字等所谓的粗心错误 。 例如图1中，前面第一步运算顺序及计算都没问题，第二部就将259错写成25，造成计算结果错误。 图（1） 图（2） 图（3） 2、基础知识掌握不牢 定律、概念、公式和法则是运算的主要依据之一，学生基础知识掌握不牢、算理不明、运算法则、顺序、定律运用不正确等知识性错误信息在头脑形成，是主要原因，如图（4）（5）（6）（7），运用乘法交换律及结合律进行乘法的简算时，学生知道直接凑整和分解凑整进行简算，但由于对乘法意义的模糊，不知道什么时候算式之间用加号 ，什么时候用乘号，之所以想到加号，是与乘法分配律相混淆。如图(8)(9)就是对乘法分配律的数据及结构两大特征没有清晰的认识导致的错误。 图（4） 图（5） 图（6）
图（7）图（8）图（9） 3、经验负迁移 经验迁移有着正面的好处，有时也有负面的影响。小学生的思维能力薄弱，主要依赖感性经验的传递，加之思维定势影响较大，在计算方面，往往看不到题目的变化，仍旧以旧经验去解决新问题。总是受到容易计算部分、能简便计算、比较熟悉部分等强刺激的作用，以至于把运算的法则、定律等知识忽略掉，对于相似的知识点往往难以区分。例如: 计算25×4÷25×4这道题时，25×4=100这是一个强烈的刺激信息，学生一味想简算，却忽略了运算顺序，又如图（10 ）这道题出现在乘法分配律单元考试卷中，定势思维的与乘法方面的巧算联系起来，像处理347×98，把它化成347×（100-2）那样，直接选A选项，却忽略了这里的运算时加法。 图（10） 4、不良学习习惯 认真的学习态度和良好的学习习惯决定了学生计算的正确性。部分学生计算出错的原因最主要就是没有良好的学习习惯。首先不能认真审题，例如图（11）没有仔细的分析图文的联系，把微波炉的单价错写成电饭煲的单价；图（12）还没把算式看完就忙着计算，造成计算错误；其次是没有认真书写的习惯，字迹潦草，自己写的数自己不认识，或者抄错写错数；再就是没有检查、检验的习惯，计算后不知道回过头去检查、验算。 图（11）图（12）
聚类分析中的数据类型
聚类分析中的数据类型 1. Interval-scaled variables:区间标度变量 1.1 什么是区间标度变量？ 区间标度变量是一个线性标度的连续变量。典型的例子包括重量和高度，经度和纬度坐标，以及大气温度。 1.2 怎样将一个变量的数据标准化？ 为了避免对度量单位选择的依赖，数据应当标准化。 为了实现度量值的标准化，一种方法是将原来的度量值转换为无单位的值。 1.3 度量值变换 给定一个变量f 的度量值，可以进行如下的变换： 1）计算平均的绝对偏差（mean absolute deviation ）sf ： nf f f f nf f f f f n f f f f f x x x n m f mf n f x x x m x m x m x n s 2121211,,1 的平均值，即是个度量值，的是这里的 2）计算标准化的度量值，z-score ： f f f i if s m x z - 1.4 举例 Age: 18; 22; 25; 42; 28; 43; 33; 35;56; 28 6 .08 .833286 .28.83356,2.08.83335,08.833331 .18.83343,6.08.83328,0.18.833429 .08.83325,25.18.83322,7.18.833188.83328335633353333334333283342332533223318101332856353343284225221810 1 10987654321 z z z z z z z z z z s m age age 2. Binary variables:二进制变量 2.1 二进制数据的列联表
inFusion错误类型分析
1God Class 1.1特征 上帝类通常为过多的操做其他类的数据，从而破坏了类的封装性。上帝类从其他类中获得功能，同时增加了自身的耦合性，通常会导致自己体积过大和较大的复杂度。 判断一个上帝类的标准有： 1.CPFD (Capsules Providing Foreign Data) 从多个不相关类（模块）中引用数据 2.WOC(Weighted Operation Count)类的所有函数的圈复杂度之和超过65 3.TCC (Tight Capsule Cohesion)TCC < 1/3 类需要具有低内聚的特性（类中直接相关的方法与 全部方法之比小于1/3），也就是较少的private方法 4.需要同时满足以上条件才可以被认定为上帝类 1.2修改 破坏CPFD, WOC, TCC 中的一个。 2Message Chains 2.1特征 过度耦合的消息链 如果你看到用户向一个对象索求（request）另一个对象，然后再向后者索求另一个对象，然后再索求另一个对象……这就是Message Chains。实际代码中你看到的可能是一长串
getThis()或一长串临时变量。采取这种方式，意味客户将与查找过程中的航行结构（structure of the navigation）紧密耦合。一旦对象间的关系发生任何变化，客户端就不得不做出相应修改。 Infusion通常会寻找具有较多调用其他类数据访问接口的方法，而且会检查返回值是否匹配。 2.2修改 采用“隐藏委托关系”修改。 先观察Message Chains最终得到的对象是用来干什么的，看看能否以Extract Method 把使用该对象的代码提炼到一个独立函数中，再运用Move Method 把这个函数推入Message Chains。 3 FeatureEnvy 3.1 特征 函数对某个class的兴趣高过对自己所处之host class的兴趣。最通常的焦点便是数据，通常为某个函数为了计算某值，从另一个对象那儿调用几乎太多取值函数（getting method）。 ATFD(Access To Foreign Data)方法从外部获取了数据 LDA(Locality of Data Accesses)内部变量与所有可以获取数据方法之比<1/3，也就意味着该方法过多的使用了外部数据，而非自身数据。 FDP(Access To Foreign Data)数据来源于很少几个类 3.2 修改 如果一个类A使用了类B的过多数据来完成某项操作或计算，那改操作就应该放在B类中。
性格分析报告
本报告的目的：帮助你开始了解和分析最真实的自己，协助你迈出职业定位和职业规划的第一步，从人格类型的角度描述了个体的适合岗位特质和你的发展建议。 报告阅读说明： · 本报告对你的人格特点进行了详细描述，它能够帮助你拓展思路，接受更多的可能性，而不是限制你的选择 · 报告结果(性格类型)没有“好”与“坏”之分，但不同特点对于不同的工作存在“适合”与“不适合”的区别，从而表现出具体条件下的优、劣势 · 你的人格特点由遗传、成长环境和生活经历决定，不要想象去改变它，但是我们可以在了解性格的基础上对某些趋向的补充和平衡，从而优化我们的决策，更有效地发挥潜力 · 报告展示了你的性格偏好，而不是你的知识、经验、技巧 · MBTI已有近70年研究和实践的历史 本分析报告包括：基本分析报告、职业发展分析报告、工作环境分析报告 一、基本分析报告 MBTI人格理论 人格(personality) 源于拉丁语Persona，也叫个性。心理学中，人格指一个人在一定情况下所作行为反应的特质，即人们在生活、工作中独特的行为表现，包括思考方式、决策方式等。世界上关于人格理论的划分有很多种，本测评采用目前国际上最流行、在企业中应用最广泛的MBTI 理论。 MBTI的人格类型分为四个维度，每个维度有两个方向，共计八个方面，即共有八种人格特点，具体如下： · 我们与世界相互作用方式外向Extraversion (E)------内向Introversion (I) · 我们获取信息的主要方式感觉Sensing (S)------直觉iNtuition (N) · 我们的决策方式思考Thinking (T)------情感Feeling (F) · 我们的做事方式判断Judging (J)------知觉Perceiving (P) 在以上四个维度上，每个人都会有自己天生就具有的倾向性，也就是说，处在两个方向分界点的
小学计算题常见类型分析
小学计算题常见类型分析 小学计算题常见类型分析小学计算题常见类型分析一、小学计算题的分类： 1、按算理分，有加、减、乘、除，四则混合运算（包括有大、中、小括号的运算）。 2、按算法分，有口算（含估算）、笔算（含竖式计算、脱式计算、简便计算等）。 3、按数的性质分，有整数运算、分数运算、小数运算、百分数运算、混合运算等。二、小学需要进行计算的内容：化简（化成最简分数、化成最简比），通分、约分，互化（分数、小数、百分数互化），求最大公约数、最小公倍数，求一个数的近似数，列式计算，解方程，解应用题等等都需要通过某种计算来完成问题解决。三、小学计算题的意义及算理： 1、无论何种运算、无论什么数，最终结果都是按规定算理或算法将其变为一个数。对运算有如下规定：整数四则运算的意义加法：将两个及两个以上的数合为一个数的运算。减法：一种是加法的逆运算，另一种是从一个数里去掉一个数的运算。乘法：求相同加数和的简便运算。除法：一种是乘法的逆运算，另一种是求一个数里有几个另一个数的运算或把一个数平均分成几份，求每一份是多少的运算。小数、分数四则运算的意义与整数的意义是相同的。 2、整数四则运算的算理加法：合在一起数一数。减法：去掉一些再数一数还剩多少。乘法：一个一个地加以共有多少。除法：一个一个地分每份是多少。小数四则运算的算理加、减法：相同计数单位相加、减。乘法：小数乘整数，一是运用小数加法，二是移动小数点的位置把小数变为整数、先按整数的乘法运算，再根据积的变化规律把乘得的积缩小相同的倍数；小数乘小数依据小数乘整数第二种方法的算理。除法：小数除以整数，一是运用单位的进率把小数变为整数再按整数的除法运算，二是移动小数点的位置把小数变为整数、先按整数的除法运算，再根据商的变化规律把商缩小相同的倍数；小数除以小数依据小数除以整数第二种方法的算理。分数四则运算的算理加、减法：相同分数单位相加、减。乘法：分数乘整数，一是运用分数加法，二是根据分数的意义；分数乘分数依据分数的意义。除法：分数除以整数，根据平均分；一个数（整数、分数）除以分数，其算理分三步，第一步是求‘单位1里有几个这样的分数）。第二步是求被除数里有几个一。第三步是根据乘法的意义，表示出一共有多少。 四、小学计算题的算法整数四则运算的算法加法：低年级初学，多种算法，合起来后数；其中一个数作基础接着数；凑十法等等。中高年级，对齐数位相加。减法：低年级初学，看减想加法(20以内的减发)；借助小棒去掉一些再数；中高年级，对齐数位相减。乘法：低年级初学，乘法口诀；中
错题本：制作整理及类型(完全)讲解
错题本：制作整理及类型分析（完全解读） 《错题本》制作 《错题本》制作 在复习过程中，有的同学会发现自己在学习方面存在很多漏洞，有时还会感到复习越多，漏洞越大，不知道怎么才能尽快补上，有时甚至不想努力，不想去做了；有的感到心有余，且力量足，却不知劲该往何处使；有的心里非常着急，总觉得有学不完的知识，做不完的题……有的吃不好饭，睡不好觉，情绪低落，自信心受到打击，学习情绪受到影响……这实在是值得我们担心和发愁的事情。 面对这种情况，如何准确地找到学习上的漏洞，确立学习目标就成了当务之急。制作一个全面的完整的《错题本》是一个非常好的办法。 误区： 一是觉得制作错题本耽误时间； 二是觉得错题本不外乎是把错题重做一遍，没多大意思； 三是觉得每天的题都做不完，哪有时间去做错题。 建立一本错题本，对特殊的知识点加以防范，是免入“陷阱”的好方法。 制作错题本的简单步骤如下：
一、把所有的练习册和试卷找出来；分学科按学期顺序整理；以学年或学期为单位装订在一起，最好能在外面蒙上一张封皮。 二、找6个档案盒或文件夹或手提纸袋；分别按照考试科目贴上标签（如：语文、数学）。 三、找6个大16开的本子，将高考科目写在本子的前面。 四、将本子纵向分成三栏，用黑颜色的笔在最左边一栏，按照时间顺序抄写（或粘贴）所有的错题，连带做错的部分全部照抄。 抄错题的时候，最好将以下信息也记录下来： (1)、时间； (2)、错题的出处（哪一次测验的哪一份试卷）； (3)、错题的分值； (4)、扣分值。 五、在本子中间一栏，对应抄写的错题位置，重新做题。 六、用红笔在本子的最右边一栏，仔细分析总结该题所涉及到的知识点、在知识网络中所处的位置、题型、解题的思路和方法，该题出错的原因及应当掌握的重点。在总结出错原因的时候，不要简单地写诸如“马虎”、“粗心”、“没有复习好”、“试题出偏了”等这类似是而非的理由，这种理由既骗别人，也骗自己！不要写考试发挥失常，而要写发挥失常的原因！比如是审题出错、运算出错、还是时间安排不当等等。另外，还可以准备6个档案盒或文件夹或手提纸袋，分门别类存放这一学年的各种练习和测验卷子。一个学科一个，以后无论是找起来，还是用起来都很方便，同时，还可以培养做事有条理的好习惯。做这件事情很费力气，也很费时间，进度可能也很慢。可能还会觉得比较困难或写不出原因，这是一件很正常的事，开始可写少点，写得多了心得体会自然会拥上心头，同时还能通过错误原因，逐步认清各种思维障碍对人的影响。如果能够很认真地坚持做这件事情的话，一定能够收到“事半功倍”的效果。 在整理错题本时，一定要有恒心和毅力，不要在乎时间的多少，不要敷衍了事，其作用决不仅仅是明白一道错题应该怎样去求解这么简单，更重要的是通过对错题的整理、分析与总结，可以培养你的判断力、分析力、归纳总结力，你将学会如何学习、如何去探究事物的本质，从而促进你的智力因素发展。 错题本上也可以记载一些非常典型、考查知识全面、解法灵活多样的优秀题型。 错题本是一个探雷器，通过归类分析可以检查出自己知识结构体系中存在的漏洞，分析出自己学习中的盲点（如不懂的地方、易错的地方、常错的地方），总结出各种题型的解题思路。