教育城乡差距数据

教育经费方面

1.在教育经费方面，东部基础教育的各项教育经费指标平均是中西部的一到两倍，在各项指标中，教育公用经费差距最大。长期以来，教育投入毫无例外地“以城市为中心”。2006 年，占全国总人口60％以上的农村只获得全部教育投入的23％。

收入群体享受教育资源不均

2.强势群体占有优质教育资源的现象有加剧的趋势。在重点中学，干部、知识分子和高收入家庭子女占学生总数的70％以上，在高等教育阶段也占绝大多数。农民子女的比例随着院校层次的升高而降低。

教师素质

3.在全国范围，东西中小学教师学历总体平均相差三十个百分点左右，2006 年全国小学具有专科以上学历教师，农村占47.49％，比城市低31 个百分点；全国初中具有本科以上学历的教师，在农村是2

4.34％，比城市低约38 个百分点。农村教师队伍整体存在着年龄偏大、知识结构老化、知识面窄的问题。

教师年龄结构

4.在年龄结构上，农村小学年轻教师偏少。2006 年全国共有49.9 万代课人员，主要集中在农村小学，其中，7

5.9％分布在中西部农村小学。农村小学教师工作生活的环境相对于城市小学来说非常差，条件也相当困难，老教师不断退休，新教师不愿意到条件艰苦的农村小学任教，造成农村小学教师紧缺。

（PS补充部分）1.投入差距：以2004年为例，全国小学、初中生均预算内教育经费的城乡之比为1.2∶1；全国小学生均预算内公用经费城乡之比1.4∶1，初中生均预算内公用经费城乡之比1.3：1。

2.办学条件差距：目前，城乡办学条件的差距突出地表现在城乡生均教学仪器设备值方面。全国1/3以上地区的中小学生均教学仪器设备值的城乡差距继续扩大，小学生均教学仪器设备值城乡之比为2.9∶1，全国初中生均教学仪器设备值的城乡比平均为1.4∶1

3.教师水平差距：由于农村教学条件比较艰苦、教师待遇比较低下等原因，教学经验比较丰富的高职称教师等优质教育资源向城市和县镇集中，农村高职称教师比重与城市和县镇相比仍有较大差距。例如，有些教学点派不进足够数量的公办教师，有些地方只能低薪聘请代课教师，很多地方代课教师的工资不到公办教师工资的1/3。在师生比方面，农村高于城市。按照现行教师编制标准，农村初中、小学的教师每人负担学生数分别为18人、23人，城市初中、小学为13.5人、19人。采取有效措施吸引高素质人才到农村学校教书，已成为提高农村义务教育质量的关键因素。

数据清洗数据分析数据挖掘

数据清洗 1.基本概念数据清洗从名字上也看的出就是把"脏"的"洗掉"，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为"脏数据"。我们要按照一定的规则把"脏数据""洗掉"，这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。主要类型残缺数据这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。折叠错误数据

这一类错误产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题，只能通过写SQL语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务系统数据库用SQL 的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。折叠重复数据对于这一类数据--特别是维表中会出现这种情况--将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题，解决问题。对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件，促使他们尽快地修正错误,同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉，对于每个过滤规则认真进行验证，并要用户确认。数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

浅议城乡义务教育不均衡发展

教育体制与政策 CH INA AGRI C ULTURAL EDUC AT I ON [收稿日期]2010 07 12 [基金项目]国家社科基金资助项目教育机会分配的公平性问题研究 (10XJ Y005);中国博士后科学基金第三批特别资助项目中国、印度基础教育发展与均衡政策比较研究 (201003486);中国博士后科学基金面上资助项目中国、印度基础教育公平政策比较研究 (20090460966);广西大学科研基金项目中国基础教育公平基于区域资源配置的比较视角 (XBS090164) [第一作者简介]谯欣怡,女,广西大学教育学院讲师。研究方向:教育管理学。浅议城乡义务教育不均衡发展谯欣怡,沈有禄 (广西大学,广西南宁530004) [摘!要]城乡义务教育均衡发展是实现教育公平的重要基石。目前,我国城乡义务教育发展严重不均衡,国内学者对其具体表现、成因及对策都有广泛深入的研究。回顾这些研究对当前促进城乡义务教育均衡发展具有重要的现实意义。 [关键词]城乡;义务教育;不均衡发展 [中图分类号]G620![文献标识码]A ![文献编号]1009-1173(2010)06-0015-03 一、引言落实科学发展观,构建社会主义和谐社会,要求优先发展教育,建设人力资源强国,而义务教育的均衡发展是实现这一目标最重要的基础。胡锦涛主席在十七大报告中指出: 教育是民族振兴的基石,教育公平是社会公平的重要基础。同时, 十七大报告也明确指出促进义务教育均衡发展,加快普及高中阶段教育。而鉴于义务教育在整个教育体系中具有基础性地位,它的公益性特征决定了其必须选择均衡发展战略。在这个意义上,义务教育均衡发展是实现教育公平的基石 [1] 。义务教育对于公民来说,相当于亚当?斯密所说的是一项基本必需品 ,是现代社会公民的除生命权、基本食品及住所权之外的最基本的权利之一。而城乡义务教育发展的差距会引起城乡人力资本储备的差距,正是由于人力资本在中国城乡间的这种不同的溢出效应,形成了城市对农村的另一种看不见又说不出的无形剥削。这种城乡人力资本储备差距的不断增大己经成为中国经济增长的障碍,拉大了城乡居民收入差距,阻碍了城乡经济同步增长,影响了城乡教育水平的提升[2] 。如果对穷人的人力资本进行投资的义务教育的资源及政策没有得到公正而有效地执行,就等于是在剥夺他们美好生活的前景。而这种不平等又在现存的教育资源分配及教育制度下强化了其不利地位,正如诺齐克所说的, 那些现在处境最差者可能是那些最多地遭受了不正义侵害的人或其后裔 [3] 。而对穷人及普通公民进行教育投资,增加他们的人力资本是减少贫困和不平等的有效措施。由于穷人及大多数普通公民没有金融、大宗固定资产等资产性资本,拥有的唯一资本就是人力资本(而且那些不健康的人还被排除在外),而按舒尔茨的观点来看,相对于非人力资本投资,人力资本投资的增长会使靠劳动所挣得的收入高于资产收益,而且更为平等的人力投资配置使人们之间的收入更加均等,因此他认为通过基本教育、培训、医疗保健等人力资本投资是减少个人收入不平等的基本因素[4] 。二、城乡义务教育不均衡发展的具体表现在城乡义务教育不均衡发展具体表现方面的研究可谓汗牛充栋。由于地区间经济极不平衡发展等因素仍然存在,虽经过多年的努力,包括最近几年实施的两免一补政策等,城乡间的义务教育发展仍然存在明显差距。如2006年普通小学生均预算内教育经费为全国城镇1578元,农村1230元,城乡差348元,天津市的城乡差最大,达771元;全国城镇最大差距达7077元,相差8.94倍,全国农村最大差距达6580元,相差10.23倍,反映相对差距变化情况的变异系数,城镇高达0 891,农村更达1.103。2006年普通初中生均预算内教育经费为全国城镇1718元,农村1355元,城乡差363元,天津市的城乡差最大,达1274元;全国城镇最大差距达7986元,相差 15

数据挖掘与分析心得体会

正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。 1、数据挖掘数据挖掘应当更正确的命名为：“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。而“挖掘”一词确是生动形象的！人们把数据挖掘视为“数据中的知识发现（KDD）”的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤！由此而产生数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程！数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进！ 2、数据分析数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步： 1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各

论城乡义务教育差距现状及其归因完整版

论城乡义务教育差距现状及其归因集团标准化办公室：[VV986T-J682P28-JP266L8-68PNN]

论城乡义务教育差距现状及其归因欢迎大家收看今天的焦点访谈，我是主持人白宇琳，本期节目主要内容是关于近年来，教育公平一直是我国学术界研究的热点问题之一，而城乡义务教育均衡发展又是落实科学发展观、缩小城乡公共产品供给差距的客观要求。本文将主要分析我国城乡义务教育差距的主要现状及其归因，希望能引起社会各界更多人士的关注，将中国教育越办越好。（一）教育公平我国学者对教育公平内涵的界定众说纷纭。中央教育科学研究所原所长兼党委书记，全国教育科学规划领导小组办公室主任，朱小蔓教授对教育公平内涵的界定，是被大家广泛认可的。所谓教育公平是指“全体社会成员可以自由、平等地选择和分享各层次公共教育资源。在现代社会条件下，教育公平应包含教育起点的公平、教育过程的公平和教育结果的公平，而且是三者的统一体”。（二）义务教育义务教育，是根据法律规定，适龄儿童和青少年都必须接受，国家、社会、家庭必须予以保证的国民教育。其实质是国家依照法律的规定对适龄儿童和青少年实施的一定年限的强迫教育的制度。义务教育又称强迫教育和免费义务教育。义务教育具有强制性、免费性、普及性的特点。我国义务教育法规定的义务教育年限为九年，这一规定符合我国的国情，是适当的。（三）衡量指标衡量教育发展差距，可以对教育发展水平的相关指标进行比较。教育发展水平一般包括教育发展的数量和质量两个方面。对教育发展数量与质量的测量可以从两方面考虑：一方面是从教育的结果看，用学生的考试成绩，在校学生人数，入学率，毕业生升学率，毕业生升学率或毕业生就业率等指标来衡量；另一方面是从教育的过程和投入来看，用教育教学设备的备用与使用、教师的学历结构、生均经费、教师平均工资、生师比等指标来测量。比较理想的办法肯定是通过对教育结果的直接测量来确定教育发展水平，但现实中由于教育收益的迟效性、长期性和潜在性，在教育质量方面往往难以准确地直接测量，代替的方法是通过对教育过程与投入因素的测量，间接地反映教育质量二、城乡义务教育差距现状（一）教育投资一定的经费投入是办学的保证，经费分配的差距是教育差距最直接的表现。农村义务教育经费的严重匮乏导致农村义务教育学校出现了一系列的问题。 ①农村义务教育学校债务危机严重。在全国普及九年义务教育期间，农村各级地方政府为了完成“普九”任务，在地方财政赤字严重的情况下，督促农村中小学举债进行学校危房改造、建设新校舍以及配备其他相关硬件,导致众多学校债台高筑。这样的危机对正常教学秩序产生了严重干扰，相关教育政策无法实习。更甚者，有些农村学校为了维持正常学校开支，变相加收学费，导致国家规定的义务教育收费政策无法落实，农村贫困学生得不到正常救助，从而出现辍学的情况。 ②全国农村义务教育学校危房率居高不下，相关教学设备奇缺。由于农村地区地方财政赤字严重，农村义务教育经费无法保障，农村义务教育学校校舍长期得不到修缮，致使危房发生率持续增加。除此之外，农村中小学还无力配备物理和化学实验室、英语语音教师；购买教学仪器、挂图、图书资料；更新体育设备；改善师生生活环境等。城乡办学条件的差距直接导致了城乡义务教育质量上的差距。（二）师资水平教师质量是教育质量的关键，中国城乡教育的差距不仅表现为义务教育经费分配的不均衡，而且同样严重地表现在义务教育领域的师资水平上。师资的质量、数量和年龄结构在很大程度上决定着一个地区的教育水平。城乡师资差距集中反映在质量、数量、年龄结构三个方面。 ①质量：据可靠调查显示，全国教师的学历提高非常快。2002年，小学、初中教师学历达标率已经分别达到97%和90%，但义务教育专任教师学历合格率城乡差异很大。小学和初中专任教师学历合格率城乡分别相差2.2个和7.6个百分点。2004年，农村小学高级教师的比例为35.9％，农村初中一级及以上职务教师的比

数据清洗数据分析数据挖掘

数据清洗1.基本概念数据清洗从名字上也看的出就是把"脏"的"洗掉"，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为""。我们要按照一定的规则把"""洗掉"，这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。主要类型残缺数据这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入。错误数据这一类错误产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入造成的，比如数值数据输成全角数字、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于、数据前后有

不可见字符的问题，只能通过写语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务用SQL的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。重复数据对于这一类数据--特别是维表中会出现这种情况--将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题，解决问题。对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件，促使他们尽快地修正错误,同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉，对于每个过滤规则认真进行验证，并要用户确认。数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。类型在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析;其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国着名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。

城乡教育差距

城乡教育差距目前，越来越多的人关注城乡教育差距问题，然而，这些问题主要表现在以下方面：：（1）、城乡间教育条件的差别巨大，农村教育困难重重；（2）重点学校制度及其引起的高额“择校费”；（3）农民工子女在城市得不到平等的义务教育；（4）大学在不同地区录取分数线不一致，不同地区间进入大学的机会差别极大；（5）重点大学，尤其是热门专业中，社会高等级阶层子女的比重极高，教育正在成为阶层和阶级分化的加速器。第一，投入差距。经费不足一直是制约农村义务教育发展的突出问题。近几年，政府财政向农村倾斜，加大了对农村义务教育的投入，但城乡之间义务教育投入方面仍存在一定的差距。以2004年为例，全国小学、初中生均预算内教育经费的城乡之比为 1.2∶1；全国小学生均预算内公用经费城乡之比 1.4∶1，初中生均预算内公用经费城乡之比1.3：1。部分欠发达地区的农村中小学基础建设投入仍然十分欠缺。全国人大义务教育法实施检查组在江西执法检查时发现：该省66人以上学生的大班有1.38万个，有的甚至100多人挤在一个班上课。在一些高寒、缺水地区，冬季取暖和安全饮用水的开支较大，有的学校仅采暖费一项，就要用去公用经费的一半以上。中西部地区农村中小学公用经费虽比改革前有所提高，但很多地方目前的经费保障水平只能维持学校基本运转。第二，办学条件差距。近年来，中国政府在农村义务教育阶段的

学校危房改造中投入了大量资金，农村中小学校舍数量和质量都有了较为明显的提高，城乡中小学生均校舍建筑面积已基本相当。目前，城乡办学条件的差距突出地表现在城乡生均教学仪器设备值方面。全国1/3以上地区的中小学生均教学仪器设备值的城乡差距继续扩大，小学生均教学仪器设备值城乡之比为 2.9∶1，全国初中生均教学仪器设备值的城乡比平均为1.4∶1。第三，教师水平差距。由于农村教学条件比较艰苦、教师待遇比较低下等原因，教学经验比较丰富的高职称教师等优质教育资源向城市和县镇集中，农村高职称教师比重与城市和县镇相比仍有较大差距。例如，有些教学点派不进足够数量的公办教师，有些地方只能低薪聘请代课教师，很多地方代课教师的工资不到公办教师工资的1/3。在师生比方面，农村高于城市。按照现行教师编制标准，农村初中、小学的教师每人负担学生数分别为18人、23人，城市初中、小学为13.5人、19人。采取有效措施吸引高素质人才到农村学校教书，已成为提高农村义务教育质量的关键因素。造成这些问题的因素又是什么呢？农村教育落后的主要原因在于“一元化目标，二元化政策”的教育制度设计、城乡教育投入不平衡、农村教育体系和结构不合理等方面，认为农村教育有很大的外部经济性，城市是外部性的最大受惠者。提出从统筹城乡的角度，通过建立城乡统筹的教育制度、区别城乡的收费标准、促进城乡教育互补交流、教育投入向农村倾斜等措施缩小城乡教育差距。传统农业向现代农业的转变首先需要传统农民向现代农民转变，而这一切依赖于农村教育

论城乡义务教育差距现状及其归因

【最全最详细】数据分析与挖掘实验报告

《数据挖掘》实验报告目录 1.关联规则的基本概念和方法 (2) 1.1数据挖掘 (2) 1.1.1数据挖掘的概念 (2) 1.1.2数据挖掘的方法与技术 (2) 1.2关联规则 (3) 1.2.1关联规则的概念 (3) 1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (4) 2.用Matlab实现关联规则 (6) 2.1Matlab概述 (6) 2.2基于Matlab的Apriori算法 (7) 3.用java实现关联规则 (11) 3.1java界面描述 (11) 3.2java关键代码描述 (14) 4、实验总结 (19) 4.1实验的不足和改进 (19) 4.2实验心得 (20)

1.关联规则的基本概念和方法 1.1数据挖掘 1.1.1数据挖掘的概念计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。数据挖掘就是信息技术自然进化的结果。数据挖掘可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。许多人将数据挖掘视为另一个流行词汇数据中的知识发现（KDD）的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程如下：·数据清理（消除噪声和删除不一致的数据） ·数据集成（多种数据源可以组合在一起） ·数据转换（从数据库中提取和分析任务相关的数据） ·数据变换（从汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式） ·数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式） ·模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式） ·知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。 1.1.2数据挖掘的方法与技术数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成等许多应用领域的大量技术。数据挖掘主要包括以下方法。神经网络方法：神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art模型、koholon模型为代表的，用于聚类的自组织映射方法。神经网络方法的缺点是"黑箱"性，人们难以理解网络的学习和决策过程。遗传算法：遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。sunil已成功地开发了一个基于遗传算法的数据挖掘工具，利用该工具对两个飞机失事的真实数据库进行了数据挖掘实验，结果表明遗传算法是进行数据挖掘的有效方法之一。遗传算法的应用还体现在与神经网络、粗糙集等技术的结合上。如利用遗传算法优化神经网络结构，在不增加错误率的前提下，删除多余的连接和隐层单元；用遗传算法和bp算法结合训练神经网络，然后从网络提取规则等。但遗传算法的算法较复杂，收敛于局部极小的较早收敛问题尚未解决。决策树方法：决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从

我国城乡义务教育的差距分析与对策

我国城乡义务教育的差距分析与对策 [摘要]城乡义务均衡发展是落实科学发展观、缩小城乡公共产品供给差距的客观要求。文章分析了我国城乡义务教育的主要差距及其成因，从加大财政投入、完善农村义务教育管理体制、建立城乡义务互动与共享的运行机制等几个方面提出促进城乡义务教育均衡发展的对策。 [关键词]城乡义务教育;差距;均衡;对策义务教育是根据法律规定，适龄儿童和青少年都必须接受，国家、、家庭必须予以保证的国民教育。我国义务教育阶段在校生近1.8亿人，其实施程度、公平状况和教育质量，关系到基本人权的保障和教育公平的实现。然而长期以来，我国城乡义务教育差异显著，突出表现在经费投入、师资水平、办学条件和教育质量等方面。这种差距加剧了城乡义务教育发展的失衡，阻障了义务教育目标的实现。本文分析了当前我国城乡义务教育的差距及其原因，并提出促进我国城乡义务教育均衡发展的对策。一、我国城乡义务教育的主要差距

从根本上讲，教育均衡发展是通过合理配置办学经费、设施和师资力量、生源等物力和人力资源，实现供给与需求的均衡。我国城乡义务教育差距集中表现在三个方面： (一)经费投入上的差距从我国1999-xx年中小学生均预算内教育经费配置情况看(表1)，普通小学和普通初中的生均预算内教育事业费城乡差异比较明显。城市普通小学的生均预算内教育事业费从1999年的414.78元增加到xx年的1129.11元，农村普通小学的生均预算内教育事业费从1999年的345.77元增加到xx年的1013.80元;城市普通初中生均预算内教育事业费从1999年的639.63元增加到xx年的1246.07元，农村普通初中生均预算内教育事业费从1999年的508.58元增加到xx年的1073.68元。整体上看，城乡义务教育生均预算内教育事业费都呈现上升趋势，但是，城乡生均教育经费差距显著，1999～xx年，城市普通小学、初中生均预算内教育事业费均高于农村。 (二)师资的差距师资的数量、质量在很大程度上决定着一个地区的教育水平。城乡师资差距集中反映在数量、质量、稳定性三个方面。

大数据、数据分析和数据挖掘的区别

大数据、数据分析和数据挖掘的区别大数据、数据分析、数据挖掘的区别是，大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。具体分析如下： 1、大数据(big data)：指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产; 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)Veracity(真实性) 。 2、数据分析：

是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 3、数据挖掘(英语：Data mining)：又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。简而言之：大数据是范围比较广的数据分析和数据挖掘。按照数据分析的流程来说，数据挖掘工作较数据分析工作靠前些，二者又有重合的地方，数据挖掘侧重数据的清洗和梳理。数据分析处于数据处理的末端，是最后阶段。数据分析和数据挖掘的分界、概念比较模糊，模糊的意思是二者很难区分。大数据概念更为广泛，是把创新的思维、信息技术、统计学等等技术的综合体，每个人限于学术背景、技术背景，概述的都不一样。

论城乡义务教育师资差异问题

论城乡义务教育师资差异问题 [摘要]随着国家近年来重视农村义务教育，我国的农义务村教育建设有了很大的改善，但与此同时，城乡义务教育仍然有较大差异，尤其体现在城乡师资力量上，主要包括年龄结构、教师职称、教师学历、教师工作投入度方面。进一步分析城乡师资差异问题的成因，主要由经济差异状况和国家教育资源配置政策的不完善造成教师的流动不均，农村教师的继续学习效果差等后果，从而拉开其与城镇师资力量的差距。根据以上现状和原因，解决该问题的首要办法就是大力发展农村经济，其次国家应从加强教师的考核制度、完善农村教师特殊津贴或补助、福利的政策、制定农村学校管理、组织的政策、加强人才流动机制、完善教师能力建设政策五个方面来完善教育师资制度，最后作为问题的主体的农村学校只有不断提升自身实力，才能逐渐减小城乡师资差异。 [关键词]义务教育师资差异经济国家教育政策 [Abstract] With the recent emphasis on rural compulsory education in our country, the construction of China's rural compulsory education has been greatly improved. But at the same time, there are still big differences between urban and rural compulsory education which particularly reflected in the urban and rural teacher source, including age structure, teachers’ titles, teacher education, teacher job commitment and other terms.Further analysis of the causes of differences between urban and rural teachers will find it is mainly because the economic disparity and imperfect policy of national education resource allocation that cause the uneven flow of teachers and ineffective continue learning of rural teachers, which widen the faculty gap between urban and rural area. Based on the above situation and reasons, the primary solution to this problem is to develop the rural economy, followed by construction of five aspects including strengthen teacher evaluation system, improve rural teachers' special allowances, subsidies and welfare policy, development rural school management and organization policy, strengthen personnel flow mechanism, improve capacity building of teachers to consummate the education system, at last, as the key factor, rural schools should keep improving their strength to make it possible to reduce the differences between urban and rural teachers. [Key words]compulsory education economy policy of national education the differences between urban and rural teachers 教育是人才成长的摇篮，教育是国家发展的基石，目前我国正处于社会的转型期，亟待教育为国家发展和建设的队伍输送新鲜的血液，而九年义务教育又是我国教育的基础，因此，义务教育的优劣关乎国家的未来。然而，由于我国过去长期实行城乡二元制，把重点放在发展城市教育而忽视了农村教育，在城市日趋追求优质教育的背景下，农村教育保障制度的缺失、区域经济条件的差异、近年来农村学龄人口的变化、农村家长教育观念的改变等原因又直接影响了农村教育的改革，进一步拉大农村教育与城市教育的差距，二者的差距主要包括“硬件设施”与“软件设施”方面的差距，而“软件设施”中最核心，同时也是农村教育最

推进城乡义务教育均衡发展的几点思考

推进城乡义务教育均衡发展的几点思考清水五中李强教育均衡是实现教育公平的重要途径，是构建和谐社会的基石。近年来，随着改革开放和“科教兴国”方略的实施，我国义务教育已经全面普及，进入了巩固普及成果、着力提高质量、促进内涵发展的新阶段，义务教育的发展取得了令人瞩目的成就，西部农村地区义务教育也有了较大的发展，特别是党的十八大以后，我国农村教育事业驶入了又好又快科学发展的健康轨道。目前，在我国农村普遍实施了根本意义上的九年义务教育免费机制，不仅巩固和加强了农村义务教育“普九”成果，同时，促进了社会主义新农村与和谐社会的创建进程。义务教育是经济社会发展的基础建设工程，义务教育工作事关国家的发展大计，关系到千家万户，其重点在农村，难点也在农村，尤其是农村地区，经济发展水平低，在办学经费投入、硬件设施、师资调配、办学水平和教育质量等方面存在不均衡的现象，使老百姓要求“上好学”问题日益突出。而且这种现象越来越明显，严重挑战教育公平，已引起了社会的广泛关注。实现义务教育均衡发展是关系国计民生、构建和谐社会的必要条件。因此，逐步缩小城乡教育差距，推进义务教育均衡发展，实现教育公平、公正，是当前义务教育工作中的重中之重。笔者结合曾在经济发达地区学习的感受和农村多年教育工作的体会，现就城乡义务教育均衡发展问题谈几点思考。一、义务教育均衡发展的内容。义务教育均衡发展主要包含三层意思：一是指区域间及城乡间义务教育要统筹规划，实现均衡发展，当前而言实现城乡间义务教育均衡发展是核心内容；二是学校之间要实现均衡发展。各级义务教育的办学经费、硬件设施、师资水平、办学水平和教育教学质量等方面大体处于较为均衡的状态；三是学生层面要实现

用户行为数据分析数据挖掘BI 项目计划书

用户行为数据分析项目计划书 2011/5/4 修改记录

目录一、项目背景 (5) 二、相关术语 (5) 1. Web数据挖掘 (5) 1)Web数据挖掘分类 (6) 2) Web数据的特点 (7) 3) 典型Web挖掘的处理流程 (7) 4) 常用的数据挖掘技术 (7) 5) Web商业智能BI（Business Intelligence） (8) 2. 网站流量统计 (10) 3. 统计指标/术语 (10) 4. 用户分析-- 网站用户的识别 (13) 5. WEB日志的作用和缺陷 (15) 6. 漏斗模型（Funnel Model） (17) 7. 目前提供此服务产品/企业 (18) 三、项目目的 (18) 四、项目需求 (18) 1. 页面统计 (18) 2. 用户行为指标 (19) 3. 潜在用户特征分析 (19) 4. 指定User Cookie的分析 (20) 5. 用户趋势分析 (20) 五、项目系统设计 (20) 六、项目详细设计 (21) 1. 数据收集 (21) 2. 数据模型 (22) 1) 统计PV量(趋势) (22) 2) 消重统计独立IP量/ IP的平均访问页面量(趋势) (22) 3) 消重统计独立UV量/ UV的平均访问页面量(趋势) (23) 4) 统计URL的访问来源Ref的量/ Ref排行(趋势) (23) 5) 统计Ref=URL的去访URL*/跳出的量/ 去访/跳出排行(趋势) (23) 6) 统计分析/预测/规律特定用户的行为(趋势) (24) 7) 统计新访客/老访客(趋势) (24) 8) 页面平均停留时间/ 页面平均时长(趋势) (24) 9) 搜索引擎列表 (24) 10) 搜索引擎关键词 (25) 11) 搜索引擎关键词(各搜索引擎) (25) 12) 老用户回头率（用户黏性） (25) 13) 新增用户增加/流失（用户黏性） (25) 14) 不活跃用户激活（用户黏性） (26) 15) 用户浏览深度（用户黏性） (26)

【精品】(最新)案例四数据挖掘之七种常用的方法

数据挖掘之七种常用的方法利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 1.分类分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。 2.回归分析回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。 3.聚类聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。 4.关联规则关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。 5.特征特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。

城乡学校义务教育办学水平差距与对策

城乡学校义务教育办学水平差距与对策【摘要】农村学校、山区学校与城镇学校相比,学校发展不平衡,教师专业发展不平衡,学生本身素质差距较大,导致教育发展不平衡。逐步缩小城乡学校间差距,促进区域性教育均衡发展,提高教师专业素养,让广大学生能够享受更多的优质教育资源,缩小差距,在一定程度上达到教育均衡化。【关键词】城乡学校办学水平均衡教育对策我们的教育是典型的二元结构。表现出县城学校与农村学校间办学水平的差距,教育发展不均衡。缩小差距,逐步实现教育均衡化。 1我县义务教育事业的现状与特点从总体上看,我县义务教育发展不够均衡,主要表现为区域不均衡、城乡不均衡和学校之间的不均衡。 1.1城乡义务教育资源的分配存在着较大的差距。县城义务教育学校之间、农村义务教育学校之间的内部差异,基本上都大于城乡之间的差异。一是县城“窗口”学校与薄弱学校之间办学条件的差距不断扩大,成为“择校风”屡禁不止的主要原因。我县城区小学各年级各班都出现大班额现象,平均80人以上,班额大的多达90人以上。二是乡镇中心学校与村办小学之间的办学条件差距不断扩大,导致村办小学的青年教师大量流失,留下“爷爷奶奶教小学”,这种现象导制大部分学生进城,城区学校因班额偏大教不好,农村学校因班额偏少不好教。这种不均衡的义务教育资源分布现状,必然会直接影响人民群众对教育的满意程度。 1.2不利于农民工子女上学的体制性弊端。在改革开放和城市化的进程中,进城农民工及其子女已经自然成为城市的有机组成部分。而绝大部分农民工子女只能到一些私立学校上课,享受不了优质教育资源的学校的教育。 1.3城乡学校间教研文化存在差距。县城学校和农村学校在教研文化上存在较大差距,制约着学校发展,影响教师专业成长。一是城市学校规模大,同年级、同学科教师多,开展教研活动氛围浓厚,教师思维活跃,教师间智慧多,团队力量强大,教研组内备课充分,能充分发挥教师团队作用,形成强大的教研活力,教研生命力强;二是城市学校教研活动内容丰富,教师们到上一级学校或优秀学校听课、参加教研活动的机会多些,学校办学理念新,教师更新观念快,教学观念新。学校开展校本教研次数多,教师专业成长快。乡村学校特别是中心小学、偏远山区学校,教师少,同年级、同学科教师一般只有1～2人,从某些方面来说,教研活动形不成“气候”,学校经费短缺,正常运转困难,更谈不上拿钱让教师外出学习、培训或参加上级单位、优秀学校举办的培训活动。 1.4师资力量不足,教师队伍不稳。