第四阶段 模块二 数据处理篇

第四阶段模块二数据处理篇 >> 课后练习

课后练习

练习一、利用如图所示数据明细，

1、制作一个1997年每月产品销售额及运货费的比较图表

2、制作每个月每个产品销售额的走势图

【提示】：本实例中多次使用到年份，但原始数据清单中并无年份字段，而仅有订购日期（年/月/日），年份从日期中剥离出来，可使用“调整分析步长”知识点，指定其按年和月重新进行分组即可。

（“练习一素材”）

练习二、期末统考结束后，教育局要求全市学生的成绩都汇总在如下图所示的同一个Excel工作表中，并出各学校、各专业、各学科的平均分。

实验数据处理的基本方法

实验数据处理的基本方法 数据处理是物理实验报告的重要组成部分，其包含的容十分丰富，例如数据的记录、函数图线的描绘，从实验数据中提取测量结果的不确定度信息，验证和寻找物理规律等。本节介绍物理实验中一些常用的数据处理方法。 １列表法 将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚、简单明了、有利于发现相关量之间的物理关系；此外还要求在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等；根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。最后还要求写明表格名称、主要测量仪器的型号、量程和准确度等级、有关环境条件参数如温度、湿度等。 本课程中的许多实验已列出数据表格可供参考，有一些实验的数据表格需要自己设计，表１．７—１是一个数据表格的实例，供参考。 表１．７—１数据表格实例 氏模量实验增减砝码时，相应的镜尺读数

２作图法 作图法可以最醒目地表达物理量间的变化关系。从图线上还可以简便求出实验需要的某些结果（如直线的斜率和截距值等），读出没有进行观测的对应点（插法），或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量围以外的对应点（外推法）。此外，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用直线图表示出来。例如半导体热敏电阻的电阻与温度关系为，取对数后得到 ，若用半对数坐标纸，以lgＲ为纵轴，以１／Ｔ为横轴画图，则为一条直线。 要特别注意的是，实验作图不是示意图，而是用图来表达实验中得到的物理量间的关系，同 时还要反映出测量的准确程度，所以必须满足一定的作图要求。 １）作图要求 （１）作图必须用坐标纸。按需要可以选用毫米方格纸、半对数坐标纸、对数坐标纸或极坐标纸等。

表格数据的处理教学设计.doc

表格数据的处理教学设计 教学目标： 知识与技能： 1、理解信息的表格化、掌握表格数据的处理 2、选择恰当的软件加工表格信息(这里使用excelxx) 过程与方法： 引导学生如何在教材现有的知识层次之外发掘新的知识点，拓展学生的思路，激发学生的创造性。 情感态度与价值观： 寻找新旧知识的关联点，对有兴趣进一步学习的学生可以鼓励他们多分析和思考。 教学要点： 本课教学内容理论性与实践相结合，并且实践是本节课的重要教学环节。有一句名言："没有实践就没有真知"。因此，实践是学好表格数据处理乃至整个信息技术课程的重要途径。针对这种情况，我们教师应采取少讲多练的教学方法，也可以让学生自主探索，根据教材中所提供的数据制作，分小组探究学习，并完成任务。 教学组织： 组织选择合适的软件（excelxx）加工表格信息，借助表格对数据进行计算、排序、筛选、汇总；掌握数据的计算、数据的筛选、数据的排序、数据的分类汇总和建立数据透视表。

教学安排：2课时。 教学过程： 一、概念:（略讲） 单元格：单元格是表格中行与列的交叉部分，它是组成表格的最小单位，单个数据的输入和修改都是在单元格中进行的。 工作表：工作表是一个由若干行和列组成的表格，一行和一列的交叉部分称为单元格。一般而言，数据处理都是在单元格内进行的。电子表格常常处理成批的数据，它一般包含大量的单元格，最多为65536（256） =16777216个单元格。 工作簿：工作簿一般由若干个工作表组成，并以文件形式存放在磁盘上。所以，工作簿是面向用户操作的一个概念，而文件则是面向计算机系统的一个概念。 二、处理电子表格（讲授知识点） a、表格数据的对齐方式、单元格的地址（这里只讲解相对地址） b、数据的计算：让学生学会日常应中的求和公式 sum(summber1:summber2)、平均数公式(average(summber1:summber2)、最大值max(summber1:summber2)、最小值min(summber1:summber2)、及格率countif(summber1:summber2，’>=60/人数’等公式。学生通过回忆、讨论并完成利用公式计算和自动计算完成表格《各门市一周内各品牌杀毒软件的销售数据》和自已设计一个自己班里的成绩表进行计算。 c、数据的筛选：学生对表格中的某一特定数据所蕴含的信息进行筛选

数量生态学(第二版)第2章 数据处理

第二章数据的处理 数据是数量生态学的基础，我们对数据的类型和特点应该有所了解。在数量分析之前，根据需要对数据进行一些预处理，也是必要的。本章将对数据的性质、特点、数据转化和标准化等做简要介绍。 第一节数据的类型 根据不同的标准，数据可以分成不同的类型。下面我们将介绍数据的基本类型，它是从数学的角度，根据数据的性质来划分的；然后叙述生态学数据，它是根据生态意义而定义的，不同的数据含有不同的生态信息。 一、数据的基本类型 1、名称属性数据 有的属性虽然也可以用数值表示，但是数值只代表属性的不同状态，并不代表其量值，这种数据称为名称属性数据，比如5个土壤类型可以用1、2、3、4、5表示。这类数据在数量分析中各状态的地位是等同的，而且状态之间没有顺序性，根据状态的数目，名称属性数据可分成两类：二元数据和无序多状态数据。 （1）二元数据：是具有两个状态的名称属性数据。如植物种在样方中存在与否，雌、雄同株的植物是雌还是雄，植物具刺与否等等，这种数据往往决定于某种性质的有无，因此也叫定性数据（qualitative data）。对二元数据一般用1和0两个数码表示，1表示某性质的存在，而0表示不存在。 （2）无序多状态数据：是指含有两个以上状态的名称属性数据。比如4个土壤母质的类型，它可以用数字表示为2、1、4、3，同时这种数据不能反映状态之间在量上的差异，只能表明状态不同，或者说类型不同。比如不能说1与4之差在量上是1与2之差的3倍，这种数据在数量分析中用得很少，在分析结果表示上有时使用。 2．顺序性数据 这类数据也是包含多个状态，不同的是各状态有大小顺序，也就是它一定程度上反映量的大小，比如将植物种覆盖度划为5级，1=0~20%，2=21%~40%，3=41%~60%，4=61%~80%，5=81%~100%。这里1~5个状态有顺序性，而且表示盖度的大小关系。比如5级的盖度就是明显大于1级的盖度，但是各级之间的差异又是不等的，比如盖度值分别为80%和81%的两个种，盖度仅差1%，但属于两个等级4和5；而另外两个盖度值分别为41%和60%，相差19%，但属于同一等级。顺序性数据作为数量数据的简化结果在植被研究中有着较广泛的应用，但在数量分析中，这种数据所提供的信息显然不如数量数据。因此，使用并不十分普遍。 3、数量属性数据

Excel电子表格中的数据处理(教案)

电子表格中的数据处理（教案） 教学科目:计算机应用基础授课人:何庆宇 教学地点:4号机房（四楼）教学对象:机电1201班 教学课题:电子表格中的数据处理教学时数: 2课时（两节连上）教学目标 一、知识目标 1、掌握并熟练的运用一般的函数公式； 2、掌握基本的数据排序功能，了解复杂的排序操作； 3、掌握数据的自动筛选，能对数据进行简单的筛选； 4、掌握数据的高级筛选。 二、能力目标 1、培养学生自主学习、协作学习的能力； 2、培养学生的动手操作、综合实践的能力； 3、培养学生的信息处理能力。 三、德育目标 培养学生尊重科学、应用科学的意识。 教学重点: 1、数据处理中的公式应用 2、基本的数据排序 3、数据的自动筛选和高级筛选 教学难点: 1、数据的复杂排序 2、数据的多条件自动筛选 3、数据的高级筛选 教学方法：演示教学法、实践教学法、任务驱动法 教学过程： [复习引入]

前面我们已经学习了对电子表格的行列、单元格格式、表格边框线、批注、打印标题等的设置，这些都是针对工作簿的基本操作，而接下来我们要学习的是如何对电子表格中的数据进行处理。今天我们先来学习掌握公式应用、数据排序、数据的自动筛选和高级筛选这四个基本操作。 [讲授新课] （一）应用公式 1．常用函数公式 ①求和 ②平均值 ③计数 ④最大值 ⑤最小值 2．公式的创建 老师：结合教材中的例子7.1，通过教学平台中的广播软件向学生演示在电子表格教学课件7-1的sheet1中创建公式的过程，边讲边操作。 求和公式——演示步骤： （1）单击需要填充内容的单元格； （2）单击编辑栏中的倒三角按钮，选择“求和”后，选取所要求和的数据区域，按下enter键。 注意：当我们选取单元格区域C2:G3（如图：）时，Excel会默认所选取行区域的最后一个空白单元格作为放置接下来操作所得数据的位置，单击快捷编辑栏中的倒三角按钮，在下拉菜单中选取“求和”，此时出现的效果和上述是一样。 求平均值——演示步骤： （1）单击需要填充内容的单元格，如右图所示 （2）单击编辑栏中的倒三角按钮，选择“平均值”后，选取所要 求平均值的数据区域，按下enter键。 老师：请学生在电子表格7-1的sheet1中演示求和与求平均值的步

数据采集及处理

7■丄Shancfong Jianzhu University 硕士研究生 非笔试课程考核报告 （以论文或调研报告等形式考核用） 2011至2012学年第2学期 考核课程：数据采集及处理 提交日期：2012年6月20日 报告题目：“智能尘埃”的数据采集及处理 姓名魏南 学号2011070203 年级2011级

专业机械设计及理论 所在学院机电工程学院 山东建筑大学研究生处制 “智能尘埃”的数据米集及处理 摘要：“智能尘埃”是在微机电加工技术和自组织网络技术作用下的产物。介绍了“智能尘埃”的硬件体系结构，重点讨论内部重要部件温度传感器AD7418勺采集原理以及AT90LS8535处理器的关键技术。最后在数据采集 和处理的改进上作了几点探讨。 关键词：智能尘埃；无线传感器；低功耗；采集处理 Abstract: “ Smart Dust ” is a product of MEM processing technology and selganization network technology . The hardware structure of “ Smart Dust ” ed in t hedprinciple of the inner component AD7418 which is a kind of temperature sensor is mainly discussed, and the key technology of processor AT90LS8535 is briefly pointed out as well . Finally , the improvements on data acquisition and processing are presented. Key words: Smart Dust ; wireless sensor; low power; acquisition processing 0引言

表格数据的处理”教学设计

《数据信息的加工》教学设计 贵阳市民族中学李娟 课型：新授课 授课年级：高一 课时安排：1课时 一、教材分析： 1、《数据信息的加工》是高中信息技术《上海科技教育出版社》基础教材第三章第一节的第三部分内容。对信息进行表格化加工和处理，是信息处理中的一个重要技能，借助表格，可以对表格数据进行处理，从而发现数据之间的关系。 2、主要讲解怎样对表格数据进行常用几种函数的计算和简单的分析。本节内容在教材中占有重要的地位，这个知识点在生活中有着非常广泛的应用，也是Excel数据应用中的一个重点和难点。通过本节学习，使学生能在掌握知识技能的基础上，有针对性的探索和解决实际问题。 二、学情分析： 通过前面的学习，学生对表格处理软件的一些基本理论已有所掌握。学生在初中时已接触过了表格数据的处理，高中阶段的该内容学习，是让学生进一步学习更多的表格数据处理方法，而更重要的是让学生在这节课中主动利用所学知识解决学习和生活的实际问题，而在我们这里就是培养学生分析问题、解决问题的能力。所以，让学生在感兴趣的问题情境中，在教师的启发和引导下，主动进行问题的探究，逐步领会表格信息加工的基本思想、方法和过程。 三、教学目标： 1.知识与技能 （1）了解利用EXCEL处理数据的意义； （2）学会EXCEL常用几个函数的使用方法，并利用填充手柄复制公式； （3）掌握基本的排序、分类汇总、自动筛选等数据分析方法。 2.过程与方法 （1）学生自主实践，完成表格数据的基本处理，学习常用的基本函数、排序、分类汇总、自动筛选分析表格数据的方法，并进一步探究综合应用； （2）通过对学案的自学和探索完成任务一与任务二，锻炼自身的自主学习能力和探索创新能力。

数据处理名词解释

名词解释： 第一章 试验设计与数据处理：是以概率论、数理统计及线性代数为理论基础，研究如何有效的安排试验、科学的分析和处理试验结果的一门科学。 试验考察指标(experimental index)：依据试验目的而选定的衡量或考察试验效果的特征值. 试验因素；对特征值产生影响的原因或要素. 因素水平：试验实际考虑采用的（某一）因素变化的状态或条件的种类数称为因素水平，简称水平。 局部控制（local control）原则：控制隐藏变量对反应的效应。 重复（replication）原则：重复试验于许多试验单位，以降低结果的机会变异 随机化（randomization）原则：随机化(Randomization)安排试验单位接受指定的处理。实验的目标特性（实验考察指标）目标特性:就是考察和评价实验结果的指标。 定量指标：可以通过实验直接获得，便于计算和进行数据处理。 定性指标：不易确定具体的数值，为便于用数学方法进行分析和处理，必须是将其数字化后进行计算和处理。 因素：凡是能影响实验结果的条件或原因，统称为实验因素（简称为因素）。 水平:因素变化的各种状态和条件称为因素的水平 总体、个体：我们所研究对象的某特性值的全体，叫做总体，又叫母体；其中的每个单元叫做个体。 子样（样本）、样本容量：自总体中随机抽出的一组测量值，称为样本，又叫子样。样本中所含个体（测量值）的数目，叫做样本容量，即样本的大小。 抽样：从总体中随机抽取若干个个体观测其某种数量指标的取值过程称为抽样。 样本空间：就样本而言，一次抽取、观测的结果是n个具体数据x1，x2，…，xn，称为样本（X1，X2，…X n）的一个观测值，而样本观测值所有可能取值的全体称为样本空间。 重复性：由一个分析者，在一个给定的实验室中，用一套给定的仪器，在短时间内，对某物理量进行反复定量测量所得的结果。也称为室内精密度。 再现性;由不同的实验室的不同分析者和仪器，共同对一个物理量进行定量测量的结果。也称室间精密度。 误差：测量值和真值的差数 偏差：测量值和平均值的差数。也叫离差。 偏差平方和：测量值对平均值的偏差的平方的加和，叫偏差平方和。 方差(variance):是测量值在其总体均值周围分布状况的一种量度，方差表征随机变量分布的离散程度。 总体方差的定义是：测量值对总体均值的误差的平方的统计平均 样本方差：只作过有限次测量的样本方差，通常用s2表示。s2是测量值对样本均值的偏差的平方的平均 标准偏差(标准差)：方差的平方根的正值，叫标准偏差，或标准差 自由度：是指可以自由取值的数据的个数。 相对标准偏差(变异系数)(relative standard deviation, RSD):是样本标准偏差与平均值的比值，表示偏差值与平均值的相对大小。 第二章

GPS数据处理参数设置及基本手段

GPS数据处理参数设置及基本手段 1.在GPS处理栏里对天线高有误的测站点击属性，更改天线高。 2.GPS处理栏目中右键点击“处理参数”，在“概要”中勾选“显示 高级参数”；在“附加输出”中勾选“残差”；在“自动处理”中勾选“Re-Compute already computed baselines”，即选取“重新计算已经计算的基线”选项，以保证每次都计算处理基线。见下图 2、在平差栏中右键点击“配置-一般参数”项，对标准差中“计算使用”项选取“仅对GPS观测值应用缺省设置”。见下图

3、在“GPS处理栏”中全部选择，进行处理，在“结果”栏中得到每一条基线处理结果，在模糊度状态为是的情况下进行存储，然后逐个对基线点右键进行“分析”，得到如下图所示残差结果，注意在“类型”中选“双差”、在“相位”中选“L2”或“L1”，观察标准差值，一般为2~5cm为正常，否则应在卫星窗口中对标准差大的卫星的时间段适当进行剔除修改。修改完毕还应重新处理比对残差结果。 4、一般来说GPS成果如果一次性通过平差，F检验较小或是较为理想，则没有太多必要对卫星进行修改，毕竟在基线较多时，修改工作量较大，但效果并不十分明显。理论上F检验值越小平差结果越可靠，但同时网和环平差结果中的指标才是规范中规定的硬指标。 注：网平差结果中的GPS基线向量残差数据中的“残差PPM”为：残差/边长*1000000。 如何解决工程测量中大面积GPS控制网

因椭球因素造成精度损失的问题 1、在84坐标系统下进行基线解算、平差、得到84经纬度坐标； 2、新建投影，采用高斯投影，中央子午线应选用离隧道中间最近的， 不一定要正好是3度带或1.5度带的整带度数，带宽可有1.5或1度，东方向加上500公里。 3、新建坐标系，坐标系投影采用第2步新建的投影，椭球采用北京 54椭球； 4、新建项目，将第3步新建的坐标系赋予该项目。在新建项目中新 建控制点，采用地方坐标中的大地坐标，选用“经度、纬度、高程”格式，高程采用正常高，即实际标高。输入距离控制网中心最近的控制点或自定的坐标起算点（最好在控制网中央区域选点）在平差后的84坐标系统中的经纬度坐标（可用手工在第1步中抄下来）； 5、采用经典三维法进行投影匹配，在匹配时，注意在配置选项中的 经典三参数标签中选择3个平移选项。得到最终成果（即为投影到北京54椭球大地水准面上的坐标系统，也可进行坐标转换，整体转换为地方格网坐标。如果没有出现所要的数据项，则在点选项卡中点右键，在视图中勾上所要的数据即可。） 6、ASCII文件，假设为 beijing54_BLH.txt。 7、新建椭球、更改长半轴a值（目的是将控制网投影到施工面上，

模块三、数据处理分析

模块三数据处理 第一节数据处理 一、数据处理（2个课时） 1、数据处理的价值：从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中抽取有价值、有意义上数据。 2、获取数据的方法： 1)测量数据：使用一定的测量工具或者测量标志获得的数据。 例如：温度、身高、体重 2)计数数据：通过计算个数得到的数据。 例如：选举中的得票数、比赛中分数的统计 3、数据处理的一般过程： 1)确定主题 2)收集数据，形成数据记录表 3)统计数据，创建图表 4)结合图表，分析数据，形成合理研究报告 5)交流评价 二、初识电子表格 1、电子表格（又叫excel）:主要用来处理数据，且它是一个动态的表格。 2、电子表格的主要功能： 1)数据统计 2)图表功能 3)数据库功能 4)网络功能 3、启动和退出电子表格的方法： “开始”——“所有程序”——“Microsoft Office”——“Microsoft Office excel 2003”，启动后，窗口如下图所示：

退出电子表格的方法： 方法一：单击关闭按钮 方法二：执行“文件”菜单——“退出”命令 方法三：使用快捷键Alt + F4 4、重要知识点 A.电子表格的扩展名是.xls B.工作薄由一张张工作表组成，工作表由一个个单元格组成，单元格是数据存放的基本 单位。 C.默认的第一个工作薄名称为Book1,第一张工作表为Sheet1. D.打开一个工作薄，里面默认的有三张工作表，一个工作薄中，最多可以有255张工作 表。 E.行列相交处的每个格子称为单元格；单元格地址由行标和列标组成；行标用数字表示， 列标用字母表示。 F.单元格地址的表示方法：列标行标，即列标在前，行标在后。 例如：D5 表示第四列第五行F9表示第9行第6列 G.单元格地址分为相对地址、绝对地址和混合地址 相对地址：A3 、B5 、D8 绝对地址：$A$3、$B$5、$D$8 混合地址：$A3、A$3、B$5、$B5、D$8、$D8 A$3是一个混合地址，列表是相对地址，行标是绝对地址，读作第1列第3行。 H.名称框中会显示出当前选中的单元格地址。如果我们要找到某一个单元格，可以直接 在名称框中输入单元格地址，以快速找到需要的单元格。 I.选定工作表全部单元格的方法是单击工作表的左上角行号和列标交叉处的空白方块。 也可以使用快捷键Ctrl+A J.区域：若干相邻单元格一起组成的矩形区域。 K.区域的表示方法：左上角单元格地址：右下角单元格地址 例如：A1：E5 思考：A1：E5和A1，E5有什么区别？ 第二节数据的基本操作 一、输入数据 方法一：单击或双击单元格，直接输入或者修改 方法二：选中单元格，然后在编辑栏 中输入或修改，完成后按回车键或者 单击 如果单元格显示“#########”，表示 ?单元格中的内容是数据 ?单元格的内容太长，单元格 的宽度不够。 如果单元格中的内容是文本，且文本 太长，它会超格显示出来。 在excel中，文本默认的对齐方式是左 对齐，数据默认的对齐方式是右对齐。

数据导入模块设计

深圳市汉云科技 SCSDB-RDBMS数据导入模块概要设计

版本历史

目录 1.前言 (1) 1.1.项目简要说明 (1) 1.2.文档说明 (1) 1.3.术语 (1) 2.设计目标 (1) 2.1.关键功能 (1) 2.2.关键质量属性 (1) 2.3.约束条件 (2) 3.逻辑架构设计 (3) 4.开发架构设计 (3) 4.1.关键目录、文件组织 (3) 4.2.程序单元组织 (3) 4.3.数据结构设计 (4) 4.4.接口定义 (5) 4.5.关键处理逻辑流程 (6) 5.物理架构设计 (7)

1. 前言 1.1. 项目简要说明 数据导入模块是SCSDB-RDBMS整个系统的一个子系统模块。 1.2. 文档说明 本文档是数据导入模块的设计文档，包括接口定义、开发架构设计、逻辑架构设计等方面内容。 文档当前主要描述了接口定义及一些重要的逻辑处理内容。具体的其他设计内容由合作者补充完成。 1.3. 术语 源数据库：导出数据的数据库 目标（目的）数据库：被导入数据的数据库 2. 设计目标 2.1. 关键功能 图表1 关键功能列表 2.2. 关键质量属性

图表2 质量属性列表2.3. 约束条件 图表3 约束条件列表

图表4 数据导入模块逻辑架构 封装接口API层：负责封装本模块的接口，供上层调用者使用。 数据导入逻辑控制层：按照一定的逻辑，调用下层的查询源数据库、数据分析、导入目标数据库子模块，来实现数据导入功能。 查询源数据库：通过向源数据库发送查询命令，从而获取源数据库的表结构信息或表数据。 数据分析：对从源数据库中查询到的数据进行分析，以转换成适合导入到目标数据库的数据。 导入目标数据：将转换后的目标数据导入目标数据库。 数据库访问接口层：相应数据库厂商提供的访问下层数据库的接口API。 4. 开发架构设计 4.1. 关键目录、文件组织 图表5 关键目录、文件列表 4.2. 程序单元组织 明确描述各单元编译依赖关系。

4.2.1表格数据的处理

4.2.1表格数据的处理 [教材分析] 《表格数据的处理》这一节中所用教材为教育科学出版社高中《信息技术基础》（必修）。教材是在以信息的获取、加工、表达、交流、管理和评价为主线，其中以对信息加工（如计算、筛选、排序）的方法为重点。 [学情分析] 经调查大多数学生在初中已经初学了excel中最基本的使用方法，对工作薄、工作表、单元格等概念已比较清楚，对数据的一般性处理操作也略有了解。但也有少部份学生是从零起点。所以在教学过程中教师应采用任务驱动、讲练结合的方法。 [教学目标] 知识与技能: 分析信息加工的重要性；掌握如何利用excel处理数据；学会从不同的角度挖掘表格数据所蕴含的信息。 过程与方法: 培养学生自主学习、探索和分析问题的能力。通过学生协作交流,教师讲解和指导完成本节课的教学任务。 情感态度与价值观：通过自主学习，激发学生对excel软件的学习与操作产生浓厚的兴趣，培养学生勤动手、爱思考，养成良好的学习习惯。为以后的学习打好基础。 [教学重点] 1、数据的分类计算 2、数据的排序 3、数据的筛选 [教学难点] 数据的分类计算 [教学课时]1课时 [上课地点]微机室 [教学设计思路] 教者在教学过程中以建构主义学习理论为指导，创设自主学习的情景、任务，引导学生自主探索和开展协作学习，激发学生的学习兴趣，调动学生的积极性，在教师的帮助下完成教学目标，提高学生的动手能力和信息素养。 [教学过程] 1、导入： 各位同学，相信大家已经经历过无数次考试了，下面是高一部分学生某次考试成绩表，但是这些数据只是反映的这部分学生的考试情况，有时候我们为了综合了解考试的结果，就需要对这些数据进行一定的处理。因此，我希望同学们帮助我完善好该表。 2、学习利用函数计算总分、平均分、最高分、最低分

元数据管理模块方案

目录 1. 现状分析 (2) 1.1 目前的困境 (2) 1.2 什么是元数据管理 (3) 2. 目标分析 (3) 2.1 建立完善的指标解释体系 (3) 2.2 建立规范的元数据管理体系 (4) 2.3 建立有效的数据稽核体系 (4) 3. 功能概述 (4) 3.1 元数据管理 (4) 3.1.1 业务元数据 (5) 3.2.2 技术元数据 (6) 3.3元数据分析 (9) 3.3.1 血统分析 (9) 3.3.2 影响分析 (10) 3.3.3 重要性分析 (11) 3.3.4 无关性分析 (12) 3.4数据稽核 (12) 3.4.1 稽核规则管理 (13) 3.4.2 稽核任务调度 (13) 3.4.3 稽核结果分析 (14) 3.4.4 数据质量评估 (14) 3.4.5 数据问题管理 (14)

元数据管理系统概述 1. 现状分析 随着经营分析系统规模不断扩大，系统所积累数据量也越来越大，收集到的海量数据背后隐藏着大量珍贵重要的信息，但也同时提高了系统的数据管理难度：一方面难以对这些数据进行有效解释，缺乏对业务流程执行的实时监控和管理；另一方面各部门数据与数据整合的难度也不断加大，影响到了经营分析系统中的数据质量。 如何对现有数据进行深层发掘，并揭示出埋藏在元数据中的趋势、因果关系、关联模式等核心信息？这是下一步深化经营分析系统应用的电信运营商需要解决的头等大事。构建BI，首先要保证的是数据质量。元数据管理解决的问题就是如何把业务系统中的数据分门别类地进行管理，并建立数据与数据之间的关系，为数据仓库的数据质量监控提供基础素材。 1.1 目前的困境 使用者(决策层、业务分析人员)： 1) 经营分析系统中存在有很多报表，不同报表中存在一些相同的指标，这 些指标往往不一致，给业务分析和决策工作造成很多困惑，必须花费很大的精力去检查核实。 2) 对于很多指标，不清楚其具体含义，不清楚其反映的问题，不清楚其具 体算法和来龙去脉。 数据仓库项目开发维护者： 1) 不同报表中的同一指标不一致，必须花费很大的精力去检查，目前基本 上是通过手工检查表和存储过程的方式，效率较低。 2) 没有完善的开发、维护规范。比如，新增一张分析报表，开发人员根据 业务人员的需求制作完成之后，往往没有整理完善相应的数据指标解释和元数据管理，造成日后检查困难。 3) 开发、维护规范的执行力较低，没有行之有效的管控手段。不严格按照

第二章 监测数据的处理

第二章 监测数据的统计处理和结果表述 2.1基本概念 2.1.1误差和偏差 2.1.1.1真值:在某一时刻和某一位置或状态下，某量的效应体现出客观值或实际值。 理论真值 真值包括 约定真值 标准器的相对真值 2.1.1.2误差及其分类 1、由于被测量的数据形式通常不能以有限为数表示，同时由于认识能力和科学技术水平的限制，使测量值与真挚不一致，这种矛盾在数值上表现即为误差。 2、差按其性质和产生原因可分为： ●系统误差（可测误差、恒定误差、偏倚）：指测量值的总体均值与真值之间的 差别，是由测量过程中某些恒定因素造成的，在一定条件下具有重现性，并不因增加测量次数而减少系统误差，他的产生可以是方法、仪器、试剂、恒定的操作人员或恒定的环境等所造成。 ● 随机误差（偶然误差、不可测误差）：是由测量过程中各种随机因素的共同作用所造成的，其遵从正态分布规律。 ●过失误差：是由测量过程中犯下不应有的错误所造成，它明显的歪曲了测量结 果，因而一经发现必须及时改正。 3、 误差的表示方法 绝对误差：测量值（x ）与真值（x t ）之比。 绝对误差=x-x t 相对误差：指绝对误差与真值之比。 相对误差= t t x x x -×100% 4、偏差：个别测量值与多次测量均值之偏离。分 绝对偏差（d ）：测量值与均值(x ’)之差。 d i =x i -x ’ 相对偏差：绝对偏差与均值之比。 相对偏差= 'x d ×100% 平均偏差：是绝对偏差绝对值之和的平均值。 d ’= n 1di n i ∑ =1 = n 1 ( )

标准偏差和相对标准偏差 ● 差方和（S ）：指绝对值的平方之和。 S= ∑ =-n i i x x 12 '）（ ● 样本方差（s 2 或V ） s 2 =11-n ∑=-n i i x x 12 '）（=1 1-n S ● 样本标准偏差（s 或s D ） s=2 1 )'(1∑=-n i i x x n =S n 1 ● 样本相对标准偏差（变异系数）：样本标准偏差在样本均值中所占的百分 数 C v = ' x s ×100% ● 总体方差和总体标准偏差分别以σ2和σ表示 σ2 = N 1∑ =-n i i x 1 2 ）（μ σ=∑=-n i i x 1 2)(N 1 μ=N N )x (- x 2 i i 2 ∑∑ 式中：N ——总体容量 μ——总体均值 ● 级差（R ）：一组测量值中最大值与最小值之差，表示误差的范围. R=x max -x min 5、总体、样本和平均数 ● 总体和个体 研究对象的全体称总体，其中一个单位叫个体。 ● （2）样本和样本容量 总体中的一部分叫样本，样本中含有个体的数目叫此样本的样本容量。 ● (3)平均数：平均数代表一组变量的平均水平或集中趋势，样本观测中大多数 测量值靠近平均数。 算术均数：样本均数x ’=n x i ∑ 总体均数μ= n x i ∑ n →∞

Excel电子表格中的数据处理教案

Excel电子表格中的数据处理教案

电子表格中的数据处理（教案） 教学科目:计算机应用基础授课人:何庆宇 教学地点:4号机房（四楼）教学对象:机电1201班 教学课题:电子表格中的数据处理教学时数: 2课时（两节连上） 教学目标 一、知识目标 1、掌握并熟练的运用一般的函数公式； 2、掌握基本的数据排序功能，了解复杂的排序操作； 3、掌握数据的自动筛选，能对数据进行简单的筛选； 4、掌握数据的高级筛选。 二、能力目标 1、培养学生自主学习、协作学习的能力； 2、培养学生的动手操作、综合实践的能力； 3、培养学生的信息处理能力。 三、德育目标 培养学生尊重科学、应用科学的意识。 教学重点: 1、数据处理中的公式应用 2、基本的数据排序 3、数据的自动筛选和高级筛选

教学难点: 1、数据的复杂排序 2、数据的多条件自动筛选 3、数据的高级筛选 教学方法：演示教学法、实践教学法、任务驱动法教学过程： [复习引入] 前面我们已经学习了对电子表格的行列、单元格格式、表格边框线、批注、打印标题等的设置，这些都是针对工作簿的基本操作，而接下来我们要学习的是如何对电子表格中的数据进行处理。今天我们先来学习掌握公式应用、数据排序、数据的自动筛选和高级筛选这四个基本操作。 [讲授新课] （一）应用公式 1．常用函数公式 ①求和 ②平均值 ③计数 ④最大值 ⑤最小值 2．公式的创建

老师：结合教材中的例子7.1，通过教学平台中 的广播软件向学生演示在电子表格教学课件 7-1的sheet1中创建公式的过程，边讲边操作。求和公式——演示步骤： （1）单击需要填充内容的单元格；（2）单击编辑栏中的倒三角按钮，选择“求和”后，选取所要求和的数据区域，按下enter键。注意：当我们选取单元格区域C2:G3（如图： ）时，Excel会默认所选取行区域的最后一个空白单元格作为放置接下来操作所 得数据的位置，单击快捷编辑栏中的倒三角按钮，在下拉菜单中选取“求和”，此时出现的效果和上述是一样。 求平均值——演示步骤： （1）单击需要填充内容的单元格，如右 图所示 （2）单击编辑栏中的倒三角按钮，选 择“平均值”后，选取所要求平均值的数据区域，按下enter键。 老师：请学生在电子表格7-1的sheet1中演示求和与求平均值的步骤。 老师提问学生：还有没有更快捷的方法呢？

数据接收模块方案介绍

数据接收模块方案介绍 1、综述 数据接收模块负责对数据的采集和初步处理，其中具体过程包括两部分：原始数据的接收、原始数据的加工处理。 数据接收模块在整个项目中处于较为底层的位置，也是底层与高层结的核心： 2、模块接口 其底层接口为网络接口，对设备通过GPRS网络，利用GPRS_RTU无线方式上传的数据进行接收。GPRS_RTU采用TCP/IP方式与服务器通讯，服务器端利用RTG-D通信服务器开发包接口进行数据的接收。 通过开发包提供的接口，接收到的为3200字节的原始数据，递交数据处理模块。数据处理模块要按照不同设备的协议对原始数据进行解析、CRC校验、计算、处理。处理完毕后递交给数据库。 数据接收模块的上层为数据库，此处为SQL server数据库，设备的原始信息、配置信息等都通过网站前台进行配置，保存在数据库中，数据接收模块从数据库中读取配置后开始根据配置工作，进行数据的接收和处理。接收到数据并处理成功后，则将结果保存在数据库中，供网站后台进行计算、统计、报表处理。

3、具体实现 数据接收模块在windows环境下用C++语言编写。通过RTG-D通信服务器开发包提供的动态链接库作为底层接口，软件动态加载动态链接库到内存中，找到函数入口后调用函数进行数据的接收、发送，服务的开启、关闭。 考虑到发送数据的设备可能众多，为了保证软件处理数据的实时性，软件会使用多线程技术，保证数据能够被快速处理，防止缓冲区堆满溢出、丢失数据，达到实时处理的要求。 由于跟数据接收模块与硬件相联系，而且处于底层与高层连接的核心位置，所以硬件问题、干扰问题、网络问题、数据传输问题等，都可能导致数据出错。因此软件在容错处理方面应该特别加强。若错误的数据不能够被正确处理，则可能会影响数据的完整性，甚至影响整个服务器的正常运作。 虽然目前终端设备比较少，但是在将来的发展中，终端传感器设备可能数量众多、规模庞大。所以软件设计时要对性能有一定的要求，保证最高效迅速地处理数据，而不给服务器带来过大的压力。 作为服务器端的软件，可能会长时间7*24运行，所以要高效、稳定，杜绝内存泄露等问题。 虽然目前仅有4、5种终端设备，每种设备的协议都不相同。但是要考虑到未来设备的升级、发展，要对不同的协议预留接口，软件成型后可以添加协议、修改协议，并能够进行相应的处理。 4、软件流程 1)软件启动后，根据数据库中的数据对软件进行初始化设置。 2)加载协议，并初始化服务，其中包括协议的握住、CRC校验等。 3)开启主线程，负责对指定的端口进行监听。 4)有消息收到，主线程开启副线程对数据进行处理，主线程继续监听。 5)副线程从主线程收到原始数据，根据协议对数据进行解析、校验等处理。 6)副线程将数据处理完毕后，根据协议，存入数据库，确认后副线程生命结束。 7)期间出现错误，进入容错处理模块。 8)软件收到用户发出的终止命令，处理完毕数据后，终止主线程。

表格数据的处理

说教材：本课是教育科学出版社高中信息技术（必修）第四章第二节《表格数据的处理》的内容，表格数据的处理在“表格信息加工”这部分中占很重要的地位，它是新课标下全面提升学生信息素养的重要环节，让学生了解Excel软件并掌握其功能，为以后的学习奠定良 好的基础。 学情分析：高一学生已有一定的基础，针对教材的内容和学生的实际情况，根据教学安排，我确定这一课时的教学目标如下： 知识与技能： 1、理解信息的表格化、掌握表格数据的处理 2、选择恰当的软件加工表格信息(这里使用Excel2003) 过程与方法： 引导学生如何在教材现有的知识层次之外发掘新的知识点，拓展学生的思路，激发学生的创造性。 情感态度与价值观： 寻找新旧知识的关联点，对有兴趣进一步学习的学生可以鼓励他们多分析和思考。 说学法 课堂教学要充分让学生自主学习，发挥学生的主观能动性，使学生真正成为学习的主体。在学生上机过程中，采用竞赛法、发现法、观察法、协作学习等方法，紧扣上课所讲知识点，利用“小组制”进行知识抢答竞赛，考虑整个班级水平差异，分6小组，在每组中选出两名电脑较好学生负责这组学生的答疑和管理这组纪律；这样能够更好地让学生当堂掌握知识，并且有问题可以及时解决，学生更能发挥主体作用，老师负责组织教学、检查总体、指导个别等，这样调动课堂气氛，形成竞争氛围，激发学生对电脑的兴趣和热情，也培养了他们的团队合作精神。 说教学要点： 本课教学内容理论性与实践相结合，并且实践是本节课的重要教学环节。有一句名言：“没有实践就没有真知”。因此，实践是学好表格数据处理乃至整个信息技术课程的重要途径。针对这种情况，我们教师应采取少讲多练的教学方法，也可以让学生自主探索，根据教材中所提供的数据制作，分小组探究学习，并完成任务。 说教学组织：

SPS数据处理模块使用手册

SeisWay?地震采集应用软件系统 “SPS数据处理模块” 用户使用手册 胜利油田地球物理勘探公司 2004年12月

目录 第一章系统概述 (1) 1.1 系统简介 (1) 1.1.1 SeisWay地震采集应用软件系统简介 (1) 1.1.2 SPS数据处理系统功能简介 (1) 1.1.3 目标 (1) 第二章功能详述 (2) 2.1 文件 (2) 2.1.1 新建 (2) 2.1.2 打开 (3) 2.1.3 保存 (4) 2.1.3 另存为 (4) 2.1.4 退出 (5) 2.2 头卡 (5) 2.2.1 新建 (5) 2.2.2 头卡文件 (7) 2.2.3 定位 (9) 2.2.4 添加 (10) 2.2.5 删除 (11) 2.2.6 中/E (12) 2.2.7 QC检查 (12) 2.3 接收点 (13) 2.3.1 新建 (13) 2.3.2 打开 (14) 2.3.3 保存 (15) 2.3.4 排序 (16) 2.3.5 查找 (17) 2.3.6 单点编辑 (17) 2.3.7 输出窗口 (18) 2.4 激发点 (18) 2.4.1 新建 (18) 2.4.2 打开 (20) 2.4.3 保存 (21) 2.4.4 排序 (22) 2.4.5 查找 (22) 2.4.6 单点编辑 (23) 2.4.7 输出窗口 (23) 2.5 关系 (24) 2.5.1 打开 (24) 2.5.2 保存 (25) 2.5.3 排序 (26) 2.5.4 查找 (27) 2.5.5输出窗口 (27)

2.7 观测系统 (28) 2.7.1 检波点 (28) 2.7.2 炮点 (29) 2.7.3 显示网格 (29) 2.7.4 桩号编排定义 (30) 2.7.5 显示桩号 (31) 2.7.6 点连线设置 (31) 2.7.7 显示点连线 (32) 2.7.8 输出窗口 (32) 2.8 纠错窗口 (33) 2.9 工具 (33) 2.9.1 合并数据文件 (33) 2.9.2 工区信息统计 (35) 2.9.3 拾取模式 (36) 2.9.4 多文件输入 (36) 2.9.5 交互导入 (38)

表格数据的处理

表格数据的处理 【教材分析】：《表格数据的处理》是教育科学出版社出版的信息技术基础（必修）教材中第四章第二节的第一部分内容。在上一节已经了解了信息的表格化是结构化表达信息的一种方式，对信息进行表格化加工和处理，是信息处理中的一个重要技能。借助表格，可以对表格数据进行处理，从而发现和挖掘数据之间的关系，同时它也为后续章节关于信息集成和信息交流的学习奠定基础。 【学情分析】：表格数据的处理这一部分内容，学生在初中时已接触了，但是实际操作经验并不丰富，因此，有必要通过本节课的学习，让学生进一步学习更多的表格数据处理方法，而更重要的是让学生在这节课中主动利用所学知识解决学习和生活的实际问题，同时培养学生的个人荣誉感和集体荣誉感。 【教学目标】： 1、掌握利用公式计算、排序、数据的筛选、数据的汇总的实际操作来处理问题 2、熟练掌握表格处理软件Excel的使用 3、提高学生利用信息技术解决学习、生活问题的能力 【教学重点与难点】： 重点：数据的排序和筛选 难点：数据筛选的理解和熟练运用 【教学过程】： (一) 创设情境，导入新课： 师：6月份开罗的世界杯，是全世界共同瞩目的赛事，是人们的茶余饭后谈论的话题。在座的各位，肯定也有不少的球迷，阿根廷迷、巴西迷、德国迷等等……，当然也包括我（阿根廷迷）在内。 奇怪，一个小小的足球，就让不少人都得了兴奋症、彻夜不抿症，大力神杯把社会秩序打乱，把人们的生活、工作打乱。各种煤体报纸、电视、网络都是世界杯的信息。让球迷更快、更方便的了解世界杯的每一场赛事，是他们追求的目标。

为此，微软出品了一款用Excel制作的、非常精美的世界杯智能比分、积分记录表。 演示：（注：只要输入比分，就可以算出小组赛中每个国家的积分） 生：尝试、验证 设计意图：激发学生的学习兴趣，调动学生的积极性、主动性。 （二）步步为营，导学达标： 可见，Excel是一个出色的表格数据处理软件，它具有强大的数据计算与分析功能。下面我们就选用Excel软件来对数据进行计算、排序、筛选、汇总、透视等处理，从而体验表格数据的处理过程。 （1）建立表格 利用Execl工具软件建立2006德国世界杯积分榜。建立表格的过程，就意味着要将各种信息建立起一定的联系。对于数据表格，其表格栏目结构本身就蕴涵了数据间的某种关系，设计表格时应根据需要让表格能更好地揭示这些关系。可以方便地看到每一场比赛的时间、举办地点、以及这场比赛的比分。 （2）利用公式计算 Excel是一种常见的电子表格软件，利用它提供的函数和公式可以做各种类型的数据处理，例如求和、求平均值、求函数值等。（单元格的表示、公式的使用、公式的复制使用） 师：下面我们就利用公式来制作A组的积分榜。同学们知道世界杯比赛积分的原则吗？ 生：知道！（不知道！） 师：请生1给不知道的同学解释一下。 生1：

第二章_原始数据的处理方法

第二章原始数据的处理方法 原始数据的处理是数据分析中极为重要的容。在本节中，我们将介绍原始数据的来源及其特点，着重阐述原始数据初始变换的几种方法，并利用例子进行演示。 第一节原始数据的来源及其特点 原始数据一般包括反映自然资源区域特征，如海况、气象、水文、地形、地貌、动植物等；反映区域社会经济条件和生产力水平，如人口及其人口密度、捕捞劳力、海域面积、渔船数量、渔船功率以及渔业总产值、捕捞产值、养殖产值等。原始数据按其性质大体可分为（1）科学实验和观测数据；（2）社会经济统计数据；（3）生产经验数据；（4）有关部门的决策和目标数据；（5）定性资料的量化数据等。 不同的数据有不同的来源。但归纳起来，主要的来源有：（1）国家统计部门和行业部门的历年统计资料，这些多为社会经济指标；（2）有关业务部门的历年观测数据及其科学实验报告，这些多数为自然因素指标，如东海区渔业资源和环境观测数据；（3）选择有代表性的单位或年度，进行实地典型调查所得的数据；（4）区域规划部门通过收集、调查、观察和计算积累的数据；（5）调查访问有实践经验的劳动者、生产技术人员、科研人员以及管理人员所得的数据；（6）国家有关部门制定的发展规划、建设方案等决策数据；（7）其它方面的数据。我们将以上所获得的各种资料和数据成为原始数据。这些数据来源不同，其类型也不同。 从利用分析的角度来看，这些数据有以下几个主要特点：

（1）不同的量纲。如渔业产值为元，渔业产量为公斤，水温为摄氏度，作业时间为天，航程为海里，捕捞努力量为吨、千瓦、艘、人数，CPUE为吨/天、吨/小时、吨/千瓦等。 （2）数量级大小相差悬殊，有的数字仅是小数级，有的数字大到亿万。如渔业产值以亿万元或万元计算，而劳动生产率只有几十元到几百元；渔业资源量上千万吨或几万吨等。 （3）大部分数据有一定的随机性，特别是统计或观测的时间序列或偶测值，不论是自然指标还是经济数据，都有随机变化，均有明显的摆动。 （4）大量数据具有一定的灰色度，运用上述方法收集来的数据绝大多数是区域各样点的平均值或统计值，在时间上或空间上并不是一个确切的白色参数，而是一个有上限、下限的灰色数。如某调查船进行的渔业资源和环境调查，其所得的数据只能是某一点某一时刻的数据值，但由于条件和仪器设备的限制会使数值产生误差，这一误差值的多少无法知道，因而产生了灰区。如某年某区的降水量，是该区各次实际观测纪录的平均数，由于测量方法不同和在时间计算上引起的误差等，是无法知道的。同样的问题在一些经济统计数字中也存在。因此，严格地说，收集来的数据绝大多数是灰色参数，都具有不同程度的灰色度。 第二节原始数据白化和初始变换的几种方法 一、原始数据的取值和白化 对于绝大多数灰色参数来说，需要进行白化或淡化处理，以提高白色度，减少灰色度。也就是说通过信息的不断补充，使灰色参数逐渐成为一个比较接近实际的数值。数据白化处理的方法主要有：