关于如何对学生考试成绩进行数据分析范文

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

输入值；然后根据教育后的成绩得出一个输出值。输出值与输入值之间的差就是增值，用公式表现就是：

增值=输出值－输入值

教学增值评价法是一种借助计算机系统和统计程序。对教师的教学效果(即教师对学生学业成绩的影响程度)做出判断的教师评价方法。

一个教师的教学总会有一定的效果．对学生成绩总会产生的影响，但这种影响范围可大可小，可正可负，而教学增值评价就是将这种影响进行量化，进而遴选积极影响、转化消极影响、促成有效教学、扩大受益群体。

五、如何简洁作出标准分的数据？

打开08级成绩，看“原始分换算成标准分”，分别在语文、数学、…后面插入一列，例如：白月同学的语文标准分是108，在其后面的空格中输入：=100*(D2-AVERAGE(D$3:D$746))/STDEVP(D$3:D$746)+500

这就将白月同学的语文成绩转化为标准分了，成绩是445分。

只需要双击445就可以将所有高一的学生语文成绩都转化为标准分了，只需复制这一列到数学后一列，就自动生成了数学的标准分了，同理可得到其他各科的标准分。

六、如何对数据进行分析

1、任课教师如何通过数据对学生进行指导

打开08级成绩，看“学生标准分与班级各科平均分”，例如：通过白月同学的成绩可以明显看出，她的理科相对比较强，尤其数学非常突出，超过了86.65%的同学，文科相对比较薄弱，尤其历史，有86.21%的同学超过了她。再看“学生增值与班级各科平均增值”，白月同学的数学、化学较上次期中考试进步幅度较大，而语文、历史、地理较上次期中考试退步也很明显。任课教师可以深入了解白月同学的学习方法与学习习惯，针对本学科的特点，提供给她一些合理化的建议。

2、任课教师如何通过数据反思自己的教学

打开08级成绩，看“学生标准分与班级各科平均分”，例如：高一、1班的英语平均分为531，在全班各科名列第一，在高一外语中也名列第一，在高一各科中也名列前茅，因此这个班的英语不仅是班级的优势科，也是高一级部的优势科。再看“学生增值与班级各科平均增值”，高一、1班的英语平均增值为9，增值率（正增值的学生数除以学生总数）为55.32%，说明该科老师的教学对高一、1班学生的正影响较大。

Excel应对特殊学生成绩分析统计

1．考试混合编，成绩统一理--老方法遇到新问题

关于使用Excel进行学生成绩处理，已经是老话题了。但在实际工作中还是会有很多新问题，例如，现在很多学校都是全年级各班混在一起考试，以防考试改卷中的不正当竞争。而统计成绩时，则是将已判分但未拆封的考卷统一交到教务处，先按座位号顺序(每本考卷的自然顺序)录入各科分数，再分析统计出全年级各科成绩。举例说明，如图1(记录11至830隐藏了)，要统计二(1)班优秀人数，传统做法就是先按考试号排序，再通过公式“=COUNTIF(分

数!D2:D69,">=96")”求出。它的弊端是要手工逐个修改“D2:D69”这个参数中

的两个行号(2和69)，这可是一项工作量很大的工作。当然，简单的方法还是有的，往下看吧。

2．初步准备--考试号里提班级

如图1，从B列的考试号中取出前三位(班级编号)放在S列，即在单元格S2输入公式“=LEFT(B2,3)”，然后双击(或拖动)S2单元格右下角的填充柄即可。

3．再做辅表--班级等级二合一

在图1所示的工作簿中再新建一工作表，并将其命名为“等级”，在单元格A1中输入公式“=分数!A1”，回车，选定A1，按住A1右下角的填充柄向右下拖至C840单元格，将“分数”工作表中的姓名、考号、座位号引用到“等级”工作表中(注意，千万不能复制粘贴过来，这样不能保持两表数据的一致性)。再选定C1，按住C1右下角的填充柄向右拖至L1单元格，将语文、数学等9个学科科目引用过来。接着，在D2单元格中输入IF嵌套公式“=IF(分数!D2>=96,分数!$S2&&"a",IF(分数!D2>=72,分数!$S2&&"b",IF(分数!D2<48,分数!$S2&&"d",分数!$S2&&"c")))”。D2单元格中公式的含义是：看“分数!D2”单元格中的分数(即“分数”工作表中李悦的语文分数)是否大于等于96。如果是，则在D2单元格中填入“201a”——“分数”工作表中S2单元格中的字符“201”加上“a”(“201”表示二(1)班，“a”表示成绩等级为“优秀”)；如果不是(即小于96)，再看是否大于等于72。如果是，则在D2单元格中填入“201b”；如果不是(即小于72)，再看是否小于48。如果是，则在D2单元格中填入“201d”；如果不是(即小于72大于48)，则在D2单元格中填入“201c”。最后按住D2单

元格右下角的填充柄向右下拖至L840单元格，就可以将每个学生各科成绩的等级及所属班级都填好了

4．最终统计--所需数据瞬间齐

辅表制好之后，言归正传回到“统计”工作表(如图2)中，在A17到E28单元格区域中利用自动填充功能再制作一小块辅助数据(如图2)。

万事俱备，下面开始班级总人数及优秀率、及格率等的统计了。仍以二(1)班优秀率为例，现在就改用这样的公式了“COUNTIF(等级!$D:$D,$B17)”，即对“等级”工作表中D列所有单元格进行统计(等级!$D:$D)，找出值为“201a”(本工

作表即“统计”工作表的$B17的值，代表二(1)班优秀率)的单元格数目。具体做法如下：

(1)班级总人数(在B4单元格中输入)：“=COUNTIF(分数!$S:$S,A17)”；

(2)优秀人数（在C4单元格中输入)：“=COUNTIF(等级!$D:$D,$B17)”；

(3)优秀率（在D4单元格中输入)：“=C4/$B4100”；

(4)及格人数（在E4单元格中输入)：“=COUNTIF(等级!$D:$D,$B17)+COUNTIF(等级!$D:$D,$C17)”；

(5)及格率(在F4单元格中输入)：“=E4/$B4100”；

(6)低分人数(在G4单元格中输入)：”=COUNTIF(等级!$D:$D,$E17)”；

(7)低分率(在H4单元格中输入)：“=G4/$B4100”；

到此为止，其余数据通过自动填充功能，瞬间即可完成。

5．方法点评--一表成，终年用，一劳而永逸

(1)不同年级成绩统计的简单套用：比如，首先制作好了一年级的统计表，通过复制粘贴将第一个工作表(“分数”工作表)的内容更改为二年级的数据表，则二年级的成绩统计便自然而成。

(2)多次考试成绩统计的简单套用：这次考试的统计表，到下次考试成绩统计时，照用不误，只将第一个工作表换成新生的成绩记载就可以了。

如何对学生考试成绩进行数据分析(3)

教师应该知道的几种成绩统计分析方法

一、成绩段统计表

此方法常用，举例如下：

表：某年级某学科某班学生考试成绩统计（本卷满分100分）

从表中可以得到如下信息：75~90这一分数段人数最多，有16人；60分（及格）以上有39人；60分以下有12人，其中30分以下4人，需要尽快补差等。

二、平均分

在教育统计学中的公式是：

由于大家都很熟悉，举例从略。平均分可以了解各组（班）学生的平均水平是否一样。

三、全距（也叫极差）（符号为“R”）

是指一组数据中由最大量数到最小量数的距离（也就是教学中常说的最高分与最低分的差）。R小说明离散程序小，比较整齐。

四、标准差

是指一组数据中每个数值与它们的平均数之差的平方的算术平均数的平方根（符号为“S”）

公式：

上式中χ1、χ2、χ3、…χn为学生的个人成绩，χ—为学生的平均分，n

为2.79分和13.58分，说明第一组学生的离散度小，学生的成绩均匀。

五、差异系数

标准差可以用来比较两组数据之间的离散程度的大小，但有两种情况这种比较毫无意义：一是两组数据的测量单位不同；二是两组数据的测量单位虽然相同，但它们的平均数相差较大。这时可用差异系数（用CV 表示）进行比较。

公式为：CV＝S / χ—×100%（式中S为标准差，χ—为平均分）

例如：某一测验，一年级的平均分是50分，标准差是4.12；三年级的平均分是80分，标准差是6.04。问这两个年级的测验分数中哪一个离散程度大？

由于平均数相差较大，不可以直接比较两个标准差，计算后得到一年级的差异系数是8.24%，三年级的差异系数是7.55%，显然一年级的测验分数离散程度大。

六、标准分（用符号“Z ”表示）

平均值与标准差用来考察与分析同质的统计资料是有价值的，但对于不同质的考试，如不同学科，或同一学科不同考试意义就不大，这时一般就要用标准分数作比较。

公式为：

例：有某生三次数学考试的成绩分别为70、57、45，三次考试的班平均为70、55、42，标准差分别为8、4、5。如何看待该生的三次考试成绩的地位?如果仅从原始分数看，肯定认为第一次最好，其实不然，要计算出各次的标准分数，才能说明问题。

根据公式得出：

Z 1=(70－70)/8=0 Z 2=（57－55）/4=0.5 Z 3=（45－42）/5=0.6

这说明，原始分数为70，其位置正在平均线上，而原始分数为57的，其位置在平均线上0.5处，而原始分数为45的，其位置在平均线上0.6处。

1、最困难的事就是认识自己。20.12.1212.12.202009:3709:37:45Dec-2009:37

2、自知之明是最难得的知识。二〇二〇年十二月十二日2020年12月12日星期六

3、越是无能的人，越喜欢挑剔别人。09:3712.12.202009:3712.12.202009:3709:37:4512.12.202009:3712.12.2020

4、与肝胆人共事，无字句处读书。12.12.202012.12.202009:3709:3709:37:4609:37:46

5、三军可夺帅也。Saturday, December 12, 2020December 20Saturday, December 12, 202012/12/2020

6、最大的骄傲于最大的自卑都表示心灵的最软弱无力。9时37分9时37分12-Dec-2012.12.2020

7、人生就是学校。20.12.1220.12.1220.12.12。

2020年12月12日星期六二〇二〇年十二月十二日 8、你让爱生命吗，那么不要浪费时间。09:3709:37:4612.12.2020Saturday, December 12, 2020 亲爱的用户： 烟雨江南，画屏如展。在那桃花盛开的地方，在这醉

人芬芳的季节，愿你生活像春天一样阳光，心情像桃花一样美丽，感谢你的阅读。

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。

考试成绩统计分析中的理解和思考

考试成绩统计分析中的理解和思考 五峰县教研培训中心饶士望 毋庸置疑，考试始终是检查教师的教学是否达到教学目标以及达到目标的程度，了解学生学习水平的重要手段之一，我们常常通过调研测验来进行分析评价。通过对成绩的统计分析，衡量教师所教班级学生的相对水平，评价教师的教学质量，以促进教师全面贯彻教育方针,面向全体学生,全面实施素质教育。根据教育统计理论，科学、全面地理解和设计考试统计分析的量化指标，是考试成绩统计分析工作中至关重要的基础性工程。有鉴于此，笔者结合自己的学习理解、工作中的认识和思考，对考试成绩统计分析尝试一些研究和探索，以期为学科教师、教学研究者、教学管理决策者提供一些参考。 之一说说考试成绩“平均分” 现阶段考试成绩统计分析中，“平均分”是一个非常重要的量化指标，实在是很有必要全面了解它所描述的统计学层面的含义。 所谓平均分，是把一组学生的考试成绩作为观测对象计算出它们的算术平均数的通俗说法。是用一组学生成绩的总和除以学生个数所得的商，又称均数、均值。表示为： 在EXCEL、MS SQL SERVER中，均采用函数AVERAGE来计算。 平均分之所以被各类教育统计广泛使用，是因为它具有反应灵敏、简明易解、较少受抽样变动的影响等特点，它反映了成绩数据的

集中趋势，是对成绩数据的最佳估计值，是最富有代表性的集中量数。其缺点是容易受到极端成绩数据的影响。 近几年的实际工作中，我们引入得分率这一概念，理由是，在采用百分制的卷面设计时，平均分=总分÷人数，得分率=所得总分÷人数÷卷面总分×100，平均分即为得分率，考虑到现行各种考试中，部分学科卷面设计不是100分，为消除学科之间的差别，统一为得分率，即得分率=总分÷人数÷卷面分×100。这样就可以进行学科之间的简单比较和计算，本质上仍是转换为百分制的平均分。 是否应该设计一个新的量化指标——均分达成度呢？所谓均分 达成度，就是样本中达到或超过总体样本平均成绩数量的比率。例如：某校8年级语文均分达成度（%）=某校8年级语文成绩达到或超过全县平均分的人数÷某校8年级语文考试人数×100 在下表中，我们可以清楚地看到，平均分（得分率）与平均分达成度存在明显的正方向“相关性”，即平均分大，平均分达成度就高，因此，平均分达成度仅作参考指标。在理解得分率的基础上，得分率容易理解，得分率的作用是不同总分学科的比较。均分达成度的比较结果一样，但得分率更通俗易懂。

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

系统和数据分析显示管理系统

第二课显示管理系统 一、显示管理系统窗口 1.显示管理系统（Display Manager）三个主要窗口: ●PROGRAM EDITOR窗口：提供一个编写SAS程序的文本 编缉器 ●LOG窗口：显示有关程序运行的信息 ●OUTPUT窗口：显示程序运算结果的输出 2.显示管理系统的常用窗口 ●KEYS 查看及改变功能键的设置 ●LIBNAME 查看已经存在的SAS数据库 ●DIR 查看某个SAS数据库的内容 ●VAR 查看SAS数据集的有关信息 ●OPTIONS 查看及改变SAS的系统设置 假设我们准备自定义F12功能键为OPTIONS命令，打开KEYS窗口后在F12的右边的空白区键入OPTIONS，完毕之后在命令框中键入END命令退出KEYS窗口。 二、显示管理系统命令 1.显示管理系统命令的发布 有四种命令的发布方式都可达到相同结果。 ●在命令框中直接键入命令 ●按功能键 ●使用下拉式菜单 ●使用工具栏 例如，我们要增加一个OUTPUT窗口，相应地四种操作如下： ●命令框中直接键入OUTPUT和Enter ●功能键F7 ●Window/Output ●Options / Edit tools ①Add按钮选择Tool，新增了一个空白按钮 ②Command命令框中输入：OUTPUT；Help Text命令框中输入：Add new button create by DZX；Tip Text命令框中输入：Output。

③再单击Browse命令挑选一个合适的按钮。 ④单击Move Dn按钮将OUTPUT按钮移动到最后Help按钮之后。 ⑤单击Add按钮选择Separator，使Help按钮和新增OUTPUT命令按钮 之间有一个空白的分组间隙。 ⑥单击Save按钮。 2.文本编辑行命令 文本编辑行命令的主要作用是为在PROGRAM EDITOR窗口方便和高效地输入和修改SAS程序提供一组编辑命令。文本编辑行命令可归为两个子类： ●命令行命令——在命令框中输入NUMS命令 ●行命令——在行号上键入执行指定功能的字母来完成编辑功能 例如，我们在PROGRAM EDITOR窗口中的第一行到第三行输入假设的数据和程序：“Data and program line one ”，“Data and program line two”，“Data and program line three”。 若想在第1行与第2行之间插入空行： ●在第1行的行号前键入i(或I，或i1、I1) ●若想保存和调入程序： ●在命令框中键入：FILE "D:\SAS\ABC02.SAS" ●先把光标定位到指定某行，再在命令框中键入：INCLUDE "D:\SAS\ABC02.SAS" 三、SAS系统的几组重要命令 1.向SAS系统寻求帮助命令 ●F1键和F2键提供信息相当于简明的SAS使用手册 2.显示管理系统命令框常用命令 类型命令描述 显示管理命令BYE 退出SAS CLEAR [window-name] 清除指定的窗口中的内容 END 退出当前窗口 FILE "filename" 存储到指定文件 HELP 帮助 INCLUDE "filename" 引入指定文件 KEYS 进入KEYS窗口 LIBNAME 确认SAS数据库的内容 LOG 进入LOG窗口 NUMS 打开和关闭文本编辑器的数字区OPTIONS 进入OPTIONS窗口 OUTPUT 进入OUTPUT窗口

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

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

全景数据分析系统在SCADA系统中的应用

收稿日期:2008-05-04 作者简介:杨立波(1975-),男,工程师,主要从事调度自动化系统应用开发及维护。 全景数据分析系统在SCA DA 系统中的应用 Application of Full Scenario Data Analysis System in SCADA System 杨立波,杨玉瑞 (河北省电力公司,石家庄　050021) 摘要:介绍了河北省南部电网SCA DA 系统中全景数据记录分析系统的开发应用情况,详细阐述了全景数据分析系统在全景数据记录、全景数据回放、全景数据展现过程中所采用的压缩算法、存储算法、数据记录、数据反演等技术细节,并分析了该系统的应用效果,对其他SCAD A 系统相似功能的设计和实现有借鉴作用。 关键词:SCAD A 系统;全景数据;事故追忆;P DR Abstract :T his paper intro duce s the deve lopment and applica -tion o f the F ull Scena rio Data A nalysis Sy stem in the SCADA sy stem of H ebei South N etw ork ,and describes many de tails of the de sign and develo pment about full Scenario data r e -co rding ,data reg ene rating and data representation ,such a s the com pr ess algo rithm ,storag e method and file fo rmat .It is ho ped that ca n pro vide useful reference to the o ther SCADA sy stem structur es desig n and implement . Key words :SCA DA sy stem ;full scenario data ;po st disturb -ance review ;PD R 中图分类号:TM 734文献标志码:B 文章编号:1001-9898(2008)05-0015-03 河北省南部电网(简称“河北南网”)SCADA 系 统是2001年7月从加拿大SNC 公司引进的第三代能量控制系统。系统的事故追忆功能延用了传统的设计思想,完全依赖开关变位和总事故信号的触发,记录可靠性较差,数据断面记录间隔为2～10s ,仅能保存时长为5min 的事故,无法记录和再现较长时间的电网运行状况。随着电网规模的不断扩大和电网调度运行工作日益精细化,原有的PDR 功能已经不能满足需求,因此在SCADA 系统中自主开发了全景数据分析系统取代了原有事故追忆功能,并取得了良好的效果。 1　系统结构 全景数据分析系统是对SCADA 系统原有PDR 功能的改进、提高和创新,系统分为数据记录、 数据回放、数据展现3个主要部分。数据记录模块 位于SCADA 系统内,根据SCADA 采集节点发布的数据变化信息生成数据文件,并通过安全装置将数据文件传递到信息管理大区的全景数据文件FTP 服务器上,供数据回放和展现模块使用。数据回放是利用全景数据文件将电网当时的运行数据加载到内存中,实现快速的数据检索,断面保存,故障辨识等功能;数据展现是系统的人机界面部分,充分利用图表、曲线、列表、厂站单线图等形式将全景数据进行展现、分析和比对。系统结构示意见图1 。 图1　系统结构示意 2　系统功能的实现 2.1　全景数据记录 全景数据记录是系统的核心部分,负责对SCADA 系统中的实时数据进行采集、解码、压缩和记录。全景数据记录模块充分利用了SCADA 系统的编程环境和接口,实现了双机进程级的热备用和数据的同步;通过对压缩算法和文件读写方式的优化,使该模块进程仅占用1%～2%的CPU 负载,对原有的功能没有任何不利影响;通过配置独立磁盘和循环队列算法的文件存储模式,数据记录系统能够存储28天的全景数据文件,超过存储期限的数据通过安全装置传输到信息管理大区的文件备份系统长期保存。 · 15·

数据分析报告范文

数据分析报告范文 数据分析报告范文数据分析报告范文： 目录 第一章项目概述 此章包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及推荐等。 第二章项目市场研究分析 此章包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。 第三章项目数据的采集分析 此章包括数据采集的资料、程序等。第四章项目数据分析采用的方法 此章包括定性分析方法和定量分析方法。 第五章资产结构分析 此章包括固定资产和流动资产构成的基本状况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。 第六章负债及所有者权益结构分析 此章包括项目负债及所有者权益结构的分析：短期借款的构成状况、长期负债的构成状况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。 第七章利润结构预测分析

此章包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利潜力分析、利润的真实决定性分析。 第八章成本费用结构预测分析 此章包括总成本的构成和变化状况、经营业务成本控制状况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。 第九章偿债潜力分析此章包括支付潜力分析、流动及速动比率分析、短期偿还潜力变化和付息潜力分析。第十章公司运作潜力分析此章包括存货、流动资产、总资产、固定资产、应收账款及应付账款的周转天数及变化原因分析，现金周期、营业周期分析等。 第十一章盈利潜力分析 此章包括净资产收益率及变化状况分析，资产报酬率、成本费用利润率等变化状况及原因分析。 第十二章发展潜力分析 此章包括销售收入及净利润增长率分析、资本增长性分析及发展潜力状况分析。第十三章投资数据分析 此章包括经济效益和经济评价指标分析等。 第十四章财务与敏感性分析 此章包括生产成本和销售收入估算、财务评价、财务不确定性与风险分析、社会效益和社会影响分析等。 第十五章现金流量估算分析 此章包括全投资现金流量的分析和编制。

考试成绩质量分析表 (2)

考试成绩质量分析表（转载） 每次考完试教师在阅卷结束后都要抄录分数和填写卷面质量分析的相关数据，在卷面质量分析表中要求统计考试人数、及格人数、及格率、优秀人数、优秀率、总分、平均分、最高分、最低分、各分数段人数等许多数据，手工统计非常烦琐，也很容易出错。能不能把抄录分数和填写卷面质量分析结合起来，在Execl 2000中输入学生成绩的同时，自动统计各项数据，并打印出卷面质量分析表呢？其实只要做一个简单的工作表，就可以实现卷面质量分析自动化。 首先，在工作表里建立一个学生成绩单，A列存放学生学号，B列存放学生姓名，C列存放学生成绩，A1、B1、C1为标题。接着，在学生成绩单下方建立卷面质量分析表，考虑到该表对各班级的通用性，要留有一定的扩展余地。如果学校最大班级人数为70，那么就在第74行以下建立。 建立卷面质量分析表分以下步骤： 1、按照常规的卷面质量分析表的样式输入各项，如图1。 图1 2、输入各种统计项目的计算公式： 考试人数：“=COUNT(C2:C74)”； 及格人数：“=COUNTIF(C2:C74,")=60")”； 及格率：“=COUNTIF(C2:C74,")=60")/COUNT(C2:C74)”； 优秀人数：“=COUNTIF(C2:C74,")=85")”； 优秀率：“=COUNTIF(C2:C74,")=85")/COUNT(C2:C74)”； 60分以下：“=COUNTIF(C2:C74,"〈60"〉”； 60到70分之间：“=COUNTIF(C2:C74,")=60")-COUNTIF(C2:C74,")=70")”，这里的意思是从 60分以上的人中除去70分以上的人， 就是60到70分之间的人； 70到80分之间：“=COUNTIF(C2:C74,")=70")-COUNTIF(C2:C74,")=80")”； 80到90分之间：“=COUNTIF(C2:C74,")=80")-COUNTIF(C2:C74,")=90")”； 分以上：“=COUNTIF(C2:C74,")=90")”； 总分：“=SUM(C2:C74)”； 平均分：“=A VERAGE(C2:C74)”； 标准差：“=STDEVP(C2:C74)”； 最高分：“=MAX(C2:C74)”； 最低分：“=MIN(C2:C74)”。 以上使用了好几种函数，如果要详细了解这些函数的使用方法可以查看Execl 2000的帮助信息，这里不再解释。 公式输入结束后，输入学生成绩，接着就可以自动统计各项数据了。不过这时还要调整各数据的小数位数，并设置及格率和优秀率的百分比格式，还要调整各单元格的宽度，保证数据的正确显示。 打印设置：选中需要打印的卷面质量分析表，设置打印区域，然后通过打印预览进行设置和调整，在“设置→页眉和页脚”中按[自定义页眉]按钮，在页眉中间输入“某某学校卷面质量分析表”，右侧插入日期。最后就可以进行打印了，打印效果如图2。 图2

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：

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

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。

数据分析软件和工具

以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。 于我个人而言，所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈现美观的图表时，它的制图制表功能更是无可取代的利器；但需要说明的是，EXCEL毕竟只是办公软件，它的作用大多局限在对数据本身进行的操作，而非复杂的统计和计量分析，而且，当样本量达到“万”以上级别时，EXCEL的运行速度有时会让人抓狂。 SPSS是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。首先，它是专业的统计软件，对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如；其次，它是统计软件而非专业的计量软件，因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验（T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验）、多元统计分析（因子、聚类、判别、偏相关等）和一些常用的计量分析（初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现），对于复杂的、前沿的计量分析无能为力；第三，SPSS主要用于分析截面数据，在时序和面板数据处理方面功能了了；最后，SPSS兼容菜单化和编程化操作，是名副其实的傻瓜软件。 STATA与EVIEWS都是我偏好的计量软件。前者完全编程化操作，后者兼容菜单化和编程化操作；虽然两款软件都能做简单的描述统计，但是较之 SPSS差了许多；STATA与EVIEWS都是计量软件，高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现；STATA的扩展性较好，我们可以上网找自己需要的命令文件（.ado文件），不断扩展其应用，但EVIEWS 就只能等着软件升级了；另外，对于时序数据的处理，EVIEWS较强。 综上，各款软件有自己的强项和弱项，用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。EXCEL适用于处理小样本数据，SPSS、 STATA、EVIEWS可以处理较大的样本；EXCEL、SPSS适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作，而STATA、EVIEWS在这方面较差；制图制表用EXCEL；对截面数据进行统计分析用SPSS，简单的计量分析SPSS、STATA、EVIEWS可以实现，高级的计量分析用 STATA、EVIEWS，时序分析用EVIEWS。 关于因果性 做统计或计量，我认为最难也最头疼的就是进行因果性判断。假如你有A、B两个变量的数据，你怎么知道哪个变量是因（自变量），哪个变量是果（因变量）？ 早期，人们通过观察原因和结果之间的表面联系进行因果推论，比如恒常会合、时间顺序。但是，人们渐渐认识到多次的共同出现和共同缺失可能是因果关系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。从归纳法的角度来说，如果在有A的情形下出现B，没有A的情形下就没有B，那么A很可能是B的原因，但也可能是其他未能预料到的因素在起作用，所以，在进行因果判断时应对大量的事例进行比较，以便提高判断的可靠性。 有两种解决因果问题的方案：统计的解决方案和科学的解决方案。统计的解决方案主要指运用统计和计量回归的方法对微观数据进行分析，比较受干预样本与未接受干预样本在效果指标（因变量）上的差异。需要强调的是，利用截面数据进行统计分析，不论是进行均值比较、频数分析，还是方差分析、相关分析，其结果只是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。类似的，利用截面数据进行计量回归，所能得到的最多也只是变量间的数量关系；计量模型中哪个变量为因变量哪个变量为自变量，完全出于分析者根据其他考虑进行的预设，与计量分析结果没有关系。总之，回归并不意味着因果关系的成立，因果关系的判定或推断必须依据经过实践检验的相关理论。虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强，但如果研究者掌握了时间序列数据，因果判断仍有可为，其