简单的数据分析数学教案
简单的数据分析数学教案
简单的数据分析数学教案
教学目标
1、使学生进一步了解条形统计图的意义。学会看横向的条形统计图。
2、初步学会制作横向的条形统计图。
3、能正确分析条形统计图，培养学生观察、分析和动手操作的能力。
教学重点：会看两种统计图。
教学难点：起始格与其他格表示不同单位量的条形统计图。
教学过程：
一、创设情境
(引导学生观察并理解图意)
如果超市的王经理，现在很想知道超市上周四种品牌矿泉水的销售情况，还想知道下周该进些什么品牌的矿泉水。你有什么好办法?(统计)
二、引导学生自主探索、合作交流。
1、出示空白的纵向条形统计图，让学生观察。
说说这个统计图与以前见过的统计图有什么不同?
2、它的横轴表示什么?纵轴表示什么?
3、根据统计表，你能完成下面这份统计图吗?
3、学生讨论并说明如何完成统计图。
4、提问：如果用横轴代表销售量，用纵轴代表不同的品牌，该怎样设计这样的统计图?
5、小组合作学习
6、小组汇报
7、出示规范的横向条形统计图让学生完成。
你能跟同学说说完成这样的条形统计图时要注意什么?
8、讨论：如果下周要进货，哪种品牌的矿泉水应该多进些?哪种品牌的矿泉水应该多进些?你能说说理由吗?
三、引导学生进行小结
在前几个学期，我们已经学会了收集数据和整理数据的方法，会用统计表和条形统计图来表示统计的结果。我们的生活离不开统计、、、、、、让学生理解、体验统计的1、展示数据2、科学预测、决策作用。
四、巩固练
课本40页第一、第四题
五、全课小结。
今天我们一起学习了什么?你有什么收获?
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小学三年级数学关于简单的数据分析的教案
小学三年级数学关于简单的数据分析的教 案 教学目标： 1、会看横向条形统计图，并能根据统计表中的数据完成统计图。 2、初步学会简单的数据分析，进一步感受到统计对于决策的作用，体会统计在现实生活中的作用，理解数学与生活的紧密联系。 3、加强学生提出问题、解决问题能力的培养，充分引导学生自主探索、合作交流。 教学过程： 一、情景导入 1、师谈话：这学期以来，大多数同学的作业有了进步。通过课前调查，我们都知道了自己的数学作业得优的次数，谁来说一说自己的作业得过多少次优？ 2、指名说一说，师板书，制成统计表。 3、我们已经学过了统计，你能根据这张统计表制成统计图吗？ 4、指名说一说怎样完成统计图。 5、导入：我们已经学会了制统计图，统计图的作用可大啦，可以帮助我们分析问题，帮我们决策。今天我们就来学习简单的数据分析。
二、探究体验 1、刚才的统计图，还可以这样画（课件出示横向统计图）。观察思考：这个统计图与我们原来学习的统计图有什么不一样呢？（横轴表示什么，纵轴表示什么？每格代表几次？） 2、小组内互相说一说自己的见解。然后全班汇报交流。 3、你能把它补充完整吗？指名说一说，师课件展示统计图。象这样的统计图，我们还可以给它标上数据，便于看得更清楚。） 4、生自主学习例1。 （1）课件出示例1，观察。 （2）独立在书上完成统计图，小组内互相检查。 （3）从统计图上你知道了什么？有什么想法和建议呢？（4）生汇报交流。 三、实践应用 1、分小组统计组内成员数学作业得优的次数，制成横式统计图。（自己的次数由自己涂到统计图上。）然后全班汇报交流，说一说你从统计图上知道了什么？ 2、完成P40页第1题。 四、全课总结 1、通过今天的学习，你有什么新的收获？ 2、师总结。 教学目标：
数据分析中常用的10种图表及制作过程
数据分析中常用得10种图表 1折线图 折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化得连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据得趋势。 表1家用电器前半年销售量 月份冰箱电视电脑平均销售量合计 1月68 45 139 84 252 2月33 66 166 88 265 3月43 79 160 94 282 4月61 18 115 65 194 5月29 19 78 42 126 6月22 49 118 63 189 图1 数点折线图 图2堆积折线图
图3百分比堆积折线图 2柱型图 柱状图主要用来表示各组数据之间得差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图与棱锥图。 图4二维圆柱图 3堆积柱形图 堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据得大小还可以显示总量得大小。 图5堆积柱形图
图6百分比堆积柱形图 百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数得百分比,该图得目得就是强调每个数据系列得比例。 4线-柱图 图7线-柱图 这种类型得图不仅可以显示出同类别得比较,更可以显示出平均销售量得趋势情况。 5两轴线-柱图 月份工资收 入(元) 其她收入 (元) 工资占其她收入得百分 比 1月5850 12000 48、75% 2月5840 15000 38、93% 3月4450 20000 22、25%
4月6500 10000 65、00% 5月5200 18000 28、89% 6月5500 30000 18、33% 图8两轴线-柱图 操作步骤:01 绘制成一样得柱形图,如下表所示: 图1 操作步骤02: 左键单击要更改得数据,划红线部分所示,单击右键选择【设置数据系列格式】,打开盖对话框,将【系列选项】中得【系统绘制在】更改为“次坐标轴”,得到图4得展示结果。
体质健康测试中的数据分析参考教案1
课题学习体质健康测试中的数据分析 一、活动主题： 统计图表的应用——体质健康测试中的数据分析. 二、实践活动背景： 目前全国中学生体质状况逐年下降，肥胖学生逐年上升，体质状况不佳，这些多与中学生不爱参与体育活动，而爱上网，打游戏、聊天看言情神幻小说有关.加之，体育中考中体育的分数权重加大到40分，九年级的同学正在积极地针对自身状况进行锻炼，作为一名八年级的学生更应该早作准备，不断提高自己的身体素质.作一个阳光健康的中学生. 三、活动目标： 1.知识与技能 ①了解八年级学生的体质健康情况 ②初步掌握统计调查活动的全过程 2.过程与方法 ①在搜集、处理、分析数据的过程中培养学生的统计观念 ②能利用统计的方法对实际生活中出现的情况提出科学合理的建议. 3.情感态度与价值观 在调查方案的设计和数据的收集、处理、分析的过程中发展学生的合作意识. 4.重点：对统计数据进行恰当、准确地分析并撰写调查报告. 四、活动完成时间
五、实践活动流程 1.活动准备 ①教师制订好活动方案，确定活动内容，制订好《中学生体质健康登记表》 《调查报告》表格 中学生生体质健康登记表年月日 ②组织成立各调查小组，确定收集数据的方式（可查阅资料、问卷调查、访问调查等）
2．方案实施 （1）学生制订好实施计划 （2）按照计划实施调查 （3）数据采集与汇总，进行初步分析，让学生经历以下过程： ①收集数据.教师指导学生如何确定样本和抽取样本的方法，如可从八、九年级各班分别抽取5名男生和5名女生，组成一个容量为40的样本，可按学号来随意抽取学生. ②整理数据.分析样本的体质健康登记表中的各项数据.例如计算每个个体的最后得分，按评分标准整理样本数据得到频数分布表. ③描述数据.根据上面的数据表白，画出条形图、扇形图、折线图、直方图等，使得数据分布的信息更清清楚地显理出来. ④分析数据.根据原始数据或上面的各组统计图表，计算各组数据的平均数、中位数、众数、极差、方差等，通过分析图表和各种统计量得出结论. （4）撰写调查报告 调查报告
小学数学三年级《统计：简单的数据分析》优质教学设计教案
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 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？ 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
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】 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？ 师：谁来指一指大概在数轴上的什么位置？猜猜是多少？（出示：132） 北海 的蓄水量洗浴业北京市部分生活用水情况与北海蓄水量对比统计图 洗车业
简单数据分析1
简单的数据分析1 教学目标： 1．会看横向条形统计图和起始格与其他格代表的单位量不一致的条形统计图，并能根据统计表中的数据完成统计图。 2．初步学会简单的数据分析，进一步感受到统计对于决策的作用，体会统计在现实生活中的作用，理解数学与生活的紧密联系。 3．加强学生提出问题、解决问题能力的培养，充分引导学生自主探索、合作交流。 教学准备： 1、例1用：每人一张空白的统计图（纵向），四人小组一张空白的格子图。 2、例2用：师准备一些不同单位的空白统计图。（1小格分别表示1厘米、2厘 米、5厘米、10厘米、20厘米的空白统计图。） 教学课时：2课时。 第1课时教学过程： 一、教学例1──横向条形统计图。 1．创设情境，复习旧知。 A：出示电视节目情境图，让学生说说“最喜欢看那类电视节目”。 B：出示“调查59儿童最喜欢的电视节目”{的数据并根据这些数据引导学生独立画出纵向条形统计图。（师事先准备的空白统计图） C：师提问：横轴表示什么？纵轴表示什么？每一小格表示多少数量？ 2．提出问题，引入新课。 A：师谈话：画出条形统计图，我们就能清楚的看出各种电视节目喜欢看的人数之间的差异。但是，有时候纸的空间太小，不够画出这样纵向的条形统计图，那怎么办呢？ B：引出新课：如果我们把纵向的条形统计图变成横放的条形统计图，那占的上下空间就小了。这样横轴就变成表示矿泉水卖出的数量，纵轴变成表示各种不同品牌的矿泉水。 3．小组合作，自主探究。 A：师问：你能和四人小组的伙伴讨论讨论，再试着设计设计吗？ B：学生四人小组合作，讨论设计横向的条形统计图。 C：交流汇报展示四人小组的作品。学生自己介绍本组设计的条形统计图。 D：师肯定孩子的创作，并出示规范的横向条形统计图。 E：全班学生说说横向条形统计图横轴、纵轴、每一小格表示的意思。 F：全班学生完成书上没画完的横向统计图。 4．分析数据，解决问题。 A：师提问：根据横向统计图上的数据，你知道了什么？ B：你能提出什么问题？ C：如果学校要办一个校园电视台，你有什么好的建议？ D：师小结：你看，统计图还可以帮助我们分析问题，帮我们决策。 5．巩固练习。
小学数学《简单的数据分析》教学设计
【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？
简单的数据分析教学设计
简单的数据分析 教学内容： 人教版实验教材三年级下册，简单的数据分析，例１及相关练习。 教学目标： 1、使学生体验数据的收集、整理、描述和分析的过程，进一步了解统计的意义和作用，认识统计图的另外一种形式横向统计图； 2、根据统计图回答简单的问题并作出合理分析和预测，培养学生利用统计方法推测和预见未来的意识； 3、通过对周围现实生活中有关事例的调查，激发学生学习兴趣，培养学生的合作意识和创新精神； 4、引导学生在网络环境下进行自主学习、协作学习和传播信息。 教学重点：根据统计图表作出合理的分析和预测 教学难点：培养学生利用统计方法推测和预见未来的意识 教学准备：网络教室，多媒体网页课件 教学过程： 一、导言 同学们，在一、二年级的学习中，我们已经学过一些关于统计的知识，请看下面这些统计图（打开网页上的“我知道”栏目） 学生在网页上浏览学过的一些统计图，并简要地看看本课的学习目标、学习评价。 二、过程 第一阶段：教师引导分析 打开网页上的“我会调查”栏目，参与喜欢的牛奶口味调查，全部提交后，出示两种形式的统计图：竖向统计图和横向统计图，并向学生介绍横向统计图，与竖向统计图作简单的比较。 小组讨论解决问题： １、你从这个统计图中获得了哪些信息？ ２、你有什么好的建议？
全班交流讨论结果，体会数据分析在生活中的作用。 小结根据统计图进行数据分析的方法和步骤：一看，二想，三议 第二阶段：小组合作分析 提供两个分析的统计图并配有帮助分析的问题： （１）从统计图中，你得到了哪些信息？ （２）图书室要购买一批新书，你认为应该怎样购买？ １、打开“我会分析”栏目，小组合作分析； ２、全班交流分析结果，小组互相评价。 第三阶段：自主应用分析 只提供统计图，学生根据统计图自主设计问题进行分析。 学生可以从老师提供的三个统计图中选择，也可以是自己从网上、书上、报纸上收集到的统计图。分析过程中，为学生提供“在线帮助”，可以看看别人是怎样
《简单的数据分析(二)》同步教案
第2课时：例2 教学过程： 一、创设情境 1、我们学校的校医非常关心我们同学的身体健康，经常要了解我们同学的体重，身高等，（出示班级座位图） 如果老师想要了解三（5）班第一组6位同学的身高的情况，你有什么办法能让老师一眼就看明白？ 2、提问：你打算怎样完成这份统计图？ 3、出示几个空白的条形统计图，让学生根据统计表尝试完成条形统计图。 4、如果用条形统计图表示这个小组学生的身高，每格表示多少个单位比较合适？ 5、出示教材上的统计图，让学生观察，讨论。 你能说说这个统计图跟我们以前学过的统计图有什么不同吗？ 用折线表示的起始格代表多少个单位？ 其他格代表多少个单位？ 这样画有什么好处？ 6、小组合作学习，学生汇报。 在统计图的纵轴上，起始格和其他格表示的单位量是不同的（第一个图中起始格表示137厘米，其他每格表示1厘米。） 7、让学生按照例子把其他两个同学的条形补充完整。 8、学生讨论：什么情形下应该使用这样的统计图？这种统计图的优点是什么？ 9、观察体重统计图，看看这个图中的起始格表示多少个单位？其他每格表示多少个单位？ 9、这个统计图跟我们刚才学习的学生身高统计图有什么不同？ 10、独立完成书上的统计图 小组进行学习小结。 这种统计图一般在以下情形中加以使用：各样本的统计数据的绝对值都比较大（如本例中学生的身高都在138厘米以上，体重都在32千克以上），但不同样本统计数据之间的差异值又相对比较小（如本例中身高和体重的最小差异分别是1厘米和1千克）。当出现这种情形时，会出现一种矛盾：如果每格代表的单位量较小（如第一个统计图中每格表示1厘米或2厘米），统计图中的条形就会很长，如果每格代表的单位量较大（如第二个统计图中每格表示10千克），又很难在统计图中看出不同样本之间的差异。所以，为了比较直观地反映这种差异性，采取用起始格表示较大单位量，而其他格表示较小单位量的方式，就避免了上述矛盾。在这种统计图中的纵轴上，起始格是用折线表示的，以和其他的格有所区别。 11、通过完成这一份统计图。你得到了哪些信息？进一步体会统计的作用。 12、你想对这些同学说些什么？ 出示“中国10岁儿童身高、体重的正常值”，引导学生把学生的身高、体重与正常值进行对比，找出哪些学生的身高在正常值以下，哪些学生的体重超出了正常值，并提出合理化建议。 （实践作业）让学生从报纸、书籍上找到更多形式的统计图表，并找出相应的信息，可以培养学生从各种渠道收集信息的能力。 二、联系巩固，拓展提高 ⒈是啊，平均数的作用可真大啊！在平时的生活当中，你们还在什么情况下听过、见过或使用过平均数？（学生举例） ⒉老师举例
大数据-讲座总结
大数据挑战及其未来研究领域讲座学习心得 信息学院计算机技术2015级14班xxx 2201514058 大数据时代已经悄然到来，如何应对大数据时代带来的挑战与机遇，计算机类研究人员必须面对的一个严峻的课题。为了让师生紧跟技术发展，河北科技大 学信息与工程学院举办了关于大数据的讲座，大家积极参加，认真听讲，受益匪浅。 该讲座主要从大数据的基本概念、主要特征、应用领域、制约因素、大数据产业发展情况及发展大数据产业的关键思考因素，来对大数据进行了深入浅出的剖析讲解。 大数据（BigData）是指通过快速获取、处理、分析以从中提取有价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据。海量和多样化是对大数据的数据量与数据类型的界定；快速是对大数据获取、处理、分析速度的要求；价值是对大数据获取、处理、分析的意义和目的；交易数据、交互数据与传感数据是大数据的来源。大数据之“大”，不仅在于其规模容量之大，更多的意义在于人类可以处理、分析并使用的数据在大量增加，通过这些数据的处理、整合和分析，可以发现新规律、获取新知识、创造新价值。如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的增值。大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次具有划时代意义的技术变革，将对经济社会发展和个人生活方式产生巨大影响。 大数据的基本特征海量化（V olume）、多样化（Variety）、快速化（Velocity）和价值化（Value）。大数据首先是数据量大。随着更多互联网多媒体应用的出现，数据的类型不断增加，诸如图片、声音和视频等非结构化数据占到了很大比重。大数据技术的应用使得企业能够及时把握市场动态，迅速对产业、市场、经济、消费者需求等各方面情况做出较为准确的判断，并快速制定出有针对性的生产、运营、营销策略，不断提高企业的竞争力。大数据真正的价值体现在从海量且多样的内容中提取用户行为、用户数据、特征并转化为数据资源，并进一步加以挖掘和分析，增强用户信息获取的便利性。 大数据技术的快速发展催生了大数据的产业化，伴随着社会信息化、企业信息化、平安城市、智慧城市、社交网络、电子商务等不断发展，以及云计算、物联网、移动互联网等新一代信息技术广泛应用而不断产生的交易数据、交互数据与传感数据，大数据产业生态链的构建初步形成。按照数据价值实现流程主要包 括生产聚集层、组织与管理层、分析与发现层、应用与服务层。大数据的行业应用会促使大数据产业链形成一个循环过程，包括对大数据的组织与管理、分析与发现、应用服务，产业链的最终用户也可以是产业链的上游大数据资源拥有者。随着每次数据产生到数据价值实现的循环过程，数据规模不断扩大、数据复杂度不断加深、数据创造的价值不断加大，同时，也加速大数据技术创新与产业升级。美国将大数据从商业行为正式上升到国家战略层面。我国“十二五”规划已将大数据作为建设重点，各级政府也着手建立大数据库，进入了大数据管理时代。目前，
简单的数据分析(一)教案
课题简单的数据分析（一） 课时1课时班级三编写 者 林晶 一、教材内容分析 人教版三年级下册P38例1，练习十第1、2题。 例1是让学生认识一种横向条形统计图，这种条形统计图[在统计表中经常出现，它和纵向条形统计图在原理上是完全一致的，只是有时为了版面安排的需要，才把横轴和纵轴的位置进行对换，条形的方向也相应发生变化。这部分内容是新增的内容，新教材注重了学生自主学习能力的培养。 二、教学目标（知识与技能、过程与方法、情感态度与价值观） 知识与技能：（1）使学生会根据统计数据补充统计图，进一步巩固学生对统计图的认识。（2）使学生能根据统计数据进行简单的分析，对统计结果做出恰当的判断和预测，提高学生的分析能力。 过程与方法：通过创设情境，让学生在自主探究中掌握对数据进行简单分析的方法。。 情感态度与价值观：在学习活动中培养学生的合作意识和创新能力。三、学习者特征分析 通过前面的学习，学生已经掌握了基本的统计方法，建立了初步的统计观念。本节课学生可以利用前面学过的知识通过自主学习加以掌握。 四、教学策略选择与设计 教法：知道学习与引导探究相结合 学法：自主探究和合作学习相结合 五、教学环境及资源准备 电脑课件、空白横向条形统计图 六、教学过程X |k |B| 1 . c |O |m 教学过程教师活动预设学生行为设计意图及资源准 备
一、知识回 顾。 师：同学们，统计在我 们的日常生活中有着十分 重要的作用。想想看，我们 已经学习了哪些关于统计 的知识？ 师：我们运用统计知 识，把数据收集起来，整理 成统计表或统计图，这是为 什么呢？统计图和统计表 又有什么作用呢？这节课， 我们继续来探讨相关统计 知识。 （揭示课题，板书：简单的 数据分析（一）） 请个别学生汇报 回顾已经掌握的知 识，留下疑问，激 发学生的学习兴 趣。 二、探究新知。1、引入。 师：同学们，我们的生 活处处离不开水，我们人体 每天需要补充大量的水。那 么你们见过哪些品牌的矿 泉水呢？ 2、出示P38例1情境图和 统计表。 师：同学们认真观察画 面，从画面和统计表中你们 知道了哪些信息？ 3、出示例1下面的统计图。 师：这是一张没有画完 的统计图，观察一下，你们 知道统计图上都画了些什 么吗？ 师：其他三种品牌的矿 泉水在统计图应用多少格 来表示呢？请同学们用斜 线在教材上画出其他三种 品牌矿泉水的销售数。 师：请同学们用斜线在 教材上画出其他三种品牌 矿泉水的销售箱数。 （教师巡视，展示不同学生 的统计图，并做适当点评） 师：从统计图上，你们 发现，哪种条框最长？有多 少格？表示多少箱？ 生根据生活知 识，个别汇报。 生可能回答： ①A品牌矿泉水 销售30箱。 ②B品牌矿泉水 销售45箱。 ③C品牌矿泉水 销售25箱。 ④D品牌矿泉水 销售10箱。 生可能回答： ①竖轴表示品牌 ABCD ②横轴表示箱 数。 生独立完成。 生可能回答：B 种品牌矿泉水的 条框最长，有9 格，表示45箱。 创设情境，让学生 感受生活中的数 学。 w W w .x K b 1.c o M
2017八年级数学数据的分析教案
第二十章数据的分析 20.1数据的代表 20.1.1平均数（第一课时） 一、教学目标： 1、使学生理解数据的权和加权平均数的概念 2、使学生掌握加权平均数的计算方法 3、通过本节课的学习，还应使学生理解平均数在数据统计中的意义和作用：描述一组数据集中趋势的特征数字，是反映一组数据平均水平的特征数。 二、重点、难点和难点突破的方法： 1、重点：会求加权平均数 2、难点：对“权”的理解 3、难点的突破方法： 首先应该复习平均数的概念：把一组数据的总和除以这组数据的个数所得的商，叫做这组数据的平均数。复习这个概念的好处有两个：一则可以将小学阶段的关于平均数的概念加以巩固，二则便于学生理解用数据与其权数乘积后求和作为加权平均数的分子。 在教材P136“讨论”栏目中要讨论充分、得当，排除学生常见的思维障碍。讨论问题中的错误做法是学生常见错误，尤其是中差生往往按小学学过的平均数计算公式生搬硬套。在讨论过程中教师应注意提问学生平均数计算公式中分子是什么、分母又是什么？学生由前面复习平均数定义可答出分子是数据的总和、分母是数据的个数，这时教师可递进设疑：那么，题目中涉及的每个数据是每个占有耕地面积还是人均占有耕地面积呢？数据个数是指A 、B 、C 三个县还是三个县的总人数呢？这样看来小明的做法有道理吗，为什么？ 通过以上几个问题的设计为学生充分思考和相互讨论交流就铺好了台阶。 要使学生更好的去理解权的意义，可以再举一些生活、学习中的例子。比如：初二.五班有4个小组，在一次测验中第一组有7名同学得了99分，1名同学得了61分，第二组有1名同学得到了100分、7名同学得62分。能否由 2 62 10026199+< +得出第二小组平均成绩这样的结论？为什么？这个例子简单明了又便于学生想象理解，能够让学生从中体会到得 99分的7个人比1个得61分的学生对平均成绩影响更大，从而理解权的意义。 在讨论栏目过后，引出加权平均数。最好让学生将公式与小学学过的平均数计算公式作比较看看意义上是否一致，这样做利于学生把新旧知识联系起来，利于对加权平均数公式的理解，也利于理解“权”的意义。 三、例习题意图分析 1、教材P136的问题及讨论栏目在教学中起到的作用。 （1）、这个问题的设计和讨论栏目在此处安排最直接和最重要的目的是想引出权的概念和加权平均数的计算公式。 （2）、这个讨论栏目中的错误解法是初学者常见的思维方式，也是已学者易犯的错误。在这里安排讨论很得当，起揭示思维误区，警示学生、加深认识的作用。 （3）、客观上，教材P136的问题是一个实际问题，它照应了本节的前言——将在实际问题情境中，进一步探讨它们的统计意义，体会它们在解决实际问题中的作用，揭示了统计知识在解决实际问题中的重要作用。 （4）、P137的云朵其实是复习平均数定义，小方块则强调了权意义。 2、教材P137例1的作用如下： （1）、解决例1要用到加权平均数公式，所以说它最直接、最重要的目的是及时复习
大数据讲座学习心得
大数据讲座学习心得 大数据讲座学习心得 大数据讲座学习心得 大数据时代已经悄然到来，如何应对大数据时代带来的挑战与机遇，是我们当代大学生特别是我们计算机类专业的大学生的一个必须面对的严峻课题。大数据时代是我们的一个黄金时代，对我们的意义可以说就像是另一个“80年代”。在讲座中秦永彬博士由一个电视剧《大太监》中情节来深入浅出的简单介绍了“大数据”的基本概念，并由“塔吉特”与“犯罪预测”两个案例让我们深切的体会到了“大数据”的对现今这样一个信息时代的不可替代的巨大作用。 在前几年本世纪初的时候，世界都称本世纪为“信息世纪”。确实在计算机技术与互联网技术的飞速发展过后，我们面临了一个每天都可以“信息爆炸”的时代。打开电视，打开电脑，甚至是在街上打开手机、PDA、平板电脑等等，你都可以接收到来自互联网从世界各地上传的各类信息:数据、视频、图片、音频……这样各类大量的数据累积之后达到了引起量变的临界值，数据本身有潜在的价值，但价值比较分散;数据高速产生，需高速处理。大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。遂有了“大数据”技术的应运而生。 现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。 “大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网“智商”，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。简言之，大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析，并整理成为有用的资讯，帮助用户完成决策。借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化，从而促使他们作出对企业更有利的决策，使得这
简单的数据分析课堂实录
让数据说话 ——《简单的数据分析》课堂实录 黄冈市东坡小学程来魁 《简单数据分析》是人教版实验教科书三年级下册的内容，要求学生会看起始格与其他格代表的单位量不一致的条形统计图，学会简单的数据分析，感受统计对于决策的作用。 一、出示表格，分析数据。 师：生活中，医生通过身高和体重的检查来判断儿童的发育情况。下面是我们班5个同学的身高体重统计表。 教师用多媒体出示下表，问：从表中你了解到了什么？ 生1：陈博身高127厘米，杜溪翔身高131厘米…… 生2：李佳熠体重30千克，方倩体重31千克。 二、激发矛盾，学习新的统计图。 师用多媒体出示以下没有完成的统计图，问：如果要把这5个同学的身高绘制成统计图，仔细观察，这个统计图缺少了什么？ 生1：标题。 师：对，你认为标题应该是什么？ 生1：标题应该是“身高统计图”。
师根据学生的回答用多媒体把统计图的标题补充完整。问：还有吗？ 生2：还缺少“数”。 生3：就是纵轴上的每格代表多少个单位。 师：说的很准确！我们绘制统计图时，每格代表多少与什么有关？ 生：统计图中每格代表多少与要统计的数量有关。 师：对！这次我们要统计的数量是哪些？ 生：分别是127、131、130…… 师：那你们发现这些数据有什么特点呢？ 生1：都是100多。都是较大的数。 师根据学生回答，板书：数较大 生2：最大的是135，最小的是127 生3：大小差不多。相隔的很小。 师根据学生回答，板书：差很小 生4：都是单数，哦，不对，有的是双数。（有些不好意思） 师：同学们观察的非常仔细，能迅速的找到这些数据的特点。那这个统计图，我们每一格代表多少合适呢？大家讨论讨论。 讨论后汇报： 生：数量很大，应该1格表示10厘米合适。 师用课件演示每格代表10厘米的统计图，问：我们来看看一格表示10厘米的统计图。你能一眼看出谁比谁多几厘米吗？ 生1：他们相差的不明显，看不出来。
数据分析教学设计
高密市城南中学七年级信息技术教学设计 课题：《数据分析》 一、教材分析： 《数据分析》青岛出版社是七年级信息技术下册第一单元第二节内容。本节课是在学生掌握了数据计算基本知识的基础上，进一步对数据进行分析的一节新授课。“对数据进行排序和筛选”是用Excel管理数据中的基础方法，也是学生必须掌握的基本技能。它是本册书中学生必须掌握的几个重点之一，是对所学知识的一个综合运用，也是学习用图表表示数据的重要基础。教材中以学生身边经常见到的“图书统计表”为载体，引导学生学习数据排序及筛选的操作。以“加油站、一点通”作为排序、筛选知识点的补充，以“练一练”作为操作技能的巩固。以“实践与创新”作为知识的延伸，帮助学生掌握数据分析和管理的一般方法，提高学生处理信息的能力。 二、学情分析： 七年级学生已经掌握了Word的基本操作，并经过第一课数据计算的学习，对Excel的基本知识，基本技能也有了一定的了解，初步掌握了Excel 的学习方法，并能处理一些生活中的实际问题，包括数据的输入，对数据的统计分析等知识学习兴致非常高，但基于他们年龄的特征，他们对理论性强的知识点不易理解，认知较直观，而对具体操作易于接受。另外因诸多因素的不同，造成他们对信息技术的认知能力实际操作能力、知识水平各不相同，形成了不同的层次，因此教学设计中要体现分层教学。 三、教学目标：
1、知识目标：理解数据清单、数据的排序、筛选的概念和作用。 2、技能目标：熟练掌握数据排序和筛选的操作方法。 3、情感态度价值观目标：感受通过数据分析解决、实际问题的过程， 培养学生遇事要善于分析、判断的意识，引导学生热爱读书，并学 会与他人分享信息资源。 四、教学重点与难点： 熟练掌握数据的排序和筛选的操作方法。 五、教学策略： 本课是让学生学会用Excel对数据进行排序和筛选操作。采用“任务驱动”的教学模式和学生“自主、合用、探究”的学习模式，老师仅起以引导启示的作用，使学生熟练掌握所学内容并能将信息技术应用于生活，以解决生活中的具体问题。这样的教学方法在教学实践中效果比较好。六、教学过程 六、教学过程
EViews数据分析基础和简单线性回归分析
《计量经济学》上机指导手册一 目录 §1.1 实验介绍 (2) 1.1.1 上机实验名称 (2) 1.1.2 实验目的 (2) 1.1.3 实验要求 (2) 1.1.4 数据资料 (2) §1.2 EViews基本操作 (3) 1.2.1 建立工作文件和对象 (3) 1.2.2 数据基本处理 (4) 1.2.3 绘制图形 (5) §1.3 简单线性回归分析 (6) 1.3.1 建立Eviews文件 (6) 1.3.2 进行相关性分析 (6) 1.3.3 模型建立和参数估计 (7) 1.3.4 模型预测 (8)
§1.1 实验介绍 1.1.1 上机实验名称 EViews数据分析基础 1.1.2 实验目的 通过实例操作了解 （1）EViews窗口介绍 （2）工作文件基础 （3）工作对象基础 （4）数据处理 （5）绘制图形 1.1.3 实验要求 根据实验数据，完成实验报告。对于已经完成的工作，请自我测评。将完成要求的标题标成蓝色，未完成的标成红色。例如： 1.1.4 数据资料 （1）1995年至2005年我国某地区的GDP和固定资产投资额K，见《14-15-1 EViews上机数据 1.xls》中《GDP and K》。 （2）美国1959年第一季度到1996年第一季度的人均消费支出（CS）和人均可支配收入（INC）有关数据见《14-15-1 EViews上机数据 1.xls》
中《CS and INC》。
§1.2 EViews 基本操作 1995年至2005年我国某地区的GDP 和固定资产投资额K ，见《14-15-1 EViews 上机数据 1.xls 》中《GDP and K 》。根据数据资料完成下列任务。 1.2.1 建立工作文件和对象 （1）创建一个新的工作文件 主菜单file/new/workfile ，选择数据类型Dated-regular frequency 。 在Dated-regular frequency 下选择时间频率为年，start:1995，end:2005。 可以在Name （optional ）中的WF 格命名工作文件及在Page 格命名页面。 （2）建立工作对象 打开工作文件，在工作文件窗口激活状态下，在Eviews 主窗口的菜单中或者工作文件的工具栏中选择object/new object ，选择series 。同时，在name of object 中给序列命名为GDP 。 同样的方法，创建并命名序列K 。 在工作文件界面双击序列名称可以打开序列窗口，是电子表格（spreadsheet ）的形式。可以对View 、Proc 、object 、print 、name 、freeze 、edit+/-、smpl+/-、label+/-、wide+/-、title 、genr 等功能键进行认知，重点学习View/label 及 object
第20章-数据的分析全章教案
第二十章数据的分析 一、教材分析 从《标准》看，本章属于“统计与概率”领域。对于“统计与概率”领域的内容，本套教科书独立于“数与代数”和“空间与图形”领域编写，共有四章。这四章内容采用统计和概率分开编排的方式，前三章是统计，最后一章是概率。统计部分的三章内容按照数据处理的基本过程来安排。我们在7年级上册和8年级上册分别学习了“数据的收集与整理”“数据的描述”，本章是统计部分的最后一章，主要学习分析数据的集中趋势和离散程度的常用方法。 在前两章中，我们学习了收集、整理和描述数据的常用方法，将收集到的数据进行分组、列表、绘图等处理工作后，数据分布的一些面貌和特征可以通过统计图表等反映出来。为了进一步了解数据分布的特征和规律，还需要计算出一些代表数据一般水平（典型水平）或分布状况的特征量。对于统计数据的分布的特征，可以从三个方面来分析：一是分析数据分布的集中趋势，反映数据向其中心值（平均数）靠拢或聚集的程度；二是分析数据分布的离散程度，反映数据远离其中心值（平均数）的趋势，三是分析数据分布的偏态和峰度，反映数据分布的形状。这三个方面分别反映了数据分布特征的不同侧面。根据《标准》的要求，本章从就前两个方面研究数据的分布特征。 二、重难点分析 统计中常用的平均数有算数平均数（简单算数平均数和加权算数平均数）、调和平均数、几何平均数等。根据《标准》的要求，本章着重研究了加权平均数。 三、教学目标 1．进一步理解平均数、中位数和众数等统计量的统计意义； 2．会计算加权平均数，理解“权”的意义，能选择适当的统计量表示数据的集中趋势； 3．会计算极差和方差，理解它们的统计意义，会用它们表示数据的波动情况； 4．能用计算器的统计功能进行统计计算，进一步体会计算器的优越性； 5．会用样本平均数、方差估计总体的平均数、方差，进一步感受抽样的必要性，体会用样本估计总体的思想； 6．从事收集、整理、描述和分析数据得出结论的统计活动，经历数据处理的基本过程，体验统计与生活的联系，感受统计在生活和生产中的作用，养成用数据说话的习惯和实事求是的科学态度。 四、课时安排 全章教学约需15课时，具体内容和课时分配如下： 20．1 数据的代表约6课时 20．2 数据的波动约5课时 20．3 课题学习约2课时 数学活动 小结约2课时 20.1数据的代表 20.1.1平均数 1 / 18
大数据可视化分析平台介绍
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源,结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理,法人与地理，实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求:通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚,将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和EＴL等功能。 ２、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备
高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力,支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联,即:通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能， 促进民生的发展。
教育硕士讲座_常用数据统计分析方法
2015教育硕士开题培训讲座 外语研究中的数据统 计与分析 ——方法及应用 刘国兵 河南师范大学外国语学院
提纲 ?数据的种类 ?何为研究假设 ?常用统计检验 ?应用举例 ?SPSS操作
数据种类 ?外语教学研究中涉及到的数据类型很多，不同数据类型需要不同的统计处理方法。因此，在进行数据处理之前，弄清数据所属类型是开展科学研究的前提与基础。 ?常见数据分为四类： 1. 定类数据 2. 定序数据 3. 定距数据 4. 定比数据
定类数据（Nominal Data） ?定类数据是由定类尺度计量形成的，表现为类别，不能区分顺 序。 ?定类尺度，也可称为列名尺度，在四种计量尺度（定类尺度、 定序尺度、定距尺度、定比尺度）中属于计量层次最低、最粗略的一种。它只能对事物进行平行的分类和分组，其数据表现为“类别”，但各类之间无法进行比较。 ?例如，民族有汉族、回族、哈尼族等，可以按所属民族对人口 进行分组，但每组之间的关系是平等的或并列的，没有等级之分。但从另一层面上说，就因为定类尺度各组间的关系是平等或并列的关系，所以各组或各类之间是可以改变顺序的。
定序数据（Ordinal Data） ?定序数据是由定序尺度计量形成的，表现为类别，可以进行排 序。属于品质数据。 ?定序尺度，也可以称为顺序尺度。与定类尺度相比，它较为精 确，而且是高于定类测量的测量层次。定序数据不但可以分类，还可以排序，比较大小与高低。 ?例如，利用定序尺度，教师可以将学生的外语水平分为初级、 中级与高级三类，他们依次从前到后一级比一级水平高。另外，人们的受教育程度，可以分为文盲、小学、初中、高中、大学、研究生等类型。除此之外，英语语言水平等级测试，如四级、六级、八级等都属于定序测量尺度。
观察数据分析方法简介
观察数据分析方法简介 戴晓晨 华盛顿大学公共卫生学院全球卫生系 2016年9月5日
提纲 ?背景回顾（Background Review） ?回归模型（Regression Modeling） ?倾向评分匹配（Propensity Score Matching）?工具变量分析（Instrumental Variable）
背景回顾 ?观察研究（observational study）v.s实验研究（experimental study）?一些例子？ ?自然实验（natural experiment）是那种研究？ ?前瞻研究（Prospective study）v.s回顾研究（retrospective study）*本讲座不关注实验设计，只针对几种常见数据分析方法。
背景回顾 ?什么是观察数据（observational data）？ ?研究者没有进行任何干预而客观观察到的数据 ?例子? ?原始数据（primary data）v.s二手数据（secondary data）?e.g.全国卫生服务调查，吸烟问卷调查 ?主题范围：基于（二手）观察数据的回顾性观察研究?e.g.大数据分析
因果推断 ?研究的根本目的：因果推断（causal inference） ?因果联系（causation）v.s相关性（correlation/association）?因果联系à相关性 ?相关性à? 因果联系（inference）（8条标准） ?Causal Inference attempts to articulate the assumptions needed to move from conclusions about association to conclusions about causation ?例子：短信干预降低艾滋病母婴传染？