考试数据分析表

考试数据分析表
考试数据分析表

薛店镇小学2013---2014学年上学期年级学科

期末考试分析及教学反思

(任课教师:)

一、考试数据情况:2014 年 2 月20日

二、试卷分析:

1、总体分析(试题覆盖范围,难易度,区分度,知识点,能力考察):

2、试题分析(各题分值,学生答题情况,得分率):

3、本次考试所揭示的主要问题和原因分析:

三、教学反思:

1、教学工作中取得的成绩和值得坚持的做法(从课堂改革和教学常规谈起):

2、工作中存在的问题和原因:

四、下段工作计划和奋斗目标:

奋斗目标:

1、总体目标:

2、课堂改革目标:

3、培优补差目标(具体到人):

具体工作措施:

薛店镇小学2013---2014学年年级(班)上学期

期末考试分析与工作反思

(班主任:)

一、考试数据情况:(语、数、英合计)2014 年 2 月20日

二、整体情况分析(与入班考试比较,与考前估计比较分析):

1、取得的成绩和可取的经验:

2、本次考试所揭示的的问题和原因:

3、本次考试学习进步最大的学生及进步原因:

4、考试失误学生及原因:

三、工作反思:

1、班风、学风情况分析总结:

2、学生学习方式、习惯,师生关系情况:

3、班级工作协调情况:

4、班级管理中存在的主要问题:

四、下一阶段工作计划及其奋斗目标:

薛店镇小学2013---2014学年上学期(语、数、英)教研组

期末考试分析与教学反思

(备课组教师:)一、考试情况:(以六年级作为参考) 2014 年 2 月20日

二、试卷分析:

1、卷面分析:(试卷考察的知识面、题量、试题的难易度和区分度、能力

及其新课程理念考察、下次考试命题建议等)

2、试题分析:(学生答题情况、得分情况等)

三、整体分析:(教研过程中)

1、取得的成绩和需要坚持的做法:

2、存在的问题和原因:

四、下一阶段工作计划及奋斗目标:

(一)、工作计划:

(二)、奋斗目标:

丁璐璐-英雄联盟网络游戏的营销策略分析资料

丁璐璐-英雄联盟网络游戏的营销策略分析

沈阳工学院 学年论文 题目:英雄联盟网络游戏的营销策略分析 学院:经济与管理学院 专业:市场营销 学号: 1520110537 学生姓名:丁璐璐 指导教师:董乃群 2017年1月6日

摘要 随着中国互联网络游戏产业的出现和发展,游戏行业这些年来也不断的变化更新中。网络游戏这个产业从初步发展到现在的蓬勃发展,这都归结于网络游戏行业资金得到迅速聚集,高利润使得许多竞争者大量研发新型、大型网络游戏,以及用户的成倍增长这些因素共同促进而成。 《英雄联盟》(简称LOL)是由美国拳头游戏(Riot Games)开发、中国大陆游戏代理运营的英雄对战MOBA竞技网游。游戏里拥有数百个个性英雄,并拥有排位系统、天赋系统、符文系统等特色养成系统。《英雄联盟》还致力于推动全球电子竞技的发展,除了联动各赛区发展职业联赛,每年还会举办“季中冠军赛”“全球总决赛”“All Star全明星赛”三大世界级赛事,获得了亿万玩家的喜爱,形成了自己独有的电子竞技文化。 本文主要分为六个部分。第一部写了研究的背景以及意义;第二部分主要写了英雄联盟的游戏规模、营销策略和存在问题;第三部分写了英雄联盟的竞争环境和SWOT分析;第四部分为英雄联盟的优化策略;第五部分为英雄联盟的 4P策略;第六部分是结论。 关键词:英雄联盟;营销策略;LOL

目录 摘要............................................................Ⅰ 目录............................................................Ⅱ 绪论............................................................1 1英雄联盟营销现状...............................................3 1.1英雄联盟的游戏规模.........................................3 1.2英雄联盟的营销策略.........................................4 1.3英雄联盟营销存在问题.......................................7 2英雄联盟竞争分析...............................................7 2.1英雄联盟的竞争环境.........................................7 2.2英雄联盟的SWOT分析....................................16

数据分析期末试题及答案

数据分析期末试题及答案 一、人口现状.sav数据中是1992年亚洲各国家和地区平均寿命(y)、按购买力计算的人均GDP(x1)、成人识字率(x2),一岁儿童疫苗接种率(x3)的数据,试用多元回归分析的方法分析各国家和地区平均寿命与人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率的关系。(25分) 解: 1.通过分别绘制地区平均寿命(y)、按购买力计算的人均GDP(x1)、成人识字率(x2),一岁儿童疫苗接种率(x3)之间散点图初步分析他们之间的关系 上图是以人均GDP(x1)为横轴,地区平均寿命(y)为纵轴的散点图,由图可知,他们之间没有呈线性关系。尝试多种模型后采用曲线估计,得出 表示地区平均寿命(y)与人均GDP(x1)的对数有线性关系

上图是以成人识字率(x2)为横轴,地区平均寿命(y)为纵轴的散点图,由图可知,他们之间基本呈正线性关系。 上图是以疫苗接种率(x3)为横轴,地区平均寿命(y)为纵轴的散点图,由图可知,他们之间没有呈线性关系 。 x)为横轴,地区平均寿命(y)为纵轴的散点图,上图是以疫苗接种率(x3)的三次方(3 3 由图可知,他们之间呈正线性关系 所以可以采用如下的线性回归方法分析。

2.线性回归 先用强行进入的方式建立如下线性方程 设Y=β0+β1*(Xi1)+β2*Xi2+β3* X+εi i=1.2 (24) 3i 其中εi(i=1.2……22)相互独立,都服从正态分布N(0,σ^2)且假设其等于方差 R值为0.952,大于0.8,表示两变量间有较强的线性关系。且表示平均寿命(y)的95.2%的信息能由人均GDP(x1)、成人识字率(x2),一岁儿童疫苗接种率(x3)一起表示出来。 建立总体性的假设检验 提出假设检验H0:β1=β2=β3=0,H1,:其中至少有一个非零 得如下方差分析表 上表是方差分析SAS输出结果。由表知,采用的是F分布,F=58.190,对应的检验概率P值是0.000.,小于显著性水平0.05,拒绝原假设,表示总体性假设检验通过了,平均寿命(y)与人均GDP(x1)、成人识字率(x2),一岁儿童疫苗接种率(x3)之间有高度显著的的线性回归关系。

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。

全平台直播行业白皮书

2018年度全平台直播行业白皮书 致力于服务主播 小葫芦

2017年小葫芦通过海量的主播数据对直播行业做了详细的总结,2018年 小葫芦数据的覆盖量已扩展到了全平台3600万以上的直播间,在各直播平台争相上市,短视频风生水起的一年,小葫芦2018年直播行业白皮书对直播行业有哪些总结? PS:数据全覆盖虎牙、斗鱼、YY、快手、B站、企鹅电竞、熊猫等28家主流平台。 序言

01 OPTION 02 OPTION 03 OPTION 04 OPTION 年度总体数据 2018年度全平台直播行业浅析 主播礼物数据 2018年主播礼物收入究竟如何 主播弹幕数据 2018年主播弹幕文化究竟如何 主播特征数据 2018年主播有意思的特征数据 目 录 页

01.年度总体数据 总体数据对比送礼月度数据弹幕月度数据直播时长数据直播分类情况直播开播频次

总体数据对比 10 20 30 40 50 60 70 80 90 10010 20 30 40 50 60 70 80 90100 1,453,192人87,424,650人21,006,937,229条 35,524年209,725,063人 2,172,030人143,227,648人45,247,211,652条58,937年337,812,960人 新增主播送礼人数弹幕数量直播时长互动人数 2017年 此为2017年全年的直播行业相关数据,整体对比2018年略逊一筹。2018年 此为2018年全年直播行业相关数据,对比2017年占比均有提升。

送礼人数月度数据 2018年送礼总人数 2018年全平台送礼总人数达到惊人的143,227,648,相比2017年87,424,650增幅63%。 后半年送礼人数增加 从7月份开始,2018年后半年参与直播送礼的人数有所增加。 8月,9月送礼人数最多 8月和9月送礼人数居多,寒暑假,依旧是直播的高峰期,学生群体人数众 多。

数据分析练习题

数据分析练习题 第 小组 姓名: 练习一: 1、老师在计算学期总平均分的时候按如下标准:作业占100%、测验占30%、期中占35%、期末考试占35% x 小关 = . x 小兵 = . 2、结果如下表:(单位:小时) 求这些灯泡的平均使用寿命? . x = .小时 3、在一个样本中,2出现了x 1次,3出现了x 2次,4出现了x 3次,5出现了x 4次,则这个样本的平均数为 . 4、某人打靶,有a 次打中x 环,b 次打中y 环,则这个人平均每次中靶 环。 5、某校为了了解学生作课外作业所用时间的情况,对学生作课外作业所用时间进行调查,下表是该校初二某班50名学生某一天做数学课外作业所用时间的情况统计表 (1)、第二组数据的组中值是多少? (2)、求该班学生平均每天做数学作业所用时间 答:(1)组中值为: . (2)解: 6、某公司有15名员工,他们所在的部门及相应每人所创的年利润如下表该公司每人所创年利润的平均数是多少万元?

7、为调查居民生活环境质量,环保局对所辖的50个居民区进行了噪音(单位:分贝)水平的调查,结果如下图,求每个小区噪音的平均分贝数。 8、某公司销售部有营销人员15人,销售部为了制定某种商品的销售金额,统计了这15个人的销售量如下(单位:件) 1800、510、250、250、210、250、210、210、150、210、150、120、120、210、150 求这15个销售员该月销量的中位数和众数。 假设销售部负责人把每位营销员的月销售定额定为320件,你认为合理吗?如果不合理,请你制定一个合理的销售定额并说明理由。 练习二: 1. 数据8、9、9、8、10、8、99、8、10、7、9、9、8的中位数是 ,众数是 2. 一组数据23、27、20、18、X 、12,它的中位数是21,则X 的值是 . 3. 数据92、96、98、100、X 的众数是96,则其中位数和平均数分别是( ) A.97、96 B.96、96.4 C.96、97 D.98、97 4. 如果在一组数据中,23、25、28、22出现的次数依次为2、5、3、4次,并且没有其他的数据, 则这组数据的众数和中位数分别是( ) A.24、25 B.23、24 C.25、25 D.23、25 请你根据上述数据回答问题: (1).该组数据的中位数是什么? (2).若当气温在18℃~25℃为市民“满意温度”,则我市一年中达到市民“满意温度”的大约有多少天? 60 噪音/分贝 80 70 50 40 90

最新初中数学数据分析经典测试题附答案

最新初中数学数据分析经典测试题附答案 一、选择题 1.已知一组数据a,b,c的平均数为5,方差为4,那么数据a﹣2,b﹣2,c﹣2的平均数和方差分别是.() A.3,2 B.3,4 C.5,2 D.5,4 【答案】B 【解析】 试题分析:平均数为(a?2 + b?2 + c?2 )=(3×5-6)=3;原来的方差: ;新的方差: ,故选 B. 考点:平均数;方差. 2.已知一组数据a、b、c的平均数为5,方差为4,那么数据a+2、b+2、c+2的平均数和方差分别为() A.7,6 B.7,4 C.5,4 D.以上都不对 【答案】B 【解析】 【分析】 根据数据a,b,c的平均数为5可知a+b+c=5×3,据此可得出1 3 (-2+b-2+c-2)的值;再由 方差为4可得出数据a-2,b-2,c-2的方差. 【详解】 解:∵数据a,b,c的平均数为5,∴a+b+c=5×3=15, ∴1 3 (a-2+b-2+c-2)=3, ∴数据a-2,b-2,c-2的平均数是3;∵数据a,b,c的方差为4, ∴1 3 [(a-5)2+(b-5)2+(c-5)2]=4, ∴a-2,b-2,c-2的方差=1 3 [(a-2-3)2+(b-2-3)2+(c--2-3)2] = 1 3 [(a-5)2+(b-5)2+(c-5)2]=4, 故选B.【点睛】

本题考查了平均数、方差,熟练掌握平均数以及方差的计算公式是解题的关键. 3.对于一组统计数据:1,1,4,1,3,下列说法中错误的是() A.中位数是1 B.众数是1 C.平均数是1.5 D.方差是1.6 【答案】C 【解析】 【分析】 将数据从小到大排列,再根据中位数、众数、平均数及方差的定义依次计算可得答案.【详解】 解:将数据重新排列为:1、1、1、3、4, 则这组数据的中位数1,A选项正确; 众数是1,B选项正确; 平均数为11134 5 ++++ =2,C选项错误; 方差为1 5 ×[(1﹣2)2×3+(3﹣2)2+(4﹣2)2]=1.6,D选项正确; 故选:C. 【点睛】 本题主要考查中位数、众数、平均数及方差,解题的关键是掌握中位数、众数、平均数及方差的定义与计算公式. 4.2022年将在北京﹣﹣张家口举办冬季奥运会,很多学校为此开设了相关的课程,下表记录了某校4名同学短道速滑成绩的平均数x和方差S2,根据表中数据,要选一名成绩好又发挥稳定的运动员参加比赛,应选择() A.队员1 B.队员2 C.队员3 D.队员4 【答案】B 【解析】 【分析】 根据方差的意义先比较出4名同学短道速滑成绩的稳定性,再根据平均数的意义即可求出答案.

spss期末大数据分析报告

SPSS在教育研究中的应用某大学学生对本校的满意度调查 学院:教育学院 专业:课程与教学论 学号:201411000156 姓名:李平 2014年12月13日

目录 一、研究问题的提出 (3) 二、研究内容与方法 (3) (一) 研究内容 (3) (二) 研究方法 (3) 三、调查对象及人数 (4) 四、问卷分析 (5) (一)回收情况 (5) (二)信度分析 (5) 五、数据统计与分析 (6) (一)数据输入 (6) (二)数据分析 (7) 1.描述统计 (7) (1)多选题描述统计 (7) (2)单选题描述统计 (9) 2.推断统计 (12) (1)独立样本T检验 (12) (2)单一样本T检验 (15) (3)单因素方差分析 (17) (4) X2检验 (21) 3.相关分析 (22) (1)变量间相关分析 (22) (2)维度间相关分析 (23) 六、结论 (27) 七、附录 (28)

一、研究问题的提出 学生的学校生活和成长密切相关。我们通过对他们的大学生活满意度的调查结果向有关部门提出建议,并希望能引起学校对这一系列问题的关注,最终希望大学生对其大学的满意度有所提升,大学生是一个庞大的群体,特别是近几年,随着高校的扩招,我国越来越多人能够上大学。上大学是很多人的梦想,他们都憧憬着大学校园的生活,然而当他们进了大学后才发现大学生活并非所想的美好,取而代之的却是对校园生活的不满,大学生是十分宝贵的人才资源,他们对校园生活的体验和感受,与他们的更好的学习。 二、研究内容与方法 (一)研究内容 了解学生对于学校的师资水平、环境、日常管理等各方面的满意度。 (二)研究方法 1.问卷编制 本研究采用自编问卷,问卷共由两部分组成:基本情况部分包括被调查者的性别、年级等,问卷主体部分包括师资水平、学校环境、日常管理三大维度,细分为12个三级指标(见表2-1),问卷采用五点制计分法,即“非常满意”、“满意”、“一般”、“不满意”、“非常不满意”,分别赋值5分、4分、3分、2分、1分。 表2-1 某大学学生对本校的满意度测评指标体系 一 级指标 二级指标(潜在变量)三级指标(观测变量) 对自己师资水平对教师教学方法、对教师工作态 度、对教师人品修养、对师资配备 学校的意学校环境对学习环境、对就餐环境、对居住 环境、对校园绿化环境 满度指数日常管理对专业课时安排、对收费标准、对 奖、助学金制度、对学校治安

数据分析系统—用户操作手册

数据分析系统 操作手册 目录 一、前言 (2) 1.1、编写目的 (2) 1.2、读者对象 (2) 二、系统综述 (3) 2.1、系统架构 (3) 2.1.1系统浏览器兼容 (3) 三、功能说明 (4) 3.1、登录退出 (4) 3.1.1、登录 (4) 3.1.2、退出 (4) 3.1.3、用户信息 (5) 3.2、仪表盘 (5) 3.2.1、报表选择 (6) 3.2.2、布局方式 (7) 3.2.3、仪表盘管理 (8) 3.2.4、单个报表 (10) 3.3、应用中心 (13) 3.3.1、数据搜索 (13) 3.4、策略配置 (39)

3.4.1、数据采集 (39) 3.4.2、报表 (46) 3.4.3、数据类型 (53) 3.4.4、预设搜索 (58) 3.5、系统管理 (61) 3.5.1、代理注册设置 (61) 3.5.2、用户角色 (62) 3.5.3、系统用户 (65) 四、附件 (67) 一、前言 1.1、编写目的 本文档主要介绍日志分析系统的具体操作方法。通过阅读本文档,用户可以熟练的操作本系统,包括对服务器的监控、系统的设置、各类设备日志源的配置及采集,熟练使用日志查询、日志搜索功能,并掌握告警功能并能通过告警功能对及日志进行定位及分析。 1.2、读者对象 系统管理员:最终用户

项目负责人:即所有负责项目的管理人员 测试人员:测试相关人员 二、系统综述 2.1、系统架构 系统主界面为所有功能点的入口点,通过主菜单可快速定位操作项。系统主要分为四大模块,分别为 1):仪表盘 2):应用中心 3):策略配置 4):系统管理 2.1.1系统浏览器兼容 支持的浏览器 IE版本IE8至IE11等版本 Chrome 36及以上版本 Google chrome(谷歌 浏览器) Firefox 30及以以上版本 Mozilla Firefox (火 狐浏览器)

数据分析经典测试题含答案解析

数据分析经典测试题含答案解析 一、选择题 1.某校九年级数学模拟测试中,六名学生的数学成绩如下表所示,下列关于这组数据描述正确的是() A.众数是110 B.方差是16 C.平均数是109.5 D.中位数是109 【答案】A 【解析】 【分析】 根据众数、中位数的概念求出众数和中位数,根据平均数和方差的计算公式求出平均数和方差. 【详解】 解:这组数据的众数是110,A正确; 1 6 x=×(110+106+109+111+108+110)=109,C错误; 21 S 6 = [(110﹣109)2+(106﹣109)2+(109﹣109)2+(111﹣109)2+(108﹣109)2+ (110﹣109)2]=8 3 ,B错误; 中位数是109.5,D错误; 故选A. 【点睛】 本题考查的是众数、平均数、方差、中位数,掌握它们的概念和计算公式是解题的关键. 2.一组数据2,x,6,3,3,5的众数是3和5,则这组数据的中位数是() A.3 B.4 C.5 D.6 【答案】B 【解析】 【分析】 由众数的定义求出x=5,再根据中位数的定义即可解答. 【详解】 解:∵数据2,x,3,3,5的众数是3和5, ∴x=5,

则数据为2、3、3、5、5、6,这组数据为35 2 =4. 故答案为B. 【点睛】 本题主要考查众数和中位数,根据题意确定x的值以及求中位数的方法是解答本题的关键. 3.如图,是根据九年级某班50名同学一周的锻炼情况绘制的条形统计图,下面关于该班50名同学一周锻炼时间的说法错误的是() A.平均数是6 B.中位数是6.5 C.众数是7 D.平均每周锻炼超过6小时的人数占该班人数的一半 【答案】A 【解析】 【分析】 根据中位数、众数和平均数的概念分别求得这组数据的中位数、众数和平均数,由图可知锻炼时间超过6小时的有20+5=25人.即可判断四个选项的正确与否. 【详解】 A、平均数为1 50 ×(5×7+18×6+20×7+5×8)=6.46,故本选项错误,符合题意; B、∵一共有50个数据, ∴按从小到大排列,第25,26个数据的平均值是中位数, ∴中位数是6.5,故此选项正确,不合题意; C、因为7出现了20次,出现的次数最多,所以众数为:7,故此选项正确,不合题意; D、由图可知锻炼时间超过6小时的有20+5=25人,故平均每周锻炼超过6小时的人占总数的一半,故此选项正确,不合题意; 故选A. 【点睛】 此题考查了中位数、众数和平均数的概念等知识,中位数是将一组数据从小到大(或从大到小)重新排列后,最中间的那个数(最中间两个数的平均数),叫做这组数据的中位数,如果中位数的概念掌握得不好,不把数据按要求重新排列,就会错误地将这组数据最中间的那个数当作中位数.

python分析英雄联盟

还不会选英雄阵容?python来帮你carry全场 欢迎来到召唤术峡谷~”英雄联盟作为一款长青游戏,风靡了这么多年,2018全球总决赛的IG冠军一出更是引发了众多撸迷又将游戏重新拾起。 今天我们就来分析一下战队的阵容选择会对胜率带来什么样的影响。 1.载入必要的包 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from pyecharts import Radar 2.读取并观察数据情况 dat_hero=pd.read_csv('TeamHero_index.csv') dat_hero.head()

3.数据分析 (1)红蓝方因素对胜负的影响 众所周知,在英雄联盟中,由于蓝方会先手ban英雄及pick英雄,因此通常蓝方的胜率更高一些。让我们来看看数据是否能够印证这一点。 取出红方获胜的数据: red_win1=dat_hero[dat_hero['是否红方'].isin(['1'])] red_win1=red_win1[red_win1['是否获胜'].isin(['1'])] red_win2=dat_hero[dat_hero['是否红方'].isin(['0'])] red_win2=red_win2[red_win2['是否获胜'].isin(['0'])] red_win=pd.concat([red_win1,red_win2]) red_win.shape (208,8) 取出蓝方获胜的数据 blue_win1=dat_hero[dat_hero['是否红方'].isin(['1'])] blue_win1=blue_win1[blue_win1['是否获胜'].isin(['0'])] blue_win2=dat_hero[dat_hero['是否红方'].isin(['0'])] blue_win2=blue_win2[blue_win2['是否获胜'].isin(['1'])] blue_win=pd.concat([blue_win1,blue_win2]) blue_win.shape (316,8) 画出红蓝方胜场直方图

数据分析期末题

数据分析方法课程设计

题目概述: 3、调查美国50个州7种犯罪率,得结果列于表1,其中给出的是美国50个州每100 000 个人中七种犯罪的比率数据。这七种犯罪是:murder(杀人罪),rape(强奸罪),robbery(抢劫罪),assault(斗殴罪),burglary(夜盗罪),larceny(偷盗罪),auto(汽车犯罪)。

1)基于变量()的观测值,求样本协 方差矩阵S和样本相关系数矩阵R; 2)分别从S和R。出发做主成分分析: (1)求样本主成分的贡献率、累计贡献率和各个样本主成分; (2)在两种情况下,你认为应该保留几个主成分,其意义如何解释?(提示:要求累计贡献率达到80%以上)就此题而言,你认为基于S和R的分析结果哪个更 合理? (3)按第一主成分得分将美国50个州排序,结果如何? (4)作以第一主成分得分为横坐标,第二主成分得分为纵坐标的散点图。 L快速聚类和类平均距离谱系聚3)对表1的美国50个州七种犯罪的比率数据,分别试用 2.5 类法将美国50个州分4类,并对聚类结果进行分析和比较。从聚类结果看,你认为哪种分类方法好? 问题一 采用sas得到样本协方差矩阵S:

样本相关系数矩阵R: 问题二 1、从R进行主成分分析: (1)、求样本主成分的贡献率、累计贡献率和各个样本主成分。 贡献率: (2)累计贡献率到达80%以上,需保留三个主成分,前三个成分的累计贡献率已达到86.9%。

由此三个主成分: PRIN1=0.300279murder+ 0.431759 rape+0.396875 robbery+0.396652assault+ 0.440157 burglary +0.357360arceny +0.295177auto PRIN2=-0.629174muder-0.169435rape+0.042247robbery-0.343528asault+0.203341bur glary+ 0.402319larceny+0.502421auto PRIN3=0.178245muder-0.2442rape+0.495861robbery-0.06951asault- 0.2099burglary- 0.5392larceny+0.568auto 从S进行主成分分析: 贡献率: 特征向量: 累计贡献率:第一个成分贡献率已达到87.36%。主成分表达式: PRIN1=0.000864muder+0.008773rape+0.056993robbery+0.059196asault+ 0.465346burglary+0.872863larceny+0.121384auto 分析: 由于第一主成分对所有变量都有近似相等的载荷,因此可认为第一主成分是对所有犯罪率的总度量。第二主成分在变量auto和larceny上有高的正载荷,而在变量murder和assault上有高的负载荷;在burglary上存在小的正载荷,而在rape上存在小的负载荷。可以认为,这个主成分是用于度量暴力犯罪在犯罪性质上占的比重。第三主成分很难给出明显的解释。在依PRIN1排序的结果表中,排在前面的PRIN1值较小的州犯罪率较低,即北达科他NORTH DAKOTA(PRIN1= -3.96408)州犯罪率最低,PRIN1值较大的州,犯罪率较高,即内华达NEV ADA(PRIN1= 5.26699)州犯罪率最高。在依PRIN2排序的结果表35.4中,排在前面的PRIN2值较小州的暴力犯罪性质比重较大。

系统和数据分析

第一课SAS 系统简介 一.SAS 系统 1什么是SAS 系统 SAS 系统是一个模块化的集成软件系统。所谓软件系统就是一组在一起作业的计算机程序。 SAS 系统是一种组合软件系统。基本部分是Base SAS 软件 2 SAS 系统的功能 SAS 系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能: ●数据访问 ●数据管理 ●数据分析 ●数据显示 它是美国软件研究所(SAS Institute Inc.)经多年的研制于1976年推出。目前已被许多 国家和地区的机构所采用。SAS 系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务,并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域,SAS 系统一直被誉为国际上的标准软件系统。 3 SAS 系统的主要模块 SAS 系统包含了众多的不同的模块,可完成不同的任务,主要模块有: ●●●●●●●● ●●●SAS/BASE(基础)——初步的统计分析 SAS/STAT(统计)——广泛的统计分析 SAS/QC(质量控制)——质量管理方面的专门分析计算 SAS/OR(规划)——运筹决策方面的专门分析计算 SAS/ETS(预测)——计量经济的时间序列方面的专门分析计算 SAS/IML(距阵运算)——提供了交互矩阵语言 SAS/GRAPH(图形)——提供了许多产生图形的过程并支持众多的图形设备 SAS/ACCESS(外部数据库接口)——提供了与大多数流行数据库管理系统的方便接口并自身也能进行数据管理 SAS/ASSIST(面向任务的通用菜单驱动界面)——方便用户以菜单方式进行操作SAS/FSP(数据处理交互式菜单系统) SAS/AF(面向对象编程的应用开发工具) 另外SAS系统还将许多常用的统计方法分别集成为两个模块LAB和INSIGHT,供用户

电子商务数据分析试卷及答案3

《电子商务数据分析》试卷 班级: _______________ 姓名:_______________________ 一、填空题(共10 题,每题 1 分。) 1.单击生意参谋上方导航栏中的“ __________ ”超链接可进入实时直播版块,此功能会将店铺的实时数据、来源、榜单、访客等数据进行汇总显示。 2.要选定相邻的多张工作表,先单击所需的第一张工作表的标签,并按住____________ 键不放,然后单击要选定的最后一张工作表的标签即可。 3.选择单元格区域,录入相应的数据后,按_____________________ 键可将选择的每个单元格中录入相同数据。 4.进入生意参谋后,单击顶部导航栏中的“ ___________ ”版块即可配置竞争对手,并对竞店、竞品和竞争品牌进行分析。 5 .提高转化率是提高销售额最有效的途径,计算公式为: 6.外链出现的方式有直接链接和__________ 两种。 7.若要输入分数,则应在前面加上_____________________ 。 8.筛选是一种用于查找符合条件的数据的快速方法,Excel中有 ________ 和___________ 两种方法。 9. _____________ 是指利用各种电商平台和工具对数据的分析功能,直接观察出数据的发 展趋势,找出异常数据,对消费者进行分群等。 10.行业稳定性涉及 ________ 和极差两个指标。 二、单项选择题(共10 题,每题 1 分。) 1.用于收集市场信息并进行整理与分析,提出可行的市场推广方案,再跟据收集到的信息进行市场推广活动的效果评估,做好市场推广预算,控制活动成本,完善市场推广方案的数据分析岗位是()。 A.推广类岗位 B.客服类岗位 C.采编类岗位 D.美工类岗位 2.在Excel 中,已知某单元格的格式为000.00,值为23.785,则显示的内容为()。A.23.78 B.23.79 C.23.785 D.023.79 3.采用()定价策略可能会带来价格竞争。 A.基于成本的定价

《 数据分析 》课程期末考试试题A卷

命题方式:单独命题 佛山科学技术学院2008—2009学年第一学期 《数据分析》课程期末考试试题A卷专业、班级:姓名:学号:

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一(1)SAS界面包括 输出框,日志框,编辑器 (2)在非数值变量后面家上”$”符号. (3) 自由格式输入数据应加上”@@”标记. (4) 三均值的计算公式 ^ M=1/4Q1+1/2M+1/4Q3 二 程序: data t1; input x@@; cards; 100.00 107.57 112.42 96.21 121.58 107.21 117.16 116.19 101.37 109.78 112.83 104.37 105.40 109.50 111.60 112.10 113.50 112.40 proc univariate plot normal; run; proc capability graphics normal; histogram x/normal; qqplot x/normal(….); run; (1)由上图可知道 均值:109.510556 方差:40.5703938 变异系数:5.81632451 峰度:0.05978054 偏度:-0.3324812 (2) 中位数: 上四分位数: 下四分位数: 四分位极差: (3)做出直方图、QQ图、茎叶图、箱线图 直方图:

QQ图 茎叶图:

箱线图: (4)进行正态性W 检验(取05.0=α). 由上图可以知道Wo=0.978265,P=0.9304>05.0=α; 故不能拒绝原假设Ho,所以是高度显著的。 三 data t2; input x1-x4; cards ; 16.7 26.7 6.4 35.0 18.2 28.0 3.2 29.7 16.7 26.7 2.1 34.9 18.1 26.7 4.3 31.5 16.7 26.0 3.0 32.7 18.1 30.2 7.0 34.9 20.2 30.5 4.8 34.4 20.2 29.5 5.5 36.2 21.5 31.5 5.8 36.5 18.8 30.6 5.4 35.4 21.6 27.8 5.4 34.1 21.3 29.5 5.8 35.8 proc corr cov pearson ; run ; (1)计算协方差矩阵,Pearson 相关矩阵; 协方差矩阵:

数据分析试题

一、数据库知识 单项选择题 1. 数据库系统的核心是(B) A、数据模型 B、数据库管理系统 C、软件工具 D、数据库 2. 下列叙述中正确的是(C)。 A、数据库是一个独立的系统,不需要操作系统的支持 B、数据库设计是指设计数据库管理系统 C、数据库技术的根本目标是要解决数据共享的问题 D、数据库系统中,数据的物理结构必须与逻辑结构一致 3. 下列模式中,能够给出数据库物理存储结构与物理存取方法的是( A )。 A、内模式 B、外模式 C、概念模式 D、逻辑模式 4. SQL语句中修改表结构的命令是(C )。 A、MODIFY TABLE B、MODIFY STRUCTURE C、ALTER TABLE D、ALTER STRUCTURE 5. SELECT-SQL语句是(B ) 。 A、选择工作区语句 B、数据查询语句 C、选择标准语句 D、数据修改语句 6. SQL语言是( C )语言。 A、层次数据库 B、网络数据库 C、关系数据库 D、非数据库 7. 如果要创建一个数据组分组报表,第一个分组表达式是"部门",第二个分组表达式是"性别",第三个分组表达式是"基本工资

",当前索引的索引表达式应当是( B )。 A、部门+性别+基本工资 B、部门+性别+STR(基本工资) C、STR(基本工资)+性别+部门 D、性别+部门+STR(基本工资) 8. 数据库DB、数据库系统DBS、数据库管理系统DBMS三者之间的关系是( A )。 A、DBS包括DB和BMS B、DBMS包括DB和DBS C、DB包括DBS和DBMS D、DBS就是DB,也就是DBMS 9. 下列有关数据库的描述,正确的是( C )。 A、数据库是一个DBF文件 B、数据库是一个关系 C、数据库是一个结构化的数据集合 D、数据库是一组文件 10. 下列说法中,不属于数据模型所描述的内容的是( C )。 A、数据结构 B、数据操作 C、数据查询 D、数据约束 11. 数据库管理系统能实现对数据库中数据的查询、插入、修改和删除等操作,这种功能称为( C ) 。 A.数据定义功能 B.数据管理功能 C.数据操纵功能 D.数据控制功能 12. 数据库管理系统是( B ) 。 A.操作系统的一部分 B.在操作系统支持下的系统软件 C.一种编译程序

电子竞技行业盈利模式——以《英雄联盟》为例毕业论文

毕业论文声明 本人郑重声明: 1.此毕业论文是本人在指导教师指导下独立进行研究取得的成果。除了特别加以标注地方外,本文不包含他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。对本文研究做出重要贡献的个人与集体均已在文中作了明确标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 2.本人完全了解学校、学院有关保留、使用学位论文的规定,同意学校与学院保留并向国家有关部门或机构送交此论文的复印件和电子版,允许此文被查阅和借阅。本人授权大学学院可以将此文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本文。 3.若在大学学院毕业论文审查小组复审中,发现本文有抄袭,一切后果均由本人承担,与毕业论文指导老师无关。 4.本人所呈交的毕业论文,是在指导老师的指导下独立进行研究所取得的成果。论文中凡引用他人已经发布或未发表的成果、数据、观点等,均已明确注明出处。论文中已经注明引用的内容外,不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体,均已在论文中已明确的方式标明。 学位论文作者(签名): 年月

关于毕业论文使用授权的声明 本人在指导老师的指导下所完成的论文及相关的资料(包括图纸、实验记录、原始数据、实物照片、图片、录音带、设计手稿等),知识产权归属华北电力大学。本人完全了解大学有关保存,使用毕业论文的规定。同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版或电子版,允许论文被查阅或借阅。本人授权大学可以将本毕业论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用任何复制手段保存或编汇本毕业论文。如果发表相关成果,一定征得指导教师同意,且第一署名单位为大学。本人毕业后使用毕业论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时,第一署名单位仍然为大学。本人完全了解大学关于收集、保存、使用学位论文的规定,同意如下各项内容: 按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本;学校有权保存学位论文的印刷本和电子版,并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存或汇编本学位论文;学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务;学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入学校有关数据库和收录到《中国学位论文全文数据库》进行信息服务。在不以赢利为目的的前提下,学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。 论文作者签名:日期: 指导教师签名:日期:

展会观众数据分析与评估

展会观众数据分析与评估 中国展览市场的竞争日益白热化,能不能办好一个展览的标准已不仅仅局限于展览会收益的多少。展览的持续性、规模的不断扩展、精品化、品牌化是提升展览品牌的基本要求。而表现最为直接的就是如何将展览上获得的各类观众数据充分利用,以此提升展览的水平和形象,更好的为展商和专业观众服务。 参观观众的数量和质量直接反映了展览的成效。观众数据分析,特别是专业观众和境外观众的数据分析对客户关系的建立和发展有着重要的意义。观众数据分析不仅反映了观众的地区分布,行业构成及参展目的,更重要的是它客观地反映了观众对展览的期望值,为完善展览组织工作提供了决策依据,也是参展企业与目标观众选择展览的重要依据。如图所示。 观众数据分析流程 按照国际惯例,展览的品质并不是以参观者数量的多寡取胜。有数据显示,德国在中国举行的展览与中国同类展览相比,媒体对外宣布的观众人数要少得多。如慕尼黑国际博览集团2005年5月份在上海举办的中国国际运输与物流博览会(Transport Logistic China)的展览报告,统计的观众数量只有9000多人,相比现场看上去比较旺人气缩小了很多,会后,德国负责观众统计的官员解释:在中国所办的展览主要是针对专业观众。因此,观众在拿到入场券之前必须进行预登记。主办单位能准确统计参展观众的人数和性质(专业观众或普通观众)。媒体和未登记的嘉宾并不算做观众。 而目前在中国,展览评估与认证在国内还属于空白。展览组织者使用的统计标准五花八门。对展商、观众和媒体来说,要了解展览真正的规模和影响显得十分困难。部分展览组织者相当抵触观众数据的透明度,使得相当部分的目标客户无法获得真正的信息,展览服务的品质受到质疑。因此,展览统计数据的透明化将会对整个中国展览市场受益匪浅。一份良好的数据分析评估报告,对参展商而言,评估的结果可以使参展商在同一展题,不同展览间或展览与其他营销战略的选择时提供参考依据。对观众而言,尤其是专业观众对选择参观不同展览时可获得客观的标准;对展览主办者而言,为打造展览品牌以及更好的完善对参展商及观众的服务提炼了有价值的信息。 获得展览观众数据资源并加以挖掘利用是摆在展览企业面前的当务之急。展览观众数据统计分析它主要是以真实、准确的评估分析展览。其作用第一是对外发布展览效果;第二是提供下届展览策划参照。 展览观众数据统计分析工作不仅要求对现有数据认真仔细的研究,而且对模糊的数据来源要进行回访查实,力求数据真实、准确,为下一步展览组织工作提供良好的决策支持。这项工作不仅可以树立展览的品牌形象,也能在参展商与观众中产生良好的口碑,从而全面提升展览组织者对展览服务的信心。 一、调查取样与信息采集。 1、观众定义标准 严格的观众定义是精确统计的前提,被誉为展览大国的德国在展览的观众的定义及展览统计方面有一套相当成熟的做法。德国展览统计数据自愿控制组织(FKM)规定:凡购票入场或是在观众登记处登记了姓名和联系地址的人都被称为观众。记者、展商、馆内服务人员和没有登记的嘉宾不在观众之列。这个

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