数据的收集、整理、描述与分析报告
数据分析三部曲
数据分析三部曲数据分析在当今信息爆炸的时代起到了至关重要的作用。
随着大数据的兴起和技术的不断进步，数据分析已经成为了许多企业和组织必备的能力。
本文介绍了数据分析的三个基本步骤，帮助读者更好地理解和应用数据分析的过程。
第一步：数据收集与整理数据分析的第一步是数据的收集和整理。
数据可以来源于各种渠道，包括企业内部的数据库、第三方数据提供商、社交媒体等。
为了进行有效的数据分析，我们需要从这些数据源中收集到足够的数据，并对其进行整理和清洗，以确保数据的质量和准确性。
在数据收集过程中，我们需要明确分析的目标和问题，并根据需要选择合适的数据。
同时，我们还需要注意数据的完整性和相关性。
在数据整理过程中，我们可以使用数据清洗工具来清除数据中的噪声和异常值，并进行数据格式的转换和标准化，以便于后续的分析。
第二步：数据分析与建模数据收集和整理完成后，我们就可以进入数据分析和建模的阶段。
在这个阶段，我们可以使用各种统计和机器学习的方法来探索和挖掘数据中隐藏的信息和规律。
常见的数据分析方法包括描述性统计、推断统计、数据可视化和机器学习等。
首先，我们可以使用描述性统计方法对数据进行概括和总结，例如计算平均值、中位数、标准差等。
然后，我们可以使用推断统计方法来进行假设检验和置信区间估计，以验证我们对数据的假设和结论。
此外，数据可视化也是一种非常重要的数据分析方法，它能够帮助我们更直观地理解和展示数据的特征和趋势。
最后，我们还可以利用机器学习的方法来构建模型和预测，以实现更精确和准确的数据分析。
机器学习算法可以通过从历史数据中学习和发现模式，并将其应用到新的数据中，以实现自动化的预测和决策。
第三步：数据可视化与报告数据分析的最后一步是数据可视化和报告。
数据可视化是将数据通过图表、表格和图形等形式展示出来，以便于用户更容易理解和解读。
数据可视化可以帮助我们发现数据中的模式和趋势，从而支持决策和行动。
在进行数据可视化时，我们需要选择合适的可视化工具和方法，并进行适当的设计和排版。
经济发展数据的收集整理与分析方法
经济发展数据的收集整理与分析方法经济发展数据的收集、整理与分析是经济研究与决策中的重要环节。
在实施经济政策、评估经济状况、预测经济走势以及进行战略决策时，准确的数据和可靠的分析是必不可少的。
本文将介绍经济发展数据的收集、整理与分析的一些常用方法。
一、数据收集方法1. 官方数据收集：政府部门和统计机构发布的数据是收集经济数据的重要来源，如国家统计局发布的国民经济核算数据、财政部发布的财政收入支出数据等。
这些数据经过严格的抽样统计和调查，通常具有高度的可靠性和代表性。
2. 统计报告：各行业、企业、研究机构等发布的统计报告也是收集经济数据的重要手段，如行业协会发布的产业产值统计报告、企业发布的财务报表等。
这些报告通常可以提供具体的行业或企业的数据细节，对于局部经济状况的了解具有较大帮助。
3. 调查问卷：通过设计并发放问卷调查，可以获得特定群体的数据信息。
调查问卷可以广泛应用于企业调查、就业调查、消费者调查等领域。
在设计问卷时，需要确保问题的准确性、明确性及问卷被调查对象的代表性。
二、数据整理方法1. 数据清洗：数据清洗是整理数据的第一步，主要是对采集到的数据进行有效性检查和纠错。
清洗过程中需要删除重复数据、填补缺失数据、处理异常值等，以保证数据的完整性和一致性。
2. 数据标准化：由于数据来源多样，数据的度量单位、时间格式、地区划分等差异会导致数据不具有可比性。
因此，在进行数据分析前需要对数据进行标准化处理，以便进行有效的比较和分析。
3. 数据转换：数据转换是将原始数据进行计算或处理，形成新的指标或变量，以便更好地描述和分析经济发展状况。
例如，可以通过计算国内生产总值增长率来衡量经济增长速度。
三、数据分析方法1. 描述性统计分析：描述性统计是对数据进行整体性描述和概括，包括计算均值、中位数、标准差等指标，以及绘制直方图、箱线图等图表。
通过描述性统计，可以初步了解数据的分布和趋势。
2. 相关性分析：相关性分析用于研究两个或多个变量之间的关系，帮助发现变量之间的相互依赖和相关性。
计划数据报送统计流程
计划数据报送统计流程数据报送统计流程主要包括数据收集、数据整理、数据分析和报告编制四个环节。
第一步：数据收集数据收集是数据报送统计流程的第一步，主要包括以下几个步骤：1.明确要收集的数据内容和范围，确定需要统计的数据指标。
2.确定数据收集的时间周期和方式，如每月、每季度或每年进行数据收集，可以通过调查问卷、现场实地观察等方式获取数据。
3.与相关部门或单位沟通，确保数据的准确性和可靠性。
第二步：数据整理数据整理是将收集到的数据进行整理和分类，主要包括以下几个步骤：1.对收集到的数据进行筛选和清洗，删除重复、错误或异常数据。
2.将数据按照一定的分类标准进行分组和整理，形成统一的数据表格或数据库。
3.对数据进行排序、计算和汇总，得出相应的统计结果。
第三步：数据分析数据分析是对整理后的数据进行统计分析，主要包括以下几个步骤：1.根据特定的统计方法和技术，对数据进行分析，如计算均值、中位数、标准差等。
2.利用图表或图形化工具对数据进行可视化展示，以便更好地理解和解释统计结果。
3.进行数据比较和趋势分析，掌握数据变化规律和趋势，为后续报告编制提供依据。
第四步：报告编制报告编制是根据数据分析结果，编写统计报告，主要包括以下几个步骤：1.根据统计需要和要求，确定报告的格式和内容，包括报告的标题、摘要、目录等。
2.将数据分析结果进行逻辑清晰和有条理地展示，包括文字描述、表格、图表等形式。
3.根据不同的受众群体，编写相应的报告，以确保报告的目标和效果。
在整个数据报送统计流程中，需要注意以下几个问题：1.数据的准确性和可靠性是保证统计结果正确和可信的前提，所以在数据收集阶段需要尽量避免疏漏和错误。
2.数据的整理和分类需要按照统一的标准和规范进行，以便后续的数据分析和报告编制。
3.数据分析要根据实际情况和要求，选择合适的统计方法和技术，确保分析结果的科学性和有效性。
4.报告编制要根据受众群体的不同，编写相应的报告，以便更好地传达统计结果和解释分析结论。
实验现象和实验数据的搜集整理与分析报告
实验现象和实验数据的搜集整理与分析一．问题阐述实验现象和数据是定量实验结果的主要表现形式，亦是定量研究结果的主要证据。
数据对于实验教学来讲，有着重要的意义和价值。
然而在我们的教学中，不尊重事实，漠视实验数据的现象仍经常出现，具体分析，在小学科学实验数据教学中主要存在以下一些问题：（一）数据收集存在的问题1.数据收集不真实如《摆的研究》一课教学中，由于测量的次数多，时间紧，而测同一摆重或同一摆长前后时间又几近相同，于是有小组就根据前面的实验数据，推测了后面的数据。
又如教学《热是怎样传递的》一课时，有一小组的火柴掉下来的顺序明明不是有规律地从左往右，但听到其他小组火柴都是从左往右有顺序地掉下来，于是他们也修改了自己的数据。
2.数据收集不准确如教学《水和食用油的比较》一课时，教师引导学生把水和食用油分别装入相同的试管中来比较，结果教学中却出现了相反的现象——装油的试管比装水的试管还要重，原来是装水的试管壁薄，装油的试管壁厚，实验准备时教师并没有发现这个现象，结果出现了上述问题。
3.数据收集不全面教师在收集数据过程中， 各小组虽然都做了同一个实验， 但教师只挑选 1-2 个组的实验表进行展示汇报， 而其他组的实验数据一概不论， 就草草作结论， 这 样的实验过程和结果很难说服所有人，也很容易出错。
二）数据整理存在的问题 1.整理方式简单 课堂上教师比较重视设计小组或个人填写的实验数据表格， 但对全班汇总的 实验数据形式容易忽视， 呈现方式比较简单。
在数据呈现时， 要么逐一呈现小组 原始记录单， 要么按小组顺序呈现数据， 平时更少使用统计图来整理。
黑板上数 据显得杂乱无章，不易发现其中的规律。
2.数据取舍不清 实验结束后， 尤其是多次重复实验后， 学生对于到底应该取哪一个值有时往 往不清。
例如在《摆的研究》一课中，让学生对于 10 秒之内摆摆动的次数进行 记录，实验次数为 3 次。
学生完成实验后填对于这组数据，到底应该取 9 还是取 8 次？还是取其它值？这时如果没有 教师明确的指导，学生就不是很清楚。
数据整理与分析实验报告
数据整理与分析实验报告答案：在数据整理与分析的实验中，我们通过收集相关数据并进行整理和分析，得出了以下结论：1. 数据整理：在实验中，我们首先收集了一系列相关数据，如观察结果、测量结果或调查结果。
然后，我们对这些数据进行整理，包括数据录入、数据清洗和数据转换等步骤。
通过整理数据，我们能够更好地理解和分析数据。
2. 数据分析：在数据整理完成后，我们进行了数据分析。
数据分析旨在揭示数据中的模式、趋势和关联。
具体的数据分析方法包括描述统计分析、推论统计分析和数据可视化等。
3. 描述统计分析：描述统计分析主要用于总结和展示数据的基本特征。
在实验中，我们使用了各种描述统计指标，如平均值、中位数、标准差和频率分布等。
通过描述统计分析，我们能够对数据有一个整体的了解，并识别出数据的中心趋势和变异程度。
4. 推论统计分析：推论统计分析是一种基于样本数据对总体进行推断的方法。
在实验中，我们可以使用推论统计分析来验证假设、估计参数或比较样本之间的差异。
常用的推论统计方法包括假设检验、置信区间估计和方差分析等。
通过推论统计分析，我们能够从样本数据中得出对总体的一般结论。
5. 数据可视化：数据可视化是将数据以图表或图形的形式展示出来，有助于更好地理解和传达数据。
在实验中，我们可以使用各种数据可视化工具和技术，如柱状图、折线图、散点图和饼图等。
通过数据可视化，我们能够直观地呈现数据的分布、趋势和关联。
扩展和深入分析：在实验中，数据整理和分析对于科学研究和决策制定都至关重要。
它们帮助我们从海量的数据中提取有用的信息，并为问题的解决提供依据。
数据整理是数据分析的基础。
在数据整理过程中，我们需要确保数据的准确性和完整性。
这包括检查数据录入的错误、处理缺失数据和异常值，以及将数据转换成适合分析的格式。
通过数据整理，我们能够消除数据中的噪声和干扰，得到更可靠和可信的数据。
数据分析是从数据中提取有用信息的过程。
描述统计分析帮助我们了解数据的基本特征，如数据的中心趋势和变异程度。
统计工作职责
统计工作职责统计工作是指对某一范围内的数据进行收集、整理、分析和报告的工作。
统计工作职责的具体内容包括但不限于以下几个方面：1. 数据收集。
统计工作的第一步是数据的收集。
这包括了从各个渠道获取数据，比如调查问卷、数据库、网络等。
在数据收集的过程中，需要确保数据的准确性和完整性，以及保护数据的隐私和安全。
2. 数据整理。
收集到的数据需要进行整理和清洗，以便后续的分析和报告。
数据整理的工作包括数据的分类、筛选、清洗、去重等，确保数据的质量和可用性。
3. 数据分析。
数据分析是统计工作的核心部分。
通过对数据的分析，可以发现数据之间的关联和规律，为决策提供支持。
数据分析的方法包括描述统计、推断统计、多元统计等，根据具体的需求选择合适的方法进行分析。
4. 报告撰写。
统计工作的最终目的是为决策提供依据，因此报告的撰写是统计工作中至关重要的一环。
报告的内容应当清晰、准确、客观，包括数据的描述、分析结果、结论和建议等内容。
5. 数据可视化。
为了更直观地展现数据的结果，统计工作还需要进行数据可视化的工作。
数据可视化可以通过图表、地图、仪表盘等形式将数据呈现出来，使决策者更容易理解和使用数据。
6. 数据管理。
统计工作还需要对数据进行管理，包括数据的存储、备份、更新、共享等工作。
数据管理的规范化和规范化可以有效地保护数据的安全和可用性。
7. 专业知识更新。
统计工作是一个不断发展和更新的领域，统计工作者需要不断学习和更新自己的专业知识，以适应不断变化的需求和技术。
总之，统计工作职责涵盖了数据收集、整理、分析、报告、可视化、管理和专业知识更新等多个方面，需要统计工作者具备扎实的统计专业知识和技能，以及良好的沟通能力、团队合作能力和责任心。
希望本文对统计工作职责有所帮助，谢谢！。
统计员工作流程
统计员工作流程统计员是负责收集、整理和分析数据的专业人员，他们在各行各业都扮演着重要的角色。
统计员的工作流程通常包括数据收集、数据整理、数据分析和报告撰写等环节。
下面将详细介绍统计员的工作流程。
1. 数据收集。
统计员的第一项工作就是收集数据。
数据来源可以是调查问卷、实地观察、数据库查询、互联网搜索等。
统计员需要根据研究目的和问题设计合适的数据收集方法，并确保数据的准确性和完整性。
在数据收集过程中，统计员需要与相关部门或个人进行沟通，获取必要的数据信息。
2. 数据整理。
收集到的数据往往是杂乱无章的，统计员需要对数据进行整理和清洗。
这包括数据录入、数据清洗、数据编码等工作。
统计员通常会使用专业的统计软件，如SPSS、SAS、R等，来进行数据整理工作。
在整理数据的过程中，统计员需要注意数据的准确性和一致性，确保后续分析的准确性。
3. 数据分析。
数据整理完成后，统计员开始进行数据分析。
数据分析是统计员工作的重要环节，通过对数据进行描述统计、推断统计和相关性分析等，统计员可以得出数据的规律和结论。
在数据分析过程中，统计员需要选择合适的统计方法和技术，确保分析结果的科学性和可靠性。
同时，统计员还需要对分析结果进行解释和解读，为后续的决策提供参考。
4. 报告撰写。
数据分析完成后，统计员需要撰写统计报告。
统计报告是统计员工作的成果之一，它通常包括研究背景、研究方法、数据分析结果和结论等内容。
统计员需要清晰、准确地呈现数据和分析结果，确保报告的可读性和可理解性。
在撰写报告过程中，统计员还需要与相关部门或个人进行沟通，确认报告的内容和结论，以便后续的决策和应用。
总结。
统计员的工作流程包括数据收集、数据整理、数据分析和报告撰写等环节。
在每个环节中，统计员都需要保证数据的准确性和完整性，确保分析结果的科学性和可靠性。
统计员的工作成果通常为决策和应用提供重要的参考依据，因此他们的工作流程至关重要。
收集和整理数据进行统计分析
收集和整理数据进行统计分析数据统计分析是一个重要的工作环节，它涉及到数据的收集、整理和分析等多个方面。
在如今大数据时代，各行各业都离不开数据的统计分析，它对于决策、预测和优化等方面都起到至关重要的作用。
本文将介绍数据的收集和整理以及如何进行统计分析的方法和步骤。
一、数据收集数据收集是数据统计分析的首要步骤，它决定了后续分析的可行性和准确性。
数据可以来自于各种不同的渠道，包括调查问卷、实验观测、数据库查询、网络爬虫等等。
采集数据时需要注意以下几点：1. 确定数据的目标和范围：明确需要收集的数据是为了解决何种问题，以及需要收集的数据范围是多大。
2. 设计数据收集方法：根据数据的性质和来源确定合适的数据收集方法，如何调查问卷、观测实验等。
3. 确保数据的准确性和完整性：不同的数据收集方法可能会产生偏差或者遗漏，需要在数据采集过程中进行验证和校正，保证数据的准确性和完整性。
二、数据整理数据整理是将收集到的数据按照一定的规则和格式整合和组织起来，以便后续的统计分析。
数据整理需要注意以下几个环节：1. 数据清洗：清除数据中的噪声、异常值和缺失值等影响分析的因素，保证数据的准确和可靠。
2. 数据转换：对于某些特殊的数据形式，如日期、文本等，需要进行合理的转换，以便后续的分析。
3. 数据集成：对于多个数据来源的数据，需要进行合并和整合，以便进行综合分析。
4. 数据归类：将数据进行分类，以便后续的分组和对比分析。
三、统计分析方法数据整理完成后，就可以进行统计分析了。
统计分析是利用统计学的原理和方法对数据进行量化和推理的过程。
以下是几种常见的统计分析方法：1. 描述统计分析：通过计算数据的中心趋势、离散度和分布等指标，对数据进行描述和总结。
2. 探索性数据分析：通过图表、频率分布和相关性等分析方法，挖掘数据的特征和关联关系。
3. 假设检验：根据样本数据，对某个假设进行检验，以判断其是否能够成立。
4. 回归分析：通过建立数学模型，探讨自变量和因变量之间的关系，并进行预测和解释。
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数据的收集、整理与描述——备课人：发【问题】统计调查的一般过程是什么？统计调查对我们有什么帮助？统计调查一般包括收集数据、整理数据、描述数据和分析数据等过程；可以帮助我们更好地了解周围世界，对未知的事物作出合理的推断和预测.一、数据处理的一般程序二、回顾与思考Ⅰ、数据的收集1、收集数据的方法（在收集数据时，为了方便统计，可以用字母表示调查的各种类型。
）①问卷调查法：为了获得某个总体的信息，找出与该信息有关的因素，而编制的一些带有问题的问卷调查。
②媒体调查法：如利用报纸、、电视、网络等媒体进行调查。
③民意调查法：如投票选举。
④实地调查法：如现场进行观察、收集和统计数据。
例1、调查下列问题，选择哪种方法比较恰当。
①班里谁最适合当班长（）②正在播出的某电视节目收视率（）③本班同学早上的起床时间（）④黄河某段水域的水污染情况（）2、收集数据的一般步骤：①明确调查的问题；——谁当班长最合适②确定调查对象；——全班同学③选择调查方法；——采用推荐的调查方法④展开调查；——每位同学将自己心目中认为最合适的写在纸上，投入推荐箱⑤统计整理调查结果；——由一位同学唱票，另一位同学记票（划正字），第三位同学在旁边监督。
⑥分析数据的记录结果，作出合理的判断和决策；3、收集数据的调查方式（1）全面调查定义：考察全体对象的调查叫做全面调查。
全面调查的常见方法：①问卷调查法；②访问调查法；③调查法；特点：收集到的数据全面、准确，但花费多、耗时长、而且某些具有破坏性的调查不宜用全面调查；（2）抽样调查定义：只抽取一部分对象进行调查，然后根据调查数据来推断全体对象的情况，这种方法是抽样调查。
总体：要考察的全体对象叫做总体；个体：组成总体的每一个考察对象叫做个体；样本：从总体中抽取的那一部分个体叫做样本。
样本容量：样本中个体的数目叫做样本容量（样本容量没有单位）；特点：省时省钱，调查对象涉及面广，容易受客观条件的限制，结果往往不如全面调查准确，且样本选取不当，会增大估计总体的误差。
性质：具有代表性与广泛性，即样本的选取要恰当，样本容量越大，越能较好地反映总体的情况。
（代表性：总体是由有明显差异的几个部分组成时，每一个部分都应该按照一定的比例抽取到）（3）实际调查中常常采用抽样调查的方法获取数据，抽样调查的要什么？①总体中每个个体都有相等的机会被抽到；②样本容量要适当.例2、〔1〕判断下面的调查属于哪一种方式的调查。
①为了了解七年级（22班）学生的视力情况（全面调查）②我国第六次人口普查（全面调查）③为了了解全国农民的收支情况（抽样调查）④灯泡厂为了掌握一批灯泡的使用寿命情况（抽样调查）〔2〕下面的调查适合用全面调查方式的是 .①调查七年级十班学生的视力情况；②调查全国农民的年收入状况；③调查一批刚出厂的灯泡的寿命；④调查各省市感染禽流感的病例。
〔3〕为了了解某七年级2000名学生的身高，从中抽取500名学生进行测量，对这个问题，下面的说确的是〔〕A、2000名学生是总体B、每个学生是个体C、抽取的500名学生是样本D、样本容量是500〔4〕请指出下列哪些抽查的样本缺少代表性：①在大学生中调查我国青年的上网情况；②从具有不同文化层次的市民中，调查市民的法治意识；③抽查电信部门的家属，了解市民对电信服务的满意程度。
Ⅱ、数据的整理1、表格整理2、划记法Ⅲ、数据的描述 1、统计表定义：将要统计的数据填入相应的表格，利用表格统计法可以很好地整理数据； 优点：统计表中的数据比较准确、详实，可以清楚地反映各个量之间的真实情况； 缺点：统计表得到的信息需要进行分析，表达不够直观； 2、统计图 （1）条形统计图定义：用一个单位长度在坐标系中表示一定的数量，根据数量的多少画出长短不同的直线； 图形：特点：条形图能够显示出各个项目的具体数目、易于比较组间数据之间的差别； 优点：能够清楚地表示出各个项目的具体数目（表示数据清）； 缺点：不能准确地描述各部分量之间的关系； （2）扇形统计图定义：用来表示各部分量与总数之间的关系。
图形：特点：扇形图能够用扇形的面积表示出各部分在总体中所占的百分比、易于显示每组数据相对于总数的大小；节目类别娱乐优点：能够清楚地表示出各部分在总体中所占的百分比（表明百分比）； 缺点：不能从统计图中看出每个项目的具体数量；步骤：①计算百分数；②计算圆心角；③画出圆和扇形并标明百分数；（用整个圆表示总体，每个扇形代表总体的一部分，用各个扇形的大小表示各部分数据，圆心角0=360 百分比） （3）折线统计图 图形：特点：折线图更易于显示数据的变化趋势优点：能够清楚地反映事物的变化情况（反映变化清）； 缺点：不能表示各部分在总体中所占的比值； （4）直方图 图形：特点：能够显示各组频数分布的情况、易于显示各组之间频数的差别； 绘制频数分布直方图的步骤：①计算最大值与最小值的差；——变化围 ②决定组距与组数；——组数据的取值围③列频数分布表；——将一组数据分组后落在各个小组数据的个数叫做小组的频数 ④画频数分布直方图；频数/组距） 301020400娱乐 动画注意：组距与组数的确定没有固定的标准，要凭借经验和研究的具体问题来确定。
通常数据越多，分成的组数也越多，当数据在100个以时，根据数据的多少通常分成512个组。
小长方形的面积= 频数=频数组距数据的分析——备课人：发本章是属于“统计与概率”领域的容，是我们在七年级下册学习了“数据的收集、整理与描述”之后，对数据统计的进一步的认识，为初三学习概率做好铺垫.在前面的学习中，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，还需计算出一些代表数据一般水平或分布状况的特征量.对于统计数据的分布的特征，可以从两个方面来分析：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.这两个方面分别反映了数据分布特征的不同侧面.本章主要从前两个方面来研究数据的分布特征，集中学习分析数据的集中趋势和离散程度的常用方法.一、知识结构框架本章知识的结构框图：本章知识的展开顺序：二、本章具体容 1、数据的代表平均数、中位数和众数这三个量的相同之处主要表现在：都是用来描述数据集中趋势的统计量；都可用来作为一组数据的代表，且都可用来反映数据的一般水平.平均数的大小与每一个数据都有关，任何一个数的波动都会引起平均数的波动，当一组数据中有个别数据较大或较小，用平均数来描述整体趋势则不合适，用中位数或众数则较合适.中位数与数据排列有关，个别数据的波动对中位数没影响；当一组数据中不少数据多次重复出现时，可用众数来描述.⑴平均数：一般地，如果n 个数123,,,n x x x x ……,有1231(+)n x x x x x=+++……，那么x 叫做这n 个数的算术平均数. 加权平均数：如果在n 个数中, 1x 出现次1f 次, 2x 出现次2f 次,……，k x 出现次k f 次,（这里12+=k f f f n ++……）那么根据平均数的定义，这n个数的平均数可以表示为11221(+)k k x x f x f x f n=++……这样求得的平均数叫做加权平均数，其中12k f f f 、、……叫做权.波动情况集中趋势 用样本平均数估计总体平均数用样本方差估计总体方差数 字 特 征 课题学习实际应用80，85，77，82，78，95，83，79，75，82，去掉一个最高分和一个最低分后的平均分是 分.【分析】这是一道关于算术平均数的计算，去掉一个最高分95，去掉一个最低分75，剩下的分数加起来再除以8，可以得到最终答案：80.75.例2：某生期中考试中，语、数、英三科的平均分为78分，物理、政治两科的平均分为80，则该生这5门学科的平均分为 .【分析】由部分的平均分求整体的平均分，可列式23280378+⨯+⨯得到5科平均分：78.8.例3：某中学规定学期总评成绩评定标准为：平时30％，期中30%，期末40％，小明平时成绩为95分，期中成绩为85分，期末成绩为95分，则小明的学期总评成绩为 .【分析】本题考查加权平均数“权”的第一种类型：百分数，可列式9530%8530%9540%9230%30%40%⨯+⨯+⨯=++.例4：某生在英语技能水平测试中，听、说、读、写四方面的成绩分别为85、83、88、80，请你按听：说：读：写＝3：3：2：2的比例算出他的成绩.【分析】本题考查加权平均数“权”的第二种类型：比例，即：842233280288383385=+++⨯+⨯+⨯+⨯为所求.例5：某区参加希望杯数学邀请赛，成绩如图所示：则竞赛成绩的平均数为【分析】这是一道用直方图展现出来的考查加权平均数“权”的第三种类型：数字（人数、次数……）的题目，把每一个分组的头尾两数的平均数作为组中值，则每一分组的组中值分别为55、65、75、85、95，可算出平均分为745253525105952585357525651055=++++⨯+⨯+⨯+⨯+⨯.⑵中位数：将一组数据按照由小到大（或由大到小）的顺序排列，如果数据的个数是奇数，则处于中间位置的数就是这组数据的中位数；如果数据的个数是偶数，则中间两个数据的平均数就是这组数据的中位数.——唯一不易受数据极端值的影响.中位数像一条分界线，将数据分成前半部分和后半部分，因此用来代表一组数据的“中等水平”.中位数是一个不完全“虚拟”的数.当一组数据有奇数个时，它就是该组数据排序后最中间的那个数据，是这组数据中真实存在的一个数据；但在数据个数为偶数的情况下，中位数是最中间两个数据的平均数，它不一定与这组数据中的某个数据相等，此时的中位数就是一个虚拟的数.中位数意义：若一组数据中的中位数是a，则说明大于或小于a的数各占一半.⑶众数：在一组数据中，出现次数最多的数(有时不止一个)，叫做这组数据的众数.众数作为一组数据的代表，可靠性也比较差，因为它也只利用了部分数据。
在一组数据中，如果个别数据有很大的变动，且某个数据出现的次数最多，此时用该数据（即众数）表示这组数据的“集中趋势”就比较适合.众数与数据出现的次数有关，着眼于对各数据出现的频率的考察，其大小只与这组数据中的部分数据有关，众数是一组数据中出现次数最多的数据，而不是该数据出现的次数，一组数据中的众数不唯一，可以有多个，也可以没有众数，但不能说众数是零.——带单位众数不受极端值的影响,其缺点是具有不惟一性，反映了出现次数最多的数据，用来代表一组数据的“多数水平”.是一组数据中的原数据，它是真实存在.例6：已知一组数据的中位数为80，可知这组数据于或小于这个中位数的数据各占，中位数有个。