大数据地收集、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。
数据分析专项研究报告(3篇)
第1篇一、摘要随着大数据时代的到来，数据分析已经成为企业、政府及各类组织决策的重要依据。
本报告针对某企业销售数据进行分析，旨在通过数据挖掘，揭示销售趋势、客户特征、产品表现等方面的问题，为企业制定销售策略提供数据支持。
二、研究背景某企业作为一家生产家电产品的公司，近年来市场竞争日益激烈，企业面临销售业绩下滑的困境。
为了提高销售业绩，企业决定开展数据分析专项研究，通过对销售数据的深入挖掘，找出影响销售业绩的关键因素，为企业的决策提供有力支持。
三、研究方法1. 数据收集：收集某企业近三年的销售数据，包括销售额、销售量、客户信息、产品信息等。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除重复、缺失、异常等无效数据。
3. 数据分析：运用统计学、数据挖掘等方法对清洗后的数据进行深入分析。
4. 结果展示：采用图表、文字等形式展示分析结果。
四、数据分析1. 销售趋势分析（1）销售额趋势通过对销售额的逐年分析，可以发现以下趋势：- 2018年销售额较2017年有所下降，主要原因是市场竞争加剧，部分产品线出现滞销。
- 2019年销售额较2018年有所回升，主要得益于新产品线的推出和促销活动的开展。
- 2020年销售额较2019年有所下降，主要原因是新冠疫情对消费市场的影响。
（2）销售量趋势通过对销售量的逐年分析，可以发现以下趋势：- 2018年销售量较2017年有所下降，主要原因是市场竞争加剧，部分产品线出现滞销。
- 2019年销售量较2018年有所回升，主要得益于新产品线的推出和促销活动的开展。
- 2020年销售量较2019年有所下降，主要原因是新冠疫情对消费市场的影响。
2. 客户特征分析（1）客户地域分布通过对客户地域分布的分析，可以发现以下特征：- 该企业产品在东部沿海地区销售较好，主要原因是该地区经济发达，消费水平较高。
- 中部地区销售一般，主要原因是该地区消费水平相对较低，市场竞争较为激烈。
- 西部地区销售较差，主要原因是该地区消费水平较低，市场竞争较为激烈。
大数据分析报告
大数据分析报告一、引言随着信息技术的迅猛发展，大数据分析在各行各业都扮演着越来越重要的角色。
本报告旨在通过对大数据分析的研究和实践，为企业决策提供有效的数据支持和参考。
二、数据收集与整理1. 数据来源本次大数据分析报告的数据来源主要包括企业内部数据、外部数据以及市场调研数据。
其中，企业内部数据包括销售数据、客户数据、供应链数据等；外部数据包括社交媒体数据、行业数据等；市场调研数据则是通过问卷调查和访谈等方式获得的。
2. 数据整理与清洗在数据收集完成后，我们对数据进行了整理与清洗，包括数据去重、缺失值处理、异常值处理等。
通过这一步骤，我们确保了数据的准确性和可靠性，为后续的分析提供了可靠的基础。
三、数据分析方法1. 描述性统计分析通过对收集到的数据进行描述性统计分析，我们可以了解数据的基本特征和分布情况。
这些统计指标包括平均值、中位数、标准差等，为我们提供了对数据整体情况的直观认识。
2. 关联分析关联分析是一种用于发现数据之间关联关系的方法。
通过计算不同变量之间的相关系数，我们可以了解不同变量之间的关联程度，并进一步分析这些关联对企业经营的影响。
3. 预测分析预测分析是基于历史数据和趋势进行未来预测的方法。
通过建立合适的模型，我们可以对未来的销售额、市场需求等进行预测，为企业决策提供参考依据。
四、数据分析结果与发现1. 数据描述与分析通过描述性统计分析，我们对企业的销售数据进行了详细的描述与分析。
结果显示，企业的销售额在过去一年内呈现稳定增长的趋势，其中第四季度的销售额增长最为显著。
2. 关联分析结果通过关联分析，我们发现销售额与广告投入之间存在较强的正相关关系，说明广告投入对销售额的增长起到了积极的推动作用。
此外，我们还发现客户满意度与销售额之间存在一定的正相关关系，说明提高客户满意度可以促进销售额的增长。
3. 预测分析结果基于历史数据和趋势，我们建立了销售额的预测模型，并对未来一年的销售额进行了预测。
大数据分析报告报告材料范文
大数据分析报告报告材料范文大数据分析报告一、引言随着互联网的快速发展和信息技术的进步，大数据逐渐成为一个热门话题。
大数据分析作为一种重要的数据处理方法，被广泛应用于各个领域，为决策提供了可靠的依据。
本报告旨在通过对某特定领域的大数据进行分析，提供有关该领域发展趋势和问题解决方案的报告材料。
二、数据收集与整理在本次分析中，我们从多个渠道收集了与目标领域相关的大量数据。
首先，我们利用网络爬虫技术，抓取了相关网站的数据，并进行了数据清洗和转化，确保数据的完整性和准确性。
此外，我们还调研了行业报告、论文文献等公开的数据资源，以保证数据来源的可信度。
三、数据分析结果基于收集到的数据，我们进行了一系列的数据分析，得出了以下几个主要的分析结果。
1.发展趋势分析通过对历史数据的分析，我们可以预测未来的发展趋势。
根据对数据的统计和建模，我们发现该领域目前处于快速发展阶段，预计在未来几年内将继续保持高速增长。
这给相关行业提供了巨大的发展机遇。
2.市场竞争分析在本次分析中，我们还对市场竞争状况进行了深入研究。
通过对竞争对手的数据进行对比分析，我们发现某些企业在技术研发、市场推广等方面具有较大的优势。
为了在激烈的市场竞争中脱颖而出，其他企业需要加强自身的研发实力和品牌推广。
3.用户需求分析了解用户需求是产品或服务设计的关键。
通过对用户行为数据的分析，我们可以了解用户的偏好和需求，从而对产品进行优化。
在本次分析中，我们通过分析用户的购买行为、用户评论等数据，获得了宝贵的用户洞察。
这些洞察可以为产品改进和创新提供有力的支持。
4.问题解决方案分析在大数据分析的过程中，我们也发现了一些问题和挑战。
通过对问题的分析，并结合领域相关的理论知识，我们提出了解决方案。
例如，在市场竞争分析中，我们推荐企业加强技术创新，并重视知识产权保护。
在用户需求分析中，我们建议企业加强用户研究，精准把握用户需求。
四、结论与展望综上所述，通过对某特定领域的大数据进行分析，本报告提供了该领域的发展趋势、市场竞争状况、用户需求等方面的报告材料。
数据的整理与分析
数据的整理与分析随着大数据时代的到来，数据的整理与分析成为了重要的工作内容。
在各个领域中，从市场营销到科学研究，数据的整理与分析都起到了至关重要的作用。
本文将围绕数据的整理和分析展开讨论，并介绍一些常用的方法和工具。
一、数据的整理在进行数据分析之前，首先需要整理原始数据，以确保数据的质量和准确性。
数据的整理工作通常包括以下几个步骤：1. 数据收集：通过各种方式收集相关数据，可以是调查问卷、实验数据、市场销售报告等。
确保数据来源的可靠性和有效性非常重要。
2. 数据清洗：清洗数据是为了去除重复数据、缺失值和异常值，以确保数据的准确性。
可以使用数据清洗工具或编写脚本来自动化清洗过程。
3. 数据转换：对数据进行转换是为了提高数据的可分析性。
例如，可以将数据转化为标准格式、单位统一、日期格式统一等。
4. 数据整合：将来自不同来源的数据整合在一起，形成一个完整的数据集。
可以使用数据整合工具或编写脚本来完成这个过程。
二、数据的分析数据的分析是根据已经整理好的数据集来进行深入研究和探索。
数据分析可以帮助我们揭示隐藏在数据背后的规律、趋势和关联性。
1. 描述性统计分析：描述性统计分析是对数据进行统计和汇总的过程，主要包括计数、平均值、中位数、标准差、相关性等指标的计算和分析。
这些统计指标可以帮助我们了解数据的分布和特征。
2. 探索性数据分析：探索性数据分析是通过数据可视化和探索性分析方法，对数据进行深入探索和发现。
例如，可以使用散点图、柱状图、饼图等来展示数据的分布和关系，并通过观察来发现数据中的模式、异常和趋势。
3. 预测和建模：通过对已有数据进行建模和预测，可以预测未来的趋势和结果。
常用的预测和建模方法包括回归分析、时间序列分析、机器学习等。
4. 决策支持：数据分析的最终目的是为决策提供依据和支持。
通过数据分析，可以帮助管理者和决策者做出明智的决策，优化业务流程和资源配置。
三、数据分析工具为了更好地进行数据的整理和分析，现有许多数据分析工具可以帮助我们提高工作效率和准确性。
数据分析工作总结汇报
数据分析工作总结汇报
尊敬的领导和同事们，。
在过去的一段时间里，我有幸能够负责公司的数据分析工作。
通过不懈的努力和团队的支持，我很高兴地向大家汇报我们的工作
成果和收获。
首先，让我们来看一下我们所处理的数据量。
在过去的一个季
度里，我们收集并分析了超过10万条数据，涉及到销售、市场、客
户和产品等多个方面。
这些数据的收集和整理工作是一个庞大的项目，但我们团队成功地完成了这项任务，并为公司的决策提供了重
要的支持。
其次，让我们来看一下我们的数据分析成果。
通过对这些数据
的深入分析，我们发现了一些有价值的信息和趋势。
例如，我们发
现了某个产品在特定地区的销售情况较好，为公司的市场推广提供
了重要的参考。
同时，我们还通过数据分析找到了一些客户群体的
偏好和需求，为销售团队提供了有针对性的销售策略。
最后，让我们来看一下我们的数据分析工作对公司业绩的影响。
通过我们的数据分析工作，公司在过去一个季度实现了销售额的10%增长，客户满意度也有了明显的提升。
这些成绩的取得离不开我们
团队对数据的深入分析和对业务的深刻理解，我们为公司的发展做
出了积极的贡献。
总的来说，我们的数据分析工作取得了一定的成绩，但也还有
很多可以改进的地方。
我们将继续努力，不断提升自己的数据分析
能力，为公司的发展贡献更多的价值。
谢谢大家的支持和配合！
此致。
敬礼。
XXX 敬上。
大数据工作方面建议
大数据工作方面建议在大数据时代，数据已经成为企业竞争的核心资源。
为了更好地应对大数据带来的挑战和机遇，以下是一些关于大数据工作的建议：一、数据收集与整合1.制定明确的数据收集计划，确定需要收集的数据类型和来源。
2.建立数据整合的标准和流程，确保不同部门之间的数据能够兼容和共享。
3.重视数据的真实性和完整性，尽可能减少数据误差和失真。
二、数据储存与处理1.选择合适的数据存储方案，确保数据的安全性和可扩展性。
2.优化数据处理流程，提高数据处理效率，降低计算成本。
3.重视数据的质量控制，防止数据污染和错误。
三、数据分析与建模1.掌握数据分析的基本方法和技术，如描述性统计、预测性建模等。
2.根据业务需求，制定合适的数据分析计划和模型。
3.重视数据的解释和应用，将数据分析结果转化为业务价值。
四、数据可视化与报告1.选择合适的可视化工具，将数据分析结果以直观的方式呈现。
2.制定定期的数据报告制度，向管理层和业务部门汇报关键数据和趋势。
3.重视数据的传播和沟通，提高数据的可见性和可用性。
五、数据安全与隐私保护1.建立完善的数据安全管理制度，确保数据的安全性和保密性。
2.遵循相关的法律法规和伦理规范，保护用户的隐私和权益。
3.重视数据的安全风险评估和防范，降低数据泄露和损失的风险。
六、大数据技术学习与提升1.不断学习和掌握新的大数据技术和趋势，提高自身的技术水平。
2.了解行业最佳实践和案例，将优秀经验应用到实际工作中。
3.重视技术团队的建设和培养，提高整个团队的技术能力和创新力。
七、与其他部门合作与协调1.加强与其他部门的沟通和合作，共同推进大数据工作的开展。
2.了解其他部门的需求和关切，寻求业务上的契合点和合作机会。
3.重视跨部门的数据共享和整合，打破信息孤岛，实现数据互通互联。
八、大数据趋势跟踪与新发展1.关注国内外大数据领域的最新动态和发展趋势，及时了解新技术和新应用。
2.学习借鉴先进的大数据解决方案和实践经验，优化和完善自身的大数据工作体系。
数据整理分析方法
数据整理分析方法一、引言数据整理和分析是在大数据时代中非常重要的任务。
数据整理是指对收集到的原始数据进行清洗、转换和整合，以便能够更好地进行分析和利用。
数据分析是指根据整理后的数据，运用统计和数学方法，从中发现规律、趋势和关联，并提取有价值的信息和结论。
二、数据整理方法1. 数据收集数据收集是整理和分析数据的第一步。
可以通过各种途径收集数据，如调查问卷、实验观测、传感器监测等。
确保数据来源可靠、准确，并尽可能采集多样化的数据。
2. 数据清洗数据清洗是指对收集到的数据进行去除错误、缺失、重复等无效数据的处理。
可以通过人工检查、编写清洗规则、使用数据清洗工具等方法进行数据清洗。
清洗后的数据应该是准确、完整且一致的。
3. 数据转换数据转换是指将原始数据进行格式转换，以适应后续分析的需要。
常见的数据转换包括数据格式转换、单位转换、数据标准化等。
转换后的数据应该具有一致的格式和单位。
4. 数据整合数据整合是指将来自不同来源的数据进行合并，以便进行综合分析。
可以通过数据表连接、数据合并等方法进行数据整合。
整合后的数据应该能够满足分析的需求，并保持数据的一致性和完整性。
三、数据分析方法1. 描述统计分析描述统计分析是指对数据进行整体和局部的描述和总结。
可以计算数据的中心趋势（如均值、中位数）、离散程度（如标准差、方差）、分布形态（如偏度、峰度）等。
描述统计分析可以帮助我们了解数据的基本特征和分布情况。
2. 探索性数据分析探索性数据分析是指通过可视化和统计方法，探索数据中的规律、趋势和关联。
可以使用直方图、散点图、箱线图等图表进行数据可视化，发现数据中的异常值、趋势和关联性。
探索性数据分析可以帮助我们发现数据中的隐藏信息和问题。
3. 假设检验假设检验是指通过统计方法，对数据中的假设进行检验。
可以根据样本数据推断总体参数的区间估计、比较两个或多个样本的差异、判断因素对结果的影响等。
假设检验可以帮助我们验证研究假设和推断总体参数。
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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：娱乐特点：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； 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；——组数据的取值围频数/）301020400娱乐 动画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；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 n=+++……，那么x 叫做这n 个数的算术平均数.极差波动情况集中趋势 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.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.——唯一且带有单位.中位数作为一组数据的代表，可靠性比较差，因为它只利用了部分数据.但当一组数据的个别数据偏大或偏小时，用中位数来描述该组数据的集中趋势就比较合适.中位数与数据的排列位置有关，而某些数据的变动对它没有影响；它是一组数据中间位置上的代表值，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。