数据的统计与分析
数据的统计与分析方法
数据的统计与分析方法数据的统计与分析方法是指在收集和整理大量数据的基础上，运用合适的统计和分析技术，从中提取有用的信息和规律。
在各行各业中，数据的统计与分析方法被广泛应用，帮助人们做出科学的决策和预测，推动社会和经济的发展。
本文将介绍几种常见的数据统计与分析方法，包括描述统计、概率统计和回归分析。
一、描述统计描述统计是对数据进行整理和概括的方法，可以帮助人们更好地理解数据的特征。
主要包括以下几种常用技术：1. 中心位置度量：包括算术平均数、中位数和众数。
算术平均数是将所有数据相加后再除以数据的个数，能够反映数据的总体水平；中位数是将数据按大小排序后，位于中间位置的数，能够反映数据的中间水平；众数是数据中出现次数最多的数，能够反映数据的典型特征。
2. 变异程度度量：包括极差、方差和标准差。
极差是最大值与最小值之间的差异，能够反映数据的离散程度；方差是各数据与平均数之差的平方的平均数，能够反映数据的波动程度；标准差是方差的平方根，能够反映数据的分散程度。
3. 分布形态度量：包括偏度和峰度。
偏度是数据分布的不对称程度，可以通过计算三阶中心矩来度量；峰度是数据分布的陡峭程度，可以通过计算四阶中心矩来度量。
二、概率统计概率统计是以概率论为基础，通过对数据的概率分布进行分析和推断，得出数据的统计规律。
主要包括以下几种方法：1. 概率分布：常见的概率分布包括正态分布、泊松分布和指数分布，可根据数据的特征选择合适的概率分布模型，并利用统计方法进行参数估计。
2. 假设检验：假设检验是用于判断数据是否遵循某种假设的方法。
根据已有数据的样本统计量，与所设定的假设进行比较，通过计算得到的显著性水平，来决策是否拒绝或接受原假设。
3. 区间估计：区间估计是通过样本数据对总体的参数进行估计。
通过计算样本均值与标准差，结合概率分布的性质，得出参数在一定置信水平下的置信区间。
三、回归分析回归分析是用于研究变量之间相互关系的一种方法。
数据分析与统计
数据分析与统计概述数据分析与统计是指通过收集、整理和解释数据来揭示数据背后的趋势、模式以及与现象之间的关系。
数据分析和统计在各个领域都有广泛的应用，包括商业、科学、医疗等。
通过分析和统计数据，人们可以从中获得有关客户行为、市场趋势、疾病发展等方面的洞察，帮助做出更明智的决策和有效的管理。
数据分析的步骤1. 数据收集：确定需要收集的数据类型和来源，收集原始数据。
2. 数据清理：对收集到的数据进行清理，包括处理缺失值、异常值、重复值等。
3. 数据探索：通过可视化和统计方法对数据进行探索，发现数据的分布、关联和趋势。
4. 数据分析：根据目标和问题，选择适当的数据分析方法，如假设检验、回归分析、聚类分析等。
5. 结果解释：将分析结果解释为可理解的信息，并提供洞察和建议。
统计的基本概念统计是指通过收集、整理、分析和解释数据来推断和描述总体的过程。
统计的基本概念包括以下几点：- 总体与样本：总体是指所有感兴趣的对象或现象的集合，样本是从总体中选出的一部分。
- 参数与统计量：参数是总体的特征值，统计量是样本的特征值。
- 概率与分布：概率是描述事件发生可能性的数值，分布是指事件发生的频率分布情况。
- 假设检验：根据样本数据对总体进行推断和判断，以确定某个假设是否成立。
- 回归分析：通过建立数学模型，用于描述和预测变量之间的关系。
数据分析工具数据分析可以借助多种工具和技术来实现：- 电子表格软件：如Excel，可用于数据录入、整理、清洗和计算基本统计指标。
- 统计软件：如SPSS、R、Python等，提供更复杂的统计方法和分析工具。
- 数据可视化工具：如Tableau、Power BI等，可生成图表、图形和仪表盘，以直观地展示数据。
数据分析的挑战在进行数据分析时，可能会遇到以下挑战：- 数据质量问题：数据收集和清理过程中可能存在缺失、错误或不准确的数据。
- 数据量过大：当数据量非常大时，可能需要采用高效的算法和技术来处理和分析数据。
数据统计与分析范文
数据统计与分析范文数据统计与分析是一种通过收集、整理和解释数据来获得有关特定现象或问题的信息的方法。
它在各个领域都有广泛的应用，包括商业、科学、社会科学等。
本文将重点介绍数据统计与分析的概念、步骤和方法，并阐述其在现实生活中的应用。
首先，数据统计与分析的概念是指通过搜集大量数据，并对这些数据进行分类、整理和解释，以获得对其中一种现象或问题的深入理解。
数据可以是多种形式的，如数值、文字、图片等，可以通过不同的方法获得，如调查问卷、实验、观察等。
数据统计与分析涉及到统计学、数学、计算机科学等多个学科的知识。
数据统计与分析的步骤主要包括数据的收集、数据的整理和数据的分析。
首先，数据的收集是指通过合适的方法和工具收集相关的数据。
收集数据的方法有很多，如调查问卷、实验设计、观察等。
在数据的收集过程中，需要注意数据的可靠性和有效性，以确保数据的质量和可信度。
其次，数据的整理是指对收集到的数据进行分类、整理和清理。
这一步骤是数据统计与分析的基础，可以帮助我们获得准确和可操作的数据。
在数据的整理过程中，需要对数据进行编码、标记和归类，以便后续的数据分析。
最后，数据的分析是指通过合适的统计方法和工具对整理好的数据进行解释和推理。
数据分析的方法有很多，如描述统计、推断统计、多元统计等。
在数据的分析过程中，可以通过直观的统计图表、数值指标和模型推断，获得对数据背后规律的认识和解释。
数据统计与分析在现实生活中有广泛的应用。
在商业领域中，数据统计与分析可以帮助企业了解客户需求，制定市场策略，优化生产流程等。
例如，通过分析客户购买行为的数据，企业可以了解客户的偏好和购买动机，进而开展有针对性的市场推广活动。
在科学领域中，数据统计与分析可以帮助科学家探索未知的规律和现象，推进科学发展。
例如，通过对天体观测数据的分析，科学家可以研究宇宙的演化和结构。
综上所述，数据统计与分析是一种通过收集、整理和解释数据来获得对其中一种现象或问题的深入理解的方法。
数据统计与分析工作总结
数据统计与分析工作总结在当今数字化的时代，数据已成为企业决策的重要依据。
作为负责数据统计与分析工作的一员，过去的一段时间里，我深入参与了公司多个项目的数据处理和分析，积累了丰富的经验，也面临了不少挑战。
以下是我对这段时间工作的详细总结。
一、工作内容与成果1、数据收集与整理为了确保数据的准确性和完整性，我花费了大量的时间和精力从公司内部的各个部门收集原始数据。
这些数据来源广泛，包括销售部门的订单数据、市场部门的客户调研数据、财务部门的收支数据等等。
在收集到数据后，我会对其进行初步的筛选和整理，去除重复和无效的数据，为后续的分析工作奠定基础。
通过建立规范的数据收集流程和定期的数据质量检查机制，我成功地提高了数据的准确性和可用性。
例如，在最近的一次市场调研项目中，我通过精心的数据收集和整理，为市场部门提供了清晰、准确的客户需求数据，帮助他们更好地制定了营销策略。
2、数据分析与报告运用各种数据分析工具和方法，对整理好的数据进行深入分析是我的核心工作之一。
这包括描述性统计分析、相关性分析、趋势分析等。
通过这些分析，我能够揭示数据背后隐藏的规律和趋势，为公司的决策提供有力的支持。
在过去的几个月里，我为公司的多个部门提供了定期的数据分析报告。
例如，为销售部门提供了每月的销售业绩分析报告，包括销售额、销售量、销售渠道等方面的详细数据和分析，帮助他们了解市场动态，调整销售策略；为生产部门提供了生产效率分析报告，通过对生产流程中的各项数据进行分析，提出了优化生产流程的建议，提高了生产效率。
3、数据可视化呈现为了使分析结果更直观、易懂，我还负责将复杂的数据转化为简洁明了的数据可视化图表，如柱状图、折线图、饼图等。
这些可视化图表能够帮助决策者快速理解数据的含义和趋势，提高决策的效率和准确性。
在一次公司的年度总结会议上，我通过精心制作的数据可视化报告，清晰地展示了公司全年的业务发展情况和各项关键指标的完成情况，得到了公司领导的高度赞扬。
统计与数据分析方法
统计与数据分析方法
统计与数据分析方法是指用统计学原理和技术来对数据进行收集、整理、分析和解释的过程。
以下是一些常用的统计与数据分析方法：
1. 描述统计分析：通过计算数据的中心趋势（如均值、中位数、众数）和离散程度（如标准差、方差、范围），来描述数据的特征和分布情况。
2. 探索性数据分析（EDA）：通过可视化方法（如直方图、散点图、箱线图）来探索数据的结构、关系和异常值，以帮助理解数据的性质。
3. 假设检验：通过设置假设和收集样本数据，使用统计学方法来判断样本数据是否支持或拒绝假设。
4. 回归分析：通过建立数学模型来研究自变量和因变量之间的关系，以预测和解释变量之间的关系。
5. 方差分析：用于比较两个或多个群体之间的差异，以确定是否存在统计显著性。
6. 聚类分析：通过将数据分成相似的组，以帮助发现数据中隐藏的模式和结构。
7. 因子分析：用于探索变量之间的潜在关系，并通过识别共同的因子来简化数
据集。
8. 时间序列分析：用于分析时间上的数据变化趋势和模式，并进行预测和预测。
9. 贝叶斯统计分析：使用贝叶斯定理来更新先验概率和后验概率，以推断和预测未知参数。
10. 机器学习方法：包括分类、聚类、回归、决策树等算法，用于训练模型以从数据中获得有用的信息和洞察。
这些方法可以应用于各种领域和问题，帮助研究人员和决策者更好地理解数据、做出合理的判断和推断。
科学研究：数据统计与分析的方法
科学研究：数据统计与分析的方法1. 数据统计的重要性在科学研究中，数据统计是不可或缺的一部分。
通过对数据进行统计分析，可以帮助研究者理清实验结果、验证假设，并从中得出结论。
数据统计还能够评估实验的可靠性和可重复性，为研究者提供精确且科学的依据。
2. 常见的数据统计方法2.1 描述性统计分析描述性统计分析用于总结、展示和解释收集到的数据。
常用的描述性统计指标包括平均值、中位数、标准差等，这些指标可以提供数据集整体特征的信息。
2.2 探索性数据分析（EDA）探索性数据分析是一种通过图表和可视化手段来探索数据内在模式和关系的方法。
EDA帮助研究者发现潜在趋势、异常情况以及变量之间的相关性，为深入分析提供线索。
2.3 统计推断统计推断是基于样本数据对总体进行推断和估计的方法。
它使用抽样技术并依赖于概率理论，利用样本数据来推断总体参数的取值范围、置信区间以及假设检验等。
2.4 回归分析回归分析是用于探索变量之间关系的方法。
它包括线性回归、多元回归等模型，通过建立数学模型预测因变量与自变量之间的关系。
2.5 方差分析方差分析是针对多个组或条件比较平均值差异的方法。
它用于确定组间或条件间是否存在显著差异，并帮助研究者理解不同因素对实验结果的影响程度。
3. 数据统计与科学研究的应用领域3.1 医学研究医学研究中常利用数据统计方法来评估药物疗效、诊断准确性等。
例如，临床试验中常采用随机对照试验设计，并使用数据统计方法来验证药物治疗效果。
3.2 社会科学研究社会科学研究中使用数据统计方法来分析人口普查、调查问卷等收集到的数据，以探索社会群体特征、观察趋势变化并进行政策制定。
3.3 自然科学研究自然科学研究中，数据统计方法被广泛应用于物理实验、生态学研究等领域。
例如，基于大量观测数据的数据统计分析可以揭示气候变化的规律性。
4. 数据统计与分析的软件工具4.1 SPSS (Statistical Package for the Social Sciences)SPSS是一款功能强大且广泛使用的统计分析软件工具，它提供了丰富的统计方法和图表功能，方便用户进行数据整理、探索性分析和推断性分析。
数据的统计与分析
数据的统计与分析随着社会的发展和科技的进步，数据在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
通过对数据的统计和分析，人们可以获得有价值的信息，并做出科学的决策。
本文将探讨数据的统计与分析的重要性，以及常用的数据统计和分析方法。
一、数据统计的重要性数据统计是指对收集的数据进行整理、加工和总结，以便了解数据的特征和规律。
数据统计可以帮助我们掌握大量的信息，从而更好地认识问题和分析问题。
数据统计在各个领域中都有着广泛的应用，例如经济学、社会学、医学等等。
数据统计的重要性主要体现在以下几个方面：1. 了解数据的分布情况：通过统计数据，我们可以了解数据的分布情况，包括平均值、中位数、众数以及数据的分散程度等等。
这些统计指标可以帮助我们更好地了解数据的特征，从而作出科学的判断。
2. 发现数据的规律和趋势：通过对数据的统计和分析，我们可以发现数据背后的规律和趋势。
例如，我们可以通过统计销售数据来了解产品的市场需求，通过统计经济数据来预测经济的走势等等。
3. 做出科学的决策：数据统计可以为决策提供科学依据。
通过对数据的统计和分析，我们可以了解问题的本质，从而做出更加准确和合理的决策。
二、数据分析的重要性数据分析是指对收集的数据进行分析和解释，从中提取有用的信息和知识。
数据分析是对数据的深层次挖掘和洞察，它可以帮助我们更好地理解数据，并作出合理的结论。
数据分析的重要性主要体现在以下几个方面：1. 发现问题和隐含信息：通过数据分析，我们可以发现问题和隐含信息。
数据背后往往隐藏着一些我们没有意识到的重要信息，通过对数据的挖掘和分析，我们可以发现这些信息，并对问题进行深入的思考。
2. 预测未来趋势：通过数据分析，我们可以预测未来的趋势和发展。
例如，通过对历史数据的分析，我们可以预测经济的发展趋势，从而做出科学的决策。
3. 支持决策和优化方案：数据分析可以为决策提供支持和指导。
通过对数据的分析，我们可以评估各种方案的效果，从而选择最优的方案。
数据的统计和分析掌握统计和分析数据的方法和技巧
数据的统计和分析掌握统计和分析数据的方法和技巧数据的统计和分析：掌握统计和分析数据的方法和技巧数据的统计和分析在现代社会中具有重要的意义和应用价值。
通过对大量数据的收集、整理和分析，我们可以从中得到有价值的信息和洞察，并为决策和解决问题提供支持。
本文将介绍统计和分析数据的方法和技巧，帮助读者更好地应对数据分析工作。
一、数据收集与整理数据的统计和分析首先需要进行数据的收集与整理。
有效的数据收集是数据分析的基础，以下是一些常见的数据收集方法：1.问卷调查：通过设计问卷并向受访者收集信息，可以获取大量的数据。
在进行问卷调查时，应注意设计合理的问题，确保问题的准确性和客观性。
2.观察法：通过对事件、行为或现象的观察，收集相关数据。
观察法可以直接获取数据，适用于某些无法通过问卷调查获取的数据。
3.实验研究：通过设计实验并测量相关变量的数值，得到数据。
实验研究可以控制变量，从而得到更准确的数据。
数据收集完成后，需要进行数据的整理与清理。
以下是一些常见的数据整理技巧：1.删除异常值：通过对数据进行分析，找出异常值并加以删除或调整。
异常值可能对数据分析产生不良影响，因此需要剔除。
2.填补缺失值：在数据中存在缺失值时，可以采取填补缺失值的方法，如均值填充、插值法等。
填补缺失值可以减少数据的偏差。
3.标准化数据：在进行数据分析前，可以对数据进行标准化处理。
标准化可以使不同数据之间具有可比性，便于进行统计和分析。
二、数据的统计分析方法数据的统计分析方法包括描述性统计和推论性统计。
描述性统计是对数据进行整体和局部特征的描绘和总结，推论性统计是通过对样本数据进行分析，推断总体的性质和规律。
1.描述性统计描述性统计方法主要包括以下内容：（1）中心趋势度量：包括均值、中位数和众数等。
均值是最常用的中心趋势度量，可以反映数据的平均水平；中位数是按大小顺序排列后的中间数，可以反映数据的中间位置；众数是出现频率最高的数值，可以反映数据的峰值。
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数据的统计与分析教学内容：本节课的内容安排是七上第四章的一点补充，即在学习了数据的分析的基础上带学生到网络教室利用网络和EXCEL平台对生活和社会中的一些热点问题的相关数据进行统计和分析并得出相应的信息教材分析：数据的处理和分析是社会生活中较为普遍的一个知识点，与我们的生活息息相关，也是北师大版新教材每学期都要涉及的一个重要内容。
本节课不仅仅要让学生回顾和掌握所学的相关知识，还要通过动手实做了解信息技术在数据处理中的作用。
学校及学生状况分析：重庆外国语学校是全国首批创办的八所外国语学校之一，重庆市教委直属重点中学，全国享受20%保送名额的13所外国语学校之一，学校设备先进一流，实现了校园网络化，学生来自全国各地，素质普遍较高，由于我校是国家级课题“Z+Z智能教育平台运用与国家数学课程改革的实验研究”实验学校，学生有在网络教室上数学课的实际体验。
学习目标：认知目标：经历综合运用已有知识解决问题的过程，加深对数据的认识，体会数学与现实生活的联系。
能力目标：经历观察、比较、估计、推理、交流等过程，发展获得一些研究问题与合作交流的方法与经验。
让学生实际操作，了解信息技术在数据处理中的作用。
情感目标：设置丰富的问题情景与活动，激发学生的好奇心和自动学习的欲望，让学生想学，会学，乐学；体验数学与日常生活密切相关。
重点：通过对数据的分析从而得出相应的一些信息难点：比较、估计、推理等方法的应用教具：采用多媒体教学（Powerpoint和Excel展示）并让学生在网络教室动手实做。
教法：运用多种教学方法，既有老师的讲解，又有学生探索、师生共做，学生小组合作及动手实做。
教学过程：我们今天生活的这个世界，是一个充满信息、瞬息变化的世界，而表达信息的重要方式之一就是数据。
如果大家看看报纸、电视，就会发现无论是新闻、经济论坛、天气预报、广告或者是体育比赛，很多地方都十分频繁地使用着数据。
请大家从自己的身边选取一两个有意义的数据，并想一想从中可以获得哪些信息？（学生会从自己的身边举出许多的数据，老师关键是引导学生准确合理地获得信息）为了要了解自己感兴趣的事情，人们往往需要收集数据、分析数据、整理数据。
它的一般过程是：感受生活中的数据→经历数据处理的过程→从数据中获取信息下面我们来看几个具体的例子，我们首先来回顾一下去年发生的伊拉克战争的实况。
（展示图片）一、战争2003年3月20日，美英联军绕开联合国，直接向伊拉克发动了代号为“斩首行动”的大规模军事行动。
美英飞机全天侯对伊拉克各目标进行轰炸，造成大量平民伤亡和建筑物被毁，其中包括老人、妇女和儿童。
伊拉克共和国卫队和民兵也进行了还击，甚至采用自杀性袭击，造成美英联军的部分伤亡。
战争是残酷的，轰炸以后的伊拉克到处是断壁残垣。
伊拉克的平民也遭受了极大的痛苦。
综合到目前为止，有下列一些相关数据：①美军死亡125人，英军死亡37人。
②伊拉克平民死亡625人（其中许多是老人、妇女和儿童），受伤4000多人，军人无相关统计。
③美英联军已向伊发射18000余枚精确制导炸弹和近1000枚“战斧”式巡航导弹（每枚约120万美元）④布什总统向国会要求拨款747亿美元用于对伊战争并获得批准，英国也紧急追加拨款19亿英镑。
⑤伊拉克是世界第二大产油国，随着战争时间的延长，全世界股市下挫，油价上扬，经济学家预测：伊拉克战争造成中东地区经济损失约4000亿美元，伊拉克经济战后将倒退20年并将导致全球经济萎靡。
⑥几只伊拉克的鸟儿为躲避战火飞到我国南昌，专家分析，这次战争会导致相当长一段时间该地区气候异常。
⑦全世界每天都有数百万群众举行反战游行示威活动。
请大家以小组为单位就以上数据进行讨论，你能从其中获得哪些信息？(同学们以小组为单位进行讨论，并最后进行总结发言，可以从中得到很多相关信息，如现代化的战争需要付出巨大的物力和人力，平民往往是最大的受害者，对生态环境造成极大的破坏，要求和平的声音远远大于战争的炮火声等等)，但最有意义的信息是：我们需要和平!(全班齐读并展示和平图片)二、体育其实在我们的生活中还经常发生没有硝烟的战争──体育同学们最喜欢的体育运动是什么？（回答有很多种，其中足球所占比例应较高）下面我们来看一个关于足球的例子：有甲、乙、丙三个足球队进行单循环比赛（即两两比赛一场），一共比赛了三场，比赛情况如下：胜负平进球数失球数甲队2621144丙队246请你根据上表中的数据，你能从其中获得哪些信息？以小组为单位进行讨论，一般情况下，同学们都是从数据的表面得到一些相关结论，如甲队第一、乙队第二、丙队第三，没有平局，甲队赢两场、乙队赢一场、丙队全输等信息。
其实，我们还可以从更深层次进行分析：（1）给出的数据是否有错误（在生活中我们要对数据加以辨别，避免错误的数据给我们带来错误的信息）；（2）更进一步，我们是否可以从这些数据中得到三场比赛的具体比分？（提醒：大家可要学会仔细观察！）（换一个数据）有甲、乙、丙三个足球队进行单循环比赛（即两两比赛一场），一共比赛了三场，比赛情况如下：胜负平进球数失球数262乙队1144丙队226请你根据上表中的数据，写出三场比赛的具体比分。
（具体的计算留到课后完成），来做一道比较简单的问答题：练习：阅读下列数据：①北约1999年对南联盟78天轰炸期间共使用了3万多枚贫铀弹.②中国总人口数为12.9533亿.③我们班献血的人数有38人.④据联合国2001年发表的报告，今后5年内全球预计有1550万人死于艾滋病.⑤由于受“9?11”事件的影响，美国航空公司裁员约50000人.其中哪些是精确的数据？（本题比较简单，让学生感受精确数和近似数即可。
选③）三、人口与发展西部大开发，中国才能大发展，早在几年前，中共中央、国务院就作出了“西部大开发”的战略决策，近几年，西部地区也得到了长足的发展。
下面请同学们打开国家统计局的网站（），下载2002年西部地区的人口数和国内生产总值。
然后打开Excel表，自己设计出相应的统计表，再用Excel表计算人均国内生产总值。
2002年西部地区相关数据西部十二省区人口数（万人）国内生产总值（亿元）人均国民生产总值(万元)重庆30901971.10.63789644四川83294875.120.585318766云南42882231.880.520494403广西448924370.542882602内蒙古23761732.480.729158249x疆19251598.280.830275325宁夏562329.70.586654804青海518341.030.658359073甘肃256211610.453161593首先从各个省市的人口数据进行分析，如谁的人口最多？谁的人口最少？哪些又比较接近？等等。
类似地分析国内生产总值。
下面我们通过Excel表将上面的数据制成扇形统计图和条形统计图更形象地进行分析进一步提问，四川省的人口和国内生产总值都是最多的，是否人均国内生产总值也是最多？若否，又是谁？（学生先估算，在Excel表上当场计算并排序）能否简要说明理由等等。
练习：N地政府为了振兴本地经济发展，打算在N地开办一家尼龙制品厂，阅读下表并完成下列问题。
尼龙制品厂区位成本比较表（单位：美元/百磅）选定地点成本构成成本合计劳动费电费燃料费原料费成品运费税收ABCDE..MN..Z6.00 6.00 4.00 3.006.007.00..6.00 8.00..3.50 3.50 3.00 3.00 2.50 2.50 .. 3.00 2.00 .. 3.00 2.00 2.00 2.00 2.00 1.50 1.50 .. 2.00 2.00 .. 2.00 9.00 7.006.007.005.00 ..8.00 8.00 ..9.0010.00 8.00 8.00 8.00 7.00 9.00 ..6.00 6.00 ..8.00 5.005.006.00 6.003.004.00 ..3.004.00..6.0035.0031.0029.0029.0025.0029.00..28.0030.00..33.00从表中可以看出，在影响N地生产尼龙制品的诸多因素中，N地与其它地区比较因_______过高而无竞争力，看来这个地区不适于发展需要较多_______的企业，但N地的_______成本与其它地区相比具有明显的优势，比其它地区成本最低的那个还要低______%，故N地适合发展_________的企业。
(答案：劳动费、劳动力、电费、20、能源指向型)小结：通过以上的数据分析，让同学们自己进行小结，从本节课的学习过程中自己学习到了哪些东西？掌握了哪些方法？对数学的认识是否又获得了一些新的发展？等等作业：略教学过程预期本课采用"创设情境-提出问题-解决问题-应用拓展"的教学过程，知识与能力要求符合学生实际并体现新课程标准的基本理念。
学程设计使学生不仅获得了书本上的知识，而且让学生实际操作，了解信息技术在数据处理中的作用，完善了认知结构，拓展知识应用，渗透数学思想方法，体现应用与创新意识。
设计的几个实例都是社会中的热点问题，使课堂气氛活跃，学生积极主动地参与学习的全过程并在学法上有一定收获。
让大多数学生能正确掌握知识，并能运用所学的知识解决简单的实际问题。
老师及时进行课堂信息反馈，评价中肯且有激励作用，并能给学生创设二次评价的机会，帮助学生认识自我，建立信心。