数据分析课程设计报告
数据分析全课程设计
数据分析全课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解数据分析的基本概念，掌握数据收集、整理、描述和分析的基本方法。
2. 学生能够运用统计图表、平均数、中位数、众数等描述数据，并解释其意义。
3. 学生能够运用概率知识，进行事件预测和分析。
技能目标：1. 学生能够运用信息技术手段，进行数据的收集、整理和分析。
2. 学生能够运用所学知识，解决实际问题，并形成数据分析报告。
3. 学生能够通过小组合作，进行数据探究活动，提高沟通和协作能力。
情感态度价值观目标：1. 学生能够认识到数据分析在生活中的广泛应用，增强数据意识。
2. 学生能够通过数据分析，培养逻辑思维和批判性思维能力。
3. 学生能够关注社会问题，运用数据分析为社会发展提供有益建议。
课程性质：本课程为实践性较强的学科课程，结合学生生活实际，培养学生数据分析能力。
学生特点：六年级学生具有一定的数学基础和信息技术能力，对新鲜事物充满好奇，善于合作与探究。
教学要求：注重理论与实践相结合，以学生为主体，教师为主导，培养学生主动探究、合作学习的习惯。
将课程目标分解为具体学习成果，便于教学设计和评估。
二、教学内容1. 数据收集与整理：介绍数据收集的方法，如问卷调查、网络搜索等；讲解数据整理的步骤，如清洗、分类、编码等。
- 教材章节：第一章 数据与信息2. 描述统计学：讲解平均数、中位数、众数的计算方法及应用；介绍频数、频率、概率等概念。
- 教材章节：第二章 统计图表3. 数据分析方法：讲解图表分析法、比较分析法、交叉分析法等，并结合实际案例进行分析。
- 教材章节：第三章 数据分析4. 概率与应用：介绍概率的基本概念，讲解如何运用概率知识进行事件预测和分析。
- 教材章节：第四章 概率与统计5. 数据可视化：教授如何运用信息技术手段，如Excel、Python等，制作统计图表和数据可视化。
- 教材章节：第五章 数据可视化6. 数据分析综合实践：结合实际问题，指导学生进行数据收集、整理、分析，形成数据分析报告。
大数据课程设计报告摘要
大数据课程设计报告摘要一、课程目标知识目标：1. 让学生理解大数据的基本概念，掌握数据采集、存储、处理和分析的基本方法；2. 使学生了解大数据在各领域的应用，如互联网、金融、医疗等；3. 帮助学生掌握至少一种数据分析工具（如Python、R等），并能运用其进行数据预处理和简单分析。
技能目标：1. 培养学生运用大数据技术解决实际问题的能力，提高数据思维和数据应用能力；2. 培养学生团队协作和沟通能力，能够就数据分析项目进行有效沟通和协作；3. 提高学生利用信息技术获取、处理和分析数据的能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对大数据技术的兴趣和好奇心，激发学生学习主动性；2. 培养学生严谨的科学态度和良好的数据伦理观念，认识到数据安全、隐私保护的重要性；3. 引导学生关注社会发展，认识到大数据技术对社会发展的积极作用，培养学生的社会责任感。
课程性质：本课程旨在让学生掌握大数据基本概念和技能，培养数据思维，提高实际应用能力。
学生特点：学生具备一定的计算机和数学基础，对大数据技术有一定了解，但实践能力有待提高。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，采用案例教学，提高学生的实际操作能力。
同时，关注学生的情感态度，激发学习兴趣，培养良好的数据伦理观念。
通过本课程的学习，使学生具备大数据时代所需的基本素质和能力。
二、教学内容1. 大数据基本概念：数据、信息、知识的关系，大数据的定义、特征及其价值；2. 数据采集与存储：数据源分类，数据采集方法，数据存储技术；3. 数据处理技术：数据清洗、数据整合、数据转换等；4. 数据分析方法：描述性分析、关联分析、预测分析等；5. 数据挖掘与机器学习：基本概念、常用算法及应用案例；6. 大数据应用领域：互联网、金融、医疗、智慧城市等；7. 数据可视化：数据可视化方法、工具及其应用；8. 数据安全与隐私保护：数据安全策略，隐私保护技术及法律法规；9. 数据分析工具：Python、R等数据分析工具的基本操作及应用；10. 实践项目：结合实际案例，进行数据处理、分析和可视化的实践操作。
关于数据分析的课程设计
关于数据分析的课程设计一、教学目标本课程的数据分析教学目标旨在让学生掌握数据分析的基本概念、方法和应用，培养学生运用数据分析解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：•了解数据分析的基本概念、方法和意义。
•掌握描述性统计和推断性统计的基本原理和方法。
•学习常见数据分析方法，如数据清洗、数据可视化、回归分析等。
•了解数据分析在各领域的应用。
2.技能目标：•能够运用统计软件进行数据分析。
•能够独立完成数据分析项目的全过程，包括数据收集、整理、分析和解释。
•能够运用数据分析方法解决实际问题，如商业决策、社会科学研究等。
3.情感态度价值观目标：•培养学生的数据素养，使其认识到数据分析在现代社会的重要性。
•培养学生独立思考、合作交流和批判性思维的能力。
•培养学生对数据分析的兴趣，激发其在实际应用中探索创新的欲望。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.数据分析基本概念与方法：介绍数据分析的定义、目的和意义，学习描述性统计和推断性统计的基本方法。
2.数据处理与清洗：学习数据处理的基本技巧，包括数据清洗、数据转换和数据整合。
3.数据可视化：学习数据可视化的基本方法，如条形图、折线图、散点图等，以及数据可视化软件的使用。
4.数据分析方法：学习常见数据分析方法，如线性回归、逻辑回归、时间序列分析等，并掌握其应用场景。
5.数据分析项目实践：通过实际案例，让学生独立完成数据分析项目的全过程，培养学生的实际操作能力。
三、教学方法为了提高数据分析课程的教学效果，我们将采用以下教学方法：1.讲授法：教师讲解数据分析的基本概念、原理和方法，为学生提供扎实的理论基础。
2.案例分析法：通过分析实际案例，让学生了解数据分析在实际应用中的价值，提高学生的实践能力。
3.实验法：让学生动手操作，实际操作数据分析软件，培养学生的实际操作能力。
4.小组讨论法：鼓励学生分组讨论，培养学生的合作精神和批判性思维。
四、教学资源为了支持数据分析课程的教学，我们将准备以下教学资源：1.教材：选用权威、实用的数据分析教材，为学生提供系统的学习资料。
数据分析方面的课程设计
数据分析方面的课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解数据分析的基本概念，掌握数据收集、整理、描述和解释的基本方法。
2. 学生能够运用图表、统计量等工具，对数据进行有效分析和解释，并得出合理的结论。
3. 学生能够理解数据之间的关系，掌握简单概率的计算和应用。
技能目标：1. 学生能够运用信息技术工具（如电子表格软件）进行数据处理和分析。
2. 学生能够运用批判性思维，对数据分析结果进行评价和质疑，提出改进意见。
3. 学生能够运用所学知识解决实际问题，形成数据分析报告。
情感态度价值观目标：1. 学生能够认识到数据分析在生活中的重要性，培养对数据的敏感性和好奇心。
2. 学生在数据分析过程中，能够尊重事实，遵循逻辑，形成客观、严谨的科学态度。
3. 学生能够主动参与团队合作，与他人分享观点，倾听他人意见，培养合作精神。
课程性质：本课程为学科拓展课程，旨在提高学生的数据素养，培养学生的分析能力、创新意识和实践能力。
学生特点：六年级学生具有一定的数学基础，对新鲜事物充满好奇心，具备一定的信息技术素养，但独立思考和分析问题的能力尚需培养。
教学要求：注重理论与实践相结合，关注学生的个体差异，激发学生的兴趣和参与度，提高学生的数据分析能力。
在教学过程中，将课程目标分解为具体的学习成果，便于教学设计和评估。
二、教学内容本课程依据课程目标，结合教材内容，制定以下教学内容：1. 数据收集与整理：介绍数据收集的方法和注意事项，学会整理数据并进行分类。
- 教材章节：第二章 数据的收集与整理- 内容：问卷调查、实验观察、访谈等数据收集方法；数据的分类、排序、筛选等整理方法。
2. 数据描述与解释：运用图表和统计量对数据进行描述，学会解释数据背后的信息。
- 教材章节：第三章 数据的描述与解释- 内容：条形图、折线图、饼图等图表的制作与应用；平均数、中位数、众数等统计量的计算与意义。
3. 数据分析与应用：运用数据分析方法解决实际问题，培养学生分析问题的能力。
大数据课程设计报告
大数据课程设计报告一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握大数据的基本概念，理解其特点和价值；2. 使学生了解大数据的来源、类型和常见处理技术；3. 帮助学生掌握数据可视化、数据分析的基本方法。
技能目标：1. 培养学生运用大数据技术解决实际问题的能力；2. 提高学生使用数据分析工具进行数据处理和分析的技能；3. 培养学生团队协作、沟通表达的能力。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对大数据技术的兴趣，培养其探索精神；2. 培养学生严谨、客观、批判的思维方式，使其具备良好的数据素养；3. 引导学生关注大数据在社会发展中的应用，认识其对社会、经济、环境等方面的影响，树立正确的价值观。
课程性质：本课程为选修课程，旨在让学生了解大数据的基本知识，培养其数据分析和处理能力。
学生特点：本课程针对的是高中生，他们具有一定的信息技术基础，思维活跃，对新事物充满好奇心。
教学要求：结合学生特点，课程设计应注重理论与实践相结合，以案例教学为主，让学生在实际操作中掌握知识，提高技能。
同时，注重培养学生的团队协作能力和创新精神。
1. 解释大数据的基本概念、特点和价值；2. 识别大数据的来源、类型和处理技术；3. 运用数据分析工具进行数据处理和分析；4. 拓展视野，关注大数据在社会发展中的应用；5. 培养团队协作、沟通表达的能力，提高自身综合素质。
二、教学内容1. 大数据概念与背景：介绍大数据的定义、发展历程、应用领域及对社会经济的影响。
教材章节：第一章 大数据概述2. 大数据类型与来源：分析结构化数据、非结构化数据及半结构化数据的特点，探讨大数据的来源及采集方法。
教材章节：第二章 数据类型与来源3. 大数据处理技术：讲解大数据存储、管理、处理的基本技术，如Hadoop、Spark等。
教材章节：第三章 大数据处理技术4. 数据分析与可视化：介绍数据分析的基本方法，如统计分析、数据挖掘等，以及常见的数据可视化工具。
教材章节：第四章 数据分析与可视化5. 大数据应用案例：分析大数据在金融、医疗、教育等领域的实际应用案例，探讨其价值。
行业数据分析课程设计
行业数据分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握行业数据分析的基本概念、方法和流程；2. 使学生了解不同行业的数据特点，能运用适当的统计和分析方法对行业数据进行处理；3. 帮助学生理解行业数据分析在企业经营决策中的作用，提高数据敏感性。
技能目标：1. 培养学生运用Excel、Python等工具进行数据处理和分析的能力；2. 培养学生独立完成行业数据分析报告的撰写，提高沟通和表达能力；3. 提高学生团队协作能力，学会在项目中共同解决问题。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据分析的兴趣，激发学生主动探索行业数据的热情；2. 培养学生严谨、客观、批判性的思维方式，提高学生分析问题和解决问题的能力；3. 增强学生的社会责任感，让学生认识到行业数据分析在促进社会经济发展中的重要性。
课程性质：本课程为实践性较强的学科，结合实际行业案例进行分析，注重培养学生的动手能力和实际操作能力。
学生特点：学生具备一定的数学基础，对数据分析有一定了解，但实践经验不足。
教学要求：以案例教学为主，结合实际操作，让学生在实践中掌握行业数据分析的方法和技巧。
同时，注重培养学生的团队协作能力和沟通表达能力，提高学生的综合素质。
通过本课程的学习，使学生能够达到课程目标，具备一定的行业数据分析能力。
二、教学内容1. 行业数据分析基本概念：介绍行业数据的定义、分类及数据来源，使学生了解行业数据分析的基础知识。
教材章节：第一章 行业数据分析概述2. 数据处理方法：学习Excel、Python等工具进行数据处理的基本操作，包括数据清洗、数据整理、数据可视化等。
教材章节：第二章 数据处理与清洗3. 统计分析方法：介绍常用的统计分析方法，如描述性统计、相关性分析、回归分析等，并应用于行业数据分析。
教材章节：第三章 统计分析方法4. 行业案例分析：分析不同行业的数据特点，选择具有代表性的案例进行讲解，让学生了解行业数据分析的实际应用。
数据分析的课程设计
数据分析的课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握数据分析的基本概念，理解数据收集、整理、描述和推断的过程；2. 使学生能够运用图表、统计量等工具对数据进行可视化展示，并解释数据背后的信息；3. 帮助学生掌握基本的概率知识，并能运用概率解决实际问题。
技能目标：1. 培养学生运用计算机软件或手动绘制图表、制作统计量的能力；2. 提高学生运用数学方法进行数据分析和解决问题的能力；3. 培养学生团队协作、沟通表达和批判性思维的能力。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对数据分析的兴趣，培养主动探究数据的习惯；2. 培养学生严谨、客观、理性的思维方式，树立正确的数据观念；3. 引导学生关注数据分析在生活中的应用，认识到数据分析对社会发展的价值。
课程性质：本课程为实用性较强的学科，旨在培养学生的数据分析能力和实际应用能力。
学生特点：学生具备一定的数学基础，对新鲜事物充满好奇心，但可能缺乏实际操作经验。
教学要求：结合课本内容，注重理论与实践相结合，充分调动学生的主观能动性，培养其独立思考和解决问题的能力。
将课程目标分解为具体的学习成果，以便于教学设计和评估。
二、教学内容1. 数据收集与整理：介绍数据收集的方法和技巧，包括问卷调查、实验观察等；讲解数据整理的过程，如数据清洗、分类和排序等。
教材章节：第一章 数据与数据收集2. 数据可视化：教授如何利用图表、统计图展示数据，包括条形图、折线图、饼图等；介绍数据可视化的原则和技巧。
教材章节：第二章 数据可视化3. 统计量与概率：讲解常用的统计量，如平均数、中位数、众数等；介绍概率的基本概念，如随机事件、概率计算等。
教材章节：第三章 统计量与概率4. 数据分析方法：介绍数据分析的基本方法，如描述性分析、推断性分析等；讲解如何运用数学模型进行数据分析。
教材章节：第四章 数据分析方法5. 实践应用：结合实际案例，让学生运用所学知识进行数据分析，如调查班级同学的身高、体重分布情况，分析学习成果等。
大学数据分析课程设计
大学数据分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数据分析的基本概念、原理和方法；2. 掌握运用数据分析工具（如Excel、R语言等）进行数据整理、可视化及简单统计分析；3. 了解数据分析在各领域的应用场景。
技能目标：1. 能够独立运用数据分析工具进行数据清洗、整理和可视化；2. 能够运用基本的统计分析方法对数据进行描述性分析和推断性分析；3. 能够根据实际需求设计合理的数据分析方案，并对分析结果进行解释。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据分析的兴趣，激发其主动探索数据背后的规律；2. 培养学生的批判性思维，使其能够客观、理性地看待数据分析结果；3. 培养学生的团队协作意识，提高沟通与表达能力。
课程性质：本课程为大学数据分析基础课程，旨在使学生掌握数据分析的基本知识和技能，培养其实践操作能力。
学生特点：学生具备一定的数学基础，熟悉计算机操作，对数据分析有一定兴趣，但可能缺乏实际应用经验。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，通过实际案例分析、小组讨论等形式，提高学生的数据分析能力和实际操作技能。
同时，注重培养学生的批判性思维和团队协作能力。
在教学过程中，将课程目标分解为具体的学习成果，以便进行教学设计和评估。
二、教学内容1. 数据分析基本概念：数据类型、数据来源、数据质量；2. 数据整理与清洗：数据导入、数据筛选、缺失值处理、数据转换；3. 数据可视化：图表类型、图表设计原则、常用数据可视化工具；4. 描述性统计分析：集中趋势、离散程度、分布形状；5. 推断性统计分析：假设检验、置信区间、回归分析；6. 数据分析应用案例：金融、营销、医疗等领域的实际案例；7. 数据分析工具：Excel、R语言、Python等。
教学内容安排与进度：第1周：数据分析基本概念、数据整理与清洗；第2周：数据可视化、描述性统计分析；第3周：推断性统计分析；第4周：数据分析应用案例、数据分析工具介绍；第5周：综合实训。
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Xx大学2014-2015学年第一学期课程小论文课程名称：数据分析课程编号：论文题目：大学生网上购物状况的调查分析学生（学号）：学生（学号）：学生（学号）：论文评价：最终成绩：任课教师：评阅日期：摘要：本文以问卷调查的形式，研究了当前大学生的网上购物现状。
我们以统计软件SPSS为工具，对问卷调查所得的数据加以整理，分析得出在校大学生几乎人人都有网上购物的经历，平均每月每人会进行2-3次的网上购物，月网购费用平均为169元。
不同的年级、不同的地方、不同性别的大学生网上购物的习惯也各不相同。
对城镇的大学生来说，由于月生活费用比农村性质的大学生要高，因此月网购的花费相对更高，网购次数也越频繁。
通常大家更喜欢在网上购买服装，书籍等商品，女大学生也喜欢购买装饰品和护肤产品。
尽管大学生都喜欢网上购物，但是也有一部分人群对网上购物流程的不太熟悉，并且对所购的商品不满意。
因此本文针对大学生网购出现的状况，对当前的网上购物现象和问题进行了总结，分析了当代大学生网购存在的问题及原因，提出了在的新形势下，如何让大学生更好地更放心的进行网购的对策。
关键词：大学生网上购物SPSS 网购现状对策引言：随着网络的普及，电脑成本的不断下降，依赖于网络的网络购物作为一种新型的消费方式，在全国乃至全球围都在飞速的发展，并且越来受到人们的青睐。
网上购物已经慢慢地从一个新鲜的事物逐渐变成人们日常生活的一部分，冲击着人们的传统消费习惯和思维、生活方式，以其特殊的优势而逐渐深入人心最适合年轻族群购物口味的一种购物方式。
作为“高触网”的大学生，随着网络和电子商务的发展，他们成为网络购物群体中的主体。
他们往往扮演者引领社会消费趋势的角色。
尽管在校期间学生没有固定收入来源，在消费能力上受到了限制，但由于他们作为容易接受新鲜事物的一个群体，更加喜欢快捷、选择多的商品，因此省时省力的网络成了他们最好的购物方式。
其次，大部分学生4年之后都会获得一份高于社会平均水平的收入。
所以在校大学生一旦突破了资金的限制，将会成为社会主要的消费群体，其在校期间的消费行为会代表未来几年的消费趋势。
基于这样一种思考我们对在校大学生进行问卷调查，利用Spss软件对各数据进行深入的分析，以便更好的了解当代大学生网络购物的特征。
一．抽样调查基本情况通过设计调查问卷的方式，对我校100名大学生的家庭月收入、月生活费、网购的次数、月网购所花的钱、网购的商品类别、常购物的、网购的主因、对网购发展前景的看法、网购的熟悉程度、喜欢那种促销活动和对网购的满意程度进行了数据统计。
用于深入统计分析大学生网购。
二．SPSS基本情况分析2.1 创建SPSS数据文件2.2 大学生基本情况分析分析：通过对大学生网购的基本情况分析，我们发现100份样本中男大学生的频率为58，百分比为58；女大学生频率为42，百分比为42。
来自农村的频率为66，城镇的频率为34。
大一年级的频率为36，大二频率为29，大三年级的频率为35。
由此可知，样本中来自农村的几乎是城镇的2倍，大二网购的人数最少为29，占29%，大一、大三的人数基本一致。
2.3 描述统计量分析：通过描述统计月生活费、月网购次数、月网购费用五个基本统计量发现我们学校的平均家庭收入为5056元/月，最高的为30000元/月，最低的1000元/月，月生活费用平均1114元，最高的月生活费用达到2500元，最低的只有400元；月网购次数平均每人2次左右，喜欢网购的人最高可达10次，最低次数的也有1次；大家每月的平均网购费用大约为159元，消费高的可达1000元，消费低的只有20元。
同时，我们发现这些基本统计量的标准差非常大，由此了解到大学生的家庭收入、月生活费和月网购费用离散程度很大，尤其是家庭收入。
2.4 月网购费用分析：分年级和家庭住址分析每月网购费用。
大一、大二、大三年级城镇的均值分别为272.31、314.55、290.00，农村的均值为124.35、103.89、94.44。
可见家庭住址为城镇的比农村的月网购费用要多。
大一年级城镇和农村的标准差分别为244.954、67.341。
大二城镇和农村的标准差分别为175.862、103.648。
大三年级城镇和农村的标准差分别为202.485、49.129。
由此可知城镇的离散程度比农村的高，大一、大三的更显著。
大一和大三年级的中值相等，城镇和农村的中值分别为200、100，大二城镇很差的中值分别为300、95。
大二城镇与农村的中值相差较大。
大一、大二、大三城镇的极大值分别为1000、700、700；农村的极大值分别为300、500、200。
城镇的极大值比农村的大得多。
2.5 网购消费水平我们先对大学生的月网购费用进行分类，0—50元为较低水平，50—200元为适中水平，200—500元为较高水平，500元以上为非常高的水平。
以此统计各阶段消费水平的人数分析：由图表我们可发现大学生网购消费水平为非常高的人数有3人，较高的水平的有17人，适中水平消费水平基本相同。
因此可得出，大多数大学生网上购物消费水平都在50元—200元左右，这与当前大学生的生活状况相符合，因为在校大学生没有固定的收入，生活费用几乎都源于父母，他们没有多余的钱花在网购上。
2.6 交叉分组下的频率分析为了更加详细的分析出大学生网购消费水平的状况，我们分不同地方、不同性别对此进行分析分析：由图表可看出，对于来自城镇的大学生：女生消费水平非常高的人数为0，较高的为11人，适中为7人，男生消费水平非常高的有3人，较高的为3人，适中为7人；对于来自农村的的大学生：女生消费水平非常高的人数为0，较高的为3人，适中为17人，男生消费水平非常高的人数为0，较高的为0人，适中为44人.由此可得出，只有来自城镇的的大学生存在网购水平为非常高的现象，而不管是来自城镇，还是农村，不管是男，是女，他们的网购消费水平都处于适中阶段，这说明家庭住址与网购消费水平有较强的关联性，城镇的大学生消费水平总体比农村的大学生高，但由于大家都是大学生，没有固定经济来源收入，大家网购消费水平只能处于适中阶段。
分析：由图表可知城镇的观测值为8.855，农村的为8.327。
城镇的概率值为0.031和0.013，农村的概率值为0.016和0.010。
由于城镇与农村的概率值都小于显著性水平值，应拒绝零假设，所以可认为不同家庭住址的网购消费水平不一致。
2.7 网购的主要原因分析：由饼图可知，大学生网购的主要原因中有27%的人是因为价格便宜，47%的人是因为方便快捷，19%的人是由于商品种类多，而因为其他的原因进行网购的人占7%，由此可知，大学数大学生进行网购主要是因为它方便快捷，可以节约大家的时间。
2.8 网购最喜欢的促销活动分析：此问题采用的方法是使用条形图，方便明了。
由此图我们可以发现大多数的学生最喜欢的促销活动是打折和免运费。
因为打折，免运费可以节约更多的钱，使买的商品更加便宜。
2.9 对网购发展前景的看法分析：大多数的大学生对网购的发展前景是看好的，但大一看好的人最多。
大三非常看好的最多，很少的大学生不看好网购的发展前景，只有极少数大学生是不关心网购的发展前景。
2.10 网购流程的熟悉程度和网购满意度分析：由图可知，对于大学生网购流程的熟悉程度：大多数大学生都是处于一般状态，只有极少数学生不熟悉网购流程，而且不熟悉的大学生中只有女生。
对于网购满意度：1表示非常满意。
2表示满意。
3表示一般，4表示不满意，可知大多数对网购的满意度感觉一般，非常满意和不满意的人比较少。
三．SPSS对网购情况的详细分析3.1 多选项频率分析：由图表可知，大学生网上购买的商品中，10.6%的人购买的是图书音像类，14.3%的人购买的是电子数码类，30.2%的人购买服装服饰，可见，服装服饰是大学生最多选择网购商品，在线充值也是选择比较多的一种方式，家具用品的比例是最低的。
3.2 交叉分组下的购物分析：上图中在淘宝上购物的男女人数分别为55、40，分别占性别的94.8%、95.2%。
在京东购物的男女人数分别为30、19，分别占51.7%、45.2%。
在唯品会购物的男女人数分别为10、9，分别占17.2%、21.4%，男生在聚美优品购物的人数是3，占5.2%，是男生在网上购物最少的地方。
在亚马逊购物的男女人数分别为12、2，分别占20.7%、4.8%，是女生在网上购物去的最少的地方。
在其他的购物的男女人数分别为6、5，分别占10.3%、11.9%。
可以发现无论男女大学生，在淘宝买东西的人是最多的。
其次是京东。
但从总体来看，在其他的买东西的人最少。
3.3 月网购费用的均衡性为了更好地分析大学生网购的现状，我们对他们的月网购费用进行均衡性分析。
首先我们对月网购费用进行标准化，命名为Z，然后根据3δ准则对Z数据重新编码分为三组（Z<=-3为低金额组，命名为1，-3<Z<3为中金额组,命名为2，，Z>3为高金额组，命名为3），然后经行频率统计分析，得到结果如下：分析：由图可知低金额组的比例为0%，高金额组比例为3%，异常组的比例大于理论值0.3%，因此可以认为大学生月网购费用存在一定的不均衡现象。
3.4 正态性检验分析：进行参数检验需要先判断它们是否符合正态性检验。
所以进行正态性检验，发现K-S方法中月网购费用、家庭收入、月生活费与月网购次数的统计量分别为0.259、0.196、0.257、0.249，S-W中的统计量分别为0.723、0.730、0.900、0.766。
但它们的概率P值都近似0，小于显著性水平0.05。
所以应拒绝零假设，认为它们不符合正态性检验，进行非参数检验。
3.5 非参检验分析：我们针对不同性别对月网购费用进行2个独立样本的k-s检验，由图表可知最大绝对差值为0.360，最大正值为0.360，最小负值为-0.052。
概率P值为0.04<0.05，应拒绝零假设，可以认为男女的月网购费用存在显著差异。
3.6 中位数检验分析：月网购次数一年级大于中值的人数有13人，大二、大三年级都为10人。
小于等于中值的大一、大二、大三年级的人数分别为23、19、25。
可以发现每个年级的月网购次数频率都是小于等于中值的居多。
月网购次数的中值为2.00，计算出的卡方统计量为0.497，由于概率Ｐ值0.780>0.05，应接受零假设，即认为月网购次数与所在年级不存在显著差异。
3.7 相关分析分析：此上图的散点图可知，大学生的家庭收入、月生活费、月网购次数和月网购费用之间都有存在相应的线性关系。
且月生活费与家庭收入之间的线性关系最强。
粗略地看月网购次数和月网购费用会受其影响。
通过计算相关系数的方法对它们之间的线性相关性作进一步的分析。