简单数据分析论文

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《简单的数据分析》教学反思

教学目标:

1.会看横向条形统计图和起始格与其他格代表的单位量不一致的条形统计图,并能根据统计表中的数据完成统计图。

2.初步学会简单的数据分析,进一步感受到统计对于决策的作用,体会统计在现实生活中的作用,理解数学与生活的紧密联系。

3.加强学生提出问题、解决问题能力的培养,充分引导学生自主探索、合作交流。

教学准备:

例1用:每人一张空白的统计图(纵向),四人小组一张空白的格子图。例2用:师准备一些不同单位的空白统计图。(1小格分别表示1厘米、2厘米、5厘米、10厘米、20厘米的空白统计图。)

教学课时:2课时。

教学过程:

师生活动

一、教学例1──横向条形统计图。

1.创设情境,复习旧知。

A:出示情境图及统计表,让学生说说统计表上收集到的数据。

B:根据这些数据,引导学生独立画出纵向条形统计图。(师事先准备的空白统计图)

C:师提问:横轴表示什么?纵轴表示什么?每一小格表示多少数量?

2.提出问题,引入新课。

A:师谈话:画出条形统计图,我们就能清楚的看出卖出的各种矿泉水之间的差异。但是,有时候纸的空间太小,不够画出这样纵向的条形统计图,那怎么

办呢?

B:引出新课:如果我们把纵向的条形统计图变成横放的条形统计图,那占的上下空间就小了。这样横轴就变成表示矿泉水卖出的数量,纵轴变成表示各种不同品牌的矿泉水。

3.小组合作,自主探究。

A:师问:你能和四人小组的伙伴讨论讨论,再试着设计设计吗?

B:学生四人小组合作,讨论设计横向的条形统计图。

C:交流汇报展示四人小组的作品。学生自己介绍本组设计的条形统计图。

D:师肯定孩子的创作,并出示规范的横向条形统计图。

E:全班学生说说横向条形统计图横轴、纵轴、每一小格表示的意思。

F:全班学生完成书上没画完的横向统计图。

4.分析数据,解决问题。

A:师提问:根据横向统计图上的数据,你知道了什么?

B:你能提出什么问题?

C:你认为应多进哪种矿泉水,为什么?

D:师小结:你看,统计图还可以帮助我们分析问题,帮我们决策。

5.巩固练习。

P40第1题。

A:看横向统计图,说说统计图各部分表示的意思。(同桌交流)

B:根据统计图,回答问题。

二、学习例2—起始格与其他格代表的单位量不一致的条形统计图。

1.看统计表,分析数据。

A:引导学生看书上的统计表。

B:师提问:从统计表上,你知道了什么?

2.发现矛盾,引出新课。

A:如果让你根据统计表的数据,绘制一个学生身高统计图,你准备一小格

表示多少厘米?(让学生自由的发表自己的看法。)

B:师拿出事先准备的不同空白统计图,让四人小组合作画完。

C:出示学生画的统计图,引导比较,发现问题。(学生可以发现:如果每格表示较少的单位,画出的条形会很长,如果每格表示10个单位或20个单位,虽然画的格数少了许多,但是从图中很难直观地区分不同学生的身高相差几厘米。)

D:师提问:有什么办法能解决这些问题呢?(引导学生积极思考。)

F:引出新课:出示书上的统计图。

3.学看统计图,尝试画统计图。

A:引导学生观察统计图,发现这个统计图和前面学的统计图有什么不同?

B:用折线表示的起始格代表多少个单位,其他格代表多少个单位,这样画有什么好处?

C:引导学生按照示例,把其他两人的条形补充完整。

D:引导学生讨论:在什么情形下应该使用这种统计图?这种统计图的优点是什么?

E:引导学生观察体重统计图,看看这个图中的起始格表示多少个单位,其他每格表示多少个单位?

F:学生尝试独立完成该统计图。

4.提出问题,解决问题。

A:师问:根据上面两个统计图,你知道了什么?你能提出了什么问题?你能解决吗?

B:出示“中国10岁儿童身高、体重的正常值”引导学生比较。发现哪些同学的身高、体重在正常值以下,哪些同学在正常值以上?

C:引导学生为这些体重超正常值的同学出谋献策。

D:师提问:刚刚在比较时,你是怎么看出他们在正常值以上还是在正常值以下的。

E:师引导学生思考:在统计图中怎样一目了然地看出每个学生的身高、体重是在正常值以上还是正常值以下?(引导学生在统计图上用一条虚线画出正常值,再直观地比较。)

5.巩固练习。

P40—41的练习。

三、总结:

通过这节课的学习,你有什么收获?你还有什么不懂的问题?你对自己、同学这节课学习的表现有什么评价?

教学设计说明:

《简单的数据分析》是在学生已有的纵向条形统计图的知识和经验的基础上,让学生进一步体验数据的收集、整理、描述和分析的过程,初步认识条形统计图和统计表。通过这些教学内容,使学生了解统计的意义和作用。根据教学目标的要求,我选择了学生熟悉的例子――测量身高,激发学生的学习统计的兴趣。

由于学生已经有了很多关于条形统计图的知识基础,教学时我就放手让学生结合已有的知识自己绘制统计图,这样学生的积极性就被激发出来了。在学生独立绘制条形统计图后,我选择两幅单位量不同的图进行比较。其中一幅每格表示10厘米,学生观察后发现,在这幅图中较小的身高差异在图上不能体现。而第二幅每格表示2厘米,却需要画很多的格子,纸不够用,需要再接一截。两种方法都不好,怎么办呢?在此,我在教学时,让学生通过独立思考、小组讨论的方式探索新的知识。通过这种学习方式,能更好地培养学生的创新意识和思维的开放性,学生参与的积极性也较高,而且学生会根据自己对知识的理解设计出符合或不符合、规范或不规范的各种统计图。

最后,根据学生的各种设计,引出新课的条形统计图,让学生理解为什么会有起始格与其他格表示不同的单位量的条形统计图,让学生在理解的基础上主动地探索新知。

教学反思:

教学何尝不像写作时次次修改,次次创新,力求完美呢?那种“依葫芦画瓢”的教学方式对教师本身没多大的用处,甚至会影响到自己能力的发挥。每次教学都尝试创新处理教材,会让自己收集到很多经验。

我这节课的教学设计是事先想的,后来发现例2的教学没必要让学生想怎样制作这组同学的身高统计图,因为本节课的重点是使学生学会看起始格与其他格表示不同单位量的条形统计图,如果让学生想后再说怎样制作,只会浪费掉一些时间。倒不如让学生将书上例2的统计图与以前的纵向条形统计图作个比较,看看发现了什么?当学生发现纵轴数据的起始格与以前不同时,马上就有学生起疑了:“这是什么意思呢?”这是一个很有价值的问题。我趁势把这个问题抛向大家,让他们自主探究。经过他们的思考、讨论,终于得出了结果。我这样做何尝没有用处呢?不仅达到了教学重点突出,而且又一次培养了学生合作探究的能力。

教师的教学是个性化的劳动,是不断尝试——收获——反思——改进——提高的圆形轨道循序渐进的过程,我们教师只要在教学岗位一天就要在这圆形的轨道中运转,一刻也不能停歇下来。通过教学,还认识到应当提高学生的表达能力,能根据统计图提供的数据,得出有关的信息。

大数据论文

学海无涯苦作舟! 毕业设计说明书(论文) 题目: 大数据的时代商业模式的创新分析 学生姓名: \ 学 号: \ 系 部: \ 专业班级: \ 指导教师: \

大数据的时代商业模式的创新分析 摘要 大数据对商业模式具有创造性破坏的潜能。将大数据与商业模式有效结合,从商业模式的经济、运营和战略3个视角指出大数据能提升竞争优势。基于创新目标和机制分析了大数据时代商业模式创新的框架,围绕商业模式的4个界面分析了大数据背景下商业模式构成要素和构成结构的变革。 大数据的核心是建立在相关关系分析法基础上的预测。在诸多领域,大数据浪潮正引致颠覆性创新,也必将带来制度变迁。供应商和自身运营状况数以亿计字节的信息。大数据大量可被获取、交流、集聚、存储和分析的数据,现在已是全球经济活动中每个部门和每一功能的核心,已成为与实物资产人力资本同样重要的生产要素。 大数据作为一个很好的视角和工具。从资本角度来看,从其拥有的数据规模、数据的活性和这家公司能运用、解释数据的能力,就可以看出这家公司的核心竞争力。而这几个能力正是资本关注的点。移动互联网与社交网络兴起将大数据带入新的征程,互联网营销将在行为分析的基础上向个性化时代过渡。 关键词:大数据,商业模式,价值创造,创新机制

目录 1 大数据的概述 (1) 1.1 大数据的概念 (1) 1.1.1 大数据的发展 (2) 1.1.2 大数据的分类 (3) 1.2 大数据的四大特点 (4) 1.2.1 海量性 (4) 1.2.2易变性 (4) 1.2.3多样性 (4) 1.2.4高速性 (4) 1.3大数据时代对生活、工作的影响 (5) 1.4大数据时代的发展方向、趋势 (5) 1.4.1发展方向 (5) 1.4.2发展趋势 (6) 1.5企业应如何应对大数据时代 (7) 2 我国外贸型企业发展所面临的困难 (8) 2.1我国外贸型企业面临的困境 (8) 2.1.1 外贸型企业发展历程 (9) 2.1.2 外贸型企业的困境 (10) 2.2商业模式创新对我国外贸型企业发展的机遇 (11) 2.2.1 商业模式的创新概念 (11) 2.2.2 商业模式的创新特点 (11) 2.2.3商业模式创新可以为外贸型企业带来什么 (12) 3 基于大数据的分析,商业模式创新 (14) 3.1 加大数据处理分析能力 (14) 3.2 提高专业技术人员的技术水平 (14) 3.3 理论与实践相结合促进商业模式的创新 (15) 结论 (21) 致谢 (22) 参考文献 (22)

SPSS数据分析论文

SPSS数据分析论文 一、主要研究日用百货零售业 股票代码流动比率净资产负每股收益净利润(百万元) 增长率股价1 债比率 0.3279 52.5695 24.1948 22.65 002264 0.9673 68.635 142.8697 19.5732 18.7575 19.98 002277 1.3561 45.3962 75.6168 44.4275 62.6644 17.01 000861 1.14 65.3274 201.7301 21.8301 72.9039 20.35 002419 1.3538 54.0314 43.2128 17.6622 11.8946 5.09 000516 0.9526 59.3387 65.7971 19.4052 30.0738 14.69 002187 1.0129 48.6491 63.824 28.5704 26.1524 14.95 002561 3.7229 16.2211 11.8655 18.7297 -2.0984 7.11 000416 3.8607 20.4735 26.4492 19.7197 5.6478 8.76 600361 1.1268 73.0423 -11.5851 23.6777 2.0428 6.88 600515 0.1508 95.3196

相关分析 二、宏观分析:百货零售行业受宏观经济影响较大,但具体到每个细分行业的 影响程度是不同的。超市出售的主要是必须消费品,人们只要活着就会买,所以受经济波动较小。专业连锁要看它具体卖的产品是什么,有的是家电连锁,比如苏宁电器和国美电器,它们的销售金额就与房地产市场紧密相关。有的是珠宝首饰,比如老凤祥、潮宏基、蒂芙尼,它们的销售金额就与金价走势相关。但总体来看,有一些综合类的宏观经济指标会对整个百货零售大行业产生影响。消费占GDP的比重:中国政府要鼓励消费,促进内需,如果该比重较低,那么就意味着有较大的增长空

数据分析论文

成绩评定表 课程设计任务书

摘要 汇率是在商品交易和货币运动越出国界时产生的,是一国货币价值在国际的又一表现。因为一国货币汇率受制于经济、政治、军事和心理等因素的影响,这些因素彼此之间既相互联系又相互制约,而且在不同时间,各因素产生作用的强度也会出现交替变化,所以很难准确地找出究竟哪些因素影响着一国货币汇率的变化,在开放经济中,汇率是一种重要的资源配置价格。汇率的失衡或错估,不仅会破坏经济的外部平衡,而且会给国内宏观经济稳定和经济可持续增长带来一系列不利影响。 另外,汇率的变化还能对人们的日常生活和企业的生产销售生产较大的影响。所以,对影响汇率的因素进行分析和探讨,对于指导汇率政策的制定、预测汇率变化趋势、优化投资策略,以及研究与汇率有关的生活消费等问题都有重要的应用价值。spss在经济、管理、医学及心理学等方面的研究起着很重要的作用,在我国的国民经济问题中,增加农民收入是我国扩大内需的关键,通过运用SPSS分析方法对我国人民币及其影响因素的相关分析以便能够更好地了解我国的汇率的情况。 关键词:spss;汇率;影响因素;回归

目录 1问题分析 (1) 2数据来源 (1) 3数据定义 (2) 4数据输入 (2) 5变量的标准化处理 (2) 5.1描述性分析选入变量及参数设置 (2) 5.2描述性分析 (2) 5.3描述性分析结果输出 (2) 6.1描述性分析选入变量及参数设置 (3) 6.2线性回归分析 (4) 7进一步的分析和应用 (11) 总结 (14) 参考文献 (14)

汇率影响因素分析 1问题分析 汇率是在商品交易和货币运动越出国界时产生的,是一国货币价值在国际上的又一表现。因为一国货币汇率受制于经济、政治、军事和心理等因素的影响,这些因素彼此之间既相互联系又相互制约,而且在不同时间,各种因素产生作用的强度也会出现交替变化,所以很准确地找出究竟哪些因素影响着一国货币汇率的变化。 在开放经济中,汇率是一种重要的资源配置价格。汇率的失衡或错估,不仅会破坏经济的外部平衡,而且会给国内宏观经济稳定和经济可持续增长带来一系列不利影响。另外,汇率的变化还能对人们的日常生活和企业的生产销售产生较大的影响。所以,对影响汇率的因素进行分析和探讨,对于指导汇率政策的制定、预测汇率变化趋势、优化投资策略,以及研究与汇率有关的生产消费等问题都有重要的应用价值。 2数据来源 所用数据参考自“人民币汇率研究”(陈瑨,CENET网刊,2005)、“汇率决定模型与中国汇率总分析”(孙煜,复旦大学<经济学人>,2004)和“人民币汇率的影响因素与走势分析”(徐晨,对外经济贸易大学硕士论文,2002),其中通货膨胀率、一年期名义利率、美元利率和汇率4个指标的数据来自于<中国统计年鉴>(2001,中国统计出版社);2000年的部分数据来自于国家统计局官方网站。

大数据课程论文资料

论文 题目大数据下人均消费支出及影响因素姓名xxx 学号xxxxxxxx 院、系经济与管理学院、财税系 专业财政学 指导教师袁新宇 2016年10月20日 云南师范大学教务处制

大数据下人均消费支出及影响因素 摘要:随着互联网事业的不断发展,“互联网+大数据”的时代也随之而来,从而可以让我们通过大数据来分析更多的市场前景和人们的需要,然后可以把事业做得更好,更加适合社会发展的需要。本文将通过简述基本的概念和简单的模型分析,来说明大数据下我国人均消费支出与人均收入存在的关系,更好的说明我国影响居民人均消费的因素有哪些,希望可以通过一些数据来说明这些影响因素中能有多少是可以改进和努力然后更好地改进居民的生活水平,从而增加我国的居民收入,增加国家的GDP。只有不断提高居民的收入水平,才能刺激国内消费的增长。党的十八大也明确提出,到2020年要实现城乡居民收入比2010年增长一倍的目标。本文就如何运用宏观调控中财政政策和货币政策以及政府的一些其它政策提高居民收入水平,提出合理化方法。 关键词:居民收入水平;财政政策;人均消费支出;货币政策 一、引言 根据国家统计局调查数据,2014年全国城镇居民人均可支配收入28844元,比上年增长9.0%,扣除价格因素实际增长6.8%。文章将通过简述基本的概念和简单的模型分析,来说明大数据下我国人均消费支出与人均收入存在的关系,更好的说明我国影响居民人均消费的因素有哪些,希望可以通过一些数据来说明这些影响因素中能有多少是可以改进和努力然后更好地改进居民的生活水平,从而让人民的生活水平有所提高。 二、正文 (一)研究的目的

本案例分析根据1995年~2008年城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出的基本数据,应用一元线性回归分析的方法研究了城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出之间数量关系的基本规律,并在预测2010年人均消费性支出的发展趋势。从理论上说,居民人均消费性支出应随着人均可支配收入的增长而提高。随着消费更新换代的节奏加快,消费日益多样化,从追求物质消费向追求精神消费和服务消费转变。因此,政府在制定当前的宏观经济政策时,考虑通过增加居民收入来鼓励消费,以保持经济的稳定增长。近年来,我国经济的主要特征从供给不足进入了供给相对过剩、需求约束为主的发展阶段,内需不足的问题凸显。如何扩大消费需求、拉动经济增长,已经成为关键问题。党的十七大报告中提出了提高居民消费率、形成合理居民消费率的关于全面建设小康社会奋斗目标的具体要求。面对当前美国金融危机所引发的经济困境,如何深入考察我国居民消费行为、采取有效政策来振兴消费,将成为我们的研究主题。本文通过计量经济学的相关研究方法,从影响城乡居民的消费因素入手,分析了这些因素对消费的影响,以期获得解决问题和改善情况的新思路。 (二)研究背景 目前,国内学者对于我国居民消费问题主要是以城镇居民、农村居民或全体居民为研究对象,分别对其消费特征、影响因素和对策等问题进行深入研究,并在我国经济学界形成了相对盛行的四种代表性观点:居民收入分配不公说、居民消费行为说、福利制度改革说和居民消费结构升级换代说。国内学者通过建立自己的理论框架和经济计量模型以及根据理论假设运用中国的经验数据进行实证检验,或多或少都存在一定的局限,尤其是将城乡居民消费问题分开进行研究的现象十分普遍。本文建立误差修正模型的同时,建立城乡居民消费和诸多主要经济影响因素之间的经济计量模型,探讨经济影响因素对我国城乡居民消费的影响效应。近几年来,中国经济保持了快速发展势头,投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车”,这已为各界所取得共识。通过建立计量模型,运用计量分析方法对影响城镇居民人均消费支出的各因素进行相关分析,找出其中关键影响因素,以为政策制定者提供一定参考,最终促使消费需求这架“马车”能成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。 (三)理论分析 1、影响我国居民的消费的因素分析 (1)政府支出 根据凯恩斯的收入决定模型,政府支出对消费的影响主要是通过政府支出的收入效应来实现。政府支出分为购买性支出和转移性支出,这两种支出对居民消费的作用和手段等方面都有不同。购买性支出主要是作用于生产环节,在直接增加社会总需求的同时,通过间接增加居民收入水平,改善居民消费环境来减少对消费的约束,增加消费量。转移性支出作为一种资金单方面的、无偿的转移,主要是在分配环节发挥作用,通过直接增加接受者的收入水平对居民消费需求产生 影响:一是通过社会保障支出、财政补贴和税式支出等手段调整收入分配结构,直接增加居民收入从而增强其消费能力。二是通过建立健全的社会保障制度以及大力发展社会事业来改变居民消费的支出预期,从而间接提高其消费意愿和边际消费倾向。

实证研究论文数据分析方法详解

修订日:2010.12.8实证论文数据分析方法详解 (周健敏整理) 名称变量类型在SPSS软件中的简称(自己设定的代号) 变革型领导自变量1 zbl1 交易型领导自变量2 zbl2 回避型领导自变量3 zbl3 认同和内部化调节变量 TJ 领导成员交换中介变量 ZJ 工作绩效因变量 YB 调节变量:如果自变量与因变量的关系是变量M的函数,称变量M为调节变量。也就是, 领 导风格(自变量)与工作绩效(因变量)的关系受到组织认同(调节变量)的影 响,或组织认同(调节变量)在领导风格(自变量)对工作绩效(因变量)影响 关系中起到调节作用。具体来说,对于组织认同高的员工,变革型领导对工作绩 效的影响力,要高于组织认同低的员工。 中介变量:如果自变量通过影响变量N 来实现对因变量的影响,则称N 为中介变量。也就 是,领导风格(自变量)对工作绩效(因变量)影响作用是通过领导成员交换(中 介变量)的中介而产生的。 研究思路及三个主要部分组成: (1)领导风格对于员工工作绩效的主效应(Main Effects)研究。 (2)组织认同对于不同领导风格与员工工作绩效之间关系的调节效应(Moderating Effects)研究。

(3)领导成员交换对于不同领导风格与员工工作绩效之间关系的中介效应(Mediator Effects)研究。 目录 1.《调查问卷表》中数据预先处理~~~~~~~~~~~~~~ 3 1.1 剔除无效问卷~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 3 1.2 重新定义控制变量~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 3 2. 把Excel数据导入到SPSS软件中的方法~~~~~~~~~~ 4 3. 确认所有的变量中有无“反向计分”项~~~~~~~~~~~4 3.1 无“反向计分”题~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 5 3.2 有“反向计分”题~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 5 4. 效度分析~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~6 5. 信度分析~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~8 6. 描述统计~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~9 7. 各变量相关系数~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 12 7.1 求均值~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~12 7.2 相关性~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~12 8. 回归分析~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~13 8.1 使用各均值来分别求Z值~~~~~~~~~~~~~~~13 8.2 自变量Z值与调节变量Z值的乘积~~~~~~~~~~~13 8.3 进行回归运算~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~14 8.3.1 调节作用分析~~~~~~~~~~~~~~~~~~14 8.3.2 中介作用分析~~~~~~~~~~~~~~~~~~18

关于大数据分析结课论文

大数据论文 摘要数据发展到今天,已不再是一个新的概念,基于大数据技术的应用也层出不穷,但作为一项发展前景广阔的技术,其很多作用还有待挖掘,比如为人们的生活带来方便,为企业带来更多利益等。现今,互联网上每日产生的数据已由曾经的TB级发展到了今天的PB级、EB级甚至ZB级。如此爆炸性的数据怎样去使用它,又怎样使它拥有不可估量的价值呢?这就需要不断去研究开发,让每天的数据“砂砾”变为“黄金”。那么如何才能将大量的数据存储起来,并加以分析利用呢,大数据技术应运而生。大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化的处理。本文就大数据技术进行了深入探讨,从大数据的定义、特征以及目前的应用情况引入,简述了大数据分析的统计方法、挖掘方法、神经网络方法和基于深度学习框架的方法,并对大数据分析流程和框架、大数据存储模式和服务机制、大数据分析中的多源数据融合技术、高维数据的降维技术、子空间分析、集成分析的处理方法等做了概述。最后,以网络信息安全为例,阐述了该领域的大数据分析过程和方法。 关键词大数据;数据挖掘;深度学习;大数据分析;网络信息安全一、大数据概述

1.1大数据的定义和特征 目前,虽然大数据的重要性得到了大家的一致认同,但是关于大数据的定义却众说纷纭。大数据是一个抽象的概念,除去数据量庞大,大数据还有一些其他的特征,这些特征决定了大数据与“海量数据”和“非常大的数据”这些概念之间的不同。一般意义上,大数据是指无法在有限时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。科技企业、研究学者、数据分析师和技术顾问们,由于各自的关注点不同,对于大数据有着不同的定义。通过以下定义,或许可以帮助我们更好地理解大数据在社会、经济和技术等方而的深刻内涵。2010年Apache Hadoop组织将大数据定义为,“普通的计算机软件无法在可接受的时间范围内捕捉、管理、处理的规模庞大的数据集”。在此定义的基础上,2011年5月,全球著名咨询机构麦肯锡公司发布了名为“大数据:下一个创新、竞争和生产力的前沿”的报 告,在报告中对大数据的定义进行了扩充。大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集。该定义有两方而内涵:(1)符合大数据标准的数据集大小是变化的,会随着时间推移、技术进步而增长;(2)不同部门符合大数据标准的数据集大小会存在差别。目前,大数据的一般范围是从几个TB到数个PB(数千TB)[2]。根据麦肯锡的定义可以看出,数据集的大小并不是大数据的唯一标准,数据规模不断增长,以及无法依靠传统的数据库技术进行管理,也是大数据的两个重要特征。大数据价值链可分为4个阶段:数据生成、数据采集、数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段,是大数据价值的实现,是大数据应用的基础,其目的在于提取有用的值,提供论断建议或支持决策,通过对不同领域数据集的分析可能会产生不同级别的潜在价值。 在日新月异的IT业界,各个企业对大数据都有着自己不同的解读.大数据的主要特征5个,即5" V”特征:Volume(容量大)、Variety(种类多)、Velocity(速度快)、难辨识(veracity)和最重要的Value(价值密度低)。 Volume(容量大)是指大数据巨大的数据量与数据完整性。可指大数据集合中包含的数据多,也可指组成大数据的网络包含的子数据个数多。 Variety(种类多)意味着要在海量、种类繁多的数据间发现其内在关联。大数据中包含的各种数据类型很多,既可包含各种结构化数据类型,又可包含各种非结构化数据类型,乃至其他数据类型。 Velocity(速度快)可以理解为更快地满足实时性需求。大数据的结构和内容等都可动态变化,而且变化频率高、速度快、范围广,数据形态具有极大的动态性,处理需要极快的实时性。 Veracity (难辨识)可以体现在数据的内容、结构、处理、以及所含子数据间的关联等多方面。大数据中可以包含众多具有不同概率分布的随机数和众多具有不同定义域的模糊数。数间关联模糊不清、并且可能随时随机变化。

论文的数据分析

论文的数据分析 大家现在都要写论文的数据分析了……很多同学都一点不会……所以把我知道的跟大家分享一下……下面以PASW18.0为例,也就是SPSS18.0…………什么?不是18.0,好吧……差不多的,凑合着看吧……要不去装个……= =……下面图片看不清的请右键查看图片…… 首先,要把问卷中的答案都输进SPSS中,强烈建议直接在SPSS中输入,不要在EXCEL中输入,再导入SPSS,这样可能会出问题……在输数据之前先要到变量视图中定义变量……如下图 所有类型都是数值,宽度默认,小数点看个人喜好,标签自定,其他默认……除了值…… 讲讲值的设定…… 点一下有三点的蓝色小框框……会跳出一个对话框,如果你的变量是性别,学历,那么就如下图

如果是五点维度的量表,那么就是 记住,每一题都是一个变量,可以取名Q1,Q2……设定好所有问卷上有的变量之后,就可以到数据视图中输入数据啦……如下图

都输完后……还有要做的就是计算你的每个维度的平均得分……如果你的问卷Q1-Q8是一个维度,那么就把Q1-Q8的得分加起来除以题目数8……那么得到的维度1分数会显示在数据视图中的最后……具体操作如下…… 转换——计算变量

点确定,就会在数据视图的最后一列出现计算后的变量……如果你的满意度有3个维度,那么就要计算3个维度,外加满意度这个总维度,满意度=3个维度的平均分=满意度量表的所有题目的平均分…………把你所有的维度变量都计算好之后就可以分析数据啦…… 1.描述性统计 将你要统计的变量都放到变量栏中,直接点确定……

如果你要统计男女的人数比例,各个学历或者各个年级的比例,就要用描述统计中的频率……如果要统计男女中的年级分布,比如大一男的有几个,大二女的有几个,就用交叉表……不细说了……地球人都懂的………… 2.差异性分析 差异性分析主要做的就是人口学变量的差异影响,男女是否有差异,年级是否有差异,不做的就跳过…… 对于性别来说,差异分析采用独立样本T检验,也可以采用单因素ANOVA分析,下面以T检验为例……

大数据论文

计算机系统结构(论文) 题目大数据的分析 院系信息工程系专业计算机科学与技术 年级2014级班级1471 姓名杜航学号201442051029 指导教师: 孙杨 2015 年12 月22 日

目录 1 绪论 (3) 2 大数据概述 (3) 2.1 什么是大数据 (3) 2.2 大数据的三个层次 (4) 2.3 云存储对大数据的促进作用 (5) 2.4 大数据未来的行业应用 (6) 3 大数据时代的机遇与挑战 (7) 3.1 机遇与挑战并存 (7) 3.2 大数据时代如何抓住机遇并应对挑战 (7) 4 国内外有关大数据以及信息资源共享的研究现状 (9) 4.1 境外的大数据发展 (9) 4.2 国内外有关"政府数据信息共享"研究与比较…………………………………………………… 10 5 参考文献…………………………………………………………………………………………………

11 1 绪论 说起大数据,估计大家都觉得只听过概念,但是具体是什么东西,怎么定义,没有一个标准的东西,因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司,业务形态则有几百种,感觉不是很好理解,所以我建议还是从字面上来理解大数据,在维克托?迈尔?舍恩伯格及肯尼斯?库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特征,一个是数量大,一个是价值大,一个是速度快,一个是多样性。 关于大数据的概念其实在1998年已经就有人提出了,但是到了现在才开始有所发展,这些其实都是和当下移动互联网的快速发展分不开的,移动互联网的高速发展,为大数据的产生提供了更多的产生大数据的硬件前提,比如说智能手机,智能硬件,车联网,Pad等数据的产生终端。这些智能通过移动通信技术和人们的生活紧密的结合在一起,在人流、车流的背后产生了信息流,也就产生了大量的数据。 其次就是移动通信技术的快速发展,在2G时代,无线网速慢,数据产生也非常慢,数据体量也不够,所以还是无法形成大数据,而到了4G时代,终端数据的增加,使得任何的移动终端都在无时无刻的产生着大量的数据,这个也是大数据到来的一个条件之一。 第三个方面的就是大数据相关技术的飞速发展,如云计算,云存储技术,他们的快速发展,是大数据诞生的温床,如果没有这些技术,即使有大量的数据也只能望洋兴叹。传统的存储技术相对落后,根据不同数据实行单一存储,这个显然满足不了大数据的需求,而云时代的存储系统需要的不仅仅是容量的提升,对于性能的要求同样迫切,与以往只面向有限的用户不同,在云时代,存储系统将面向更为广阔的用户群体,用户数量级的增加使得存储系统也必须在吞吐性能上有飞速的提升,只有这样才能对请求作出快速的反应,云储存技术的成熟为大数据的快速发展奠定了基础。

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目录 一、数据样本描述 (4) 二、要解决的问题描述 (4) 1 数据管理与软件入门部分 (4) 1.1 分类汇总 (4) 1.2 个案排秩 (5) 1.3 连续变量变分组变量 (5) 2 统计描述与统计图表部分 (5) 2.1 频数分析 (5) 2.2 描述统计分析 (5) 3 假设检验方法部分 (5)

3.1 分布类型检验 (5) 3.1.1 正态分布 (5) 3.1.2 二项分布 (6) 3.1.3 游程检验 (6) 3.2 单因素方差分析 (6) 3.3 卡方检验 (6) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (6) 3.4.1 相关分析(双变量相关分析&偏相关分析) (6) 3.4.2 线性回归模型 (6) 4 高级阶段方法部分 (6) 三、具体步骤描述 (7) 1 数据管理与软件入门部分 (7) 1.1 分类汇总 (7) 1.2 个案排秩 (8) 1.3 连续变量变分组变量 (10) 2 统计描述与统计图表部分 (11) 2.1 频数分析 (11) 2.2 描述统计分析 (14) 3 假设检验方法部分 (16) 3.1 分布类型检验 (16) 3.1.1 正态分布 (16) 3.1.2 二项分布 (17)

3.1.3 游程检验 (18) 3.2 单因素方差分析 (22) 3.3 卡方检验 (24) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (26) 3.4.1 相关分析 (26) 3.4.2 线性回归模型 (28) 4 高级阶段方法部分 (32) 4.1 信度 (32) 一、数据样本描述 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表,其中共包含11个变量,分别是:id(职工编号),gender(性别),bdate(出生日期),edcu(受教育水平程度),jobcat(职务等级),salbegin(起始工资),salary(现工资),jobtime(本单位工作经历<月>),prevexp(以前工作经历<月>),minority(民族类型),age(年龄)。通过运用SPSS统计软件,对变量进行统计分析,以了解该公司职工总体状况,并分析职工受教育程度、起始工资、现工资的分布特点及相互间的关系。 二、要解决的问题描述 1 数据管理与软件入门部分 1.1 分类汇总 以受教育水平程度为分组依据,对职工的起始工资和现工资进行数据

Google关于大数据处理的论文简述

Google关于大数据处理的论文简述7 2013年4月

目录 一、简述 (3) 二、Google经典三篇大数据论文介绍 (3) 2.1、GFS (3) 2.2、MapReduce (5) 2.3、BigTable一个分布式的结构化数据存储系统 (6) 三、Google新大数据论文介绍 (6) 3.1、Caffeine:处理个体修改 (7) 3.2、Pregel:可扩展的图计算 (8) 3.3、Dremel:在线可视化 (8) 四、总结 (12)

一、简述 Google在2003年开始陆续公布了关于GFS、MapReduce和BigTable三篇技术论文,这也成为后来云计算发展的重要基石,为数据领域工作者开启了大数据算法之门。然而Google的大数据脚步显然不止于此,其后公布了Percolator、Pregel、Dremel、Spanner等多篇论文。没有止步的不仅是Google,很多公司也跟随其脚步开发了很多优秀的产品,虽然其中不乏模仿。主流的大数据基本都是MapReduce的衍生,然而把目光聚焦到实时上就会发现:MapReuce 的局限性已经渐渐浮现。下面将讨论一下自大数据开始,Google公布的大数据相关技术,以及这些技术的现状。 从2010年之后Google在后Hadoop时代的新“三驾马车”——Caffeine、Pregel、Dremel再一次影响着全球大数据技术的发展潮流。但这还远远不够,目前Google内部使用的大数据软件Dremel使大数据处理起来更加智能。 二、Google经典三篇大数据论文介绍 Google在2003年到2006年公布了关于GFS、MapReduce和BigTable 三篇技术论文。 三篇论文主要阐述: 2.1、GFS 公布时间:2003年。 GFS阐述了Google File System的设计原理,GFS是一个面向大规模数据密集型应用的、可伸缩的分布式文件系统。GFS虽然运行在廉价的普遍硬件设备上,但是它依然了提供灾难冗余的能力,为大量客户机提供了高性能的服务。 虽然GFS的设计目标与许多传统的分布式文件系统有很多相同之处,但是,我们设计还是以我们对自己的应用的负载情况和技术环境的分析为基础的,不管现在还是将来,GFS和早期的分布式文件系统的设想都有明显的不同。所

数据分析论文

2011-2012学年度第二学期数据分析课程论文 院系数学与计算科学学院专业数学与应用数学 姓名xxx 学号xxxxxxxxxx 论文题目聚类分析和因子分析在就业人数案例中的应用 完成日期2012-6-26 评语: (评阅成绩:) 评定教师签名: 日期:2012 年月日

聚类分析和因子分析在就业人数案例中的应用 摘要:中国的就业问题是一个备受关注的热点问题。了解中国各地区各行业的就业情况,有利于更好地调整各地区更行业的就业情况,加快产业结构的转型。本文利用2011年《中国统计年鉴》的统计数据资料,在研究各地区各行业就业人数的现状及主要问题的基础上,运用聚类分析和因子分析方法发现全国就业情况分三个类型,东南部沿海地区就业情况最好,中东部就业一般,西部、北部和中部一些地区就业情况较差。针对这些情况对优化各地区各行业就业结构提出一些对策和建议。 关键词:就业人数;聚类分析;因子分析 一、引言 1、1 背景知识 中国是世界上人口最多的国家,就业问题成为中国政府面临的一个十分严峻的社会问题。就业情况的好与差与当地的经济发展水平有很大关系。了解中国各地区各行业的就业情况,有利于更好地调整各地区更行业的就业情况,加快产业结构的转型。在高等教育大众化的今天,就业难已经成为一个不争的事实,越来越引起社会的关注。作为当代大学生,我们很有必要了解当前的各地区各行业的就业就业情况。 1、2 聚类分析法 系统聚类法是聚类分析诸方法中用得最多的一种,其基本思想是:开始将n个样品各自作为一类,并规定样品之间的距离和类与类之间的距离,然后将距离最近的两类合并成一个新类,计算新类与其他类的距离;重复进行两个最近类的合并,每次减少一类,直至所有的样品合成一类。[1] 1、3 因子分析法 因子分析是主成分分析的推广和发展,它也是将具有错综复杂关系的变量(或样品)综合为数量较少的几个因子,以再现原始变量与因子之间的相互关系,同时根据不同因子还可以对变量进行分类,它也是属于多元分析中处理降维的一种统计方法。因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发,把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。它的基本思想是将观测变量进行分类,将相关性较高,即联系比较紧密的分在同一类中,而不同类变量之间的相关性则较低,那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构,即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。[2]

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spss数据分析论文 SPSS数据分析论文 一、主要研究日用百货零售业 股票代码流动比率净资产负每股收益净利润(百万元) 增长率股价1 债比率 0.3279 52.5695 24.1948 22.65 002264 0.9673 68.635 142.8697 19.5732 18.7575 19.98 002277 1.3561 45.3962 75.6168 44.4275 62.6644 17.01 000861 1.14 65.3274 201.7301 21.8301 72.9039 20.35 002419 1.3538 54.0314 43.2128 17.6622 11.8946 5.09 000516 0.9526 59.3387 65.7971 19.4052 30.0738 14.69 002187 1.0129 48.6491 63.824 28.5704 26.1524 14.95 002561 3.7229 16.2211 11.8655 18.7297 -2.0984 7.11 000416 3.8607 20.4735 26.4492 19.7197 5.6478 8.76 600361 1.1268 73.0423 -11.5851 23.6777 2.0428 6.88 600515 0.1508 95.3196

二、宏观分析:百货零售行业受宏观经济影响较大,但具体到每个细分行业的 影响程度是不同的。超市出售的主要是必须消费品,人们只要活着就会买,所以受经济波动较小。专业连锁要看它具体卖的产品是什么,有的是家电连锁,比如苏宁电器和国美电器,它们的销售金额就与房地产市场紧密相关。有的是珠宝首饰,比如老凤祥、潮宏基、蒂芙尼,它们的销售金额就与金价走势相关。但总体来看,有一些综合类的宏观经济指标会对整个百货零售大行业产生影响。消费占GDP的比重: 中国政府要鼓励消费,促进内需,如果该比重较低,那么就意味着有较大的增长空

简单数据分析论文

《简单的数据分析》教学反思 教学目标: 1.会看横向条形统计图和起始格与其他格代表的单位量不一致的条形统计图,并能根据统计表中的数据完成统计图。 2.初步学会简单的数据分析,进一步感受到统计对于决策的作用,体会统计在现实生活中的作用,理解数学与生活的紧密联系。 3.加强学生提出问题、解决问题能力的培养,充分引导学生自主探索、合作交流。 教学准备: 例1用:每人一张空白的统计图(纵向),四人小组一张空白的格子图。例2用:师准备一些不同单位的空白统计图。(1小格分别表示1厘米、2厘米、5厘米、10厘米、20厘米的空白统计图。) 教学课时:2课时。 教学过程: 师生活动 一、教学例1──横向条形统计图。 1.创设情境,复习旧知。 A:出示情境图及统计表,让学生说说统计表上收集到的数据。 B:根据这些数据,引导学生独立画出纵向条形统计图。(师事先准备的空白统计图) C:师提问:横轴表示什么?纵轴表示什么?每一小格表示多少数量? 2.提出问题,引入新课。 A:师谈话:画出条形统计图,我们就能清楚的看出卖出的各种矿泉水之间的差异。但是,有时候纸的空间太小,不够画出这样纵向的条形统计图,那怎么

办呢? B:引出新课:如果我们把纵向的条形统计图变成横放的条形统计图,那占的上下空间就小了。这样横轴就变成表示矿泉水卖出的数量,纵轴变成表示各种不同品牌的矿泉水。 3.小组合作,自主探究。 A:师问:你能和四人小组的伙伴讨论讨论,再试着设计设计吗? B:学生四人小组合作,讨论设计横向的条形统计图。 C:交流汇报展示四人小组的作品。学生自己介绍本组设计的条形统计图。 D:师肯定孩子的创作,并出示规范的横向条形统计图。 E:全班学生说说横向条形统计图横轴、纵轴、每一小格表示的意思。 F:全班学生完成书上没画完的横向统计图。 4.分析数据,解决问题。 A:师提问:根据横向统计图上的数据,你知道了什么? B:你能提出什么问题? C:你认为应多进哪种矿泉水,为什么? D:师小结:你看,统计图还可以帮助我们分析问题,帮我们决策。 5.巩固练习。 P40第1题。 A:看横向统计图,说说统计图各部分表示的意思。(同桌交流) B:根据统计图,回答问题。 二、学习例2—起始格与其他格代表的单位量不一致的条形统计图。 1.看统计表,分析数据。 A:引导学生看书上的统计表。 B:师提问:从统计表上,你知道了什么? 2.发现矛盾,引出新课。 A:如果让你根据统计表的数据,绘制一个学生身高统计图,你准备一小格

论文中对数据进行统计学处理时需要注意的问题_1

论文中对数据进行统计学处理时需要注意的问题 论文中对数据进行统计学处理时需要注意的问题 1 对基线资料进行统计学分析 搜集资料应严密遵守随机抽样设计,保证样本从同质的总体中随机抽取,除了对比因素外,其他可能影响结果的因素应尽可能齐同或基本接近,以保证组间的齐同可比性。因此,应对样本的基线资料进行统计学分析,以证明组间的齐同可比性。 2 选择正确的统计检验方法 研究目的不同、设计方法不同、资料类型不同,选用的统计检验方法则不同。例如:2组计量资料的比较应采用t检验;而多组(≥3组)计量资料的比较应采用方差分析(即F检验),如果组间差异有统计学意义,想了解差异存在于哪两组之间,再进一步做q检验或LSD-t检验。许多作者对多组计量资料进行比较时采用两两组间t检验的方法是错误的。又如:等级资料的比较应采用Ridit分析或秩和检验或行平均得分差检验。许多作者对等级资料进行比较时采用检验的方法是错误的。 3 假设检验的推断结论不能绝对化 假设检验的结论是一种概率性的推断,无论是拒绝H0还是不拒绝H0,都有可能发生错误(Ⅰ型错误和Ⅰ型错误)。因此,假设检验的推断结论不能绝对化。 4 P值的大小并不表示实际差别的大小 研究结论包括统计结论和专业结论两部分。统计结论只说明有无

统计学意义,而不能说明专业上的差异大小。P值的大小不能说明实际效果的“显著”或“不显著”。统计结果的解释和表达,应说对比组之间的差异有(或无)统计学意义,而不能说对比组之间有(或无)显著的差异。P≤0.01比P≤0.05更有理由拒绝H0,并不表示P≤0.01时比P≤0.05时实际差异更大。只有将统计结论和专业知识有机地结合起来,才能得出恰如其分的研究结论。若统计结论与专业结论一致,则最终结论也一致;若统计结论与专业结论不一致,则最终结论需根据专业知识而定。判断被试因素的有效性时,要求在统计学上和专业上都有意义。 5 假设检验结果表达 P值传统采用0.05和0.01这2个界值,现在提倡给出P的具体数值和检验统计量的具体数值(小数点后保留3位有效数字),主要理由是:①以前未推广统计软件之前,需要通过查表估计P值,现在使用统计软件会自动给出具体的P值和检验统计量的具体值(t值、F值、χ2值等)。②方便根据具体情况判断问题。例如P = 0.051与P = 0.049都是小概率,不能简单地断定P = 0.051无统计学意义而P = 0.049有统计学意义。③便于对同类研究结果进行综合分析。 6 统计学符号的使用 统计学符号的使用应按照GB3358-82《统计名词及符号》的规定,具体可参阅本刊稿约中的有关要求。

数据分析精品范文论文

数据分析论文数据处理论文 浅谈“数据分析”课程的教学 摘要:“数据分析”是信息与计算科学等专业的必修课,是一门实用性很强的学科。通过分析目前“数据分析”课程教学中存在的问题,强调结合学科的特点,强化基本思想、基本步骤的教学,增加实际案例,注重培养学生建立数学模型和应用计算机软件的能力,增强学生的数据分析意识,提高教学质量。 关键词:数据分析;基本思想;实际案例;数学模型 现代社会已经进入一个“信息化”时代,而信息的主要载体是数据,在当今信息化社会中扮演着非常重要的角色。任何行业的各个领域都存在着海量数据,这些杂乱无章的数据隐含着一些本质规律,而这些规律将为各行业的决策者进行科学的推断与决策提供理论依据。数据分析就是讨论如何对这些纷繁复杂的数据进行分析,[1]揭示其中隐含的内在规律、发掘有用的信息,为决策者的正确决策提供理论依据。“数据分析”是信息与计算科学等专业的必修课,是一门实用性很强的学科,它最大的特点就是“让数据说话”。[2,3]该课程的教学目的是使学生全面了解并掌握数据的描述性分析、推断性分析的理论和方法,形成根据实际问题去收集、整理和分析数据,从中获得有用信息的统计思维方式,其内容丰富,方法众多。因此,在教学中,要结合学科的特点,强化基本思想、基本步骤的教学,增加实际案例,注重培养学生建立数学模型和应用计算机软件的能力,增强学生的数据分析意识,才能不断提高教学质量。 一、目前数据分析教学中存在的问题 1.理论教学与实践教学的比重不协调 有的数据分析教学以数据分析软件的教学与应用为主,对理论讲得过少;有的教学又过多注重理论教学,用于实际应用的课时较少;有的将理论教学与

大数据分析系统需求

目录 大数据分析系统需求 天津绍闻迪康科技咨询有限公司 2018/5/28 仅为需求基本框架,需要根据贵公司产品、技术路线具体面议。

一、系统定位 (1) 二、功能模块 (2) 2.1爬虫系统 (3) 2.1.1数据源 (3) 2.1.2爬虫系统功能 (3) 2.2数据处理、存储、计算系统 (4) 2.2.1数据处理模块 (4) 2.2.2数据存储模块 (4) 2.2.3数据计算模块 (5) 2.3数据分析、可视化系统 (9) 2.4对外接口 (10) 2.4.1会员制体系 (10) 2.4.2其他 (10) 2.5其他 (11) 2.5.1数据痕迹 (11) 2.5.2信息安全 (11) 2.5.3注意事项 (11) 1、系统定位

从数据接入到数据应用,我们需要【大数据分析系统】包括几大功能模块: (1)爬虫系统 (2)数据处理、存储、计算系统 (3)数据人工智能分析、可视化系统 (4)外部接口 其中第(3)模块是核心,需要结合我们公司业务方向建设相关的数学模型,进行人工智能的自动分析。 爬虫系统可以从指定网站自动的进行信息的抓取,对数据库中的已有词条进行更新或新建,或者从全站按照关键词抓取信息,更新数据库中词条,爬虫搜集到的数据也需要存储到系统中。 数据库系统可以将公司现有资料分库录入系统,生成词条,词条之间相互关联,可以实现跳转,可视化查看;存储爬虫得到的数据。数据库中的词条或者数据源大多是国外的,例如美国,日本等,涉及到的人物或者其它词条会有多种语言的表达。 系统可以结合爬虫的数据、库中本来的数据按照一定内容生成词条自身的时间轴,多库之间词条的的关系图。系统需要与外部互联的接口,包括微信平台,天蝎系统,邮件营销平台,调查问卷分析平台。 2、功能模块

数据分析课程论文

数据分析课程论文 题目:我国留守儿童的教育现状及发展对策研究作者: 班级学号姓名分工成绩 指导教师: 院系: 学期:2014-2015(1)

1、绪论 1.1、研究背景 1.2、研究意义 1.3、研究方法 1.4、概念 2、我国留守儿童家庭教育发展的状况 3、我国留守儿童家庭教育中存在的问题 4、我国留守儿童家庭教育发展的相关对策小结 参考文献

本文章是对留守儿童教育现状及对策研究,自改革开放以来,随着我国社会经济的发展和城市化进程以及农村产业结构调整的加快,国家对农民工更加关怀提供好的政策使得农村剩余劳动力纷纷外出寻找工作,许多人在外地城市站稳脚跟。但有相当一部分没有能力和条件将自己的子女安置在其所在的城市,只能将其留在家中,由老人照顾或者将子女托管给亲属朋友照顾。家长们把孩子托管给老人或者亲属,甚至让儿童自己在家就学。这便产生了农村留守儿童——我国社会转型期特殊的社会群体。许多儿童因种种原因而留守在家里,失去了直接监护人,孩子面临无人监管的状态,由于年龄小,自理能力差,行为上缺少教育,思想上缺少正确引导,学习上缺少帮助,心理上缺少疏导,生活上缺少照顾,从而引发了教育、情感、心理、生活等一系列问题。监管教育严重缺失,已成为制约留守儿童有效管理,影响其健康成长的严重社会问题。 关键词:留守儿童教育问题对策研究社会教育 对于留守儿童教育中存在的问题进行研究,并提出一些相应的对策

1 绪论 1.1 研究背景 自改革开放以来,国家对农民工更加关怀提供好的政策使得农村剩余劳动力纷纷外出寻找工作,许多人在外地城市站稳脚跟。但有相当一部分没有能力和条件将自己的子女安置在其所在的城市,只能将其留在家中,由老人照顾或者将子女托管给亲属朋友照顾。这些孩子基本上处于受义务教育阶段,据全国妇联统计,当前中国留守儿童约为5800万人,占全部农村儿童的32%左右。在全部的农村留守儿童中学龄前儿童占27%,已达到1570万人左右,而14周岁以下的留守儿童数量达到了4000多万人。这么一个庞大的弱势群体,国家虽然在关注但是关注的还远远程度不够。留守儿童由于亲情缺失,心理健康方面有阴影,很大一部分表现为内心封闭,情感冷漠,自卑孤僻,缺乏交流,缺乏爱心,甚至有的孩子还脾气暴躁冲动易怒,由小事引发打架斗殴。学习成绩方面也因为性格等放面的原因不能尽如人意 1.2 研究的目的和意义 随着我国社会、经济、政治的快速发展,越来越多的农村青壮年走入城市,农村留守儿童会越来越多,留守儿童的教育问题会越来越大。本课题研究能够了解留守儿童的学习现状,做到有针对性的分析问题。通过调查研究深入了解留守儿童主要存在问题,在留守儿童心理问题方面找到一些有效措施、纠正、排除、防止留守儿童出现心理、行为的偏差。促进学校的教育使教育教学质量提高,让留守儿童的父母安心务工,还可以积累一些留守儿童的教育经验。更好的帮助留守儿童健康向上的生活和发展。 1.3 国内外的研究现状 目前,国外对我国农村留守儿童关注较多,但是还谈不上研究。国内有社会各界人士已经对留守儿童做了大量的研究,搜索“留守儿童”就能搜索到很多有关于留守儿童的研究。党和政府对留守儿童教育比较关注,各地纷纷开展对留守儿童的关注活动并施行一系列的帮扶政策。但是关注的程度仍然不够,很多时候这些孩子在生活上得不到很好的照顾,失去了父母的约束,学习成绩下降,容易受到不良因素的诱惑。孩童时期正是一个极其需要父母在身边关爱、指引的重要时期,当留守儿童缺少父母的关爱时,极有可能性格发展缺失。尤其在对其管理、生活安排方面缺乏应有的照顾和爱护,由此很多问题得不到及时解决越积越多,甚至出现犯罪等现象。这样不仅仅影响自身发展同时还严重影响整个社会。 本研究采用定量和定性相结合的方法。定量研究主要是通过对部分人口抽样调查数据的统计分析和推断,把握全国农村的留守儿童在数量、区域分布、年龄、性别、受教育的状况、监护人情况等方面的总体状况和发展趋势。定性研究包括两个方面:一是了解政府机构相关

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