3数据分析五大思维方式
第1章 认识大数据
谢 谢！
高等教育出版社
Higher Education Press
1.4.2 大数据导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海 量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导 入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群， 并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。
1.4.3 大数据统计与分析
大数据时代的来临将对我们的现实生活、企业的运营 管理模式提出了新的挑战，也带来新的市场机会。大数据技 术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些数 据进行专业化处理。可以说大数据分析是决策过程中的决定 性因素，也是大数据时代发挥数据价值的关键环节。大数据 分析技术帮助企业了解客户、锁定资源、规划生产、开拓新 的业务。
➢ 1.5 大数据思维 ➢ 1.5.1 InfoSphere BigInsights简介 ➢ 1.5.2 BigQuery简介 ➢ 1.5.3 “魔镜”简介
➢ 1.6 大数据的应用 ➢ 1.6.1 大数据助石油公司智能营销 ➢ 1.6.2 大数据在乳业公司预测产奶量
➢ 实验1 认识大数据分析工具“魔镜”
1.1.2 大数据的特征
与传统数据的产生方式相比，大数据具有三个明显的特 征：
数据量大：数据量大是大数据的明显特征，一般计量单 位都是PB、EB甚至ZB。
非结构性：大数据既包含结构化数据也包含非结构化数 据，而且通过特定的大数据技术从大量非结构化数据中提取 有用的信息。
实时性：在互联网高速发展的背景下，我们所谈到的大 数据不仅仅数量巨大，实时性、动态性成了大数据的另一重 要特征。
1.数据思维的最核心是利用数据解决问题。 2.大数据关注“有用”。 3.由关注精确度转变为关注效率。 4.关注定制产品。
学生实验报告计算思维(3篇)
第1篇一、实验背景随着信息技术的飞速发展，计算思维已经成为现代社会不可或缺的一种思维方式。
计算思维强调对问题进行抽象、建模、算法设计、数据分析和结果验证等一系列步骤，从而解决实际问题。
在学生实验中，计算思维的运用可以帮助学生更好地理解和掌握实验原理，提高实验效率，培养创新能力和解决问题的能力。
二、实验目的本次实验旨在通过实际操作，让学生了解计算思维在学生实验中的应用，提高学生的计算思维能力，培养学生在实验过程中运用计算思维解决问题的能力。
三、实验内容1. 实验原理计算思维主要包括以下几个方面：（1）抽象：将实际问题转化为可计算的模型。
（2）建模：根据实验原理和条件，建立数学模型。
（3）算法设计：设计解决问题的算法。
（4）数据分析和验证：对实验数据进行处理和分析，验证算法的正确性。
2. 实验步骤（1）选择实验课题：选择一个与计算思维相关的实验课题，如电路分析、信号处理等。
（2）分析实验原理：分析实验课题的原理，明确实验目的和预期结果。
（3）建立数学模型：根据实验原理，建立相应的数学模型。
（4）设计算法：针对实验问题，设计合适的算法。
（5）实验操作：按照实验步骤进行实验操作，获取实验数据。
（6）数据处理和分析：对实验数据进行处理和分析，验证算法的正确性。
（7）结果验证：将实验结果与预期结果进行对比，分析误差原因。
3. 实验工具（1）计算机：用于编程、数据处理和分析。
（2）实验器材：根据实验课题选择相应的实验器材。
四、实验过程1. 选择实验课题：选择电路分析实验。
2. 分析实验原理：电路分析实验主要研究电路元件的电压、电流和功率之间的关系，以及电路的稳定性。
3. 建立数学模型：根据基尔霍夫定律和欧姆定律，建立电路的数学模型。
4. 设计算法：设计电路分析算法，包括节点电压法、回路电流法等。
5. 实验操作：搭建电路，测量电压、电流和功率，获取实验数据。
6. 数据处理和分析：利用编程工具对实验数据进行处理和分析，验证算法的正确性。
《义务教育数学课程标准(2022年版)》题库+答案
《义务教育数学课程标准(2022年版)》题库一、填空题。
1.数学是研究（数量关系）和（空间形式）的科学。
2.（数学素养）是现代社会每一个公民应当具备的基本素养。
数学教育承载着落实（立德树人）根本任务，实施素质教育的功能。
3.义务教育数学课程具有（基础性）、（普及性）和（发展性）。
4.学生通过数学课程的学习，掌握适应现代生活及进一步学习必备的（基础知识）、（基本技能）、（基本思想）和（基本活动经验）激发学习数学的兴趣，养成独立思考的习惯和合作交流的意愿；发展实践能力和创新精神，形成和发展核心素养。
5.数学源于对（现实世界）的抽象，通过对数量和数量关系、图形和图形关系的抽象，得到数学的研究对象及其关系；基于抽象结构，通过对研究对象的符号运算、形式推理、模型构建等，形成数学的结论和方法，帮助人们认识、理解和表达现实世界的本质、关系和规律。
6.义务教育数学课程致力于实现义务教育阶段的培养目标，使得（人人都能获得良好的数学教育），（不同的人在数学上得到不同的发展），逐步形成适应终身发展需要的核心素养。
7.义务教育数学课程五大核心理念包括（确立核心素养导向的课程目标）、（设计体现结构化特征的课程内容）、（实施促进学生发展的教学活动）、（探索激励学习和改进教学的评价）、（促进信息技术与数学课程融合）。
8.课程目标以学生发展为本，以核心素养为导向，进一步强调使学生获得数学“四基”即（基础知识）、（基本技能）、（基本思想）和（基本活动经验）发展，发展运用数学知识与方法“四能”即（发现问题的能力）、（提出问题的能力）、（分析问题的能力）和（解决问题的能力），形成正确的（情感、态度和价值观）。
9.改变单一讲授式教学方式，注重（启发式）、（探究式）、（参与式）、（互动式）等，探索（大单元）教学，积极开展（跨学科的主题式学习）和（项目式学习）等综合性教学活动。
10.课程内容组织的重点应是对内容进行（结构化整合），探索发展学生（核心素养）的路径。
数据分析 统计分析 培训PPT说课材料
项目活动的总结
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第六课时：数据分析在电话销售项目中的应用
数据分析培训课程安排
一，初步认识数据分析 二，Excel常用操作技巧 三，数据透视表（上机操作） 四，数据图表 五，数据分析报告 六，案例分析—数据分析在电话销售中的应用
第一课时：初步认识数据分析
什么是数据分析？
数据分析是指用适当的统计分析方法 对收集来的大量数据进行分析，将 它们加以汇总、理解并消化，以求 最大化地开发数据的功能，发挥数 据的作用。
常用 快捷键
最有价值快捷键
F4：重复上次/上一组操作
快速选取单元格： ctrl+鼠标：选取多个单元 格 ctrl+↑↓←→ ：快速切 到行列首尾 ctrl+home/end：快速切到 区域首个/最后一个单元格 shift+↑↓←→ or 鼠标： 选取连续单元格 ctrl+shift+↑↓←→：快 速选取数据区整列整行 Ctrl+1：单元格格式设置
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第五课时： 数据分析报告
5.5 数据分析报告的结构：
“总-分-总”结构的开篇部分包括标题页、目录和前沿（主要包括 分析背景、目的与思路）；正文部分主要包括具体分析过程与结果；结 尾部分包括结论、建议及附录。
结论是以数据分析结果为依据得出的分析结果，通常以综述性文字 来说明
建议是根据数据分析结论对企业或业务等所面临的问题额提出的改 进方法，建议主要关注在保持优势及改进劣势等方面。
提升excel使用效率的四个因素
1，快捷键 ctrl+……
2，函数 vlookup
3,数据透视表
4，图表
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第二课时： Excel常用操作技巧
质量七大手法五大工具8d报告培训心得
质量七大手法五大工具8d报告培训心得标题：深度探讨质量管理：质量七大手法、五大工具及8D报告培训心得在现代企业管理中，质量管理一直都是关键的一环。
无论是生产制造业还是服务行业，都需要通过不断改进和优化来提高产品和服务的质量。
而在质量管理中，质量七大手法、五大工具以及8D报告都是非常重要的概念和方法。
本文将从深度和广度两个维度对这些内容进行全面评估，并共享质量管理培训的心得体会。
一、质量七大手法的探讨1. 管理手法在质量管理中，管理手法是非常重要的一环。
管理手法包括了全员参与、顾客至上、系统思维、数据和事实决策、持续改进、争先创优和合作共赢等七大手法。
这些手法在质量管理中起着至关重要的作用，通过运用合适的管理手法，可以在企业内部建立起一套高效的质量管理体系，帮助企业不断改进和提高产品和服务的质量。
2. 技术手法在质量管理中，技术手法同样至关重要。
技术手法包括了全员参与、顾客至上、系统思维、数据和事实决策、持续改进、争先创优和合作共赢等七大手法。
这些技术手法在质量管理中起着至关重要的作用，通过运用合适的技术手法，可以在企业内部建立起一套高效的质量管理体系，帮助企业不断改进和提高产品和服务的质量。
二、五大工具的应用1. 流程图在质量管理中，流程图是一种非常重要的工具，可以帮助企业清晰地了解各个流程，找出潜在的问题并进行改进。
通过绘制流程图，可以帮助企业在质量管理中达到全程透明、全员参与的效果，从而提高工作效率和产品质量。
2. 控制图控制图是一种统计工具，可以帮助企业对生产过程进行监控和分析，及时发现问题并进行调整。
通过使用控制图，企业可以及时发现产品质量问题并进行改进，从而保证产品达到一定的质量标准，满足客户需求。
3. 因果图因果图是一种分析工具，可以帮助企业找出问题的根本原因，并进行有效的解决。
通过使用因果图，企业可以避免只是治标不治本的问题处理，而是找到问题的本质，从而采取更加有效的措施进行改进。
教育科学研究的经验方法
实验研究法是针对某一问题，根据一定理论或假设进行有计划的实践，从而 得出一定的科学结论的方法。所研究的问题一旦明确被界定后，就应建立研究假 设（根据一定的观察事实和科学知识对研究对象提出假定性看法和说明）。在某 一科学问题讨论过程中(或在某些条件下)保持不变的量称为常量，研究者操纵、 控制或观察的条件或特征称为变量。如比较两种不同教学方法对五年级学生学习 成绩效果的研究中，年级水平就是一个常量，教学方法则是变量。实验研究法是 很严格的科学研究方法，必须合理设臵对照。 实验室实验：借助一定的实验条件和仪器设备，来观察、研究某一未知领域 的问题。如研究脑电波与人类心理活动的关系。注意：心理测量不属于实验研究 法范围。 定向控制实验：将供试对象分为若干个控制组和一个对照组，对控制组实施 一定的定向控制或影响，然后观察记载各组的表现，再分析其结果和影响。
搜集文献：广泛收集文献资料。
整理文献：对已取得的文献资料进行分类、归纳、整理。 文献综述：形成文献研究的成果。
（三）文献积累
积累文献的一般过程：积累文献可从先从那些就近的、容易找到的材料着手， 再根据研究的需要，注意经常收集那些分散的、不易得到的资料。积累文献是一 个较为漫长的过程，可以根据实际情况分为若干阶段进行整理，每一阶段把手头 积累到的文献作一些初步的整理，分门别类，以提高下一阶段搜集文献的指向性 和效率。利用现代文献情报系统的检索方法，可以快速查找、获取所需要的文献 资料。积累文献，不只是在有了具体的研究任务以后，才需要做，更重要的是在 平时经常注意积累和搜集各种文献资料，养成习惯，持之以恒。 积累文献的方式：可以通过做卡片（目录卡、内容提要卡、文摘卡） 、剪报 （将与本人研究方向有关的重要报刊文章做专业剪贴）、写读书摘要（读书摘记 或读书笔记）、作笔记（听课笔记、会议笔记、讲座笔记）、收集会议资料等传 统方式，也可以通过电子资源检索系统（注意分类存放于不同的文件夹），有重 点地收集与自己研究课题相关的各类文献资料。
小学二年级下册数学期末试卷分析
小学二年级下册数学期末试卷分析小学二年级下册数学期末试卷分析「篇一」二年级的数学的期末试卷分析一、基本情况本次二年级数学期末教学测试由县教研室统一命题，各学校组织测试。
我校二年级有应有215 名学生参加考试，实有215 名学生参加考试。
100 分9 人，90 ――99 分153 人，80 ――89 分42 人，70 ――79 分8 人，60 ――69 分2 人，60 分以下的1 人。
年级平均91.88 分，总及格率为99.53 。
二、试卷情况整份试卷以现行教材和《数学课程标准》为依据，题型结构、试题内容分布全面、合理，题量较大。
“数与代数”占70% ，“方向与路线”占8% ，“测量”占8% “图形与统计”占14% ，综合实践分布在各类试题中。
总体来说本份试卷的内容体现三大特点：一是全面性。
本试卷比较全面地考查了学生对本册的基础知识、基本技能、基本数学思想和基本活动经验的掌握情况，比较准确的把握了每个单元的重点与难点。
二是灵活性。
本试卷重视对学生体验学习过程和解决问题能力的考查，在呈现方式上力求创新。
三是应用性。
本试卷紧密联系学生生活实际，设计的试题具有趣味性和现实性，使学生认识到现实生活中蕴含着大量的数学信息，数学在现实世界中有着广泛的应用，让学生体验数学的价值。
三、答题情况：第一题：填空。
得分率在90% 左右。
主要问题：第8 小题错误多，学生不会根据除数、商和余数之间的关系求被除数。
第9 小题的第1 道1000m 和10KM 比较大小，学生不认真看题，凭直觉进行比较。
第二题：判断。
得分率在60% 左右。
失分最多的是第1 题和第5 题，第1 题原因是学生平行四边形的理解的不够深，这也是有情可原的，因为平行四边形的特点是四年级学习的。
第5 题是学生的理解能力相对较差，不会举例子验证结果是否正确。
第三题：选择题。
得分率在80% 左右。
这道题出错的情况各不相同。
学生在读题、审题方面还有一定的差距，教师在以后的教学中药重点对学生这方面的习惯加强培养和训练。
数据分析简答题
数据分析简答题数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据，以发现其中的模式、关联和趋势，并从中提取有价值的信息和洞察。
在进行数据分析时，通常需要回答一系列的问题，以下是几个常见的数据分析简答题。
1. 什么是数据清洗？为什么数据清洗在数据分析中很重要？数据清洗是指对原始数据进行处理，以去除错误、不完整、重复或不相关的数据，并确保数据的准确性和一致性。
数据清洗在数据分析中非常重要，原因如下：- 提高数据质量：清洗数据可以去除错误和不完整的数据，提高数据质量，从而减少分析结果的误差。
- 保证数据一致性：清洗数据可以对数据进行标准化和统一格式化，确保数据在不同来源和格式之间的一致性，方便后续的分析和比较。
- 提高分析效率：清洗数据可以减少重复数据和不相关数据的存在，减少分析的时间和计算资源的消耗。
- 降低分析风险：清洗数据可以减少数据分析过程中的错误和偏差，提高分析结果的可靠性和可信度。
2. 什么是数据可视化？为什么数据可视化在数据分析中很重要？数据可视化是指通过图表、图形、地图等可视化方式展示数据，以帮助人们更直观地理解和分析数据。
数据可视化在数据分析中非常重要，原因如下：- 提供直观理解：通过可视化方式展示数据，可以将抽象的数据转化为直观的图形，帮助人们更容易理解数据的含义和趋势。
- 发现模式和关联：通过可视化数据，可以更容易地发现数据中的模式、关联和趋势，从而提取有价值的信息和洞察。
- 支持决策和沟通：通过可视化数据，可以更清晰地传达数据分析结果，支持决策和沟通，使复杂的数据变得更易于理解和接受。
- 提高效率和效果：通过可视化数据，可以减少人们在分析数据时的认知负荷，提高分析的效率和效果。
3. 什么是相关性分析？如何计算相关系数？相关性分析是指通过计算变量之间的相关系数，来衡量它们之间的线性关系强度和方向。
相关系数可以用来判断两个变量是否具有相关性，以及相关性的强弱和方向。
常用的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
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3数据分析五大思维方式
数据分析是一种通过收集、整理、解释和提取有用信息的方法，以发
现模式、关系和趋势，为决策提供支持。
数据分析的过程中，人们可以采
用不同的思维方式来解决问题和生成洞察力。
本文将介绍五种常用的数据
分析思维方式。
1.归纳思维
归纳思维是通过观察和总结数据的重要特征，来推断整体情况的思维
方式。
在数据分析中，归纳思维可以通过统计方法和可视化工具来揭示数
据的模式和规律。
例如，在分析销售数据时，归纳思维可以帮助我们识别
最受欢迎的产品、最活跃的销售渠道等关键因素，并提供相应的策略建议。
2.演绎思维
演绎思维是通过具有前提条件的逻辑推理，从特殊到一般地获得结论
的思维方式。
在数据分析中，演绎思维可以通过建立模型和假设来预测和
推断结果。
例如，在预测股票价格时，可以基于历史数据和相关指标构建
数学模型，通过演绎思维来预测未来价格的趋势。
3.抽象思维
抽象思维是从具体和个别的实例中，提取出一般性、普遍性的概念和
原则的思维方式。
在数据分析中，抽象思维可以通过数据的聚类和分类，
将大量的数据转化为更加简洁和易懂的信息。
例如，在市场调研中，可以
通过将消费者分为不同的群体，提取出每个群体的共同特征和需求，以帮
助企业进行针对性的产品定位和营销策略。
4.形式思维
形式思维是通过运用逻辑和数学的方法，以及符号和公式的表示方式，进行推理和分析的思维方式。
在数据分析中，形式思维可以帮助我们建立
数学模型和利用统计方法来分析数据，并进行预测和决策。
例如，在社交
媒体分析中，可以利用网络图和社交网络分析方法，揭示用户之间的关系
和影响力，以及病毒传播等现象。
5.综合思维
综合思维是通过将多个不同的思维方式和方法相结合，从而得出综合
的结论和洞察的思维方式。
在数据分析中，综合思维可以帮助我们从多个
角度和多个维度来观察和分析数据，以获得更全面和深入的理解。
例如，
在市场竞争分析中，可以通过综合利用定量和定性数据，以及市场调研和
竞争情报，来评估企业的竞争力和市场定位，以及制定相应的战略计划。
总结起来，归纳思维、演绎思维、抽象思维、形式思维和综合思维是
常用的数据分析思维方式。
每种思维方式都有其独特的应用场景和方法，
通过灵活运用这些思维方式，可以从数据中发现更多的信息和洞察，从而
提高决策的质量和效果。