《统计与数据分析基础》数据采集
教育数据与统计分析
学习效率
分析学生的学习效率，了 解学生完成学习任务所需 的时间。
学习偏好
分析学生对不同学习方式 的偏好，例如线上学习、 线下学习等。
教师绩效分析
总结词
通过对教师教学绩效数据的 分析，了解教师的教学效果 和特点，为教师评价和培训 提供依据。
教学评价
分析学生对教师的评价数据 ，了解教师的教学满意度。
教学效果
数据安全措施
采取加密、权限控制等措施保护数据安全。
数据存储容量管理
合理规划和管理数据存储容量，避免资源浪 费或不足。
CHAPTER 04
教育数据分析方法
学生成绩分析
总结词
通过对学生成绩数据的分析，了解学生的学习状 况和进步情况，为教学改进提供依据。
成绩趋势
对比不同时间段的学生成绩，了解成绩的波动和 变化趋势。
将分类变量进行编码，便 于统计分析。
数据聚合与汇总
将数据进行聚合和汇总， 提高数据可用性。
连续变量离散化
将连续变量转换为离散变 量，便于分析。
数据透视表
将数据转换为透视表格式 ，便于多维度分析。
数据存储与备份
数据存储方式
选择合适的数据存储方式，如关系型数据库 、非关系型数据库等。
数据备份与恢复
定期备份数据，确保数据安全可靠。
详细描述
根据对象之间的相似性或距离进行聚类，将相似的对象归为同一类簇。通过聚类结果可 以对数据进行分类、识别模式和趋势，以及进行异常值检测等。
CHAPTER 03
教育数据采集与处理
数据采集方法
调查问卷
通过设计问卷，向目标人群发放并收集数据。
观察法
通过观察记录目标对象的行为、表现等信息。
统计师考试《统计法基础》知识点：桌面调查
统计师考试《统计法基础》知识点：桌面调查统计师考试《统计法基础》知识点：桌面调查导语：桌面研究(desk research)是不进行一手资料的实地调研和采集，而直接通过电脑、杂志、书籍、文档、互联网搜索等现有二手资料进行分析和研究的方法，通常也可以称之为案面研究，也有业内人士称之为“二手资料研究”方法。
收集加工数据的过程称为桌面调查(Deskresearch)。
桌面调查的特点：①桌面调查所收集的是别人加工处理过的数据，而不是原始数据。
如各种统计年鉴、行业分析报告等。
②桌面调查以收集文献性资料为主。
③桌面调查所收集的数据包括静态数据和动态数据，尤其偏重于从动态角度收集各种反映总体变化的历史数据。
常见的加工数据有：①各级统计部门和各级各类政府主管部门公布的相关资料。
②各种经济信息中心、专业信息咨询机构、专业调查机构、各行业协会和联合会提供的市场信息和有关行业情报。
③国内外有关的书籍、报刊、杂志所提供的文献资料，包括各种统计资料、广告资料、市场行情和各种预测资料等。
④有关生产和经营机构提供的商品目录、广告说明书、专利资料及商品价目表等。
⑤各种国际组织、外国使馆、商会所提供的国际市场信息。
⑥电视台、电台提供的有关市场信息资料，如有关市场信息、经济动态、行业发展等方面的栏目、专题节目及广告等。
⑦国内外各种博览会、展销会、交易会、订货会等促销会议以及专业性、学术性会议上所发放的文件和材料。
⑧互联网与市场信息网络提供的各种信息。
⑨其他途径获得的'信息等。
⑩企业内部的业务资料、财务资料等方面的信息。
加工数据的贮存管理的方式主要有档案式管理和信息化管理两种。
档案式管理是指通过建立档案来管理信息资料。
这种方式的缺点是工作量大，反应速度慢，效率低下等。
信息化管理又称电脑化管理，是指借助于现代化信息技术来管理信息资料。
这种方式非常方便于文案资料的贮存、查找、归类、排序、分析等再加工的需要，不仅可以大大节省存贮的时间和空间，而且可以大幅度提高工作效率和精确度。
统计基础知识第二章统计调查与统计整理(娄庆松杨静主编)(精编文档).doc
【最新整理，下载后即可编辑】第二章统计调查与统计整理学习目标1.知识点:了解统计数据的来源；理解统计调查的分类;各种统计调查方法的概念、特点、适用条件;学会统计资料收集的具体操作方法;熟悉统计调查方案的内容。
了解统计整理的意义和步骤；理解统计数据的汇总和显示；掌握品质分布数列的概念、数量分布数列(变量数列)的概念和频数和频率的概念；了解统计表的结构和编制规则。
2.能力点:能够进行简单、小型的统计调查汇总的操作，掌握统计数据方法，能够根据所给资料编制品质(属性)数列和变量数列，并能够进行图形描述。
本章结构图一、我国常用的调查组织方式二、统计调查方案三、统计资料收集的具体操作方法四、统计整理五、数据处理的一般过程第一节统计调查教学目标;1.统计调查的概念与种类2.统计调查的基本要求3.我国常用的几种调查组织方式4.统计调查方案5.统计资料收集的方法6. 企业事业单位统计资料的收集7. 统计调查误差教学重难点：1. 统计调查的概念与种类2.我国常用的几种调查组织方式3. 统计调查方案4.统计调查误差教学方法：知识讲解法、举例分析法、学生自学和引导法课时安排：2课时讲授新课：一、统计调查的概念与种类(一)统计调查的概念统计调查是根据统计研究的目的和要求，采用科学的方法，有组织、有计划地针对调查对象收集统计资料的工作过程。
统计调查的基本任务是根据统计指标和指标体系，通过具体的统计调查，取得反映社会经济现象及其内在联系的原始统计资料。
统计调查担负着为整个统计工作提供基础资料的任务，统计调查中，对统计资料的采集必须做到准确、及时、全面、系统，否则，就不能很好地发挥统计认识社会的作用，甚至还会导致错误的结论，造成严重的结果。
(二)统计调查的种类二、统计调查的基本要求统计调查是整个统计认识活动的基础，决定着统计认识过程及其结果的成败。
因此统计调查必须达到两个基本要求：准确性和及时性，以保证统计数据的质量。
统计调查的准确性、及时性是衡量统计工作质量的重要标志。
《数据分析方法》课件
时序数据分析方法
1 时间序列模型
用于分析时间序列数据的趋势、周期性和季节性。
2 滞后效应
通过分析过去值对未来值的影响，预测未来的趋势和变化。
3 季节性调整
通过消除季节因素的影响，更准确地分析和预测时序数据。
聚类和分类方法
聚类分析
将数据集划分为不同的群 组，每个群组内的数据相 似度较高。
分类分析
为数据分配预定义的类别， 建立分类模型，实现自动 分类。
通过构建决策树模型，实现分类、回归和特征选择等任务。随机森林是多个 决策树的集成模型，具有更高的准确性和鲁棒性。
基于梯度下降的模型训练方法
1 梯度下降
பைடு நூலகம்通过最小化损失函数，逐步调整模型参数，以实现模型的优化。
2 学习率
梯度下降算法中的重要参数，决定参数更新的步长，影响模型的收敛速度和稳定性。
3 批量梯度下降和随机梯度下降
《数据分析方法》PPT课件
探索数据分析的概念与意义，学习数据分析的流程，包括数据采集、预处理、 清洗、变换和标准化，以及数据可视化和探索性分析等方法。
数据分析的基本流程
1
数据采集与预处理
收集和准备数据，包括数据清洗、去除异常和数据标准化。
2
探索性数据分析
通过可视化和统计方法探索数据特征和相关关系。
特征选择
通过选择最相关的特征， 提高聚类和分类模型的准 确性和解释性。
关联分析和网络分析
关联分析
发现项集之间的关联规则，例 如购物篮分析。
网络分析
分析复杂系统中节点之间的关 系，揭示隐藏的模式和结构。
社交网络分析
研究人际关系网络，探索社会 互动和信息传播。
机器学习基础
数据整理注意事项
数据整理注意事项数据整理是指对大量的数据进行收集、清洗、整理、分析和呈现的过程。
在进行数据整理时，需要注意以下几个方面，以确保数据的准确性和可靠性。
一、数据收集1.明确数据收集的目的和范围，确定所需数据的种类和来源。
2.选择合适的数据收集方法，如问卷调查、实地观察、文献研究等。
3.保证数据采集工具的科学性和可靠性，避免主观性和偏见的影响。
4.注意数据收集过程中的隐私保护和合法性，确保符合相关法律法规。
二、数据清洗1.对收集到的数据进行初步筛选，剔除异常值和重复数据。
2.进行数据清洗和转换，如填充缺失值、纠正错误数据等。
3.利用统计学方法和数据可视化工具对数据进行探索性分析，发现潜在问题和异常情况。
三、数据整理1.根据数据的特点和需求，选择合适的数据整理方法，如分类整理、排序整理等。
2.建立清晰的数据整理流程和标准，确保数据整理的一致性和可追溯性。
3.使用专业的数据整理工具和软件，提高整理效率和准确性。
四、数据分析1.根据数据整理的结果，进行数据分析和挖掘，找出数据之间的关联和规律。
2.选择合适的数据分析方法和模型，进行统计推断和预测分析。
3.利用数据可视化工具将分析结果以图表的形式展示，便于理解和传达。
五、数据呈现1.根据数据的特点和目的，选择合适的数据呈现方式，如报告、图表、演示等。
2.确保数据呈现的清晰简洁、易于理解和传达。
3.注意数据呈现的时效性和准确性，及时更新和调整呈现方式。
六、数据保护1.保护数据的安全性和隐私性，确保数据不被非法获取和滥用。
2.制定和执行数据保护政策和措施，包括数据备份、加密等。
3.遵守相关法律法规，如《个人信息保护法》等。
七、数据质量控制1.建立数据质量控制指标和评估体系，定期对数据进行质量检查和评估。
2.及时发现和纠正数据质量问题，避免数据质量对分析结果的影响。
3.提高数据质量意识和责任意识，保证数据质量的持续改进。
八、团队合作1.建立跨部门的数据整理团队，明确工作职责和沟通渠道。
张文彤,邝春伟著 《SPSS统计分析基础教程》第2版 样章
请问您贵姓是？___
S2
记录被访者性别： 2 女性
1 男性
S3
请问您的十足年龄是？___
S4
请问您的学历是？ 2 高中/中专 3 大专 4 本科 5 硕士或以上
1 初中/技校或以下
S5
请问您的职业是？ 2 工人/体力工作者（蓝领） 6 教师 3 公司普通职员（白领）
1 企/事业管理人员 4 国家公务员
30
张文彤，邝春伟著：《SPSS 统计分析基础教程》第 2 版 样章
点数值型（Dot）、科学计数型（Scientific Notation）、显示时带美元符号的美元数值型 （Dollar）、用户自定义型（Custom Currency）这六种不同的表示方法。实际上上述方式 只有标准数值型最为常用，其余几种方式的详情读者有兴趣的话可以直接查阅软件帮助， 这里不再赘述。 2．字符型（String） 字符型也是 SPSS 较常用的数据类型，字符型数据的默认显示宽度为 8 个字符位，它 区分大小写字母，并且不能进行数学运算。字符型数据在 SPSS 的数据处理过程（如在计 算生成新变量时） 中是用一对引号引起来的。 需要注意的是， 在输入数据时不应输入引号， 否则，双引号将会作为字符型数据的一部分。 3．日期型（Date） 该型数据是用来表示日期或时间的。日期型数据的显示格式有很多，SPSS 在对话框 右侧会以列表框的方式列出各种显示格式以供用户选择。如果此处选择 mm/dd/yy 或类似 的两位数年份记录方式，则需要在系统选项的“数据”选项卡中确定具体的世纪范围，目 前系统默认为 1941-2040 年区间。 事实上， SPSS 中的日期型变量存储的是该时间与 1582 年 10 月 14 日零点相差的秒数， 如 1582 年 10 月 15 日存储的就是 60×60×24=86400，大家将变量类型变换为数值型就可 以看到。但是这里只能存储正数，即 1582 年 10 月 14 日及更早时间在 SPSS 中是无效的。 日期型数据主要在时间序列分析中比较有用，在较为简单的分析问题中完全可以用普通数 值型数据来代替。 变量的测量尺度 如果只使用变量类型，很多时候并不能准确地说明变量的含义和属性。比如 CCSS 数 据中的以下几个变量： 变量 S2“性别”：用 1 代表男，2 代表女。在这里 1 和 2 只是一个符号，没有任 何数字意义。2 并不比 1 大，1 也并不比 2 小。 变量 S4“学历”：用 1 表示“初中”，2 表示“高中”，3 表示“本科”等，1 和 2 虽然也是符号，但这里有一个顺序之分了，1 就是比 2 的学历低。但是究竟 低多少？本科和高中的差距更大，还是高中和初中的差距更大？不知道，各级别 之间的差距大小无法衡量，更无法进行比较。 变量 S3“年龄”：20 和 21 就是有区别的，差多少呢？差 1！而且这个差距大小， 和 39 与 40 之间的差距是相等的，都是 1，也都等于 50 和 55 之间差距的 1/5！
数据的收集整理与描述知识点和题型整理
数据的收集、整理与描述知识点和题型1、数据处理的一般过程：2、表示数据的两种基本方法一是统计表，通过表格可以找出数据分布的规律；二是统计图，利用统计图表示经过整理的数据，能更直观地反映数据的规律.3、常见统计图1）条形统计图：能清楚地表示出每个项目的具体数目；2）扇形统计图: 能清楚地表示出各部分与总量间的比重；用圆代表总体，圆中的各个扇形分别代表总体中的不同部分，扇形的大小反映部分占总体的百分比的大小，这样的统计图叫扇形统计图。
制作扇形统计图的三个步骤：1°计算各部分在总体中所占的百分比；2°计算各个扇形的圆心角的度数＝360°×该部分占总体的百分比；3°在圆中依次作出上面的扇形，并标出百分比。
扇形的面积与对应的圆心角的关系：扇形的面积越大，圆心角的度数越大。
扇形的面积越小，圆心角的度数越小。
3）折线统计图: 能反映事物变化的规律. 通过用数据点的连线来表示一些连续型数据的变化趋势，它能清楚地反映事物的变化情况。
4、全面调查与抽样调查1）全面调查：我们把对全体对象的调查称为全面调查.2）抽样调查：从总体中抽取部分对象进行的调查叫抽样调查.在统计中，需要考察对象的全体叫做总体，其中从总体中抽取的部分个体叫做总体的一个样本，样本中个体的数目叫做样本容量。
5、直方图基本概念（1）在数据统计中，一般称落在不同小组中的数据个数为该组的频数，频数与数据总数的比称为频率。
频率反映了各组频数的大小在总数中所占的份量。
频率×100％就是百分比。
（2）在数据统计中，有时将数据按一定方式分成若干组，则我们把分成的组的个数称为组数，每一组两个端点数据的差叫做组距。
6、直方图的主要特征通过长方形的面积表示频数，反映落在同一事件中较多数据在不同区域中的分布特点。
它能：（1）清楚显示各组频数分布的情况；（2）易于显示各组之间频数的差别7、频数分布直方图（1）画频数分布直方图时，首先要找出这组数据的最大值和最小值，求出极差；分组时，组距和组数没有固定标准，一般当数据在100个以内时，分成5～12个组列出频数分布表，累计各组的频数；最后画出频数分布直方图。
人教版7年级数学《数据的收集、整理与描述》教学反思
《数据的收集、整理与描述》教学反思一、教学目标与达成情况教学目标：1.知识与技能：•学生能够理解数据收集的重要性，掌握数据收集的基本方法。
•学生能够学会对数据进行分类、整理，并制作统计表、统计图。
•学生能够运用统计知识对数据进行描述和分析，理解数据的分布特征和规律。
2.过程与方法：•通过实践活动，让学生体验数据收集、整理与描述的全过程，培养学生的实践能力和动手能力。
•通过小组合作，培养学生的合作精神和团队协作能力。
•通过数据分析，培养学生的逻辑思维能力和问题解决能力。
3.情感态度价值观：•激发学生对数学的兴趣和热爱，培养认真、细致的学习态度。
•培养学生尊重数据、实事求是的科学态度。
•培养学生关注生活、关注社会的意识。
达成情况分析：•知识与技能：大部分学生能够理解数据收集的重要性，掌握数据收集的基本方法，如问卷调查、实地观察等。
在数据的分类、整理方面，学生能够根据数据的特征进行分类，并制作统计表、统计图。
然而，部分学生在制作复杂的统计图（如条形图、折线图、扇形图等）时，仍存在一些困难，需要教师的进一步指导。
•过程与方法：通过实践活动，学生能够积极参与数据收集、整理与描述的全过程，体验了数学的乐趣。
在小组合作中，学生能够相互协作、共同完成任务，培养了合作精神和团队协作能力。
然而，部分学生在小组合作中缺乏主动性，需要教师的引导和鼓励。
在数据分析方面，学生能够运用统计知识对数据进行简单的描述和分析，但深入分析数据分布特征和规律的能力仍有待提高。
•情感态度价值观：学生对数学的兴趣和热爱得到了激发，学习态度更加认真、细致。
在数据收集、整理与描述的过程中，学生能够尊重数据、实事求是，培养了科学态度。
同时，学生也关注生活、关注社会，能够运用所学知识解决实际问题。
然而，部分学生在面对复杂问题时，仍表现出一定的畏难情绪，需要教师的鼓励和引导。
二、教学内容与实施策略反思教学内容分析：《数据的收集、整理与描述》是人教版七年级数学上册的重要内容，旨在帮助学生掌握数据收集、整理与描述的基本方法，并学会运用统计知识对数据进行描述和分析。
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《统计与数据分析基础》数据采集
在统计与数据分析中，数据采集是非常重要的一环。
数据采集是指通
过各种手段和方法收集数据的过程。
数据采集是数据分析的基础，只有获
得了准确、全面、可靠的数据，才能进行有效的数据分析和统计工作。
下
面将对数据采集的概念、方法和步骤进行详细介绍。
一、数据采集的概念
数据采集可以通过多种途径进行，如实地调查、问卷调查、实验研究、观察、统计报表分析等。
不同的数据采集方法适用于不同的数据类型和研
究目的。
二、数据采集的方法
1.实地调查法：通过实地走访和调查，直接观察和记录数据。
实地调
查法适用于需要收集主观和客观数据的情况，如人口普查、市场调研等。
2.问卷调查法：通过设计和发放问卷，收集被调查者的意见、观点和
信息。
问卷调查法适用于大规模数据采集和获取广泛意见的情况，如民意
调查、市场调研等。
3.实验研究法：通过设计实验和进行试验，获得需要的数据。
实验研
究法适用于需要控制变量、验证假设的情况，如医学试验、产品研发等。
4.观察法：通过观察和记录，获取数据。
观察法适用于需要直接观察
和记录客观现象的情况，如行为观察、市场观察等。
5.统计报表分析法：通过分析和利用已有的统计报表和数据，获取数据。
统计报表分析法适用于已有数据和已有报表的情况，如统计分析、市
场研究等。
三、数据采集的步骤
数据采集涉及到一系列步骤和过程，包括确定目标和需求、设计采样
方案、制定调查问卷、进行实地调查或实验、整理和记录数据、数据校验
和存储等。
1.确定目标和需求：在进行数据采集之前，需要明确研究目标和需求，确定需要采集的数据类型和指标，为后续的数据采集工作提供指导。
2.设计采样方案：根据研究目标和需求，设计合理的采样方案，确定
样本的数量和抽样的方法，保证样本的代表性和可靠性。
3.制定调查问卷：根据研究目标和需求，设计合适的调查问卷，确保
问卷的问题科学、合理、清晰，便于被调查者理解和回答。
4.进行实地调查或实验：根据采样方案和调查问卷，进行实地调查或
实验，收集数据。
在实地调查或实验中，需要进行合理的安排和组织，确
保数据的准确性和可靠性。
5.整理和记录数据：在数据采集过程中，需要及时整理和记录数据，
保证数据的完整性和一致性。
可以利用各种工具和技术对数据进行整理和
记录，如电子表格、数据录入软件等。
6.数据校验和存储：在数据采集完成后，需要进行数据校验和检查，
确保数据的准确性和可靠性。
同时，需要合理的存储数据，便于后续的数
据分析和使用。
总之，数据采集是统计与数据分析的基础，对于研究工作和决策支持
具有重要意义。
通过合理的数据采集方法和步骤，可以获得准确、全面、
可靠的数据，为后续的数据分析和统计工作提供有力的支持。