数据分析范文10篇

数据分析范文篇1

根据规范要求，我们在进行实验分析时读取数据，只能读到一定的准确度。无论读取到多少位数，绝不可能把准确度增加到超过测定方法所能允许的范围，这个准确度主要决定于所用仪器刻度的精确程度。如万分之一的分析天平称得的物质的质量，不仅表明物体的总体质量，还表明可以称到万分之一克，但最后一位数不可靠。如0.5060g,实际质量为.0.5060g±0.0001g。所以在化验分析结果中正确记录分析数据的有效数字位数是很重要的。分析化验中使用测量仪器测量的数据，其有效数字位数应和测量仪器的精度相适应。一般来讲是以最小分度值的十分之一为测量仪器检测数据的有效数数字最后一位。如最小分度值为0.1mL常量滴定管，读数时应保留到小数点后第二位，最小分度值为1℃的温度计，检测结果可保留一位小数等。在另一方面也与我们所采用的方法和测定对象有关。有明确规定，则应按规定来确定有效数字位数。如《GB/T6536-2010石油产品蒸馏测定法》中就有明确规定体积读准至0.5mL,温度读准至0.5℃，就应按规定准确记录。所以数据读取记录的位数，其中末位数字为可疑数字或不确定数字外（即为估读数字），其余位数都是准确的。实际操作中，常常要根据方法要求的测量精度来选测量仪器。例如油料化验常用的恒重操作中，要求恒重至0.0002g,此时就应在万分之一天平进行称量，又如石油产品水分测定中要求试样称准至0.1g，此时选择普通托盘天平称量即可。

2化验数据的正确计算

正确计算分析数据，是得到正确结果的关键。试验所计算的结果不仅表明被量的大小，而且表明化验分析的准确程度，采用过多或过少的位数都是不适当的。因此在化验计算数据分析时要注意以下几个问题：一是运算中的倍数、分数都是准确数字，不适用于有效数字运算规则。二是平均测量值的精度高于单次测量值的精度。在测量值个数不少于4时，平均值有效数字位数可比单次测值多取一位。三是当涉及到各种常数时，一般视为准确的，不考虑其有效数字位数。四是当计算结果为中间过程时，可比结果多保留一位有效数字。例如开口闪点的结果要求保留整数位，在计算大气压修正值或温度计修正值时可将修正值保留一位小数。五是表示误差时取一位有效数字，最多取两位，有关化学平衡的计算，一般保留两位或三位有效数字。

3化验结果数据有效保留位数要正确

在油料化验分析中，结果数据位数的保留直接影响着测定结果的准确度。计算结果所保留的位数必须与油料化验分析的精确度一致，测定结果的数值应当与平行测定允许差数的保留位数相同。一般来讲石油产品化验分析结果数据的保留位数，检测方法中都有明确规定。方法中没有明确规定时，检测结果的记录的有效位数应该保留一位可疑数字，或根据方法精密度中的允许误差来确定结的有效位数。关于石油产品分析结果保留数据可按表执行。

4按石油产品试验方法进行精密度验证提高数据的准确性

在石油产品试验方法测定中，对于同一指标，有时是同一操作者测定，有是不同操作者或不同实验室测定，不同的测定情况精密度的要求也不一样，通常用重复性和再现性来分别表示。重复性是指同一操作者在同一实验室，用同一台仪器按方法规定的步骤，在连续的时间里，对同一试样的同一性质进行重复测定所得结果的允许误差。再现性是指不同实验室的不同操作者，使用同类型的仪器按方法规定的步骤，对同一试样的同一性质进行测定所得结果的允许误差。在每个石油产品试验方法中，对精密度都有明确规定，其计算基本有以下几种类型：

4.1重复测定结果的差值不得超过某一规定值。即：第一次测定结果－第二次测定结果≤某一规定值这“某一规定值”有时是一具体数值，如GB264酸值的精密度要求；有时是较小结果的百分之几，如GB509测定油品实际胶质的精密度要求；有时是算术平均值的百分之几，如GB265的精密度要求。

4.2单次测定结果与算术平均值的差数，不得超过算术平均值的某一规定数值。即：单次测定结果－算术平均值≤算术平均值×所规定的百分数如SH0079KOH溶液标定的计算

数据分析范文篇2

将医院、医疗保健组织等数字化的医疗数据以特定的格式、协议发送到医疗数据分析模块进行分析与疾病预测．医疗数据提取模块：该模块由医院电子病历系统负责实现，我们使用openEHR系统作为医院电子病历系统，并在openEHR中实现医疗数据的提取功能．openEHR系统是一个开源、灵活的电子病历系统，支持HL7卫生信息交换标准．很多医疗健康组织、政府和学术科研单位都使用openEHR进行开发和科研工作．如一种基于openEHR的患者病历数据管理模型、openEHR等许多开源的电子病历平台的对比与评估和基于openEHR的档案建模等．数据交换模块：基于Web服务的数据交换模块使用医疗数据通信协议实现医疗数据分析模块与医疗数据提取模块的数据交换．Web服务是一个平台独立、松耦合的Web应用程序．由于Web服务的跨平台特性，许多模型与框架是基于Web服务构建的，如基于Web服务集成分布式资源和数据流分析测试等．在本文提出的医疗数据分析模型中，使用Web服务来连接医疗数据分析模块和医疗数据提取模块．医疗数据提取模块作为Web服务的服务端，实现的方法包括存取数据、数据预处理、序列化等，改进后的模型要求实现指定维度，指定属性数据的读取．本文提出的医疗数据分析模块作为Web服务的客户端，通过HTTP服务向数据提取模块请求获取数据，并对数据进行预处理．医疗数据分析模块：我们使用Caisis开源平台作为医疗数据分析与疾病预测系统实现这一模块．Caisis是基于Web的开源癌症数据管理系统，一些临床医学研究使用Caisis系统管理和归档数字显微图像，通过向Caisis系统中添加特征选择和SVM算法，使用SVM算法对医疗数据进行分析和疾病预测，因此使用的特征选择算法需要基于SVM，可以提高数据分析和疾病预测过程的效率和准确度．

2数据分析模块与算法

2．1SVM算法SVM算法最初是由Vapnik等人在1995年提出的一种可训练的机器学习算法．依据统计学习理论、VC维理论和结构风险最小化理论，从一定数目的样本信息在学习能力和复杂度（对训练样本的学习程度）中找到最佳折中，以期望获得最好的推广能力（或称泛化能力）．

2．2基于SVM的医疗数据分析模块将SVM分类算法应用到医疗数据分析模块中，进行疾病预测．基于SVM的医疗数据分析模块，通过数据交换模块获取原始组数据（患病病人医疗数据和对照组病人数据）．通过特征选择过程输入到SVM分类器中进行训练，训练后可以对新的医疗数据进行分析预测．

3改进的医疗数据交换模块

3．1医疗数据交换模块在原始的医疗数据交换模块中，数据请求原语只由4条通信原语组成．由原始医疗数据分析模型的3个模块构建，其中在医疗数据分析模块与医疗数据提取模块之间的4条通信原语包括2条请求和2条应答．由于医疗数据的维度极大，属性很多，但是在预测某个疾病时，只有很少的一部分属性会对分类预测产生影响．这样的全部维度的数据都需要传输，浪费了时间，降低了数据传输效率，影响了医疗数据分析模块的算法效率．

3．2改进的医疗数据交换模块在改进的医疗数据交换模块中，在数据传输协议中增加了4条原语．在每条原语中不仅有医疗记录条数的要求，还包括对所请求医疗数据维度和属性的具体说明．医疗数据分析模块先请求一小部分全部维度的数据，对这小部分数据进行特征选择．然后医疗数据分析模块只请求特征选择出来的对预测相关的属性的剩余所有医疗数据．最后通过SVM分类算法进行训练和预测．在新的医疗数据交换模块中，大部分数据中只有小部分相关属性被传输到数据分析模块，极大地减少了数据传输总量，也同时增加了分析模块预测算法的效率．

4原始模型与改进模型的对比结果

数据分析范文篇3

在当前市场经济高速发展的态势下，各企业间竞争力越来越强。再加上信息技术的参与，企业能够获取信息的渠道与手段日益增多，面临的信息也纷繁复杂，而好的决策不仅需要真实的数据支持，而且还要在尽量短的时间内做出。所以，企业急需要高效的数据分析工具，来节省对大量数据分析的时间。本文就提出——数据仓库技术这一优化的数据管理、分析技术。

2数据仓库的特点

2.1面向主题

即在较高的这一层次上，实现对企业信息系统里面数据的分类、综合处理，将其进行抽象化处理。数据仓库是从企业整体上来看的，直接面向主题进行组织，其本质在于实现数据的分析与处理，为管理层提供可进行决策的参考依据。

2.2集成性

属于数据仓库全部特点中最为关键的一个环节。这是由于数据仓库里面的数据不是直接面向应用的，在细节数据这一方面欠妥，仅是从原来数据抽出来之后统一汇入数据库，继而发生数据缺失、同名异义等问题。

2.3不能更新

一旦当数据装入到数据仓库之后，没有意外情况就不会再发生变化，数据主要提供给企业，进行决策的支持使用。

2.4实时变化

数据仓库中的数据不能更新只是针对应用的，但对于数据仓库来说，它需要为企业的决策提供支持，因此需要数据的价值性与最新性，时间则是不可或缺的一个重要属性。

3系统的目标及功能

3.1目标定位

基于计算机、网络等技术水平的提高，企业的信息化水平也有了极大地发展。一般企业内部都有生产管理系统、企业信息采集系统等的覆盖，同时也有在此基础上开发的财务报表等系统，一般都能够满足各部门进行日常管理、经营所提出的要求。但是，如何汇总系统中繁杂的数据，使管理者直观、精准的掌握业务相关数据，另一方面又能实现对数据的多角度分析，这便是基于数据仓库的企业数据分析、决策系统应解决的根本问题。

3.2功能

以数据仓库作为基本，对企业数据分析（决策）支持系统做进一步的优化，本质在于把最新的计算机技术、最高水平的信息技术成果引入其中进行应用，使其能够适应企业当前的信息管理系统，并使其为自己所用，形成综合性强、专业化的信息分析、管理及处理平台。

4系统设计

4.1整体结构

近些年来，随着信息管理以及IT技术的极速发展，也促成了基于数据仓库的数据分析与决策支持系统的优化形成。就数据仓库概念结构上来说，所包含内容像数据仓库数据库、数据源、数据准备区与各种应用、管理数据。

4.2设计方法

数据仓库系统建模程序：DW建模、数据获得及集成、数据仓库的构建、DSS应用编成、测试、理解需求。较之于原型法特点来说，这一设计方法虽然没有太大的差异，但是却与其存在着根本性的不同，数据仓库设计为数据驱动，基于DB开发，主要对DB已有的数据资源进行抽取、挖掘与集成，用来支持企业管理者做出正确决策。

4.3主要技术的使用

（1）数据管理。该技术中有大量的数据管理技术、监视技术、压缩技术以及仓库索引等。（2）存储方面。比如说多介质存数设备的管理技术、存储控制技术以及并行存储及管理技术等多个内容。（3）仓库接口。语言接口技术、数据高效加载技术、多技术接口技术。

4.4设计工具

DSS的分析预测型工具、数据挖掘的挖掘型工具以及联系分析处理的查询分析工具，这三种工具组成了数据仓库系统的工具层，每一种工具都有其不同的侧重点，所针对的用户以及适用的范围也都各不相同。只有将这三种工具都纳入到数据库系统中去，才能从真正意义上实现对数据仓库中信息的利用。（1）报表。报表是一个基本性的工具，在应用数据仓库中，实现预定义数据计算、多维数据存储的应用，可将企业原本复杂的报表难度在一定程度上进行简化，在提高计算速度的同时还能确保精准性。（2）联机分析。在借助多维的方式下，借助于联机分析处理来对数据进行分析、查询以及报表。较之于传统的联机事务处理这一应用，联机事务处理这一应用是针对用户对其事务加以处理，比如说银行的储蓄系统、飞机的订票系统等，这就需要实时予以更新，对响应时间更是提出了高要求。（3）数据挖掘。该技术在诸多个领域的应用都收获了很大效益。它并不是一定非要构建在数据仓库基础上的，但如果能实现协同合作，便能更进一步地对数据挖掘过程中某些步骤进行简化，进而提高数据挖掘的工作效率。

5结束语

数据仓库作为一个非易失性的数据集合，有着面向主题、集成以及实时变化的特点，很好地满足了企业诸多种信息的综合使用、分享，实时且精准地完成对财务分析、客户分析以及市场分析等诸多方面的功能，可为企业管理层做出相应决策提供可参考性依据。随着企业加强信息化水平的建设，数据化的深入发展，将会有更多的企业使用基于数据仓库的企业数据分析与决策系统，为决策提供服务，以此来提高自己在市场竞争环境下有利的低位。所以，对数据分析与决策系统的优化研究这一问题具有重要价值。

作者:柴旭光 单位:邢台职业技术学院

数据分析范文篇4

关键词：焊接监测；大数据；焊接电源

1项目焊接管理中存在的问题

焊接作为一种特殊工艺过程，在建筑安装企业的生产过程中发挥着关键性作用，但是在目前的项目焊接管理中还存在如下问题。1.1焊接功效缺乏有效数据进行统计分析。目前的焊接生产普遍缺乏统计分析、数据追溯、定期报表等手段，导致现代管理理念在焊接生产中难以推广。焊接效率不高的原因在于没有对大量数据进行统计和分析，导致项目整体管理水平难以得到提高。焊接施工在设备和人员的调配、焊接工时的指定等方面都仅仅靠简单的通用项目管理系统和管理人员的经验来管理，对于设备的利用率缺乏准确的数据统计和分析，对于焊接工时的制定缺乏科学量化的依据。事实上，除了焊接操作人员本身的工作效率以外，焊接工效往往会受到组对、焊前坡口清理、焊前预热、零部件的到货情况、相关文件的准备情况、焊接检查和记录、焊接材料、施工作业环境、交叉作业等方面的影响。这些影响因素中，没有精确的数据统计和分析，难以确定主因，从而无法针对施工管理改进提供最优改进方案。这种现状造成了项目管理人员无法对实际焊接情况做实时的掌控，也无法对下一步的工作形成很好的计划性，可能导致在某一个阶段所有的人员和设备都闲置的情况，而另一个阶段又可能会出现焊工又必须加班加点，同时还需要大量人员配合催进度、赶工期，管理人员和技术人员到处“救火”，忙的一团糟的情况。1.2焊接成本控制困难，项目盈利能力难以估计。近年来，人工成本不断攀升，造成施工成本增加，企业利润降低。传统粗略的对产品焊接人工时的统计已经难以满足现阶段企业精细管理的要求。传统的焊接人工时的统计是管理人员进行人工时的抽样统计分析，存在统计取样数量不足，不能持续地进行统计和分析的问题，还可能造成统计数据失真。1.3焊接作业监控困难，焊接信息反馈速度慢。焊接作业监控往往需要到施工现场才能实现，无法对项目全面的焊接作业进行宏观管理。焊接工作量的统计、焊接质量的监控等都需要通过班长日报、周报等形式逐层上报，信息沟通和处理的时效性差，出现问题时不能及时反馈给管理者以相关的信息。1.4能源浪费、过程管理困难。若焊接设备长期待机，便会造成电能的浪费；设备的长期空载运转降低了设备的使用寿命。而施工项目的手工报表记录，无法准确实时地反映设备的状态，给施工管理造成困难。1.5设备的布置和调度。工厂预制设备的优化定制布局、现场安装焊接位置的移动性，对实现焊接设备的动态调度，缺乏第一手的数据和规律分析。

2系统目标

通过对焊接设备实时运行数据进行采集及远程访问，建立一套信号采集、信息通信、数据远程访问、大数据分析为一体的集群焊接设备监测系统。通过数据分析系统，可以实现：查看任意时间段及各生产区域焊接设备实际焊接时间、关闭时间、待机时间、设备利用率/闲置率/负荷率、设备维修保养记录、超规范焊接等，为各级管理者对焊接工序进行精细化管理、提高生产紧凑性、提升生产效率和质量提供数据支持，使得各级管理部门共享生产数据。

3研究过程中存在的难点

3.1数据采集模块的研制。数据采集模块通过采用独立的传感器，既能适应多厂家多类型的焊机，又能避免对焊接设备控制回路的干扰，安装了无线通讯芯片，能够稳定地向手持移动终端或服务器发送采集数据。3.2无网络情况下数据的记录和传送。通过采集模块自带的数据存储功能，以及移动终端在一定区域内的组网，将存储在模块中的数据转发至服务器。

4系统架构

基于焊接设备的实时监测与数据分析的系统网络总体结构如图1所示，采用了多级服务器采集数据并转发的方式。数据采集，主要作用是实现现场设备与网络服务器的数据交互，具有以下功能：（1）具有传感系统，能够实现对焊接电源运行状态的监测，采集焊接过程中关键工艺参数，如焊接电流、焊接电压、送丝速度、焊接速度、焊接热输入、热丝电流、振动频率等；（2）具有反馈系统，如按键功能，用于记录焊缝信息、焊工信息等；（3）具有显示和存储功能，能够对所采集的数据进行存储，满足设备运行若干小时数据连续记录容量。数据转发，提供多种网络通信接口，将数据上传至网络设备，网络交换设备再通过路由器将数据上传至多层级服务器。

5手持移动终端设计

手持移动终端主要作用：在没有无线网络的环境下，通过自带的无线功能，将数据自动采集模块中记录的焊接设备运行数据上传至移动终端，通过移动终端上传至服务器，实现实时监控和数据分析。中间传输装置主要解决在一定的区域内，搭建一个无线网络作为节点，将该装置网络覆盖区域内的数据采集模块的数据上传至中间计算机（小型服务器），中间传输装置再将数据上传至服务器，实现实时监控和数据处理，进行屏蔽空间内所有焊接设备的数据采集，并转存至服务器。数据通讯链路如图2所示。

6实时监测与数据分析系统的设计及优化

实时监测与数据分析系统采用B/S（浏览器/服务器）网络结构的设计，除服务器之外，其他访问系统的计算机无须安装任何软件，在局域网环境下，在浏览器地址栏中输入对应服务器的域名，输入用户名及密码后即可实现远程访问该系统。采用免费开源数据库MySQL实现数据的持久化处理。该系统能够将焊接工艺规程、焊接设备、焊接操作人员、焊口信息等纳入数据库持久化存储，实现人、机、物、料、法的全流程监督管理。实时监测与数据分析系统主要包括系统管理、实时监测、报表分析等功能模块。主要实现功能如下：（1）焊口、焊工、焊机管理，可以对焊口、焊工、焊机进行编辑控制，并能够实现三者之间的数据关联；（2）工艺规程管理，可以实现对焊机实时数据的判断与分析；（3）报表分析，能够输出焊接设备运行数据的各类报表，如包含集群内焊接设备负荷率/空载率/闲置率、设备利用率、设备闲置率、超时待机统计、焊口焊接工时数、焊接工艺超标统计及回溯等，便于管理用户保存及分析生产过程涉及的焊工数据、焊口数据、生产过程数据、质量评估数据，以及对焊接设备数据以及焊机实际运行状态的监控采集。每台焊机的状态以采样频率为1s计算，100台焊机每天工作8小时将产生2880000条数据，一个月将近产生1亿条记录。因此在数据库设计过程中需要考虑到实际企业中存在焊接实时监测以及对实时数据的查询分析的需要，其对实时性和访问快速性要求很高，且查询流程复杂，涉及海量数据，需要从数据库物理存储以及对数据的预处理等方面进行优化。将整套系统分为项目、事业部、公司、集团四个层级的数据库部署，每层之间实现数据的同步，在系统后台每小时对实时数据进行一次预处理，有效减少数据存储容量和优化数据处理速度。

7结论

本文所设计的实时监测与数据分析系统，实现了数据库的优化及海量数据存储，构建了符合焊接企业实际生产过程的大数据分析系统。该系统既可以实现生产环节的综合系统化管理，也可以实现焊接过程中焊缝质量的客观评估，可有效满足项目焊接管理中实际焊接生产全过程管控的实际需求，可进行多焊机、多任务以及焊接质量的查询和管理，实践表明：该系统具有良好的可靠性和实时性，为集群化焊接设备和生产过程的网络化管控提供了有效手段。

参考文献：

[1]张兰，苗则层，李力.数字化焊接设备生产现场集中控制管理系统[C]//全国焊接工程创优活动经验交流会.全国焊接工程创优活动经验交流会论文集.中国陕西西安，2011：929-936.

[2]吴统立，王克鸿，杨嘉佳，等.焊接过程参数传感采集系统及以太网接口设计[J].电焊机，2017，47（11）：71-76.

[3]王克鸿，黄勇，孙勇，等.数字化焊接技术研究现状与趋势[J].机械制造与自动化，2015，44（5）：1-6.

数据分析范文篇5

一、凯里供电局营销工作概况

凯里供电局担负15个县（市）及湘黔电气化铁路的电能供应、销售与服务任务，是黔电入粤、黔电入湘的重要通道。年售电量40亿千瓦时，辖区内高能耗负荷企业占总负荷70％左右，目前营销工作面临负荷结构不合理、代管县局多的复杂管理形势。如何有效的调动代管县局工作积极性，主动做好辖区内的营销服务工作，培育更多优质负荷，提高企业的营销经营业绩，成为凯里供电局营销管理工作的研究重点。为此，通过建立电力营销数据分析系统，客观公正地进行业绩评价，不断提高了全局的营销工作质量。

二、建立实时数据跟踪监控系统

凯里供电局针对需要实时控制电量及电费回收等指标，推行日报表、周期性报表等制度，建立起销售实时监控数据分析系统。这里重点介绍电量销售日报表和电费回收进度表。

1、电量销售日报表

完备科学的电量销售日报表能起到以下作用：

(1)掌握电量进度；反映各区域累计电量和完成率。

(2)监控实时电量；反映各区域的当天日电量。

(3)分类控制：随时反映各用电类别日电量、月累计电量。

(4)分类电量比例分析：随时反映各区域累计电量中各类别所占的比重。

(5)对次日电量的分析：对本局次日的电量预测。

通过电量销售日报表数据，可以帮助市场营销部门随时监控每一天的供售电进度，每天各类别的用电情况以及用电是否正常，及时发现销售异常势头，跟进弱势区域、弱势类别。

2、电费回收进度表

欠费数目越大，时间越长，追讨的可能性就越小，控制应收账款的通用原则是对客户设定信用额度和信用期限。凯里供电局要求县局和大客户管理所在每月24日后按日上报电费回收进度表。每月最后两天在早会上通报。一方面提醒县局和有关部门对正常欠费的关注和跟进；另一方面对异常欠款及时暴光，及时检点，及时追究，从上至下形成对应收账款追讨的巨大压力。

三、建立月度营销分析制度，做好营销数据的月度分析

对于市场营销部门，完备科学的月销售分析能达到以下目的：

1、分析全局的当月电量、线损、欠费余额，同期增长率，较上月增长率。

2、引导县局和营销部门负责人关注自己的销售和电费回收是否健康。

3、引导县局和营销部门负责人关注当月重要客户的销售。

4、客观公正地评估各县局和有关部门的销售贡献。

数据分析范文篇6

（1）钢板桩支护分析。钢板桩支护是一种广泛应用于建筑工程的支护类型，这种支护形式指的是通过热轧型的钢材进行钳口和锁口，从而使钢板桩之间进行紧密的连接，进而组成完整的钢板墙结构。钢板桩支护形式既可以起到很好的挡土作用，还有良好的挡水功能。现阶段应用最多的钢板桩支护结构形式主要有三种：第一种，Z形结构形式；第二种，U形结构形式；第三种，直腹板结构形式。钢板桩支护类型的特点是，具有相对简单的钢板加工工艺，以及来源众多的施工材料。（2）深层搅拌水泥桩。在深基坑支付中，水泥搅拌的作用是对软土地及进行加固和饱和。水泥可以发挥固化剂的作用，通过软土结合，发生一系列的物理反应或者化学反应，从而形成一种具有高强度的水泥加固体，从而有效提升软土地基的承载能力以及变形模量。根据多年的经验，如果水泥掺入8%以上，20%以下，水泥土重度比就可以提高3%--5%。如果水泥土的含水量降低10%，抗渗性能就可以达到10-7cm/ces——10-8cm/ces。也就是说，水泥土可以有效对土质进行改良。另外，水泥土的无侧限抗压强度大多数都大于0.3MPa，要远优于未经处理的软土地基的抗压强度。抗压强度的提升也就代表着抗拉强度的提升[1]。

2深基坑支护设计的改进

（1）引进新技术和新理念。在进行深基坑支护设计的时候，一定要结合建筑工程的特点以及实际情况，切忌生搬硬套，延用陈旧的设计理念。尤其是现阶段，深基坑支护结构的设计还处于发展阶段，缺乏公认的、权威的计算公式，一切都需要设计人员在实际工作中摸索。所以在设计过程中，可以将施工监测反馈动态信息作为基础，以此来进行深基坑的支护设计。（2）加强试验研究。所谓实践出真知。一切正确的理论都是经过大量的实践、大量的研究总结出来的。而我国现阶段的深基坑支护结构，与发达国家有着不小的差距，很多地方都有待提升。但是我国的城市建立力度不断地加大，我国地下建筑与高层建筑越来越多，这就为我国深基坑设计人员开展研究工作提供了一手施工数据。所以，设计人员一定要重视深基坑支护设计的实践性，通过大量的数据分析，不断地总结，最终获得正确的理论和观点，形成一套完整的体系[2]。

3深基坑支护监测数据的分析方法

（1）有限元分析法。有限元分析法属于确定函数法的一种，指的是针对研究对象按照某种规则搭建分析模型，然后再将分析模型划分成若干计算单元，因为每一种材料都有一定的物理力学性质，所以要按照所选材料相对应的物理力学性质，搭建荷载与变形之间的函数关系。然后再根据现有的条件对函数方程进行求解，从而得出变形值。但是，有限元分析法存在一定的缺陷。首先，分析模型划分的单元、所选材料的参数设置、选择的函数关系都是假设的。其次，计算变形值的时候并没有考虑施工现场的环境因素的影响。所以也就容易导致计算结果存在一定的偶然性，可采纳度较低。所以在使用有限元分析法的时候，可以和反演分析法一起使用。（2）小波分析法。小波分析法是在多种分析法的基础之上研究出来的一种分析处理方法，又称为信号分析中的数学显微镜。小波分析法在时域方面以及频域方面的局部化特征较为明显，可以将局部信号中的有效信息进行提取。另外，小波变化还可以针对周期性的变形特征进行探测和分析。例如，通过离散小波变换可以分解实际的监测数据并进行重构，进而分离数据中与噪声相关的信息，找出对自己有用的数据和信息。

4某建筑深基坑工程监测数据及分析

如某基坑北侧设置了四个观测点，基坑东北角处设置了一个观测点，因为这个方位与两栋高层建筑紧挨着，导致基坑的危险性较高，所以要先进行浇筑灌梁，进行桩顶水平位移监测点的布设。该侧基坑桩顶水平位移从2016年8月5日开始监测，当时基坑开挖深度是5米，连续三天，监测值十分相近，所以可以将这三天的平均值设置为基准值，然后把8月7日的水平位移观测值设调整到0，当基坑开挖深度到达6米的时候，桩顶水平位移的变化已经高于报警值，当时时间为8月14日，在基坑的南侧道路上就发现了一条很长的裂缝，裂缝的长度是20米，宽度为3毫米。这个时候，施工现场就要立刻停工，找寻出现裂缝的原因，并针对性制订补救措施。最后分析出原因是第一道锚索没有稳定，锁定值不达标。之后继续开挖，当基坑到达9米的时候，桩顶水平位移已经增大，单次位移量高达8毫米，也高于报警值。这个时候再次停工分析原因。当时时间为8月27日，主要是施工超挖导致的，这时候就要采取回填土方的方法，或者增加锚索的方法来减少位移量。

5结语

综上所述，深基坑工程的建设较为复杂，受到多种因素的限制，存在较大的安全隐患。所以，在进行深基坑支护设计的时候，就要不断地更新设计理念和设计方法，并加强实践，形成一套完整的设计体系。针对深基坑支护检测数据，分析方法有很多，但是要结合施工现场的实际情况进行科学合理的选择。并且要在实际监测中，不断地积累深基坑支护设计与监测数据的分析经验，促进深基坑工程的建设与发展。

参考文献：

[1]陈晓旭.论深基坑支护设计若干问题与优化措施[J].建筑工程技术与设计,2017(32):590.

数据分析范文篇7

针对大数据，Gartner研究机构提出这一定义：大数据指的是无法在一定时间范畴内运用常规软件工具实施处理、捕捉与管理的数据集合，而是需要新的处理模式才可具备较强洞察发现力、决策力，以及流程优化能力，以此顺应高增长率、海量与多元化的信息资产。而麦肯锡全球研究所提出这一定义：一种规模庞大到在获取、储存、管理以及分析层面大大超出以往数据库软件工具水平范畴的数据集合，具备高速的数据流转、海量数据规模以及多元的数据类型与价值密度低的特征。

二、大数据时代下审计工作特征

(一)审计内容全面性。云计算、互联网以及大数据减少企业获取与使用信息数据的成本，促使审计部门能够全面与及时掌握内部数据。借助互联网技术，审计工作者可轻松获得与被审计事件的有数据，涵盖内部数据与外部数据。一方面，外部数据涵盖：政府部门依法所公开的政务数据与经济数据，以及企业依法所公开的诸多数据等，这为审计工作者实施评价及监督工作提供一定数据支持。另一方面，内部数据的获取层面，企业可借助大数据技术，把企业运作中形成的诸多和生产运营有关的数据、财务数据以及业务数据实施分类、总结与储存，继而产生审计数据库。基于此，企业在审计工作中可不再局限于单一项目与财务层面的审计，并且审计对象也从随机抽样选择转为全量样本，继而使得审计样本更为全面。审计部门和被审计单位之间以及企业各部门间存在的信息孤岛将会被真正打破，有助于审计部门经过专业数据对比、关联性分析以及多角度分析，打破当前审计项目时常发生的行业与部门制约，提高对于隐蔽性案件线索的取证及发现能力，加强审计部门战斗力。(二)审计过程持续性。学术领域对于持续审计的探索已历经多年，但长时间依赖，因受信息技术条件与水平额度束缚，这一审计手段尚未在现实工作中实现。而在大数据背景下，信息技术的持续发展为我国持续审计工作提供技术基础，促使持续审计由以往的假设变为现实。审计过程持续性所具备的特征便是其“持续性”，企业审计部门能够持续获得企业相关业务数据以及财务数据，并执行专项审计、风险防控以及持续监控等各项工作，落实对企业所有业务环节所具备的风险持续监督与审计，切实将其企业内部运作风险以及财务风险。(三)审计管理智能性。审计管理所具备的智能性特征贯穿审计工作全过程，涵盖前期审计方案的设计与审计资源的分配，事件发展当中审计任务的践行。以及后期审计结果整理、精炼、二次利用以及对于被审计方整改状况的实时检查。一方面，审计管理智能化。审计计划时期，审计方案的形成主要源自审计实际预警系统不断监控形成的疑点库、风险库以及问题库，加强审计工作的准确性。审计组织时期，审计系统会依据审计工作内容以及审计工作者状况合理分配相关工作，适当分配人力、物力与财力，最大程度运用审计资源。而在审计执行时期，审计工作者可借助专用数据信息分析模型与通用数据分析APP针对问题展开分析，同时自动生成相关审计底稿，推动审计执行的标准化以及规范化，并且还可大幅度降低审计工作量。另一方面，在审计过程管理当中，审计系统会不断监督审计工作进度，把握审计工作践行状况，协调与统筹审计资源，加强审计成效。另外，审计工作会履行标准化与规范化的文书格式、内容以及业务流程，落实审计工作全方位质量掌控，优化审计报告实际质量，有助于审计工作质量检查与监督。

三、大数据时代优化审计中数据分析工作的有效对策

(一)建设健全的审计制度。大数据时代背景下，审计企业在经济活动层面也有所改变，最显著的便是电子商务产业在经济互动层面更为频繁，而这也导致审计部门信息数据采集的难度大大增加。在此状况下企业应建设健全的审计制度，并针对数字化认证组织进行全方位审核，对于管理以及合法资质等层面问题，可将其上升至法律层次，并进行统一化的管理。此外，审计相应部门还应依据审计工作现实情况建设有关制度，持续发掘可满足当前大数据时代的企业审计手段，并且在审计制度当中建设具备一定针对性的标准条例。如此一来，不但可清晰大数据背景下审计数据分析工作的思路、过程、经验以及手段，而且还可高效防止在审计工作者数据信息采集中发生不必要的问题。(二)增加对大数据管理力度。保障审计数据信息的安全，是大数据背景下审计数据分析工作的基础条件。审计工作者在充分运用大数据技术优势的同时，还应在工作中增加人力、财力及物力的投入力度，从而强化对数据信息的安全管理。一方面，强化对审计数据信息的存储平台管理，依据平台现状设计合理与科学的管理机制，在数据信息储存中依据管理制度进行，继而保障数据信息的真正安全。另一方面，建设数据信息分析系统，借助这一系统可针对数据信息存储平台当中所蕴含的有关数据进行分析，不但可保障数据信息分析的精准性，而且还可保证数据信息传递安全。此外，针对审计数据实施分层管理，针对数据信息建立相关授权，继而保障所有等级数据信息安全性，针对敏感性数据，应对其进行针对性保护手段，防止数据信息发生盗取或者篡改现象。(三)加强审计工作者综合素养。就当前状况而言，从事审计工作的主要为审计业务工作者，但多数工作者自身审计能力较低，并不能达到企业或审计工作自身要求的标准。大数据背景下，审计工作者综合素养不合格的现象必然会为审计工作造成阻碍，由于其缺乏审计有关专业知识，且技术实践操作不熟练，使得审计工作时长被大幅度延长。然而，专业程序编写工作者、专业数据分析工作者、专业统计分析工作者等，均是一支相对于完善的审计队伍必须具备的，唯有如此才可使得审计工作紧跟时代、社会发展。因此，企业应完善审计工作队伍建设，通过提高薪资待遇吸引专业人才。同时，企业还应提升内部审计工作者业务素质，借助多元化培训活动加强审计工作者数据处理水平以及业务素养。并且为推动内部审计工作者积极参与培训学习新知识与新技术，企业可创建评价体系，在一定时间内针对审计工作者学习情况实时考核，进而促使审计工作可快速顺应大数据技术环境。此外，还应创新审计观念。审计工作者应创新以往思维模式，敢于应用诸多现代化与信息化软件，广泛采集信息数据创建数据库，展开分析并评估其相关性，从而基于分析结果与实际状况进行判断与决策。

四、结语

综上所述，因审计数据分析工作是相对漫长且繁杂的工程，所以其会伴随信息技术的进步而随之完善，但是若想保障审计数据分析工作的顺利与稳定执行，便应针对审计数据分析工作当中存在的风险和问题，及时采用高效与科学的应对策略。并且，相应部门应强化大数据背景下对审计工作的重视程度，经过建设健全的审计制度、增加对大数据管理力度、加强审计工作者综合素养等应对策略，降低其中存在风险与问题对审计工作产生的影响。

参考文献：

[1]张颖，黄金花.大数据时代企业内部审计信息化研究[J].中国管理信息化，2016，19(13)：66-68.

[2]程平，崔纳牟倩.大数据时代基于财务共享服务模式的内部审计[J].会计之友，2016(16)：122-125.

[3]刘文，李宜.大数据时代下的政府审计：机遇与挑战[J].山东科技大学学报(社会科学版)，2018，20(06)：90-96.

数据分析范文篇8

关键词：小学数据分析；数学经验再生

数据分析是学生的核心素养之一。数据分析是指针对研究对象获取数据，运用数学方法对数据进行整理、分析和推断，形成关于研究对象知识的素养。[1]数学活动经验，既包含经历数学活动所获得的策略性、方法性内容，也包括体验性、模式性感受。数学经验都是在直接感性基础之上，经过学习者个体自我反思、加工而形成，带有明显再抽象、再加工痕迹，都是基于个体对数学活动过程的重新认识[2]。数学经验的重新认识过程，就是数学经验再生过程。数据分析中的数学经验再生，就是学习者以数据为操作感知对象，经历动手收集、整理归类、推理趋势、综合应用等数据再加工活动，在思维方式与数据分析之间建立深度联系。纯粹地数据收集，简单地数据计算，不能再生数学经验。只有深化学生数据分析能力发展，促进数据思维的提升，经历数学经验再生过程，升华数学经验再生品质，才能有效发展数据分析核心素养。

一、数据收集中的数学经验再生

学会数据收集以及体会数据中蕴含的丰富信息是数据分析的重要基础。教师要引导学生采用图形、图表等视觉化方式全面、真实、规范地呈现数据，在学生已有生活经验基础上，逐步完善对数据信息的数学认知，从而促进数学经验再生。数据收集是一个持续过程，仅依靠课堂教学时间很难完成，需课后拓展数据收集的时间和空间，形成自主数据收集意识，养成科学数据收集习惯。数据不仅可以采用实验、调查、体验、测量等方式直接收集，也可以从报刊、书籍、杂志、网络等媒体间接获取。教师要创设学生感兴趣的生活情境，紧密联系学生学习实际，帮助学生经历数据收集过程，感受数据收集的真切价值。同时，注重生活化经验与数学化经验对接，促使感性经验与理性经验相互衔接，再生数据收集经验，为数据分析核心素养的发展奠定基础。教学苏教版《数学》五年级下册“蒜叶的生长”时，指导学生选择合适蒜瓣，采用水培和土培两种方式，分为阳光下和房间里两个环境。有学生指出：前4天，我量了蒜叶高度，分别是1、3、6、10毫米，推算第5天是15毫米，第六天是21毫米。实际测量第五天是13毫米，第6天是16毫米，蒜叶生长数据不是等差数列；有学生指出：我根据数据发现水培蒜苗长得慢，土培蒜苗长得快；有学生指出：不是的，应该水培蒜苗生长快，土培蒜苗生长慢……教师适时追问：同样水培和土培栽种方式，为什么数据信息结果却截然不同呢？有学生指出：栽种蒜苗，除了水培和土培方式外，光照条件好，蒜苗生长速度就快，光照条件差，蒜苗生长速度就慢；有学生指出：我查找了相关资料，阳光、水份、温度、土壤、营养、饱满程度、带皮等因素都可以影响蒜苗生长速度；有学生指出：光靠收集数据无法解释，必须考虑影响数据变化的因素……在蒜叶生长的实验数据收集中，学生不仅经历了蒜叶观察、数据记录和天气描述等过程，而且再生了收集数据需要综合多方因素统筹辨别的数学经验。教师针对同样栽种方式、不同数据信息的适时提问，激发学生的合理观察与交流，引起数学思考，促进直接收集与间接获取经验的有效融合，实现综合多方因素进行数据收集的经验再生，为数据分析素养的发展做出了充分准备。

二、数据整理中的数学经验再生

数据整理是指对数据进行组织、排序、分类，用文字、图画、表格、图形等方式呈现整理结果[3]。苏教版小学数学教材，有序安排了单式统计表、复式统计表、单式统计图、复式统计图等形式多样的数据整理图表。针对前期收集的数据，能用多种不同统计图表比较整理，并能根据问题实际情境灵活选择合适图表，是课程标准对小学生数据整理的要求。同一组数据，由于整理方法不同，选用图表不同，由此产生的数据信息也就不同。学生从诸多图表中不断尝试、选择、调整和比较，体验数据合理整理和科学表达过程，实质是数据整理反思过程。在这一过程中学生针对数据变化特点，经过不断调试反思，科学选取统计图表，再生数据整理经验，从而实现数据分析素养生成并发展过程。整理班级学生校服尺寸相关数据的过程中，学生采用不同统计图表：数字记录统计表、画“正”字统计表、条形统计图、折线统计图、扇形统计图……有学生指出：这些方式都反应出数量多少，可以任选一种；有学生指出：数据统计表中可以知道数量多少，但是不利于每个型号校服数量之间比较；有学生指出：画“正”字的方法在数据量大的情况下统计起来比较麻烦；有学生指出：可以用条形、折线、扇形任一种统计图来整理相关数据；老师问：三种统计图都可以反映数据整理结果，作为制衣厂负责人，会选择哪种统计图呢？有学生指出：选择条形统计图，清楚表示每个型号校服人数的多少；有学生指出：折线统计图反映每种型号校服人数变化情况；有学生指出：扇形统计图表示各部分数量和总数量之间关系，既表明每种型号校服人数，又反映总人数情况……在整理班级学生校服尺寸数据中，学生在尝试选择和主动调整中再生数学经验。尝试选择，学生再生运用不同数学图表进行分类整理的数学经验；主动调整，学生再生不同数学图表表达不同数据信息的数学经验。学生能够根据生活情境实际要求，灵活多样地选择数据整理方法，在尝试选择和调整比较中，感受数据特征，体验形式变化，再生数据整理经验，逐步发展了数据分析素养。

三、数据分析中的数学经验再生

数据分析是指选择统计模型、计算统计量，解释统计结果及意义，根据数据进行判断和预测，提出对策、方案、建议[4]。数据分析既对数据大小亲历感性体验，又对数据关系深入理性思考。教师在有意识引导学生对数据进行描述、刻画和解释的基础上，进一步加工、排列和重组，体会数据分析可以从不同角度与层次进行多维分析，把握随机数据与发展趋势的关系。数据分析着力数据随机现象，把每个随机数据置于数据总体发展趋势体系中，再生数据总体趋势经验。通过有意识为学生提供同类事物的不同信息，并要求比较与选择，从而提高学生数据分析的甄别能力，意识到综合分析的必要性，进而在发展数据分析操作能力的同时，提升处理数据的思维能力[5]。学生数据分析能力不断提高的过程，也是数学经验循环再生的过程，同时，也是学生数据分析核心素养逐步提升的过程。教学摸球游戏时，袋子里装入4个球（3个蓝色球，1个红色球，学生不知情）。师：袋子里有4个球，开展摸球游戏，摸了3次，每次30下。从统计图中，你能判断出红色球和蓝色球分别有几个吗？有学生指出：摸出蓝色球数分别占总数的3023、3021、3024，用总数4分别去乘以这几个分数，计算结果为：3.07、2.8、3.2，蓝色球个数在2.8至3.2之间，取整数为3个；有学生用同样的方法得出红色球数为1个。师：还有别的方法吗？有学生指出：3次次数加起来为90下，蓝色球数占总数的9068，红色球占总数的9022，用总数4分别去乘以这两个分数，结果分别为3.02个和0.98个，与刚刚结果是一致的；有学生指出：虽然结论一致，但3.02和0.98比之前所得数据更精准，更接近整数；有学生指出：数据越多，用大数据分析就越接近正确结果……摸球游戏中，学生将随机性数据通过数学计算与统计模型巧妙相连，强化对不同颜色球的数据关系分析，确定不同颜色球的取值范围，形成了理性数据分析过程。在此基础上，学生进一步运用大数据统计方式，更加精准地计算出蓝色球和红色球的取值范围，并且根据统计结论合理预测和推断数据整体趋势。学生将随机数据置于整体数据之中，综合选择随机数据信息，再生利用统计数据归纳类比事物发展趋势的数学经验。师生重视数据随机性的体验，强化数学经验再生过程，增加了数据分析的思维深度，使学生数据分析素养在不断体验与理性思考中得到有力提升。

四、数据应用中的数学经验再生

数据应用是学生经历数据收集、整理和分析过程后，对数据变化特点和演变趋势形成科学认识及理性思考，并能自觉运用去解决生活中实际问题。数据应用不仅是数据外在关系反应，也是数据内部运行揭示。数据应用过程中，学生细致观察数据，把握数据变化特点，感受数据蕴含信息，抓住数据本质特征，从而真正掌握数据内部状态、演变规律和发展趋势。如果学生学会应用数据，发现、选择、转换抽象并解决问题，有意识运用数据分析方法解释现实现象，解决数学问题，那么表明学生不仅真正形成了数据应用意识，而且能够感悟到数据应用价值，再生运用数据分析并解决问题的经验。同时，再生的数学经验又会使数据分析结构更加完整，体系更加科学。在数据分析和再生经验相辅相成过程中，学生核心素养得到完善发展。“面包质量是否合格”教学中，有学生指出：第一阶段数据表明，面包质量全部低于400克，不合格；教师：那第二阶段质量全部高于400克，是否都合格？有学生指出：第二阶段面包质量全部高于400克，合格；有学生指出：面包质量应该是有差别的，都比400克高也不正常。教师继续追问：那怎样的数据才算正常呢？有学生指出：应该有时比400克高，有时比400克低，有时正好等于400克；有学生指出：因为每个面包质量标准为400克，合格数据应在400克上下浮动，第一阶段和第二阶段数据信息都是异常情况；有学生指出：生活中，米袋、面粉袋、大盒牛奶等包装上都会出现允许在标准值上下浮动的标识……在解决“面包质量是否合格”实际问题时，前后比较，学生再生相关数据全部偏离标准属于异常情况的数据分析经验；深度思考，学生再生合理数据要在标准上下合理浮动的数据推理经验。学生在运用数据解决问题的过程中，灵活应用数据思维，再生确定性数据和不确定性数据之间存在差异的数学经验，同时运用数据分析思维解决问题，在更高层次上建构数据分析知识体系。数据分析核心素养培养是一个长期过程，需要针对数据信息，引导学生经历数据收集、整理、分析和应用的完整过程，获得统计量、统计图表和统计推理等数据分析知识的感性体验和理性思考，发展数据分析思维，掌握数据分析方法，同时再生数学经验，帮助学生形成有效数据分析观念，感受数据分析在科学决策中作用，完善数据分析核心素养。

参考文献

[1]中华人民共和国教育部.普通高中数学课程标准（2017年版）[S].北京：人民教育出版社，2018.

[2]王林.我国目前数学活动经验研究综述[J].课程·教材·教法，2011（06）：43-49.

[3][4]李化侠，宋乃庆，杨涛.大数据视域下小学统计思维的内涵与表现及其价值[J].数学教育学报，2017（02）：59-62.

数据分析范文篇9

关键词：数字化校园；大数据分析；教学

数据挖掘，也称为数据库中的知识发现（KDD），是从大量数据中挖掘出有用的信息。在国外，已有许多组织和高校着眼于教育数据挖掘（EducationalDataMining，EDM）的研究，并将各类数据挖掘的方法应用于教育中。在国内，越来越多的人也开始关注教育数据挖掘，具有教育技术、教育管理、计算机技术等相关专业的人士都参与到这个领域的研究中来。在国内高校的数字化校园建设中，虽然各高校都加大了管理和挖掘数据的力度，但是仍然存在数据挖掘不充分、应用范围较小的现象。因此，需要进一步提高对数字化校园产生数据的挖掘广度和深度，为教学的评价和改革提供客观的科学依据，让以往得不到利用的历史数据充分发挥其价值。

1大数据及数字化校园概述

1.1大数据概述。目前，学术界对大数据还没有统一的定义，现在所说的大数据，一般是根据其特征定义的。大数据有四个基本特征，一般称为4V特征，如图1所示，即多样性（Variety）、价值大（Value）、数量大（Volume）、速度快（Velocity）。目前，高校教学对大数据的使用主要表现在数据统计和数据分析方面，学校通过综合分析各类数据，通过数据挖掘技术找出数据的深层价值，进而提高我国高校教学水平。1.2数字化校园内容及框架。数字化校园建设的主要目的是通过校园内部的数据共享平台，建立统一认证服务和信息服务[1]。数字化校园建设初期，主要是建设并完善数据平台，进而对高校中现有的数据资源进行整合和管理，建立包括身份认证、数据平台、人员数量相互统一的结构体系，进而建设完整的数字化校园平台。数字化校园平台应选择开放模式，要能够实现所有数据的关联，进而促进数字化校园建设的进一步完善，即确保所有数据资源能够在该平台共享。另外，数字化校园还要充分考虑数据的可重用性和安全性，确保管理层决策的高效性。数据的安全性主要表现在传输过程中传输系统的安全和网络传输中数据传递的安全，数字化校园系统必须具有良好的扩展性，同时硬件应具备可扩展接口，进而提高数据备份的速度和质量，为应用者引入新的应用类型提供便利条件。

2大数据分析在高校教学中的应用研究

大数据分析是一个广义的概念，它可以理解为从数据统计到数据分析（狭义）再到数据挖掘逐层递进的过程。对数据的统计分析，具有一定的目的性，根据具体目标使用方法工具对数据进行处理与分析，提取有价值的信息；对数据的挖掘是在大量的数据中，采用统计学、人工智能、机器学习等方法，得到未知的有价值信息。从海量的数据中完成基于广度的分析和基于深度的挖掘，它多利用分布式系统基础框架Hadoop，以及基于Hadoop的HBase、Hive、Mahout、ZooKeeper、Pig、Sqoop等完成数据挖掘任务，也可依托第三方数据挖掘工具完成，例如Weka。其主要使用的编程语言为C++、Java、Python等。2.1数据挖掘方法。（1）分类分析。分类分析是数据分析中最常用的方法，其主要用于分类处理具有明确界线的数据。分类分析能够根据分类情况，为相关人员提供简单的数据图，为后续数据处理工作打下基础。（2）聚类分析。聚类即将抽象或物理对象的集合分成由类似对象组成的多个类的过程[2]，聚类模型能够迭代处理数据，将不同数据划分到不同区域，进而形成一定的数据集合，为同类数据特性分析提供便利条件。（3）推荐系统。推荐系统包括基于用户和基于物品的推荐，主要是通过对喜好、习惯等模式进行预测，以发现用户未知的，却会喜爱或感兴趣的新事物。2.2应用分析过程。2.2.1数据采集及预处理。基于数字化校园平台，数据源非常多，数据类型也多种多样，在数据库内的数据是以多维并行的形式存在。具体的数据库结构多类似图2。由图2可知，数字化校园建设系统包括用户层、业务层、应用组建、基础层四层结构，每一层对应的内容都不相同，例如，业务层对应学员管理、科研管理、图书馆借阅等。2.2.2数据的应用分析。下文根据图2对数据的应用进行了相应的分析。（1）数据统计分类。通过大数据的统计分析，可以对数字化校园各类数据进行整理分类，并通过对各类数据的分析，推算出数据内在的规律，从规律中寻找出提升办学水平的方法。例如，通过对科研管理系统中的数据统计分析，得出学校近几年的科研方向及科研成果，根据这些科研信息，能够分析出目前的科研方向，以此为依据，改革教学内容，探索“以教促研、教研结合”的办学模式，使培育人才更加适合社会需求。（2）数据聚类分析。数据聚类分析能够根据各层的分析结果，绘制出相应的曲线。例如，在数字化校园，能够得到出课表的排课计划、学生的生源地、出勤情况、在俱乐部的活跃程度、是否担任班级职务、前期课程成绩等各类数据，以各类数据形成维度，生成每个学生对应向量，采用聚类算法将学生进行聚类，探索影响学生素质培养的因素，因材施教，为每类学生规划出其在学校几年中比较合适的成长路线，帮助他们成为他们想成为的人，使他们毕业后更快融入社会。（3）数据推荐。利用数据挖掘中的推荐算法，可以分析学生与他们所产生的选择类数据间的关系，并以此计算出有意义的推荐结果。例如，可以通过一卡通系统获取学生食堂各档口上每个学生每天的消费流水，对数据采用推荐算法进行处理，最终针对学生消费习惯进行用餐推荐，并促进各档口的食物品质和服务水平的提升。同时，还可据此调整食堂的菜系配比，为学生提供更好的用餐保障。

3结语

本文通过研究数字化校园背景下大数据分析在教学中的应用，得出以下结论。第一，数字化校园建设，完成对学校各类数据的统一管理，这为基于数字化校园的大数据分析提供了基础支撑，我们需要充分利用大数据技术，对数字化校园产生的各类数据进行挖掘分析，从中获取有助教学的有价值信息。第二，数字化校园产生的数据的多样性，决定了对此类数据的大数据分析是一直持续的过程，挖掘方式也需要不断丰富和完善。文中提到的例子是笔者研究过程中采用的分析角度，部分已设计实现，部分仍在探索中，希望可以起到抛砖引玉的作用，使数字化校园不仅仅是为师生提供服务的系统，更真正成为辅助决策、提升办学水平的数据来源。

参考文献

[1]牛俊祝.大数据时代数字化校园建设的研究[J].通讯世界,2017(11):25-26.

数据分析范文篇10

关键词：大数据分析；高中数学；教学策略

一、引言

在大数据的影响之下，我们的传统的教育教学方式正在发生着剧烈的改变，大数据分析在教学中的应用也越来越明显，特别是在高中数学中的应用，未来的大数据分析必然会对教学产生巨大的作用，因此，研究大数据分析是一件至关重要的事。

二、大数据分析的概念

对于数据的本身来说，是用来记录信息的，但是随着计算机和互联网技术的发展，我们在生产和生活中的各个领域都有了突飞猛进的进步，这相应地带来的是各种数据的处理方式更加的复杂，数据的数量以及涉及的规模也在不断地扩大。大数据的特点可以和经济学的观点一样，从微观和宏观两个方面来理解，但是目前大多数对大数据有研究的专家来说他们都是从宏观的角度来分析大数据的定义的。大数据处理的数据数量很多，即使新数据也能很快地进行处理，这些数据的类型也是多种多样涉及很多的领域，而且处理的数据具有真实性。大数据分析的重点在于分析，就是利用大数据技术对收集到的数据进行全方位的分析，大数据分析的优势明显，哪怕你的数据量非常大，但是分析也能快速地完成，并且还能保证数据的真实性。大数据分析的目的是通过对历史数据的分析和解决，进行科学的总结，发现其规律性和模式，同时结合稳定的动态流数据预测事物发展的未来趋势。

三、高中数学课堂教学策略的大数据分析

（一）更新高中数学教学思想，以此构建数据分析的概念。很多的老师因为受传统的教学观念的影响，思维方式和教学方法都已经模式化了，并没有树立数据分析的教学观念，俗话说，物质决定意识，意识是物质的反映。如果老师的教学观念还没有及时更新的话，那么，教学行为在这些思想的影响下还是不会出现根本性的变化，为了解决这一难题，在国家新的课程改革中明确提出了“数据分析”这一概念，这一概念的提出标着在大数据的时代背景下我们的国家也越来越重视数据分析在教学中的实际运用，各位老师应该牢牢把握住数据分析的观念，在实际教学中，帮助学生构建数据分析的知识框架。（二）勇于探索，在数学教学中尝试分层教学。现在的高中数学教学的过程中，采用的还是以班级为单位的固定的教学方法，这种教学方法已经是一种既定的模式，对知识接受不同程度的学生他们上课的内容是相同的，这样接受能力强的学生的潜能得不到发挥，接受新知识能力弱的学生跟不上老师讲解的内容，打击了他们学习的积极性和主动性。早在几千年之前，我们的大教育家孔子在教学的过程中就提出了因材施教的教育理念，要求老师在课堂教学中准确地把握每一个学生的性格特点，来进行知识的传授，不错过任何学生的潜力，同时进行不同类型的教育。在高中数学课堂教学中，教师可以分层次地教学生。一班上有不少学生，学生与学生之间存在个人和个人之间的差异，不同学生的不同类型的教学可以有效地促进教学课堂。个人差异和个体差异明显的小学生，也可以尝试不同的教学方法，尝试新的教学模式，面对个人差异，分不同层次的分析教学给他们，这有助于促进学生更好地学习数学，也充分挖掘学生在数学上的潜力。（三）学习分类和重视数学知识的积累。高中数学是一个强大的抽象性和逻辑性的学科，需要有更大的知识量，这就要求学生学会分类，分类各种数学知识，这有助于学生加深对数学知识的理解，也可以帮助学生理清数学知识的静脉，学生进入下一阶段的数学学习会学得更好。另外，还要强调数学知识的积累。

作者:冯雄德 单位:武威第七中学

参考文献：

［1］宋显微．高中数学课堂教学研究［J］．亚太教育，2016（14）．

［2］贾慧梅．基于云平台的初中数学课堂教学研究［J］．中国教育技术装备，2015（23）．