数据分析范文10篇

时间:2024-03-18 10:31:13

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数据分析

油料化验数据分析

1原始数据读取、分析数据的记录要准确

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。

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医疗数据分析论文

1医疗数据分析模型

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

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数据分析与决策系统的优化

1引言

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

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焊接设备数据分析

摘要:随着互联网设备的快速发展,全球的数据量正以惊人的速度增长,对当今和未来的科技、经济发展以及社会生产、生活带来重大影响。焊接是工业生产的一种关键工艺,焊接设备的智能控制和数据记录更是国内外焊接专业科研工作者的研究热点。随着工业4.0时代的到来,开发智能化的焊接参数采集终端、利用网络技术实时传输焊接过程参数,并通过大数据分析手段,建立基于焊接设备的实时监测与数据分析系统,实现对焊接作业的全过程监控与分析,对工程项目焊接设备运行数据进行分析,精确掌握焊接资源投入、精确把控焊接人工时、提高焊接工效、提升项目管理水平,对于提升企业经济效益具有较高的价值。

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。

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论电力营销数据分析

在电力营销中,要想提高工作效率必须建立数据分析系统,帮助市场营销部门直观、清晰、全面了解和分析各分县局销售情况。销售数据的分析系统包括两大方面:一是实时监控,每天可以通过简洁的数据反映掌握各部门的销售指标是否正常,建立预警机制,在销售危机萌芽时能及时应对;二是月度分析,客观公正地评价基层的业绩,导入竞争机制,同时使营销人员不但关注销售数量,而且关心销售质量。

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

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支护设计与监测数据分析

1深基坑支护的类型分析

(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。

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大数据审计数据分析研究

一、大数据概念

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。

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小学数据分析数学经验探讨

摘要:数据分析是学生核心素养之一,是指针对研究对象获取数据信息,运用数学方法进行整理、分析、推断和运用,形成关于研究对象认识的素养。数学经验再生,是学生在直接感性经验基础上,经过体验、反思与加工而形成,具有再抽象、再加工特征,是个体对数学活动过程的重新认识。小学数据分析教学需要在数据收集、整理、分析和应用阶段深化发展学生数据分析观念和能力,在数据分析各个阶段实现数学经验再生,促进数据分析素养发展。

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

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大数据分析助力数学知识突破

摘要:随着互联网和计算机技术的飞速发展,大数据时代已经给我们的生活和学习带来很多的便利,在大数据的时代背景之下,大数据分析也应运而生,大数据分析在学科教学中发挥了重要的作用,本文就大数据分析助力高中数学知识突破进行了研究,首先阐述了大数据分析的概念,最后阐述了基于大数据分析下的高中数学课堂教学策略。

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。

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数字化校园大数据分析

摘要:数字化校园是高校信息化建设的必由之路,其建设内容涉及高校教学工作的方方面面。笔者主要针对数字化校园背景下,大数据分析在教学中的应用进行研究,从而进一步完善教学体系,促进高校信息化发展,提升办学水平。

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

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