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数据统计分析学习范文1
关键词：数据分析；统计；数学；教学策略
中图分类号：G623.5 文献标志码：A 文章编号：1008-3561（2017）12-0027-01
能够根据具体问题背景选择合适的统计图是学生统计素养的一个重要内容，也是学生对数据分析能力的一个表征。扇形统计图是在学生认识了条形统计图、折线统计图后的小学阶段的最后一个统计内容，该内容增加了选择合适统计方法的难度，使“数据分析”变得尤为重要。因此，教师在教学中要以数据为载体，以学生原有知识经验为基础，引导学生展开渐进式思考，探寻统计的有效方法，培养数据分析观念。
一、引发认知冲突，点燃统计内需
学习是一种由外而内的过程，学习最大的动力来自学生心灵深处，源自于自身的认知冲突。教师在教学中创设教学情境的目的正是为了借助外部环境的刺激，引发学生的内部认知冲突，促使学生在矛盾中生成新的需要，将学习不断引向纵深。苏教版六年级下册的“扇形统计图”一课意在使学生通过联系百分数的意义，体会扇形统计图描述数据的特点。为了让学生深刻领会扇形统计图的特点，教师在教学中改变了教材的编排顺序，没有直接出示例题中的扇形统计图，而是引导学生感知数据，造成他们认知上的矛盾冲突，点燃他们新的统计内需，逐步引出扇形统计图。教师这样给学生出示例题：我国陆地总面积大约是960万平方千米，其中丘陵占9.9%、山地占33.3%、高原占26.0%、盆地占18.8%、平原占12.0%。“同学们能否根据数据设计出一个统计图反映出我国陆地各地形分布情况？”教师边出示条件边提问。学生一听说设计统计图，马上联想到以前学习的内容，有的说：“我们可以画出条形统计图。”有的说：“我们可以设计成折线统计图。”教师表扬了学生善于联系旧知的意识后说：“请同学们想一想条形图与折线图分别用来反映什么？例题中的数据表示什么含义，可以用它们来表示吗？”教师的提示唤醒了学生的数据意识，经过对数据的观察与思考，学生们一致认为：“条形统计图用来直观反映数量多少，折线统计图反映了数量的增减变化，这道题中的数据都是百分数，表达的是部分量与总量的关系，看来以前学的那两种统计图不合适。”“那该怎么办呢？”一个女生迫不及待地问道。“是啊，我们该用怎样的图形来表示部分量与总量之间的关系呢？”教师故意装作不知，“看来我们必须另找出路了。”
二、引导自主思考，点化绘制图形
面对学生的急切心理，教师没有直接将“扇形统计图”推出，而是借助生活情境的观察感悟，引导他们自主思考，摸索出扇形统计图的特点和画法，逐步点化学生绘制出扇形统计图。“先请同学们来看一个有趣的拼盘。”教师边说边给学生展示了一张课前制作的地地形分布模型：用一个圆形塑料盘代表我国陆地总面积，在圆盘内用各种颜色的橡皮泥分别表示不同地形。教师用这个拼盘图对学生进行暗示启发，学生甲一点就通：“原来百分数关系可以用圆与扇形来表达，用一个整圆表示总量，用扇形表示各部分量。”学生乙补充道：“平原占12.0%，表示平原面积占我国陆地总面积的12.0%，我们可以用一个圆来表示我国陆地总面积，在圆内画出一个扇形表示平原面积。” 教师接着说：“同学们的悟性真高，像拼盘那样表示各部分量与总量之间关系的统计图我们称为扇形统计图。下面，就请同学们自己尝试着画出我国陆地各种地形分布情况统计图。”然后教师又引导学生根据各百分数的含义，讨论如何绘制出各个扇形。学生丙联系圆心角的知识道出了平原部分的画法：“一个圆是360°，360°的12.0%是43.2°，在圆内画出一个圆心角是43.2°的扇形就表示平原的面积了。”在学生丙的引领下，同学们迅速算出其他扇形的圆心角度数，并画出了完整的扇形统计图。
三、引领梳理反思，点醒对应思想
为了实现“教是为了不教”，教师在教学中经常引领学生梳理思路，反思学习得失，总结学习经验，使他们获得了质的提升。在学习“扇形统计图”一课的过程中，由于有了先前基于数据分析的精心引导，学生亲历了统计方法的选择与统计图的绘制，对扇形统计图的特点和作用了然于心，读懂扇形统计图自然不成问题。因此，在组织学生对统计图中的信息进行简单分析之后，教师增设了一个“回顾反思”环节，让学生回顾整个统计活动经历，使学生懂得了不同的问题背景需要用不同的数据分析方法，各种统计图的选用必须与数据意义相适应。如反映数量增减可选择折线图，要表达数量多少可选用直条图，要反映各部分量与总量之间的百分比关系可选择扇形统计图。高年级学生的类比分析能力比较强，教师让他们通过简要梳理与反思，能使他们明晰数据分析方法的选择的重要性，对数据分析方法的选择有清晰的认识，进而点醒他们的数学思想。
四、结束语
总之，统计教学是一个系统而完整的活动过程，从对问题背景的理解、对数据的解读、对统计方法的选择，再到图形的绘制等，这一切都离不开科学严谨的分析。数据分析是统计的核心，教师在统计教学中应以数据为核心，引领学生在科学分析中选择出合适的统计方法，从而圆满地完成统计任务。
参考文献：
数据统计分析学习范文2
[关键词]数据结构；算法；数据元素；系统应用
中图分类号：TP311.52 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）22-0102-01
1 引言
随着计算机技术日新月异的发展，程序可视化教学在教育和教学中已经显示了明显的优越性。所谓可视化教学，是指在计算机软件与多媒体技术的帮助下，将一些抽象、深奥、复杂的事物以及发展过程，用仿真化、虚拟化、实体化的方式，在教学方法中显现出来。可视化教学应用方便，可以使计算机学习者直观地观察、体验并利用这些可视化的知识模型，从而使计算机学习者较为轻松地进行课程的学习，对计算机学习者的认知能力与创新能力都会有较大的提升。
可视化教学应用于数据结构算法教学当中，可以改变传统教学方法中的枯燥乏味局面，吸引计算机学习者的注意力。可以将文字、数据、图片、源代码等其它多媒体动态地融合在一起，丰富算法的执行过程。可以让计算机学习者体会在大量不同的数据结构下，算法执行效率的差异。计算机学习者也可以充分的利用自己的课余时间进行自我学习，通过可视化教学软件研究算法的执行过程，培养计算机学习者自主学习的能力。
2 数据结构与算法系统的需求分析
传统的数据结构与算法教学方法中，有些算法的执行过程比较抽象，教师为了讲解一个算法往往需要辅助大量的图形示例。常规的板书和一般的幻灯投影授课均难以有效地展示这种抽象性和动态性，容易造成教学的低效和学时膨胀。有一些学校看到了弊端，苑⒊隽耸据结构教学网站供计算机学习者学习和交流；也有一些学校则开发出了可视化数据结构教学演示系统，将数据结构中算法的执行过程直观展示在用户面前。整体上看，这些系统在一定程度上促进了用户的学习，但还存在着一些不足，如系统以“教”为中心而设计，缺乏以用户为中心的人机交互理论的指导，学习者与软件的交互机会少且单一。因此，一个供用户自主设计算法，在实践环节上进行创新，提出自己的见解和设计，并得以验证，从根本上和底层次上深化对数据结构与算法的理解的学习平台的苑⒂任重要，互联网支撑的数据结构与算法学习系统将解决这个问题。系统能够让用户熟悉数据结构课程的核心理念，掌握相关算法内部的运行机制。本文在研究数据结构模块的基础上，将开发一个数据结构与算法学习系统，联动演绎各数据结构模块是如何有机结合的，并为用户提供自主设计算法的接口，这也是本系统区别于其他系统的一个创新点。
本文提出的数据结构与算法学习系统的设计目标为：系统良好的交互界面，包含数据结构各功能模块的算法演示，各模块详细信息查看，利用计算机图形界面技术，提供良好的用户界面。系统实现一系列数据结构的算法，用户能实时查看算法图形动态演示过程，并提供各算法和数据结构的详细中间结果信息，帮助用户进一步理解算法的执行过程和效率。系统不仅可以为用户展示数据结构算法的执行过程和中间结果，还提供编程接口让用户实现自定义算法，并对该算法进行测评，以图形界面的方式展示在用户面前。系统具备良好的稳定性，采用了多种安全机制确保服务器的稳定运行，保证了系统的安全可靠。充分运用面向对象的设计思想来设计系统模块，使其具有良好的扩展性，方便系统的后期维护和扩展。
3 数据结构的系统总体架构
系统采用典型的三层架构作为开发模型，本系统的三层架构主要划分为客户端、服务器端和服务资源层。系统客户端是一个浏览器，显示用户的使用界面，不同的用户通过浏览器向服务器端发送请求，然后接收服务器的返回信息展示在用户界面上。服务器层位于系统的服务器端，包含了数据库服务器和应用程序服务器，它提供了数据支持，实现了算法引擎和代码测评，算法引擎提供了经典算法的演示和用户自定义算法演示，代码测评负责对用户提交的源代码进行测试，并生成y试数据。服务资源层位于系统的服务器，它提供用户经典算法库和可视化类库，经典算法库包含了相关的代码以及算法演示的全过程，可视化类库提供用户的一些画图操作，让图形界面的演示更为美观。
优秀的系统必须能够满足系统的扩展和维护需求，数据结构与算法学习系统三层架构侧重于设计的简单化，简化客户端的功能，将复杂操作置于服务器端。系统的客户端，也就是浏览器层，仅仅用来显示用户工作界面和执行一些画图操作。系统的客户端是前台用户浏览器，显然，浏览器不会对测评系统产生任何影响，只要客户端浏览器支持环境就可以运行该系统，而目前的浏览器都对其进行了支持。不管客户端有多少不同种类和数目，都不会影响系统的完善和后期维护，这样就减轻了系统开发和扩展维护的难度。另一方面，系统服务器端承载了绝大多数的负载，基于此情况，服务器端的配置就必须要合理，后台服务器的一个小小的错误都有可能对系统测试服务造成不可预计的影响，因此，保证系统服务器端的安全稳定运行是十分关键的。
在本系统的三层架构中，利用基于面向对象的方法进行系统的苑，按照系统需求对服务器做了不同模块的划分，主要分为三个部分。分别是数据库、算法引擎和代码测评程序。数据库为用户提供数据支持，能够满足用户对数据的增加、修改、删除、更新等操作。算法引擎负责对算法进行解释，给用户提供算法的演示功能，并能够将用户按照系统要求编写的代码转变成图形方式展示在用户面前。代码测评程序主要对用户提交的源代码进行完整的测评，其中包括源代码编译，源代码测试和程序监控等。对于服务资源层，包括两大部分，分别是经典算法库和可视化类库。经典算法库包含了数据结构九大章节的数据结构模型和相关的算法，供算法引擎调用，在客户端上展示出来。可视化类库提供了一系列的数据结构画图操作，使算法的演示过程显得生动形象。
服务器层用分离可缩放结构，算法引擎部分与代码测评程序两者没有直接交互。本文设计的系统将算法引擎与代码测评分离开来，测评模块用多线程处理机制，极大的提高了系统的响应速度，双方通过数据库进行~合。这种结构的设计也使得测评模块的复杂性有所降低，首先，测评模块易于维护，不同模块的修改不会对其他的模块造成影响，其次，利于系统的负载均衡。如果算法引擎和代码测评在同一台服务器运行，当同时测试的用户比较多的时候，非常消耗服务器资源，容易照成服务器负载过重。用了分离可缩放结构，代码测评系统就可以单独的放在另外一台服务器上，专门负责源代码的测评工作，甚至可以放在一个集群上，有效地提升系统的运行效率。通过对系统进行分层，能够使得系统的各大模块之间没有强的Q合，彼此之间相互联系却不会相关干扰，使得开发过程方便快捷，对以后的维护和扩展也有着极大的好处。
参考文献
[1] 在线学习系统的设计与开发[J].李萍.电子世界.2013（13）.
数据统计分析学习范文3
关键词：听障大学生； 教学评价； 统计分析
【中图分类号】G762
学生教学评价，即学生作为评价主体对教师的教学质量进行评价。其主要目的是为教师的教学提供有用的反馈，以促进教师提高教学质量，从而为提高学生的学习效果服务 [1、2]。听障大学生，作为特殊的学生群体，日常教学应赋予更多的关心和爱心。对听障大学生教学评价数据的研究，可以促进从事特殊教育的老师改善教学方法，调整教学态度，进一步提高特殊高等教育的课堂教学质量显得格外重要。
数据数理统计分析是数学的一个分支，是指研究如何有效地收集和使用带有随机性影响的数据。通过数据的数理统计分析，可以进行数据的整理和问题的推断[3]。现代数理统计分析的一个显著特点就是运用计算机实现有关的统计计算与分析，目前也有许多应用计算机软件对于教学质量进行分析讨论的报道。本文利用SPSS软件（Statistical Product and Service Solutions）对听障大学生教学评价数据进行统计分析，以更好的发挥评价的诊断、激励和导向的作用。
一、数据分析来源
本文数据来源于某大学某学期听障大学生教学评价数据，共涉及25门课程。教学评价分为十项指标，分别为“tm1”：仪表端庄，教态自然，精神饱满；“tm2”：上课准时、足时，认真负责，严格要求学生；“tm3”：关怀和尊重学生，有固定的辅导和答疑时间师生关系融洽；“tm4”：教学目标、要求、考核形式明确，推荐有助我们学习的参考文献；“tm5”：授课内容充实，信息量大，重难点突出，进度安排适当；“tm6”：作业有利于我们掌握知识和自主学习，批改和分析认真；“tm7”：思路清晰，阐述准确，语言规范生动；“tm8”：因材施教，注重学生创新意识和能力培养；“tm9”：教学方法灵活，教学手段恰当，注重互动，课堂气氛活跃；“tm10”：掌握了本课程的核心内容，激发了学生学习兴趣，提高了分析问题、解决问题的能力。
二、分析方法
本文主要使用了SPSS软件中的描述性统计分析（Descriptive Statistics，得到原始数据转化成标准化的取值，可以直观了解数据的情况，同时便于进一步分析）；K-S单样本检验分析（Kolomogorov- Simirnov One-sample Test，主要考察数据是否符合正态分布）；主成分分析（Principal Component Analysis，将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量）；K中心聚类分析（K-means cluster analysis，将数据进行分类，辨别样本之间的亲疏关系）；单因素方差分析（one-way ANOVA，调查按某个研究因素的不同水平分组后该因素的效应）。
三、结果与分析
（一）学生教学评价整体情况及正态分布分析
分析教学评价整体情况可以了解听障大学生课堂教学质量的总体情况。从表1可以看出，该学期听障大学生教学评价总分范围在81.48-99.82之间，平均成绩为89.69±3.62。利用SPSS软件进行正态分布分析，得到表2及图1。从表2得到单样本K-S检验Z统计值为0.500，渐近显著性水平为0.964，远大于0.05，因此教学评价结果符合正态分布。
（二）学生教学评价指标主成份分析
利用SPSS进行学生教学评价指标主成份分析后，得到表3。主成份分析法只提取到1个成分，且变量系数均接近1，因此可以认定本体系10项指标相互独立，影响较小。
（三）不同课程学生教学评价聚类分析
通过SPSS软件K中心聚类分析方法，将25门课程进行聚类分析，得到表4、表5。从表4可以看出，通过聚类分析，通过学生教学评价成绩将25门课程分为了2类，1类优秀成绩为15门课程，2类良好成绩为10门课程。表5则表示每门课程所属聚类。
（四）学生教学评价指标的聚类分析
通过SPSS软件K中心聚类分析方法，将学生教学评价十项指表每门课程的得分进行聚类分析，得到表6、表7。通过聚类分析，将评价指标分为了2类，指标1、2、3被归为类别1，可以看出主要是指教师的教学态度；指标4-10被归为类别2，主要考查教师的教学业务水平。
（五）不同学科类别科目学生教学评价差异性分析
根据课程不同性质，将参与评价的25门课程分为了学生思政（两课）类、文科（外语、语言等）类、理科（数学、物理等）类。
利用SPSS进行单因素方差分析。文科类课程与理科类课程学生教学评价成绩有显著性差异，且文科类课程得分要高于理科类课程。原因可能由于理科类课程需要大量逻辑思维能力，听障大学生可能在这方面有所欠缺，因此课堂教学效果不如文科类课程。此外，学生思政类课程与文科、理科类课程均没有显著性差异，其得分介于两者之间。
（六） 不同职称教师授课学生教学评价差异性分析
根据授课教师职称不同，将参与评价的25门课程分为了教授授课、副教授授课及讲师授课三类。
利用SPSS进行单因素方差分析。教授授课类学生教学评价得分与副教授、讲师授课类直接均存在着显著性差异，且总分均值要高于其他两类。可见，教授因为在知识、授课经验上的累积，其教学效果要好于副教授及讲师。副教授及讲师教学评价得分则无显著性差异。
四、结语
本文通过计算机软件等辅助手段，将原本多而无规律的教学评价数据进行了分析处理，获得了许多有价值的信息，这些都有利于教育管理进行优化管理，更好的做出决策，为强化教学管理、提高教学质量打下基础。本文只是在听障大学生教学评价过程中，利用计算机辅助手段进行分析的初步探索。教学评价是一项非常复杂的质量监控的过程，如何进一步利用计算机软件等为教学质量提供支持，有待我们继续研究。
参考文献
[1] 鲁进勇，夏建刚. 本科教学质量评价的文献综述[J].学问・科教探索，2008，18：24-25.
数据统计分析学习范文4
在科学研究中，数据的收集、分析和统计处理，需要用到医学统计软件包。目前常用的优秀的医学统计软件包有SAS，SPSS等。这些软件大都具有强大的数据管理能力、全面的统计方法、高精度的计算以及独特的多平台自适应技术，功能强大。但是这些软件的使用相对比较复杂，没有经过培训很难应用自如，充分发挥这些软件的作用。Excel是由Microsoft公司开发的一种功能很强的电子表格处理系统，它除了具备一般表格软件的功能以外，还包括文字处理、数据库管理和图表处理功能，同时还提供了统计与工程分析、决策支持分析的工具[1]。在我们的医学数据处理中，最常用的大都是要做一些简单的统计描述，或者进行方差分析、t检验及回归分析等等[2]，作这些统计分析时，我们可以使用Excel“数据分析”工具来完成。
1 Excel中加载“数据分析”工具
首先，启动Excel，点击工具菜单中的“加载宏”选项，在出现的对话框中选中“分析工具库”，确定安装后，在菜单栏的“工具”下会出现“数据分析”选项。
2 使用Excel进行数据统计描述
用Excel可进行数据的统计描述，包括：（1）集中趋势（集中指标），它包括算术平均数，中位数，几何平均数，众数等。Excel提供有现成的公式及内置函数可进行这几个指标的计算。如首先输入一组数字，然后建入公式=AVERAGE（常数），=MEDIAN（常数），和=MODE（常数），按回车健可得到算术平均数，中位数和众数；（2）离散趋势（变异指标），它包括全距，百分位数，四分位数间距，方差，标准差，标准误，偏度系数和峰度系数等。而其中以方差，标准差，百分位数和标准误较为常用。同样在电子表格中建入公式=VARP（常数）和=VAR（常数）两函数可计算总体方差和样本方差。建入公式=STDEVP（常数）和=STDEV（常数）便可得到总体标准差和样本标准差。
3 t检验
t检验是医学统计分析中最常用的统计分析方法，用来检验标准试样测定结果的平均值与标准值之间是否有统计学意义。Excel“数据分析”中提供了多种不同条件的t检验工具，如“平均值的成对二样本分析”，“双样本等方差假设”，“双样本异方差假设”及其他统计分析工具，当样本中的观察值存在配对关系时，可以使用“平均值的成对二样本分析”t检验。例如对一个样本组在实验前后进行了两次检测，为确定实验前后样本均值是否相等，应使用成对t检验，此t检验并不假设两个总体的方差是相等的。例如，用某药物治疗高血压患者10名，治疗前后舒张压变化如下：
在工作表中输入上面的数据，比如数据区为A1至J2。分析时，在“工具”菜单中，单击“数据分析”命令。在数据分析对话框中，选择t检验：平均值的成对二样本分析，拉出平均值的成对二样本分析对话框，其中有如下输入项：变量1的区域：输入需要分析的第1个数据区域的单元格引用。该区域必须由单列或单行数据组成。可单击输入框右面的按钮，回到电子表格上自数据开始的单元格向结尾的单元格拖动。此时变量1的区域（A1~J1）自动进入输入域中。然后单击输入域右面的按钮，回到原对话框。变量2的区域：输入需要分析的第2个数据区域的单元格引用。该区域必须由单列或单行的数据组成。输入方法同前。变量2的区域为（A2~J2）。假设平均差：在此输入期望中的样本均值的差值。缺省为0值，即假设样本均值相同。标志：如果输入区域的第1行或第1列中包含有标志项，应选中此项：如果输入区域没有标志项，Excel将在输出表中生成适宜的数据标志。这里选中此项。α在此输入检验的统计意义水平。该值范围为0～1之间。缺省为0.05。
输出区域信息可选择如下单选项：输出区域和新工作簿。我们选择新工作表，结果为平均95.88889，方差80.86111，观测值9，泊松相关系数0.881366，假设平均差0，df 8，tstat 5.230769，P（T≤t）单尾0.000396，t单尾临界1.859548，P（T≤t）双尾0.000792，t双尾临界2.306004。两组比较差异有统计学意义（P
4 方差分析（analysis of variance，ANOVA）和卡方检验
在数据分析工具库中提供了3种基本类型的方差分析：单因素方差分析、可重复双因素分析和无重复双因素分析，现简单介绍方差分析的应用。
单因素方差分析：在进行单因素方差分析之前，须先将试验所得的数据按一定的格式输入到工作表中，其中每种水平的试验数据可以放在一行或一列内，具体的格式如表，表中每个水平的试验数据结果放在同一行内。数据输入完成以后，操作“工具-数据分析”，选择数据分析工具对话框内的“单因素方差分析”，出现一个对话框，对话框的内容如下：（1）输入区域：选择分析数据所在区域，可以选择水平标志，针对表中数据进行分析时选取；（2）分组方式：提供列与行的选择，当同一水平的数据位于同一行时选择行，位于同一列时选择列，本例选择行；（3）如果在选取数据时包含了水平标志，则选择标志位于第一行，本例选取；（4）α：显著性水平，一般输入0.05，即95%的置信度；（5）输出选项：按需求选择适当的分析结果存储位置。 双因素无重复试验方差分析 与单因素方差分析类似，在分析前需将试验数据按一定的格式输入工作表中。 数据输入完成以后，操作“工具-数据分析”，选择数据分析工具库中的“双因素无重复方差分析”，出现一个对话框，对话框的内容如下：（1）输入区域：选择数据所在区域，可以包含因素水平标志；（2）如果数据输入时选择了因素水平标志，请选择标志按钮；（3）显著性水平α：根据实际情况输入，一般选择0.05；（4）输出选项：按需要选择分析结果存储的位置。
可重复双因素分析：双因素可重复方差分析与双因素无重复方差分析数据输入的区别在于对重复试验数据的处理，就是将重复试验的数据叠加起来。 数据输入完成以后，操作“工具-数据分析”，选择数据分析工具库中的“双因素可重复方差分析”，出现一个对话框，对话框的内容基本与双因素无重复方差分析相同，区别在于每一样本的行数选项，在此输入重复试验的次数即可。若须对数据进行方差分析时，在输入区域选择数据所在区域及因素水平标志，在每一样本的行数处输入3，即每种组合重复3次试验，显著性水平选择0.05。在输出选项中可以按照需求选择分析结果储存的位置。选择确定以后分析结果。在工具菜单中均有现成的这3种分析工具。
5 非参数检验
Excel也没有提供非参数检验的分析工具，但可利用其提供的函数和公式可进行分析。如利用IF（指定要执行的逻辑检验函数）和COUNTIF（ 条件函数 ）进行编秩。利用=SUMIF（条件单元格求和函数 ）计算正负秩和。=COUNT（个数函数）利用=ABS和=SQRT计算绝对值和z值。
6 相关回归
为了反映两个或多个变量之间的关系，描述相关关系的方向与密切程度，需采用相关分析；为了反映两个或多个变量之间的依存关系，建立回归方程，采用回归分析。先将数据输入工作表中，然后用Excel提供的函数可进行线性回归（linear regression）又称简单回归的分析和Spearman等级相关分析，用菜单中的“工具数据分析相关糸数可进行相关分析。用“工具数据分析协方差工具可进行协方差分析。用Excel的XY散点图工具可以进行散点图的绘制。
Excel是一种使用极方便的电子表格软件，它有强大的数据管理功能，不仅能够根据需要分类管理数据信息，能进行数据统计、筛选、排序、汇总、汇制图表等，还能利用其强大的函数功能以及分析工具库为建立复杂的统计或计量分析工作带来极大的方便。
参考文献
数据统计分析学习范文5
关键词：数控系统数据备份与恢复；单元教学设计；一体化教学
中图分类号：G712 文献标识码：A 文章编号：1672-5727（2013）04-0099-03
当前，中国职业教育已经从规模扩张走向内涵建设，如何提高职业课程教学质量成为职业院校教学改革的最紧迫问题。一体化教学模式由于体现了现代职业教育教学理念，受到教师广泛关注和深入研究。所谓一体化教学，简单地说：就是“教学练”一体化。一体化教学通过充分利用现代教育技术，将理论、实训等教学内容一体化设置；授课过程与实习操作有机结合起来；教室与实训场地等教学条件一体化配置；教学设备与先进教学理念有机结合；知识、技能与素质等职业要求一体化训练，由此形成融知识传授、能力培养、素质教育于一体的一体化教学模式。
下面通过《数控机床装调与维修》课程的《数控系统数据备份与恢复》单元进行教学设计，对一体化教学组织实施的实践进行探索。
教学设计
教学设计主要包括学习分析、教学目标、教学内容、教学过程、学习评价等方面的设计。
基本信息
适用专业为数控设备应用与维护；适用课程是数控机床装调与维修；教学对象为技校二年级学生（高中起点）；所需学时是4课时。
学习分析
教学内容分析 学生通过采用恰当的方式对数控设备的数据进行备份与恢复，从而获得数控设备数据和相关软件方面的知识及操作技能。该内容具有以下特点：（1）来源于数控机床装调流程中非常常见的工作任务；（2）是数控维修中使用最多最快捷的维修手段之一；（3）是国家职业标准考核内容；（4）是实训过程中必不可少的一环；（5）通过完成项目任务，让学生理解数控设备数据及相关软件的含义和作用。
学习者特征分析 学习起点知识和能力：学生对数控系统的硬件、软件组成已建立概念；具备计算机应用的知识；但缺乏英语阅读理解能力，在学习中遇到英文信息有发怵情绪。学习态度情感：技校学生动手的愿望甚于动脑。
学习重点及教学方法 重点内容：在各种工况条件下，采用正确的方式进行数控设备数据的备份与恢复。教学方法：（1）教师引导学生通过各种途径查阅所需的技术资料；（2）教师通过讲授、示范操作引导学生掌握数控设备数据的备份与恢复步骤。
学习难点及其化解方法 难点内容：理解人机交互过程中出现的英文信息。化解方法：对于完成任务过程中碰到的语言问题，采用收集相关语汇，教师集中讲解的办法。
教学目标设计
能力目标 （1）能说出数控设备数据类型、功能、存储地点、各种备份与恢复方式；（2）能够确定在特定工况条件下采取何种数据备份与恢复方式；（3）能够在教材、学材、教师的帮助下或利用网络资源，在各种工况条件下，采用正确的方式进行数控设备数据的备份与恢复；（4）具备根据设备操作和维修说明书（含英文版）完成故障诊断与维修任务的能力，并且能够按照岗位工作规范要求进行工作。
知识目标 （1）了解除数控设备数据类型、功能、存储地点；（2）掌握基于存储卡的数据备份与恢复方式；（3）掌握基于RS232通信的计算机数据备份与恢复方式；（4）掌握数据通信知识。
学习目标框图 学习目标设计在层次上从低到高，体现了知识的再现、重组、迁移和应用；在维度上反映了专业能力、方法能力和社会能力的结合，见图1。
教学内容设计
教学理念 做学合一，让学生经历完整的工作过程。做的内容：用不同的方式进行数控设备数据备份与恢复，完成调试或维修任务；学的内容：数控设备数据类型、功能、存储地点、两种备份与恢复的方式、数据通信知识。
教学顺序 在数控系统的连接与调试实训之后，机床典型故障诊断与维修之前进行。
能力训练任务及案例 以不同工作（故障）情形为本项目任务的载体：情形一：系统出现CNC报警；情形二：系统出现辅助功能动作不正常；情形三：系统增加了新功能；情形四：新功能调试后，重新进行数据备份。根据以上四种情形，设计4个工作任务：（1）系统出现350报警（同步轴设定错误），请恢复系统正常；（2）系统出现面板失效，请恢复系统正常；（3）系统增加了刀号错误信息程序，请备份新的系统数据；（4）在FANUC LADDER Ⅲ环境下编制集中程序，请调试功能正常。
教学组织
教学情境 技校二年级的40名学生。配置有10套数控装调维修装置的一体化教室。
学习材料 （1）教师自编的《实训指导手册》（电子版）；（2）刘江主编的《数控机床故障诊断与维修》（高等教育出版社，2007）；（3）北京发那科机电有限公司的FANUC 0i-D/0i Mate-D 简明联机调试手册（2011）。
教学准备 （1）教师制作PPT、自编学习材料；（2）调试教学设备。
教学方法 采用行动导向的教学方法，工作任务实施过程如图2所示。学生5人一小组，组内各任务的时间分配、人员分工由小组长决定。
教学过程设计 根据设定的教学内容，围绕解决怎样教和怎样学（做）的问题，将“做”的工作过程转化成教学过程，体现以学生为中心、行动导向、做中学的教学理念。具体见表1。
学习评价设计 学习评价设计要有利于促进学生专业能力的形成和职业能力的提升。根据教、学（做）的教学目标，参照岗位职业能力要求，进行评价项目、评价标准、评价方式等学习评价的设计，解决教的怎样和学（做）的怎样的问题，体现学习评价的科学性、合理性和可操作性。参见表2。
“6+2”原则是一体化教学的核心理念。其中的“6”指的是：（1）工学结合、职业活动导向；（2）突出能力目标；（3）项目任务载体；（4）能力实训；（5）学生主体；（6）知识理论实践一体化的课程教学。“2”指的是：（1）某些课程教学内容（如德育内容、外语内容等等）必须更注意采取“渗透”到所有课程中去的方式，而不仅依赖集中上课的方式；（2）对于职业能力中的“核心能力”，如自学能力、与人交流能力、与人合作能力、解决问题能力、信息处理能力、创新能力、数字应用能力、外语应用能力等，必须更注意采取“渗透”到所有课程中去的方式，而不仅仅依赖集中培训等上课方式。
由于一体化的教学模式契合了当下职业教育的现实诉求，体现着职业教育的实践性、开放性、实用性，是一种行之有效的教学模式。一体化教学过程和教学评价较以往均有了很大的变化，对教师的职业教育能力也提出了较高的要求。
参考文献：
[1]戴士弘.职业教育课程教学改革[M].北京：清华大学出版社，2010.
[2]戴士弘，毕蓉.高职教改课程教学设计案例集[M].北京：清华大学出版社，2007.
[3]巨明庆.关于“一体化教学”问题的研究[J].职业教育研究，2010（s1）.
数据统计分析学习范文6
【关键词】struts；hibernate教学数据分析；设备管理
Web开发往往涉及技术较多，随着MVC软件开发理论的不断深入，极大地提高了软件可维护性、可阅读性，但同时也增加了软件开发的工作量，提高了软件开发的成本。软件开发框架的出现，改变了这种状态，框架(FrameWork)为Web应用提供了预备的软件架构和相关软件包，可以大大提高开发Web应用的速度和效率。在Java社区，开源项目进行得十分活跃，许多优秀的开源框架更是为我们提供了帮助，结合Struts和Hibernate这两个开源框架来构建应用是一个十分有效的技术选择。本文研究了没有采用EJB技术的基于Struts和Hibernate框架的轻型J2EE软件架构技术和开发方法，并给出了在教学数据分析统计与设备管理系统中的具体应用。
在J2EE的多层次结构中，Web层框架遵循MVC模式的Struts架构，业务逻辑处理有JavaBean操作类完成，数据持久层采用Hibernate框架。本文将该框架架构应用于专业设置数据统计分析系统，利用调研信息输入专业设置信息条，最终生成统计信息报表；将基于改框架搭建石化企业设备管理系统，完成设备基本信息管理、备品备件管理、附属设备管理、故障登记管理等。
Web层中Struts框架的基本结构(见图1)，Web层框架采用Struts架构存在以下几个方面优点。
a)可以为一个模型在运行时同时建立和使用多个视图。变化一传播机制可以确保所有相关的视图及时得到模型数据变化，从而使所有关联的视图和控制器做到行为同步。
b)视图与控制器的可接插性，允许更换视图和控制器对象，而且可以根据需求动态地打开或关闭、甚至在运行期间进行对象替换。
c)模型的可移植性。因为模型是独立于视图的，所以可以把一个模型独立地移植到新的平台工作。需要做的只是在新平台上对视图和控制器进行新的修改。
d)潜在的框架结构。可以基于此模型建立应用程序框架，不仅仅是用在设计界面的设计中。
业务逻辑处理层：
该层是业务处理中心，考虑业务逻辑的需要具备灵活性，系统将业务处理类封装成JavaBean，并向上提供调用接口，为以后系统维护、扩展提供了方便。当系统业务发生改变，系统只需要更改相应的业务处理类，其他部分不需要进行修改。
数据持久层：
