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数据分析的课程设计范文1
为了推进统整项目课程的“精准实施”，我们经常会在课程实施的不同阶段进行问卷调查，通过多视角的数据收集整理，并对数据进行精准分析，从而了解课程表象背后的学习原理。“智库百科”这样描述数据分析的意义：数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。数据分析对课程实施有非常重要的意义，我们可以针对精准的数据分析结果调整课程实施策略，始终把学习者放在学习的中心地位。
从数据分析中了解学习者的兴趣，可以让课程设计更具针对性。在统整项目课程中，让学生选择自己感兴趣的主题学习是我们的首要任务。在每一个统整项目课程实施前，我们都会让孩子们通过大量阅读对主题课程内容有一个较为深入的了解，在“大课”中，每个小主题的教师团队向所有学习者介绍本主题的特点，并通过多样化的方式吸引学生。大课之后，我们向学生发起问卷调查，让学生选择自己感兴趣的主题学习。比如，三年级《水的世界》统整课程，我们分了三个小主题：水的循环、水的污染、水的用途。我们通过问卷星问卷调查，让孩子们扫描二维码选择主题进行分组学习。通过对分组数据的分析，我们发现三个主题选择的数据并不是很均衡：水的循环占13.89%，水的污染占45.83%，水的用途占40.28%，孩子们最感兴趣的是“水的污染”，从这些数据中我可以很明显地看到孩子们对环保的话题很感兴趣。因此，针对这样的数据我们可以着力“水的污染”的研究。
通过数据分析，我们可以精准了解学生的需求。统整项目课程要顺利实施，需要站在儿童的视角来设计课程。现实世界中成人眼里的儿童需求往往和儿童的真实需求存在一定的差距，而可视化的数据分析可以让我们直观了解到儿童的真实想法。例如，在二年级《美丽中国》统整项目课程中，我们分地理与自然、建筑与景观、民族与服饰、美食与风俗、工艺与创造五个组对中国进行探索。在成人眼里，儿童“好吃”，认为选“美食与风俗”的会占绝大多数，但是实际差距却很大，实际数据是：地理与自然16.36%、建筑与景观8.18%、民族与服饰22.73%、美食与风俗15.45%、工艺与创造37.27%。可见，孩子们最喜欢“工艺与造”，而“美食与风俗”排在倒数第二。从这些数据可以看出，动手创造是孩子们最喜欢的事情，因此我们在课程设计中需要给孩子们创造更多“动手创造”的空间和机会。
通过数据分析，我们可以了解到家长的需求。统整项目课程的实施需要家长的高度认同与全程参与，家长参与的程度是儿童能进行课程深度学习的关键因素之一。因此，我们的课程设计需要了解家长的需求。例如，二年级《美丽中国》统整项目课程中，家长对学生能力培养很关注，特别是孩子的合作、探究、解决问题、语言表达等能力的培养，分别占73.56%、78.74%、79.89%、71.84%。基于这些数据，我们需要把学生面向未来的关键能力设计在整个课程之中，从而提升学生的综合素养。
总之，通过数据分析我们还可以看到很多看不到的东西。因此，统整项目课程实施过程中我们需要设计不同的问卷调查表，收集学生学习、教师教学、家长期盼等方面的数据，通过数据分析了解到课程的学习本质，促进学生的深度学习。
数据分析的课程设计范文2
关键词:人工智能；大数据；软件
1人工智能及大数据的概念
1.1人工智能
人工智能是一门利用计算机程序模拟人类智能的科学,其应用领域十分广泛,例如机器人、模式识别及专家系统等。人工智能的高科技产品,不仅实现了对人类思维的模拟,在某些方面还超过了人类。
1.2大数据
大数据是指海量信息的集合,一般用常规软件工具无法对其进行有效的采集、存储和处理,需要借助具有超强洞察力的大数据技术对其进行有效的采集、存储、处理、分析和共享。大数据技术能够有效地进行超大规模的并行处理,能够有效地处理结构化及半结构化的数据,具有较强的数据挖掘能力及分析决策能力。
2人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求特点
2.1知识更新能力
人工智能及大数据技术日新月异,需要软件专业技术专业人才具有较强的知识更新能力,较强的自主学习能力,以及较高的技术应用能力。但目前相当一部分软件技术专业的大学生的自主学习能力不高,知识更新能力不强,亟需针对人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求特点改进培养方案,增加相关课程,培养学生对新知识的理解和掌握尤为重要。
2.2创新思维能力
人工智能及大数据时代下,需要软件技术专业人才具备较强的适应创新能力,较强的开拓思维能力,以及较强的团队协作能力。但目前相当一部分软件技术专业的大学生的创新思维能力较差,新知识更新缺乏主动性,迫切行,学习意识不强。亟需针对人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求特点创新改革培养方案,确定切实可行培养策略是学科发展的需要和任务。
2.3大数据分析能力
人工智能及大数据对人才的大数据分析能力要求较高,主要包括数据采集、数据整理、数据描述、数据统计分析和深度学习等诸多方面的能力。但目前相当一部分软件技术专业的大学生的大数据分析能力不够,不能很好地进行数据采集、存储、整理、描述、统计分析和归纳总结,亟需针对人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求特点创新培养体系。
2.4软件开发及测试能力
人工智能及大数据对人才的软件开发及测试能力要求较高,主要包括软件分析、软件设计、软件实现和软件测试等方面的能力。但目前相当一部分软件技术专业的大学生的软件开发及测试能力较差,不能够有效地开展软件的规划、分析、设计、实现与测试等环节,亟需针对人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求特点提升学生的软件开发与测试的实践能力。
3建设策略
3.1转变教学理念,顺应人工智能及大数据时展要求
传统的教学理念已经不能适应人工智能及大数据时代的要求,亟需转变教学理念,从而适应人工智能及大数据时代的要求,进而提升软件技术专业人才的培养质量。在人工智能及大数据背景下,学校应深入分析人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求特点,从而有针对性的制定培养目标、培养任务和培养方案。在制定培养目标时,应着重考虑软件技术专业人才在人工智能及大数据时代应具备的能力素质。在制定培养任务时,应着重参考人工智能及大数据相关岗位的岗位要求。在制定培养方案时,应坚持以学生为主体,以学生为本,突出知识更新能力、自主学习能力、开拓创新能力、团队协作能力、大数据分析能力和软件开发及测试能力的培养。
3.2引导学生利用现代化、智能化的网络平台进行自主学习
为了更好地适应人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求,应引导学生利用现代化、网络化和智能化的Web平台进行自主学习,从而提升学生的知识更新能力、开拓创新能力、解决问题的能力和团队协作能力。首先,在人工智能及大数据背景下,网络上涌现了大量的人工智能及大数据相关的学习资源,但这些网络资源存在良莠不齐的现象,因此教师应该引导学生如何搜索、鉴别和使用这些网络学习资源。然后,教师可以引导学生自由分组开展人工智能及大数据相关的学习,通过兴趣小组的方式激发学生对人工智能及大数据的学习热情,提升学生的自主学习能力,提升在线学习的效率。最后,教师可以自建教学网站,对网络资源进行筛选和优化,使学生能够更好地进行网络学习。
3.3构建大数据分析课程体系,提升学生的大数据分析能力
人工智能及大数据对软件技术专业人才的数据分析能力要求较高,众多人工智能及大数据相关企业亟需大量的具有较高大数据分析能力的软件技术专业人才。因此,大数据分析能力是目前软件技术专业人才培养的重要内容,应适时构建大数据分析课程体系,进一步提升软件技术专业学生的大数据分析能力。首先,教师是教学的组织者,因此应注重教师的培养,只有提升了教师的大数据分析能力,才能更好地提升学生的大数据分析能力。然后,重点突出数据挖掘能力的培养,包括数据预处理能力和聚类分析能力等。
数据分析的课程设计范文3
关键词：计算机复杂工程；虚拟仿真；创新能力；课程群；实践体系
0.引言
计算机科学与技术是一门基础学科，计算机能力是当代大学生必备的能力之一，建立大学生创新创业教育体系，完善创新型人才培养模式非常重要…。但由于学校的学科优势、专业特色、课程设置、管理模式等情况各异，实验室资源条件也各不相同，计算机教育必须应对网络化时代的挑战，无论是技术发展、管理手段，还是学习模式变化，都使计算机领域的虚拟仿真实验教学成为必然。因此，引入虚拟仿真技术解决计算机复杂工程问题具有很高的现实意义和推广价值。
1.教学内容面向解决系统化工程问题
复杂工程问题需要扎实的专业基础知识，学校应面向计算机类专业的就业领域进行调研，根据调研的情况修订培养方案，在修订过程中把握3条主线，即软件架构与应用软件类（包括系统架构、软件开发等）、硬件应用设计类（包括嵌入式、组成原理等）、数据科学类（包括大数据分析、云计算等）始终贯穿培养方案，如图1所示为改革后的课程群。应用软件类第一学期开设c语言程序设计课程；第二学期开设c语言实践课程；第三学期开设数据结构课程，奠定软件开发基础；第四学期开设操作系统、数据库等，提升软件开发能力；第五学期开设专业程序设计课程，例如Web程序设计、软件综合课程设计等，强化专业应用软件设计开发能力；第六学期开设智能终端软件开发和软件工程等软件设计课程，提升应用软件系统创新设计能力；第七学期开设软件架构与应用开发课程，全方位提升软件架构设计开发能力，使学生从进入校园到离开校园，应用软件设计能力连续提高，直至就业。在此过程中，学校应充分利用校企合作，安排学生到企业实习、实训，以提高学生的软件开发能力，系统化地培养应用软件类人才。硬件应用类第一学期开设计算机科学导论课程、第三学期开设数字电路与逻辑设计课程；第四学期开设计算机组织与结构课程；第五学期开设嵌入式系统设计课程，奠定硬件开发基础；第六学期开设硬件综合课程设计，提升硬件开发能力。学校要瞄准“互联网+”，适应行业需求，增设数据科学方向。第一学期开设高等数学及计算机科学导论等课程；二学期开设概率论与数理统计课程；第三学期开设离散数学及数学建模/计算方法等课程；第四学期开设算法分析与设计课程等，奠定数据分析基础；第五学期开设数据挖掘基础课程，强化数据利用基础；第六学期开设大数据分析与处理、云计算与大数据实践等课程，提升大数据平台搭建和大数据分析应用能力，使学生从进入校园到离开校园数据分析处理能力连续提高，直至就业。实验室组建课外科技活动小组，包括嵌入式系统兴趣小组、智能终端设计开发小组、网页制作及组网兴趣小组等。
2.课程群建设面向复杂工程设计
我们把数字电路与逻辑设计、计算机组织与结构、操作系统和编译原理4门专业课构造为计算机系统核心课程群，重构了课程群的知识体系与实验体系，如图2所示。
软件架构方向培养学生系统的软件设计开发能力。我们将c语言程序设计、数据结构、数据库原理和软件工程4门计算机专业课程构造为该方向课程群，如图3所示。
数据科学方向主要培养大数据科学与工程领域的复合型高级技术人才，毕业生具有信息科学、管理科学和数据科学基础知识与基本技能，掌握大数据科学所需要的计算机、网络、数据编码、数据处理等相关学科的基本理论和基本知识，熟练掌握大数据采集、存储、处理与分析、传输与应用等技术。基于此，我们将概率论与数理统计、离散数学、算法分析与设计和数据挖掘4门计算机专业课程构造为该方向课程群，如图4所示。
3.引入虚拟仿真模式，建立多位一体的学生实践能力培养体系
在信息技术网络化、服务化的演变历程中，信息服务日益丰富，使计算机软硬件系统规模不断增大，复杂性不断提高，信息安全的形式也日益严峻。传统的基于单机和实物的实验教学条件难以呈现异构、复杂的网络环境，难以触及计算机体系结构（例如cPu设计、多核设计等），难以分析实时、潜在的安全威胁，导致学生理论与实际相脱节，对所学知识缺少系统性认识，在能力上无法适应产业发展对计算机人才的需求。因此，必须引入虚拟仿真实验技术，解决计算机各学科中的实验教学问题，完善现有计算机各学科实验教学体系。应重点开展与网络、计算机体系结构和信息安全相关的基础训练、综合设计和创新拓展3层次虚拟仿真实验，并通过随课实验、课程设计、专业实践、毕业设计等环节实施，实验体系如图5所示。
4.统一规划教学内容和教学方法
学生应将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于设计CPU，并能够在设计环节中体现创新意识。在理顺教学内容的基础上，各课程以完成基本计算机系统设计和实现为教学目标，改进教学方法；在加强原理性知识讲解的同时，强化工程化实现方法的训练，力求学生在系统原理和工程实现方法两方面均有收获。
5.统一规划课程实验体系
计算机系统能力培养中，实践占有很大的比重，是学生运用所学知识解决实际计算机系统设计问题的过程，更是检验教学效果的重要手段。然而，计算机系统是一个复杂的系统，要让学生在有限的时间内完成教学和实践内容，需要我们精心设计教学实验体系，围绕教学改革目标设置各课程的阶段子目标和相应的实验内容；完成模块设计和实现后，再通过综合实验来最终集成，形成一个完整的计算机系统设计和实现。在计算机组成原理课程中，我们安排了8个教学实验，通过精心安排和组织，8个实验由基础到全面，由运算器、控制器到CPU设计，构成了一个基本完整的CPU系统。
（1）实验1（海明码）和实验2（乘法器）的目的在于了解和熟悉计算机系统的容错技术和海明码原理以及计算机系统的补码booth乘法器的原理。
（2）实验3（算数逻辑运算单元）的目的是掌握简单运算器的数据传送通路和验证4位ALU运算器的组合功能。
（3）实验4（时序部件）的目的是理解计算机控制器中时序控制部件的基本组成和工作原理，掌握启停逻辑电路、节拍脉冲发生器的工作原理及设计方法，了解启停逻辑电路、节拍脉冲发生器等电路的结构特点。（4）实验5（硬布线控制器）的目的是理解指令译码器的作用和重要性，学习设计组合逻辑控制器。硬布线控制器的控制信号直接由各种类型的逻辑门和触发器构成。
（5）实验6（微程序控制器）的目的是理解微程序控制器的控制原理，进一步掌握指令流程和功能，了解掌握微程序控制器的设计思路和方法。
（6）实验7和实验8（CPU设计）要求学生利用已有的计算机组成原理知识以及对计算机系统结构的初步学习，设计一个完整的CPU体系结构（包括指令系统、寻址方式、数据表示、寄存器结构、存储系统和流水线结构等）。
数据分析的课程设计范文4
[关键词]电子商务；数据化营销；教学方法
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2017.08.132
[中图分类号]F713.5-4；G712.4 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2017）08-0-02
义乌工商职业技术学院电子商务专业自建立以来自始至终以创业为培养目标，而日益变化的电子商务模式、日益激烈的市场竞争敦促职业院校必须改革教学方式、改进教学设计，从而培养电子商务技能型人才，与实战创业无缝连接。
1 课堂现状
随着互联网和移动电子商务的发展，“低头族”越来越多，人们沉迷于互联网的世界乐此不疲，大学生亦难以幸免。与本科大学生相比，高职院校的学生，好动、好实践，对于理论知识的理解和掌握能力不足。数据化营销课程侃侃而谈的教学模式成为学生的催眠神器，大量的理论阐述和数据分析让学生无所适从，学而无用。要把学而无用转化为学而有用，势必要进行课堂教学改革，创新课堂设计，改进教学方式，让学生在实践中掌握技能。
电子商务专业的强实操性，要求学生全面掌握网络店铺运营的技能，包括产品定位、货源选择、物流选择、美工策划与客服推广等。学生要想创业、就业，需要的是真本事，而非纸上谈兵。本文通过引入企业项目管理模式，创新数据化营销课堂设计，让学生在学习中工作，在工作在学习。
2 企业项目管理模式
企业项目的开展往往跨越职能部门，如何进行组织管理、合理优化资源配置，是企业需要重点考虑的问题。在这种情况下，矩阵型的企业项目管理模式应运而生。该模式设置了与各职能部门平行的专门的项目管理办公室（PMO），负责企业整个的项目管理，专职的项目经理都归PMO，作为PMO的一个实权代表管理一个项目。本文的研究旨在将企业项目管理模式与课堂教学设计合二为一，开展教学与实践项目。
3 “项目管理办公室”进课堂
将企业项目管理模式引入课堂教学，是开展校企合作的必然要求，同时也为学生在今后的顶岗实习、毕业实习奠定坚实基础。为此，本文探索在数据化营销课堂教学中，成立“项目管理办公室”，组建项目团队，由“项目经理”负责组织实施，在校内校外参与实战。各项目团队以淘宝店铺为项目载体，优化店铺运营的各项指标数据，从而进行数据分析和营销策略的制定。
“项目管理办公室”职能及项目团队岗位职责具体如下。
3.1 项目经理人
①负责网店整体规划、营销、推广、客户关系管理等系统经营性工作；②负责网店的日常维护，及时发现网站异常状况，保证网店的正常运作；③负责收集市场和行业信息，分析竞争对手或竞争产品，挖掘潜在优势；④制订店铺未来发展方案，包括预期目标、实现途径、策略调整等内容，带领团队完成销售业绩目标。
3.2 数据分析员
①熟练掌握店铺数据分析工具：生意参谋、客户关系管理、Office办公软件；②实时跟踪店铺流量、搜索排名等数据，出现异常、大幅波动等情况及时反馈；③搜集行业内相关产品信息，通过分析关键词搜索量、在架产品数、竞争价格等因素，不断挖掘潜力爆款产品，建立候选爆款产品资源库；④定期整理店铺直通车、优惠券等推广活动的投入成效，及时改进营销方案，提高转化率。
3.3 文案
①负责店铺产品文字编辑，包括宝贝详情页的文字介绍、店铺公告、品牌文化等；负责店铺上传宝贝的相关工作，包括产品摄影、图片修改；②升级店铺主页，根据产品定位的主题、店铺活动主题等，适时进行店铺整体美化。
3.4 运营助理
①策划并制订店产品推广方案（包括淘宝推广、论坛推广、微博营销与旺旺推广等）等营销工作；②负责店铺与标题关键字策略优化、搜索引擎营销、直通车、淘宝客等推广工作；③通过运用客户关系管理等服务，做好客户档案管理工作，描绘客户画像，做到精准营销。
3.5 客服
①负责在淘宝上和顾客沟通，解答顾客售前咨询，引导用户购买，促成交易；
②负责客户关系维护工作，解答顾客对产品和购买服务的疑，消除顾客疑虑；
③负责客户疑难订单的追踪和查件，处理评价、投诉等，合理、有效解决问题。
3.6 宣讲员
宣讲员主要负责撰写任务执行情况报告，同时对团队的阶段性成果和存在的问题进行汇报。
4 课程设计
数据化营销课程的宗旨在于对淘宝店铺的产品定位、产品文案、产品营销进行量化分析，掌握淘宝运营的消费者需求分析、竞争对手分析，规划适合的产品类目，确定店铺潜力产品，从而进行店铺运营的一系列过程。通过借鉴企业项目管理模式，发挥团队合作优势，把学习任务贯穿于实训项目的始终，实现边学边练。
4.1 阶段一：圆桌学习，经理引领
首先，通过自荐和推荐双重方式推选出项目经理人，余下学生竞争上岗数据分析员、文案、运营助理、客服与宣讲员等5个岗位，组成6人项目团队。课堂的学习、任务的完成、成果的汇报都将以项目团队为单位，圆桌学习、畅所欲言、互通有无。
4.2 阶段二：任务驱动，稳步推进
本课程设置产品定位、文案创作、店铺运营与项目成果汇报等4个任务。针对任务要求，学习使用所需的数据分析工具、操作软件、应用服务，熟悉所有具体的操作方法及手段，掌握任务开展所需的基本技能，并应用于店铺运营实战。课程所设任务内容涵盖淘宝店铺运营全过程，实现店铺销量从无到有、从有到多、从多到稳的进阶。
任务一：店铺产品定位。主要学习生意参谋的使用，掌握关键词搜索量、在架产品数、直通车平均出价、竞争对手出价与采购成本等分析方法及手段。
任务二：产品文案创作。通过运用PhotoShop、Office办公软件制作产品、品牌文案。
任务三：转化与流量。通过淘宝推广活动和客户关系管理，掌握淘宝卖家中心、直通车等付费推广、会员制、优惠券、客户画像、手淘短链与RFM模型等分析方法。
任务四：项目成果汇报。项目成果包括货源选择、竞争对手分析、后期推广方法、流量获取、转化率提高与客单价提升手段等。
4.3 阶段三：过程考核，竞争“上位”
传统的期末考试一张纸，无法适应日新月异的电子商务发展；生硬的实训报告考查，结构单一，借鉴性较强，自主完成率无法保障。本次教改课题的目标就是建立新型考核制度：任务驱动，实时跟踪，项目团队每周上报店铺销量趋势图、产品单价变化图、文案修改方案、运营推广方案和改进成效，注重过程考核，增强补弱，提高竞争意识。考核指标主要为爆款点击率（20%）、爆款转化率（20%）、店铺总销量（30%）、店铺销售额（20%）、店铺评分（10%）。
5 预期成效
本文探索了引入企业项目管理模式于数据化营销课堂教学设计中，打造项目管理办公室，以项目团队为单位实施项目任务并进行考核。通过团队合作、任务驱动、竞争机制等充分调动学生参与课堂学习的积极性，并在项目团队组建环节实现学生资源优化配置，从而提高教学质量，切实提升课堂教学的有效性。
主要参考文献
[1]胡九凌. 数据分析在淘宝店运营中的应用探究[J]. 财讯，2016（16）.
数据分析的课程设计范文5
那么，在数学教学中如何发展学生的数据分析观念呢？
1诱发进行数据分析的动机，使学生愿意参与数据分析活动
数据分析必须面对一堆数据，每位学生都有可能感觉枯燥乏味.因此，要通过参与数据统计和数据分析活动，学习相关知识激发学生的学习动机，让学生都能参与到数据统计和分析活动中去，在活动的过程中建立数据分析观念.可以从以下两方面考虑：一要选择合适的素材.在数学教科书中有一些实际问题的素材，教学时可以进一步挖掘现实生活中有趣的、可操作的、真实的素材，使学生充分感受数据分析在日常生活、社会和各学科领域的广泛应用，体会数据分析在解决问题中所起的作用，从而调动学生参与数据分析活动的积极性.如以学生喜欢看的科技、动画片作为引入，或让学生统计上学所用的时间，感悟随机性；新年联欢会买水果、制作贺年卡，调查班里学生最喜欢吃的水果以及最爱写的祝福语等.这些素材都是与学生的学习生活密切相关，很容易引起他们的共鸣.二要鼓励学生积极合作、大胆探索、充分交流，促进学生学习方式的改变.
案例1教学“数据的收集与整理”（青岛版七（上）42节）时，有位教师做了下面的导学安排：
师：新年就要到了，新年联欢会上班级要买一些水果，现在市场上苹果、梨、香蕉、橘子这四种水果最多，我们就在这四种水果中选择，应该怎样购买呢？同学们先自己想一想，然后在小组内议一议.
生：先要调查班级同学喜欢吃每种水果的情况，知道了同学们最喜欢吃哪种水果、最不喜欢吃哪种水果，再决定怎样购买水果.
师：大家都同意这种想法吗？
生：同意.
师：好！下面小组进行调研活动.
通过小组开展调查，收集、整理数据，并对所买这四种水果数量的多少进行分析，使学生体验数学与日常生活密切相关，体会可以通过收集数据来获得信息，通过分析整理数据来寻求解决问题的方法，感受数据分析对于决策的作用.从而，帮助学生进一步建立数据分析观念.
2经历数据分析的过程，让学生体会数据中蕴含的信息
数据分析是一个复杂的思维过程，不仅使学生明白为什么要进行数据的“收集、整理、描述、分析”，还要鼓励学生分析统计图表中的数据，注重学生从统计图表的数据中获取信息的能力.
案例2在教学“中位数与众数”（青岛版八（上）44节）的课上，有位教师设计了这样一道练习题：刘经理开了两家酒店，下面是两家酒店近五年的营业收入统计表（单位：十万元）
1.分别计算出两家酒店的平均年收入；
2.刘经理想转让一家酒店，集中精力开好另一家酒店，你认为应转让出哪家酒店最合适？为什么？
在解决这个问题时，多数学生是这样回答的：“我认为转让甲或乙都可以，因为它们的平均年收入相等.”看到这样的答案，这位教师就引导学生对两组数据结合折线统计图进行了理智地分析，发现甲乙两店平均年收入一样多，但甲店的年收入越来越多，而乙店的年收入却越来越少，所以应转让乙店.这样，通过让学生对给定的数据进行分析，既能根据问题的背景和实际情况选择合适的方法，又发展了学生的数据分析观念.
数据分析的过程不应只是计算和画图，应该把重点放在如何从数据中获取信息和怎样分析数据上.因此，教师除了找学生熟悉的、喜欢的素材创设情境外，更要注重引发学生思考怎么解决问题，要启发学生自己想办法，让学生感悟到我们是为了解决问题而来做数据分析的.通过对数据统计和分析，学生从中提取相关信息，根据不同的背景，选择不同的方法.这样，学生就会自然而然地参与到数据分析中去，从而培养学生思维的灵活性.
3参与数据分析活动，让学生感受抽样调查和数据随机性的思想，体验随机观念
通过数据分析体验随机性，这可视为数据分析的体验性要求.数据的随机主要有两层涵义：一方面对于同样的事情每次收集到的数据可能会是不同的；另一方面只要有足够的数据就可能从中发现规律.教学时可借助学生感兴趣的摸球、投掷硬币等游戏，就能让学生很好的感悟数据的随机性.
案例3学习了“可能性的大小“（青岛版七（下）133节）时，教师出示了这样一道练习题：
“袋子里有5个红球，1个白球.摸到哪种球的可能性大些？”这位教师首先借助学生感兴趣的摸球游戏，让学生动手操作实验，学生通过多次有放回的摸球，统计摸出红球和白球的数量及各自所占比例，然后组织学生展示数据，鼓励学生从中发现信息，再让学生进行交流，比较自己与他人的实验结果，并对数据进行分析.
从上述教学安排可以看出，一方面，每次摸出的球的颜色可能是不一样的，事先无法确定，这能使学生初步感受数据的随机性；另一方面，有放回重复摸多次（摸完后将球放回袋中，摇晃均匀后再摸），从摸到的球的颜色的数据中就能发现一些规律，比如红球多还是白球多、红球和白球的比例等.而在此过程中，学生用实验方法获得了数据，再对数据进行分析获取频率，用频率来推断概率，进而得出了问题的答案.这种通过对数据进行操作实验、分析处理的方法，让学生既体会了随机性，又感受了数据中蕴含着规律性：摸到红球、白球都有可能，但红球的个数较多，摸到红球的可能性较大.
4掌握数据分析的基本方法，使学生能根据不同的问题选择不同的方法
在数据统计和分析的教学中，教师要通过实际问题，让学生自主探索、思考交流，不要直接告诉学生怎样去进行数据统计，要与学生适时进行对话交流，让学生自己对解决问题的思路逐渐明确清晰.
案例4下面是在学习“数据统计”（青岛版七（上）42节）一课时的教学片断：
一位教师让学生走出教室，纷纷走向街头，学生每三人一组，对过路的车辆按照不同的车型、车速的快慢、各自所喜欢的不同的颜色等进行分类统计，然后再回到教室，根据自己的不同分类选择不同的数据统计分析方法，将得到的数据分别制成扇形统计图和条形统计图，并进行比较.
这一教学片断，教师没有直接地告诉学生用什么方法去统计、去分析过路的车辆，而是让学生从中发现问题，并且思考解决问题的办法.从学生交流的情况看，学生能真正地动脑筋想办法了，而且想出来的办法还很适合，从而解决了统计原始数据时要“不重复，不遗漏”的问题.
数据分析的课程设计范文6
关键词：大数据；人力资源管理培训；云模式；知识云
随着全球经济一体化的加快，大数据的应用俨然已经深入渗透到方方面面，当下人力资源管理由传统模式走向变革已成为不可逆的潮流。[1]“大数据”应用是基于云端对于数据处理的支持。[2]“云模式”―各类信息资源被上传到一朵能被所有需求者接触到的“云”上，能够被各种需求无限调用。[3]本文探究“云模式”应用中“知识云”填充与“情景设定”的探究。
1 “云模式”员工培训实施
“云模式”员工培训体系实施共分为两个阶段六步。第一阶段前期准备阶段的主要目标是确定实施“云模式”员工培训体系，并为建立“云模式”员工培训体系搜集最原始数据和“知识云”填充方向。第二阶段为“云模式”搭建、循环启用。
2 填充“云知识”
随着超级云后台的搭建，云知识不断扩张，囊括所有岗位所有工作流程，此时我们所需要的是无所不能的“超级员工”。[4]企业需要建立的“超级后台”，并在其内填充足够的云知识，能够在员工面临任何业务时，提供快速的知识供给和能力训练。
2.1 内部“云知识”数据库
由人力资源部与项目部共同制定以员工为核心罗盘式的知识模型，使员工可以在基本知识导向的基础上，将自身拥有的相关知识与其他员工共享；人力资源部门提供连接到更大数据库的技术支持。另一方面，形成一整套的自我管理模式，建立员工个人学习档案，形成员工个人数据，为下一周期的模式修正提供依据。
2.2 外部课程支持
云知识除了企业基本信息、产品信息、数据、岗位职能、岗位技巧等内容，也需要一定的培训课程与教材支持。培训需求和目标必须转化为具体的培训内容及其程序才能执行和运用，这种转化过程就是培训课程设计与开发。可见，培训课程体系构成云知识的重要环节由成人的学习特点所决定。[5]
从宏观上看，“云知识”知识培训课程与教材设计，由企业培技术部提供数据分析出所需要的课程，由综合部牵头通过各种渠道进行相关信息收集与整理，对课程内容、教材、教学策略、实施及评估、改进等环节进行综合设计，采用是讲课、文字文献、ppt展示等各种形式展示课程内容，对课程进行修订调整，形成课题，并为下一轮课程设计提供改进信息反馈。
同时，公司在需要时也应采购外部课程。外部课程选择的五大标准是：看理论框架是否科学严谨、适需适用、可操作性、课程保持更新以及采购方式选择。
3 设人才储备“演绎场”
演绎场是将培训需求和培养功能都按照素质标签进行“云化”，也就是“碎片化”。[6]按照素质标签进行简单匹配，就能很快地为特定参训人员找到适合的关键情境。当然，如何将这些关键情境进行串联仍然会考验剧本设计者的统筹能力。
3.1 确定关键情境
“关键情境”即是指挑战性达到一定程度的工作情景，这些工作情景能够区分高绩效人员和一般人员，换句话说，处理这些情景是需要特定素质的。收集“关键情境”的途径有两条：其一是来自高层、中层和其直接下属的访谈；其二是来自“绩效关键事件”的记录，人力资源部在盘点绩效时会发现一些中层管理人员所在部门或其个人的绩效的异动，此时进行“复盘”就可以发现是何种事件影响了绩效，而这些事件就是“绩效关键事件”。[7]
3.2 扩展关键情境
以关键情境为中心，对情境可能涉及的对象进行定向访谈，充分还原这些情境的完整信息，明确情境中不同的角色分配。不同层级的人员、同层级的不同人员从自己的角度给出了不同的描述。所有的描述叠加在一起，关键情景的信息基本被完整呈现。
3.3 关键情境“碎片化”
每个碎片相当于剧本中幕的（act）或景（scene），对每个碎片中的不同角色的考核点（也是培养点）进行提炼，也就是插上素质标签，并将素质模型中的行为分级具体化。[7]在“临时任务处理”的关键情境中，不同类型的人有不同的考核点，如图1所示。
图1 “演绎场”人才培养目标达成示意图
根据这些考核点，使用“行为锚定法”，设定不同的行为分级，一方面，方便了对参训人员进行评估，另一方面，通过引导参训人员向上一层级的高绩效行为升级，能够实现高效的行为辅导。
参考文献：
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