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統計學的數據分析范文1
【摘要】本文基于高中生個性化學習，我們認為，鏈源：“數據收集”鏈宿：“數據分析”，鏈節為“數據描述”的“內容數據鏈”，通過各種形式的數據聯動，使統計內容數據鏈外化為“統計能力鏈”，內化為“統計知識鏈”，發展為“統計素養”鏈，成為對高中生有重大影響的“統計思想鏈”。
【關鍵詞】大數據 高中統計 數據分析 內容數據鏈
大數據的價值性，快速性，大量性，多樣性，和預測功為教育提供了一種可能目前教育的形式多種多樣，慕課、微課、網絡公開課等等。大數據時代下的教育是怎樣的呢？是基于個性化學習，是量化的，自我組織學習內容的教育，不僅要了解學生“心聲”，認知水平和學習興趣，而且要師生互動、合作探討學習內容，將傳統課程、教學、教材的內容數據化，利用可視化技術，提高學習興趣。提升內容吸引力。高中統計內容必須系統化、過程方法直觀化，這對高中的統計內容提出了挑戰。使專題塊和課程案例集以數據知識鏈為核心，使教育在大數據時代下的“量化”。
一、高中統計內容的新契機是大數據
使教育由數字支撐變化到數據支撐。高中統計教學場景布置，統計內容設計，學習場景的變革等等過去靠“敲腦袋”或者“理念靈感加經驗”的東西，在背景為物聯網、云計算、大數據下，變成一種由數據支撐的“行為科學”.用數據分析的方法對高中統計內容進行分析、挖掘，利用大數據更改高中統計內容，建立主線為“統計知識鏈”、目標為培養“數據分析能力”首尾呼應內容數據鏈，使高中統計內容的系統更加優化。
由于各種原因使高中統計內容，沒有得到較好的發展.直到國家教育部頒布了各種政策，統計才得以發展.然而各種問題的存在仍然困擾著我國統計教學發展。大數據關注每一位學生的個性化需求與發展，關注學生的自我意識，分析群體心理，讓教師關注學生的興趣愛好，選擇適合學生的方法，讓學生自主的、創新的學習。
正如教育家張韞所說：“大數據時代的到來，讓社會科學領域的發展和研究從宏觀群體逐漸走向微觀個體，讓追蹤每一個人的數據成為可能，從而讓研究每一個個體成為可能.對于教育研究者來說，我們將比任何時候都更接近發現真正的學生?！贝髷祿诔浞至私鈱W生各種需求，目前處于的狀態的情況下合理運用各種統計內容，各種現代化的教學方式，不拘泥于傳統化教學方式，利用各種資源形成螺旋式上升的統計內容數據鏈。使每一位學生都樂于學習，其個性化學習需求成為可能。
二、高中統計內容數據鏈在大數據視域下的內涵
數據高中統計內容的核心研究對象，數據分析是重點，統計學習是在初中的基礎上，進一步學習數據統計方面的各種方法；用各種操作培養學生的歸納推斷能力、統計思維、數據分析素養，提升學生在數據分析方面的能力，統計內容數據鏈為學生統計能力的提升提供了研究平臺。把課程目標，學生需求、與大數據算法，數據鏈式結構有機結合起來是大數據視域下的統計內容數據鏈核心思想，利用大數據，將統計內容數據化，增強內容的可讀性，銜接性、合理性、連貫性，織成統計知識，形成統計內容數據鏈。例如：具體環節為：鏈宿是“樣本估計總體、”等數據分析方法，鏈源是“系統抽樣，等距抽樣、分層抽樣”，鏈節是的數據描述、統計圖形.通過統計知識的實際應用使“統計知識鏈”為統計內容數據鏈的內化，“統計能力鏈”為其外化，“統計能力鏈”，“統計素養鏈”為其發展，成為對學生產生重大影響的“統計思想鏈”所以，利用大數據的科學方法可使統計內容體系最終形成的統計思想體系；數據結構的鏈式模型，將促進學生創新思維，增強學生的參與積極性，使高中統計集“知識鏈、能力鏈、素養鏈、思想鏈”于一體。
三、高中統計內容大數據視域下下的數據鏈設計
（一）高中數學統計內容知識結構
各種版本的高中數學統計內容都介紹了基本的獲取樣本數據的獲取，提取方法，就是我們常說的用樣本推斷總體，部分推斷整體.統計知識注重培B學生數據分析的能力，利用實例講解數據的各種思想，方法結合在一起，提高學生的綜合能力。例如：結合具體問題情境，學習如何進行數據收集，分析，如何思維理解其含義。
（二）高中數學統計內容的教學要求
課標充分重視高中數學統計內容，并采取了有效的改進和創新措施。教學過程中，注重學生自我特長的發展，創新教學方式，不拘泥于傳統的書本知識，強調以人為本，面向未來，讓學生有數據意識，學會用數據說話，將統計知識運用于實踐。
（三）高中統計內容在大數據視域下數據鏈設計
量化教育是大數據時代的可行教育，通過數據了解學生的個性化需求，促進學生的個性發展，注重創新式培養。結合教材利用現代化信息技術設計出學生樂于接受的教學方式。從“數據讀心”，到“抓心入心”，再到“知心交心”，最終形成“數據育心”的培養鏈是統計內容數據鏈的設計原則。例如：分層抽樣內容數據鏈的設計.首先，將分層抽樣知識系統化。其次，將分層抽樣的過程方法直觀化。最后，依據統計內容數據鏈的設計原則和學生個性化學習需求，動態生成分層抽樣內容數據鏈。把具體問題數據化。使分層抽樣內容數據鏈成為滿足自我發展需要的“知識鏈、方法鏈、素材鏈”。
四、結語
綜上所述，對統計內容數據我們應該就地取材，因地制宜，開創多種方式的教學方式，注重學生的個性化需求，不要拘泥于傳統的教材，注重培養學生的創新思維和自主參與能力，要讓學生發揮主觀能動性，積極主動的自己去思索，發展自己的特長，學會將具體的事情數據化不用數據的思想去思考問題，去看世界，老師也要探索更好的教學方法。將現代化的科學技術與傳統枯燥的教材相結合創造出一種能夠發揮學生潛能，特長的教學方式，要循循善誘，引導學生?？傊y計內容數據鏈能更好地使學生不斷提升自己的數據分析“能力鏈”使學生學會用統計思想、統計方法、統計思維、統計觀念、統計意識來認識世界，改造世界。
參考文獻：
[1]魏忠，何立友.大數據時代的教育革命[J].考試：理論與實踐，2014，（4）.
統計學的數據分析范文2
一、“數據”是說明問題的“證據”
1.要讓學生感受需要用數據來說話。
統計教學與其他數學內容一樣，首先要激發學習的需求：為什么要統計？與其他數學內容所不同的是，統計是用“數據來說話”。
在《復式折線統計圖》教學中，結合生活實際以及折線統計圖的特點，我們創設了“常州氣溫是否變暖”問題。通過師生談話聊出“氣候變暖”話題，提出問題：怎樣說明常州氣溫是在變暖？在現實且有意義的問題驅動下，讓學生充分感受“數據”是說明問題有力的“證據”，以此認識到數據分析的重要性。
情境只是載體，想到需用“數據”說明問題是活動目的。隨著一次次經驗的積累，學生也就逐漸體會到“數據”能說明問題，說明問題需要統計數據，統計能幫助人們了解事情并做出判斷，也就逐漸建立了統計意識。
2.要讓學生明白用怎樣的數據來說話。
在《復式折線統計圖》教學中，為使學生感受怎樣的數據才能科學地說明常州氣溫變暖問題，師生間進行了如下對話：
師：你們覺得要收集怎樣的數據呢？
生：收集今天的氣溫。
師：單單收集現在的氣溫能說明這個問題嗎？
生：不能，要現在的和以前的，這樣才可以對比。
師：對比，是一種好方法！只是，氣溫有最高氣溫，有最低氣溫，還有平均氣溫，你們覺得這里用哪個氣溫比較合適？為什么？
生：平均氣溫。因為平均氣溫在中間，既不是最高的也不是最低的，比較公平。
師：是啊，在新聞中經常會出現在哪一年或哪一個月出現極端氣溫。為了避免這種極端數據影響我們的判斷，所以要用“平均氣溫”來比更合適。但氣溫的變化很微妙，如果用今年和去年氣溫比，很接近，很難發現問題。怎么辦？
生：相隔時間久一些。
生：調查年份多一些。
師：其實，氣象工作者和你們的想法一樣，一般用現在月平均氣溫與前幾十年的月平均氣溫作比較。（出示在常州氣象局查閱的常州1949年-2000年的50年月平均氣溫和常州2010年各月平均氣溫）
……
《課程標準》（修訂稿）對統計教學明確提出：要會根據實際問題設計簡單的調查表，能選擇適當的方法（如調查、試驗、測量）收集數據。很顯然，如何收集數據、搜集怎樣的數據是要求學生達成的能力要求，那么，數據的科學性教育也就顯得尤為重要了。
二、“數據”是分析問題的“依據”
1.要讓學生讀懂數據表達的信息。
在《復式折線統計圖》教學中我們設計了這么一道練習：下面兩幅統計圖，只有一副是真的，請同學們猜一猜那副是真的。
這道題是根據蘇教版小學數學教材中的練習改編而成。改編后的練習不僅豐富了統計內涵，更重要的是通過游戲的形式使學生產生對數據的親近感，讓學生感覺數據并不枯燥乏味，數據分析也不僅僅是計算，數據是蘊含信息的，數據是能表達生活實際，每幅統計圖其實就是告訴我們一個生活故事。
2.要讓學生體悟數據有助于分析問題。
發展統計意識、培養學生的數據分析觀最有效的途徑就是讓學生體會統計的價值。數據是能表達信息的，數據所表達的信息是能夠幫助人們做出決策的。
在《復式折線統計圖》教學中，為使學生認識到統計對決策的作用，設計這樣的題目：完成某地區7-15歲男女生平均身高統計圖。
（1）給出7、8、9歲男女生平均身高的相關數據，要求學生獨立描點、連線完成部分統計圖，并交流繪制的過程。
（2）進行分析和推測。
看著7-9歲的身高圖，先猜一猜9-15歲男女生的兩條折線會有怎樣的發展趨勢。然后出示9-15歲的折線統計圖，說一說男女生7－15歲身高有怎樣的變化。再想一想，如果接著畫下去，男女生的兩條折線還會怎么樣？
兩次猜測都旨在建立“圖表意義”與“現實問題”間的思維鏈接。第一次猜測直接出示統計圖得到驗證，重在讀懂統計圖；第二次猜測重要的不是結果，而是要讓學生理解后面兩條折線到底怎樣變化，需要再調查數據，分析數據才能做出判斷，重在統計思想的滲透。
統計學的數據分析范文3
關鍵詞：信息素養；研究生；數據；北京交通大學
中圖分類號：G643 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2012）18-0245-03
信息素養是指人們在解決問題時利用信息的技術和技能。這個概念是1974年由美國信息產業協會主席保羅·澤爾斯基首次提出后又經該協會定義的。隨著計算機等現代技術的發展，信息量以幾何級數的方式遞增。一方面，準確完整的信息是做好決策的基礎，另一方面，如何進行有效的檢索，是利用信息從而解決問題的關鍵，這兩者均取決于人的信息素養。
研究生教育擔負著為國家建設發展培養高素養、創造型人才的重任。現代管理學之父德魯克曾經說過：“知識工作者的生產率是21世紀管理的最大挑戰?！?/p>
在北京交通大學，早在2004年，便把信息素養的教育列入了研究生學期教育的內容，為了全面掌握研究生信息素養情況，使信息素養教育更具有針對性，我們于2011年9月對北京交通大學的博士研究生和學術型碩士研究生進行了抽樣調查，并結合訪談的形式對于相關重點問題進行了確認。
一、樣本與調查維度說明
調查根據各院系學術型研究生數量的相對比例，共隨機抽取360位研究生進行調查。經檢查核對，最后共獲得有效問卷343份，有效問卷回收率為95.27%，樣本總量占6 847名學術型研究生總量的5.3%。有效樣本在各學院的分布情況為：電子信息工程學院50人，計算機學院29人，經濟管理學院97人，交通運輸學院29人，土木建筑工程學院39人，機械與電子控制工程學院20人，電氣工程學院20人，理學院21人，人文社會科學學院11人，軟件學院17人，建筑藝術系5人，語言與傳播學院5人。在全部被調查者中，碩士研究生為主體，占84.54%，其余為博士研究生；從年級分布看，一年級占45.18%，二年級研究生占43.73，三年級研究生只占11.07%；從性別構成看，男性占57.73%，女性占42.27%，與我校男女生總體比例58.4∶41.6持平。
調查的維度包括研究生信息素養教育基礎、獲取并利用專業信息的途徑、對提高自身信息素養的途徑選擇與期望三個大的方面，共包含22個問題。
二、調查結果
1.研究生信息素養教育基本情況。調查表明：近四成研究生在本科階段沒有受過正規的信息素養教育。有34.74%的被訪者在本科階段沒有學習過科技信息檢索或類似的課程；有40.12%的被訪者沒有學過學術論文和學位論文寫作的課程或聽過相關講座。
2.獲取并利用專業信息的途徑。在使用各種信息資源方面，以圖書館資源配合網絡搜索引擎為主；將近1/3的學生經常使用紙本書和期刊，并通過專業相關論壇學習；還有一小部分學生利用免費的（見表1）。
在對既有資源的深入使用方面，對我校圖書館的使用情況的調查表明：有80.62%的學生使用過借還書服務；61.67%的學生做過電子數據庫檢索；44.49%的學生進行過書刊閱覽；只有36.12%的學生使用過學術資源門戶；26.43%的學生做過信息咨詢；17.62%的學生使用過館際互借；甚至有20%未使用過借還書服務（見表2）。
計算機技術發展到今天，涌現出很多面向公眾的免費軟件，這些開源軟件除了在社交網絡方面，在各專業領域里也層出不窮，熟練運用這些免費軟件將是對我們當前有限資源的一個有效補充。但使用情況并不普遍。有15.42%的學生沒有用過任何一款開源軟件（見表3）。
研究生對本專業領域內優秀文獻及前沿信息的掌握情況在一定程度上決定其創新力。研究生對其專業核心期刊及網站信息的掌握途徑如下：60.79%的學生請教導師或同學，46.26%的學生利用期刊導航系統，28.63%的學生利用CSSCI或CSCD獲知，11.45%的同學咨詢圖書館員，其他途徑為4.41%（見表4）。
從外文數據庫的使用情況來看，有3.08%的學生從不使用本專業外文數據庫；有43.17%的學生不熟悉外文數據庫但常用Google找英文文獻閱讀；只有29.52%的學生經常使用本專業的外文數據庫。由此可見，我校的專業外語和外文數據庫的培訓亟須加強（見表5）。
學術數據庫的便捷和及時已成為研究生學習、研究過程中不可或缺的工具。隨之而來的大量電子文檔如果得不到系統的管理，會浪費掉很多時間和精力。與國外學校情況相比，我校研究生對參考文獻管理工具的認識和使用情況令人擔憂。以三種最廣泛使用的管理工具為調查對象，使用過endnote、noteexpress或 refwork這三種管理軟件的學生分別占16.74%、12.33%和8.81%，竟有近63.88%的學生沒有使用過任何參考文獻管理軟件（見下頁表6）。
3.提高研究生信息素養的方向與途徑選擇。調查顯示：31.42%的被訪者不太能對所瀏覽的網站的權威性作出判斷，2.65%的被訪者完全不能判斷出所瀏覽網站的權威性；有40.27%的被訪者回答能夠判斷網站的權威性，但根據的是模糊的經驗；只有25.66%的被訪者因為聽過有關講座，從而能夠準確判斷所瀏覽網站的權威性。
信息搜索能力提高途徑方面，43%的同學希望采取聽主題講座的方式；22%的同學選擇上選修課；20%的同學選擇自學；15%的同學愿意請教導師和同學。
三、分析與建議
1.需強調信息技術教育與信息素養教育的結合。近四成研究生在入學之前沒受過正規的信息素養教育，這樣的數據映射了中國對于信息素養教育的認識嚴重不足。國外對信息素養問題的研究可謂由來已久。20世紀60年代至今，相關的研究已相當深入。通過Elsevier、Infotrieve等檢索系統都可以檢索到眾多的研究文獻。而通過“google”進行網絡檢索則返回了1 180 000條記錄。這些記錄中包含大量的信息素養研究組織、論壇、專門研究網站和資源網站，可以找到數量豐富的研究報告、論文、會議文獻及有關的項目和計劃等資料。資料還反映出信息素養概念的內涵逐漸由最初單純的信息技能掌握到人的整體素養層面的演進以及信息素養重要性被廣泛認可的過程。
相對而言，國內信息素養理論研究比發達國家滯后得多。1984年，教育部《關于在高等學校開設〈文獻檢索與利用課〉的意見》，奠定了《文獻檢索與利用課》作為中國高校大學生用戶教育主要形式的地位。此后，受國外影響，中國圖書情報界對用戶教育活動的理論思考逐漸演變上升為信息素養層面的研究。就發文量而言，中國對信息素養問題的真正研究始于20世紀中期。1995年首次在研究文獻中出現了“信息素質”和“信息素養”的概念，但之后發文數量一直非常有限，到2011年一共682篇。反映出中國對信息素養問題的研究多年來一直徘徊在較低的水平。
在對被調查者的訪談中，他們接受的信息教育要么就是計算機教育（簡稱為“計算機課”、“電腦課”）和在此基礎上有所發展的信息技術教育，并以掌握計算機、網絡等信息技術的知識和技能為最終目的；要么就是信息化教育，即將計算機、投影儀等設備用于輔助教育。從2000年開始，信息素養概念已進入一部分信息技術教育研究人士的視野，在國家信息技術教育相關政策中也出現了“信息素養”的提法，但基本上是將信息素養的培養局限于信息技術教育之中。而圖書情報界則主要是從原有的用戶教育、尤其是文獻檢索課的視角來看待信息素養。
因而，針對于研究生的信息素養教育，應該強調信息技術與人的學習、生活和工作的聯系，強調信息和信息技術在各個層次上的學習與應用，特別強調信息素養在終身學習與自主學習中的作用，強調信息素養與個人發展的關系。
2.有待建立統一的信息素養標準，涵蓋教育的全過程。信息素養標準是信息素養評估的依據，也是信息素養教育的課程目標。因此，各國積極建立適合本國國情的信息素養標準。在這一方面，美國、英國、澳大利亞制定的信息素養標準都對其他國家產生了一定的影響。美國最具有影響力的信息素養標準分別制定于1998年和2000年。1998年美國學校圖書館協會與教育交流技術協會制定了《學生學習的九大信息素養標準》，并且涵蓋了教育的全過程，是從中小學基礎教育到高等教育的一個重要主題。
中國的信息素養教育研究起步比較晚，目前還沒有制定出一套全國通用的信息素養評估體系?！侗本┑貐^高校信息素養能力指標體系》是中國第一個正式的并且比較有權威的信息素養評價標準體系。該指標體系參照了美國、英國和澳大利亞高校的信息素養評價標準，共分為7個一級指標、19個二級指標、61個三級指標。
信息素養教育和其他任何一種教育領域一樣，素養的提高是多個相互聯系的因素持續作用、形成合力的結果，局部的強化難以實現。且研究生中的絕大多數畢業后便要走向職場，與其他層次的教育相比，除了傳統意義上的學習的壓力，還有面臨從學生到職場人的轉變的壓力。如果單純從研究生階段加強信息素養教育，即使體系完備，也難以避免學生現學現用，不成系統的弊端。
3.信息素養教育亟待與學科課程整合。最新的研究文獻數量表明：國外的信息素養教育的重點已經轉向培養學生的終身學習能力和評判性思維能力，探討促進圖書館、學生、教師及管理層的密切合作、謀求多學科的信息素養教學已經是研究重點之一。
統計學的數據分析范文4
1 引言
甘肅省作為我國西部經濟欠發達省份，以教育信息化帶動教育現代化發展，堅持以深度融合、機制創新、企業參與、應用驅動為導向，在教育管理信息化基礎建設、深化應用、創新融合方面，克服基礎條件差等困難，努力實現跨越式發展。
認真貫徹落實《教育信息化十年發展規劃(2011—2020年)》精神，(簡稱《十年規劃》)?！妒暌巹潯诽岢隽宋覈逃畔⒒磥硎甑?項任務和5個行動計劃，這8項任務和5個行動計劃又被概括為“三通兩平臺建設”。三通即：“寬帶網絡校校通、優質資源班班通、網絡學習空間人人通”，兩平臺即“教育資源公共服務平臺、教育管理公共服務平臺” [1]。
2 甘肅省教育管理公共服務平臺頂層設計
“十二五”期間，重點建立覆蓋全省各級各類教育的基礎數據庫及其管理信息系統，為各級教育行政部門和各級各類學校提供教育管理基礎數據和管理決策平臺。
按照教育管理信息系統“兩級建設、五級應用”原則，堅持“核心系統國家建、通用系統省級建、特色系統本級建”的建設模式。以甘肅省教育數據中心為依托，集中省級硬件基礎環境、人員技術力量，統籌建設教育管理公共服務平臺和教育資源公共服務平臺，兩平臺硬件環境共建共享，充分發揮效益，為全省教育管理和應用提供服務。國家級核心系統全面部署，省級通用系統基本完善，各級特色系統逐步推進。
在整體推進過程中，以硬件基礎環境建設為基礎，以保證國家核心系統部署與落地應用為第一要務，以省級通用系統建設與應用為特色，利用大數據統計分析為各級各類教育行政部門提供科學的決策服務，促進教育公平和教育現代化發展。
3 甘肅省教育管理公共服務平臺基礎運行環境[2]
為保障我省教育管理信息化的整體推進，向全省各級各類教育行政部門提供教育管理公共服務和基礎數據支撐，從2010起，加強省級教育數據中心建設工作，為省級和不具備機房環境的市州提供網絡基礎環境。按照“國家教育管理公共服務平臺《省級數據中心建設指南》”中總體要求進行建設，按照B類數據中心建設標準，建成了面積達250多平方米，安全、高效、節能、功能齊全、服務到位的省級教育數據中心。
4 甘肅省教育管理公共服務平臺建設情況
從2013年截至目前，我省教育數據中心已部署的國家核心管理系統有：中小學生學籍管理系統、中小學校舍安全管理系統、學生資助管理信息系統、中等職業學校學生管理信息系統、學前教育管理系統、教師管理信息系統、基礎數據庫、應用支撐平臺、安全運維監測平臺等，基本完成了教育部要求的全部系統的部署。
5 運用技術手段，實現各系統數據挖掘整合
2014年在國家核心系統建設的基礎上，為了便于各業務系統數據分析報表的查看和檢索，我省專門開發了甘肅省教育綜合數據監測系統，通過統一的教育管理數據監測平臺，對所有業務系統數據進行監測，通過統一的門戶平臺進行展示。
該系統設計面向服務的體系結構(SOA)，使用J2EE和HTML5程序設計并且在數據的抽取、轉換和加載運用了目前先進的ETL技術，通過對中小學學籍系統數據庫、教師管理系統、中等職業學校學生管理信息系統數據庫、校舍安全管理系統數據庫的關聯，動態提取各種數據，生成教育行政部門所需的各種統計報表。系統通過學生、教師和學校三個橫向維度，按照學前、基礎教育、中等職業教育和綜合四個縱向維度，把各業務系統報表統一進行展示，并跨系統進行數據關聯和對比，按照教育決策部門需要，靈活方便地生成的各種類型報表，按照折線圖、餅狀圖、柱狀圖和數據報表等形式直觀方便地進行展示。
6 利用大數據分析共享，提高社會公共服務能力
按照“核心系統國家建、通用系統省級建、特色系統本級建”的原則，進一步落實“一庫五應用”建設目標，甘肅省在國家核心系統建設的基礎上，對各孤立分散的業務系統數據進行跨系統整合，科學、精準、可持續的獲取數據，深度挖掘分析數據，從而打造甘肅省教育管理數據監測服務系統，為全省教育行政部門提供科學有效的決策數據。
根據我省當前的信息系統實際情況，結合今后教育信息化的長遠發展和規劃，將各業務系統數據通過抽取、轉換、加載等環節，加載到甘肅省教育管理數據監測服務系統中，滿足甘肅省教育管理數據監測及分析需要。如：學籍系統、教師系統、校安系統、學期系統、中職系統等都是原始的基礎數據，如要跨系統進行數據分析對比和提取，應了解：①農村六年制小學按照學生人數統計教師的分配情況，初級、中級、高級教師的分配情況，教師的年齡結構情況，音體美藝術類專業教師的分配情況。②根據學校片區分布和片區學生教師人數，分析片區學校布局是否合理。③通過小學入學人數、幼兒園入園和畢業人數、義務教育人口監測中適齡入學人數對比，分析入園和入學情況。④查看全省大班情況等。要得到這些分析報表，必須通過對各業務系統源數據進行動態抽取、轉換、加載和分析，最后生成所需要的報表。
7 結語
“三通兩平臺”的建設和應用是我省當前階段教育信息化發展的戰略重點，應用好教育管理公共服務平臺是各級教育信息化工作者的愿望，通過對各孤立的管理系統的數據挖掘和分析，向各級決策管理者或專業人員提供及時、科學、有效的監測報告，從而為決策者科學決策提供服務。
統計學的數據分析范文5
關鍵詞：應用統計學；生產過程；應用；校企合作
一、應用統計學的主要步驟和要點
1.1樣本的選擇
樣本是應用統計學方法實踐的首要要素。所有的統計歸納和對比分析都是建立在樣本群的調查之上的。所以樣本的選擇至關重要，既需要具有隨機性，又要有代表性，不能過于偏向某一領域又不能不顧及權重的配比。
1.2統計方法的確定
應用統計學科中有很多統計學的方法，可以對樣本量進行多種處理與計算，既可以簡單分析樣本的分布特征，又能夠從時間序列上獲取其趨勢。而一些復雜的統計學模型則提供了更加精確和量化的對比模擬方案。
1.3統計結果的分析
對統計結果的分析也是統計學應用的重要環節，在分析時不僅要考慮結果直接體現出來的表面特征，還要學會從表面特征挖掘出其背后可能存在的因素與條件，進而得到一個比較合理科學的解釋。
二、應用統計學在生產實際中的應用表現
2.1應用統計學在經濟學領域的應用
經濟一直是我國發展過程中重點關注的對象，經濟基礎決定上層建筑，所以有效的把控經濟走勢，快速精準的判斷經濟拐點，果斷堅決的進行經濟指導和干預才是推動和保障我國經濟穩步發展的關鍵。應用統計學作為一門需要使用統計學理論進行現狀分析的學科，恰好可以滿足經濟學發展的需要。越來越多的經濟分析實例需要建立在完善和科學的統計結果之上，而經濟學專業的學生也不斷加強自身的統計學相關知識。例如對于金融行業來說，無論是風險投資還是項目推廣，都需要提前對市場進行預判，對受眾和用戶進行一個大概的了解。應用統計學就能夠在進行樣本選定和調查后，根據長期經驗得到的指數建立模型，分析客戶心理和消費能力等要素，進而為后續的發展指明方向。
2.2應用統計學在醫學領域的應用
2020年一場突發的公共衛生事件牽動著全球人民的心，一種新型的病毒在人群中大肆傳播，造成身體健康的嚴重損害甚至奪去生命，對醫學領域帶來了巨大的挑戰。這時，應用統計學的知識和理論就為防疫戰疫提供了重要的理論依據。通過前人對類似傳染病的統計結果，建立一個傳染病擴散速率和死亡率等的數量關系，各個參數都由經驗給出，從而就可以針對不同的病毒傳播特征得到一個模型，既可以比較早的對未來情況有一個把握，又能夠為公眾提供一個科普的窗口，提醒人們注意保護和預防。
三、統計學理論在大數據時代的應用
3.1數據分析、統計學理論之間的結合
應用傳統統計抽樣方式，無法對龐雜數據來進行分析、處理，也難以展現出大數據的知識密度，獲取的分析結果自然不夠精確，這無疑會影響數據的挖掘、使用成效。將數據分析、統計學理論之間結合，能夠打破傳統數據分析模式的限制，充分發揮出大數據的價值。大數據內容多元、混亂，對數據形式準確性要求不高，可以利用統計學分析方式來對比數據變化，同時，大數據對數據精度的要求并不是很高，而是“以量取勝”，更加側重于整體研究，通過數據分析、統計學理論之間的結合融合了兩者優勢。
3.2創新數據分析理念
大數據具有價值、多樣、高速、大量4個方面的特點?；诖髷祿治龅奶攸c，既往相關專家總結出了如下公式，即：大數據=高頻海量數據+復雜類型的數據。在大數據時代下，數據分析工作便是對海量數據的分析、歸納、統計、總結，挖掘出其中具有價值的信息和內容，進行對比，以得出具有價值的信息。在數據收集、處理環節中，需要進一步創新數據分析渠道，擴充數據來源，對于相關人員而言，要具備數據積累、處理的意識。大數據具有一定的流動性，在時間的流逝下，數據信息數量會繼續增加，因此，相關人員要具備創新化的數據分析理念，讓數據真正實現增值，以幫助人們更好地解決問題。
四、加強校企深度合作，構建統計專業學生的培養體系策略
4.1完善校企合作政策法規保障
首先，政府應以立法的形式完善專業教育校企合作相關法律法規，通過法律對院校與企業在開展合作中的責任、義務與權利加以確認，為校企雙方在人才培養方面的深層合作提供制度保障。其次，保證政策“落地”，一方面可通過教育宣講的方式，強化院校、相關企業以及社會組織等對有關政策的深入了解，從而獲得合作各方的配合與支持；另一方面，在政策實施過程中還要及時收集反饋信息，并針對合作受阻原因，繼續完善相關政策，保證政策真正“落地”。
4.2開創多元化的合作模式
第一，可通過“產教結合”的方式，這也是當前校企合作的主流模式，主要包括短期性實習、參觀考察、專業技能競賽等形式。第二，實行“訂單式培養”模式，為企業定制輸送專業人才，此模式只能應用于特定合作項目。第三，實行“校企共建”模式，校企雙方通過整合資源，在合作中充分發揮各自優勢，實現校企雙方的良性互動。
4.3打造“雙師”高校教師隊伍
首先，學校每年要劃撥用于“雙師”教師培訓的專項資金，用于教師委培、訪問等教師培養項目，同時還要積極鼓勵教師進行在職研修或者深入企業實踐，提升高校教師的綜合教學能力。其次，學?？梢云刚埰髽I高精端專業人才到學校參與實踐教學，通過專題講座、課程建設等方式，提升學生的專業能力，發揮專業示范與引領作用，與學校共同研究應用統計學專業人才培養方案。
統計學的數據分析范文6
【論文摘要】所謂統計思想，就是在統計實際工作、統計學理論的應用研究中，必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想等思想。文章通過對統計思想的闡釋，提出關于統計思想認識的三點思考。
【論文關鍵詞】統計學；統計思想；認識
1關于統計學
統計學是一門實質性的社會科學，既研究社會生活的客觀規律，也研究統計方法。統計學是繼承和發展基礎統計的理論成果，堅持統計學的社會科學性質，使統計理論研究更接近統計工作實際，在國家和社會得到廣泛發展。
2統計學中的幾種統計思想
2.1統計思想的形成
統計思想不是天然形成的，需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括，才能逐步形成系統的統計思想。
2.2比較常用的幾種統計思想
所謂統計思想，就是統計實際工作、統計學理論及應用研究中必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括:均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想?，F分述如下：
2.2.1均值思想
均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論，是統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題，但要求觀察其一般發展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。
2.2.2變異思想
統計研究同類現象的總體特征，它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差，是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。
2.2.3估計思想
估計以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設：樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響，在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。
2.2.4相關思想
事物是普遍聯系的，在變化中，經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況，總體又是由許多個別事務所組成，這些個別事物是相互關聯的，而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而，總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。
2.2.5擬合思想
擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在，所有實際事物的關系都表現得非常復雜，這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型，反映一般趨勢。趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式和基于此而預示的可能性”。
2.2.6檢驗思想
統計方法總是歸納性的，其結論永遠帶有一定的或然性，基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。
2.3統計思想的特點
作為一門應用統計學，它從數理統計學派汲取新的營養，并且越來越廣泛的應用數學方法，聯系也越來越密切，但在統計思想的體現上與通用學派相比，還有著自己的特別之處。其基本特點能從以下四個方面體現出：
（1）統計思想強調方法性與應用性的統一；
（2）統計思想強調科學性與藝術性的統一；
（3）統計思想強調客觀性與主觀性的統一；
（4）統計思想強調定性分析與定量分析的統一。
3對統計思想的一些思考
3.1要更正當前存在的一些不正確的思想認識
英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過：“統計學具有處理復雜問題的非凡能力，當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時，唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單，因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外，有些人認為方法越復雜越科學，在實際的分析研究中，喜歡簡單問題復雜化，似乎這樣才能顯示其科學含量。其實，真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是，有些人認為只有推斷統計才是科學，描述統計不是科學，并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的，至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論，并且注重于把統計學應用于人類事物，試圖把統計學創建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念，如GNP、人口增長率等等，均是凱特勒及其弟子們的遺產。
3.2要不斷拓展統計思維方式
統計學是以歸納推理或歸納思維為主要的邏輯方式的。眾所周知，邏輯推理方式主要有兩種：歸納推理和演繹推理。歸納推理是基于觀測到的數據信息(尤其是不完全甚至劣質的信息)去產生新的知識或去驗證一個假設，即以所掌握的數據信息為依據，歸納得出具有一般特征的結論。歸納推理是要在數據信息的基礎上透過偶然性去發現必然性。演繹推理是對統計認識能力的深化，尤其是在根據必然性去研究和認識偶然性方面，具有很大的作用。
3.3深化對數據分析的認識
任何統計研究都離不開數據分析。因為這是得到統計研究結論的必要環節。雖然統計分析的形式隨時代的推移而變化著，但是“從數據中提取一切信息”或者“歸納和揭示”作為統計分析的目的卻一直沒有改變。對統計數據分析的原因有以下三個方面：一是基于同樣的數據會得出不同、甚至相反的分析結論；二是我們所面對的分析數據有時是缺損的或存在不真實性；三是我們所面對的分析數據有時則又是海量的，讓人無從下手。雖然統計數據分析已經經歷了描述性數據分析(DDA)、推斷性數據分析(IDA)和探索性數據分析(EDA)等階段，分析的方法技術已經有了質的飛躍，但與人類不斷提高的要求相比，存在的問題似乎也越來越多。所以，我們必須深化對數據分析的認識，圍繞“準確解答特定問題并且從數據中獲取一切有效信息”這一目的，不斷拓展研究思路，繼續開展數據分析方法技術的研究。
參考文獻:
[1]陳福貴.統計思想雛議[J]北京統計,2004,(05).
[2]龐有貴.統計工作及統計思想[J]科技情報開發與經濟,2004,(03).
