第六课：数据分析
第六章_数据的分析单元(教案)
（3）数据分析与解释：学生需要学会如何从统计图中读取信息，并进行合理的分析和解释。
-难点解释：如何从图表中提取有用信息，并结合实际情况进行判断和推理。
-举例：从体重变化的折线图中分析出同学们的体重增长趋势，并结合健康知识进行解释。
（4）数据应用：学生需要将数据分析的结果应用于实际问题，提出解决方案。
二、核心素养目标
本章节的核心素养目标主要包括：
1.培养学生运用数学语言表达现实世界中的数据关系，提高数据描述与概括能力。
2.培养学生通过收集、整理、分析数据，发现数据背后的规律和联系，发展数据分析观念。
3.培养学生运用统计图表进行信息传递和问题解决，提高数据可视化与解释能力。
4.引导学生运用数据分析的方法解决实际问题，培养数学应用意识和解决问题的能力。
-难点解释：如何将原始数据转化为易于分析的表格或图表。
-举例：将同学们的生日按照月份整理，制作出月份分布的条形图。
（2）统计图的绘制技巧：学生需要学会如何准确地绘制统计图，包括坐标轴的刻度、图例的添加等。
-难点解释：绘制过程中需要注意的细节，如条形图的高度、折线图的点与线的连接、饼状图的百分比计算。
5.培养学生团队合作意识，学会在小组讨论中倾听、表达、交流，提高沟通能力。
三、教学难点与重点
1.教学重点
（1）数据的收集与整理：学会从实际情境中收集数据，并能用适当的方式整理数据，这是进行数据分析的基础。
-举例：调查班级同学的身高、体重，整理成表格。
（2）条形统计图、折线统计图和饼状图的理解与应用：掌握不同统计图的特点和制作方法，能够根据数据特点选择合适的统计图进行展示。
-难点解释：如何将分析结果转化为具体的行动计划或建议。
数据分析教学设计
数据分析教学设计一. 课程简介数据分析是当今社会中最为关键的技能之一，它是揭示数据背后规律，优化业务决策的重要手段。
本课程主要是针对在校大学生或有一定技术基础的职场人士，旨在帮助学员掌握数据采集、数据清洗、数据可视化等数据分析的核心技能，为学员提供分析解决问题的思路和方法。
本课程注重实际操作，采用实例化教学，通过实际的数据与案例，帮助学员了解数据分析工具的运用和应用场景。
二. 教学目标1.了解数据分析的定义、意义及应用；2.掌握数据采集、数据清洗及数据预处理的基本技能；3.掌握常见的数据分析和可视化工具；4.能够对实际业务问题进行数据分析和解决方案的设计；5.具备一定的数据分析和可视化工具的使用能力。
三. 教学大纲第一章数据分析导论1.数据分析定义及意义；2.数据分析应用场景；3.数据分析相关概念及术语；4.常见的数据分析工具及应用介绍。
第二章数据采集与清洗1.数据采集介绍；2.数据清洗及数据预处理；3.常见的数据采集与清洗工具介绍。
第三章数据分析工具1.Python语言及其常用数据分析库；2.Excel的数据分析应用；3.可视化工具介绍。
第四章数据分析应用1.实际业务问题的数据分析流程；2.数据分析案例分析；3.数据分析解决方案设计；4.数据分析报表撰写。
四. 教学方法本课程采用授课与实践相结合的教学方法，其中包括理论讲解、案例分析、实验操作、小组讨论等多种教学形式。
在理论讲授后，学员将利用时间进行实践操作，加强对理论知识的理解，并将所学到的内容与该领域的实际业务相结合，提升学员解决问题的能力。
五. 教学考核1.实验成绩：35%2.期末考试：35%3.课堂表现：20%4.作业：10%六. 教学评价本课程的教学目标及内容丰富、实用性高，注重理论与实践相结合，采用多种教学形式，具有一定创新性和可操作性，能够提升学员对数据分析的理论和应用能力。
评价结果如下：1.教学质量评估：课程得分4.5分（满分5分）2.学生满意度调查：课程得分4.8分（满分5分）3.教学改进建议：注重实践操作的机会和内容增加。
数据分析教案
数据分析教案一、教学目标本教案旨在匡助学生掌握数据分析的基本概念、方法和技巧，培养学生的数据分析能力，使其能够运用数据分析工具和技术解决实际问题，并能够正确地解读和表达数据分析结果。
二、教学内容1. 数据分析的概念和意义2. 数据分析的基本流程3. 数据采集与整理4. 数据可视化技术5. 统计分析方法6. 数据挖掘技术7. 数据分析案例分析与实践三、教学方法1. 讲授法：通过讲解理论知识，介绍数据分析的基本概念和方法。
2. 实践操作：通过实际案例和数据集，引导学生进行数据分析实践，掌握数据分析工具和技术的应用。
3. 讨论与交流：组织学生进行小组讨论和案例分析，促进学生之间的互动和合作，提高学生的分析能力和解决问题的能力。
4. 案例分析：通过分析真正的数据案例，让学生了解数据分析在实际问题中的应用，培养学生的实际操作能力。
四、教学步骤1. 引入（10分钟）介绍数据分析的概念和意义，引起学生对数据分析的兴趣，并让学生了解数据分析在各个领域中的应用。
2. 数据采集与整理（20分钟）介绍数据采集的方法和技巧，让学生了解如何获取和整理数据，包括数据源的选择、数据采集的方法和数据清洗的过程。
3. 数据可视化技术（30分钟）介绍数据可视化的基本原理和常用工具，让学生学会使用图表、图形和地图等方式展示数据，提高数据表达的效果和可读性。
4. 统计分析方法（40分钟）介绍常用的统计分析方法，包括描述统计、判断统计和相关性分析等，让学生了解如何通过统计分析方法对数据进行分析和解释。
5. 数据挖掘技术（40分钟）介绍数据挖掘的基本概念和常用算法，让学生了解如何通过数据挖掘技术发现数据中的规律和模式，提高数据分析的效果和准确性。
6. 数据分析案例分析与实践（60分钟）给学生提供一些实际的数据案例，让学生在教师的指导下进行数据分析实践，通过实际操作来巩固所学的理论知识和技术。
7. 总结与评价（10分钟）对本节课的教学内容进行总结，并对学生的表现进行评价和反馈，鼓励学生继续深入学习和应用数据分析技术。
《数据分析》教案
《数据分析》教案数据分析是当今社会中非常重要的一项技能，它不仅可以匡助人们更好地理解数据，还可以为决策提供重要的支持。
为了更好地教授数据分析知识，制定一份完善的教案是非常必要的。
本文将从教案的制定、内容安排、教学方法、评价方式和课程实践五个方面进行详细介绍。
一、教案的制定1.1 确定教学目标：明确教学目标，包括学生应该掌握的知识、技能和能力。
1.2 设计教学内容：根据教学目标设计教学内容，包括数据分析的基本概念、常用工具和技术等。
1.3 制定教学计划：根据教学内容制定教学计划，包括每节课的内容安排、教学方法和评价方式等。
二、内容安排2.1 数据分析基础知识：介绍数据分析的基本概念、数据类型、数据清洗和数据可视化等。
2.2 数据分析工具和技术：介绍常用的数据分析工具，如Python、R等，以及数据分析常用技术，如统计分析、机器学习等。
2.3 数据分析实践案例：通过实际案例演练，让学生了解数据分析在实际问题中的应用。
三、教学方法3.1 理论教学结合实践：结合理论知识和实际案例，让学生更好地理解数据分析的原理和方法。
3.2 互动教学：采用互动式教学方法，如讨论、小组合作等，激发学生的学习兴趣。
3.3 多媒体辅助教学：利用多媒体技术辅助教学，如PPT、视频等，提高教学效果。
四、评价方式4.1 考试评价：定期进行考试，测试学生对数据分析知识的掌握程度。
4.2 作业评价：布置数据分析作业，评价学生对数据分析工具和技术的掌握情况。
4.3 项目评价：组织数据分析项目，评价学生在实际问题中运用数据分析的能力。
五、课程实践5.1 实践课程设计：设计数据分析实践课程，让学生在实际问题中应用数据分析技术。
5.2 实践案例分析：分析实际数据案例，让学生掌握数据分析方法和技术。
5.3 实践成果展示：组织学生展示实践成果，让学生展示他们在数据分析领域的成就。
综上所述，一份完善的数据分析教案应该包括教案的制定、内容安排、教学方法、评价方式和课程实践五个方面。
八年级数学上册第6章数据的分析2中位数与众数课件新版北师大版
球的号码大于40.
(1)当 m ＝49时，求 a ， b 的值，并说明甲箱内球的号码的中
位数能否为40.
1
2
3
4
5
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7
8
9
10
11
12
13
解：由题意得，甲箱剩98－49＝49(颗)球.因为乙箱内球的号
码的中位数为40，且有奇数颗球，所以小于、大于40的球各
的统计图.
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请你根据统计图提供的信息回答下列问题：
时间的中位数是
1
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3
4
小时，众数是
4
5
人，被调查学生做家务
50
(1)本次调查的学生总数为
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11
5
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小时；
(2)请你补全条形统计图；
解：补全条形统计图如图所示.
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13
(3)若全校八年级学生共有1 500人，请估计八年级一周做
7. [2023南充]某女鞋专卖店在一周内销售了某种女鞋60双，
对这批鞋子尺码及销量进行统计，得到条形统计图(如图).
根据图中信息，建议下次进货量最多的女鞋尺码是(
A. 24 cm
B. 22.5 cm
C. 23 cm
D. 23.5 cm
1
2
3
4
5
1688电商运营必修10堂课
1688电商运营必修10堂课第一堂课：1688电商平台介绍在第一堂课中，我们将介绍1688电商平台的基本情况。
我们将了解该平台的历史背景、发展现状以及其在中国电商行业的地位。
同时，我们还将详细讲解如何注册和开通企业店铺，并介绍平台上的主要功能和操作方式。
第二堂课：产品选品与供应链管理在第二堂课中，我们将深入讲解如何进行产品选品和供应链管理。
我们将介绍如何通过1688平台找到适合自己店铺的产品，以及如何评估产品的市场需求和竞争情况。
同时，我们还将介绍如何建立和管理供应链，确保产品的质量和供货稳定。
第三堂课：店铺装修与商品发布在第三堂课中，我们将教大家如何进行店铺装修和商品发布。
我们将介绍如何设计店铺主页和商品详情页，以吸引更多的潜在买家。
同时，我们还将详细讲解如何创建和编辑商品信息，以及如何设置商品的价格、库存和物流方式。
第四堂课：店铺推广与营销策略在第四堂课中，我们将重点讲解店铺推广和营销策略。
我们将介绍如何利用1688平台内置的推广工具，如直通车和钻展等，提升店铺的曝光率和销售量。
同时，我们还将分享一些营销策略和技巧，帮助大家吸引更多的客户和提升转化率。
第五堂课：客户服务与售后管理在第五堂课中，我们将重点讲解客户服务和售后管理。
我们将介绍如何建立良好的客户关系，提供高质量的售前咨询和售后服务。
同时，我们还将教大家如何处理客户投诉和退换货事务，以保证客户的满意度和店铺的口碑。
第六堂课：数据分析与经营决策在第六堂课中，我们将教大家如何进行数据分析和经营决策。
我们将介绍如何利用1688平台提供的数据分析工具，如店铺数据统计和行业数据分析等，对店铺的运营情况进行评估和优化。
同时，我们还将分享一些经营决策的方法和技巧，帮助大家做出正确的业务决策。
第七堂课：品牌建设与知识产权保护在第七堂课中，我们将重点讲解品牌建设和知识产权保护。
我们将介绍如何打造自己的品牌形象，包括品牌名称、标志和口号等。
同时，我们还将教大家如何申请和保护自己的知识产权，避免侵权纠纷和损失。
北师版八年级上册数学 第六章 数据的分析 6.4.1 极差、方差和标准差 课件
数学上，数据的离散程度还可以用方差或标准差刻画.
方差是各个数据与平均数差的平方的平均数，即
s2
1 n
[(
x1
x)2
(
x2
x)2
…
( xn
x )2 ]
其中，x是x1，x2，…，xn的平均数，s2是方差. 而标
准差就是方差的算术平方根.
一般而言,一组数据的极差、方差或标准差越小，
这组数据就越稳定.
例：计算从甲厂抽取的20只鸡腿质量的方差.
甲、乙两支仪仗队队员的身高（单位：cm）如下： 甲队：178,177,179,179,178,178,177,178,177,179 乙队：178,177,179,176,178,180,180,178,176,178 哪支仪仗队队员的身高更为整齐？你是怎么判断的？
1、（2012·山东济宁）数学课上,小明拿出了连续 五天日最低气温的统计表.
那么，这组数据的平均数和极差分别是 24，4 .
2. 甲、乙两个样本，甲的样本方差是2.15，乙的样本方
差是2.21，那么样本甲和样本乙的波动大小是（ C ）
A.甲、乙的波动大小一样 B.甲的波动比乙的波动大 C.乙的波动比甲的波动大 D.无法比较
3. 新星公司到某大学招聘公司职员，对应聘者的专业知识、 英语水平、参加社会实践与社团活动等三项进行测试，三 项的得分满分都为100分，三项的分数分别按5：3：2的比 例记入每人的最后总分，有4位应聘者的得分如下表所示.
解：甲厂20只鸡腿的平均质量：
x甲 72 73 3 74 4 75 4 76 4 77 3 78 20
7（5 g）
甲厂20只鸡腿质量的方差：
s
2 甲
(72
75)2
数据分析教案
数据分析教案教学目标：通过本节课教学，学生将能够：1. 了解数据分析的基本概念和意义；2. 掌握常用的数据分析方法和工具；3. 能够运用数据分析技术解决实际问题。
教学重点：1. 数据分析的基本概念和意义；2. 常用的数据分析方法和工具；3. 数据分析在解决实际问题中的应用。
教学难点：1. 数据分析方法和工具的选择和使用；2. 如何运用数据分析技术解决实际问题。
教学准备：1. 教师准备相关教材和案例；2. 学生准备笔记本电脑和数据分析软件。
教学过程：一、导入（5分钟）通过举例和提问，引导学生思考数据分析在日常生活和工作中的应用，并激发学生学习的兴趣和动力。
二、概念解释（10分钟）1. 讲解数据分析的基本概念和意义，强调数据分析在科学研究和商业决策中的重要性。
2. 引导学生思考数据分析的应用场景，如市场调研、销售预测等。
三、数据分析方法介绍（15分钟）1. 介绍常用的数据分析方法，如描述统计、推断统计、回归分析等，讲解每种方法的基本原理和应用范围。
2. 指导学生了解各种方法的优缺点，以及在不同情境下的选择和使用。
四、数据分析工具介绍（15分钟）1. 介绍常用的数据分析工具，如Excel、Python、R等，讲解每种工具的特点和功能。
2. 演示如何使用其中的一个工具进行数据分析，并带领学生一起操作。
五、案例分析（30分钟）1. 提供一个实际案例，例如超市销售数据分析，让学生分组进行数据分析并撰写分析报告。
2. 指导学生使用所学的数据分析方法和工具，解决实际问题，并展示结果和结论。
六、讨论和总结（10分钟）1. 学生展示分析报告和讨论各自的分析过程和结果。
2. 教师总结课堂内容，激发学生对数据分析的兴趣和思考。
教学扩展：1. 鼓励学生进一步学习深入的数据分析方法和工具；2. 提供更多的实际案例和数据集，让学生在实践中不断掌握和提升数据分析能力。
教学评价：通过对学生分析报告的评价和对课堂表现的评估，评估学生对数据分析基本概念和方法的理解程度，以及是否能够独立运用数据分析技术解决实际问题。
北师大版八年级上册第六章数据的分析(教案)
（五）总结回顾（用时5分钟）
今天的学习，我们了解了平均数、中位数、众数的基本概念、重要性和应用。同时，我们也通过实践活动和小组讨论加深了对数据分析的理解。我希望大家能够掌握这些知识点，并在日常生活中灵活运用。最后，如果有任何疑问或不明白的地方，请随时向我提问。
-频数分布表和频数分布直方图的解读：学生可能难以理解频数分布直方图中的每个柱形代表的数据范围和频数。
举例解释：
-统计量选择：解释在不同数据特征下，如何选择平均数、中位数、众数来描述数据集中趋势，如数据存在极端值时宜使用中位数。
-方差计算：通过具体数据，分步骤演示方差计算过程，强调先求平均数，再求各数据与平均数差的平方，最后求平均。
5.培养学生合作交流、分享成果的团队意识，提高数学交流与表达的核心素养。
三、教学难点与重点
1.教学重点
-平均数、中位数、众数的概念及其应用：重点讲解这三个统计量的定义、计算方法以及在描述数据集中趋势时的作用，并通过实例强调其在实际问题中的应用。
-极差、方差的意义和计算：详细解释极差、方差的定义，以及它们在描述数据分布离散程度时的核心地位。
7.利用频数分布表、频数分布直方图分析数据分布特点。
二、核心素养目标
1.培养学生运用数学语言描述数据特征的能力，提高数据分析和解决问题的核心素养。
2.培养学生掌握数据处理的基本方法，增强数学运算和逻辑推理能力。
3.培养学生通过数据分析，发现数据背后的规律和关联性，提高数据解读和批判性思维能力。
4.培养学生在实际问题中运用数据分析的方法，提高数学在实际生活中的应用能力，增强数学实践素养。
数据分析教案
数据分析教案一、教案概述本教案旨在匡助学生掌握数据分析的基本概念、方法和工具，培养学生的数据分析能力和解决实际问题的能力。
通过理论讲解、案例分析和实践操作等多种教学方法，引导学生深入了解数据分析的原理和应用，提高学生的数据处理和决策能力。
二、教学目标1. 了解数据分析的基本概念和意义；2. 熟悉常用的数据分析方法和工具；3. 学会运用数据分析方法解决实际问题；4. 培养学生的数据处理和决策能力。
三、教学内容1. 数据分析概述1.1 数据分析的定义和意义1.2 数据分析的应用领域1.3 数据分析的基本流程2. 数据采集与整理2.1 数据采集的方法和技巧2.2 数据整理的原则和方法2.3 数据清洗与处理3. 数据可视化3.1 数据可视化的目的和优势3.2 常用的数据可视化工具和技术3.3 数据可视化的设计原则和注意事项4. 数据分析方法4.1 描述性统计分析4.2 探索性数据分析4.3 预测性数据分析4.4 假设检验与判断统计5. 数据分析工具5.1 Excel数据分析工具5.2 Python数据分析库5.3 R语言数据分析工具四、教学方法1. 理论讲解：通过教师讲解，介绍数据分析的基本概念、方法和工具。
2. 案例分析：选取实际案例，引导学生分析和解决问题，培养实际应用能力。
3. 实践操作：通过实际操作数据分析工具，让学生亲自动手进行数据分析，巩固所学知识。
4. 小组讨论：组织学生进行小组讨论，分享和交流数据分析经验和方法。
五、教学评估1. 作业评估：布置数据分析相关作业，考察学生对所学知识的理解和应用能力。
2. 实践项目评估：要求学生完成一个实际的数据分析项目，并撰写分析报告。
3. 课堂互动评估：通过课堂提问、讨论和答辩等形式，评估学生的学习情况和参预度。
六、教学资源1. 教材：《数据分析与决策》2. 案例资料：选取实际案例，供学生分析和解决问题。
3. 数据分析工具：提供Excel、Python和R语言等数据分析工具的使用教程和实例数据。
《数据分析》教案
《数据分析》教案数据分析是当今社会中一项非常重要的技能，它可以帮助我们从海量数据中提取有用信息，做出正确的决策。
因此，教授数据分析课程也变得越来越重要。
本文将探讨数据分析教案的设计和内容，希望能够帮助教师们更好地教授这门课程。
一、教案设计1.1 教学目标：明确教学目标是设计一个成功的教案的关键。
教师需要确定学生应该掌握的知识和技能，以便能够制定合适的教学计划。
1.2 教学内容：确定教学内容是教案设计的基础。
教师需要根据教学目标确定需要教授的内容，包括数据分析的基本概念、常用工具和技术等。
1.3 教学方法：选择合适的教学方法可以提高教学效果。
数据分析是一门实践性很强的学科，因此可以采用案例教学、实践操作等方法来帮助学生更好地理解和掌握知识。
二、教学内容2.1 数据采集：数据分析的第一步是数据采集。
教师可以介绍不同的数据来源和采集方法，帮助学生了解如何获取数据。
2.2 数据清洗：数据清洗是数据分析中非常重要的一步，可以帮助学生处理数据中的错误和缺失值，提高数据质量。
2.3 数据可视化：数据可视化是数据分析中展示数据结果的重要手段，可以帮助学生更直观地理解数据。
三、教学方法3.1 案例教学：通过真实案例的分析，可以帮助学生将理论知识应用到实际中，提高他们的实践能力。
3.2 实践操作：数据分析是一门实践性很强的学科，学生需要通过实践操作来巩固所学知识，提高数据分析的能力。
3.3 小组讨论：小组讨论可以促进学生之间的交流和合作，帮助他们更好地理解和掌握知识。
四、评估方式4.1 作业和考试：通过作业和考试可以检验学生对数据分析知识的掌握程度，帮助教师及时发现学生的问题并进行针对性的辅导。
4.2 项目实践：项目实践是一个更加贴近实际的评估方式，可以帮助学生将所学知识应用到实际项目中，提高他们的实践能力。
4.3 反馈机制：建立良好的反馈机制可以帮助教师了解学生的学习情况，及时调整教学方法和内容，提高教学效果。
五、教学资源5.1 教材和资料：选择合适的教材和资料是教学中非常重要的一环，可以帮助学生更好地理解和掌握知识。
《数据分析》教案
《数据分析》教案引言概述：数据分析是指通过对大量数据进行收集、整理、分析和解释，从中发现有价值的信息和规律，为决策提供依据和支持。
在当今信息爆炸的时代，数据分析已经成为各行各业中不可或缺的一部分。
本文将从数据分析的定义、重要性、流程和常用工具四个方面进行详细阐述。
一、数据分析的定义1.1 数据分析的概念：数据分析是指通过对大量数据进行收集、整理、分析和解释，从中发现有价值的信息和规律的过程。
1.2 数据分析的目的：数据分析旨在通过对数据的深入分析，揭示数据背后的规律和趋势，为决策提供科学依据。
1.3 数据分析的范围：数据分析的范围非常广泛，可以应用于市场营销、金融、医疗、社会科学等各个领域。
二、数据分析的重要性2.1 决策支持：数据分析可以为决策提供科学依据，减少决策的盲目性，提高决策的准确性和效率。
2.2 发现潜在机会：通过对数据的分析，可以发现市场中的潜在机会，帮助企业抓住商机，提高竞争力。
2.3 预测趋势：数据分析可以通过对历史数据的分析，预测未来的趋势，帮助企业做好规划和决策。
三、数据分析的流程3.1 数据收集：数据分析的第一步是收集相关的数据，可以通过问卷调查、网络爬虫、数据库查询等方式获取数据。
3.2 数据清洗：收集到的数据往往存在噪声和缺失值，需要进行数据清洗，剔除异常值和填补缺失值，确保数据的质量。
3.3 数据分析：在数据清洗完成后，可以进行数据分析，运用统计学方法和数据挖掘技术，发现数据中的规律和趋势。
3.4 结果解释：数据分析得到的结果需要进行解释，将分析结果转化为可理解的语言和图表，向决策者进行汇报和解释。
四、数据分析的常用工具4.1 统计学工具：统计学是数据分析的基础，常用的统计学工具包括描述统计、假设检验、方差分析等。
4.2 数据挖掘工具：数据挖掘是指从大量数据中挖掘出有用的信息和模式，常用的数据挖掘工具包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
4.3 可视化工具：可视化工具可以将数据分析结果以图表的形式展示出来，帮助人们更好地理解和解释数据，常用的可视化工具包括Tableau、Power BI等。
数据分析教程
数据分析教程
数据分析是一种重要的技能，可以帮助人们发现并解决问题。
无论是在商业领域，科学研究，还是政府政策制定，数据分析都起着关键作用。
数据分析的第一步是收集数据。
数据可以来自各种渠道，如调查问卷、实验控制组、社交媒体等。
数据的质量和数量很重要，因为它们将决定分析的可靠性和准确性。
一旦数据收集完毕，下一步是对数据进行清洗和整理。
这包括去除重复数据、处理缺失值、转换数据类型等。
只有在数据整洁和有组织的基础上，才能进行进一步的分析。
接下来，就是数据探索和可视化。
通过绘制图表和统计指标，我们可以更好地理解数据的特征和分布。
这有助于提取规律和发现趋势。
在数据探索的基础上，我们可以应用各种统计方法和机器学习算法进行数据分析。
这些方法可以帮助我们从数据中提取有用的信息，发现关联性和模式，并进行预测和决策。
最后，数据分析的结果需要被有效地传达和呈现。
这可以通过撰写报告、制作演示文稿和数据可视化等方式实现。
清晰而直观的呈现可以帮助他人更好地理解分析结果和推断。
总结起来，数据分析是一个系统的过程，涉及数据收集、数据清洗、数据探索、数据分析和结果呈现等多个步骤。
通过掌握
相关的技能和工具，我们可以更好地利用数据解决问题，并做出明智的决策。
北师大版八年级数学上册第六章数据的分析单元优秀教学案例
一、案例背景
北师大版八年级数学上册第六章数据的分析单元优秀教学案例，以“数据的收集、整理与描述”为主题，旨在让学生掌握数据处理的基本方法，培养学生的数据分析能力。本章内容涉及数据的收集、整理、图表绘制、统计量计算等方面，对于提高学生的数学素养具有重要意义。
3. 教师对学生的数据处理过程与结果进行评价，给予及时的反馈与指导。
4. 结合学生的个体差异，采用多元化的评价方式，全面、客观地评价学生的数据分析能力。
在教学过程中，教师应灵活运用教学策略，关注学生的个体差异，创设生动、有趣的教学情境。同时，注重问题导向、小组合作等教学方法，培养学生的数据分析能力。此外，教师还需引导学生进行反思与评价，提高学生的自我认知能力，为学生的全面发展奠定基础。
2. 引导学生分工合作，培养学生的团队协作能力。
3. 通过小组交流、分享，促进学生间的思维碰撞，提高学生的创新能力。
4. 关注小组内不同学生的学习需求，提供有针对性的指导与帮助。
（四）反思与评价
1. 引导学生对数据处理过程进行反思，总结经验与教训，提高解题能力。
2. 鼓励学生自我评价，发现自己的优势与不足，制定改进措施。
五、案例亮点
本节课作为北师大版八年级数学上册第六章数据的分析单元优秀教学案例，具有以下五个亮点：
1. 贴近生活：以校园运动会为背景，将数据处理知识与学生的生活实际相结合，使学生能够直观地感受到数据分析在生活中的重要性。这种情境创设不仅激发了学生的学习兴趣，还提高了学生的参与度，使学生在解决实际问题的过程中，轻松掌握数据处理的方法。
1. 培养学生对数据的敏感性，提高学生从生活中发现数学问题的意识。
2. 培养学生勇于尝试、坚持不懈的精神，面对数据处理难题时不轻言放弃。
第六章 数据的分析-八年级数学上册课件(北师大版)
此时平均数是(10+8+x+6)÷4=7
解得x=4，符合排列顺序；
（3）将这组数据从大到小的顺序排列后x，10，8，6，
中位数是(10+8)÷2=9，
平均数(10+8+x+6)÷4=9，
解得x=12，符合排列顺序．
∴x的值为4、8或12，共3个．
故答案为：3．
6．西安秦始皇陵兵马俑博物馆拟招聘一名优秀讲
解员，小婷的笔试、试讲、面试三轮测成绩分别为
94分、95分、90分，综合成绩中笔试占50%，试讲
占30%，面试占20%，那么小婷的最后成绩为
___________分.
【分析】由小婷的笔试、试讲、面试三轮测试成绩
分别为94分、95分、90分，再分别乘以各自的权
重，再求和即可得到答案．
【详解】解：小婷的最后得分为：93.5（分），
提醒 小顺序排列，再确定
众
数
定义
防错
提醒
最多
一组数据中出现次数________的数据叫做这组数据的
众数
(1)一组数据中众数不一定只有一个；(2)当一组数据中
出现异常值时，其平均数往往不能正确反映这组数据
的集中趋势，就应考虑用中位数或众数来分析
知识点二 数据的波动
表示波
动的量
方差
定义
意义
设有n个数据x1，x2，x3，…，xn，
3．一次数学课后，李老师布置了6道选择题作为课后
作业，课代表小丽统计了本班35名同学的答题情况，
结果如右图所示，则在全班同学答对的题目数这组数
据中，众数和中位数分别是（ ）
A．5，6 B．6，5 C．6，5.5 D．6，6
数据分析教案1
数据分析教案1标题：数据分析教案1引言概述：数据分析是当今社会中越来越重要的技能之一，它可以匡助人们更好地理解和利用数据。
在教育领域，数据分析教案的设计和实施对于学生的学习和发展至关重要。
本文将从教案的设计、数据采集、数据清洗、数据分析和结果呈现五个方面进行详细阐述。
一、教案设计1.1 确定教学目标：明确教学目标是设计教案的第一步，教师需要清晰地知道学生应该掌握的知识和技能。
1.2 制定教学计划：根据教学目标，制定详细的教学计划，包括课程内容、教学方法和评估方式等。
1.3 教学资源准备：准备好教学所需的资源，包括教材、教具、软件等，确保教学过程顺利进行。
二、数据采集2.1 确定数据来源：确定需要采集的数据来源，可以是实地调查、网络数据等多种形式。
2.2 采集数据样本：根据教学目标和教学计划，采集代表性的数据样本，确保数据的准确性和完整性。
2.3 数据整理：整理采集到的数据，包括数据清洗、数据转换等工作，为后续的数据分析做好准备。
三、数据清洗3.1 缺失值处理：处理数据中的缺失值，可以通过填充、删除或者插值等方法进行处理。
3.2 异常值处理：识别和处理数据中的异常值，可以通过箱线图、散点图等方法进行检测和处理。
3.3 数据转换：对数据进行转换，包括标准化、归一化等操作，使得数据更易于分析和理解。
四、数据分析4.1 描述性统计分析：对数据进行描述性统计分析，包括均值、方差、频数分布等指标的计算和分析。
4.2 探索性数据分析：通过可视化方法探索数据的特征和规律，包括直方图、散点图、箱线图等。
4.3 统计判断分析：利用统计方法进行判断分析，包括假设检验、方差分析、回归分析等。
五、结果呈现5.1 结果解释：对数据分析结果进行解释，清晰地呈现数据分析的结论和发现。
5.2 结果展示：通过图表、报告等形式展示数据分析的结果，使得结论更具说服力。
5.3 结果评估：评估数据分析的结果是否符合教学目标，是否能够有效指导教学实践。
第六章 数据的分析 思维图解+综合与实践 知识考点梳理(课件)北师大版数学八年级上册
课标领航·核心素养学段目标
1. 理解平均数、中位数、众数的意义，能计算中位数、
众数、加权平均数，知道它们是对数据集中趋势的描述.
2. 体会刻画数据离散程度的意义，会计算一组简单数据
的方差.
3. 体会样本与总体的关系，知道可以用样本平均数估计
总体平均数，用样本方差估计总体方差.
4. 能解释数据分析的结果，能根据结果作出简单的判断
同的统计图（表）中分析出有用的信息，计算相应的统计量
，如平均数、中位数、众数、方差等；（2）选取恰当的统
计量进行合理决策.
意识
第六章 数据的分析
单
元
思
维
图
解
算术
平均数
数
据
的
分
析
数
据
的
集
中
趋
势
加权
平均数
=
（x1+x2…+xn）
x=
++⋯+
++⋯+
（wi 是 xi 所占的比重）
x=
++⋯+
++⋯+
（fi 是 xi 出现的次数
中位数
一般地 ，n 个数据按大小顺序
以问题解决为导向，通过关于统计项目的学习，使学生能
够借助统计图表得到有用数据，合理使用数据并进行计算
，借助模型得出结论，作出决策.在这一学习过程中，让学
生感知到大数据时代数据分析的重要性，从而将知识应用
于实践、解决生活中的问题，发展学生的主观能动性，数
据观念和应用意识.
综合与实践
例
某班举行辩论比赛，成绩分为 A，B，C，D四个等
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注意事项
• 加快食品周转 • 退货要有退货的理由 • 卖东西的人要有发言权
2010年下半年
上海商学院 周勇
8周勇：《商业营运管理》
• （5） 让DM发挥更大的作用。
• 一是弄清楚DM发给顾客的渠道。 • 二是让顾客知道哪些东西是DM商品。
• 三是把“销售”与“库存”这两项数据每天记录下来，就 可以发现订货应该是多少。如果今天的销售14，而库存只 有6，那你的生意肯定没有做足。所以，大店的店长要有 一个助理，每天帮你计算好这些数据，做一段时间后，他 们也就懂了，既能建立管理体系，也能培养人。
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5、毛利额测定：（1）按定价标准测定：综 合毛利率控制；（2）按商品结构测定： （不同商品销售比重x各自毛利率）；（3） 毛利率的成长性：低毛利—稳定—上升。 6、人均劳效：人均劳效（万元）=销售总额 ÷员工总数
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28周勇：《商业营运管理》
15、交叉比率： 毛利率 × 周转次数（如果某一商品线的 毛利率是30％，每年周转6 次，那么交叉比率就是 1.80(0.30× 6)。就是说，投资于库存商品的一元钱，企 业平均每年获得1.80元的毛利。这个毛利额可以用来支付 营业费用，帮助创造利润。在零售企业中，它是企业获利 能力的关键，先进水平为20%×30次=600%。） 16、月平均周转天数： 30 ×（平均库存/月销售额）。 17、客单价：销售额 交易笔数(综超10091笔/9700笔，63 元/60元，1.1/1.0；标超2149笔/1894，笔46元/48元；便 利店827笔/771笔，13.9元/15.1元，5.9/5.6)
25周勇：《商业营运管理》
• 7、地效：地效（万元）=销售总额÷营业 面积。 8、地均单品数：地均单品数（个）=单品 总数÷营业面积（综超2.3/2.2；标超 5.1/5；便利店23/22/3223个/3035个） 9、人均营业面积：人均营业面积（平方米） =营业面积÷员工人数。（百强零售28/26； 综超36/37；标超28/26；便利店13/13）。
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第6课 主要问题
• 目的：了解数据分析的目的与流程；数据 分类与建档；数据分析方法；数据分析指 标；销售数据分析；39个问题。 • 1、目的与流程
• 2、分类与建档 • 3、常用数值与分析方法 • 4、销售数据分析 • 5、39个数据问题
第5课问题
• 如何将销售提高25%？
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如何将销售业绩提高25%
• 面对面竞争不可避免： • （1） 树立目标。外资的营运成本高，内资 的营运成本低。你销售1个亿就有盈利，外 资销售1个亿就要亏损。这就是差距，也是 优势，更是潜力。我们的目标是“销售提 高25%，周转控制在20天”。
• 第一，卖得好的商品要多卖一点； • 第二，卖得最差的商品要及时清理掉； • 第三，使邮报（DM）发挥更大的作用； • 第四，确定需要下属做的事情； • 第五，确定下属门店配货的品种和配货的方式。
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• （3） 把卖得好的商品多卖一点。
–多卖的前提是AA类的畅销商品要有足够的库 存；要摆在好的位置； –要选择最好的促销员在现场“吆喝”。 –不要叫促销员、理货员去擦商品上的灰尘，要 让顾客去擦商品上的灰尘。
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• 10、毛利率：毛利率＝毛利÷销货净额×100% • 11、费用率：费用率=店铺费用总额÷销售总额 ×100%。 • 12、费用总额：人工成本总额＋可控费用总额＋ 不控费用总额（可控费用包括：水电、包装、办 公、旅差、保安、所有经营费用；不可控费用包 括：租金、折旧、利息、开办费摊销）。
主档
• 商品相关主档包括系统生效日、配送分类、 中分类、品号、品名、小分类、交叉分类、 供应商统编、供应商厂编、商品种别、商 品等级、条码种类、条码、条码检测、税 别、最大订货量、外箱数量、订货方式、 付款方式、销售方式、特殊商品别、退货 区分、商品特性、单品规格（深度、高度、 宽度、重量）、单位、保持期限、允收期 限、批发价、箱价、外箱规格（深度、高 度、宽度、重量）、其他通路售价等。
• • • • • •
四是要把促销计划做到每一天。例如，客单价现在是30元，你把客单价提高到50元就 送1斤黄瓜，送蔬菜很能吸引顾客。 今天送黄瓜，明天送番茄，后天送萝卜。 掌握了规律后，一、三、五或二、四、六送，一周三天送。 每天准备拿出5000元价值的东西来送，一年185万元，如果销售上去了2000万元，那 就非常合算了。 竞争店的销售下降了10%，你的市场占有率提高，顾客对你的依赖性增强，满意度提高， 这样，你的店铺就会越做越好。 你也可以把积压的、保质期还有最后3个月的巧克力、咖啡作为赠品。
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3、扩大净利的四个基本途径：扩大毛利；、 扩大销售；降低费用；节约税金。 4、销售额测定：（1）按人员数测定：定员 数 ×人均销售；（2）按面积数测定：营 业面积×每平销售；（3）按人口测定：户 数 ×总支出×超市支出×占有率；（4） 按类比测定：不同商圈、不同规模、不同 业态。
– 为什么要关心周转？因为做零售没有多少资本， 毛利率又低，全靠周转创造利润。
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• （2） 怎么“打仗”？先不要责怪任何人， 要尊重现实，关键是从自己做起。做自己 能够做的事情，用数据、业绩与具体的对 策发声音、写报告。“打仗”要做很细致 的准备工作，主要的工作有：
课程简介
• 1.名称：商业营运管理 • 2.教材：商业营运管理，立信会计出版社， 2010年，周勇 • 3.内容：介绍商业营运管理基本原理与实际 操作的基本流程和方法。 • 4.考试：案例研讨，撰写报告。 • 5.沟通：课程中心（营运管理） QQ:450266068
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2010年下半年
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5周勇：商业营运管理》
• （4） 把卖得最差的商品拿掉。
– 在3~4月份，应估计卖不动的东西有多少，列一个清单出来。 – 或者说，60天销不出去的东西有多少？ – 拿出库存中最不好销售的100万元库存，对销售有什么影响？ – 销售在1亿元左右的门店，按照进价计算库存商品，在3~4月份一 般的销售情况和品种情况如下：
• 解决办法是：
一要善于总结，把经验及时提升为标准； 二要加强教育训练，培养员工按标准行事的习惯； 三要加强督导，及时纠正偏差； 四要依靠社会力量来监督店铺的日常行为，如航空公 司的飞行检查； – 五要利用电脑系统消除操作中的人为因素。 – – – –
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2010年下半年 上海商学院 周勇 20周勇：《商业营运管理》
两类数据特别重要
• 大类管理到单品管理，售价核算到进价核 算：
– 顾客消费行为的数据 – 商品相互关联的数据
2010年下半年
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21周勇：《商业营运管理》
零售数据的形成
数据：是客观事物的量的记录 信息：是对数据的解释，表明了数据的因果关系。 数据分为： •直接数据：能反映行为表象的数据，如进货、销售、库 存等实绩，是组成商场《日销售报表》的基本元素。
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启示
• 数据已经规范关注，但基层数据的即时性 与准确性存在很大问题。 • 一个基本趋势：数字化管理：
– 依靠商品：集中采购，便宜的商品等。 – 依靠管理：来客数，客单价，品类数与品单价。 最主要的是每天卖多少？怎么订货？关键一点： 什么是畅销与滞销？三个月的时间去整理，半 年会产生效率。 – 依靠系统：用一整套分析报表与分析系统来改 进管理。
•
•
•
千万不要以为商品可以退货就在快到保质期的时候退给供应商。
但有一点必须记住：我们做的任何经营活动都必须有利可图，这是生意原则，也是与 社会公益活动的区别。
2010年下半年
上海商学院 周勇
10周勇：《商业营运管理》
• 实践过程中，往往存在两种倾向：
– 一是总部的标准不够具体，导致门店各行其是； – 二是虽然有标准，但在执行过程中由于种种主客观原 因而走样。
第6课：数据分析
2010年下半年
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12周勇：《商业营运管理》
引导案例：水至清时则无鱼
• • • • 老总问：商品到货后你们都验收吗？ 店长答：当然验收的！ 问：存在未经验收就销售的情况吗？ 答：验收后的货并不能马上输入到电脑里 登记到网上的。结果就出现了未验收就先 销售的情况了。 • 问：不能马上输入电脑登记到网上是怎么 回事？
2010年下半年
上海商学院 周勇
27周勇：《商业营运管理》
13、保本点：S = F + V + ；S保本 = F/ （1-V/S）；Q保本 = F/（P-Vi）S保利 =（F+）/（1-V/S）；Q保利 =（F+）/ （P-Vi）。零售业的应用公式：损益平 衡点销售额＝固定费用÷（销售毛利率 －变动费用率）。 14、经营安全率：（销售额-保本销售额） ÷销售额×100% 。
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18周勇：《商业营运管理》
2、分类与建档
• 数据可以按照品牌划分； • 可以按照区域、客层、供应商、畅销程度 等进行分类； • 零售企业的基本分类是按照商品类别（品 类）进行分类，一般分为大类、中类、小 类、品项等四个层面。