第6部分 数据处理
六年级上数据处理
六年级上数据处理一、任务背景在六年级上学期的数学课程中，学生需要学习和掌握数据处理的基本知识和技能。
数据处理是指对采集到的数据进行整理、分析和呈现的过程，通过对数据的处理，可以匡助学生更好地理解和应用数学知识。
本文将详细介绍六年级上学期数据处理的标准格式文本。
二、数据采集和整理1. 数据采集方式：通过问卷调查、实地观察、实验等方式采集数据。
2. 数据类型：包括定性数据和定量数据。
定性数据是指描述性的数据，如颜色、形状等；定量数据是指可以用数字表示的数据，如长度、分量等。
3. 数据整理：将采集到的数据进行分类和整理，可以使用表格、图表等形式进行呈现。
三、数据分析1. 数据统计：对数据进行计数、求和、平均值等统计操作，以了解数据的特征和规律。
2. 数据比较：将不同数据进行比较，可以使用条形图、饼图等图表形式进行呈现，以便更直观地观察和比较数据。
3. 数据关系：通过观察数据之间的关系，可以进行判断和预测，如通过绘制折线图分析销售趋势等。
四、数据呈现1. 表格：使用表格呈现数据，可以清晰地展示数据的分类、数量等信息。
2. 图表：使用图表呈现数据，可以更直观地展示数据的特征和规律。
常用的图表包括条形图、折线图、饼图等。
3. 文字描述：通过文字描述的方式呈现数据，可以更详细地解释和说明数据的含义和结果。
五、数据处理的实际应用1. 调查分析：通过对采集到的调查数据进行处理和分析，可以了解人们的意见、偏好等信息，为决策提供依据。
2. 统计报告：通过对数据进行整理和分析，撰写统计报告，可以向他人清晰地展示数据的结果和结论。
3. 实验设计：在进行科学实验时，需要对实验数据进行处理和分析，以验证实验假设和得出结论。
六、总结六年级上学期的数据处理是数学课程中重要的一部份，通过对数据的采集、整理、分析和呈现，可以匡助学生更好地理解和应用数学知识。
在数据处理过程中，需要注意数据的采集方式、类型以及整理和分析的方法。
数据处理不仅在数学学科中有应用，也可以在实际生活和科学研究中发挥重要作用。
六年级上数据处理
六年级上数据处理标题：六年级上数据处理引言概述：数据处理是数学学科中重要的一部份，六年级学生在学习数据处理时需要掌握一定的基础知识和技能。
本文将从数据的采集、整理、分析、图表制作和解读等方面进行详细介绍，匡助六年级学生更好地掌握数据处理的方法和技巧。
一、数据的采集1.1 确定数据的来源：数据可以来自于实地调查、问卷调查、网络资料等多种渠道。
1.2 采集数据的方法：可以通过手工记录、电子表格、调查问卷等方式进行数据采集。
1.3 数据的准确性：在采集数据时要注意数据的准确性，避免浮现错误或者偏差。
二、数据的整理2.1 数据的分类：将采集到的数据按照不同的特征进行分类整理，便于后续的分析和处理。
2.2 数据的清洗：清除数据中的重复项、错误项和不完整项，确保数据的准确性和完整性。
2.3 数据的编码：对数据进行编码处理，方便数据的管理和分析。
三、数据的分析3.1 数据的描述：通过计算数据的平均数、中位数、众数等描述统计量，对数据进行描述性分析。
3.2 数据的比较：将不同数据进行比较，找出数据之间的规律和差异，进行数据的对照分析。
3.3 数据的判断：通过数据的分析和比较，判断出数据之间的关系和趋势，进行数据的判断分析。
四、图表制作4.1 条形图：用条形图展示数据的数量或者比例，直观地呈现数据的分布情况。
4.2 饼图：用饼图展示数据的比例或者占比情况，方便比较不同数据的大小关系。
4.3 折线图：用折线图展示数据的变化趋势，分析数据的发展和变化规律。
五、数据的解读5.1 数据的意义：对图表中的数据进行解读，分析数据暗地里的含义和规律。
5.2 数据的应用：将数据的分析结果应用到实际问题中，解决实际生活中的数据处理难题。
5.3 数据的总结：总结数据处理的方法和技巧，提高六年级学生的数据处理能力和水平。
通过以上的介绍，相信六年级学生在学习数据处理时可以更加深入地理解数据的采集、整理、分析、图表制作和解读等方面的知识，提高自己的数据处理能力和技巧。
六年级上数据处理
六年级上数据处理标题：六年级上数据处理引言概述：在六年级的数学课程中，数据处理是一个重要的内容。
通过数据处理，学生可以学习如何采集、整理、分析和呈现数据，从而培养他们的逻辑思维和数据分析能力。
本文将从数据的采集、整理、分析、呈现和应用五个方面详细介绍六年级上数据处理的内容。
一、数据的采集1.1 学生可以通过调查问卷的方式采集数据，比如问询同学们最喜欢的水果是什么。
1.2 可以通过实地观察来采集数据，比如记录操场上不同班级的学生人数。
1.3 还可以通过网络搜索等方式获取数据，比如查找某一地区的天气情况。
二、数据的整理2.1 将采集到的数据进行分类整理，比如将水果的种类分为苹果、香蕉、橙子等。
2.2 可以用图表的形式将数据整理出来，比如制作柱状图或者饼图来展示不同水果的喜好程度。
2.3 也可以通过计算平均值、中位数等方式对数据进行整理和分析。
三、数据的分析3.1 通过比较不同数据之间的差异来进行数据分析，比如比较不同季节的气温变化。
3.2 可以通过计算百分比等方式来分析数据，比如计算同学们对不同水果的喜好占比。
3.3 也可以通过绘制图表来对数据进行可视化分析，从而更直观地了解数据之间的关系。
四、数据的呈现4.1 可以用表格、图表等形式将整理好的数据进行呈现，比如展示同学们对不同水果的喜好程度。
4.2 可以通过制作海报、PPT等形式将数据呈现给他人，让他人更容易理解和接受这些数据。
4.3 还可以通过口头报告等方式将数据呈现给同学和老师，分享自己的数据处理成果。
五、数据的应用5.1 通过数据处理，学生可以更好地了解周围的环境和事物，培养他们的观察和分析能力。
5.2 数据处理也可以匡助学生更好地解决问题，比如通过数据分析找出同学们最喜欢的水果，可以在学校食堂中提供更丰富的选择。
5.3 数据处理还可以培养学生的团队合作能力，比如在数据采集和整理过程中，需要同学们相互合作完成任务。
结语：通过六年级上的数据处理学习，学生不仅可以提高自己的数学能力，还可以培养自己的观察力、分析力和团队合作能力。
火力发电厂燃料试验方法 第6部分：飞灰和炉渣可燃物测定方法
火力发电厂燃料试验方法第6部分：飞灰和炉渣可燃物测定方法引言在火力发电厂中，飞灰和炉渣是常见的副产品。
对于这些副产品的可燃物含量进行准确测定，对于火力发电厂的运行和环境保护有着重要意义。
本文将介绍一种用于测定飞灰和炉渣中可燃物含量的方法。
实验目的本实验旨在开发一种准确测定火力发电厂飞灰和炉渣中可燃物含量的方法，以提供对火力发电厂运行和环境保护的参考数据。
实验原理本实验采用高温氧化法测定飞灰和炉渣中可燃物含量。
该方法基于可燃物在高温下与氧气反应产生二氧化碳和水蒸气，通过测定反应前后气体中二氧化碳的含量来计算可燃物的质量百分比。
具体步骤如下： 1. 将待测样品加入预先称好的坩埚中。
2. 将坩埚放入预热至高温的炉中，使样品在高温下完全氧化。
3. 同时将氧气通过样品进行通气，以促进可燃物的氧化反应。
4. 在反应结束后，使用气体分析仪测定反应前后气体中二氧化碳的含量。
5. 根据二氧化碳的含量计算可燃物的质量百分比。
实验步骤1.准备工作：–根据样品数量和实验要求，准备相应数量的坩埚和样品。
–预先称好坩埚和样品的质量，并记录下来。
–准备好高温炉和气体分析仪等实验设备。
2.实验操作：–将待测样品加入已称好质量的坩埚中，并记录下坩埚和样品总质量。
–将坩埚放入预热至高温的炉中，并确保样品在高温下完全氧化。
–同时将适量的氧气通过样品进行通气，以促进可燃物的完全反应。
–在反应结束后，使用精密气体分析仪测定反应前后气体中二氧化碳的含量，并记录下来。
3.数据处理：–根据气体分析仪的测定结果，计算反应前后二氧化碳的质量差值。
–根据已知的样品总质量和二氧化碳质量差值，计算可燃物的质量百分比。
4.结果分析：–对于不同样品，重复进行多次实验测定，并计算平均值和标准偏差。
–将实验结果与火力发电厂运行和环境保护的要求进行对比分析。
实验注意事项1.在实验过程中，需要控制好高温炉的温度和通气速度，以确保样品在高温下完全氧化。
2.在进行气体分析时，要使用精密的气体分析仪，并校准仪器以确保测定结果的准确性。
全国计算机等级考试二级MS Office第六章数据分析与处理
Ⅲ、对数据排序
• 2. 复杂多条件排序 ➢ 选择要排序的数据区域→“数据”选项卡→“排序和筛选”组→“排序”按钮，打开 “排序”对话框 →设置“主要关键字”及“次序”→ “添加条件”按钮，设置第二、第三……排序依据→“选项”按钮， 可进一步设置排序条件。
Ⅲ、对数据排序
• 3. 按自定义列表进行排序 • 只能基于数据（文本、数值以及日期或时间）创建自定义列表，而不能基于格式（单元格颜 色、字体颜色等）创建自定义列表。 ① 首先，通过“文件”选项卡→“选项”→“高级”→“常规”→“编辑自定义列表”按钮创建一个自 定义序列。 ② “数据”选项卡→“排序和筛选”组→“排序”按钮→在排序条件的“次序”列表中，选择“自定义 序列”。
Ⅴ、分类汇总与分级显示
• 3. 分级显示 ➢ 使用分级显示可以快速显示摘要行或摘要列，或
者显示每组的明细数据。
➢ 分类汇总的结果可以形成分级显示。
➢ 可以为数据列表自行创建分级显示，最多可分8 级。 • 经过了分类汇总后，在数据区域的右侧出现了 分级显示符号，如图所示，其中数字表示分级 的级数及级别，数字越大级别越小；加号表示 可展开下级明细，减号表示可收缩下级明细。 单击不同的分级显示符号将显示不同的级别。
Ⅳ、筛选数据
• 2. 高级筛选
• 通过构建复杂条件可以实现高级筛选。
➢ 所构建的复杂条件需要放置在单独的区域中，可以为该条件区域命名以便引用。
➢ 用于高级筛选的复杂条件中可以使用下列运算符比较两个值：
=（等号）
>（大于号）
<（小于号）
>=（大于等于号）
<=（小于等于号）
<>（不等号）
Ⅳ、筛选数据
在“文本导入向导-第3步”对话框 中设置数据格式
海洋观测规范 第6部分：数据处理与质量控制-编制说明
国家标准海洋观测规范第6部分：数据处理和质量控制编制说明《海洋观测规范第6部分：数据处理和质量控制》标准起草组二〇一九年六月海洋观测规范第6部分：数据处理和质量控制编制说明一、制定标准的背景、目的和意义按照中华人民共和国国务院第615号令, 《海洋观测预报管理条例》已经于2012年6月1日起施行。
根据《海洋观测预报管理条例》第十四条：“从事海洋观测活动应当遵守国家海洋观测技术标准、规范和规程。
”海洋观测数据获取、传输和加工处理等工作只有遵循统一的标准、规范和规程，才能实现信息有效共享，提高海洋观测资料的使用效益。
因此，拟修订《海滨观测规范》国家标准为《海洋观测规范》。
修订后的标准分为六个部分，分别为《海洋观测规范第1部分：总则》、《海洋观测规范第2部分：海滨观测》、《海洋观测规范第3部分：浮标潜标观测》、《海洋观测规范第4部分：岸基雷达观测》、《海洋观测规范第5部分：卫星遥感观测》、《海洋观测规范第6部分：数据处理和质量控制》。
《海洋观测规范第六部分：数据处理和质量控制》目的是为海洋观测数据处理和质量控制建立科学的、具有前瞻性的标准，使其达到科学化、标准化、制度化，以适应海洋发展的战略需要，促进海洋工作规范化、制度化、标准化发展。
《海洋观测规范第六部分：数据处理和质量控制》标准实施后，观测所获得海洋数据的处理有了统一的执行标准，可对海洋观测数据的处理与质量控制工作进行规范，从而为社会发展、海洋经济建设、防灾减灾、应急管理、国防安全等服务。
二、工作简况1、任务来源、计划项目编号，标准负责起草和参加起草的单位2012年9月，按照《海滨观测规范》国家标准修订工作会要求，国家海洋信息中心承担了《海洋观测规范第6部分：数据处理和质量控制》的起草编制任务。
标准负责起草的单位：国家海洋信息中心、国家卫星海洋应用中心。
2、主要工作过程、标准主要起草人及其所做的工作（1）主要工作过程2012年9月成立了标准起草工作组。
C6 数据处理精品PPT课件
一种滤波子程序可以被多个通道所共用，因而成本很低。
数字滤波可以对各种干扰信号，甚至极低频率的信号进 行滤波。
不足之处是需要占用CPU的机时。
总之，数字滤波与硬件滤波器相比优点甚多，因此 得到了普遍的应用。常用的数字滤波方法有：
平均值滤波、中值滤波、限幅滤波和惯性滤波等。
2．系统校准
上述数字调零不能校正由传感器本身引入的误差。 为了克服这种缺点，可采用系统校准处理技术。
系统校准的原理与数字调零差不多，只是把测量 电路扩展到包括现场的传感器，而且不是在每次采集 数据时都进行校准，而是在需要时人工接入标准参数 进行校准测量，把测得的数据存储起来，供以后实际 测量使用。一般自动校准系统只测一个标准输入信号 SR，零点漂移的补偿仍由数字调零来完成。
在编制算法程序时,m一般取2、4、8等2的整数幂， 以便于用移位来代替除法求得平均值。
这种算法适用于对周期性干扰的信号滤波
2.去极值平均滤波
算术平均滤波不能将明显的偶然的脉冲干扰消除， 只是把其平均到采样结果中，从而降低了测量精度。 去极值平均滤波是对连续采样的 m 个数据进行 比较，去掉其中的最大值与最小值，然后计算余下 的m-2
个数据的算术平均值。
在编制算法程序时,为便于用移位来代替除法求得 平均值，m-2应取2、4、8等，故m取4、6、10等。
这种算法适用于工业场合经常遇到的尖脉冲干扰的 信号滤波。
3. 加权平均滤波
算术平均滤波和去极值平均滤波都存在平滑性和灵 敏度的矛盾。采样次数太少则平滑效果差，次数太多 则灵敏度下降，对测量参数的变化趋势不敏感。为协 调两者关系，可采用加权平均滤波。
7.1 测量数据预处理技术
▪ 对测量数据的预处理是计算机控制系统数据处理 的基础，这包括数字调零技术、系统校准技术以及 输入、输出数据的极性与字长的预处理技术。
王移芝大学计算机基础第6章
3.电子表格应用——公式与函数
函数名 类别 功 能
SUM(x1,x2,┅)
AVERAGE(x1,x2,┅) RAND() SUMIF(x,y,z) COUNT(x1,x2,┅) RANK() IF(x,y,z) NOW() TODAY()
数值计算
数值计算 数值计算 数值计算 统计 统计 逻辑 日期与时间 日期与时间
而实现科学计算数据处理强有力的工具就是数学软件。 目前，比较流行和著名的数学软件主要有四个，分 别是Maple、MATLAB、Mathematica和MathCAD。它们各 具优势与特点，版本越来越高、功能也越来越强、应
用范围越来越广泛。
2.数据处理——科学计算数据处理
MATLAB是由美国MathWorks公司开发的商业数学软 件，主要用于算法开发、数据可视化、数据分析以及 数值计算。 MATLAB的意思是“矩阵实验室”，因此它提供了许 多创建向量，矩阵和多维数组的方式。可以进行矩阵 运算、绘制函数/数据图像、创建用户界面及与调用其 它语言编写的程序等功能。 MATLAB 可 以 运 行 在 多 种 操 作 平 台 上 ， 例 如 基 于 Windows 9X/NT 、 OS/2 、 Macintosh 、 Sun 、 Unix 、 Linux等系统。
通过网站发布在网络上；
由一个文档文件产生另一个或多个文档文件；
转换生成不同类型的文档文件；
…… 。
1.概述——常用的应用程序
应用程序名
记事本 写字板 字处理 表处理 演示文档 PDF阅读器
可执行文件名
notepad.exe write.exe Winword.exe Excel.exe Powerpnt.exe AcroRd32.exe
数据的处理知识点总结
数据的处理知识点总结数据处理是指将数据进行收集、整理、加工、分析和存储的过程。
在当今的信息时代，数据处理已经成为了各行各业的重要组成部分，在商业、科学、医疗、教育等领域都扮演着重要的角色。
本文将从数据处理的基本概念、流程、工具和技术等方面对数据处理进行总结，希望能够对读者有所帮助。
数据处理的基本概念数据处理是指将原始数据进行收集、整理、加工、分析和存储的过程。
在这个过程中，需要使用各种工具和技术来将数据转化成有用的信息，以帮助人们做出决策和判断。
数据处理的主要目的是提供准确、可靠、有用的信息，以帮助人们进行决策和决策。
数据处理的基本流程数据处理的基本流程包括数据的收集、数据的整理、数据的加工、数据的分析和数据的存储。
在这个过程中，需要使用各种工具和技术来将数据进行转化和加工，以提供有用的信息。
数据的收集是指从各种渠道获取原始数据，包括传感器、传真、邮件、文件、数据库等。
数据的整理是指对原始数据进行清洗和筛选，以去除重复和错误的数据。
数据的加工是指对整理后的数据进行转换和处理，以获取有用的信息。
数据的分析是指对加工后的数据进行统计和分析，以发现数据的规律和趋势。
数据的存储是指将分析后的数据进行存储和管理，以便后续的使用和查询。
数据处理的工具和技术数据处理需要使用各种工具和技术来完成。
其中，最常用的工具包括Excel、Python、R、Hadoop、MySQL等。
Excel是一种电子表格软件，可以对数据进行处理和分析。
Python 和R是两种常用的编程语言，可以用于对大规模数据进行处理和分析。
Hadoop是一种大数据处理框架，可以用于对分布式数据进行处理和分析。
MySQL是一种关系型数据库管理系统，可以用于对数据进行存储和管理。
数据处理的技术包括数据清洗、数据转换、数据挖掘、机器学习等。
数据清洗是指对原始数据进行处理和筛选，以去除重复和错误的数据。
数据转换是指对整理后的数据进行转化和加工，以获取有用的信息。
EXCEL2016数据处理与分析_教案_第06部分
a)Excel数据库表格样式及其特点
b)Excel数据库表格遵循的准则
（1）一个数据库最好单独占据一个工作表，避免将多个数据库放到一个工作表上。
（2）数据记录紧接在字段名下面，不要使用空白行将字段名和第一条记录数据分开。
（3）避免在数据库中间放置空白行或空白列，任意两行的内容不能完全相同。
（4）避免将关键数据放到数据库左右两侧，防止数据筛选时这些数据被隐藏。
（5）字段名的字体、对齐方式、格式、边框等样式，应当与其他数据的格式相区别。
（6）条件区域不要放在数据库的数据区域下方。因为用记录单添加数据时，Excel会在原数据库的下边添加数据记录，如果数据库的下边非空，就不能利用记录单添加数据。
教学
方法
、
手段
、
媒介
教学方法：
讲授、示教、课堂互动、使用Execl操作练习与演示
教学手段：
使用PPT进行课堂讲解。
教学媒介：
教科书、板书、幻灯片。
主要
教学
内容
、
重点
、
难点
及
时间
分配
教学内容：
1.EXCEL数据库表格及其功能说明
2.数据排序的规则
3.采用工具按钮法对单个数字关键字段排序
4.利用菜单法对汉字进行按笔画排序
c)Excel的数据库功能及其局限性
应用Excel数据库表格，可以进行简单的数据组织和管理工作。在数据量不大，数据种类不多，企业规模不大时，用Excel进行数据的组织和管理功能会给数据处理工作带来许多方便，它能简化工作步骤，提高工作效率。
数据处理六年级数学
数据处理六年级数学一、数据处理的概念。
1. 数据收集。
- 在生活中，我们常常需要收集各种数据来解决问题。
例如，要了解班级同学的身高情况，我们就需要通过测量每个同学的身高来收集数据。
收集数据的方法有很多种，像问卷调查、实地测量、查阅资料等。
2. 数据整理。
- 当我们收集到一堆杂乱无章的数据后，就需要对其进行整理。
对于六年级数学来说，常见的整理方法是制作统计表。
- 例如，我们收集了班级同学喜欢的颜色的数据（红色10人、蓝色8人、绿色6人、黄色5人），可以制作如下简单的统计表：颜色人数。
红色10。
蓝色8。
绿色6。
黄色5。
3. 数据表示。
- 除了统计表，我们还可以用统计图来表示数据。
- 条形统计图。
- 特点：能够清晰地反映出数量的多少。
- 制作方法：- 先画出两条互相垂直的射线，水平的射线叫横轴，垂直的射线叫纵轴。
- 在横轴上确定要表示的类别（如上面例子中的颜色），在纵轴上确定单位长度表示的数量（如1格表示1人）。
- 根据数据的大小画出长短不同的直条，并注明数据。
- 折线统计图。
- 特点：不但能表示出数量的多少，还能反映出数量的增减变化情况。
- 制作方法：- 同样先画出横轴和纵轴。
- 确定好单位长度后，根据数据描出各点，再用线段顺次连接各点。
- 扇形统计图。
- 特点：可以直观地反映出各部分数量与总数之间的关系。
- 制作方法：- 先算出各部分数量占总数的百分比。
例如，在上面喜欢颜色的例子中，总人数为10 + 8+6 + 5 = 29人，红色占比为10÷29≈34.5%，蓝色占比为8÷29≈27.6%，绿色占比为6÷29≈20.7%，黄色占比为5÷29≈17.2%。
- 用360°乘以各部分占比得到各部分在扇形统计图中圆心角的度数。
红色圆心角约为360°×34.5% = 124.2°，蓝色圆心角约为360°×27.6% = 99.4°，绿色圆心角约为360°×20.7% = 74.5°，黄色圆心角约为360°×17.2% = 61.9°。
六年级上数据处理
六年级上数据处理数据处理是一项重要的技能，可以匡助我们更好地理解和分析数据。
在六年级上学期，学生将学习数据处理的基础知识和技巧。
本文将详细介绍六年级上数据处理的标准格式。
一、数据处理的定义和意义数据处理是指对采集到的数据进行整理、分析和解释的过程。
通过数据处理，我们可以从大量的数据中提取实用的信息，揭示数据暗地里的规律和趋势，为决策提供依据。
二、数据处理的步骤1. 采集数据：可以通过调查问卷、实验观察等方式采集数据。
采集的数据应该准确、全面，并且能够反映所研究的问题。
2. 整理数据：将采集到的数据进行整理，包括去除重复数据、填补缺失数据等。
可以使用表格、图表等形式进行数据的整理和展示。
3. 分析数据：根据研究的目的，选择合适的数据分析方法，如平均数、中位数、频率分布等。
通过数据分析，可以获取数据的特征和规律。
4. 解释数据：根据数据分析的结果，对数据进行解释和说明。
解释数据时应该客观、准确，并且能够与实际情况相符合。
5. 提出结论：根据数据的分析和解释，得出相应的结论。
结论应该具有科学性和可行性，并且能够回答研究问题或者验证研究假设。
三、数据处理的工具和技巧1. Excel：Excel是一种常用的电子表格软件，可以用于数据的整理、计算和分析。
通过Excel，可以轻松创建表格、图表，进行数据的排序、筛选等操作。
2. 图表：图表是一种直观、易于理解的数据展示方式。
可以使用柱状图、折线图、饼图等图表形式，将数据进行可视化展示，更好地观察和比较数据。
3. 数据分析函数：Excel提供了丰富的数据分析函数，如求平均数、中位数、标准差等。
学生可以根据需要选择合适的函数，进行数据的分析和计算。
4. 数据处理技巧：在数据处理过程中，可以运用一些技巧提高工作效率。
比如使用筛选功能快速找到符合条件的数据，使用公式自动计算数据等。
四、数据处理的实例应用1. 调查数据处理：假设学生进行了一次关于学生午餐偏好的调查，采集到了300份问卷。
北师大版六年级上册总复习---第6课时《数据处理》PPT课件
（2）按照你的方法实际地比一比。
小虎队的身高： （1.49+1.57+1.56+1.68+1.64+1.64+1.61+1.58+1.53+1.60+ 1.75+1.62）÷12≈1.61（米）
小鹿队的身高：
（1.50+1.57+1.59+1.65+1.58+1.54+1.55+1.65+1.58+1.52+ 1.56+1.80）÷12≈1.59（米）
人数 18 8 15 4 5 50
占百分比 36% 16% 30% 8% 10%
根据上表绘制有关的扇形统计图。
漫画
科普 10%
8%
杂志
先计算喜欢各类读物的人数占全班人数的百
36%
分比。
六一班同学喜欢读书的类别情况 统计图
小说 30%
教辅 16%
3.下表是某市两个商场营业额情况统计表。（单位: 万元）
（2）从哪幅图可以看出每10万人中受教育程度为大学的 人数的变化情况？ 折线统计图
（3）2010年每10万人中受教育程度为小学的人数是多 少？你是从哪幅统计图中得到这个数据的？
2010年每10万人中受教育程度为小学的人数是26779 人，从条形统计图中得到这个数据。
4.学校要举办六年级篮球赛，下表是六（1）班
在复习阶段的自测成绩情况，请看图回答问题。
自测成绩统计图 （1）从折线统计图上可以看出
（ 乙 ）的成绩提高得快。
（2）第（ 5 ）次自测两人成绩 相差最多，第（ 2 ）次自
数据处理说课稿
数据处理说课稿一、前言随着科技的发展，我们现在所处的时代已经进入了数据化时代。
在数据处理方面，如果我们不能掌握好处理的技巧，就很难让数据发挥出它应有的价值。
因此，数据处理也成为了我们不可忽视的技能之一。
本文将从数据的定义、数据处理的流程、数据处理中常用的工具等方面对数据处理进行详细地讲解。
二、关于数据2.1 数据的定义数据是指以特定形式表示的文本、图像、音频、视频、表格等内容。
在计算机中，数据被存储在文件或数据库中。
数据可以是任何形式的信息，例如数字、文本、日期、时间等。
2.2 数据的分类•结构化数据：指可以用表格或图形表示的数据。
结构化数据通常是有格式的，而且数据元素之间存在特定的关系。
例如，表格中的行和列都是有序的，而且每个单元格中都存储着特定的数据元素。
•非结构化数据：指无法用表格或图形表示的数据，例如文本、图片和音频等。
三、数据处理的流程3.1 数据处理的定义数据处理是指将原始数据转化为有用的信息的过程。
数据处理的过程包括数据清洗、数据转换、数据分析和数据可视化等。
3.2 数据处理的流程数据处理的一般流程可以分为以下步骤：1、数据清洗：数据清洗是数据处理的第一步，它用于清除数据中的错误、重复、缺失和异常值等问题。
数据清洗的目的是确保数据的质量和可靠性。
2、数据转换：数据转换是将原始数据转化为可用于分析的形式。
数据转换的方式包括数据格式转换、数据合并、数据拆分等。
3、数据分析：数据分析是对转换后的数据进行处理和分析，以从数据中发现隐藏的信息和规律。
数据分析可以采用数学和统计学方法，例如回归分析、聚类分析和决策树分析等。
4、数据可视化：数据可视化是将数据图形化表示的过程，可以使人们更容易理解数据中的含义和关系。
四、数据处理中常用工具4.1 数据清洗工具•Excel：Excel是Windows操作系统中最为流行的一款电子表格软件。
它可以用来进行大规模数据处理和分析。
Excel具有强大的嵌入式功能，可以与数据库等其他应用程序集成使用。
六年级上数据处理
六年级上数据处理一、任务背景和目的数据处理是现代信息时代的重要技能之一，对于学生来说，掌握数据处理的方法和技巧不仅可以提高数学思维能力，还能培养他们的逻辑思维和问题解决能力。
本文将介绍六年级上数据处理的标准格式文本，以匡助学生准确理解和掌握该知识点。
二、数据处理的基本概念数据处理是指将原始数据经过整理、加工、分析和呈现等一系列操作，得出实用信息的过程。
在数据处理过程中，常用的方法包括数据采集、数据清洗、数据分析和数据展示等。
三、数据处理的步骤1. 数据采集：采集所需的原始数据，可以通过问卷调查、观察、实验等方式获取数据。
2. 数据清洗：对采集到的数据进行整理和筛选，去除无效数据和异常值，确保数据的准确性和可靠性。
3. 数据分析：运用数学和统计方法对数据进行分析，包括计算平均值、中位数、众数、范围等统计指标，以及绘制图表和图形等。
4. 数据展示：将分析得出的结果以图表、图形等形式进行展示，使数据更加直观和易于理解。
四、数据处理的实例假设我们要进行一个关于学生身高的数据处理实例，以下是具体步骤：1. 数据采集：通过测量学生的身高，我们记录了以下数据（单位：厘米）：学生1：150，学生2：152，学生3：148，学生4：155，学生5：150，学生6：160，学生7：158，学生8：155，学生9：150，学生10：155。
2. 数据清洗：检查数据是否有错误或者异常值，发现数据没有问题，可以进行下一步处理。
3. 数据分析：a) 计算平均值：将所有数据相加，然后除以数据的个数。
本例中，共有10个学生的身高数据，所以平均值为（150+152+148+155+150+160+158+155+150+155）/10 = 153.3 cm。
b) 计算中位数：将数据按照从小到大的顺序罗列，找出中间位置的数值。
本例中，中位数为150 cm。
c) 计算众数：找出浮现次数最多的数值。
本例中，众数为150 cm。
d) 计算范围：将最大值减去最小值。
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For byte (in AL) to word (AX) conversion
– If signed: CBW (these do not affect Flags) – If unsigned: MOV AH,0
加减运算
溢出对有符号数的加减运算有影响，应注 意。
加法 减法
ADD ADC
通常加法 带进位的加法
寄存器的使用
– 源寄存器：DS:SI 目标寄存器：ES:DI – 通常需要定义扩展段ES，不过也可以如下：
MOV AX, @data MOV DS, AX MOV ES, AX
操作指令
操作 基本指令 隐含操作数 字节操作 字操作 双字操作
MOVE LOAD STORE
MOVS LODS STOS
ES:DI, DS:SI AX, DS:SI ES:DI, AX DS:SI, ES:DI ES:DI,AX
216-1 215-1
232-1 231-1
无符号数：所有位均为数据位 有符号数：最左边的位为符号位
– 例如：1111 1101 无符号数252，而有符号数为-7
预备2：算术进位
算术进位
无符号数 有符号数
1111 1101
CF = 1, OF = 0
252
- 4
+ 0000 0101
1 0000 0001
AX 50 A0
A0 50 A0 50 ARR
读取串 Loading
LODSB, LODSW
– 将 DS:SI 地址的数据拷贝到 AL 或 AX – 每完成一次读取，DS:SI指向下一读取的单位
例：串处理
;array B = toUpper(array A) MOV DI, OFFSET B ;dest MOV SI, OFFSET A ;source MOV CX, 30 ;array size CLD ;left to right processing LP: LODSB ;get next byte AND AL,0DFh ;to upper case STOSB ;store at next location LOOP LP
MOV MOV MOV CLD REP
CX, 10 DI, OFFSET B SI, OFFSET A MOVSB
;10 bytes to copy ;destination ;source ;left to right
;字复制 MOV CX, 5 MOV DI, OFFSET B MOV SI, OFFSET A CLD REP MOVSW
串操作的重复方向：决定了对SI和DI的操作
– 左右：CLD 将DF清0
字节：SI = SI + 1 , DI = DI + 1 字： SI = SI + 2, DI = DI + 2
– 右左：STD 将DF置1
字节：SI = SI - 1 , DI = DI - 1 字： SI = SI - 2, DI = DI - 2
有符号数
情形1：当符号位有进位输入，而没有进位输出时
1111 0110
CF = 1, OF = 1
+246
-10
+ 1000 1001
1
+ 137
无效 127
+ -119
无效 127
0111 1111
情形2：当进位输出不是由进位输入产生时
预备3：扩展
字节字
– 无符号数 – 有符号数
字双字
– 无符号数 – 有符号数
传送从BYTE2开始的字节到开始于BYTE1 的字节。其中
– 操作数源和目标都采用上表中的寄存器 – BYTE1, BYTE2操作数指明传送的长度
注：我们侧重于标准格式
重复前缀指令REP
REP指令重复执行相应指令，例如
REP MOVSB – 重复的次数由CX定 – 每执行一次，CX - - , 直到CX减为0为止
注意：串以字为单位比较时
当以字为单位比较时， 例如：SAMUEL和ARNOLD时，
A SI S
<
R DI
A
SAMUEL
字节定义DB
ARNOLD
高
S SI
A
>
A DI
R
SAUMLE
字定义DW
RAONDL
高
2 算术运算(I) ——处理二进制数据
预备1：有符号数和无符号数
格式 字节 字 双字
Max无符号数 255 / 28－1 Max有符号数 127 / 27-1
串传送Moving
MOVSB, MOVSW
– 字节或者字在内存间的拷贝 – 执行效果：
源寄存器 DS:SI 和 目标寄存器 ES:DI SI 和 DI 加/减 1或2
– 若CX中含有重复操作的次数，REP前缀重复执 行串数据的传送操作
例：串拷贝
;Copy array a to b, assume ES=DS, and 10 bytes are to be copied ;字节复制
串扫描Scanning
SCASB, SCASW 将AL 或 AX 数据和 ES:DI地址中的数据比较，DI 自动加减 该指令设置标志寄存器
– 依据比较的结果设定标志位 – 在循环中使用，或者使用带条件的REP
REPZ / REPE： 当CX不为0，并且ZF为0时，重复操作。当 ZF不为0或不相等 或 CX减到0时，停止重复。 REPNZ / REPNE：当CX不为0，并且ZF不为0时，重复操作。 当ZF为0或相等 或 CX减到0时，停止重复。
MOVSB LODSB STOSB CMPSB SCASB
MOVSW LODSW STOSW CMPSW SCASW
MOVSD LODSD STOSD CMPSD SCASD
COMPARE CMPS SCAN SCAS
两种方式：基本指令和标准指令
基本格式指令
格式；
MOVS BYTE1, BYTE2
串比较Comparing
CMPSB, CMPSW 将 DS:SI ES:DI比较，设置标记位，并 且将SI和DI加减 通常使用条件的REP指令 注意：CMP op1, op2是将操作数1减去操作 2，仅限于代数比较；而CMPS是ASCII码 比较
例：串比较
MOV SI, OFFSET STR1 MOV DI, OFFSET STR2 CLD ;left to right processing MOV CX, 12 ;shorter string REPE CMPSB ;cmp til <> or cx=0 JL str1smaller JG str2smaller ;the strings are equal - so far ;if sizes different, shorter string is less
第六部分 数据处理
Assembly Language Programming
1 串数据的处理
串?
内存中的一系列的字节或者字 支持串的操作
– 复制 – 存储 – 比较 – 查找
串操作的特点
操作的数据单位
– 字节DB, 字DW, 双字DD – 对奇数字节串，选用字节操作 – 对偶数字节串，选用字操作，加快速度
DI SI
! @ # * a
串存入Storing
STOSB, STOSW 将 AL 或 AX 数据拷贝到串相应的字节或字中
– 拷贝的目标地址由 ES:DI指定 – 每完成拷贝，ES:DI指向下一个拷贝的地址上
可以结合REP重复进行操作
例：存储的初始化
ARR DW 200 DUP (?) ;empty words ;to be initialized to A050A050... MOV AX, 50A0H MOV DI, OFFSET ARR MOV CX, 200 ;array size CLD AH AL REP STOSW DI
例1：请运算
WORD1B : WORD1A + WORD2B : WORD2A WORD3B : WORD3A
思考：将上述例子扩展，任意长 度的字数据运算
程序
CLC MOV CX, 02 LEA SI, WORD1A LEA DI, WORD2A LEA BX, WORD3A L20: MOV AX, [SI] ADC AX, [DI] MOV [BX], AX INC SI INC SI INC DI INC DI INC BX INC BX LOOP L20
例2：查找与替换
在串中查找*，并用空格替换
LEN EQU 13 ;data length TESTDATA DB ‘extra*innings’ …… CLD MOV AL, ‘*’ MOV CX, LEN LEA DI, TESTDATA REPNE SCASB JNE exit MOV BYTE PTR[DI-1], 20H
+
无效
5 1
+
有效
5 1
进位CF的设置，由符号位的运算进位0或1产生的。 对于无符号数，产生了数据位的进位而无效。
预备2：算术溢出
溢出的两情形：ຫໍສະໝຸດ 0111 1001CF = 0, OF = 1
无符号数 有符号数
121
+121
+ 0000 1011
1000 0100
+ 11
有效 132
无符号数
+
11
无效 -124
SCASx 和 CMPSx 条件重复语义
while (CX != 0 ) { do string primitive; --CX; if (REPNE and ZF == 1) exit loop; if (REPE and ZF == 0) exit loop; }