科学史上最有名的数据分析例子
大数据的经典案例
大数据的经典案例【篇一：大数据的经典案例】说：还没搞清楚的时候，移动互联就来了，移动互联还没搞清楚的时候，就来了。
近两年，“大数据”这个词越来越为大众所熟悉，“大数据”一直是以高冷的形象出现在大众面前，面对大数据，相信许多人都一头雾水。
下面我们通过十个经典案例，让大家实打实触摸一把“大数据”。
你会发现它其实就在身边而且也是很有趣的。
啤酒与尿布全球零售业巨头尔玛在对消费者购物行为分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。
没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。
如今，“啤酒+尿布”的数据分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例，被人津津乐道。
数据新闻让英国撤军2010年10月23日《卫报》利用维基解密的数据做了一篇“数据新闻”。
将伊拉克战争中所有的人员伤亡情况均标注于地图之上。
地图上一个红点便代表一次死伤事件，鼠标点击红点后弹出的窗口则有详细的说明：伤亡人数、时间，造成伤亡的具体原因。
密布的红点多达39万，显得格外触目惊心。
一经刊出立即引起朝野震动，推动英国最终做出撤出驻伊拉克军队的决定。
意料之外：胸部最大的是新疆妹子数据平台显示，购买最多的文胸尺码为b罩杯。
b罩杯占比达41.45%，其中又以75b的销量最好。
其次是a罩杯，购买占比达25.26%，c罩杯只有8.96%。
在文胸颜色中，黑色最为畅销。
以省市排名，胸部最大的是新疆妹子。
圈子把前女友推荐给未婚妻2012年3月推出qq圈子，按共同好友的连锁反应摊开用户的人际关系网，把用户的前女友推荐给未婚妻，把同学同事朋友圈子分门别类，利用大数据处理能力给人带来“震撼”。
“魔镜”预知石油市场走向如果你对“魔镜”还停留在“魔镜魔镜，告诉我谁是世界上最女人”，那你就真的out了。
“魔镜”不仅仅是童话中王后的宝贝，而且是真实世界中的一款神器。
其实，“魔镜”是苏州国云数据科技公司的一款牛逼的大产品，而且是国内首款喔。
历史上的强地震和海啸情况
“下降型”海啸
定义：某些构造地震引起海底地壳大范围的 急剧下降，海水首先向突然错动下陷的空间涌 去，并在其上方出现海水大规模积聚，当涌进 的海水在海底遇到阻力后，即返回海面产生压 缩波，形成长波大浪，并向四周传播与扩散。 岸边表现：这种下降型的海底地壳运动形成 的海啸在海岸首先表现为异常的退潮现象。 例子：1960年5月22日发生在智利的地震海 啸、2004年12月26日发生在印度洋的大海啸都 属于这种类型。
海啸
历史上的强地震和海啸情况
历 史 上 最 为 有 名 的海 底 地 震海 啸 ， 首 推 公 元 前 1450年间发生在地中海希腊东南的西雷岛上的海啸。 由于海底地震造成火山爆发，竟将整个岛屿抛向高 空。随后轰然巨响着坠入深深的海底。这次巨大的 海啸，将西雷岛上的米若阿文化毁于一旦。 而在1700年1月26日，美洲西海岸的一次大地震造 成的海啸，则将当地的村庄全部吞没。海水退去后， 人们在森林里竟然发现了一条搁浅的鲸鱼!这样的故 事还曾经被当作是土著人的神话传说。 1896年6月15日晚发生在日本三陆的海啸，其最大 的波冲上附近的陆地，波高达25-30米，将不少村庄 整个吞没。死亡2.7万人以上，破坏房屋1万间。
1992年9月1日，尼加拉瓜发生里氏7级地震， 地震引起的海啸破坏了尼加拉瓜西南900千米 的太平洋沿岸地区的生产和生活设施，造成 268人死亡，153人失踪，800多间房屋倒塌。 1992年12月，印度尼西亚东部弗洛勒斯岛 发生里氏7级地震，引发大海啸，夺取了2500 人的生命。 1993年7月12日，日本北海道西南附近海域 发生里氏7.8级地震。地震引发了海啸，最大 浪高达30.5米，地震和海啸给当地造成146人 死亡，117人失踪。
世界上最有名的海啸是1960年5月23日智利8.9级 地震引起的。这次海啸在智利浪高6米，浪头高达30 米。首都圣地亚哥到蒙特港沿岸城镇港口的仓库码 头、民房建筑被卷走，摧毁无数。海啸使智利一座 城市中的一半建筑物成为瓦砾，沿岸100多座防波堤 被冲毁，2000余艘船只被毁，损失5.5亿美元，造成 1万人丧生。此外，海浪还以600－700千米每小时的 速度，向西横扫太平洋，袭击了夏威夷群岛。当到 达远离1.7万千米的日本海岸时，浪高还达3－4米， 使1000多所住宅被冲走，2万多顷良田受水淹，一些 巨大的船只被海浪推上陆地40－50米远，压倒了居 民房屋。这次海啸造成全日本800多人死亡，15万人 无家可归。
基于科学史的拓展课项目实践——以《大气的压强》为例
基于科学史的拓展课项目实践——以《大气的压强》为例【摘要】本人基于大气压探索过程中的科学史实，自制道具让学生重现科学家的探索过程，并对科学实践的结果进行数据分析，让学生在探索、实践的过程中加深对科学概念的建构和科学本质的理解；提升多学科的综合运用能力和对实际问题的解决能力。
【关键词】科学史拓展课大气压1．基于科学史的目标设计《大气的压强》是初中科学八年级的内容，在学生学习完该课程内容后，根据学生的认知特点，本人利用学校的拓展课，基于STEM教育理念开展教学：此次实践选取科学史中马德堡半球和托里拆利实验两个经典大气压实验为切入口，在实际而非理论条件下，让学生整合自己科学、数学、技术及工程四方面的知识，以小组合作的形式，利用常见的材料完成和重现新式“托里拆利”和“马德堡半球”实验，同时计算分析大气压数值的大小，并对求得的数据进行误差分析，并在实践过程中引导学生对大气压的存在进行进一步的感知和思考，以此完成本次课程教学目标。
2．基于科学史的拓展课项目背景回顾2.1马德堡半球实验科学史回顾1654年，马德堡市长奥托·冯·格里克为了为民众科普空气存在压强这一结论而进行的一项科学实验：他将两个直径约1.2英尺的铜制半球涂上油脂并对接，再把球内抽成真空。
然后让两个马队分别拉一个半球，直到两边各八匹马，铜球才被拉开了。
根据此实验证明大气压强是存在的，并且十分强大。
当然，学校实验室也有供教学用途的仿制品，用作示范气压的原理，它们的体积也比当年的半球小得多，把半球的空间抽真空，需要拉开的力也小的多。
2.2托里拆利实验科学史回顾托里拆利实验则由托里拆利和他的同学维维安尼于1643年共同完成。
他在一根1米左右长的一端封闭的玻璃管内注满了水银，用手堵住开口的一端，然后将管子倒立着放入水银槽中，松开手后，水银往下流，而且，当水银流到高度约760毫米时，水银就不再下降，显然，这个实验说明了大气压确实存在，并有一定的大小。
人类历史上最为恐怖的5种病毒
人类历史上最为恐怖的5种病毒从19年新冠爆发，到今年的猴痘，病毒越来越频繁的入侵我们生活，而且每一次病毒的流行，都会带走相当一部分的人类，病毒难道就真成地球霸主了吗?本期子牙童趣秒看科普将给您介绍人类历史最为恐怖的五种病毒。
第一种黑死病。
黑死病又叫鼠疫，是由一种被称为鼠疫杆菌的细菌寄生在跳蚤上，借由黑鼠等动物来传播造成的。
人被感染后，就像是得了重感冒，但是却比感冒严重得多，先是咳嗽、吐血，接着呼吸困难，不出三五日就会死亡。
死后浑身呈黑紫色，看起来极其恐怖，因此被称为“黑死病”。
在欧洲的十四世纪四五十年代，又被人们称之为“黑暗时代”。
那个时候的欧洲跟现在的繁华截然不同，可谓是脏乱差，因为当时基督教的信仰观念让欧洲人认为，身体越脏越能衬托出精神上的圣洁，为了掩盖身上的气味就发明了香水，但是香水却起不了消毒杀菌的作用。
于是在这种脏乱差环境的影响下，欧洲爆发了黑死病，仅仅短短六年就夺走了欧洲近三分之一的人口，不仅引起了社会、经济和政治的大变动，而且还起了大饥荒，甚至动摇了教会信仰等等一系列社会问题。
第二种炭疽病。
这种病由炭疽杆菌感染引起，可能大家对这个名字很陌生，但它可是地球上最古老的病菌之一，最早记录出现在公元前。
一般情况，可以用过接触病畜及其产品，或是食用病畜的肉类被感染的，感染炭疽的人严重的还可能引发肺、肠和脑膜的急性感染，出现败血症。
即使被感染人体已经死亡，炭疽杆菌仍然能吸干人体的最后一点养分，然后以孢子的状态存活土壤长达数十年。
在历史上炭疽杆菌曾被两次作为生化危机使用。
1942年德国制定了入侵英国的计划后，英国政府担心本土会遭生化武器袭击，于是就用炭疽杆菌在格林纳德岛对一群实验羊进行实验，3天后，羊群开始死亡无一幸存，但最后因为种种原因这次生化危机没能实现。
第二次是在美苏冷战期间，结束后仅仅两周美国记者，鲍勃·史蒂文斯接到了一封信件，信封里竟是藏有数亿炭疽杆菌的粉末，最终鲍勃死于炭疽病诱发的脑膜炎，他所在的媒体大楼也有17人感染炭疽热。
统计学数据分析案例
统计学数据分析案例在现代社会中，数据已经成为了我们生活和工作中不可或缺的一部分。
统计学数据分析作为一种重要的数据处理和解释方法，被广泛应用于各个领域。
本文将通过几个具体的案例，来介绍统计学数据分析在实际应用中的作用和意义。
首先，让我们来看一个销售数据分析的案例。
某电商公司想要了解其不同产品在不同地区的销售情况，以便更好地调整库存和制定营销策略。
通过收集各地区的销售数据，我们可以利用统计学方法对这些数据进行分析，比如计算平均销售量、销售增长率、销售额分布等指标。
通过对这些指标的分析，可以帮助公司更好地理解不同地区的市场需求，从而调整产品结构和销售策略，提高销售业绩。
其次，我们来看一个医疗数据分析的案例。
某医院想要了解某种疾病的发病规律和治疗效果，以便更好地指导临床工作。
通过收集患者的病历数据和治疗效果数据，我们可以利用统计学方法对这些数据进行分析，比如计算患病率、不同治疗方案的有效率、患者年龄和性别的分布等指标。
通过对这些指标的分析，可以帮助医院更好地了解该疾病的发病规律和治疗效果，从而制定更科学的临床治疗方案，提高治疗成功率。
最后，让我们来看一个市场调研数据分析的案例。
某市场调研公司想要了解某种产品在不同消费群体中的受欢迎程度和购买意向，以便更好地制定市场推广策略。
通过收集消费者的调研数据，我们可以利用统计学方法对这些数据进行分析，比如计算产品的满意度指数、购买意向指数、不同消费群体的消费习惯等指标。
通过对这些指标的分析，可以帮助市场调研公司更好地了解产品在市场中的表现和消费者的需求，从而制定更有针对性的市场推广策略，提高产品的市场竞争力。
通过以上几个案例的介绍，我们可以看到统计学数据分析在不同领域中的重要作用。
通过对大量数据的收集和分析，我们可以更好地了解现实世界中的规律和趋势，从而指导决策和提高工作效率。
因此，掌握统计学数据分析方法，对于我们在各个领域中的工作和研究都具有重要意义。
希望本文的案例能够给大家带来一些启发，也希望大家能够在实际工作中更加重视数据的收集和分析，从而更好地提高工作效率和决策水平。
费里波特定律
费里波特定律费里波特定律是指在大量的数据中，出现频率最高的数字或事件会越来越接近于总数的1/3，这个定律也叫做“三分之一定律”。
这个定律被广泛应用于统计学、自然科学和社会科学等领域。
本文将从以下几个方面进行详细解析费里波特定律。
一、费里波特定律的历史费里波特定律得名于意大利数学家、天文学家和物理学家乔瓦尼·费里波特（Giovanni Batista Benedetto Plati Ferrero），他在1827年发表了一篇名为《物理实验方法》的著作，提出了这个定律。
费里波特当时是为了研究自然界中各种现象的规律性而发展出这个理论，他通过对大量数据进行分析，发现其中最常见的数字或事件出现频率约为总数的三分之一。
二、费里波特定律的内容1. 定义费里波特定律是指在大量数据中，出现频率最高的数字或事件会越来越接近于总数的1/3。
2. 解释这个定律可以用一个简单的例子来解释：如果有1000个人参加一场抽奖活动，其中有800个人选了数字1，而其他数字的选择人数都很少，那么根据费里波特定律，这800个人选数字1的比例将会越来越接近于总人数的三分之一。
3. 应用费里波特定律被广泛应用于各种领域，如统计学、自然科学和社会科学等。
在统计学中，它可以用来预测未来事件的概率；在自然科学中，它可以用来研究物理现象和地球科学等；在社会科学中，它可以用来研究人类行为和社会现象等。
三、费里波特定律的证明费里波特定律并没有一个严格的证明方法，但是通过实验和数据分析可以得到一些结论。
下面是几个常见的证明方法：1. 抛硬币实验抛硬币实验是一种简单有效的证明费里波特定律的方法。
如果我们抛100次硬币，并记录每次正面朝上或反面朝上的结果，那么根据费里波特定律，在100次实验中正面朝上与反面朝上的次数应该越来越接近于33次。
2. 数字出现频率的分析通过对大量数字的出现频率进行分析，可以得到费里波特定律的验证。
例如，如果我们随机选取1000个数字，并记录每个数字出现的次数，那么根据费里波特定律，最常见的数字出现的次数应该越来越接近于总数的三分之一。
量化历史：用数据分析的方法来研究历史
量化历史：用数据分析的方法来研究历史 量化历史是什么？量化历史是一系列利用数据分析的方法来研究历史的技艺的总称。
有时候，经济史学家也把量化历史称作cliometrics。
二十世纪五十年代到六十年代，研究社会史、政治史和经济史的学者呼唤“社科历史学”的新发展，这个名称也得到了广泛的关注。
所谓“社科历史学”，即是在研究历史问题时使用社会科学中使用的方法。
这些学者同时呼唤社会科学的研究者们谨慎地处理关于当下的问题，注意这些问题的历史背景和源起。
无论是对于历史的还是当下的问题，这些学者的共识是，有必要使用新的方法和资料来进行研究。
量化历史的研究在他们的努力下取得很多进步。
经典的史学研究依赖于对于文本资料、档案的研究，把历史用叙事的方法加以呈现。
历史学家关心特定的现象或是事件，这些可能是王朝、帝国的兴衰，也可能是个人生活的点滴。
量化历史研究的目的和经典史学十分相似，但是会把许多事件和现象提炼而来的历史的模型(pattern)作为研究对象。
这样一个出发点使得研究分析中所处理的问题大大不同。
举例来说，经典的历史分析会把一次总统选举当成是一次事件，但是量化历史学家却把每一次总统选举都看成是所有总统选举所组成的数据集合中的一个元素，他们的研究兴趣在于找出一些规律来总结这个集合，或者是这个集合中的某个元素。
一个家庭的生活史可以被看作是一个国家、一个地区、一个社会阶层，或是一个民族的生活史的一个元素。
在过去那些被记录下来的文档里，每一个个案都是微不足道的，但是把个案整合、组织起来放入一个电子化的数据库中时，研究者就可以加以分析，得出数据上显著的结果。
因此，人口统计、投票信息、关键档案（例如出生、死亡、婚姻）、或是商业契约、货物运输档案、奴隶贸易的卷宗，甚至是犯罪记录，这些都有助于历史学家找寻过去的社会、政治和经济活动的规律，找出历史的深层结构。
对于历史学家而言，量化历史研究需要一系列新的技艺。
其中最重要的莫过于在他们的研究中整合入数据的集合或是矩阵。
14个超有趣的数据分析项目，数据集都给你整理好啦
14个超有趣的数据分析项⽬，数据集都给你整理好啦转载⾃⼤数据⽂摘对于那些对数据，数据分析或数据科学感兴趣的⼈，提供⼀份可以利⽤业余时间完成的数据科学项⽬清单，⼀共14个！项⽬分为三种类型：可视化项⽬探索性数据分析（EDA）项⽬预测建模可视化项⽬最容易上⼿的就是数据可视化，以下3个数据集可以⽤于创建⼀些有意思的的可视化效果并加到你的简历中。
1. 新冠病毒可视化学习如何使⽤Plotly构建动态可视化数据，展⽰冠状病毒是如何在全球范围内传播的。
Plotly很好⽤，它可以做动态可视化，好看且操作简单。
难易程度：数据集：https:///sudalairajkumar/novel-corona-virus-2019-dataset教程：https:///visualizing-the-coronavirus-pandemic-with-choropleth-maps-7f30fccaecf52. 澳洲⼤⽕数据可视化2019-2020年的丛林⼤⽕季，也称为⿊⾊夏天，由2019年6⽉开始的⼏场极端野⽕组成的。
据维基百科统计，这场⼤⽕烧毁了约1,860万公顷的⼟地和5,900多座建筑物。
这是⼀个有趣的项⽬，可以利⽤Plotly或Matplotlib数据可视化⼯具来可视化野⽕的规模和对地理的影响。
难易程度：数据集：https:///carlosparadis/fires-from-space-australia-and-new-zeland3. 地表温度可视化你是否怀疑过全球变暖的观点？创建⼀些数据可视化效果，显⽰地球表⾯温度如何随时间变化，并可以通过创建折线图或其他动画的Choropleth贴图来实现！也可以创建⼀个预测模型来预测未来五⼗年内陆球的温度。
难易程度：数据集：https:///berkeleyearth/climate-change-earth-surface-temperature-data/kernels探索性数据分析项⽬探索性数据分析（EDA），也称为数据挖掘，意思是数据分析过程中使⽤了多种技术来更好理解数据。
史上最全的数据来源和数据分析平台
史上最全的数据来源和数据分析平台一、引言数据在当今社会中扮演着至关重要的角色。
它们是组织和企业制定战略决策的基础，也是科学家们进行研究和分析的关键。
然而，要找到可靠的数据来源并进行有效的数据分析并不容易。
在这篇文章中，我们将介绍史上最全的数据来源和数据分析平台，以匡助您获取所需的数据并进行深入的分析。
二、数据来源平台1. 政府机构：政府机构是获取可靠数据的重要来源之一。
各国政府部门时常发布各种统计数据、人口普查数据、经济指标等。
例如，美国的美国统计局（United States Census Bureau）和中国的国家统计局（National Bureau of Statistics of China）都是权威的数据提供机构。
2. 学术研究机构：学术研究机构通常会进行各种研究并发布相关数据。
例如，麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology）的媒体实验室（Media Lab）和牛津大学（University of Oxford）的全球优势研究项目（Global Priorities Research）都提供了丰富的数据资源。
3. 统计数据库：统计数据库是汇集各种统计数据的平台。
世界银行（World Bank）的世界发展指标数据库（World Development Indicators）和联合国（United Nations）的世界统计数据库（World Statistics Database）都提供了全球范围内的各种统计数据。
4. 社交媒体平台：社交媒体平台已成为获取大量数据的重要来源。
例如，Twitter和Facebook等平台提供了用户生成的数据，可以用于社会网络分析和情感分析等研究领域。
5. 开放数据：越来越多的组织和机构开始开放其数据，供公众和研究人员使用。
例如，谷歌（Google）的谷歌数据搜索（Google Dataset Search）和数据.gov （）都是开放数据的重要来源。
数据分析方法及案例
数据分析方法及案例在当今信息化的时代，数据被广泛应用于各行各业，成为决策和创新的重要驱动力。
数据分析作为数据科学的一部分，通过收集、整理、解释和预测数据，帮助人们更好地理解问题，并做出正确的决策。
本文将介绍一些常用的数据分析方法，并结合实际案例进行解析，以展示数据分析在实际应用中的效果和意义。
一、描述性统计分析描述性统计分析是数据分析的基础，它通过整理和总结数据的基本特征，帮助我们更好地理解数据的分布和趋势。
常用的描述性统计方法包括平均数、中位数、标准差、百分比等。
以某电商平台销售数据为例，我们可以使用描述性统计分析来了解不同商品的销售情况，比如平均销售额、最畅销的商品、不同类别商品的销售比例等。
二、数据可视化分析数据可视化分析通过图表和图形的形式展示数据，将抽象的数字转化为具有视觉冲击力的信息，更直观地传达数据的意义。
常见的数据可视化方式包括柱状图、折线图、饼图、散点图等。
例如，在市场调研中，我们可以使用柱状图来对比不同品牌的市场份额，使用折线图展示销售额的趋势变化，以及使用饼图呈现不同渠道的销售比例。
三、关联分析关联分析是一种广泛应用于市场营销和消费行为研究中的数据分析方法。
它通过挖掘数据中的关联规则，找出同时发生的事件之间的关系，从而帮助企业发现销售机会和潜在的客户需求。
以超市购物篮分析为例，我们可以通过关联分析找出经常一起购买的商品组合，进而通过优惠活动和交叉销售来提高销售额。
四、回归分析回归分析是一种用于探索和建立变量之间函数关系的方法。
它通过分析自变量与因变量之间的关系，预测和解释数据的变化。
回归分析有多种方法，如线性回归、逻辑回归、决策树回归等。
举个例子，假设我们想通过房屋的面积、地理位置和年龄等因素来预测房价，我们可以使用回归分析方法建立一个房价预测模型，并根据模型来进行定价和市场评估。
五、聚类分析聚类分析是一种将数据对象分组或分类的方法，它通过分析数据之间的相似性，将相似的对象放在同一类别中。
科学实验中的数据分析与统计方法
科学实验中的数据分析与统计方法数据分析与统计方法在科学实验中起着至关重要的作用。
通过合理的数据处理和统计分析，科学家们能够从海量数据中获得有意义的结论和发现。
本文将探讨科学实验中常用的数据分析与统计方法，以及它们的应用。
一、数据收集与清洗在进行科学实验时，首先需要收集所需要的原始数据。
数据收集的方式包括实验观测、问卷调查、实验记录等。
然而，原始数据往往存在着误差和噪声，因此需要对数据进行清洗和校验。
这包括删除异常值、处理缺失值和重复值等，以保证数据准确可靠。
二、描述统计分析方法描述统计分析方法主要用于对数据进行概括和描述。
其中，常用的描述统计量包括：1. 平均值：计算数据的算术平均值，反映数据的集中趋势。
2. 中位数：将数据按大小排序后，处于中间位置的数值，反映数据的中间水平。
3. 方差和标准差：描述数据分散程度的统计量。
4. 频数和频率：统计每个数值出现的次数和相应的比例。
通过这些描述统计量，科学家们可以对数据的整体分布和特征进行初步了解，以便为后续的统计分析和建模提供基础。
三、推断统计分析方法推断统计分析方法主要通过对样本数据进行统计推断，从而对总体进行推断。
常用的推断统计分析方法包括：1. 参数估计：利用样本数据估计总体参数，如均值、比例等。
通过构建置信区间，科学家们可以从一定程度上确定参数估计的精度和可靠性。
2. 假设检验：对科学实验的假设进行检验，用于判断样本数据是否支持或拒绝某个特定假设。
常见的假设检验方法包括 t 检验、方差分析和卡方检验等。
3. 相关分析：用于分析两个或多个变量之间的关系。
常用的相关分析方法包括相关系数和回归分析。
推断统计分析方法能够帮助科学家们从有限的样本数据中，对总体进行合理的推断和判断，以便得出科学的结论和发现。
四、数据可视化方法数据可视化是将数据以图表形式展示出来，有助于科学家们直观地理解数据的规律和趋势。
常用的数据可视化方法包括：1. 条形图和饼图：用于比较各个类别之间的差异和比例。
举出两个科技伦理方面争论的案例
第16卷 第2期2009年4月兰州工业高等专科学校学报Journal of Lanzhou Poly technic Co llegeVol.16,No.2Apr.,2009文章编号:1009-2269(2009)02-0066-03从科学史角度解释科学发现优先权争论的两个案例*胡海山(兰州大学哲学与社会学院,甘肃兰州 730000)摘要:默顿将科学发现的优先权之争的深层原因归结为科学体制的规范性要求。
默顿科学奖励概念的来源是强调知识创新的原创性或独创性,这些是其优点;他有关同行评议的模糊性是其缺点。
用科学史的方法对两个例子进行分析,说明处于对立双方的科学家在科学创新过程中的具体作用,显示这一方法的优点。
关 键 词:科学发现的优先权;科学史;牛顿;莱布尼兹;DNA中图分类号:B08文献标识码:A科学发现的优先权一文是默顿(Robert K. Merton1910~2003)20世纪50年代的杰作。
它的出现在美国社会学界,甚至在世界范围的科学社会学界产生了巨大的反响,并以该文为中心逐渐形成了默顿学派的科学奖励制度理论。
1 默顿对!科学发现优先权∀的解释 默顿赋予!科学发现优先权∀的内涵以独特的社会学解释,鉴于科学建制的目标是增长知识,科学发现的独创性的地位被凸显,但科学的规范要求科学家必须公开其发现,并接受科学界同行的审查﹑鉴定。
那么作为对其公开的报偿,科学共同体给予发现的优先权,从而引发科学家对科学发现优先权的争议。
默顿对优先权之争的几种原因作了概括﹑分析和反驳,即对同时性发现现象的存在,人类的自我中心主义的天性观和科学家个人具有自我中心的癖好等观点逐一进行了反驳。
他认为,关于优先权之争的深层原因,应当到科学体制的规范性要求中去寻找。
而规范是具有不同程度普适性的调控人们行为的指示或指示系统。
它的存在和操作施行是依靠一定的精神力量或物质力量来支持的,与个人利益不相干。
优先权之争的过程中,不管是争论的双方还是公众都会要求公正地保证各自的行为符合公认的!游戏规则∀。
现代科学十大未解之谜(彻底颠覆你的世界观)
数据分析的基本原理和应用案例
数据分析的基本原理和应用案例数据分析是利用统计学和计算机科学的方法来收集、分析和解释数据的过程。
它在各个领域都有广泛的应用，包括商业、金融、医疗、社交媒体等。
数据分析的基本原理可以总结为以下几点：1. 数据收集数据分析的第一步是收集数据。
这可以通过各种途径完成，包括问卷调查、实验设计、传感器等。
收集到的数据可以是结构化的，比如数据库中的表格数据，也可以是非结构化的，比如文本、图片、音频等。
2. 数据清洗在数据分析的过程中，往往需要对数据进行清洗。
这是为了去除不完整、不准确或无效的数据，以确保数据的质量。
数据清洗的过程包括去除重复值、处理缺失值、处理异常值等。
3. 数据探索数据探索是数据分析的关键步骤之一。
它可以通过可视化工具来展示数据的分布、关系和趋势。
通过数据探索，我们可以发现数据中的模式、规律和趋势，并为后续的数据分析提供指导。
4. 数据建模数据建模是数据分析的核心环节之一。
它使用统计模型和机器学习算法来对数据进行建模和预测。
通过数据建模，我们可以根据历史数据预测未来趋势，发现隐藏在数据背后的规律和关联。
5. 数据可视化数据可视化是将数据以图形方式展示出来的过程。
通过数据可视化，我们可以更直观地理解数据，发现数据中的规律和趋势。
数据可视化可以使用各种工具和技术，包括折线图、柱状图、散点图、热力图等。
6. 数据解释数据解释是数据分析的最终目标之一。
通过对数据的解释，我们可以为决策提供依据和支持。
数据解释可以通过撰写报告、给出建议等方式进行。
通过以上的基本原理，让我们来看一些实际的数据分析应用案例。
应用案例一：电商网站数据分析假设我们是一家电商网站的数据分析师，我们可以对网站访问量进行分析。
我们收集到了用户登录时间、浏览页面、购买产品等相关数据。
首先，我们可以对用户登录时间进行分析，看看哪些时间段的访问量最高，以便我们可以在高峰期做好准备。
其次，我们可以分析用户浏览页面的行为，比如他们最常访问的页面是哪些，他们在页面上停留的时间是多长，以及他们转化率如何等。
科学家袁隆平事迹7篇
科学家袁隆平事迹7篇科学家袁隆平事迹【篇1】作为国内外著名的科学家，袁隆平自然成了人们特别是年轻人心中的偶像，每年都会收到很多来信。
有一次，他收到上海一个盲童的来信，信中不仅表达了对他的尊重，也表达了孩子对未来的迷茫和迷茫。
袁隆平读着孩子们的真挚来信，深受感动，立即摊开纸，拿起笔，动情地写道：.生活是完美的，我们的世界是完美的，而且会越来越完美。
虽然看不到，但心里能感觉到。
你身边的爷爷奶奶叔叔叔叔都在关心你，帮助你。
你是一个有抱负有梦想的孩子，好好学习，将来长大了一定比别人有更光明的未来。
不知道大家有没有听过伟大的音乐家贝多芬的故事。
这位伟大的作曲家虽然双目失明，但他从小就努力工作，在钢琴的键盘上创造出美妙的乐章，让音乐陪伴人类到一种史诗般的痴情状态。
努力吧，孩子，虽然你是瞎子，但你有光明的未来……”可见袁隆平对这封信的回复充满了真实的情感。
对于一封从未谋面的远方来信，袁隆平依然能认真对待，用情感和真诚回应。
由此，我们不难理解这位科学家有多善良，他的社会责任感有多强，他的情操和人格有多美好。
科学家袁隆平事迹【篇2】袁隆平，一个几乎家喻户晓的人。
大学学农的袁隆平因亲身经历上世纪六十年代大饥荒，让他不满足于在农业学校当了一名教师，于是转向研究杂交水稻。
半个多世纪以来，袁隆平将“禾下乘凉、覆盖全球”的个人梦想与“解决中国人民的温饱、保障国家粮食安全”的国家命运紧密相连，几十年来他披星戴月，寒来暑往，为我国粮食安全和世界粮食产量增收作出了杰出的贡献，荣膺“国家科学技术奖”、“共和国勋章”、“影响世界华人终身成就奖”等多项国家顶尖荣誉。
按理说，袁隆平专注水稻研究已几十年，早已功成名就，荣誉无数，完全可以光荣退休，安享余年，享受天伦之乐。
然而，他不但没有这样做，反而为自己的人生设置一个又一个更高的目标。
这让我又想起2008年，当时已近七十岁的袁隆平在回应有关他落选中科院院士话题时曾说过一句话：“我没当上院士，还是说明我水平不够，所以我今后还要努力学习、努力工作。
005 卡尔巴斯
卡尔·巴思卡尔·巴思(Carl Georg Langer Barth,1860-1939):泰勒的嫡系追随者卡尔•巴思同泰罗关系最为密切，也最得泰罗的信任。
管理学界公认他是泰罗最早、最能干、也最亲近的助手。
卡尔·巴思生平简介卡尔•巴思生于挪威的奥斯陆，自小家境不是太好，当他高中毕业后，就进入海军部门主办的霍尔顿工艺学校学习，并一边学习一边当学徒工。
∙1881年，巴思全家移居美国，他就在费城的机构工具制造企业威廉·赛勒斯公司当制图员，一干就是14年，∙1895年离开该公司时，已经升格为总设计师。
后来，巴思陆续在其他公司担任制图师、设计师等职，还在宾夕法尼亚、纽约的数所学校担任过数学、机械制图、手工训练教师。
∙1899年，他又到宾西法尼亚贝瑟利恩钢铁公司任机构车间工程师，做泰罗的特别助手，∙11903年起，巴思自己开业做咨询工程师，在费城的泰伯公司、链带公司、亨利•汤公司等企业推广泰罗制。
∙1912年，成立巴思父子咨询工程公司。
专门从事推广泰罗制的管理咨询。
∙1911-1916以及1919-1922年两度在哈佛大学任科学管理讲师。
∙1914到1916年兼任芝加哥大学科学管理讲师。
∙1920年，由于巴思在推广泰罗制上的卓越贡献和不懈努力，他曾被推选为泰罗协会的荣誉会员，他还是美国机械工程师学会的终生会员。
在泰罗协会的历史上，膺选荣誉会员殊荣的，只有泰罗本人、巴思、勒•查特利尔三人巴思的主要思想及贡献巴思对泰罗的态度几近崇拜。
所以，管理史学家雷恩称巴思是泰罗“最最正统的”门徒。
巴思不仅帮助泰罗解决数学难题，而且还在推广泰罗制中不遗余力。
当泰罗被迫离开伯利恒公司时，巴思选择了同泰罗一道离开。
当泰罗免费为企业提供管理咨询时，巴思就在这些企业具体操作。
这种亲密无间的合作关系，一直维持到泰罗去世。
1908年哈佛成立工商管理学院的时候，巴思尽自己所能说服学院院长，把泰罗制作为现代管理的标准。
科学史上最有名的数据研究分析例子
科学史上最有名的数据分析例子————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：2科学史上最有名的数据分析例子开普勒三定律数据来源：第谷·布拉赫（1546-1601,丹麦人），观察力极强的天文学家，一辈子（20年）观察记录了750颗行星资料，位置误差不超过0.67°。
观测数据可以视为实验模型。
数据处理：开普勒（1571-1630，德国人），身体瘦弱、近视又散光，不适合观天，但有一个非常聪明的数学头脑、坚韧的性格（甚至有些固执）和坚强的信念（宇宙是一个和谐的整体），花了16年（1596-1612）研究第谷的观测数据，得到了开普勒三定律。
开普勒三定律则为唯象模型。
2．数据分析法2.1 思想采用数理统计方法（如回归分析、聚类分析等）或插值方法或曲线拟合方法，对已知离散数据建模。
适用范围：系统的结构性质不大清楚，无法从理论分析中得到系统的规律，也不便于类比，但有若干能表征系统规律、描述系统状态的数据可利用。
2.2 数据分析法2.2.1 基础知识（1）数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出；（2）数据分析（data analysis）是指分析数据的技术和理论；（3）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；（4）作用：在实用中，它可帮助人们作判断，以采取适当行动。
（5）实际问题所涉及的数据分为：①受到随机性影响（随机现象）的数据；②不受随机性影响（确定现象）的数据；③难以确定性质的数据（如灰色数据）。
（6）数理统计学是一门以收集和分析随机数据为内容的学科，目的是对数据所来自的总体作出判断，总体有一定的概率模型，推断的结论也往往一概率的形式表达（如产品检验合格率）。
（7）探索性数据分析是在尽量少的先验假定下处理数据，以表格、摘要、图示等直观的手段，探索数据的结构及检测对于某种指定模型是否有重大偏离。
科学研究中收集数据的方法
利用随机数表，可以比较简单地完成这类任务。随机数表中的数记录 了5位数字组。假设需要16个小于653的随机数，我们可以胡乱地选择 表中的一点作为志点，然后从左到右地每三个数字组为一组，依次记 录小于653的三位数。假设起点是倒数第6行中第3列的第一个数字，那 末我们所找的16个数将是178，317，607，436，147，601，578等。
结论：守门员扑球要点有4个因素，①罚者眼睛；②助跑 速度；③站立姿势；④最重要的是用哪只脚罚。
又如教育投入产出（何时入学最好？）有人统计过，平均 6.5岁。
综上：统计是一门艺术（不是音乐、美术、舞蹈）而是一 门数据的艺术和科学。 统计分为：1. 描述性统计；2.推断性统计
由部分→整体（样本→总体） （坐井观天） 可信性多大？（概率是基础） 为什么要抽样？（原因①②） 样本的代表性？推断的准确性？什么是概率？（美国：可 能性），天气预报，降水概率（日本最先开始）。
科学研究中收集数据的方法
一、引言
科学研究离不开两种分析 1．理论分析（定理、命题等） 2．实证分析 利用实际问题中获取的资料、数据进行分析以对理论上获 得的结论进行实际验证。 数据分为离散型数据和连续型数据。
离散型数据一般指取整数值的数量指标，这类数据 是计数性的，数据之间不能再划分为更小的单位， 如学校的个数，学生的人数等，有些指标是按属性 来分的，例如学生能力，可分为优、良、中、差， 但我们可以使其量化，用5代表优，4代表良，3代 表中，2代表差，这样的数据仍然是离散型的。
①简单随机抽样 （1）随机数表法 随机数表是根据数理统计的原理，由许 多随机数字排列起来的数字表，表中数字的构造方法是： 利用计算机使0，1，…,9十个数字号码中每次自动出现一 个号码，用这种方式得到一串数，编排成组(一般四个数为 一组) （2）抽签法 抽签法是将所有个体编号打乱次序用类似 于抽签的方法从中来获取随机样本
翁文波的国家周期表
翁文波的国家周期表“可公度性”(Commensurability)一词是在天文学中首先提出来的。
由于至今还没有人能够提出有说服力的机制理论，一直当做经验关系写入某些天文文献中。
可公度性是周期性的扩张，是自然界的一种秩序，所以是一种信息系。
为了把可公度的信息系引入到水文预测上，现介绍一下有关史实。
1766年，德国一位中学数学教师提丢斯发现太阳系的大行星与太阳的距离(天文单位)有一个简单的规律性；尔后，德国天文学家波特作了进一步研究，发表了提丢斯波特定律。
这个定律可表示为Yi=i，i={(-∞)，0，1，2，…}式中，i是整数；Yi是行星到太阳的距离Xi[用天文单位(A.U.)计量]的函数，即1766年，一位名叫体丢斯的德国数学教师在给学生讲述太阳系概况时，要求学生将各大行星到太阳的平均距离记住。
可学生怎么也记不住这些毫无规律的数字。
体丢斯仔细分析了这些数据，发现并非无规律可循。
他先在黑板上写下一个数列，从第二个数开始，后一数正好是前一数的两倍，即：0，3，6，12，24，48，96，192......在每个数上加4，再除以10，便得到：0.4 0.7 1.0 1.6 2.8 5.2 10 19.6......水星金星地球火星？木星土星？以地球到太阳的距离为一个天文单位，其它数字正好是五个行星到太阳的平均距离，只有2.8个天文单位处没有行星，土星以后也没有行星，因为当时知道的最远行星就是土星。
体丢斯并没有认为这是个多么了不起的发现，不过把它当做一个教学生巧妙记忆数据的方法，所以当时没有传开。
直到1772年，德国天文台台长波德发现了它，觉得很有意思，才将它发表。
因此一般称它为"体丢斯-波德"定则。
"体丢斯-波德"定则发表后，很快引起了天文学家的注意。
德国天文学家注意到，火星与木星之间的空隙非常大，按"体丢斯-波德"定则，2.8 天文单位处没有行星，似乎这里还有个行星没有被发现。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
科学史上最有名的数据分析例子
开普勒三定律
数据来源：第谷·布拉赫（,丹麦人），观察力极强的天文学家，一辈子（年）观察记录了颗行星资料，位置误差不超过°。
观测数据可以视为实验模型。
数据处理：开普勒（，德国人），身体瘦弱、近视又散光，不适合观天，但有一个非常聪明的数学头脑、坚韧的性格（甚至有些固执）和坚强的信念
（宇宙是一个和谐的整体），花了年（）研究第谷的观测数据，得到了开普勒三定律。
开普勒三定律则为唯象模型。
．数据分析法
思想
采用数理统计方法（如回归分析、聚类分析等）或插值方法或曲线拟合方法，对已知离散数据建模。
适用范围：系统的结构性质不大清楚，无法从理论分析中得到系统的规律，也不便于类比，但有若干能表征系统规律、描述系统状态的数据可利用。
数据分析法
基础知识
（）数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出；
（）数据分析（）是指分析数据的技术和理论；
（）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；
（）作用：在实用中，它可帮助人们作判断，以采取适当行动。
（）实际问题所涉及的数据分为：
①受到随机性影响（随机现象）的数据；
②不受随机性影响（确定现象）的数据；
③难以确定性质的数据（如灰色数据）。
（）数理统计学是一门以收集和分析随机数据为内容的学科，目的是对数据所来自的总体作出判断，总体有一定的概率模型，推断的结论也往往一概率的形式表达（如产品检验合格率）。
（）探索性数据分析是在尽量少的先验假定下处理数据，以表格、摘要、图示等直观的手段，探索数据的结构及检测对于某种指定模型是否有重大偏离。
它可以作为进一步分析的基础，也可以对数据作出非正式的解释。
实验者常常据此扩充或修改其实验方案（作图法也该法的重要方法，如饼图、直方图、条形图、走势图或插值法、曲线（面）拟合法等）。