项目分析和探索性分析的一些要求
国家药监局关于印发药品抽检探索性研究原则及程序的通知
国家药监局关于印发药品抽检探索性研究原则及程序的通知文章属性•【制定机关】国家药品监督管理局•【公布日期】2024.03.25•【文号】国药监药管〔2024〕15号•【施行日期】2024.03.25•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】药政管理正文国家药监局关于印发药品抽检探索性研究原则及程序的通知国药监药管〔2024〕15号各省、自治区、直辖市和新疆生产建设兵团药品监督管理局，中国食品药品检定研究院：为进一步规范药品抽检工作，指导各地药品监管部门及药品检验机构科学开展探索性研究，更好地发挥药品抽检服务药品监管的实际效能，国家药监局组织制定了《药品抽检探索性研究原则及程序》，现印发给你们，请遵照执行。
有关事项通知如下：一、药品抽检是上市后药品监管的重要手段，是防范药品潜在风险隐患、提升药品质量水平的重要技术支撑。
药品抽检，尤其是探索性研究，要始终坚持问题导向、风险防控的总原则，以对药品质量风险的早发现、早防范、早排除为根本目的。
二、省级药品监管部门可根据本行政区域内监管实际需求，在地方药品抽检中组织开展有针对性的探索性研究，并加强统一领导和协调管理，指导相关药品检验机构按照《药品抽检探索性研究原则及程序》等要求开展探索性研究，探索性研究结果可以作为药品监管部门采取风险控制以及进一步监管措施的参考。
三、开展探索性研究应在充分调研基础上进行，要结合当前药品监管需求和药品工业化生产实际，充分了解研究品种的行业现状、临床用药、质量标准和存在问题等，从可能影响药品质量安全的关键因素和重要环节入手，进行科学、深入、准确的分析研究，发现并提出在质量标准、原辅料、工艺处方、包装材料、说明书以及涉嫌违法违规生产等方面的问题线索、可能原因、改进措施以及进一步加强监管的意见或建议。
四、省级药品监管部门要对探索性研究发现的问题组织综合分析研判，并根据研判结果分类施策，切实将探索性研究结果转化为具体的监管措施或质量提升手段；对涉及其他省份企业的，在综合分析研判时要充分听取企业所在地省级药品监管部门的意见建议，共同研究确定应采取的监管措施；对工作中发现区域性、系统性重大质量风险隐患的，应及时采取有效的风险控制措施，分析问题原因，科学妥善处置，并将有关情况报告国家药监局。
可行性研究报告国家规范
可行性研究报告国家规范可行性研究报告是一种决策性文件，它通过对某一项目进行全面评估，确定其实施的可行性和必要性，为决策者提供决策依据。
在我国，可行性研究报告的制作和审批都遵循国家规范，以保证其质量和可信度。
一、可行性研究报告的定义和作用：可行性研究报告是一种系统性分析和比较各种方案，确定方案可行性的文书。
其包括投资估算、技术方案、市场分析、环境评价、风险评估、经济效益分析等内容，并给出相应的结论和建议。
可行性研究报告的作用主要有三个方面：（1）明确项目的需求和目标，规范项目各项活动的目标和方向。
（2）评估项目的可行性，包括技术、经济、市场、法律、政策等方面，判断方案的实施风险和影响，避免盲目投资和不必要的风险。
（3）制定项目的实施计划，包括项目时间表、投资计划、财务计划、资源计划等，为投资者提供决策的依据和保障。
二、可行性研究报告的编制流程可行性研究报告的编制流程包括可行性研究分析、编制可行性研究报告、正式审批、实施和监督管理等环节。
其中，可行性研究分析是可行性研究报告编制的核心环节。
（1）可行性研究分析可行性研究分析主要包括市场分析、技术分析、财务分析、环境评价、风险分析等方面，对项目的可行性进行综合评估，确定最合适的方案。
（2）编制可行性研究报告根据可行性研究分析，编制可行性研究报告。
报告应当准确反映各项分析的结果，具有较好的逻辑性、条理性和可读性。
（3）正式审批可行性研究报告经审验通过后，进行正式审批。
各级审批部门都应当对报告进行审核、审定或批准。
（4）实施和监督管理可行性研究报告批准后，进行项目实施，并对项目的组织和管理进行监督。
监督也包括评估和调整。
如果出现了问题，应当及时调整方案，保证项目的顺利实施。
三、可行性研究报告的规范《可行性研究报告编制规范》是国家规定的可行性研究报告的统一编制标准和审批标准。
它主要包括以下要求：（1）报告的基本组成部分要齐全，包括封面、目录、主体部分、参考文献等。
数据分析操作规程
数据分析操作规程1.引言数据分析是当今信息时代的核心技术之一，能够从大量的数据中提取有价值的信息和趋势，对于企业和组织的决策制定具有重要意义。
为了确保数据分析的准确性和可靠性，制定一套数据分析操作规程是必要的。
本文将介绍一个适用于数据分析操作的规程，包括前期准备、数据收集和整理、数据分析和结果解释等方面。
2.前期准备2.1明确分析目标在进行数据分析之前，需要明确分析的目标和需求。
根据分析目标的不同制定相应的分析方案和方法。
2.2确定数据源和数据类型确定数据的来源和数据类型，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
2.3数据安全保护对于涉及敏感数据的分析，需确保数据的安全和隐私的保护，采取相应的数据脱敏和权限控制措施。
3.数据收集和整理3.1数据收集根据分析需求，收集所需的数据，可以通过问卷调查、实地观察、传感器数据等多种方式获取。
3.2数据清洗对收集到的原始数据进行清洗，包括去除重复数据、缺失值处理、异常数据处理等操作，确保数据的完整性和准确性。
3.3数据转换和整合对于多个数据源的情况，需要进行数据的转换和整合，统一数据格式和数据标准，方便后续的分析操作。
4.数据分析4.1数据探索分析对于收集到的数据进行探索性分析，主要包括数据的统计描述、数据可视化和相关性分析等，以获取数据的基本特征和趋势。
4.2数据建模根据分析的目标，选择适当的建模方法，如回归分析、聚类分析、时间序列分析等，构建合适的数学模型。
4.3数据模型评估对构建的数据模型进行评估，判断模型的拟合程度和预测能力，以验证模型的有效性和可靠性。
5.结果解释根据数据分析的结果，进行结果的解释和结论的推导，提供合理的建议和决策支持。
对结果进行可视化展示，以便于理解和沟通。
6.总结与改进对整个数据分析的过程进行总结和反思，总结经验教训并提出改进意见，不断完善和优化数据分析操作规程。
结论本文介绍了一个适用于数据分析操作的规程，从前期准备到数据收集和整理，再到数据分析和结果解释，循序渐进地提供了一套操作指南。
全面预算管理在军工科研项目管理中的探索性研究
全面预算管理在军工科研项目管理中的探索性研究1. 引言1.1 背景介绍军工科研项目管理一直是国家重点领域，对国家安全和军事实力具有重要意义。
在军工科研项目管理中，往往存在预算不足、资金浪费等问题。
为了解决这一问题，全面预算管理应运而生。
全面预算管理是一种综合考虑项目所有相关因素的预算管理方法，包括项目的人力、物力、财力等方面。
通过全面预算管理，可以更好地控制项目成本，提高项目的执行效率和质量。
在军工科研项目管理中，全面预算管理的应用还处于探索阶段。
本文旨在探讨全面预算管理在军工科研项目管理中的应用价值和作用，分析其在提高项目管理效率、降低成本、优化资源配置等方面的作用，从而为军工科研项目管理提供新思路和方法。
通过对全面预算管理与军工科研项目管理的结合探索，可有效提高项目管理水平，促进国防科技实力的持续增强，保障国家安全和国家利益。
【200字】1.2 研究目的本研究旨在探讨全面预算管理在军工科研项目管理中的应用和效果，具体包括以下几个方面的研究目的：1. 分析全面预算管理的概念与特点，明确其在军工科研项目管理中的适用性和优势；2. 调研当前军工科研项目管理的现状，找出存在的问题和挑战，为全面预算管理的应用提供理论基础和实践依据；3. 探索全面预算管理在军工科研项目管理中的具体应用方法和策略，结合实际案例进行深入分析和研究；4. 分析全面预算管理在军工科研项目管理中可能面临的风险和挑战，提出有效的应对措施和建议；5. 总结全面预算管理对军工科研项目管理的作用与价值，为未来研究和实践提供参考和借鉴；6. 展望未来研究方向，提出可能的改进建议和发展方向，为进一步深入研究和实践提供思路和方向。
1.3 意义意义在军工科研项目管理中，全面预算管理的意义是非常重要的。
全面预算管理可以帮助企业更好地控制项目成本，确保项目按计划进行并在预算范围内完成。
这对于军工科研项目来说尤为重要，因为这类项目往往涉及巨额资金和长期周期，一旦超支或延期将带来严重后果。
探索性数据分析
易于普及 。
第一章 导 言
四、四个主题 1、耐抗性(Resistnace) 即对数据的不良表现(如极端值或称 奇异点)不敏感，也就是说对于数据的任 意一个小部分的很大的改变，或者对于 数据的大部分的很小改变，(统计)分析或 概括仅产生很小的变化。
2、残差(Residuals)
第一章 导 言
一、问题的提出 1962年发表《The Future of Data
Analysis》，做了奠基性的工作 。 《 Exploratory Data Analysis》成为探索性
数据分析((EDA)的第一个正式出版物。 1983年出版的《Understanding Robust
and Exploratory Data Anolysis》，本书是它的 翻译与发展。
第一章 导 言
五、用数据分析技术的整个操作步骤大体可划分 成两大阶段:
探索阶段 证实阶段
探索性数据分析强调灵活探求线索和证据； 而证实性数据分析则着重评估现有证据。无论 是对一大组数据，还是对相继的几小组数据作 分析，一般都要经过这两个阶段；通常还要交 替的使用探索性技术和证实性技术，循环 反复多次，才能得到满意的结果。
第二章 茎叶图
二、基本茎叶图的构造 把一批数据从小到大排序并且显示这
个批。 现在用一个例子说明茎叶图的构造过
程。表2一1给出21个妇女的平均月经周 期。
二、基本茎叶图的构造
表2一1 21名妇女的平均月经周期
以下我们构造最简单形式的茎叶图。
7
6Hale Waihona Puke 5432
1
0
22
26
27
28
29
报告中的定量与定性分析方法及技巧
报告中的定量与定性分析方法及技巧引言报告是在工作和学习中非常常见的一种形式，通过报告可以将研究成果、市场调查、项目分析等内容进行呈现和讨论。
在报告中，定量和定性分析方法和技巧能够帮助我们更准确地理解和解释数据和信息，从而提高报告的可信度和说服力。
本文将详细论述报告中的定量与定性分析方法及技巧。
一、定量分析方法及技巧1. 数据收集与整理定量分析方法的第一步是收集必要的数据。
在进行数据收集时，应当确保数据的准确性和可靠性，并选择合适的数据收集方式和工具。
收集到的数据需要进行整理，包括删除异常值、处理缺失数据等，以确保数据的完整性和一致性。
2. 描述性统计分析描述性统计分析是定量分析的基础，它能够用数值对数据进行概括和总结。
常用的描述性统计指标有平均数、中位数、众数、标准差等。
通过描述性统计分析，我们可以了解数据的分布情况、集中趋势和变异程度。
3. 探索性因子分析探索性因子分析是一种定量分析的方法，用于研究观测变量背后的潜在因子。
通过将多个观测变量通过因子分析提取出较少的因子，可以简化数据的分析和解释过程。
探索性因子分析可以帮助我们找到隐藏在大量观测变量背后的共同因素，从而更好地理解现象。
二、定性分析方法及技巧1. 文本分析定性分析方法的一种常见形式是文本分析。
文本分析是对语言文字材料进行研究的定性分析方法。
在报告中，我们常常会遇到需要对调查问卷、访谈文本进行分析的情况。
文本分析可以帮助我们从直观和感性角度去理解和解读数据，同时也可以通过分析关键词、频率等来对数据进行总结和概括。
2. 主题分析主题分析是一种用于研究文本数据的定性分析方法，它通过发现和归纳文本中的主题和模式来理解数据。
主题分析可以帮助我们将大量的无序文本数据进行整合和分析，从而得出结论和观点。
通过主题分析，我们可以深入挖掘文本材料背后的有价值信息和洞见。
3. 比较分析比较分析是一种定性分析方法，可以帮助我们对不同情况或对象进行比较和评价。
实验项目类型的分类和认定标准1
实验项目类型的分类和认定标准一、实验项目类型的分类本科实验教学项目类型统一分为三个类型：第一类：“演示型”实验和“验证型”实验。
第二类：“综合型”实验和“设计型”实验。
第三类：“研究创新型”实验。
二、各类型实验项目的认定标准第一类演示型实验和验证型实验这一类实验是指以验证、演示和基本操作为目的，其实验内容和方法相对单一，学生根据实验指导书的要求，在教师指导下，按照既定方法、既定的仪器条件完成全部实验过程，以巩固课堂理论教学，培养学生基本实验能力。
第二类综合型实验1.综合型实验的目的在于通过实验内容、方法、手段的综合，培养学生综合运用所学知识点解决相关问题，培养学生的综合实验能力，体现对学生能力、素质的综合培养。
2.综合型实验可体现在实验内容、实验方法或实验手段几方面的综合：（1）实验内容的综合，指的是实验内容涉及一门课程的多个知识点、系列课程的多个知识点、相关课程或多门课程的内容，也可为整合多项实验单元的内容，使学生建立知识的关联性和系统性。
（2）实验方法的综合，指的是综合运用两种及以上的基本实验方法完成同一个实验，使学生掌握运用多元思维方法、多种实验方法和多种实验原理综合分析问题、解决问题的能力，体现实验方法的多样性，培养学生综合分析问题的素养。
（3）实验手段的综合，指的是综合运用两种及以上的实验手段完成同一个实验，培养学生从不同的角度，通过不同的手段分析问题、解决问题，掌握多种实验技能。
3.综合型实验应融入本专业的多个知识点或多种实验方法、手段，吸收相关专业的理论和技能。
综合型实验目的明确，实验内容和实验过程由教师指定。
学生完成实验后需运用相关知识解释所进行的实验现象和规律，并写出实验报告。
设计型实验1.设计型实验的目的在于通过学生对实验的自主设计，体现学生的学习主动性、对实验内容的探索性，培养学生综合应用知识解决实践问题的能力。
2.设计型实验指的是学生在教师的指导下，根据设定的实验目的和给定的实验条件，自己设计实验方案、选择实验方法、选用实验器材、拟定实验程序，自己加以实验并对实验结果进行分析处理。
项目数据分析师岗位职责
项目数据分析师岗位职责作为项目数据分析师，你将负责项目中的数据分析工作。
你将利用各种数据工具和技术来收集、整理、分析和解释项目数据，以为项目团队和决策者提供有关项目进展和效果的实时和有意义的见解。
以下是项目数据分析师的主要职责：2.数据分析：项目数据分析师使用统计和数学模型、数据挖掘技术和其他分析工具来分析项目数据。
这包括对数据进行探索性分析、趋势分析、相关性分析、预测和模拟等。
通过这些分析，项目数据分析师可以揭示项目中的模式、趋势、关联和规律，并为项目团队和决策者提供数据驱动的见解。
3.数据可视化：项目数据分析师不仅要分析数据，还要将分析结果以可视化的形式呈现出来。
这包括制作图表、图形和仪表板，以清晰、简洁和易于理解的方式展示项目数据的关键指标和趋势。
通过数据可视化，项目数据分析师可以帮助项目团队和决策者更好地理解和利用项目数据。
4.报告和演示：作为项目数据分析师，你将负责准备和提交项目数据分析报告。
报告应该清晰地总结数据分析的结果、见解和建议，并向项目团队和决策者解释数据背后的含义和价值。
除了报告，你还需要在会议和演示中向项目团队和决策者演示数据分析的结果和见解，回答他们的问题，并与他们合作制定下一步的数据分析计划。
5.数据安全和保密：项目数据分析师需要确保项目数据的安全和保密性。
这包括采取适当的措施来防止未经授权的访问、使用和泄露项目数据。
你可能需要与信息技术团队合作，制定和实施数据安全和保密策略，并确保合规性。
6.数据质量管理：在项目数据分析过程中，数据质量是至关重要的。
作为项目数据分析师，你需要评估和监控项目数据的质量，并采取适当的措施来纠正和改进数据质量问题。
这可能包括数据清洗、校验、修复、缺失值处理等，以确保项目数据的准确性和可靠性。
7.与团队和利益相关者合作：项目数据分析师需要与项目团队和各种利益相关者进行紧密合作。
你将与项目经理、数据科学家、业务分析师和其他项目成员合作，共同制定数据需求、开展数据分析工作，并就数据分析结果和见解与他们进行沟通和协调。
项目性质
项目性质项目性质是指项目所具有的特点和本质属性，它在很大程度上决定了项目实施过程中的方法和策略。
项目性质通常可以分为如下几种类型：探索性项目、开发型项目、改进性项目、维护性项目和创新性项目。
每种性质的项目在目标、范围、时间和资源等方面都有着不同的要求和特点。
探索性项目是指对某一领域或概念进行探索和验证的项目。
这种项目通常需要进行大量的调研和试验，以便寻找到可行的解决方案或取得突破性的发现。
探索性项目的目标具有很高的不确定性，因此需要采用一种灵活的方法来适应不断变化的情况。
开发型项目是指为了满足特定需求而进行设计和构建的项目。
这种项目通常具有明确的目标和范围，需要在一定时间内按照既定计划来完成。
开发型项目的重点是在保证质量和效率的前提下，按时交付符合要求的成果。
改进性项目是指对已有产品、系统或流程进行改进或优化的项目。
这种项目的目标是提升现有的能力和性能，以达到更好的效果。
改进性项目需要对现有情况进行充分的分析和评估，并在此基础上制定相应的改进方案。
维护性项目是指对已有产品、系统或设施进行维护和管理的项目。
这种项目通常是为了保持现有的运行状态或修复已有的故障而进行的。
维护性项目的目标是保障正常运行，并尽量减少停机时间和成本。
创新性项目是指从无到有，从理念到实践的全新项目。
这种项目通常涉及到新的技术、新的产品或新的商业模式的开发和应用。
创新性项目具有较高的风险和不确定性，需要进行大量的实验和试错，并具备快速调整和适应的能力。
在项目管理中，明确项目性质对于项目团队的合理组织和决策是至关重要的。
不同性质的项目需要采用不同的方法和技术，以确保项目能够达到预期目标并取得成功。
因此，在制定项目计划和实施过程中，应根据项目性质来确定适当的工作流程和控制措施。
综上所述，项目性质是指项目所具有的特点和本质属性。
探索性项目、开发型项目、改进性项目、维护性项目和创新性项目都是常见的项目性质类型。
项目团队需要根据不同的项目性质来选择适合的方法和策略，以确保项目的顺利实施和取得预期的成果。
科研应遵循的基本原则和技巧
科研应遵循的基本原则和技巧科学研究是一项严肃认真的工作，需要遵循一些基本原则和技巧，以确保研究的准确性和可信度。
下面将介绍一些科研中应遵循的基本原则和技巧。
1. 提出明确的研究问题科研的起点是明确的研究问题。
研究问题应该具有明确的目标和研究方向，能够引导研究者进行深入的调查和探索。
在提出问题时，应注意确保问题的独特性，避免重复提出已经有答案的问题。
2. 设计合理的研究方法科研需要合理的研究方法来收集和分析数据。
研究者应根据研究问题的性质和要求，选择适当的研究方法，并详细描述研究方法的步骤和操作过程。
同时，还需要注意避免使用过于复杂的数学公式或计算公式，以确保研究方法的可理解性和可操作性。
3. 整理和分析数据在科研过程中，研究者需要收集和整理大量的数据，并进行合理的分析。
数据的整理应该有条理，清晰明了，避免内容重复出现。
数据的分析应该基于科学的方法和统计学原理，确保结果的准确性和可信度。
4. 结果的呈现和解读科研的结果应该以简洁明了的方式呈现给读者。
研究者应使用清晰的语言描述结果，并避免使用依赖图像的语句，如“如图所示”等字眼。
同时，还应注意避免在文章中反复提出同一个问题，以免影响读者对结果的理解和解读。
5. 结论的总结和展望科研的最终目标是得出科学的结论。
在总结结论时，研究者应提炼出核心观点，对研究结果进行准确的总结。
同时，还可以展望未来的研究方向，指出研究的不足之处，为后续的研究提供参考。
科研应遵循的基本原则和技巧是确保研究的准确性和可信度的重要保障。
研究者应遵循科学的方法和原则，提出明确的研究问题，设计合理的研究方法，整理和分析数据，清晰呈现结果，并总结结论和展望未来。
通过遵循这些原则和技巧，科研工作将更加有效和可靠。
初中数学‘探索性学习’实践研究申报书
初中数学‘探索性学习’实践研究申报书一、项目背景随着新课程改革的深入推进，探索性学习作为一种全新的教学模式，越来越受到教育界的关注。
探索性学习强调学生的主体地位，注重培养学生的创新精神和实践能力，对于提高学生的综合素质具有重要意义。
在我国初中数学教育中，如何有效地融入探索性学习模式，提高教学质量，是当前教育研究的重要课题。
二、研究目标1. 分析初中数学教学中探索性学习的现状，总结存在的问题和不足。
2. 探讨初中数学探索性学习的理论依据和实践策略。
3. 设计一套适合我国初中数学教育的探索性学习教学模式。
4. 通过实践研究，验证探索性学习在提高初中数学教学质量方面的有效性。
三、研究内容1. 初中数学探索性学习现状分析对我国部分地区初中数学教学现状进行调查，了解探索性学习在初中数学教学中的实际应用情况，分析存在的问题，为后续研究提供依据。
2. 探索性学习理论研究与实践策略探讨系统梳理探索性学习的理论体系，分析其在数学教学中的应用价值。
结合我国初中数学教育实际，探讨适合的实践策略，为教学改革提供参考。
3. 初中数学探索性学习教学模式设计在理论研究和实践探讨的基础上，设计一套具有可操作性的初中数学探索性学习教学模式，包括教学目标、教学方法、教学评价等环节。
4. 实践研究选取一定数量的初中数学教学班级，采用设计好的探索性学习教学模式进行教学，对比分析实验班和对照班在数学学习效果、创新能力、综合素质等方面的差异，验证探索性学习在提高初中数学教学质量方面的有效性。
四、研究方法1. 文献分析法：收集国内外关于探索性学习的研究成果，分析总结其理论和实践经验。
2. 调查研究法：通过问卷、访谈等方式，了解初中数学探索性学习的现状。
3. 案例分析法：挑选具有代表性的教学案例，深入剖析探索性学习在初中数学教学中的应用。
4. 实验研究法：在实际教学过程中，对设计好的探索性学习教学模式进行实践，并对比分析实验效果。
五、研究周期本研究拟分为三个阶段进行，预计用时两年。
大学生创新创业训练计划项目简介
大学生创新创业训练计划项目简介为贯彻落实《教育部财政部关于“十二五”期间实施“高等学校本科教学质量与教学工程”的意见》（教高〔20XX〕6号）和《教育部关于批准实施“十二五”期间“高等学校本科教学质量与教学工程”20XX年建设项目的通知》（教高函〔20XX〕2号）文件精神，学校将开展20XX年度北京师范大学珠海分校“大学生创新创业训练计划”项目的申报立项。
具体要求如下：一、计划目标通过实施广东省大学生创新创业训练计划（以下简称训练计划）项目建设，促进高等学校转变教育思想观念，人才培养模式，强化创新创业能力训练，增强高校学生的创新能力和在创新基础上的创业能力，培养适应创新型国家建设需要的高水平创新人才。
二、计划内容1、创新训练项目。
创新训练项目是本科生个人或团队，在导师指导下，自主完成创新性研究项目设计、研究条件准备和项目实施、研究报告撰写、成果（学术）交流等工作。
2、创业训练项目。
创业训练项目是本科生团队，在导师指导下，团队中每个学生在项目实施过程中扮演一个或多个具体的角色，通过编制商业计划书、开展可行性研究、模拟企业运行、参加企业实践、撰写创业报告等工作。
3、创业实践项目。
创业实践项目是学生团队，在学校导师和企业导师共同指导下，采用前期创新训练项目（或创新性实验）的成果，提出一项具有市场前景的创新性产品或者服务，以此为基础开展创业实践活动。
三、申请人要求1、北京师范大学珠海分校“大学生创新创业训练计划”面向全校全日制在校本科生。
凡按培养方案规定完成学习任务，对科学研究与发明或创业有浓厚兴趣、敢于探索与实践、具有创新意识与创新精神的学生均可参与。
2、申请人能够在指导教师的指导下自主完成方案设计、实验实施、数据处理、企业规划与实施措施、撰写报告等工作。
3．申请人可以是个人，也可以是团队（不超过5人），鼓励跨院系、跨学科、跨年级的团队申报。
4．每个申请人只能申请一个项目。
四、申报项目要求1、项目选题要求思路新颖、目标明确、具有创新性和探索性。
探索性数据分析
2
4 4
3
四分位数极差
四分位数极差定义： 判断数据异常点的方法：称3
R Q Q
1
1
Q 1.5 R , Q 1.5 R 为数据的下、上截断点。大于上截断点或小于下截断点的 数据均为异常点。
1 1
3
1
直方图
对于分类属性，每个值在一个箱中。对于连续属性，将值 域划分成箱（通常是等宽的）并对每个箱中的值计数。 正常型直方图：
附近。
y x
非参数检验方法
Kolmogorov-Smirnov 正态性检验： 检验统计量为 表示一组随机样本的累计频率函数 ， 函数。 x
D max F n x F o x
表示分布的分布
F
n
Shapiro-Wilk的(W检验) 夏皮络—威尔克检验当 时可以使用。
正态性检验
正态分布是许多检验的基础，比如F检验，t检验，卡方 检验等。因此，对于一个样本是否来自正态总体的检验 是至关重要的。 图示法 直方图：是否以钟型分布 箱线图：观测矩形位置和
1. 2.
中位数，若矩形位于中间位 置且中位数位于矩形的中间位置， 则分布较为对称。
3.
QQ图 对于样本
QQ图是由以下的点构成的散点图：
F x
o
8 n 50
两个变量的关系
① ② ③
两个数值型变量线性相关（服从二元正态分布） 秩相关（两个有序的分类变量） 两个无序分类变量关联性分析
两个数值型变量线性相关
1. 计算Pearson样本相关系数
x x y
n i 1 i n i 1
xi x y i y Pearson样本相关系数的取值范围和含义是：
项目研究方法
项目研究方法在进行项目研究时，选择合适的研究方法是至关重要的。
不同的项目可能需要不同的研究方法来确保研究的有效性和可靠性。
本文将介绍一些常用的项目研究方法，并探讨它们的优缺点以及在不同项目中的适用性。
首先，定性研究方法是一种常见的项目研究方法。
这种方法通常通过观察、访谈或文本分析等手段来收集数据，然后进行主题分析或模式识别。
定性研究方法适用于探索性研究，可以帮助研究者深入了解研究对象的内在特征和规律。
然而，定性研究方法也存在着样本选择的偏差和数据分析的主观性等缺点，因此在实际运用中需要谨慎对待。
其次，定量研究方法是另一种常用的项目研究方法。
这种方法通常通过问卷调查、实验设计或统计分析等手段来收集和分析数据，然后进行数量化的描述和推断。
定量研究方法适用于验证性研究，可以帮助研究者验证假设和推论研究结果的普适性。
然而，定量研究方法也存在着数据收集的成本和时间消耗较大等缺点，因此需要充分考虑研究资源和时间的限制。
此外，混合研究方法是一种综合利用定性和定量研究方法的项目研究方法。
这种方法通常通过多种数据收集和分析手段来获取全面的研究结果，可以充分发挥定性和定量研究方法的优势，弥补各自的不足。
混合研究方法适用于复杂性较高的研究问题，可以帮助研究者从多个角度全面理解研究对象。
然而，混合研究方法也需要研究者具备较高的研究能力和数据分析技能，因此在实际运用中需要有一定的研究经验和专业知识。
综上所述，项目研究方法的选择应该根据具体的研究目的和问题来确定。
定性研究方法适用于探索性研究，定量研究方法适用于验证性研究，混合研究方法适用于复杂性较高的研究问题。
在选择研究方法时，研究者需要充分考虑研究资源和时间的限制，以及研究能力和数据分析技能的要求，从而确保研究的有效性和可靠性。
希望本文介绍的项目研究方法能够帮助研究者更好地进行项目研究，取得更加理想的研究成果。
临床实验设计与数据分析的基本原则
临床实验设计与数据分析的基本原则在临床研究领域中，实验设计和数据分析是关键的环节。
良好的实验设计和数据分析方法可以确保研究结果准确可靠，为临床实践提供科学依据。
本文将介绍临床实验设计和数据分析的基本原则。
一、研究目的与假设的明确在进行临床实验前，研究者首先需要明确研究目的和假设。
研究目的应该明确、具体且可量化，假设应该基于科学理论和实际背景，假设的设立应该能够通过实验进行验证。
二、样本量的确定样本量的确定对于研究结果的可靠性至关重要。
样本量过小可能导致结果不够具有代表性，而样本量过大则会浪费资源。
研究者可以通过统计方法进行样本量的估计，以保证实验结果的可靠性。
三、随机分组与对照设计随机分组和对照设计是实验设计中常用的方法。
随机分组可以降低实验结果的偏倚，增加实验的可信度。
对照设计则可以用来比较不同治疗措施的效果，排除其他因素的干扰。
四、盲法的运用盲法在实验设计中起到了重要的作用。
单盲法可以使实验研究者不知道研究对象所接受的治疗措施，避免主观干扰；双盲法还可以使被试者不知道自己所接受的治疗措施，减少心理因素对结果的影响。
五、数据采集与记录临床实验中的数据采集与记录必须准确无误。
研究者应选择合适的数据采集工具和方法，并进行培训。
数据记录应该详细、完整，并在实验过程中保持一致性。
六、数据分析与统计方法数据分析是研究结果得出的关键环节，合理的统计方法可以提取出有用的信息。
常见的统计方法包括描述性统计、t检验、方差分析、相关分析等。
研究者应选择适当的统计方法，并合理解读结果。
七、效应与置信区间的估计在数据分析中，研究者需要估计效应值和其置信区间。
效应值表示处理对实验结果的影响程度，置信区间则表示对效应值的信度范围。
通过效应和置信区间的估计，可以更好地解释研究结果的意义。
八、结果的报告与解读临床实验的结果应该以清晰、准确的方式进行报告与解读。
研究者应该客观地呈现结果，避免主观偏见。
在结果解读中，可以结合之前的假设和背景知识，对结果进行进一步的讨论和分析。
30446现代项目管理简答题和论述题汇总
现代项目管理（30446）30446现代项目管理简答题、论述题汇总红色字体为历年考过的真题51.简述项目审计任务的主要内容（1）项目质量审计（2）资金使用审计（3）合同审计按项目周期一般可分为4.前期审计 5.项目实施审计 6.项目竣工审计52.简述应对冲突的五种基本策略。
（1）回避或者撤出（2）竞争或者强制（3）缓和或者调停（4）妥协（5）正视53.简述实施项目环境管理的主要措施。
（1）制定和落实项目环境保护目标责任制。
将环境保护目标以责任书的形式层层分解到有关部门和人员，并列入岗位责任制范围，形成项目环境保护自我监控体系（2）加强检查和监控工作（3）进行综合治理（4）严格执行相关法律法规（5）采取有效技术措施，防止大气、水源污染，防止产生噪音和电磁污染。
54.简述项目负责人应当具备的能力要求（1）总体把握项目目标的能力（2）获得项目资源的能力（3）组织和建设项目团队的能力（4）应对危机和解决冲突的能力（5）谈判和广泛的沟通能力（6）领导和管理的能力（7）行业和技术的概念能力 4.简述项目监控的策略（1）使用项目管理软件（2）不要丢掉控制权（3）让决策者及时了解情况（4）充分利用决策层的协调能力加强监控（5）加强沟通（6）根据修改后的计划进行监控47.简述项目组织的一般工作内容（1）聘任项目负责人（2）项目规划。
包括项目目标确定、范围定义、组织设计、责权利划分、资源需求设计（3）项目监控。
包括进度、资源、费用、质量等（4）绩效评定与考核。
包括效率指标、效益指标、风险指标和递延性指标48.简述在宏观上，一个项目能够得到批准的原因（1）能够改善人类的生活水平（2）能够有利于发展社会生产力（3）能够提高综合国力（4）能够促进国际交流与协作（5）宏观项目投资引发的项目链效应33.简述制定项目质量计划的主要工具（1）价值分析（2）基准比较（3）流程图（4）试验设计（5）质量成本37.简述项目型组织结构的优缺点（1）优点是：可以防止产生多源指令、政出多门；对各个项目来说，目标明确，管理程序简捷，便于控制;有利于培养复合型人才（2）缺点是：项目负责人责任重大，往往要求其是全能型的人物；组织内部的资源难以充分利用，专业化程度低，组织内的专业化、标准化和通用化比较困难；组织的稳定性较差。
python数据分析课程设计
python数据分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解并掌握Python数据分析的基本概念、原理和方法；2. 学会运用Python中的Pandas、NumPy等库进行数据处理和分析；3. 掌握数据可视化工具matplotlib、seaborn的基本使用，能将数据分析结果以图表形式展示；4. 了解数据分析在实际问题中的应用场景。
技能目标：1. 能运用Python进行数据清洗、数据预处理；2. 能运用Python进行描述性统计分析，掌握常见统计指标的计算方法；3. 能运用Python进行探索性数据分析，发现数据中的规律和趋势；4. 能运用数据可视化工具将分析结果进行直观展示。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据分析的兴趣，激发学生主动探究数据的热情；2. 培养学生的团队合作精神，学会与他人共同解决问题；3. 培养学生严谨的科学态度，注重数据分析的客观性和准确性；4. 引导学生关注数据分析在社会生活中的应用，认识到数据分析的价值。
课程性质：本课程为信息技术学科，旨在让学生掌握Python数据分析的基本技能，提高数据处理和分析能力。
学生特点：六年级学生具备一定的计算机操作基础，对编程和数据分析有一定兴趣，但缺乏实际操作经验。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，强调动手实践，使学生在实践中掌握数据分析的方法和技巧。
同时，注重培养学生的团队合作意识和科学态度。
通过本课程的学习，使学生能够具备运用Python进行数据分析的基本能力。
二、教学内容1. Python数据分析基础- 数据分析概念与意义- Python编程基础回顾（变量、数据类型、运算符、控制结构）- Pandas库的导入与使用2. 数据预处理- 数据导入（读取CSV、Excel文件）- 数据清洗（缺失值处理、重复值处理）- 数据类型转换与数据重塑3. 描述性统计分析- 基本统计量（均值、中位数、众数、标准差、方差）- 数据分布（直方图、密度图）- 相关系数与协方差4. 探索性数据分析- 数据分组与聚合- 数据透视表- 交叉表与分组描述统计5. 数据可视化- matplotlib库基本使用- seaborn库基本使用- 常见图表绘制（条形图、折线图、散点图、饼图等）6. 实践项目- 数据分析案例解析- 数据集分析与可视化- 团队合作完成数据分析报告教学内容根据课程目标进行选择和组织，注重科学性和系统性。
数据分析验收标准
数据分析验收标准1.引言本文档旨在规定数据分析项目的验收标准，以确保数据分析结果的准确性和可信度。
数据分析是一个复杂的过程，需要严格按照一定的标准和指南来进行，以保证数据分析的可靠性和有效性。
本文档的目的是为数据分析项目的验收人员提供一个统一的验收标准。
2.数据收集在进行数据分析之前，必须首先收集相关的数据。
数据收集的过程应该遵循以下标准：数据来源应该可靠、全面并且准确。
数据应该经过有效的清洗和预处理，确保数据的质量和一致性。
数据应该包含足够的样本量和时间范围，以保证分析结果的可靠性。
数据的存储格式和结构应该符合分析需求，并且易于使用。
3.数据分析方法数据分析应该基于科学和统计的方法，以确保分析结果的准确性和可信度。
以下是数据分析过程应该遵循的一些基本原则：选择合适的统计方法和模型，以解答研究问题。
在分析过程中要有数据处理和清洗的步骤，确保分析结果的质量。
在使用统计方法和模型之前，需要先对数据进行适当的探索性分析，以了解数据的特征和规律。
分析结果应该具有可解释性和可重复性。
数据分析的过程和方法应该符合相关的法律法规和道德准则。
4.结果验证和评估在完成数据分析之后，需要对分析结果进行验证和评估，以确定分析结果的可信度和适用性。
以下是进行结果验证和评估的一些步骤和标准：对分析结果进行统计检验，以确定结果的显著性和可靠性。
通过与现有的领域知识和实际情况进行对比，评估结果的合理性和可信度。
对结果进行敏感性分析和稳定性测试，以确定结果的鲁棒性和可靠性。
结果的解释应该清晰明了，并能够提供实际应用价值和决策支持。
5.报告和文档数据分析项目的最终结果应该以合适的报告和文档形式呈现。
以下是进行报告和文档编写的一些要求和标准：报告应该包含清晰的标题、摘要和目录，以及详细的分析过程和结果。
报告的结构应该合理，各部分之间应该有良好的连贯性和逻辑性。
报告中应该包含适当的图表、图像和表格，以辅助解释和说明分析结果。
报告的语言应该简洁明了，并且符合读者的背景和需求。
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项目分析
采用两种方法对问卷条目的区分度进行了分析:第一，用相关法计算题项得
分与总问卷得分的相关系数。
美国测量学家Ebel 根据自己编制测验的经验提出，
鉴别力指数在0.2 以下的题项应予以淘汰，鉴别力指数在0.2 一0.4 之间的题项
一般，鉴别力指数在0.4 以上的题项较好。
根据测查结果，删去相关系数小于
0.3 的第6 题，其余各题的相关系数在0.392-0.739 之间，且都达到显著，说明
这些问卷条目的区分度良好。
第二，采用求出各个题项的临界比率值(CR 值)的
方法，将未达显著水平的题项予以删除。
即将总分按从高到低的顺序排列，得分
前27%者为高分组，得分后27%者为低分组，进行高低两组在每题得分平均数上
的差异显著性检验。
探索性因素分析
因素分析之前先进行取样适当性检验
(Kaiser 一Meyer 一01kin，KMO)和Bartlett 球形检验。
KMO 值越大，表示变量
间的共同因素越多，越适合进行因素分析。
根据Kaiser(1974)的观点，KMO 的值小于0.50 时不适合进行因素分析，在0.80 以上适合进行因素分析。
本研究的
一般责任心分问卷的KMO 值为0.941，说明样本量充足，适合进行因素分析。