数据分析方法课程设计报告
数据分析全课程设计
数据分析全课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解数据分析的基本概念，掌握数据收集、整理、描述和分析的基本方法。
2. 学生能够运用统计图表、平均数、中位数、众数等描述数据，并解释其意义。
3. 学生能够运用概率知识，进行事件预测和分析。
技能目标：1. 学生能够运用信息技术手段，进行数据的收集、整理和分析。
2. 学生能够运用所学知识，解决实际问题，并形成数据分析报告。
3. 学生能够通过小组合作，进行数据探究活动，提高沟通和协作能力。
情感态度价值观目标：1. 学生能够认识到数据分析在生活中的广泛应用，增强数据意识。
2. 学生能够通过数据分析，培养逻辑思维和批判性思维能力。
3. 学生能够关注社会问题，运用数据分析为社会发展提供有益建议。
课程性质：本课程为实践性较强的学科课程，结合学生生活实际，培养学生数据分析能力。
学生特点：六年级学生具有一定的数学基础和信息技术能力，对新鲜事物充满好奇，善于合作与探究。
教学要求：注重理论与实践相结合，以学生为主体，教师为主导，培养学生主动探究、合作学习的习惯。
将课程目标分解为具体学习成果，便于教学设计和评估。
二、教学内容1. 数据收集与整理：介绍数据收集的方法，如问卷调查、网络搜索等；讲解数据整理的步骤，如清洗、分类、编码等。
- 教材章节：第一章 数据与信息2. 描述统计学：讲解平均数、中位数、众数的计算方法及应用；介绍频数、频率、概率等概念。
- 教材章节：第二章 统计图表3. 数据分析方法：讲解图表分析法、比较分析法、交叉分析法等，并结合实际案例进行分析。
- 教材章节：第三章 数据分析4. 概率与应用：介绍概率的基本概念，讲解如何运用概率知识进行事件预测和分析。
- 教材章节：第四章 概率与统计5. 数据可视化：教授如何运用信息技术手段，如Excel、Python等，制作统计图表和数据可视化。
- 教材章节：第五章 数据可视化6. 数据分析综合实践：结合实际问题，指导学生进行数据收集、整理、分析，形成数据分析报告。
关于数据分析的课程设计
关于数据分析的课程设计一、教学目标本课程的数据分析教学目标旨在让学生掌握数据分析的基本概念、方法和应用，培养学生运用数据分析解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：•了解数据分析的基本概念、方法和意义。
•掌握描述性统计和推断性统计的基本原理和方法。
•学习常见数据分析方法，如数据清洗、数据可视化、回归分析等。
•了解数据分析在各领域的应用。
2.技能目标：•能够运用统计软件进行数据分析。
•能够独立完成数据分析项目的全过程，包括数据收集、整理、分析和解释。
•能够运用数据分析方法解决实际问题，如商业决策、社会科学研究等。
3.情感态度价值观目标：•培养学生的数据素养，使其认识到数据分析在现代社会的重要性。
•培养学生独立思考、合作交流和批判性思维的能力。
•培养学生对数据分析的兴趣，激发其在实际应用中探索创新的欲望。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.数据分析基本概念与方法：介绍数据分析的定义、目的和意义，学习描述性统计和推断性统计的基本方法。
2.数据处理与清洗：学习数据处理的基本技巧，包括数据清洗、数据转换和数据整合。
3.数据可视化：学习数据可视化的基本方法，如条形图、折线图、散点图等，以及数据可视化软件的使用。
4.数据分析方法：学习常见数据分析方法，如线性回归、逻辑回归、时间序列分析等，并掌握其应用场景。
5.数据分析项目实践：通过实际案例，让学生独立完成数据分析项目的全过程，培养学生的实际操作能力。
三、教学方法为了提高数据分析课程的教学效果，我们将采用以下教学方法：1.讲授法：教师讲解数据分析的基本概念、原理和方法，为学生提供扎实的理论基础。
2.案例分析法：通过分析实际案例，让学生了解数据分析在实际应用中的价值，提高学生的实践能力。
3.实验法：让学生动手操作，实际操作数据分析软件，培养学生的实际操作能力。
4.小组讨论法：鼓励学生分组讨论，培养学生的合作精神和批判性思维。
四、教学资源为了支持数据分析课程的教学，我们将准备以下教学资源：1.教材：选用权威、实用的数据分析教材，为学生提供系统的学习资料。
数据分析课程设计csdn
数据分析课程设计csdn一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握数据分析的基本概念，理解数据的特点、分类及处理方法。
2. 使学生了解常用的数据分析工具，如Excel、Python等，并学会运用这些工具进行数据处理和分析。
3. 帮助学生掌握数据可视化方法，能够通过图表直观地展示数据，发现数据背后的规律。
技能目标：1. 培养学生运用数据分析工具处理实际问题的能力，包括数据清洗、数据分析、数据可视化等。
2. 提高学生运用逻辑思维和批判性思维分析问题的能力，能够从数据中提炼有价值的信息。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据分析的兴趣，激发他们主动探索数据背后的故事。
2. 培养学生的团队协作意识，让他们在合作中学会分享、交流和共同解决问题。
3. 培养学生具备良好的数据伦理素养，尊重数据隐私，遵循数据使用的法律法规。
课程性质：本课程为实践性课程，以数据分析的实际应用为主线，结合课本知识，培养学生的数据分析能力和实际操作技能。
学生特点：学生具备一定的计算机操作基础，对数据分析有一定了解，但尚不熟练。
学生具有较强的求知欲和动手能力，喜欢探索新事物。
教学要求：结合课本内容，注重实践操作，以案例教学为主，引导学生掌握数据分析的基本方法和技巧。
在教学过程中，关注学生的个体差异，提供个性化指导，确保课程目标的达成。
通过课程学习，使学生能够独立完成数据分析项目，提高解决实际问题的能力。
二、教学内容1. 数据分析基本概念：数据类型、数据来源、数据质量。
2. 数据处理方法：数据清洗、数据整合、数据转换。
- 教材章节：第一章 数据分析概述，第三节 数据处理方法。
3. 数据分析方法：描述性分析、推断性分析、预测性分析。
- 教材章节：第二章 数据分析方法，第一节 描述性分析，第二节 推断性分析，第三节 预测性分析。
4. 数据可视化：图表类型、图表设计、数据可视化工具。
- 教材章节：第三章 数据可视化，第一节 图表类型与设计，第二节 数据可视化工具。
数据分析方面的课程设计
数据分析方面的课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解数据分析的基本概念，掌握数据收集、整理、描述和解释的基本方法。
2. 学生能够运用图表、统计量等工具，对数据进行有效分析和解释，并得出合理的结论。
3. 学生能够理解数据之间的关系，掌握简单概率的计算和应用。
技能目标：1. 学生能够运用信息技术工具（如电子表格软件）进行数据处理和分析。
2. 学生能够运用批判性思维，对数据分析结果进行评价和质疑，提出改进意见。
3. 学生能够运用所学知识解决实际问题，形成数据分析报告。
情感态度价值观目标：1. 学生能够认识到数据分析在生活中的重要性，培养对数据的敏感性和好奇心。
2. 学生在数据分析过程中，能够尊重事实，遵循逻辑，形成客观、严谨的科学态度。
3. 学生能够主动参与团队合作，与他人分享观点，倾听他人意见，培养合作精神。
课程性质：本课程为学科拓展课程，旨在提高学生的数据素养，培养学生的分析能力、创新意识和实践能力。
学生特点：六年级学生具有一定的数学基础，对新鲜事物充满好奇心，具备一定的信息技术素养，但独立思考和分析问题的能力尚需培养。
教学要求：注重理论与实践相结合，关注学生的个体差异，激发学生的兴趣和参与度，提高学生的数据分析能力。
在教学过程中，将课程目标分解为具体的学习成果，便于教学设计和评估。
二、教学内容本课程依据课程目标，结合教材内容，制定以下教学内容：1. 数据收集与整理：介绍数据收集的方法和注意事项，学会整理数据并进行分类。
- 教材章节：第二章 数据的收集与整理- 内容：问卷调查、实验观察、访谈等数据收集方法；数据的分类、排序、筛选等整理方法。
2. 数据描述与解释：运用图表和统计量对数据进行描述，学会解释数据背后的信息。
- 教材章节：第三章 数据的描述与解释- 内容：条形图、折线图、饼图等图表的制作与应用；平均数、中位数、众数等统计量的计算与意义。
3. 数据分析与应用：运用数据分析方法解决实际问题，培养学生分析问题的能力。
数据分析培训课程设计
数据分析培训课程设计一、课程目标本课程旨在帮助学员掌握数据分析的基本理论和方法，能够运用数据分析工具解决实际问题，具备独立进行数据分析项目的能力。
具体目标包括：1、掌握数据分析的基本概念和流程，了解数据收集、整理、清洗、分析和可视化的方法。
2、熟练掌握至少一种数据分析工具，如Excel、Python 或R 语言。
3、能够运用数据分析方法进行数据描述性统计分析、相关性分析、假设检验等。
4、学会构建数据模型，进行预测和分类分析。
5、培养数据思维和解决问题的能力，能够从数据中提取有价值的信息，并为决策提供支持。
二、课程内容1、数据分析基础数据分析的概念和作用数据类型和数据结构数据收集方法和途径数据质量评估和数据清洗2、数据分析工具Excel 数据分析功能数据排序、筛选和分组函数与公式的应用数据透视表和图表制作Python 数据分析基础Python 编程环境搭建数据类型和变量控制结构和循环Python 中的数据处理库（如 Pandas） R 语言数据分析简介R 语言的安装和基本操作数据读取和写入基本数据操作和函数3、数据描述性统计分析集中趋势度量（均值、中位数、众数）离散程度度量（方差、标准差、极差）数据分布形态（正态分布、偏态分布）数据可视化（柱状图、折线图、箱线图等）4、相关性分析和假设检验相关性分析的方法（皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数）假设检验的基本概念（原假设、备择假设、显著性水平） t 检验和方差分析卡方检验5、数据建模与预测线性回归模型模型原理和参数估计模型评估和诊断多元线性回归逻辑回归模型二分类和多分类逻辑回归模型评估指标决策树和随机森林决策树的构建和剪枝随机森林的原理和应用聚类分析KMeans 聚类算法层次聚类算法6、数据分析项目实战项目选题和数据收集数据预处理和分析模型构建和优化结果解读和报告撰写三、教学方法1、课堂讲授讲解数据分析的理论知识、方法和工具，通过案例分析帮助学员理解和掌握重点概念。
《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，它不仅可以帮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。
数据分析的课程设计
数据分析的课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握数据分析的基本概念，理解数据收集、整理、描述和推断的过程；2. 使学生能够运用图表、统计量等工具对数据进行可视化展示，并解释数据背后的信息；3. 帮助学生掌握基本的概率知识，并能运用概率解决实际问题。
技能目标：1. 培养学生运用计算机软件或手动绘制图表、制作统计量的能力；2. 提高学生运用数学方法进行数据分析和解决问题的能力；3. 培养学生团队协作、沟通表达和批判性思维的能力。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对数据分析的兴趣，培养主动探究数据的习惯；2. 培养学生严谨、客观、理性的思维方式，树立正确的数据观念；3. 引导学生关注数据分析在生活中的应用，认识到数据分析对社会发展的价值。
课程性质：本课程为实用性较强的学科，旨在培养学生的数据分析能力和实际应用能力。
学生特点：学生具备一定的数学基础，对新鲜事物充满好奇心，但可能缺乏实际操作经验。
教学要求：结合课本内容，注重理论与实践相结合，充分调动学生的主观能动性，培养其独立思考和解决问题的能力。
将课程目标分解为具体的学习成果，以便于教学设计和评估。
二、教学内容1. 数据收集与整理：介绍数据收集的方法和技巧，包括问卷调查、实验观察等；讲解数据整理的过程，如数据清洗、分类和排序等。
教材章节：第一章 数据与数据收集2. 数据可视化：教授如何利用图表、统计图展示数据，包括条形图、折线图、饼图等；介绍数据可视化的原则和技巧。
教材章节：第二章 数据可视化3. 统计量与概率：讲解常用的统计量，如平均数、中位数、众数等；介绍概率的基本概念，如随机事件、概率计算等。
教材章节：第三章 统计量与概率4. 数据分析方法：介绍数据分析的基本方法，如描述性分析、推断性分析等；讲解如何运用数学模型进行数据分析。
教材章节：第四章 数据分析方法5. 实践应用：结合实际案例，让学生运用所学知识进行数据分析，如调查班级同学的身高、体重分布情况，分析学习成果等。
大学数据分析课程设计
大学数据分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数据分析的基本概念、原理和方法；2. 掌握运用数据分析工具（如Excel、R语言等）进行数据整理、可视化及简单统计分析；3. 了解数据分析在各领域的应用场景。
技能目标：1. 能够独立运用数据分析工具进行数据清洗、整理和可视化；2. 能够运用基本的统计分析方法对数据进行描述性分析和推断性分析；3. 能够根据实际需求设计合理的数据分析方案，并对分析结果进行解释。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据分析的兴趣，激发其主动探索数据背后的规律；2. 培养学生的批判性思维，使其能够客观、理性地看待数据分析结果；3. 培养学生的团队协作意识，提高沟通与表达能力。
课程性质：本课程为大学数据分析基础课程，旨在使学生掌握数据分析的基本知识和技能，培养其实践操作能力。
学生特点：学生具备一定的数学基础，熟悉计算机操作，对数据分析有一定兴趣，但可能缺乏实际应用经验。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，通过实际案例分析、小组讨论等形式，提高学生的数据分析能力和实际操作技能。
同时，注重培养学生的批判性思维和团队协作能力。
在教学过程中，将课程目标分解为具体的学习成果，以便进行教学设计和评估。
二、教学内容1. 数据分析基本概念：数据类型、数据来源、数据质量；2. 数据整理与清洗：数据导入、数据筛选、缺失值处理、数据转换；3. 数据可视化：图表类型、图表设计原则、常用数据可视化工具；4. 描述性统计分析：集中趋势、离散程度、分布形状；5. 推断性统计分析：假设检验、置信区间、回归分析；6. 数据分析应用案例：金融、营销、医疗等领域的实际案例；7. 数据分析工具：Excel、R语言、Python等。
教学内容安排与进度：第1周：数据分析基本概念、数据整理与清洗；第2周：数据可视化、描述性统计分析；第3周：推断性统计分析；第4周：数据分析应用案例、数据分析工具介绍；第5周：综合实训。
《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。
数据分析课程设计
数据分析课程设计一、引言数据分析是当今信息时代重要的技能之一，能够帮助企业和个人做出有效的决策。
为了培养学生的数据分析能力，我设计了一门数据分析课程，旨在教授学生基本的数据分析方法和技巧，并通过实践项目加强他们的实操能力。
本文将介绍该数据分析课程的设计思路和内容。
二、课程目标1. 培养学生扎实的数据分析能力，包括数据收集、清洗、整理、可视化和建模等方面。
2. 培养学生解决实际问题的能力，通过真实的案例和项目，让学生能够将数据分析技术应用到实际情境中。
3. 培养学生团队合作和沟通能力，在项目中需要学生协作完成，锻炼他们的团队合作和沟通技能。
三、课程内容1. 数据分析基础- 数据分析概述：介绍数据分析的基本概念和流程。
- 数据收集和清洗：讲解如何从各种数据源中收集数据，并对数据进行清洗和处理。
- 数据探索：介绍常用的数据探索方法，如描述统计、数据可视化等。
- 数据建模：讲解常见的数据建模方法，如回归分析、聚类分析等。
- 数据分析工具：引导学生掌握常见的数据分析工具，如Python、R等。
2. 实践项目- 项目选题：根据学生的兴趣和实际需求，选择适合的数据分析项目。
- 数据收集和整理：学生需要从真实的数据源中收集数据，并进行数据整理和预处理。
- 数据分析和建模：学生运用所学的数据分析技术，对收集到的数据进行分析和建模。
- 结果呈现：学生将分析结果以报告或可视化方式展示，向其他同学和老师进行分享和讨论。
3. 课程实践与评估- 团队合作：学生将分为小组进行实践项目，培养他们的团队合作能力。
- 指导和反馈：老师将定期给予学生指导和反馈，指导他们解决问题和改进分析方法。
- 课程评估：通过分析报告、项目质量和团队合作等方面评估学生的学习成果。
四、课程特色1. 实战导向：课程注重实际问题解决，通过真实的案例和项目锻炼学生的实操能力。
2. 小组合作：学生将分为小组进行项目实践，培养他们的团队合作和协作能力。
3. 多样化评估：评估方式包括分析报告、项目展示和团队合作等多个方面，全面考核学生的能力。
数据分析基本课程设计
数据分析基本课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握数据分析的基本概念和常用术语，理解数据在各个领域的重要性。
2. 学会运用基本的统计方法（如平均数、中位数、众数等）对数据进行分析和描述。
3. 了解数据可视化工具（如条形图、折线图、饼图等）的使用方法，并能运用这些工具展示数据。
技能目标：1. 培养学生运用计算机软件（如Excel、Python等）进行数据处理和分析的能力。
2. 培养学生运用数学知识解决实际问题的能力，提高学生的逻辑思维和数据分析能力。
3. 培养学生团队协作和沟通能力，能在小组讨论中发表自己的观点，倾听他人的意见。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据分析的兴趣，激发学生学习数学和计算机技术的热情。
2. 培养学生认真、严谨的学习态度，养成良好的数据素养，尊重事实和数据。
3. 培养学生具备批判性思维，敢于质疑，勇于探索，善于从数据中发现问题，提出解决方案。
本课程针对的学生特点为具有一定数学基础和计算机操作能力的初中生。
课程性质为理论与实践相结合，注重培养学生的实际操作能力和解决实际问题的能力。
在教学过程中，教师需关注学生的学习需求，及时调整教学方法和策略，确保学生达到预期的学习成果。
通过本课程的学习，使学生能够具备初步的数据分析能力，为今后的学习和工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 数据分析概念与术语：介绍数据分析的定义、作用和基本流程，学习数据集、变量、数据类型等基本概念。
教材章节：第一章 数据分析概述2. 常用统计方法：讲解平均数、中位数、众数、极差、方差等基本统计量，学会运用这些方法分析数据。
教材章节：第二章 数据的描述性分析3. 数据可视化：学习条形图、折线图、饼图等常见数据可视化工具的使用方法，掌握如何利用图表展示数据。
教材章节：第三章 数据可视化4. 计算机软件操作：运用Excel、Python等软件进行数据处理、统计分析和数据可视化。
教材章节：第四章 数据处理与软件应用5. 实际案例分析：分析现实生活中与数据分析相关的案例，让学生学会运用所学知识解决实际问题。
数据分析基础课程设计
数据分析基础课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解数据分析的基本概念，掌握数据收集、整理、描述和推断的基本方法。
2. 学生能运用统计图表、平均数、中位数、众数等描述数据，并解释其意义。
3. 学生能运用概率知识进行简单事件的预测和分析。
技能目标：1. 学生能运用信息技术手段，如电子表格、统计软件等进行数据处理和分析。
2. 学生能运用所学知识解决实际问题，形成数据分析报告，并进行合理的解释和评价。
3. 学生能通过小组合作，进行数据收集、整理和分析，提高团队协作能力。
情感态度价值观目标：1. 学生对数据分析产生兴趣，认识到其在日常生活和学习中的重要性。
2. 学生养成用数据说话的习惯，培养客观、理性的思维方式。
3. 学生在数据分析过程中，学会尊重事实，敢于质疑，培养批判性思维。
本课程针对初中年级学生，结合学生特点和教学要求，注重培养学生的实践操作能力和团队合作精神。
课程内容紧密联系实际，让学生在实际问题中感受数据分析的魅力，提高解决问题的能力。
通过本课程的学习，使学生具备初步的数据分析能力，为今后的学习和生活打下坚实基础。
二、教学内容本课程教学内容主要包括以下几部分：1. 数据收集与整理- 教材章节：第一章 数据的收集与整理- 内容：认识数据、数据的收集、数据的整理与展示、频数与频率分布表2. 数据描述与分析- 教材章节：第二章 数据的描述与分析- 内容：平均数、中位数、众数、方差、标准差、频数与频率、概率初步3. 统计图表的应用- 教材章节：第三章 统计图表- 内容：条形图、折线图、饼图、柱状图、散点图、直方图等4. 数据分析综合实践- 教材章节：第四章 数据分析综合实践- 内容：实际问题分析、数据收集与整理、数据分析方法、撰写数据分析报告教学内容安排和进度：第1周：数据收集与整理（1课时）第2周：数据描述与分析（2课时）第3周：统计图表的应用（2课时）第4周：数据分析综合实践（3课时）教学内容注重科学性和系统性，结合课程目标，使学生在掌握数据分析基本概念和方法的同时，通过实践锻炼分析问题和解决问题的能力。
数据分析课程设计spss
数据分析课程设计spss一、课程目标知识目标：1. 掌握SPSS软件的基本操作和功能，包括数据录入、编辑和清洗；2. 学习SPSS中的描述性统计分析方法，并能运用软件进行数据描述；3. 掌握SPSS中的推断性统计分析方法，如t检验、方差分析等；4. 了解SPSS在数据可视化方面的应用，能运用图表展示数据分析结果。
技能目标：1. 培养学生运用SPSS软件进行数据分析和处理的能力；2. 提高学生运用统计学方法解决实际问题的能力；3. 培养学生将数据分析结果转化为实际决策建议的能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据分析的兴趣，激发学生学习统计学的热情；2. 培养学生严谨、客观、科学的数据分析态度，树立正确的数据伦理观念；3. 培养学生团队协作意识，提高沟通和表达能力。
课程性质：本课程为高年级数据分析课程，旨在帮助学生掌握SPSS软件在数据处理、分析和可视化方面的应用，提高学生的数据分析能力。
学生特点：学生具备一定的统计学基础，熟悉计算机操作，对数据分析有一定了解。
教学要求：结合学生特点和课程性质，注重实践操作，强调理论知识与实际应用相结合，培养学生解决实际问题的能力。
通过课程学习，使学生能够独立运用SPSS软件完成数据分析任务，并为实际决策提供依据。
二、教学内容1. SPSS软件入门- 软件安装与界面认识- 数据文件的打开、保存与关闭- 数据录入与编辑2. 描述性统计分析- 频数分布与图表绘制- 集中趋势与离散程度的度量- 数据的标准化处理3. 推断性统计分析- t检验：单样本与双样本- 方差分析（ANOVA）- 卡方检验4. 数据可视化- 常见图表类型及应用- 图表美化与数据展示技巧5. 实际案例分析与讨论- 结合教材案例，运用SPSS软件进行数据处理与分析- 分析结果解读与实际决策建议教学内容安排与进度：第一周：SPSS软件入门第二周：描述性统计分析第三周：推断性统计分析第四周：数据可视化第五周：实际案例分析与讨论教学内容与教材关联性：本教学内容紧密围绕课程目标和教材要求，选取了教材中关于SPSS软件操作、描述性分析、推断性分析、数据可视化等核心内容，确保了教学内容与学科知识的科学性和系统性。
大数据分析报告课程设计
Xx大学2014-2015学年第一学期课程小论文课程名称：数据分析课程编号：论文题目：大学生网上购物状况的调查分析学生〔学号〕：学生〔学号〕：学生〔学号〕：论文评价：最终成绩：任课教师：评阅日期：摘要：本文以问卷调查的形式，研究了当前大学生的网上购物现状。
我们以统计软件SPSS为工具，对问卷调查所得的数据加以整理，分析得出在校大学生几乎人人都有网上购物的经历，平均每月每人会进展2-3次的网上购物，月网购费用平均为169元。
不同的年级、不同的地方、不同性别的大学生网上购物的习惯也各不一样。
对城镇的大学生来说，由于月生活费用比农村性质的大学生要高，因此月网购的花费相对更高，网购次数也越频繁。
通常大家更喜欢在网上购置服装，书籍等商品，女大学生也喜欢购置装饰品和护肤产品。
尽管大学生都喜欢网上购物，但是也有一局部人群对网上购物流程的不太熟悉，并且对所购的商品不满意。
因此本文针对大学生网购出现的状况，对当前的网上购物现象和问题进展了总结，分析了当代大学生网购存在的问题与原因，提出了在的新形势下，如何让大学生更好地更放心的进展网购的对策。
关键词：大学生网上购物 SPSS 网购现状对策引言：随着网络的普与，电脑本钱的不断下降，依赖于网络的网络购物作为一种新型的消费方式，在全国乃至全球围都在飞速的开展，并且越来受到人们的青睐。
网上购物已经慢慢地从一个新鲜的事物逐渐变成人们日常生活的一局部，冲击着人们的传统消费习惯和思维、生活方式，以其特殊的优势而逐渐深入人心最适合年轻族群购物口味的一种购物方式。
作为“高触网〞的大学生，随着网络和电子商务的开展，他们成为网络购物群体中的主体。
他们往往扮演者引领社会消费趋势的角色。
尽管在校期间学生没有固定收入来源，在消费能力上受到了限制，但由于他们作为容易承受新鲜事物的一个群体，更加喜欢快捷、选择多的商品，因此省时省力的网络成了他们最好的购物方式。
其次，大局部学生4年之后都会获得一份高于社会平均水平的收入。
数据统计与分析课程设计
数据统计与分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解并掌握数据统计与分析的基本概念，如平均数、中位数、众数等；2. 学生能够运用不同的统计图表（如条形图、折线图、饼图等）对数据进行可视化展示；3. 学生能够掌握数据收集、整理、分析的基本方法，并能解释数据背后的现实意义。
技能目标：1. 学生能够运用计算器或电脑软件进行数据统计与分析，提高数据处理能力；2. 学生能够通过小组合作，共同完成数据收集、整理和分析的任务，提升团队协作能力；3. 学生能够运用所学知识解决实际问题，提高解决问题的能力。
情感态度价值观目标：1. 学生能够认识到数据统计与分析在生活中的重要性，增强数据意识；2. 学生在数据统计与分析过程中，能够体验到数学的实用性和趣味性，培养对数学的热爱；3. 学生能够在小组合作中学会倾听、尊重他人意见，培养良好的沟通能力和团队精神；4. 学生能够通过数据统计与分析，关注社会现象，培养社会责任感和公民素养。
二、教学内容1. 数据的收集与整理：介绍数据收集的方法，如问卷调查、观察法等；讲解数据整理的方法，如排序、分类等。
2. 描述性统计分析：学习平均数、中位数、众数的概念及计算方法；探讨这些统计量在实际问题中的应用。
3. 统计图表的绘制：掌握条形图、折线图、饼图等常见统计图表的绘制方法；学习如何根据数据特点选择合适的统计图表。
4. 概率与概率分布：了解概率的基本概念，学习简单的概率计算；探讨随机事件及其概率分布。
5. 数据分析的应用：结合实际案例，运用所学知识进行数据分析，如分析班级成绩分布、调查问卷结果等。
教学内容按照以下进度安排：第一课时：数据的收集与整理第二课时：描述性统计分析（平均数、中位数、众数）第三课时：统计图表的绘制第四课时：概率与概率分布第五课时：数据分析的应用教学内容依据教材相关章节，确保课程的科学性和系统性。
在实际教学中，教师可根据学生实际情况对教学内容进行调整。
三、教学方法针对数据统计与分析的教学内容，采用以下多样化的教学方法：1. 讲授法：对于数据统计与分析的基本概念、原理和计算方法，采用讲授法进行教学。
数据分析课程设计
数据分析课程设计【数据分析课程设计】一、课程概述数据分析是一门应用广泛且具有重要意义的学科，通过对大量数据的采集、整理、分析和解释，匡助人们发现数据暗地里的规律和价值。
本课程旨在培养学生掌握数据分析的基本理论与方法，并通过实践案例的学习，提高学生的数据分析能力和解决实际问题的能力。
二、课程目标1. 理解数据分析的基本概念和原理，掌握数据分析的基本流程和方法。
2. 学会使用常见的数据分析工具和软件，如Python、R、Excel等。
3. 掌握数据清洗、数据可视化、数据挖掘等数据分析技术。
4. 培养学生的数据分析思维和问题解决能力，能够独立进行数据分析项目的设计和实施。
三、课程内容1. 数据分析基础- 数据分析的定义和作用- 数据分析的基本流程和方法- 数据分析中常用的统计学概念和方法2. 数据获取和清洗- 数据的来源和获取方式- 数据清洗的目的和方法- 缺失值处理、异常值检测和数据转换方法3. 数据可视化- 数据可视化的重要性和作用- 常用的数据可视化工具和技术- 数据可视化的设计原则和技巧4. 数据分析与建模- 数据分析的常用技术和方法- 探索性数据分析（EDA）和统计判断- 数据建模和预测分析方法5. 数据挖掘与机器学习- 数据挖掘的基本概念和流程- 常用的数据挖掘算法和技术- 机器学习的基本原理和应用6. 实践案例分析- 通过实际案例学习数据分析的应用- 学生将分组进行数据分析项目的设计和实施 - 学生将撰写数据分析报告并进行展示四、教学方法1. 理论授课：通过讲解理论知识，匡助学生建立起对数据分析的基本概念和原理的理解。
2. 实践操作：通过实际案例和数据集的操作，让学生亲自动手进行数据分析，提高实际操作能力。
3. 小组讨论：组织学生进行小组讨论，分享和交流数据分析的经验和方法，培养团队合作能力。
4. 实验报告和展示：学生需完成数据分析项目，并撰写相应的实验报告，并进行展示和讨论。
五、考核方式1. 平时成绩：包括课堂表现、实验报告和小组讨论等。
课程设计怎么设计数据分析
课程设计怎么设计数据分析一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握数据分析的基本概念和作用，理解数据在现实生活中的重要性。
2. 使学生掌握数据的收集、整理、描述和分析的基本方法，能运用统计图表、平均数、中位数等描述数据。
3. 引导学生运用数据分析的方法，对实际问题进行合理的解释和预测。
技能目标：1. 培养学生运用计算机软件或手动方式收集和处理数据的能力。
2. 培养学生运用图表、统计量等工具分析数据，发现数据背后的规律和趋势。
3. 培养学生将数据分析结果应用于实际问题的解决，提高问题解决能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据分析的兴趣和热情，激发学生学习主动性和探究精神。
2. 培养学生具备合作意识和团队精神，学会在团队中分享和交流数据分析的经验和成果。
3. 引导学生认识到数据分析在生活中的实际应用，增强学生的数据意识和实际操作能力。
课程性质：本课程为实用性较强的学科，旨在培养学生的数据分析能力，提高学生运用数据解决实际问题的素养。
学生特点：考虑到学生所在年级的特点，课程设计将注重引导学生从实际问题出发，激发学生的兴趣，逐步提高学生的数据分析能力。
教学要求：教师在教学过程中要关注学生的个体差异，因材施教，注重启发式教学，引导学生主动参与，提高学生的实践操作能力。
同时，对课程目标的达成情况进行评估，确保教学效果。
二、教学内容本章节内容依据课程目标，结合教材章节，进行以下安排：1. 数据收集：介绍数据的概念、数据来源及收集方法，指导学生运用问卷调查、网络查询等方式收集数据。
2. 数据整理：讲解数据整理的基本原则，如数据清洗、分类、排序等，使学生掌握整理数据的方法。
3. 数据描述：引导学生运用图表、统计量（如平均数、中位数、众数等）描述数据，分析数据分布、集中趋势和离散程度。
4. 数据分析：介绍数据分析的基本方法，如比较、分类、归纳、演绎等，培养学生分析数据、发现规律的能力。
5. 数据应用：通过实例分析，让学生学会将数据分析结果应用于实际问题，提高问题解决能力。
数据分析课程设计
数据分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握数据分析的基本概念，理解数据收集、整理、分析的过程；2. 使学生掌握常用的数据分析方法，如描述性统计、图表展示、线性回归等；3. 引导学生运用数据分析方法解决实际问题，培养数据分析思维。
技能目标：1. 培养学生运用计算机软件（如Excel、Python等）进行数据处理和分析的能力；2. 培养学生运用图表、报告等形式展示分析结果，清晰表达观点的能力；3. 培养学生团队协作、沟通表达、问题解决等综合实践能力。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对数据分析的兴趣，培养学生主动探究、积极思考的学习态度；2. 培养学生尊重事实、追求真理的科学精神，树立正确的价值观；3. 引导学生关注数据分析在实际生活中的应用，认识到数据分析的重要性。
课程性质：本课程为选修课，旨在让学生掌握数据分析的基本知识和技能，培养学生的数据分析思维和实践能力。
学生特点：学生具备一定的数学基础和计算机操作能力，对数据分析有一定的好奇心，但可能缺乏实际操作经验。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，强调实际操作和综合实践能力的培养。
通过案例教学、小组讨论、上机实践等方式，使学生能够掌握数据分析的基本方法和技能，提高解决实际问题的能力。
同时，关注学生的情感态度价值观培养，激发学生的学习兴趣和探究精神。
在教学过程中，分解课程目标为具体的学习成果，以便于教学设计和评估。
二、教学内容1. 数据分析基本概念：数据类型、数据来源、数据收集与整理；2. 描述性统计分析：平均数、中位数、众数、方差、标准差等；3. 图表展示：柱状图、折线图、饼图、散点图等；4. 概率与统计分布：概率计算、二项分布、正态分布等；5. 线性回归分析：回归模型、回归系数、预测与评估；6. 数据分析应用案例：实际生活中的数据分析案例，如市场营销、教育评估等；7. 数据分析软件应用：Excel、Python等软件进行数据处理和分析。
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《数据分析方法》课程实验报告1.实验内容（1）掌握回归分析的思想和计算步骤；（2）编写程序完成回归分析的计算，包括后续的显著性检验、残差分析、Box-Cox 变换等内容。
2.模型建立与求解(数据结构与算法描述)3.实验数据与实验结果解：根据所建立的模型在MATLAB中输入程序（程序见附录）得到以下结果：（1）回归方程为：说明该化妆品的消量和该城市人群收入情况关系不大，轻微影响，与使用该化妆品的人数有关。
的无偏估计：（2）方差分析表如下表：方差来源自由度平方和均方值回归（） 2 5384526922 56795 2.28误差（）12 56.883 4.703总和（）14 53902从分析表中可以看出：值远大于的值。
所以回归关系显著。
复相关，所以回归效果显著。
解：根据所建立的模型，在MATLAB中输入程序（程序见附录）得到如下结果：（1）回归方程为：在MTLAB中计算学生化残差（见程序清单二），所得到的学生化残差r的值由残差可知得到的r的值在（-1，1）的概率为0.645，在（-1.5，1.5）的概率为0.871，在（-2，2）之间的概率为0.968.而服从正态分布的随机变量取值在（-1，1）之间的概率为0.68，在（-1.5，1.5）之间的概率为0.87，在（-2.2）之间的概率为0.95，所以相差较大，所以残差分析不合理，需要对数据变换。
取=0.6进行Box-Cox变换在MATLAB中输入程序（见程序代码清单二）取，所以得到r的值（r的值见附录二）其值在（-1，1）之间的个数大约为20/31=0.65，大致符合正态分布，所以重新拟合为：拟合函数为：通过F值，R值可以检验到，回归效果显著（3）某医院为了了解病人对医院工作的满意程度和病人的年龄，病情的严重程度和病人的忧虑程度之间的关系，随机调查了该医院的23位病人，得数据如下表：（1）拟合线性回归模型，通过残差分析与考察模型及有关误差分布正态性假定的合理性；（2）若（1）中模型合理，分别在，，准则下选择最优回归方程，各准则下的选择结果是否一致？（3）对，用逐步回归法选择最优回归方程，其结果和（2）中的数否一致？（4）对选择的最优回归方程作残差分析，与（1）中的相应结果比较，有何变化？习题2.6解：（1）回归参数的的最小二乘估计为：。
在MATLAB中输入程序（见程序代码清单二）可得：，，所以回归方程为：对数据做Box-Cox变换，（由于的取值在能力范围不好确定，所以经测试，取=0.6进行Box-Cox变换在MATLAB中输入程序（见程序代码清单二）取，所以得到r的值（r的值见附录二）其值在（-1，1）之间的个数大约为20/31=0.65，大致符合正态分布，所以重新拟合为：拟合函数为：通过F值，R值可以检验到，回归效果显著习题2.9解：根据所建立的模型，在MATLAB中输入程序，得到以下结果：（1）所得到的回归方程为：（2）所得到的学生化残差见附录，通过对残差的分析，很明显不符合正态分布所以（1）中所建立的模型不合理。
4．程序代码清单：习题2.4x=[1 274 24501 180 32541 375 38021 205 28381 86 23471 265 37821 98 30081 330 24501 195 21371 53 25601 430 40201 372 44271 236 26601 157 20881 370 2605];y=[162120223131671698119211655252232144103212];n=15;p=3b=inv(x'*x)*x'*yh=x*inv(x'*x)*x';sse=y'*(eye(n,n)-h)*yd2=1/(n-p)*y'*(eye(n,n)-h)*ysst=y'*(eye(n,n)-(1/n)*ones(n,n))*y ssr=y'*(h-1/n*ones(n,n))*ymsr=ssr/(p-1)mse=sse/(n-p)f=msr/mser2=1-sse/sst习题2.6x=[1 8.3 701 8.6 651 8.8 631 10.5 721 10.7 811 10.8 831 11.0 661 11.0 751 11.1 801 11.2 751 11.3 791 11.4 761 11.4 761 11.7 691 12.0 751 12.9 741 12.9 851 13.3 861 13.7 711 13.8 641 14.0 781 14.2 801 14.5 741 16.0 721 16.3 771 17.3 811 17.5 821 17.9 801 18.0 801 18.0 801 20.6 87 ];y=[10.310.310.216.418.819.715.618.222.619.924.221.021.421.319.122.233.827.425.724.934.531.736.338.342.655.455.758.351.551.077.0];n=31;p=3;b=inv(x'*x)*x'*y;h=x*inv(x'*x)*x';sst=y'*(eye(n,n)-(1/n)*ones(n,n))*y sse=y'*(eye(n,n)-h)*ymse=sse/(n-p)ssr=y'*(h-1/n*ones(n,n))*ymsr=ssr/(p-1)f=msr/mser2=1-sse/sstfor i=1:na=h(2*(i-1)+i)endt=sqrt((mse-mse*a))q=y-(-57.9877+4.7082*x(:,2:2)+0.3393*x(:,3:3)) r=q/t程序三x=[1 8.3 701 8.6 651 8.8 631 10.5 721 10.7 811 10.8 831 11.0 661 11.0 751 11.1 801 11.2 751 11.3 791 11.4 761 11.4 761 11.7 691 12.0 751 12.9 741 12.9 851 13.3 861 13.7 711 13.8 641 14.0 781 14.2 801 14.5 741 16.0 721 16.3 771 17.3 811 17.5 821 17.9 801 18.0 801 18.0 801 20.6 87 ];y=[10.310.310.216.418.819.715.618.222.619.924.221.021.421.319.122.233.827.425.724.934.531.736.338.342.655.455.758.351.551.077.0];n=31;p=3;m=0:0.01:1;y=(y.^m-1)/mb=inv(x'*x)*x'*yh=x*inv(x'*x)*x';sse=y'*(eye(n,n)-h)*ymse=sse/(n-p)f=msr/mser2=1-sse/sstfor i=1:na=h(2*(i-1)+i)endt=sqrt((mse-mse*a))q=y-(-57.9877+4.7082*x(:,2:2)+0.3393*x(:,3:3)) r=q/t习题2.9a=[ 1 50 51 2.3 481 36 46 2.3 571 40 48 2.2 661 41 44 1.8 701 28 43 1.8 891 49 54 2.9 361 42 50 2.2 461 45 48 2.4 541 52 62 2.9 261 29 50 2.1 771 29 48 2.4 891 43 53 2.4 671 38 55 2.2 471 34 51 2.3 511 53 54 2.2 571 36 49 2.0 661 33 56 2.5 791 29 46 1.9 881 33 49 2.1 601 55 51 2.4 491 29 52 2.3 771 44 58 2.9 521 43 50 2.3 60]y=a(:,5:5)x=a(:,1:4)n=23;p=4;b=inv(x'*x)*x'*yh=x*inv(x'*x)*x';sst=y'*(eye(n,n)-(1/n)*ones(n,n))*ysse=y'*(eye(n,n)-h)*ymse=sse/(n-p)ssr=y'*(h-1/n*ones(n,n))*ymsr=ssr/(p-1)f=msr/mser2=1-sse/sstfor i=1:na=h(2*(i-1)+i)endt=sqrt((mse-mse*a))q=y-(162.8575-1.2103*x(:,2:2)-0.6659*x(:,3:3)-8.613*x(:,4:4)) r=q/t附录：习题2.6学生化残差r=1.38571.45781.36560.1325-0.2725-0.3358-0.1514-0.26650.3002-0.07400.5535-0.1200-0.01840.2006-1.2333-1.43580.5614-1.6275-1.2451-0.96480.0273-1.09480.2312-0.8816-0.57931.13030.88131.2355-0.6102-0.73722.1526习题2.9学生化残差r =-0.0558-1.15630.24080.15300.4069-0.6459-1.3453-0.1718-0.74760.06091.35451.1860-1.3953-1.65331.2882-0.33501.45510.7065-1.19110.71660.35900.58530.22361.实验内容（1）掌握主成份分析与典型相关分析的思想和计算步骤；（2）编写程序完成主成份分析与典型相关性分析的计算；2.模型建立与求解(数据结构与算法描述)1.计算样本主成分的步骤：(1)计算样本协方差矩阵S和相关系数矩阵R：(2)计算S的特征值和相应的正交化特征向量：，(3)第K个样本的得分样本方差：(4)前M个样本主成分的累加贡献率：(5)选取m(m<p)个样本主成分，使其累计贡献率达到一定的要求（如80%到90%），以前m个主成分的得分代替原始数据，这样便可达到降低原始数据维数的目的，同时也不致损失原始数据太多信息。
2．计算样本典型变量相关系数的步骤：(1)计算样本的协方差矩阵：(2)计算A,B矩阵的特征值和正交化向量(3)第K个样本典型相关变量为：3.实验数据与实验结果习题4.5解：在MATLAB中输入程序（见附录）样本相关系数矩阵R为：1 0.3336 -0.0545 -0.0613 -0.2894 0.1988 0.3487 0.31870.3336 1 -0.0229 0.3989 -0.1563 0.7111 0.4136 0.835 -0.0545 -0.0229 1 0.5333 0.4968 0.0328 -0.1391 -0.2584 -0.0613 0.3989 0.5333 1 0.6984 0.4679 -0.1713 0.3128 -0.2894 -0.1563 0.4968 0.6984 1 0.2801 -0.2083 -0.0812 0.1988 0.7111 0.0328 0.4679 0.2801 1 0.4168 0.7016 0.3487 0.4136 -0.1391 -0.1713 -0.2083 0.4168 1 0.3989 0.3187 0.835 -0.2584 0.3128 -0.0812 0.7016 0.3989 1对应的特征值为：3.0963 2.3672 0.92 0.7059 0.4984 0.0515 0.1308 0.2299 所以各主成分的贡献率为:X1 0.387 X5 0.0623X2 0.2959 X6 0.0064X3 0.115 X7 0.0163X4 0.0882 X8 0.0287 前两个主成分的累加贡献率为：0.3870+0.2959=0.6859各省市按照第一主成分排序，结果如下：海南河南宁夏西藏广西广东陕西湖北辽宁江苏天津内蒙古山西北京四川福建甘肃上海黑龙江新疆青海河北吉林浙江湖南云南山东安徽贵州江西习题4.10解：在MATLAB中输入程序（程序见清单二）：得到相关系数矩阵R:1 0.9362 0.49340.9362 1 0.76770.4934 0.7677 1对应的特征值为：0.41660.90914 程序清单：清单一a=[8.35 23.53 7.51 8.62 17.42 10 1.04 11.219.25 23.75 6.61 9.19 17.77 10.48 1.72 10.518.19 30.5 4.72 9.78 16.28 7.6 2.52 10.327.73 29.2 5.42 9.43 19.29 8.49 2.52 109.42 27.93 8.2 8.14 16.17 9.42 1.55 9.769.16 27.98 9.01 9.32 15.99 9.1 1.82 11.3510.06 28.64 10.52 10.05 16.18 8.39 1.96 10.819.09 28.12 7.4 9.62 17.26 11.12 2.49 12.659.41 28.2 5.77 10.8 16.36 11.56 1.53 12.178.7 28.12 7.21 10.53 19.45 13.3 1.66 11.966.93 29.85 4.54 9.49 16.62 10.65 1.88 13.618.67 36.05 7.31 7.75 16.67 11.68 2.38 12.889.98 37.69 7.01 8.94 16.15 11.08 0.83 11.67 6.77 38.69 6.01 8.82 14.79 11.44 1.74 13.23 8.14 37.75 9.61 8.49 13.15 9.76 1.28 11.28 7.67 35.71 8.04 8.31 15.13 7.76 1.41 13.25 7.9 39.77 8.49 12.94 19.27 11.05 2.04 13.297.18 40.91 7.32 8.94 17.6 12.75 1.14 14.88.82 33.7 7.59 10.98 18.82 14.73 1.78 10.1 6.25 35.02 4.72 6.28 10.03 7.15 1.93 10.39 10.6 52.41 7.7 9.98 12.53 11.7 2.31 14.697.27 52.65 3.84 9.16 13.03 15.26 1.98 14.57 13.45 55.85 5.5 7.45 9.55 9.52 2.21 16.310.85 44.68 7.32 14.51 17.13 12.08 1.26 11.57 7.21 45.79 7.66 10.36 16.56 12.86 2.25 11.69 7.68 50.37 11.35 13.3 19.25 14.59 2.75 14.87 7.78 48.44 8 20.51 22.12 15.73 1.15 16.617.94 39.65 20.97 20.82 22.52 12.41 1.75 7.98.28 64.34 8 22.22 20.06 15.12 0.72 22.8912.47 76.39 5.52 11.24 14.52 22 5.46 25.5];r=corrcoef(a);b=eig(r)for i=1:8e=b(i)/sum(b)end清单二:a=[60 69 62 97 69 9856 53 84 103 78 10780 69 76 66 99 13055 80 90 80 85 11462 75 68 116 130 9174 64 70 109 101 10364 71 66 77 102 13073 70 64 115 110 10968 67 75 76 85 11969 82 74 72 133 12760 67 61 130 134 12170 74 78 150 158 10066 74 78 150 131 14283 70 74 99 98 10568 66 90 119 85 10978 63 75 164 98 138103 77 77 160 117 12177 68 74 144 71 15366 77 68 77 82 8970 70 72 114 93 12275 65 71 77 70 10991 74 93 118 115 15066 75 73 170 147 12175 82 76 153 132 11574 71 66 143 105 10076 70 64 114 113 12974 90 86 73 106 11674 77 80 116 81 7767 71 69 63 87 7078 75 80 105 132 8064 66 71 83 94 13371 80 76 81 87 8663 75 73 120 89 5990 103 74 107 109 10160 76 61 99 111 9848 77 75 113 124 9766 93 97 136 112 12274 70 76 109 88 10560 74 71 72 90 7163 75 66 130 101 9066 80 86 130 117 14477 67 74 83 92 10770 67 100 150 142 14673 76 81 119 120 11978 90 77 122 155 14973 68 80 102 90 12272 83 68 104 69 9665 60 70 119 94 8952 70 76 92 94 100];b=a';r=corrcoef(b);r11=r(1:3,1:3);r21=r(4:6,1:3);r12=r21';r22=r(4:6,4:6);R=corrcoef(inv(r11)*r12*inv(r22)*r21) lamda=eig(R);p=sqrt(lamda)。