2015数据分析-期末大作业要求北交大总结
《大数据分析》期末大作业报告
《大数据分析》期末大作业报告大数据分析期末大作业报告一、引言随着信息技术的迅猛发展，大数据分析已经成为当今社会的热门话题。
大数据分析是指通过对大量数据的收集、存储、处理和挖掘等一系列操作，以获取有价值的信息并进行有效的决策。
本报告旨在通过分析大数据分析的背景、应用领域和挑战等方面，深入探讨大数据分析对于企业和社会的意义和影响。
二、大数据分析的背景1.1 数据爆炸时代的挑战随着互联网的普及和移动设备的普及，全球的数据量呈现爆炸式增长。
人们每天产生的数据量已经达到了以往无法想象的程度。
如何有效地处理这些海量的数据，成为了亟待解决的问题。
1.2 大数据分析的定义和意义大数据分析是指通过对大量数据的收集、存储、处理和挖掘等一系列操作，以获取有价值的信息并进行有效的决策。
大数据分析可以帮助企业和机构发现潜在的商机，提高工作效率和利润。
三、大数据分析的应用领域2.1 商业领域在商业领域，大数据分析可以帮助企业了解客户行为、优化供应链以及改进产品和服务。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解消费者需求，提供个性化的推荐和服务，从而提高用户体验和忠诚度。
2.2 金融领域大数据分析在金融领域也有着广泛的应用。
通过对大量的金融数据进行分析，银行和金融机构可以更好地识别风险，提高风控水平。
同时，大数据分析也可以帮助投资者更好地预测市场走势，从而做出更明智的投资决策。
2.3 医疗领域在医疗领域，大数据分析可以帮助医生提高诊断的准确性，提供更个性化的治疗方案。
通过对大量的患者数据进行分析，医生可以找到治疗某种疾病最有效的方法，并根据患者的特点进行个性化的治疗。
四、大数据分析的挑战3.1 数据安全与隐私问题在大数据分析过程中，数据的安全与隐私问题是一个非常重要的方面。
大量的敏感数据被收集和分析，如果不加以适当的保护，很容易泄露个人隐私，甚至导致身份盗窃等问题。
3.2 数据质量问题大数据分析的结果往往受到数据质量的影响。
数据的准确性和完整性对于分析结果的准确性和可靠性至关重要。
学生的数据分析工作总结范文
学生的数据分析工作总结范文作为一名学生，在学习和生活中都会接触到各种各样的数据，而数据分析则是一个非常重要的技能。
在过去的一段时间里，我进行了一些数据分析工作，从中学到了很多知识和经验。
在这篇文章中，我将对我的数据分析工作进行总结，分享一些经验和教训。
首先，我觉得数据分析最重要的一点是要有清晰的目标。
在进行数据分析之前，我们首先要明确我们需要解决的问题是什么，以及我们希望通过数据分析获得什么样的结论。
只有明确了目标，我们才能有针对性地收集数据、选择合适的分析方法，最终得出有意义的结论。
举一个我曾经进行的数据分析工作的例子。
在一次学校的学生调查中，我想要了解不同性别的学生在学习成绩上是否有显著差异。
我首先收集了一些关于学生性别和成绩的数据，然后通过统计分析的方法，比较了男女学生的平均成绩。
最终我得出了结论：在我的样本中，男生的平均成绩高于女生，但差异并不显著。
通过这个例子，我学会了如何明确问题目标，并通过数据分析来解决问题。
其次，数据分析需要有一定的基础知识。
在进行数据分析的过程中，我们会涉及到很多统计分析的方法和工具，这些知识是必不可少的。
在我进行数据分析工作的过程中，我发现了自己在统计分析方面的不足，因此我花了很多时间来学习统计学的基础知识，包括各种常用的统计分析方法和工具。
这使得我在数据分析工作中更加游刃有余，能够选择合适的方法进行分析，并得出准确的结论。
另外，数据分析也需要有良好的数据管理能力。
在进行数据分析的过程中，我们需要处理大量的数据，这就需要我们对数据进行有效的管理和整理。
在我进行数据分析工作的过程中，我意识到了数据管理的重要性，因此我学会了使用Excel等工具对数据进行整理和分析。
通过这些工具，我能够更加高效地处理数据，并准确地得出结论。
最后，我认为在进行数据分析工作时，团队合作也是非常重要的。
在我之前的一次数据分析项目中，我和我的同学合作进行了一次关于学生课外活动的调查。
我们每个人都负责不同的部分，分析自己的数据，最后汇总在一起进行总结和讨论。
数据分析工作总结汇报
数据分析工作总结汇报
在过去的一段时间里，我一直致力于数据分析工作，并且在这
个领域取得了一些成就。
在这篇总结汇报中，我将分享我在数据分
析工作中所取得的成就和经验。
首先，我在数据收集和清洗方面取得了一定的进展。
通过使用
各种数据收集工具和技术，我成功地获取了大量的原始数据，并且
通过数据清洗和预处理，将这些数据转化为可用的形式。
这为后续
的数据分析工作奠定了坚实的基础。
其次，我在数据分析和建模方面取得了一些成绩。
通过运用统
计学和机器学习技术，我成功地对数据进行了深入的分析，并且建
立了一些有效的预测模型。
这些模型不仅帮助我们更好地理解数据，还为业务决策提供了重要的参考依据。
另外，我还在数据可视化和报告撰写方面做了一些工作。
通过
使用各种数据可视化工具，我成功地将复杂的数据呈现出简洁直观
的图表和图像，使得数据分析结果更容易被理解和接受。
同时，我
还编写了一些详尽的数据分析报告，将分析结果清晰地呈现给了相
关部门和领导。
总的来说，我在数据分析工作中取得了一些成就，但同时也意识到了自己在这个领域还有很多需要提高和学习的地方。
我将继续努力，不断提升自己的数据分析能力，为公司的发展和业务决策提供更多有力的支持。
希望能够得到大家的支持和指导，谢谢！。
学生的数据分析工作总结
学生的数据分析工作总结作为一名学生数据分析工作人员，我负责收集、整理、分析和解释各种学生数据，以帮助学校和教育机构做出更明智的决策。
在过去的一段时间里，我积累了丰富的经验，并从中学到了许多宝贵的经验教训。
以下是我对学生数据分析工作的总结：1. 数据收集与整理作为学生数据分析工作人员，我首先要负责收集各种学生相关的数据，包括学生成绩、考勤、行为表现等。
这些数据来源于学校管理系统、问卷调查、教师反馈等多个渠道。
在收集数据的过程中，我要确保数据的准确性和完整性，避免因数据错误导致的分析结果失真。
同时，我还需要把海量的数据进行整理和清洗，以便后续的分析工作顺利进行。
举例：在一次学生成绩数据收集中，我发现有部分学生的成绩数据缺失，无法进行有效的分析。
经过与教师和学生本人沟通，我发现是因为学生漏交作业导致成绩未记录在案。
在及时补充完整数据后，我得以继续进行后续的分析工作。
2. 数据分析与解释在收集整理完数据后，我要进行数据分析，以发现数据之间的关联性和规律性。
这需要运用各种统计方法和数据分析工具，如Excel、SPSS等。
在进行数据分析时，我要注意有效地呈现数据分析结果，以便学校领导和教师理解和应用。
同时，我还要对数据分析结果进行解释和说明，帮助学校和教育机构做出正确的决策。
举例：通过对学生成绩数据进行统计分析，我发现某些学生在数学科目上表现异常，严重影响了整体的科目成绩。
通过进一步分析，我发现这些学生在平时课堂上存在缺乏自信、缺乏学习动力等问题，导致数学成绩下滑。
我向学校领导提出建议，加强这些学生的个性化辅导，及早帮助他们解决学习问题。
3. 数据应用与效果评估学生数据分析不仅仅是停留在数据分析的阶段，更重要的是要能够将分析结果应用到实际的教育管理和教学中。
作为学生数据分析工作人员，我要积极与学校领导和教师合作，共同制定出有效的解决方案和改进措施。
同时，我还要不断评估数据应用的效果，以检验自己的工作成果。
举例：在一次教师绩效评估中，我通过对各教师授课情况的数据分析，发现有一名老师在教学效果上存在明显的问题。
数据分析类经验总结报告(3篇)
第1篇一、引言随着大数据时代的到来，数据分析已经成为各行各业不可或缺的一部分。
通过对海量数据的挖掘和分析，企业可以更好地了解市场趋势、客户需求，从而制定出更加精准的策略。
本人从事数据分析工作已有数年，在此期间积累了丰富的经验。
以下是对我数据分析工作经验的总结和反思。
二、数据分析基础知识1. 数据清洗在进行数据分析之前，首先要对原始数据进行清洗。
数据清洗的主要目的是去除无效数据、重复数据、异常数据等，确保数据的准确性和完整性。
常用的数据清洗方法包括：（1）去除重复数据：通过比较字段值，找出重复的数据，并将其删除。
（2）去除无效数据：根据业务规则，筛选出不符合要求的数据。
（3）处理缺失值：根据实际情况，选择合适的填充方法，如均值、中位数、众数等。
2. 数据探索数据探索是数据分析的基础，通过对数据的可视化、描述性统计等方法，了解数据的分布、趋势和特征。
常用的数据探索方法包括：（1）数据可视化：利用图表、图形等方式展示数据，直观地反映数据的分布和趋势。
（2）描述性统计：计算数据的均值、标准差、最大值、最小值等统计量，了解数据的整体特征。
3. 数据分析模型数据分析模型是数据分析的核心，根据业务需求选择合适的模型进行分析。
常用的数据分析模型包括：（1）回归分析：用于预测因变量与自变量之间的关系。
（2）聚类分析：将数据分为若干个类别，便于后续分析。
（3）关联规则挖掘：发现数据之间的关联性，为业务决策提供依据。
（4）时间序列分析：分析数据随时间的变化趋势，预测未来趋势。
三、数据分析实践经验1. 行业分析（1）市场趋势分析：通过对市场数据的分析，了解行业发展趋势，为企业制定市场策略提供依据。
（2）竞争分析：分析竞争对手的优势和劣势，为企业制定竞争策略提供参考。
2. 客户分析（1）客户细分：根据客户特征，将客户划分为不同的群体，便于有针对性地开展营销活动。
（2）客户价值分析：评估客户对企业价值的贡献，为企业制定客户关系管理策略提供依据。
数据分析-期末大作业要求 最后一次课
居民储蓄调查数据.sav
第1题：基本统计分析1
• 利用居民储蓄调查数据，从中随机选取80%的
样本，进行频数分析，实现以下分析目标：
1 、分析储户一次存款金额的分布，并对不同年
龄段的储户进行比较(需做图) ；
2 、分析城镇储户和农村储户对“物价趋势” 是否
持相同的态度；
3 、对居民一次存款金额分别按照收入水平进行 分类，得到均值、中位数、方差和偏度。
第8题：回归分析3
以高校科研研究数据为例：
• 以课题总数 X5 为被解释变量，解释变量为投
获奖数 X8；建立多元线性回归模型，分析它 们之间的关系。 • 解释变量采用逐步筛选策略，并做多重共线 性、方差齐性和残差的自相关性检验。
入人年数X2、投入科研事业费X4、专著数X6、
相关回归分析（高校科研研究）.sav
售地点是否有关，根据近 2 个月的情况得到下表
的数据，以0.05的显著性水平进行检验：
(1)给出SPSS数据集的格式(列举前3个样本即可)；
(2)分析销售地点对销售量的影响;
(3) 分析销售地点和销售方式以及它们的2的数据如下：
每种组合下有两个样本
B(地区) A(方式) A1 A2 A3 A4 B1 77, 72 B2 83, 86 B3 83, 79 B4 90, 88 B5 83, 85
89, 95
92, 95
79, 81 96, 100 89, 88
73, 77 82, 80
72, 74 84, 88
72, 69 79, 83
84, 80 70, 73
75, 77 82, 80
汽车销售数据.sav
第6题：回归分析1
以汽车销售数据数据为例（其中销售量数据
数据分析工作总结范文
数据分析工作总结范文在过去的一段时间里，我有幸参与了公司的数据分析工作。
通过对大量的数据进行收集、整理和分析，我深刻认识到数据在现代商业环境中的重要性。
在此，我将总结我在数据分析工作中所取得的成果，并分享一些实际经验和教训。
1. 数据收集与整理在数据分析的起始阶段，数据的收集和整理是至关重要的。
我通过与部门合作，与各个团队进行沟通，了解他们对数据的需求。
同时，我利用内部和外部资源，进行数据的收集和整理。
在整理过程中，我遵循了一套标准的规范，保证数据的准确性和一致性。
此外，我还使用了一些工具和软件来提高数据整理的效率，如Excel和SQL等。
2. 数据分析方法在数据分析过程中，选择合适的方法和技术是很重要的。
我根据不同的问题和目标，选择了一些常用的分析方法，如描述性统计、回归分析和数据挖掘等。
在使用这些方法时，我尽量保持客观和严谨，避免主观偏见。
同时，我也不断学习和探索新的分析方法和工具，以提高我的分析能力。
3. 数据可视化除了进行数据分析，有效的数据可视化也是非常重要的。
我意识到图表和图形可以帮助人们更好地理解和解释数据。
因此，我使用了各种可视化工具，如Tableau和Power BI等，将分析结果转化为直观的图表和图形。
这样做的好处是，不仅可以让其他人更容易理解数据，还可以使得数据更具说服力和影响力。
4. 数据驱动决策数据分析的最终目的是为了支持决策。
我努力确保我的数据分析报告和建议能够为决策者提供有价值的信息。
为此，我与决策者保持沟通，了解他们的需求和关注点。
我也积极参与决策的讨论和实施过程，将数据分析结果与实际操作结合起来，以达到最终的目标。
5. 持续学习与提升数据分析是一个不断发展和变化的领域。
为了保持竞争力和适应新的挑战，我始终保持学习和提升的状态。
我定期参加各种培训和研讨会，与同行和专家交流经验，探索最新的技术和方法。
我也阅读相关的书籍和文章，积累知识和洞察力。
通过参与公司的数据分析工作，我得到了很多宝贵的经验和教训。
交通数据分析结果总结
交通数据分析结果总结交通数据是指关于交通运输系统中各种交通要素的数据统计和分析结果，可以从不同的角度来研究交通系统的运行情况和问题。
通过对交通数据进行深入分析，能够获取关于交通流量、道路状况、出行方式等方面的信息，进而为交通规划和交通管理提供依据。
本文将对交通数据的分析结果进行总结，以期能够为交通决策提供参考。
一、交通流量分析1. 车辆通行量变化趋势通过分析不同时间段的车辆通行量，可以了解不同时间段交通拥堵的情况以及交通流量的分布规律。
根据分析结果，可制定相应的交通管理措施，比如调整信号灯时间，疏导交通流量。
2. 道路拥堵情况分析通过交通数据的分析，可以获取到道路拥堵的位置和时间，进而找出可能的原因并提出解决方案。
此外，还可以预测未来拥堵情况，以便提前做好交通管理准备。
二、出行方式分析1. 不同出行方式的比较通过分析不同出行方式的使用频率和比例，可以了解市民的出行偏好和交通需求。
这对于优化交通服务，提高出行效率具有重要意义。
2. 公共交通使用情况分析通过对公共交通数据的分析，可以了解公共交通的使用情况，包括乘客数量、客流分布、高峰时段等。
这对于公共交通的优化调整以及线路规划有着重要的指导意义。
三、交通事故分析1. 交通事故频发地点分析通过交通事故数据的分析，可以确定交通事故频发的地点和时间，找出交通事故的原因以及潜在的危险路段，进而采取相应的措施来降低交通事故的发生率。
2. 交通事故类型分析通过对交通事故类型的分析，可以了解不同类型的交通事故频发的原因和规律，为制定交通安全政策和教育措施提供基础。
四、路网评价分析1. 路网通行能力分析通过对路网数据的分析，了解道路通行能力是否满足实际交通需求，从而提出相应的交通改善建议。
2. 路网连通性评估通过对路网数据的分析，评估路网的连通性，找出存在的瓶颈和短板，为路网优化提供依据。
总结：通过对交通数据的分析，可以更好地了解交通系统的状况和问题，为交通规划和交通管理决策提供科学依据。
分析总结数据分析工作总结
分析总结数据分析工作总结工作总结：数据分析引言：在过去的一段时间里，我一直从事数据分析相关的工作。
通过对大量数据的搜集，整理和分析，我得出了一些重要的结论和洞察力。
在这篇文章中，我将详细讨论我所从事的数据分析工作以及所得出的总结。
一、数据搜集与整理在开始进行数据分析前，首先要进行数据的搜集和整理工作。
这一步骤非常重要，只有在数据的基础上，我们才能够进行后续的分析工作。
在这次的项目中，我使用了多种搜集数据的方式，包括网络爬虫、调查问卷和数据库查询等。
在搜集到数据后，我对其进行了清洗和整理，去除了错误和缺失的数据，以确保后续的分析准确性。
二、数据探索和统计分析在获得了干净整洁的数据后，我进行了数据探索和统计分析。
利用统计方法和数据可视化工具，我对数据进行了探索，找出其中的规律和关联性。
通过分析数据中的特征和变量，我发现了一些有意义的结果。
例如，在某个市场的销售数据中，我发现了销售额与广告推广费用之间的正相关关系，这为市场推广策略的制定提供了重要的参考。
三、数据模型建立与预测在进行数据探索的基础上，我进一步建立了数据模型，并对数据进行了预测。
根据历史数据和相关特征，我使用机器学习算法建立了预测模型，对未来的趋势进行了预测。
通过模型的精确度评估，我发现模型在预测任务中表现良好，能够提供准确的预测结果。
这对于业务的决策制定和市场的调整具有重要的意义。
四、数据可视化与报告撰写除了对数据进行分析和预测外，我还使用数据可视化工具，将数据结果以图表和图形的形式呈现出来。
这样做的目的是为了使复杂的数据结果更加直观和易于理解。
同时，我还撰写了详细的报告，对分析过程和结论进行了总结和说明。
这些报告为企业的决策制定提供了重要的参考。
五、工作总结与不足通过这次数据分析的工作，我取得了一定的成果。
从数据搜集、整理到探索和分析，再到模型建立和预测，我都取得了一定的进展。
然而，也存在一些不足之处。
首先，在数据搜集和整理时，由于数据来源的多样性和数据量的庞大，我花费了大量的时间和精力。
2015年数据分析工作总结
数据分析工作总结在数据分析岗位一年以来，在公司部门领导和党支部的的正确领导下，认真贯彻执行党的各项方针、政策，紧紧围绕公司开展的“积极主动谋发展，务实奋进争一流”的主题实践活动，深入学习实践科学发展观，全面完成了各项工作目标，现简单的向领导汇报一下我一年来的工作情况。
一、虚心学习，不断提高政治素质和业务水平。
作为一名党员和公司的一份子，具备良好的政治和业务素质是做好本职工作的前提和必要条件。
一年来，我一方面利用工作和业余时间认真学习了科学发展观、十一届全国人大二次会议和xx在中纪委十七届三次全会上的讲话精神，进一步提高了自己的党性认识和政治水平；一方面虚心向周围的领导、同事学习工作经验、工作方法和相关业务知识，取人之长，补己之短，加深了与各位同事之间的感情，同时还学习了相关的数据库知识，提高了自己在数据分析和处理上的技术水平，坚定了做好本职工作的信心和决心。
二、踏实工作，努力完成好领导交办的各项工作任务。
一年来，在主管的带领和同事们的支持下，自己主要做了以下几项工作：一是认真做好各项报表的定期制作和查询，无论是本部门需要的报表还是为其他部门提供的报表。
保证报表的准确性和及时性，并与报表使用人做好良好的沟通工作。
并完成各类报表的分类、整理、归档工作。
二是协助主管做好现有系统的维护和后续开发工作。
包括topv系统和多元化系统中的修改和程序开发。
主要完成了海关进出口查验箱报表、出口当班查验箱清单、驳箱情况等报表导出功能以及龙门吊班其他箱量输入界面、其他岗位薪酬录入界面的开发，并完成了原有系统中交接班报表导出等功能的修改。
同时，完成了系统在相关岗位的安装和维护工作，保证其正常运行。
三是配合领导和其他岗位做好各种数据的查询、统计、分析、汇总工作。
做好相关数据的核实和上报工作，并确保数据的准确性和及时性。
四是完成领导交办的其他工作，认真对待，及时办理，不拖延、不误事、不敷衍，尽力做到让领导放心和满意。
三、存在的不足和今后的努力方向一年来，在办公室领导和同事们的指导帮助下，自己虽然做了一些力所能及的工作，但还存在很多的不足：主要是阅历浅，经验少，有时遇到相对棘手的问题考虑欠周密，视角不够灵活，缺乏应变能力；理论和专业知识不够丰富，导致工作有时处于被动等等。
数据分析工作总结范文_数据分析总结报告
数据分析工作总结范文_数据分析总结报告数据分析工作总结随着大数据时代的到来，数据分析正成为各行各业的一项重要工作。
在这个过程中，我有幸参与了一个数据分析项目，并且取得了一些成就。
在项目结束之际，我希望能够对这段经历进行总结，以便更好地学习和成长。
我要感谢整个团队的合作。
在这个项目中，我们是一个充满活力和创造力的团队。
每个人都充分发挥自己的专业优势，为项目的顺利进行做出了巨大的贡献。
我们相互学习和支持，共同解决了许多难题，使项目能够顺利进行。
在这个过程中，我学到了很多关于团队合作的重要性和团队精神的价值。
我相信这将对我未来的职业生涯产生积极影响。
我要谈谈我在数据分析方面的成就。
在这个项目中，我主要负责数据收集、数据清洗和数据分析。
通过对大量的数据进行整理和分析，我成功地找到了一些有价值的信息，并从中得出了一些重要的结论。
这些结论对于我们的决策和战略制定起到了重要作用。
我还通过运用一些统计和机器学习的方法，对数据进行了进一步的挖掘和分析。
这些方法的应用让我更加深入地了解了数据分析的本质和方法。
我相信这些经验和技能将对我今后的工作产生重要影响。
我还要提到我在沟通和演示方面的进步。
在这个项目中，我负责向团队成员和上级汇报我的分析结果，并对他们提出的问题做出解答。
通过这个过程，我学会了如何清晰地传达复杂的分析结果，如何用简单的语言向非技术人员解释分析过程和结果。
我还学到了如何站在听众的角度思考问题，并提供有价值的建议。
这些经验对于我今后在工作中沟通和交流能力的提高非常重要。
我还要谈谈我在工作中遇到的挑战和困难。
在这个项目中，我们面临了许多技术上的困难和数据上的问题。
有时候，我们找不到合适的工具或方法来解决问题，有时候，我们的数据质量也不够好。
通过团队的努力和合作，我们克服了这些问题，并取得了一定的成果。
这个过程让我明白了解决问题的重要性和困难所带来的挑战。
我相信这些经历将对我未来的工作带来更多的启示和帮助。
大数据学习期末总结
大数据学习期末总结一、引言大数据是近年来兴起的一个热门领域，其应用范围广泛，对社会经济发展具有重要意义。
本学期我选修了大数据相关课程，通过理论学习和实践操作，对大数据相关技术和应用有了较为系统的了解和掌握。
在本次学习期末总结中，我将就本学期的学习内容、学习方法以及自身的学习收获进行总结和反思，以期能够更好地巩固学习成果，并为以后更深入地研究大数据奠定坚实的基础。
二、学习内容本学期的大数据课程围绕大数据的相关技术、理论和应用展开，主要包括以下几个方面的内容：1. 大数据概念和基础知识：学习大数据的定义、特点、起源以及与传统数据的区别和联系。
此外，还学习了大数据的存储和处理方式，如分布式存储系统和并行计算框架。
2. 大数据采集和预处理：学习了大数据采集的方法和技术，如网络爬虫、传感器数据采集等。
同时，学习了如何对采集到的大数据进行预处理，如数据清洗、去重、归一化等。
3. 大数据分析和挖掘：学习了大数据分析和挖掘的理论和方法，包括数据可视化、关联规则挖掘、聚类分析、分类和预测等。
此外，还学习了机器学习和深度学习在大数据分析中的应用。
4. 大数据管理和安全：学习了大数据管理的技术和方法，包括分布式数据库、数据备份和恢复、数据一致性等。
同时，学习了大数据安全的问题和解决方法，如数据加密、访问控制、安全审计等。
5. 大数据应用和案例研究：学习了大数据在不同领域的应用，如金融、医疗、电商等。
通过案例研究，深入了解了大数据在实际应用中的挑战和优势。
三、学习方法为了更好地掌握大数据相关知识和技术，我采取了以下学习方法：1. 系统学习：通过学习课本、参考书籍和相关论文，系统地学习大数据的基本概念、理论和方法。
通过有计划的学习，掌握了大数据领域的基础知识。
2. 实践操作：在学习理论知识的基础上，通过参与实验和项目，进行实践操作。
通过实际操作，加深了对大数据技术和工具的理解和掌握。
3. 自主学习：除了课上的学习，我还主动寻找相关的学习资料和资源进行学习。
交通数据分析总结
交通数据分析总结交通数据分析对于城市规划、交通管理和交通安全至关重要。
通过有效地利用交通数据，我们可以了解交通情况、预测交通流量，提高道路网络效率，并为制定交通政策提供依据。
本文将总结交通数据分析的重要性和应用，以及一些常用的分析方法。
一、交通数据分析的重要性交通数据分析是研究交通系统运行和交通需求的重要手段。
通过对交通数据的收集、整理和分析，我们能够获得大量有关交通流量、拥堵情况、事故发生率等方面的信息。
这些信息对于改进交通系统、提高效率、减少拥堵和提高安全性都至关重要。
二、交通数据的收集和处理为了进行交通数据分析，我们需要收集大量的交通数据。
常用的数据收集方法包括交通摄像头、车辆定位系统、道路传感器等。
这些数据通常包括交通流量、车速、车道利用率等信息。
在收集到数据后，我们需要对数据进行处理，如去除异常值、填补缺失值、清洗数据等，以确保数据的准确性和可靠性。
三、交通数据分析的应用交通数据分析可以应用于许多方面，如交通规划、路网设计、交通控制和安全预警等。
1. 交通规划：通过对交通数据的分析，我们可以确定交通需求分布、交通流量高峰期和热点区域，从而制定合理的交通规划方案。
例如，根据交通数据分析结果，我们可以决定在哪些地方修建高速公路、扩建道路或增加公共交通线路。
2. 路网设计：交通数据分析也可以用于路网设计，以提高交通网络的效率。
通过对交通数据的分析，我们可以确定道路的通行能力、拥堵状况和路段瓶颈，从而调整路网设计方案，提高道路网络的通行能力和流畅性。
3. 交通控制：交通数据分析可以提供交通控制决策的依据。
通过对交通数据的实时分析，我们可以根据交通流量情况来调整信号灯配时，以减少拥堵和提高交通效率。
此外，还可以利用交通数据分析结果来制定交通限制措施，如车速限制、交通管制等，以确保交通安全和交通秩序。
4. 安全预警：通过对交通数据的分析，我们可以识别出危险路段和事故易发区域，并提前采取相应措施，以降低事故发生率。
数据分析大作业汇总
第一章数据描述分析（一）目的与要求：掌握利用统计软件求样本的数据特征、数据的分布，并理解所求各统计值的实际意义及作用，能把数据特征及数据分布用以解决实际问题。
掌握正态分布、对数正态分布、威布尔分布、指数分布等几种常见分布的拟合检验方法。
理解相关的本质含义，并会判断几个变量的相关性，掌握几种不同相关性的差别方法；能利用软件输出的结果判断变量的相关性。
（二）重点与难点：掌握求数据的数字特征的程序结构,并能看懂程序输出的结果。
区别不同的程序过程能求得一些相同的结果，但它们的功能上的区别；掌握几种描述数据分布软件处理方法、意义、实际应用；掌握平均数与中位数的区别与优劣；理解并能利用程序计算结果计算上、下截断点，会利用上、下截断点判别一组数据中是否有截断点，会处理异常值。
掌握多元数据的数字特征及相关性的判断，并会应用程序结果。
1.1 某小学60名11岁学生的身高（单位：cm）数据如下：(1)计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度；(2)计算中位数、下和上四分位数、四分位极差、三均值；(3)作出直方图；(4)作出茎叶图；α=）；(5)进行正态W检验（0.05(6)进行经验分布函数的2χ检验。
126 149 143 141 127 123 137 132 135 134 146 142135 141 150 137 144 137 134 139 148 144 142 137147 138 140 132 149 131 139 142 138 145 147 137135 142 151 146 129 120 143 145 142 136 147 128142 132 138 139 147 128 139 146 139 131 138 1491.2 1949－1980年全国历年人口（单位：亿人）如下：(1)计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度；(2)计算中位数、下、上四分位数、四分位极差、三均值；(3)作出直方图；(4)作出茎叶图；(5)找出异常值。
数据分析期末总结
数据分析期末总结引言数据分析作为一门以数据为基础，通过采集、整理、分析数据来解决问题的学科，在当今的大数据时代中具有重要的意义。
本次数据分析期末总结将回顾我在这门课上的学习内容，总结我在数据分析方面的收获和不足，并以此为基础探讨未来数据分析的发展趋势。
一、学习内容回顾在本次数据分析课程中，我学习了数据的采集、整理、清洗、分析和可视化等方面的内容。
具体来说，课程主要包括以下几个方面的内容：1. 数据采集：学习了如何从不同的渠道获取数据，如爬取网页数据、API数据等。
掌握了数据采集的基本方法和技巧。
2. 数据整理：学习了如何将从不同渠道获得的数据进行整合和清洗，以保证数据的质量和一致性。
学习了使用Python中的Pandas库进行数据的整理和清洗。
3. 数据分析：学习了如何使用统计方法和机器学习算法对数据进行分析，如线性回归、决策树、聚类等。
学习了使用Python中的Scikit-learn库进行数据分析。
4. 数据可视化：学习了如何使用图表、地图等可视化工具来展示数据的分析结果。
学习了使用Python中的Matplotlib库和Seaborn库进行数据可视化。
二、收获与不足在这门课程中，我获得了一些宝贵的经验和技能，并且意识到了一些需要加强的方面。
1. 收获（1）掌握了常用的数据分析工具和技术。
通过这门课程，我熟练掌握了Python中的Pandas库、NumPy库、Scikit-learn库和Matplotlib库等常用的数据分析工具。
这些工具使我能够更高效地处理和分析数据。
（2）学习了数据清洗和整理的方法。
在课程中，我学会了如何对数据进行清洗和整理，以保证数据的质量和一致性。
这对于后续的数据分析非常重要。
（3）了解了数据可视化的技巧。
通过课程，我了解到数据可视化在数据分析中的重要性，并学会了使用不同的图表和工具来展示数据分析结果。
这让我能够更直观地理解和传达分析结果。
2. 不足（1）对于某些高级数据分析技术的了解不够深入。
数据分析的工作总结
数据分析的工作总结工作总结：数据分析之路一、引言在过去的一年中，我有幸加入一家大数据分析公司，担任数据分析师的岗位。
这是一段非常有挑战性、充实而又收获颇丰的工作经历。
通过对海量数据的处理和分析，我深刻认识到数据的价值和作用，并在实践中不断提升自己的技能和能力。
下面将对我的工作进行总结和反思。
二、分析技能的提升作为一名数据分析师，技能的提升是非常重要的。
在过去的一年中，我主要从以下几个方面不断提升自己的分析技能。
1. 数据清洗和整理：在实际工作中，我常常需要处理来自不同来源的原始数据。
为了保证分析的准确性，我加强了对数据质量的检查和清洗工作。
通过编写Python脚本和使用Excel的数据处理功能，我能够更加高效地清洗和整理数据。
2. 统计分析方法：为了更好地理解数据背后的意义，并能够进行合理的决策，我学习了一些统计学的基本知识和分析方法。
通过应用假设检验、回归分析和时间序列等方法，我能够更好地理解数据的特征和规律。
3. 数据可视化技能：数据可视化是将复杂数据转化为易于理解和传达的图形化结果的过程。
在过去的一年中，我学习了Python中的数据可视化工具Matplotlib和Seaborn，并掌握了使用Tableau来构建交互式可视化分析报告的方法。
三、项目经验与成果在过去的一年中，我参与了多个数据分析项目，并取得了较好的成果。
以下是我在其中几个项目中的经验总结。
1. 用户行为分析：通过对某电商平台的用户行为数据进行分析，我能够深入了解用户的行为习惯和消费偏好。
基于这些分析结果，我提出了一些建议，帮助公司优化产品功能和提高用户体验。
通过实施相关措施，公司的用户转化率得到了显著提升。
2. 市场竞争分析：通过对竞争对手产品销售数据和市场趋势的分析，我能够及时对公司的市场占有率和产品竞争力进行评估。
在一次市场推广活动中，我提出了一项针对竞争对手的策略，并通过数据验证其有效性。
该活动的成功为公司带来了大量新客户和销售收入。
数据分析工作的总结
数据分析工作的总结一、引言数据分析是当今信息社会中一个重要的岗位，数据分析师负责收集、清理、加工和解读数据，为企业提供决策支持和业务优化建议。
我在过去的一段时间里担任数据分析师的职位，通过这份工作，我积累了一些经验和体会，下面将对我的工作做一个总结。
二、数据收集与清理数据分析的第一步是收集数据，这通常包括与各个部门合作，从数据库、网站、调研报告等渠道获取数据。
然后，我需要清理数据，去除重复值、填补缺失值、处理异常值等。
在数据清洗的过程中，我学到了很多数据处理的技巧，比如使用Python编程语言中的pandas库进行数据预处理，以提高工作效率和准确性。
三、数据加工与分析在数据收集和清理之后，我把数据进行加工和分析。
这一过程需要掌握各种数据统计和计算的方法与技术，比如Excel中的函数运用、SQL查询以及数据挖掘算法。
通过这些技术的应用，我可以对数据进行归纳总结、抽取关键信息、进行趋势分析和模式识别。
同时，我还会使用可视化工具，如Tableau、Power BI等，将数据转化为易于理解和传达的图表和报告。
四、业务优化建议数据分析的最终目的是为企业提供决策支持和业务优化建议。
在我的工作中，我多次和团队成员与业务经理进行会议，从他们的需求和痛点出发，将自己的分析结果转化为对业务的具体改进建议。
通过我所提供的数据支持，公司在运营、市场营销、产品研发等方面取得了一定的成果。
我深刻认识到数据分析师在公司发展中的重要作用，也更加明确了自己的价值。
五、不断学习与提升随着大数据时代的到来，数据分析师需要不断学习和提升自己的技能，以应对日益复杂的分析需求。
我在工作中发现，数据科学、机器学习等领域的知识能够帮助我更好地理解和应用数据。
因此，我不断参加培训课程，阅读相关的书籍和论文，与其他行业专家交流，以增长自己的见识和技术实力。
同时，我也在思考如何将数据分析与业务深度结合，通过数据驱动的方式推动企业发展。
六、结语总体而言，我的数据分析工作为企业带来了实实在在的价值。
数据分析方法总结工作总结
数据分析方法总结工作总结在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。
作为一名从事数据分析工作的人员，我在不断的实践和学习中积累了丰富的经验，也掌握了多种数据分析方法。
在这篇文章中，我将对这些方法进行总结和梳理，希望能为同行提供一些参考和启发。
一、数据收集数据收集是数据分析的第一步，也是最为关键的一步。
只有收集到准确、全面的数据，才能为后续的分析提供可靠的基础。
在数据收集过程中，我们需要明确数据的来源、类型和收集方式。
1、内部数据企业内部通常会有大量的业务数据，如销售数据、客户数据、生产数据等。
这些数据可以从企业的数据库、业务系统中获取。
例如，我们可以通过 SQL 语句从数据库中提取所需的数据，并将其整理成结构化的表格形式。
2、外部数据除了内部数据，外部数据也能为我们的分析提供有价值的信息。
外部数据的来源包括政府公开数据、行业报告、社交媒体等。
在收集外部数据时，我们需要注意数据的合法性和可靠性。
例如，从政府网站获取的统计数据通常具有较高的可信度，但从一些非官方渠道获取的数据则需要进行进一步的核实和验证。
3、调查问卷调查问卷是一种常用的数据收集方式，适用于收集用户的意见、态度和行为等方面的数据。
在设计调查问卷时，我们需要明确调查的目的和对象，问题的设计要简洁明了、具有针对性，同时要注意避免引导性问题和歧义。
4、观察和实验观察和实验也是收集数据的有效方法。
通过观察用户的行为、产品的使用情况等，我们可以获取到真实的第一手数据。
实验则可以帮助我们验证假设，探究因果关系。
二、数据清洗收集到的数据往往存在缺失值、异常值、重复值等问题，需要进行数据清洗，以提高数据的质量。
1、缺失值处理对于缺失值，我们可以根据具体情况选择删除、填充或使用其他方法处理。
如果缺失值的比例较小，可以直接删除对应的行或列。
如果缺失值较多，我们可以使用平均值、中位数、众数等进行填充，或者通过建立模型来预测缺失值。
2、异常值处理异常值可能是由于数据录入错误或特殊情况导致的。
作业数据分析反思报告
作业数据分析反思报告在进行数据分析作业时，我发现了自己在数据处理、数据分析和结果解释等方面存在以下问题：首先，在数据处理方面，我发现自己有时候对数据的处理不够细致，导致结果的准确性受到一定的影响。
例如，在进行数据清洗时，我可能会忽略一些异常值或缺失值，从而使得在后续的分析过程中产生偏差。
因此，在今后的学习中，我需要更加注重对数据的处理，不仅要注意缺失值和异常值的处理，还要对数据进行统一化和归一化处理，以确保分析的准确性。
其次，在数据分析方面，我发现自己有时候对所使用的分析方法了解不够深入，导致结果的解释力度不足。
例如，在使用某种统计方法时，我可能只把握了方法的基本原理，却没有深入理解其适用范围和结果解释的含义，从而无法对结果进行有效的解读。
因此，在今后的学习中，我需要更加注重对不同分析方法的深入理解和掌握，不仅要了解其基本原理，还要知道其适用范围和结果解释的含义，以便能够对结果进行准确的解读。
最后，在结果解释方面，我发现自己有时候对结果的解释过于主观，缺乏客观的依据和证据支持。
例如，在得到某个结果后，我可能只根据自己的经验和直觉，对结果进行解释，而忽略了其他可能的解释。
这种解释方式容易产生主观偏见，并且缺乏说服力。
因此，在今后的学习中，我需要更加注重对结果的客观解释，需要有足够的证据支持和理论依据，以确保结果的准确性和可信度。
综上所述，通过这次数据分析作业，我意识到了自己在数据处理、数据分析和结果解释等方面存在的问题，也明确了今后需要改进的方向和方法。
我会更加注重对数据的处理，确保数据的准确性；深入学习不同的分析方法，增加对结果解释的理解和解读能力；并且更加注重客观的结果解释，减少主观偏见的影响。
相信通过不断地学习和实践，我能够不断提高自己的数据分析能力，并且在未来的工作中能够更好地应用和实践。
大学数学分析期末总结范文
大学数学分析期末总结范文一、学习目标及方法：1. 学习目标：本学期的数学分析课程主要目标是希望能够掌握基本的数学分析概念和理论，特别是微积分的相关知识和技巧。
同时，通过课程学习和实践，提高自己的数学建模能力和问题解决能力。
2. 学习方法：在学习数学分析课程时，我坚持了以下学习方法：（1）认真听讲：在课堂上，我认真听取老师的讲解，重点记录重要知识点和思路，并且课后进行针对性地复习巩固，以便更好地理解和掌握。
（2）积极参与讨论：课堂上，我积极参与问题讨论和课堂练习，与同学们一起思考问题、解决问题，增强了自己的理解和记忆效果。
（3）独立学习和实践：在课程之外，我也通过独立学习和实践，阅读相关的教辅书籍和论文，进行习题练习和实践操作，进一步巩固和应用所学知识。
二、学习内容及掌握程度：1. 数列和极限：数列和极限是数学分析的基础概念，也是后续学习的基础。
目前，我能够正确理解数列与极限的定义，并且能够灵活运用极限的性质和相关定理解决问题，如极限的四则运算、夹逼定理等。
2. 函数与极限：函数与极限是数学分析中的重要内容，也是微积分的基础。
在这个学期的学习中，我学会了函数的定义与性质，能够判断函数的连续性和可导性，并且能够计算函数的极限。
此外，我也了解了极大值和极小值的概念，并能够利用导数求函数的最值。
3. 微分与微分中值定理：微分与微分中值定理是微积分的核心内容。
在学习微分和微分中值定理的过程中，我能够正确计算函数的导数，掌握微分中值定理的条件和应用，如拉格朗日中值定理、柯西中值定理等，并且能够运用微分和微分中值定理解决实际问题。
4. 不定积分与定积分：不定积分与定积分是微积分中的重要内容，涉及到函数的积分与面积、曲线与曲面的求解。
在这个学期的学习中，我了解了不定积分的定义和性质，并能够运用积分的基本公式和方法计算不定积分，如换元积分法、分部积分法等。
对于定积分，我学会了确定积分上限和下限的方法，并能够运用定积分解决实际问题。
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汽车销售数据.sav
第7题：回归分析2
以汽车销售数据数据为例（其中销售量数据
为对数转换形式，其分布近似为正态分布，如
此能更好地拟合线性回归）：
• 建立多元线性回归模型(需给出最终模型)，分析汽
车特征与销售量之间的关系，并利用回归结果给出
改进汽车设计方案的建议，以促进销售量的提高。
• 解释变量采用向后筛选策略，并做多重共线性、 方差齐性和残差的自相关性检验。
• 利用裁判打分的数据进行层次聚类分析，
试分析各国裁判打分标准是否有相似性，
若选出4个代表性的裁判应如何选？
• 要求：选择正确的聚类类型，其中个体距
离采用平方欧式距离，类间距离采用组内
平均链锁距离。输出结果应包括树状图、
冰柱图。
天津食品消费相关数据.sav
第14题：时间序列分析1
• 利用 1950年～ 1990年的天津食品消费数据，分 析这段时间内的人均生活费用年收入的变化情 况。要求：数据进行对数变换后，运用 Brown 线性趋势平滑模型分析。 • (1)输出均方根误差和参数估计结果，给出最终 模型表达式；
• 作业需要包括题号、基本思路、操作步
骤(用文字叙述即可)、结果(重要结果需 要附上图表)、结果的解释和结论(这个很
重要)等。
基本要求：
• • • • • • • • • • 学号尾号为0的学生，做第1，6，11题； 学号尾号为9的学生，做第2，7，12题； 学号尾号为8的学生，做第3，8，13题； 学号尾号为7的学生，做第4，9，14题； 学号尾号为6的学生，做第5，10，15题； 学号尾号为5的学生，做第2，6，15题； 学号尾号为4的学生，做第3，7，14题； 学号尾号为3的学生，做第4，8，12题； 学号尾号为2的学生，做第5，9，11题； 学号尾号为1的学生，做第1，10，13题。
汽车销售数据Βιβλιοθήκη sav第6题：回归分析1以汽车销售数据数据为例（其中销售量数据
为对数转换形式，其分布近似为正态分布，如
此能更好地拟合线性回归）：
• 建立多元线性回归模型(需给出最终模型)，分析汽
车特征与销售量之间的关系，并利用回归结果给出
改进汽车设计方案的建议，以促进销售量的提高。
• 解释变量采用逐步筛选策略，并做多重共线性、 方差齐性和残差的自相关性检验。
第10题：回归分析5
• 在居民储蓄调查数据中以“什么合算”为因 变量(令Y=1为存款合算 ,Y=0为买东西合算 ), 分析户口类型、年龄、收入情况等对居民存 款偏好的影响。(显著性水平α取0.1，用强制
进入法，需给出最终模型表达式)
购房调查数据.sav
第11题：回归分析6
• 在购房调查数据中以“住房满意度”为因变 量 ( 令 Y=1 为满意 ,Y=0 为不满意 ) ，分析卖掉 现房、是否贷款、人均现住面积等对住房满 意度的影响（需给出最终模型表达式）。
相关回归分析（年人均消费支出和教育）.sav
第8题：回归分析3
• 根据收集的 1978 年至 2002 年的数据，分析在 外就餐费用受年人均可支配收入的影响。 （提示：首先绘制两者的散点图。再尝试选择 二次、三次曲线、复合函数和幂函数模型，
利用曲线估计进行本质线性模型分析，需给
出最优的回归模型表达式。）
相关回归分析（年人均消费支出和教育）.sav
第9题：回归分析4
• 根据收集的 1981 年至 2002 年的数据，分析住 房人均使用面积随时间的变化趋势。 （提示：首先绘制两者的散点图。再尝试选择 对数、二次、三次曲线模型，利用曲线估计
进行本质线性模型分析，需给出最优的回归
模型表达式。）
居民储蓄调查数据2.sav
居民储蓄调查数据2.sav
第5题：基本统计+方差分析5
利用居民储蓄调查数据2，随机选取90%样本。 (1) 对居民一次存款金额按照什么合算进行分类 ，比较他们的均值、四分位数和标准差。 (2) 分析不同户口的储户对“利率不变准备”是
否持相同的做法。
(3) 检验什么合算(的看法)和收入水平对储户存款 金额的影响（需考虑交互作用）。
• (2) 输出 ACF 和 PACF 图形并对其特征进行分 析，看是否满足白噪声序列的条件； • (3)给出1991-1992的预测值，并输出拟合图。
• 前面的15道题，每人按要求做其中的3道即可 ，且要求11月04日最后一次课交打印稿, 迟交 作业者作为不及格或缺考处理。
• 后面的案例设计题， 11月20日交电子稿即可 ，每3-5人自由组合为一组，最后由组长以压 缩包方式发邮件给我即可。 • 包括word和.sav文件分别以组长学号(姓名)_案 例，学号(姓名)_数据集1,2命名。 • Word文件封面写上各组员姓名学号,文件中还 需要说明清楚每人的分工。
居民储蓄调查数据2.sav
第2题：基本统计+方差分析2
• 利用居民储蓄调查数据，从中随机选取90% 的样本，进行分析，实现以下目标： (2)分析不同收入水平的储户对“物价趋势”是 否持相同的 看法。 (3)检验年龄和收入水平对储户存款金额的影响 （不考虑交互作用）。
(1)分析城镇储户一次存款金额的分布,做直方图。
交通案例设计
• 结合自己专业、科研项目等，设计一个交通案 例(多个也可)。
• 案例需要包括题目、问题、基本思路、软件操 作步骤(用文字叙述即可)、主要输出结果(重要 结果需附上图表)、结果的分析解释与结论等。 • 问题的解决需要用到课本中≥3种方法(描述统计 、交叉列联表、假设检验、方差分析、线性/ 曲线回归、LOGIT回归、聚类分析、因子分析 、时间序列分析等)。
居民储蓄调查数据2.sav
第4题：基本统计+方差分析4
利用居民储蓄调查数据2，随机选取95%样本。 (1)分析收入水平大于3000元的储户一次存款金 额的分布,需做直方图。 (2)分析不同年龄的储户对“未来收入情况”的
预期是否一致。
(3)检验户口类型和收入水平对储户存款金额的 影响（需考虑交互作用）。
• (2) 输出 ACF 和 PACF 图形并对其特征进行分析 ，看是否满足白噪声序列的条件； • (3)给出1991-1992的预测值，并输出拟合图。
天津食品消费相关数据.sav
第15题：时间序列分析2
• 利用 1950 年～ 1990 年的天津食品消费数据， 分析这段时间内的人均生活费用年收入的变 化情况。要求：数据进行对数变换后，运用 Holt线性趋势平滑模型分析。 • (1)输出均方根误差和参数估计结果，给出最 终模型表达式；
居民储蓄调查数据2.sav
第3题：基本统计+方差分析3
• 利用居民储蓄调查数据2，从中随机选取95%的
样本，进行分析，实现以下目标：
(1)对居民一次存款金额分别按照年龄段进行分类
，比较他们的均值、四分位数和标准差。 (2)分析不同年龄的储户对“什么合算”的认同是 否一致。 (3) 检验不同收入水平储户的存款金额有无显著差 异?
汽车销售样本数据.sav
第12题：聚类分析1
• 利用汽车销售样本数据进行层次聚类分析，
对11种车型进行分类，并对各类的竞争力
情况进行简单评价？
• 要求：分成3类，选择正确的聚类类型，
其中个体距离采用欧式距离，类间距离采
用重心距离。输出结果应包括树状图、冰
柱图。
聚类分析（裁判打分）.sav
第13题：聚类分析2
期末大作业
最后一次课(考试)时交打印稿 并到前面签到
基本要求：
• 11月04日最后一次课交, 迟交作业者作
为不及格或缺考处理。 • 必须交打印稿，并要求≤8张A4纸，可双
面打印。
• 打印稿的作业需要注明课程名、姓名、 学号。
基本要求：
• 作业按要求做，首先每个人根据自己的
学号尾号做指定的3道题。 • 此外，每3-5人还需要做1道案例设计题。
居民储蓄调查数据2.sav
第1题：基本统计+方差分析1
• 利用居民储蓄调查数据，从中随机选取85%的
样本，进行频数分析，实现以下分析目标：
(1)分析储户一次存款金额的分布， 需做直方
图。 是否持相同的做法。
(3)检验户口和收入水平对储户存款金额的影响 （不考虑交互作用）。
(2)分析城镇储户和农村储户对“物价上涨准备”
• 数据自己收集或查找，也需要与案例一起提交 （只交电子版）。