数据分析-期末大作业要求 最后一次课
期末大作业
期末大作业数据挖掘和基于数据的决策是目前非常重要的研究领域，是从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的特殊过程。
在商业上，数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析技术，可用于分析企业数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
本次作业要求完成一个相亲配对程序，让相亲者更容易找到自己的意中人。
查阅相关文献，以python为工具实现K-近邻算法，从而完成一个基本版的相亲配对系统，在此基础上深入研究聚类算法（K-近邻算法为其中一种），讨论各种聚类思路及算法优劣，完成相应的研究论文。
基本的设计思路提示如下：利用附件datingTestSet.txt文档中提供的三种属性（前三列，其中第1列为对方每年出差/旅行的公里数，第2列为对方玩游戏消耗时间的百分比，第3列为对方每周消费的冷饮公升数）作为测度是否和对方匹配的标准。
附件文件第4列表示了你遇到此类人产生的好恶情感，其中largeDoses表示对你极有吸引力，smallDoses表示对你吸引力一般，didntLike 表示是你不喜欢的类型。
利用此文件提供的数据，以K-近邻算法为工具，进行数据挖掘，发现你的喜好标准，对新的未标定的待匹配方（即只有前三行数据）给出第4行的好恶情感标签（即largeDoses、smallDoses或didntLike）。
具体要求如下：1.查找文献，理解完整的K-近邻算法；2.使用python语言编程实现K-近邻算法，解决相亲配对这一明确的应用问题；3.撰写的研究论文要有关于聚类算法的详细叙述，论文中的算法应该与程序实现的算法相印证。
大作业要求：1.自己设计解决方案，简易的解决方案得分较低，完整的解决方案，即使部分完成，得分也会较高；2.作业上交形式为电子版文件。
所有文件打包为一个文件，以“学号+姓名”的方式命名；3.算法的python源程序（py文件）；4.对此问题进行研究得到的研究性论文，论文包括前言（简介），算法部分（算法流程图为核心），程序设计部分（程序流程图为核心），实验结果和分析，小结等内容（doc文件）；5.论文必须有规范的发表论文格式，包括题目、作者、单位、摘要、关键字、正文及参考文献；6.附有少量参考资料。
《第9课 数据分析》作业设计方案-初中信息技术浙教版20七年级上册自编模拟
《数据分析》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本节课的作业旨在帮助学生掌握数据的基本操作和处理方法，培养他们的数据处理意识和能力，为后续的课程学习打下基础。
二、作业内容1. 完成一个简单的数据录入任务：请同学们从教材提供的表格中选择一个班级的成绩表，按照要求输入学生的姓名、学号和成绩等信息。
注意数据的完整性和准确性。
2. 数据筛选：根据教材中的提示，对输入的成绩表进行筛选，将低于60分的学生成绩标记出来。
尝试使用不同的筛选条件和方法，提高自己的数据处理能力。
3. 数据排序：按照成绩从高到低的顺序对筛选后的数据进行排序，并观察排序前后的数据变化。
了解数据排序的基本操作和效果。
4. 数据统计：根据教材中的提示，对成绩表进行简单的统计，如平均分、最高分、最低分等。
通过统计结果，加深对数据处理的了解和认识。
三、作业要求1. 独立完成：作业内容必须由同学们独立完成，不能互相抄袭或使用其他方式获取答案。
2. 格式规范：输入的数据要按照教材中的要求进行格式化，确保数据的完整性和准确性。
3. 提交作业：同学们将作业结果以电子版形式提交，可以是Excel表格或Word文档等形式。
四、作业评价1. 作业完成情况：根据同学们提交的作业结果，检查他们的完成情况和质量。
2. 成绩评定：根据作业完成的质量和正确率，给予相应的成绩评定，以激励同学们的学习热情。
3. 问题反馈：对于作业中出现的问题和错误，将进行集中反馈和指导，帮助同学们纠正错误，提高数据处理能力。
五、作业反馈1. 优秀作业展示：将优秀作业在班级中进行展示，表扬优秀同学，激励其他同学向他们学习。
2. 问题解答：对于同学们在作业中遇到的问题和困惑，老师会进行解答和指导，帮助大家共同进步。
3. 作业反思：请同学们在完成作业后进行反思，总结自己在数据处理方面的收获和不足，为后续的学习提供参考。
通过本节课的作业设计，同学们将进一步巩固和掌握数据的基本操作和处理方法，提高自己的数据处理能力。
哈尔滨工程大学数值分析大作业2014-附fortran程序
B班大作业要求：1。
使用统一封皮；2。
上交大作业内容包含：一摘要二数学原理三程序设计(必须对输入变量、输出变量进行说明;编程无语言要求,但程序要求通过）四结果分析和讨论五完成题目的体会与收获3. 提交大作业的时间:本学期最后一次课,或考前答疑；过期不计入成绩；4。
提交方式:打印版一份；或手写大作业，但必须使用A4纸.5。
撰写的程序需打印出来作为附录。
课程设计课程名称：设计题目：学号:姓名：完成时间:题目一：非线性方程求根 一 摘要非线性方程的解析解通常很难给出,因此非线性方程的数值解就尤为重要。
本实验通过使用常用的求解方法二分法和Newton 法及改进的Newton 法处理几个题目，分析并总结不同方法处理问题的优缺点.观察迭代次数，收敛速度及初值选取对迭代的影响。
用Newton 法计算下列方程（1) 310x x --= , 初值分别为01x =，00.45x =，00.65x =；（2） 32943892940x x x +-+= 其三个根分别为1,3,98-。
当选择初值02x =时给出结果并分析现象,当6510ε-=⨯，迭代停止。
二 数学原理对于方程f(x ）=0，如果f(x ）是线性函数，则它的求根是很容易的。
牛顿迭代法实质上是一种线性化方法,其基本思想是将非线性方程f(x ）=0逐步归结为某种线性方程来求解。
设已知方程f （x ）=0有近似根x k （假定k f'(x )0≠) ，将函数f （x)在点x k 进行泰勒展开，有k k k f(x)f(x )+f'(x )(x-x )+≈⋅⋅⋅于是方程f(x ）=0可近似的表示为k k k f(x )+f'(x )(x-x )=0这是个线性方程，记其根为x k+1，则x k+1的计算公式为k+1k ()x =x -'()k k f x f x ，k=0，1，2,…这就是牛顿迭代法或简称牛顿法.三 程序设计（本程序由Fortran 语言编制）（1）对于310x x --=，按照上述数学原理，编制的程序如下program newton implicit nonereal ：： x （0:50）,fx （0：50)，f1x(0:50）！分别为自变量x ,函数f(x)和一阶导数f1(x) integer :： kwrite(＊,＊） ”x(0）=”read （*,＊) x （0） ！输入变量：初始值x （0）open （10,file='1。
商务数据分析与应用期末大作业
商务数据分析期末大作业2020.1.1目录一、公司简介 (3)二、报告目标 (3)三、制作流程 (4)四，数据来源 (4)五，数据展示 (4)六，数据分析 (5)七，结论 (6)一、公司简介Retro Gallery上海瑞雀服饰有限公司成立于2018年5月，是一家专业为各类人群打造国际化的生活方式和国际化潮流的一家多品牌的国际化公司。
旗下包括“TAPENADE”、“EMSEXCITE”、“RETROGIRL”三个知名品牌，其不同的定位能满足不同层次消费者的需求，深受各类人群的青睐和喜爱。
截止2019年10月，3个品牌在全国各大知名百货商场开设了近160家专柜，已成为一家颇具知名度的服饰合集品牌公司。
公司依托于日本M’s株式会社（1982年成立），伊藤忠（世界500强）逐步引进了日本和欧洲的一些知名品牌，并成功地把他们带入中国。
同时为求更好的发展，公司已在南京、北京、上海、武汉等地开设了（服饰集合店），是追求潮流，时尚以及便利选择的又一个新坐标。
二、报告目标分析报告的目标：根据店铺的数据来得出如何进行店铺的业务问题的解决方案。
具体的客户需要解决的问题：1.进货计划：分析热销和滞销的产品，根据款式和码数调整库存和采购量。
2.产品调整：找出差评和不推荐产品，调整产品设计。
3.用户反馈：客户的评分趋势是怎样的，与年龄是否有关。
4.广告营销：找出不同年龄客户群体对产品的喜好，有针对性地推广。
问题解决方案：首先我们需要在获取的数据中，对不完整或者具有大量的冗杂数据，不能够直接进行数据分析的数据来进行数据预处理，如数据清理，数据集成等。
其次可以采用数据分组，回归分析法等来分析通过数据可视化整理出来的数据。
最后可以进一步的得出最终的数据分析从而解决问题。
三、制作流程首先要了解分析数据的目的和内容，其次进行数据的收集与整理，然后进行数据分析以及数据展示，最后是撰写报告。
在提交报告的时候会包括解决的目标，确定的解决范围，以及具体分工，会反映出该分析的轮廓和目标，从而为经营和管理决策提供依据。
数据库课程期末大作业要求
数据库课程期末大作业要求：
按照各人所选项目内容书写数据库设计报告。
可以参考以下格式：
题目：XXXX项目数据库设计报告
班级：XXX 学号：XXXX 姓名：XXX
完成日期：2014-12-XX
一、项目功能
详细具体地描述项目中实现的功能。
二、数据库设计
1.按照项目功能，画出E-R图
2.根据E-R图，设计数据库逻辑结构（包括主键和外键）
3.设计用户自定义约束（如：标识字段、取值范围、默认值、唯一值等）
4.最后将以上设计结构用表格画出来（属性值、属性含义、数据类型、各种约束）
（注意：必须说明各个约束设置的依据，比如：因为年龄取值一定是在0~150岁之间，所以为年龄属性设置取值范围0~100）
三、设计视图
说明每个视图的功能，写出代码。
四、设计编程对象
1.触发器
2.存储过程
3.函数
注意：必须说明各个对象的功能。
可以列出实现代码。
五、从数据库角度出发，说明你的项目有哪些仍需改进的方面，并提出解决思路。
强调：
1.手写或者打印均可，不要以大字体、宽间距充篇幅！
2.不要写个人感受和成长过程。
《数据分析与处理》期末考核要求与评分标准
期末考核要求与评分标准1.期末考核试卷一律要求A4纸打印，并且要求添加页码，封面不显示页码；2.期末考核格式要求见《数据分析与处理》期末考查格式；3.期末考核内容见《数据分析与处理》期末考核内容；4.考核评分标准见《数据分析与处理》期末考核评分标准。
盐城师范学院期末考查2014- 2015学年第二学期《数据库分析与处理》期末考查班级学号姓名成绩盐城师范学院数学科学学院信息与计算科学专业2015 年7 月 2 日数据分析与处理期末考查一、问题、回答详细步骤与分析1.问题答:2.3.二、学习数据分析与处理这门课程的总结与体会内容要求：对这门课程的学习总结与体会，以及数据分析方法在数据分析等领域中的应用情况，字数不少于300字。
《数据库分析与处理》期末考核评分标准成绩考核最终以“优秀”、“良好”、“中等”、“及格”、“不及格”五个等第给出。
评分标准如下A 优秀完成考核内容的95%以上，能根据要求来答题，有很强的解决实际问题的能力，很好的完成课程考核要求。
并且在学习《数据分析与处理》的总结与体会中，能很好的理解《数据分析与处理》的基本思想和方法以及这门课程在数据分析领域中的地位和应用。
B 良好完成考核内容的80%以上，能根据要求来答题，有较强的解决实际问题的能力，较好的完成课程考核要求。
在学习《数据分析与处理》的总结与体会中，能较好的理解《数据分析与处理》的基本思想和方法以及这门课程在信息技术中的地位和应用。
C 中等完成考核内容70%以上，能根据要求来答题，有一定解决实际问题的能力，较好的完成课程考核要求。
在学习《数据分析与处理》的总结与体会中，能理解《数据分析与处理》的基本思想和方法以及这门课程在数据分析领域中的地位和应用。
D 及格完成考核内容50%以上，基本能根据要求来答题，有一定解决实际问题的能力，完成质量一般。
在学习《数据分析与处理》的总结与体会中，能基本理解《数据分析与处理》的基本思想和方法以及这门课程在数据分析领域中的地位和应用。
《第14课数据分析报告》作业设计方案-小学信息技术浙教版23四年级下册
《数据分析报告》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本课作业设计旨在培养小学生掌握基本的数据分析技能，包括数据的收集、整理和初步分析，学会利用信息技术工具进行数据处理，并通过实际操作锻炼学生的逻辑思维能力和信息素养。
二、作业内容本课时的作业内容主要包括以下几个方面：1. 数据收集：学生需从日常生活、学习或社会现象中选取一个主题，如“班级同学最喜欢的运动”，并收集相关的数据。
数据来源可以是问卷调查、网络数据或实地观察等。
2. 数据整理：学生需将收集到的数据进行分类、排序和去重等处理，使其变得有序且易于分析。
3. 数据分析：学生需运用所学知识，如频数统计、图表制作等，对数据进行初步分析，并尝试回答自己提出的问题。
4. 报告编写：学生需将数据收集、整理和分析的过程及结果编写成一份简洁明了的数据分析报告。
报告中应包括数据来源说明、数据分析方法和分析结果等。
三、作业要求1. 数据收集要确保来源的可靠性和有效性，不得随意编造数据。
2. 数据整理过程中要细致入微，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据分析时，要合理运用所学知识，避免主观臆断和片面解读。
4. 报告编写要条理清晰，逻辑严密，避免过多的文字赘述和重复表述。
5. 按时提交作业，不迟到、不早退。
四、作业评价本课作业的评价将从以下几个方面进行：1. 数据来源的可靠性及数据收集的完整性。
2. 数据整理的准确性和条理性。
3. 数据分析的科学性和逻辑性。
4. 报告编写的条理清晰度和逻辑严密性。
5. 学生的参与态度和完成情况。
五、作业反馈1. 教师将对每位学生的作业进行详细批改，指出优点和不足，并给出改进建议。
2. 学生根据教师的反馈，对作业进行修改和完善。
3. 课堂上将选取几份优秀作业进行展示和讲解，供大家学习和借鉴。
4. 教师将对学生的整体表现进行总结，并对下一课时的学习内容进行预告和准备。
通过以上作业设计旨在通过实际操作，让学生在掌握数据分析技能的同时，培养其逻辑思维能力和信息素养。
《第14课 数据分析报告》作业设计方案-小学信息技术浙教版23四年级下册
《数据分析报告》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本次作业旨在培养学生掌握数据分析和处理的基本技能，提高学生运用信息技术解决实际问题的能力。
二、作业内容1. 任务一：数据收集请学生们以小组为单位，通过各种渠道收集本校或所在社区的各类数据，如学生人数、课程设置、考试成绩、活动安排等。
这些数据可以是纸质表格或电子文档，也可以是通过各种网络平台获取的。
要求学生们尽可能地收集全面的数据，以便后续的分析和比较。
2. 任务二：数据整理请学生们将收集到的数据按照一定的规则进行整理，以便于后续的数据分析。
整理过程中，需要使用Excel等数据处理软件进行数据的筛选、排序、分类等操作。
3. 任务三：数据分析请学生们运用统计图表、表格、图形等方式，对整理后的数据进行深入的分析，如对比不同年级或班级的成绩、分析学生的兴趣爱好等。
要求学生们能够发现数据中的规律和趋势，并能够用文字或口头形式表达出来。
三、作业要求1. 作业时间：本次作业需在第一课时内完成数据收集和整理，第二课时内完成数据分析报告。
2. 作业形式：以小组为单位提交数据分析报告，报告中需包括数据来源、整理过程、分析结果等内容。
报告形式不限，可以是文字、图表、图形等形式。
3. 作业质量：要求学生们在完成任务的过程中，能够认真对待数据收集和整理工作，确保数据的准确性和完整性。
同时，要求学生们能够运用所学信息技术知识，完成数据分析报告，展示自己的能力。
4. 作业安全：在收集和整理数据的过程中，需要遵守相关法律法规和道德规范，尊重他人隐私和知识产权。
四、作业评价1. 评价标准：根据学生们提交的分析报告的质量和准确性进行评价，包括数据的来源、整理的规范性、分析的深度和准确性等方面。
2. 评价方式：采用小组互评和教师评价相结合的方式，鼓励学生之间的交流和合作，同时也能够提高评价的客观性和准确性。
3. 评价结果：根据评价结果，对表现优秀的小组和个人进行表彰和奖励，同时也对存在问题和不足之处进行反馈和指导。
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。
《第14课数据分析报告》作业设计方案-小学信息技术浙教版23四年级下册
《数据分析报告》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本节课的作业设计旨在培养小学生掌握基本的数据分析技能，包括数据收集、整理、初步分析和报告撰写能力。
通过实际操作，让学生了解数据分析在日常生活和学习中的应用，提高学生的信息素养和问题解决能力。
二、作业内容本节课的作业内容是完成一份《数据分析报告》。
具体要求如下：1. 数据收集：学生需从实际生活中选择一个感兴趣的主题（如班级同学的学习成绩、学校图书馆借阅情况等），通过网络或实地调查收集相关数据。
2. 数据整理：学生需将收集到的数据进行分类、排序和清洗，确保数据的准确性和可用性。
3. 数据分析：学生需运用所学知识，对数据进行简单的统计分析，如计算平均数、众数、百分比等，并尝试找出数据间的关系和规律。
4. 报告撰写：学生需根据分析结果，撰写一份简短的报告，包括引言（研究目的和意义）、数据展示（图表展示和分析结果）、分析结论和讨论（解释数据意义、指出可能存在的问题）等部分。
三、作业要求1. 按时完成：作业应在规定的时间内完成并提交。
2. 格式规范：报告应按照学校要求的格式进行排版和保存。
3. 内容完整：报告应包含所有必要的内容部分，分析过程和数据展示应清晰明了。
4. 独立思考：鼓励学生在完成作业的过程中独立思考，不抄袭他人成果。
5. 合作交流：鼓励学生之间进行交流和讨论，共同解决问题。
四、作业评价作业评价将从以下几个方面进行：1. 准确性：数据的收集和整理是否准确无误。
2. 规范性：报告的格式是否规范，排版是否整洁。
3. 逻辑性：报告的逻辑是否清晰，各部分之间的衔接是否流畅。
4. 创新性：学生是否能运用所学知识解决实际问题，并提出新颖的想法和观点。
五、作业反馈1. 教师将对学生的作业进行逐一评价，并及时将评价结果反馈给学生。
2. 对于优秀的学生，将给予表扬和鼓励，并在课堂上展示其作品。
3. 对于需要改进的学生，教师将指出其不足，并提供改进意见和建议。
4. 鼓励学生在收到反馈后进行自我反思和调整，以提高后续的作业质量。
《4.3分析数据》作业设计方案-中职信息技术高教版21基础模块下册
《分析数据》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本次作业的主要目标是使学生掌握基本的数据分析方法和工具的使用，包括数据搜集、数据清洗、数据分析等基本技能，同时培养学生运用信息技术解决实际问题的能力，提升学生独立思考和团队协作的能力。
二、作业内容作业内容主要分为以下几个部分：1. 数据搜集：学生需要利用互联网或其他资源，搜集一组关于某一主题（如某一时间段内某个城市的气温变化）的相关数据。
要求数据来源可靠，格式规范。
2. 数据清洗：学生需要对搜集到的数据进行清洗，包括去除重复数据、处理缺失值、异常值等，确保数据的准确性和可靠性。
3. 数据整理：学生需将清洗后的数据整理成表格或数据库形式，方便后续的数据分析。
4. 数据分析：学生需运用所学知识，对整理后的数据进行基本分析，如数据的统计描述、数据的关联性分析等，并得出初步的结论。
5. 报告撰写：学生需将上述过程以报告的形式进行总结，包括数据的来源、清洗和整理的过程、分析的方法和结果、结论与建议等。
报告要求条理清晰，逻辑性强。
三、作业要求1. 数据搜集要确保来源的可靠性，不得使用虚假或伪造的数据。
2. 数据清洗和整理过程中，要保证数据的准确性和完整性，不得随意篡改或遗漏数据。
3. 数据分析要基于所学知识，采用合适的方法进行，并确保分析结果的客观性。
4. 报告撰写要符合学术论文的基本规范，文字通顺，逻辑清晰。
5. 作业需在规定时间内完成，并按时提交。
四、作业评价作业评价将根据以下几个方面进行：1. 数据的搜集是否完整、准确、可靠。
2. 数据清洗和整理的过程是否规范，数据是否准确无误。
3. 数据分析的方法是否恰当，分析结果是否客观。
4. 报告的撰写是否符合规范，条理是否清晰，逻辑是否连贯。
5. 作业的完成时间和提交情况。
五、作业反馈作业完成后，教师将对每位学生的作业进行详细评价，并给出改进意见。
同时，教师将选取优秀作业进行展示和分享，以激励学生。
学生也可根据教师的反馈，对自己的作业进行反思和改进。
《第14课 数据分析报告》作业设计方案-小学信息技术浙教版23四年级下册
《数据分析报告》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本节课的作业旨在帮助学生掌握数据分析的基本概念和方法，提高他们的数据处理能力和信息素养。
通过完成作业，学生将能够：1. 了解数据分析的基本概念；2. 掌握数据整理和筛选的方法；3. 能够运用数据分析工具进行简单的数据处理和分析。
二、作业内容作业分为三个部分：数据收集、数据整理和数据分析。
1. 数据收集：学生需要从网上或现实生活中收集一组数据，可以是关于学生兴趣、家庭情况、学习成绩等方面的信息。
要求数据来源可靠，真实反映实际情况。
2. 数据整理：学生需要对收集到的数据进行筛选和整理，剔除错误和不完整的数据，并根据需要将其分类和排序。
整理过程中，学生需要使用适当的工具和方法，如Excel表格或数据库软件等。
3. 数据分析：学生需要运用数据分析工具对整理后的数据进行处理和分析，如绘制图表、计算平均值、相关系数等。
要求学生对数据进行深入分析，挖掘数据背后的规律和趋势。
三、作业要求1. 作业完成后，学生需要提交一份数据分析报告，包括数据收集、整理和分析的过程及结果；2. 报告中需要注明数据来源和可靠性，确保数据的真实性和可信度；3. 报告格式要求规范，内容清晰明了，易于理解；4. 作业提交时间为课后，以电子版形式提交至教师邮箱（报告文件名：班级-姓名-数据分析报告）。
四、作业评价1. 评价标准：根据数据分析报告的质量和准确性进行评价，包括数据来源可靠性、数据整理规范性、数据分析深入性等方面；2. 评价方式：教师评阅为主，结合学生自评和互评的方式进行综合评价。
五、作业反馈1. 学生反馈：学生在完成作业后，可向教师请教疑问和困惑，寻求帮助和支持；2. 教师反馈：教师根据学生的作业情况，给予针对性的反馈和建议，帮助学生改进和提高。
通过本节课的作业设计，学生将进一步巩固和运用所学知识，提高数据处理和分析能力，培养良好的信息素养。
同时，作业反馈环节也将加强师生之间的交流和互动，促进教学相长。
《第9课数据解读与分析》作业设计方案-小学信息技术浙教版23四年级上册
《数据解读与分析》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本节课的作业设计旨在培养学生基本的数据解读能力，理解数据分析的初步步骤和方法，让学生通过实践操作掌握使用信息技术工具进行数据分析的基础技能，为后续课程的学习打下坚实的基础。
二、作业内容作业内容围绕“数据解读与分析”这一主题展开，主要包含以下步骤：1. 选定主题：学生需从生活中选择一个感兴趣的数据主题，如班级同学的身高、年龄分布等，记录原始数据。
2. 数据整理：指导学生学会对原始数据进行分类、排序、筛选等操作，将数据整理成便于分析的表格形式。
3. 数据解读：学习如何通过图表等方式将数据可视化，如使用条形图、饼状图等，直观地展示数据关系。
学生需根据图表和数据解释数据所表达的信息和含义。
4. 数据分析：学生需根据数据和图表，运用所学的统计分析方法，对数据进行简单的趋势分析、比较分析和关联分析。
5. 报告撰写：学生需将上述过程整理成一份简洁明了的数据分析报告，包括数据来源、数据整理过程、数据分析结果及结论等。
三、作业要求1. 数据主题选择要具有实际意义和可操作性，确保学生能够收集到足够的数据。
2. 数据整理过程中，要求学生遵循一定的规则和标准，确保数据的准确性和可靠性。
3. 在数据解读和数据分析阶段，鼓励学生发挥创意，尝试不同的表达方式和分析方法。
4. 报告撰写要求条理清晰、逻辑严谨，语言简练，重点突出。
四、作业评价1. 评价标准：根据学生的数据选择、数据处理、数据分析及报告撰写等方面进行评价，重点关注学生的实际操作能力和分析能力。
2. 评价方式：采取教师评价、同学互评和自评相结合的方式，全面了解学生的作业完成情况。
五、作业反馈1. 教师将对每位学生的作业进行详细批改，指出优点和不足，并提出改进建议。
2. 通过课堂讲解和小组讨论的方式，让学生互相交流学习心得和经验，共同进步。
3. 针对共性问题，教师将在课堂上进行集中讲解和指导，帮助学生解决疑难问题。
《第14课 数据分析报告》作业设计方案-小学信息技术浙教版23四年级下册
《数据分析报告》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本次作业旨在培养学生运用信息技术手段进行数据分析和处理的能力，通过实际操作掌握数据处理的基本方法和技巧，提高团队协作和沟通交流能力。
二、作业内容1. 任务一：数据收集学生们将被分配一个特定的主题，例如学生日常行为记录，老师评分记录等。
每个学生需要负责收集该主题的相关数据，包括但不限于姓名、班级、日期、行为等字段。
收集的数据量应根据学生的实际情况进行适当调整，不宜过大也不宜过小。
2. 任务二：数据处理学生们需要使用Excel或其他数据处理软件对收集到的数据进行初步处理。
处理内容包括但不限于数据清洗、分类、排序等。
老师将为学生提供一些数据处理的基本技巧和注意事项，但学生需要独立完成大部分操作。
3. 任务三：数据分析学生们需要利用数据处理结果进行简单的数据分析，如求平均值、统计频数等。
老师将引导学生了解如何利用图表展示数据分析结果，以提高报告的可读性和直观性。
4. 任务四：数据报告学生们需要将上述分析结果整理成一份数据分析报告，报告内容应包括主题描述、数据收集和处理过程、数据分析结果以及结论或建议等。
报告应简洁明了，易于理解。
三、作业要求1. 每位学生需独立完成作业，不得抄袭或代写；2. 作业过程中遇到问题可向老师或同学请教，但需自行解决；3. 作业完成后需提交电子版报告和一份简短的自我评价；4. 报告内容应符合小学信息技术课程的教学要求，不得过于复杂或简单。
四、作业评价1. 评价标准：作业评价将综合考虑数据收集的完整性、数据处理的有效性、数据分析的准确性、报告的规范性和自我评价的真实性等方面。
2. 评价方式：老师将根据学生提交的作业和自我评价进行评分，同时也会参考学生之间的互评结果。
3. 反馈方式：对于评价结果，老师将通过口头或书面形式与学生进行沟通，指出优点和不足，并提供改进建议。
五、作业反馈为了帮助学生更好地完成后续的作业，老师将定期收集学生的作业反馈，了解学生对信息技术课程的理解和需求，以便对教学方案进行调整和优化。
《第9课数据分析》作业设计方案-初中信息技术浙教版20七年级上册自编模拟
《数据分析》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本作业设计的目标是使学生掌握基本的数据分析方法和技巧，能够利用简单的数据分析工具对数据进行处理和分析，提高数据思维能力和问题解决能力。
同时，通过实践操作，增强学生对信息技术课程的兴趣和自信心。
二、作业内容作业内容主要包括以下几个方面：1. 理论知识学习：学生需预习《数据分析》第一课时的理论知识，包括数据的基本概念、数据类型、数据分析的意义和作用等。
2. 数据收集：学生需从日常生活、学习或其他领域中收集一组相关数据，如班级考试成绩、天气情况等，并记录在作业本上。
3. 数据整理：学生需对收集到的数据进行清洗、排序、分类等整理工作，以便后续分析。
4. 数据可视化：学生需利用所学知识，将整理后的数据以图表、表格等形式进行可视化展示，如使用Excel制作柱状图、饼图等。
5. 初步分析：学生需对可视化后的数据进行简单分析，如计算平均值、找出最大值和最小值等，并尝试回答相关问题。
三、作业要求1. 学生在完成作业过程中，需认真阅读教材和教师提供的资料，确保理论知识的掌握。
2. 数据收集应具有代表性和真实性，避免随意编造数据。
3. 数据整理过程中，需保持数据的完整性和准确性，不得随意删改数据。
4. 数据可视化和初步分析时，应注重图表的美观和清晰度，分析结果应客观、准确。
5. 作业需按时提交，并附上详细的操作步骤和解释。
四、作业评价教师将对学生的作业进行评价，主要从以下几个方面进行：1. 理论知识的掌握程度。
2. 数据收集的代表性和真实性。
3. 数据整理的完整性和准确性。
4. 数据可视化的美观和清晰度。
5. 初步分析的客观性和准确性。
评价结果将以等级或评语的形式呈现，并给出相应的建议和指导。
五、作业反馈教师将对学生在作业中出现的问题进行总结和归纳，并在课堂上进行讲解和演示。
同时，教师还将提供相应的练习和拓展资料，以帮助学生更好地掌握《数据分析》的相关知识和技能。
学生应根据教师的反馈和建议，及时调整学习方法和策略，以提高学习效果。
《4.3 分析数据》作业设计方案
《分析数据》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本节课的作业旨在帮助学生巩固《分析数据》课程所学知识，培养其运用数据进行分析的能力，提升其问题解决能力。
二、作业内容1. 数据分析报告任务：选取一个实际的数据集（如学生成绩数据），运用所学知识进行数据清洗、数据可视化、数据趋势分析等操作，完成一份数据分析报告。
要求：报告内容应包括数据来源、数据处理方法、数据趋势分析、结论及建议等。
报告应清晰、准确、逻辑性强。
2. 数据挖掘应用任务：选取一个感兴趣的主题（如学生兴趣爱好），通过数据挖掘技术（如聚类分析、关联规则挖掘等）进行分析，完成一份数据挖掘报告。
要求：报告应包括数据来源、数据处理方法、数据挖掘结果解释、结论及建议等。
报告应注重数据的内在关系，突出主题，易于理解。
3. 数据可视化设计任务：针对一个实际的数据集（如企业销售数据），设计一个具有创新性的数据可视化图表（如时间序列图、热力图等），并进行说明。
要求：图表应清晰、直观地展示数据，具有美感，易于理解；说明应包括图表名称、数据来源、设计思路、展示效果等。
三、作业要求1. 独立完成：作业需学生独立完成，不得抄袭或请人代写。
2. 质量保证：作业应注重质量，严格按照要求完成，力求准确、完整地反映所学知识。
3. 时间限制：学生需在规定时间内提交作业（如课后或下节课前），逾期不予受理。
四、作业评价1. 评价标准：作业评价将根据完成质量、创新性、逻辑性等方面进行综合评定，满分100分，其中报告质量占60%，创新性占20%，完成时间占10%，其他因素占10%。
2. 反馈机制：对于作业中存在的问题，教师将及时给予反馈，帮助学生改进。
同时，学生也可在作业评价系统中查看自己的得分及反馈意见，以便及时调整学习策略。
五、作业反馈本次作业的总体情况良好，大部分同学能够运用所学知识进行数据分析，但也有部分同学在报告质量、创新性等方面存在不足。
针对这些问题，教师将给予相应的反馈和建议，希望同学们在今后的学习中加以改进。
《第14课数据分析报告》作业设计方案-小学信息技术浙教版23四年级下册
《数据分析报告》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本节课的作业设计旨在培养学生运用信息技术课程所学的知识，进行简单数据分析的能力。
通过完成作业，学生将能够掌握数据收集、整理、分析和报告撰写的基本方法，提高其信息素养和数据分析能力。
二、作业内容1. 数据收集：学生需从日常生活、学习或网络等渠道收集至少五组相关数据，数据需具有实际意义，如班级同学的成绩数据、校园内植物生长数据等。
2. 数据整理：学生需使用信息技术软件（如电子表格）对收集到的数据进行分类、排序和筛选，确保数据的准确性和可分析性。
3. 数据分析：学生需运用所学知识，对整理后的数据进行简单的统计分析，如计算平均值、众数、百分比等，并尝试找出数据间的关系和规律。
4. 报告撰写：学生需将分析结果以报告的形式呈现，报告应包括数据来源、分析方法、分析结果和结论等部分。
报告应条理清晰，语言准确。
三、作业要求1. 数据收集应具有真实性和代表性，不得虚构或篡改数据。
2. 数据整理过程中需确保电子表格的格式规范，易于理解和分析。
3. 数据分析时应采用合适的方法，不得随意使用或不使用任何分析方法。
4. 报告撰写需注意语言表述的准确性和条理性，并合理使用表格和图表辅助说明。
5. 作业提交时需同时提交原始数据、电子表格和数据分析报告。
四、作业评价1. 教师将根据学生提交的作业内容、格式和准确性进行评价。
2. 评价标准包括数据的真实性、分析方法的恰当性、报告的条理性和语言的准确性等。
3. 评价结果将分为优秀、良好、一般和需改进四个等级，并给予相应的鼓励或建议。
五、作业反馈1. 教师将在课堂上对优秀作业进行展示和讲解，以供其他学生参考和学习。
2. 对于一般和需改进的作业，教师将给予具体的指导和建议，帮助学生改进和提高。
3. 作业反馈将作为学生后续学习的重要参考，帮助学生明确自己的不足和需要努力的方向。
通过以上的作业设计，让学生在完成作业的过程中既巩固了所学的信息技术知识，又培养了其分析问题和解决问题的能力，从而提高了其信息素养和综合能力。
《第14课数据分析报告》作业设计方案-小学信息技术浙教版23四年级下册
《数据分析报告》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本作业设计旨在通过《数据分析报告》的学习与实践，使学生掌握基本的数据分析技能，包括数据收集、整理、分析以及报告的撰写，培养学生运用信息技术解决实际问题的能力，提高学生的逻辑思维和批判性思考能力。
二、作业内容本课时作业内容主要围绕“数据收集与整理”展开。
1. 数据收集：学生需从日常生活、学习或社会现象中选择一个感兴趣的主题，如“班级同学最喜欢的运动项目”，通过调查问卷、网络搜索或实地考察等方式收集相关数据。
2. 数据整理：学生需将收集到的数据进行分类、排序和去重等处理，并使用表格或图表的形式呈现出来。
这一过程旨在让学生熟悉数据的结构化处理，为后续分析打下基础。
3. 数据分析：学生需对整理后的数据进行简单的分析，如计算平均数、众数等统计量，了解数据的分布情况和特征。
这一环节可锻炼学生的数据洞察能力。
4. 报告撰写：学生需根据收集、整理和分析的过程及结果，撰写一份简短的数据分析报告。
报告应包括研究主题、数据来源、数据整理与分析方法、分析结果及结论等部分。
三、作业要求1. 数据来源要明确，确保数据的真实性和可靠性。
2. 数据的整理要规范，表格或图表应清晰易懂。
3. 数据分析要基于数据本身，避免主观臆断和猜测。
4. 报告撰写要逻辑清晰，语言准确，图表与文字相辅相成。
5. 按时提交作业，保持作业的整洁和规范。
四、作业评价1. 教师根据学生提交的报告进行评价，包括数据来源的合理性、数据整理的规范性、分析方法的正确性以及报告的逻辑性和语言准确性等方面。
2. 鼓励学生相互交流和分享，开展小组讨论或班级展示等活动，提高学生的合作能力和表达能力。
3. 结合学生的自评和互评，给予学生客观、全面的评价和反馈。
五、作业反馈1. 教师对学生的作业进行逐一反馈，指出优点和不足，并给出改进建议。
2. 对于共性问题，教师可在课堂上进行集中讲解和示范。
3. 鼓励学生积极参与反馈讨论，提出自己的想法和建议，形成良好的学习氛围。
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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
为对数转换形式，其分布近似为正态分布，如
居民储蓄调查数据.sav
第3题：基本统计分析3
• 利用居民储蓄调查数据，从中随机选取75%的样
本，进行分析，实现以下目标：
1 、分析储户一次存款金额的分布，并对不同户口
类型的储户进行比较(需做图)；
2、分析不同收入水平的储户对什么合算的认同是否
一致；
3、对居民一次存款金额分别按照年龄段进行分类，
得到均值、四分位数及方差。
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，
方差分析1的数据如下：
每种组合下有两个样本
B(温度) A(浓度) A1 A2 A3
B1 13, 10 9, 7 6, 11
B2 12, 11 10, 9 12, 14
B3 13, 9 8, 11 12, 13
B4 10, 12 6, 10 14, 11
第5题：方差分析2
• 某电器公司想知道某产品销售量与销售方式及销
居民储蓄调查数据.sav
第2题：基本统计分析2
• 利用居民储蓄调查数据，从中随机选取85% 的样本，进行分析，实现以下目标：
1 、分析储户一次存款金额的分布，并对不同 收入水平的储户进行比较(需做图) ；
2、分析不同年龄的储户对“未来收入状况的变 化趋势”是否持相同的态度 ； 3 、对居民一次存款金额分别按照户口类型进 行分类得到均值、四分位数及标准差。
第9题：回归分析4
以高校科研研究数据为例，建立回归方程研究 • 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。
入人年数 X2、投入科研事业费 X4、论文数X7、
• 解释变量采用向前筛选策略，并做多重共线性、 方差齐性和残差的自相关性检验。
相关回归分析（年人均消费支出和教育）.sav
此能更好地拟合线性回归）：
• 建立多元线性回归模型，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。
• 解释变量采用向前筛选策略，并做多重共线性、 方差齐性和残差的自相关性检验。
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
第4题：方差分析1
• 在某化工生产中为了提高收率，选了三种不同浓
度，四种不同温度做试验。在同一浓度与温度组
合下各做两次试验，其收率数据如下面计算表所
列。试在α=0.05显著性水平下分析 (1)给出SPSS数据集的格式(列举前3个样本即可)； (2)分析浓度对收率有无显著影响； (3)分析浓度、温度以及它们间的交互作用对收率有 无显著影响。
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1的学生，做第1，6，11题； 学号尾号为2的学生，做第2，7，12题； 学号尾号为3的学生，做第3，8，13题； 学号尾号为4的学生，做第4，9，14题； 学号尾号为5的学生，做第5，10，15题； 学号尾号为6的学生，做第2，6，15题； 学号尾号为7的学生，做第3，7，14题； 学号尾号为8的学生，做第4，8，12题； 学号尾号为9的学生，做第5，9，11题； 学号尾号为0的学生，做第1，10，13题。
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：
• 10月26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，每个人根据自己的学号 尾号做指定的3道题。
• 作业需要包括题号、基本思路、操作步
第10题：回归分析5
• 根据收集的 1981 年至 2000 年的数据，分析教 育支出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。）
汽车销售样本数据.sav
第11题：聚类分析1
• 利用汽车销售样本数据进行层次聚类分析，
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，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。
相关回归分析（高校科研研究）.sav