模块三、数据处理分析

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模块三电子表格与数据处理

模块三电子表格与数据处理

模块三电子表格与数据处理第一部分案例教学3.在单元格B2:B6中根据样表输入姓名。

4.数据有效性设置①单击C2单元格并按住鼠标左键向右下拖动到F6,松开左键,则单元格区域C2:F6被选中。

②选择菜单栏中的“数据”,在弹出的菜单中选择“有效性”,单击打开“数据有效性”对话框,如图3-3所示,图3-3 数据有效性设置③选择“设置”选项卡,在“允许”下拉列表中选择“小数”,在“数据”列表中选择“介于”,分别在最小值和最大值中填写0和100,单击确定按钮。

5.在C2:F6区域输入各科成绩。

(四)公式和函数的输入1.公式的输入和复制①单击G2单元格,输入“=C2+D2+E2+F2”,按Enter键求出第一个人的总分。

②拖动单元格G2的填充柄到G5,复制公式,计算所有人的总分。

2.函数的输入和复制①选中H2单元格,单击编辑栏中的“插入函数”按钮,打开“插入函数”对话框,如图3-4所示。

②在“选择类别”下拉列表中选择“常用函数”,“选择函数”列表中选择“A VERAGE”函数,单击“确定”打开“函数参数”,如图3-5所示。

电子表格中公式的输入必须以“=”开始,再根据计算的要求输入相应的运算数和运算符,按Enter键确认或单击编辑栏上的按钮后就可在单元格中显示计算后的结果。

函数的输入可以以“=”开始,然后输入函数名称和参数,也可以单击编辑栏上的插入函数按钮,选择相应函数处理。

提示③单击“Number1”参数后的折叠按钮,对话框变为一个长条形,如图3-6所示,在C2:F2单元格区域上拖动,将单元格的应用区域改变为C2:F2,如图3-7所示,再次单击长条形“函数参数”对话框中的折叠按钮,最后单击“确定”按钮,第一个人的平均分就计算出来了。

图3-4 “插入函数”对话框图3-5 “函数参数”对话框图3-6 “函数参数”对话框图3-7 改变单元格应用区域④拖动单元格H2的填充柄到单元格H6,复制函数,计算出所有人的平均分。

数据分析培训大纲范本模板

数据分析培训大纲范本模板

一、培训目标通过本培训,使学员掌握数据分析的基本概念、方法和工具,能够运用数据分析思维解决实际问题,提升数据驱动的决策能力,为企业的战略制定和运营优化提供有力支持。

二、培训对象1. 企业管理人员2. 数据分析师、数据工程师3. 市场营销人员4. 研究人员5. 对数据分析感兴趣的各界人士三、培训时长总计3天,每天8小时四、培训大纲模块一:数据分析概述1. 数据分析的定义与价值2. 数据分析的应用领域3. 数据分析的发展趋势模块二:数据分析基础1. 数据类型与数据结构2. 数据清洗与预处理3. 数据统计分析4. 数据可视化模块三:Python数据分析工具1. Python语言基础2. NumPy库:数据处理与数组操作3. Pandas库:数据清洗、整理与分析4. Matplotlib库:数据可视化5. Seaborn库:高级数据可视化模块四:R数据分析工具1. R语言基础2. R数据分析包:ggplot2、dplyr、tidyr等3. R数据可视化:ggplot2、plotly等模块五:数据挖掘与机器学习1. 数据挖掘基本概念2. 机器学习基本概念3. 机器学习算法:决策树、随机森林、支持向量机等4. 机器学习实战案例模块六:商业数据分析1. 商业数据分析概述2. 客户细分与价值分析3. 产品分析与优化4. 市场分析与预测5. 营销策略分析模块七:数据分析实践与应用1. 数据分析项目流程2. 数据分析报告撰写3. 数据分析工具与平台4. 数据分析团队建设与管理五、培训方式1. 理论讲解:结合实际案例,深入浅出地讲解数据分析相关知识。

2. 实战演练:通过实际操作,使学员熟练掌握数据分析工具和方法。

3. 分组讨论:针对实际问题,进行分组讨论,培养学员的团队合作能力。

4. 案例分析:分析经典案例分析,提高学员的实战能力。

六、培训评估1. 课堂参与度:评估学员在课堂上的互动与提问情况。

2. 实战操作:通过实战操作考核,评估学员对数据分析工具和方法的掌握程度。

数据分析培训课程大纲模板

数据分析培训课程大纲模板

一、课程概述一、课程背景随着大数据时代的到来,数据分析已成为企业运营、决策制定和市场竞争的重要手段。

为满足社会对数据分析人才的需求,本课程旨在培养具备数据分析思维、掌握数据分析技能的专业人才。

二、课程目标1. 帮助学员建立数据分析思维,掌握数据分析的基本流程和方法;2. 熟练运用常用数据分析工具,如Excel、SPSS、Python等;3. 掌握数据分析在各行业中的应用,提升学员的职业竞争力。

二、课程内容一、课程模块一:数据分析基础1.1 数据分析概述- 数据分析的定义及意义- 数据分析的发展历程- 数据分析在各行业中的应用1.2 数据类型及数据结构- 数值型数据- 分类型数据- 时间序列数据- 数据结构及数据表1.3 数据采集与处理- 数据采集方法- 数据清洗与预处理- 数据转换与整合二、课程模块二:数据分析工具与应用2.1 Excel数据分析- 数据透视表与数据透视图- 条件格式与筛选- 数据分析函数与公式2.2 SPSS数据分析- SPSS界面及基本操作- 描述性统计- 推断性统计- 相关性分析- 回归分析2.3 Python数据分析- Python基础语法- NumPy库- Pandas库- Matplotlib库三、课程模块三:数据分析实战3.1 实战案例一:市场调研数据分析- 案例背景- 数据采集与处理- 数据分析- 结果解读3.2 实战案例二:客户关系管理数据分析- 案例背景- 数据采集与处理- 数据分析- 结果解读3.3 实战案例三:金融数据分析- 案例背景- 数据采集与处理- 数据分析- 结果解读四、课程模块四:数据分析在各行业中的应用4.1 商业数据分析- 营销策略分析- 产品研发分析- 供应链管理分析4.2 互联网数据分析- 用户行为分析- 网站流量分析- 广告效果分析4.3 金融数据分析- 风险评估- 信用评级- 投资组合优化五、课程模块五:数据分析职业发展5.1 数据分析师职业定位- 数据分析师的角色与职责- 数据分析师的职业路径5.2 数据分析师技能提升- 持续学习与知识更新- 软技能提升- 职业规划与晋升五、课程实施与评估一、课程实施1. 采用理论与实践相结合的教学方式,注重学员动手操作能力的培养;2. 结合实际案例,让学员在实践中掌握数据分析技能;3. 定期组织学员进行小组讨论和交流,提升学员的团队协作能力。

【教学设计】模块三 数据分类与处理

【教学设计】模块三  数据分类与处理
②教师对学生实训成果进总评。
《电子商务数据分析基础》教学设计
(3)数据处理(时间:405 分钟) 讲解知识点(时间:135 分钟): ① 数据清洗是什么?清洗数据主要包括哪些内容?数据的排序方式主
要有哪几种?(时间:30 分钟) 教学方法:讲授法、合作探究法 ② 什么是数据转化?数据转化包括哪些内容?(时间:30 分钟) ③ 销售数据常见采集指标有哪些?供应链数据常见采集指标有哪些?
步骤 5:数据排序 对各商品详情页的支付转化率进行排序。 三、结果汇总及检查 将静态信息数据处理结果和动态信息数据处理结果汇总至同一文件夹 中,检查无误后交于数据分析部门(学员交至教师处),进行下一步的用户画 像绘制。
③根据实训任务要求,要求学员通过以上操作,完成以上任 务要求。
④完成操作,提交教师。 第四步,教师展示(根据情况展示部分学生的作品)。(5 分钟) 操作内容:学生和教师针对学生实训成果提出质疑,对应小组或学生答 疑,双方充分表述自己的见解和观点,由学生主导。 第五步,分析总结。(5 分钟) 操作内容:①学生对实训任务的操作进行总结;
教学 目标
【知识目标】 1.了解数据分类与处理的作用和原则; 2.理解电子商务数据计算中的常用公式;
【能力目标】 1.能够使用 Excel 分类汇总、数据透视表等方法对数据进行分类统计; 2.能够根据数据处理目标对数据进行清洗、转化及排序等操作; 3.能够使用公式对电子商务运营数据进行计算。
重点 难点 分析
黏贴处
任务 2:产品数据分类与处理(时间:130 分钟) 任务要求:2019 年的年中大促活动,小周所在的电子商务企业整体运营 不错,销售战绩良好,唯一美中不足的是客单价不高。经过分析该企业快速 定位到问题结点——店铺产品过于单一。于是部门经理安排小周进行店铺产 品类目数据及行业产品类目数据分类与处理,为优化扩充店铺产品类目提供 参考。 任务操作 一、店铺产品类目数据分类与处理(时间:65 分钟) 店铺产品类目数据分类与处理,用来判断类目设置是否合理,以调整店 铺的经营方向及推广重点,其操作步骤及关键节点成果展示如下: 步骤 1:数据获取 学员扫描二维码,可以获取小周所在企业本次年中大促的销售数据表, 下载报表后,学员以个人为单位,使用 Excel 工具打开。 步骤 2:分类统计 利用数据透视表的方法,按“商品分类”对商品的浏览量、访客数、销 售量及销售额进行汇总统计。 步骤 3:占比计算 修改各汇总字段的值显示方式,计算出不同类目的浏览量、访客数、销 售量及销售额占比。 二、行业产品类目数据分类与处理(时间:65 分钟)

(模块三)单元三 数据处理

(模块三)单元三 数据处理
“设置单元格格式”对话框中,选择“数字”选项卡,点击“日期”将其类型修改为图1所示 的样式。点击“确定”完成。
单元三 数据处理
2 “物流公司”列数据中的空格可以使用“替换”一次性批量去除。选中数据区域,在“开始”
选项卡下的“编辑”功能组中单击“查找和选择”按钮,点击“替换”命令,“查找内容”输 入一个空格,“替换为”则不输入任何内容,点击“全部替换”即可全部删除表格中的空格。
单元三 数据处理
1
将鼠标定位在出现“I12”单元格中,在公式编辑栏中,修改原公式“=H12/E12”为
“=IFERROR(H12/E12,"/")”
单元三 数据处理
2 确认输入后,“I12”单元格中的“#VALUE!”被修改为“/”,然后拖动“I12”单元格的填充
柄,将其他发生错误的单元格进行填充修改
单元三 数据处理
逻辑错误清洗 违反逻辑规律的要求和逻辑规则而产生的错误,一般使用逻辑推理就可以发现问题。
1
数据 不合理
2
数据 自相矛盾
3
数据 不符合规则
如客户年龄500岁,或者消费金额为-100元,明显不符合客观事 实。 如客户的出生年份是1980年,但年龄却显示18岁。
如限购1件的商品,客户的购买数量却为3。
缺失值清洗
格式内容 清洗
逻辑错误 清洗
重复数据 清洗
无价值数据 清洗
单元三 数据处理
缺失值清洗
数据集中某个或某些属性的值是不完整的。
缺失值 产生的原因
有些信息无法获取,如在收集顾客婚姻状况和工作信息时,未 婚人士的配偶、未成年儿童的工作单位等都是无法获取的信息。
人为原因导致的某些信息被遗漏或删除了。
单元三 数据处理

行政各模块数据分析报告(3篇)

行政各模块数据分析报告(3篇)

第1篇一、报告概述随着信息化技术的飞速发展,数据分析在行政领域的应用日益广泛。

为了提高行政工作效率,优化资源配置,本报告对行政各模块进行深入的数据分析,旨在揭示各模块运行规律,为行政管理工作提供数据支持。

一、数据来源本报告所使用的数据来源于我国某行政管理部门,数据范围涵盖行政各模块,包括:人事管理、财务管理、资产管理、项目管理、绩效管理等。

二、数据分析方法1. 描述性统计分析:对行政各模块数据进行汇总、计算,得出各项指标的数值。

2. 相关性分析:分析各模块数据之间的相关性,为决策提供依据。

3. 因子分析:提取各模块数据的共性,为分类和管理提供依据。

4. 时间序列分析:分析各模块数据随时间的变化趋势,为预测提供依据。

三、数据分析结果1. 人事管理模块(1)描述性统计分析:根据人事管理模块数据,计算人员总数、平均年龄、学历结构、职称结构等指标。

(2)相关性分析:分析人事管理模块与其他模块的相关性,如人事管理模块与财务管理模块的相关性较高,表明人员薪酬、福利待遇等对财务支出有较大影响。

(3)因子分析:提取人事管理模块的共性,如人员流动性、招聘渠道等。

(4)时间序列分析:分析人事管理模块数据随时间的变化趋势,如人员总数逐年增长,平均年龄呈下降趋势。

2. 财务管理模块(1)描述性统计分析:根据财务管理模块数据,计算年度总收入、总支出、资产负债率等指标。

(2)相关性分析:分析财务管理模块与其他模块的相关性,如财务管理模块与人事管理模块的相关性较高,表明人员薪酬、福利待遇等对财务支出有较大影响。

(3)因子分析:提取财务管理模块的共性,如财务风险、预算执行情况等。

(4)时间序列分析:分析财务管理模块数据随时间的变化趋势,如年度总收入逐年增长,资产负债率波动较大。

3. 资产管理模块(1)描述性统计分析:根据资产管理模块数据,计算固定资产原值、累计折旧、资产利用率等指标。

(2)相关性分析:分析资产管理模块与其他模块的相关性,如资产管理模块与财务管理模块的相关性较高,表明固定资产折旧对财务支出有较大影响。

(模块三)单元一 认识数据分类与处理

(模块三)单元一 认识数据分类与处理
电子商务数据分析基础
模块三 数据分类与处理
目录
CONTENT
单元一 认识数据分类与处理 单元二 分类统计
单元三 数据处理
单元四 数据计算
学习目标
1.了解数据分类与处理的作用和原则; 2.了解电子商务数据计算的常用方法; 3.能够使用Excel分类汇总、数据透视表等方法对数据 进行分类统计; 4.能够根据数据处理目标对数据进行清洗、转化及排序 等操作; 5.能够使用公式对电子商务运营数据进行计算。
单元一 认识数据分类与处理
三、数据分类与处理的方法
数据 清洗
数据 转化
分类 统计
数据 排序
数据 计算
单元一 认识数据化
数据排序 数据计算
根据统计目的将采集到的原始数据分门别类进行统计归类。
包括缺失值清洗、格式内容清洗、逻辑错误清洗、重复数据清洗、无 价值数据清洗。 数据处理的前期准备,包括数据表的行列互换、文本数据提炼、数据 类型的转化等。
按照一定的规则对数据排列。
对数据表中的数据有目的的进行加、减、乘、除等计算。
单元一 认识数据分类与处理
找一个案例,试分析数据处理在数据分析中的作用。
单元一认识数据分类与处理
二、数据分类与处理的原则
客观性
完整性
针对性
严谨性
便捷性
单元一 认识数据分类与处理
客观性原则 坚持用数据说话的基本原则,分类与处理结果应准确、可靠并且客观,应能如实反映企业
运营现状。
完整性原则 数据分类与处理不是单个数据的整理活动,而是具有相当体量、相互关联、需要进行引用
的数据库集成,这一阶段越完整,下一步的数据分析就越全面、越深入。同时,完整性原则还 体现在对数据表中字段属性的约束,包括字段的值域、字段的类型和字段的有效规则等。

城市消防安全信息智能化管理系统设计与实现

城市消防安全信息智能化管理系统设计与实现

城市消防安全信息智能化管理系统设计与实现随着城市化进程的不断加速和人们对生活质量的不断追求,城市发展变得日新月异。

然而,城市化也给消防安全带来了新的挑战。

为了提高城市消防安全管理的效率和能力,设计和实现一套城市消防安全信息智能化管理系统成为当务之急。

一、系统概述城市消防安全信息智能化管理系统是一套基于现代信息技术的智能化平台,旨在整合和管理城市消防安全相关的信息,提供全面、及时、准确的数据和决策支持。

该系统主要包括以下模块:数据采集模块、数据处理与分析模块、预警与监控模块、资源调配与应急处置模块。

二、数据采集模块数据采集模块是城市消防安全信息智能化管理系统的基础模块,通过各种传感器、监控设备和消防设施,采集城市消防安全相关的数据,包括温度、氧气浓度、烟雾浓度、水压等对消防安全有关联的信息。

同时,还可以通过社交媒体、公众举报等途径采集民众的各类报警信息,实现信息的全面和多源化。

三、数据处理与分析模块数据处理与分析模块负责对采集到的数据进行整理、存储和分析。

通过数据的清洗和预处理,将原始数据转化为可用于分析的结构化数据,并建立数据库进行存储。

同时,利用数据挖掘和机器学习等技术,对数据进行分析和建模,发现潜在的消防安全隐患和规律,为消防安全管理人员提供科学决策的支持。

四、预警与监控模块预警与监控模块通过实时监测和分析城市消防安全相关的数据,对潜在的消防安全风险进行预警和监测。

当系统检测到异常情况或者潜在火灾隐患时,会自动发出警报并向相关人员发送预警信息。

同时,通过视频监控和图像识别技术,实时监控火灾现场,及时发现火灾事故,为消防安全管理人员提供实时情报和决策支持。

五、资源调配与应急处置模块资源调配与应急处置模块是城市消防安全信息智能化管理系统的核心模块,在发生突发火灾事故时负责资源的调度和应急处置。

根据火灾事故的性质和严重程度,系统能够快速确定最佳的救援路径和调度方案,并将指令发送给相关的消防部门和救援人员。

(巩固练习)模块三 数据分类与处理

(巩固练习)模块三 数据分类与处理

(巩固练习)模块三数据分类与处理1. 引言数据分类和处理是数据科学中的重要环节,它们帮助我们理解和分析数据,并为我们做出合理的决策提供支持。

在本文档中,我们将讨论一些常见的数据分类和处理技术,以帮助巩固我们在模块三中学到的知识。

2. 数据分类数据分类是将数据按照某种准则进行分组或分类的过程。

常见的数据分类方法包括无监督学习和监督学习。

2.1 无监督学习无监督学习是一种不需要预先标记数据的分类方法。

它通过发现数据之间的模式和相似性来进行分类。

常见的无监督学习算法包括K均值聚类和DBSCAN。

2.1.1 K均值聚类K均值聚类是一种常见的无监督学习算法,它将数据分为K个互不重叠的簇。

其基本思想是通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中,直到达到稳定状态。

K均值聚类算法的步骤如下: 1. 随机选择K个中心点作为初始簇中心。

2. 将数据点分配到最近的簇中心。

3. 计算每个簇的新中心点。

4. 重复步骤2和3,直到簇中心不再发生变化。

2.1.2 DBSCANDBSCAN是一种基于密度的聚类算法,它将数据点分为高密度区域和低密度区域。

它通过确定每个数据点周围的邻域点来进行分类。

如果一个点的邻域点数量超过了阈值,则将其归为高密度区域,否则将其归为低密度区域。

DBSCAN算法的步骤如下: 1. 随机选择一个未分类的数据点。

2. 计算该点周围所有点的距离,并确定其邻域点。

3. 如果该点的邻域点数量超过了阈值,则将其归为高密度区域,并将其邻域点添加到该区域中。

4. 重复步骤2和3,直到所有数据点都被分类。

2.2 监督学习监督学习是一种需要预先标记数据的分类方法。

它通过训练模型来识别数据中的模式和规律,并对新的未知数据进行分类。

常见的监督学习算法包括决策树和支持向量机。

2.2.1 决策树决策树是一种基于树状结构的分类算法,它通过一系列的决策节点和叶节点来进行分类。

每个决策节点表示一个特征,而每个叶节点表示一个类别。

教育统计信息管理系统

教育统计信息管理系统

教育统计信息管理系统一、前言教育是国家发展的重要基石,教育管理是保证教育质量的重要环节。

如今,随着信息技术迅速发展,教育信息化已成为教育改革的重要途径之一。

教育统计信息管理系统是教育信息化的重要组成部分,通过在线数据搜集、查询和分析,能够较好地解决传统教育数据管理存在的问题,提升教育管理工作的效率和精确度。

二、定义教育统计信息管理系统是以计算机技术为基础,采用自动化手段进行教育统计数据的收集、处理和分析,提供教育管理者有效支持决策的信息化管理平台。

三、系统架构教育统计信息管理系统由数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据呈现五大模块构成。

1.数据采集模块数据采集模块是教育统计信息管理系统搜集数据的入口,采用自动化手段发掘教育信息资源,包括政府和学校的行政管理数据、学生成绩数据、教育经费数据、师资力量数据等。

2.数据存储模块数据存储模块是教育统计信息管理系统核心模块之一,用于存储教育数据,包括教育统计信息数据、管理员和用户帐户数据等。

对数据进行统一管理和存储,为数据处理和分析提供了基础。

3.数据处理模块数据处理模块是教育统计信息管理系统的重要模块之一,处理包括数据清洗、数据转换、数据插入、数据更新和数据删除等操作。

该模块对数据的质量进行各种修补和完善,确保数据的完整性和一致性。

4.数据分析模块数据分析模块是教育统计信息管理系统的核心模块之一,采用数据科学进行教育数据分析和挖掘,提供多维度的教育数据分析和查询,帮助教育管理者实现有效的教育数据管理。

5. 数据呈现模块数据呈现模块是教育统计信息管理系统的输出模块,将分析处理后的教育数据通过可视化方式展示出来,以图表、表格等多种形式呈现教育数据信息。

四、系统特点1.数据的自动化采集和在线处理,数据来源更加广泛和准确。

2.灵活的数据处理和分析算法,对数据质量的清洗、转换、插入、更新和删除等操作更加稳健和强大。

3. 完善的权限管理,分层的数据访问授权和安全管控,保证数据的合法性和安全性。

信息技术基础模块中的数据处理与存储技术解析

信息技术基础模块中的数据处理与存储技术解析

信息技术基础模块中的数据处理与存储技术解析随着信息技术的不断发展和应用,数据处理与存储技术在现代社会中变得越发重要。

无论是大型企业还是个人用户,都离不开对数据的处理和存储。

本文将对信息技术基础模块中的数据处理与存储技术进行解析,介绍常见的数据处理方法和数据存储技术。

一、数据处理技术数据处理是指对原始数据进行加工和转化,以生成有用的信息的过程。

在信息技术基础模块中,数据处理技术是一项重要的基础技术。

1. 数据清洗与预处理数据清洗与预处理是数据处理的第一步。

在大部分情况下,原始数据并不完美,可能存在缺失值、异常值和重复值等问题。

数据清洗与预处理的目的是消除这些问题,使原始数据变得更加规范、准确和可靠。

常用的数据清洗与预处理方法包括数据去重、缺失值填充、异常值检测与处理等。

2. 数据挖掘与分析数据挖掘和分析是对大规模数据进行探索和发现有价值模式的过程。

通过数据挖掘和分析技术,可以从海量数据中提取出有效的知识和信息。

常用的数据挖掘和分析方法包括分类、聚类、关联规则挖掘等。

这些方法可以用于各种领域的实际问题,如市场营销、金融风险管理等。

3. 数据可视化数据可视化是将数据以图形化的方式呈现,使人们能够更直观地理解数据并发现数据中的规律和趋势。

通过数据可视化技术,可以帮助决策者更好地理解数据背后的故事,并做出更加合理的决策。

常见的数据可视化方法包括折线图、柱状图、散点图等。

二、数据存储技术数据存储技术是指将数据保存在介质中,并确保数据的安全性和可靠性。

在信息技术基础模块中,数据存储技术是保证数据长期保存和高效获取的基础。

1. 文件存储文件存储是将数据以文件的形式保存在磁盘或其他介质中。

常见的文件存储格式包括文本文件、图像文件、音频文件和视频文件等。

文件存储的优点是操作简单、易于维护,但存储效率相对较低。

2. 数据库存储数据库存储是以表格的形式将数据存储在数据库中,通过结构化查询语言(SQL)来管理和操作数据。

电子商务数据分析(模块三)理

电子商务数据分析(模块三)理

单元一 认识数据分类与处理
三、数据分类与处理的方法
数据 清洗
数据 转化
分类 统计
数据 排序
数据 计算
单元一 认识数据分类与处理
分类统计 数据清洗
数据转化
数据排序 数据计算
根据统计目的将采集到的原始数据分门别类进行统计归类。
包括缺失值清洗、格式内容清洗、逻辑错误清洗、重复数据清洗、无 价值数据清洗。 数据处理的前期准备,包括数据表的行列互换、文本数据提炼、数据 类型的转化等。
单元二 分类统计
6 最大值MAX/最小值MIN函数
格式 MAX(number1,number2,……) MIN(number1,number2,……)
功能 返回一组数值中的最大值/最小值
说明
number1,number2……是准备从中求取 最大值/最小值的1-255个数值、空单元格、 逻辑值或文本数值。
单元二 分类统计
分类汇总结果 当需要对多个字段同时进行分类汇总,以达 到用不同条件对数据进行汇总的目的时,可 以选择使用嵌套分类汇总,即在一个已经进 行了分类汇总的工作表中继续创建其他分类 汇总。
左侧分级显示列 表,点击即可显 示或隐藏数据明 细。
嵌套分类汇总
单元二 分类统计
合并计算
“合并计算”在Excel 2016版本中位于“数据”选项卡下“数据工具”功能组中,其功能是对 多个分散的数据进行汇总计算。“合并计算”能够帮助用户将特定单元格区域中的数据,按照项目 的匹配,对同类数据进行汇总。
求和函数SUM
格式 SUM(number1,number2,……)
功能 返回参数表中所有参数之和
说明 number1,number2……是1-255个需要求和的参数

数据治理各模块之间的关系-概述说明以及解释

数据治理各模块之间的关系-概述说明以及解释

数据治理各模块之间的关系-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述:数据治理是指通过管理、保护和优化数据资源,实现数据的质量和可用性的一项重要活动。

在现代信息化的社会中,大量的数据被不同的组织和企业所产生和积累,这些数据包含了丰富的信息和价值,能够为决策和业务提供有力的支持。

而数据治理则旨在建立一套有效的机制和流程,确保数据的正确性、一致性、完整性和安全性,使数据能够为组织的各项业务活动所用。

数据治理包含多个模块,这些模块相互协作、相互依赖,构成了一个完整的数据治理体系。

每个模块都承担着特定的功能和责任,通过协同工作,实现对数据的全方位管理。

在数据治理的模块中,常见的包括数据采集、数据存储、数据清洗、数据分析、数据隐私保护等。

数据采集模块负责收集和获取各种数据来源的数据,如传感器、监测设备、数据库等;数据存储模块负责将数据进行存储和管理,确保数据的可靠性和可用性;数据清洗模块负责对数据进行清洗、去重、格式化等处理,保证数据的质量;数据分析模块负责对数据进行挖掘和分析,发现数据中的规律和价值;数据隐私保护模块负责管理和保护数据的隐私和安全。

这些模块之间存在密切的关系和相互影响。

比如,数据采集模块的数据质量会直接影响到数据存储模块和数据分析模块的结果;数据清洗模块的处理效果会影响到数据分析模块的准确性和有效性;数据隐私保护模块需要与数据采集模块和数据存储模块协同工作,确保数据的隐私和安全。

综上所述,数据治理的各个模块之间存在着紧密的联系和互动。

只有通过有效的协作和衔接,才能实现对数据的全面管理和优化,为组织的决策和业务提供可靠的数据支持。

因此,理解和掌握各个模块之间的关系,对于实施数据治理具有重要意义。

文章结构部分的内容可以按照以下方式编写:1.2 文章结构本文主要围绕数据治理各模块之间的关系展开讨论。

文章结构如下:引言部分将对数据治理的概述、本文的目的以及文章的整体结构进行介绍。

正文部分将对数据治理的各个模块进行详细的讨论。

卫生监督信息系统架构包括五方面的内容

卫生监督信息系统架构包括五方面的内容

卫生监督信息系统架构包括五方面的内容以卫生监督信息系统架构包括五方面的内容为标题,本文将从五个方面对卫生监督信息系统架构进行深入探讨。

一、信息采集模块卫生监督信息系统的信息采集模块是该系统的核心组成部分,其主要任务是采集卫生监管部门的各类数据信息。

信息采集模块主要包括三个方面的内容:数据采集、数据转换和数据传输。

数据采集主要涉及到卫生监管部门与被监管对象之间的数据交流,数据转换主要是将采集到的数据转换成计算机可读的格式,数据传输则是将转换后的数据传输到卫生监督信息系统的后台数据库中。

二、后台数据库模块后台数据库模块是卫生监督信息系统中的存储和管理模块,主要用于存储卫生监管部门采集到的信息数据。

在后台数据库模块中,需要涉及到数据库的设计、搭建、维护和管理等方面的工作。

通过对后台数据库的管理,卫生监督信息系统可以实现数据的快速检索、分析和统计等功能。

三、数据处理与分析模块数据处理与分析模块是卫生监督信息系统中的数据处理组成部分,主要负责对卫生监管部门采集到的信息数据进行处理和分析。

数据处理与分析模块主要包括数据清洗、数据挖掘、数据分析和数据建模等方面的内容。

通过对数据的处理和分析,卫生监督信息系统可以为卫生监管部门提供科学、准确的数据支持。

四、信息展示与应用模块信息展示与应用模块是卫生监督信息系统中的前台展示模块,主要用于将卫生监管部门所采集的信息数据进行展示和应用。

信息展示与应用模块主要包括数据可视化、数据报表、数据查询等方面的内容。

通过信息展示与应用模块,卫生监督信息系统可以为卫生监管部门提供直观、易于理解的数据信息。

五、安全管理模块安全管理模块是卫生监督信息系统中的安全保障模块,主要用于保护卫生监管部门所采集的信息数据的安全。

安全管理模块主要包括数据备份、数据恢复、数据加密、数据权限控制等方面的内容。

通过安全管理模块的实施,卫生监督信息系统可以确保卫生监管部门所采集的信息数据的完整性、保密性和可用性。

普通高中信息技术课程标准(2017年版)模块3 数据管理与分析

普通高中信息技术课程标准(2017年版)模块3 数据管理与分析

普通高中信息技术课程标准(2017年版)中华人民共和国教育部制定人民教育出版社.北京.模块3数据管理与分析数据管理与分析技术已经广泛应用于人们的日常生活与学习中,成为解决问题的重要方式。

有效地管理与分析数据(包括大数据)可帮助人们获取有价值的信息,为决策形成提供重要依据。

本模块是针对数据管理技术与数据分析方法的应用而设置的选择性必修模块。

通过本模块的学习,学生应了解数据管理与分析技术,能根据需求分析,形成解决方案;能选择一种数据库工具对数据进行管理,从给定数据中提取有用信息并应用于实际问题解决中;在活动过程中形成对数据特征、数据价值、数据管理思想与分析方法的认识。

本模块包括“数据需求分析”“数据管理”“数据分析”三部分内容。

【内容要求】3.1结合生活实际,认识到数据是一种重要的资源,通过科学管理与分析数据,可以使数据实现其应有价值,感受数据管理与分析技术的重要性。

3.2结合具体案例,初步了解分析业务需求、建立数据管理与分析问题整体解决方案的基本过程;尝试对既定方案进行分析、评价,发现问题并优化方案。

3.3结合案例,了解数据采集途径的多样性;能利用适当的工具对数据进行采集和分类;认识噪声数据的现象和成因;理解不同结构化程度数据(包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据)的区别,以及在管理与应用上的特点。

3.4结合案例,了解关系数据模型的基本概念,掌握设计简单关系数据库的逻辑结构的方法。

3.5使用数据库管理系统建立数据库,了解数据库基本的数据查询方法(如选择、投影、排序、统计等),能使用结构化查询语言进行简单的数据查询。

3.6结合实际案例,认识数据丢失的风险,利用实时备份与定时备份、全备份、增量备份与差异备份等多种方法进行数据备份。

3.7了解常用的数据分析方法(如对比分析法、分组分析法、平均分析法和相关分析法等);在实践中选用适当的数据分析工具,分析、呈现并解释数据。

3.8运用数字化学习方式,了解数据管理与分析技术的新发展;结合恰当的案例分析,认识数据挖掘对信息社会问题解决和科学决策的重要意义。

小学英语三年级上册第三模块单元练习数据分析

小学英语三年级上册第三模块单元练习数据分析

小学英语三年级上册第三模块单元练习数据分析小学英语三年级上册第三模块单元练习数据分析本次练习好的方面是有2人全对,90分以上的人多了,但是又出现了另外的一个问题,出现了2人不合格,平均分是83分,及格率95%,优秀率87%。

概况如下:第一部分是听力50%,第一题听单词或者数字三次,选择所读的内容,在其括号内写勾,10道小题,占总分的 10%,其中50%全对,40%扣一分,5%扣2分,5%扣三分。

第二题听单词三次,根据所读的顺序,把其大写字母编号写在括号内,共10题,占总分的10%,其中92.5%的全对,7.5%错2题,扣2分。

第三题,听句子三次,判断句子是否符合图意,如符合在括号内写T,否则写F,10题,10%,其中一人错7题,2人错6题,2人错5题,一人错4题,2人错3题,2人错2题,5人错1题。

第四题,听句子三次,选出句子含有的信息,把其大写字母编号写在括号内,共10题,10%,其中6人错3题,2人错2题,6人错一题。

第五题,听句子三次,选出最佳答语,把其大写字母编号写在括号内,共5题,5%.其中2人全错,,1人错4题,6人错2题,8人错一题。

第六题听句子三次,根据听到的内容画画,这题又要听,又要画画,听力比较快,所以在听写的时候,要按暂停键,让学生画画,5题,5%,其中1人错1题,其余全对。

第七题根据提示,按数字由小到答的顺序在下面的横线上写出所缺的数字单词,从2-_共10个数字,10%,其中3人错9题,1人错7题,2人错6题第八题,根据字母提示,看图写出句子中所缺的词,6空,6%,其中5人错3题,6人错2题,3人错2题。

第九题,看图,根据提示选择适当的单词填空,把其字母编号写在括号的横线上,4道小对话,8%,其中1人全错,1人错7空,2人错6空,3人错5空,5人错3空,2人错2空,3人错1空。

第十题,看图,选择正确的答案回答,把其字母编号写在括号内,三个对话,6%,其中一人错2题。

第十一题,10%,其中2个学困生错2题,其余全对。

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模块三数据处理第一节数据处理一、数据处理(2个课时)1、数据处理的价值:从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中抽取有价值、有意义上数据。

2、获取数据的方法:1)测量数据:使用一定的测量工具或者测量标志获得的数据。

例如:温度、身高、体重2)计数数据:通过计算个数得到的数据。

例如:选举中的得票数、比赛中分数的统计3、数据处理的一般过程:1)确定主题2)收集数据,形成数据记录表3)统计数据,创建图表4)结合图表,分析数据,形成合理研究报告5)交流评价二、初识电子表格1、电子表格(又叫excel):主要用来处理数据,且它是一个动态的表格。

2、电子表格的主要功能:1)数据统计2)图表功能3)数据库功能4)网络功能3、启动和退出电子表格的方法:“开始”——“所有程序”——“Microsoft Office”——“Microsoft Office excel 2003”,启动后,窗口如下图所示:退出电子表格的方法:方法一:单击关闭按钮方法二:执行“文件”菜单——“退出”命令方法三:使用快捷键Alt + F44、重要知识点A.电子表格的扩展名是.xlsB.工作薄由一张张工作表组成,工作表由一个个单元格组成,单元格是数据存放的基本单位。

C.默认的第一个工作薄名称为Book1,第一张工作表为Sheet1.D.打开一个工作薄,里面默认的有三张工作表,一个工作薄中,最多可以有255张工作表。

E.行列相交处的每个格子称为单元格;单元格地址由行标和列标组成;行标用数字表示,列标用字母表示。

F.单元格地址的表示方法:列标行标,即列标在前,行标在后。

例如:D5 表示第四列第五行F9表示第9行第6列G.单元格地址分为相对地址、绝对地址和混合地址相对地址:A3 、B5 、D8绝对地址:$A$3、$B$5、$D$8混合地址:$A3、A$3、B$5、$B5、D$8、$D8A$3是一个混合地址,列表是相对地址,行标是绝对地址,读作第1列第3行。

H.名称框中会显示出当前选中的单元格地址。

如果我们要找到某一个单元格,可以直接在名称框中输入单元格地址,以快速找到需要的单元格。

I.选定工作表全部单元格的方法是单击工作表的左上角行号和列标交叉处的空白方块。

也可以使用快捷键Ctrl+AJ.区域:若干相邻单元格一起组成的矩形区域。

K.区域的表示方法:左上角单元格地址:右下角单元格地址例如:A1:E5思考:A1:E5和A1,E5有什么区别?第二节数据的基本操作一、输入数据方法一:单击或双击单元格,直接输入或者修改方法二:选中单元格,然后在编辑栏中输入或修改,完成后按回车键或者单击如果单元格显示“#########”,表示✧单元格中的内容是数据✧单元格的内容太长,单元格的宽度不够。

如果单元格中的内容是文本,且文本太长,它会超格显示出来。

在excel中,文本默认的对齐方式是左对齐,数据默认的对齐方式是右对齐。

单击工作表左上角行号与列号交叉处的空白方块可以选定工作表的全部单元格。

系列数据的输入可以通过自动填充的方式来完成。

方法一:在第一个单元格中输入“星期一”,然后选中“星期一”这个单元格,把鼠标放在这个单元格的右下角,鼠标变成实心的十字时,按住鼠标左键不放,往右拖动即可。

方法二:首先输入一个起始数据,,从这个数据开始按着鼠标左键不放,选定一个区域后,执行“编辑”——“填充”,做相应的填充即可。

如果在上一步填充中,我们选择的是“序列”,则会跳出“系列”对话框,如左图所示。

删除单元格中的数据的方法:方法一:选中所有的数据后,按Delete键即可。

方法二:选中所有的数据后,执行“编辑”——“清除”,根据要求做选择。

全部:连内容带格式一起清除。

格式:只清除单元格中的格式,不清除单元格的内容。

内容:只清除单元格的内容,不会清除格式。

批注:只清除批注二、格式的设置1、设置数据字体、字号、字形、颜色、、合并单元格、数据的对齐方式和数字的小数位数、边框“格式”——“单元格”2、调整行高和列宽方法一:直接拖动方法二:选定行或者列,然后选择“格式”——“行”或者“列”——“行高”或者“列宽”,然后输入一个值,点击确定即可。

方法三:使用右键来设置3、选定数据区域Shift:用于选定连续文件或区域Ctrl: 用于选定不连续文件或区域应用:选定A1:C5,E4:G24、插入或删除行(插入或删除列的方法类似)插入行:右键单击行号,执行“插入”即可删除行:右键单击行号,执行“删除”即可或者可以使用“插入”菜单来插入行,使用“编辑”菜单来删除行。

当删除行或列时,后面的行或列会自动向上或向左移动。

5、数据的复制和粘贴a)选中数据b)执行“编辑”菜单——“复制”或者使用工具栏上的复制按钮c)选中需要粘贴的单元格,执行“编辑”菜单——“粘贴”/“选择性粘贴”命令,或者使用工具栏上的粘贴按钮使用“选择性粘贴”的“转置”功能,可以将数据表格行、列数据位置转换。

6、数据的查找与替换使用“编辑”菜单中的“查找”或者“替换”备注:格式刷只能复制数据的格式,不能复制数据。

工作表一旦被删除,就不可以恢复,且在回收站里面也找不到。

恢复按钮:想要回到之前的操作状态时,使用此按钮。

撤销按钮:发生误操作时,使用此按钮电子表格经常处理的数据有文本型、数值型、日期型、逻辑型等。

当文本数据超过单元格宽度时,可以设置成“自动换行(ALT+回车)”或“缩小字体填充”。

要输入21,可以输入:0(空格)1/2;如果要输入311,可以输入:1(空格)1/3要输入21,可以选中一单元格后,使用菜单“格式/单元格式”,选中“分类”为分数,类型为“分母为一位数”,设置完后,在此单元格输入0.5,即可以显示“1/2”。

第三节 数据的分析统计(一)一、 公式公式:对数值进行计算的等式。

公式以“=”开头,公式可以包含函数、引用、运算符、常量等例如:B3*5+SUM(A2:D2) 二、函数三、引用引用某一个单元格或单元格区域中的数据 例如:=A3*3相同工作薄和不同工作薄之间的数据可以互相调用。

四、常量常量是固定的值,不会发生变化。

五、运算符六、公式的运用方法一:双击要创建公式的单元格,直接输入公式。

方法二:单击要创建公式的单元格,在编辑栏中输入公式,完成后直接回车或者单击备注:相似的公式,可以采用“以系列方式填充”来完成。

输入公式的过程中,被引用的单元格边框线会改变颜色,突出显示,以提示用户检查输入是否正确。

单元格中的数值可以用单元格地址引用。

七、函数的使用1) 单击需要创建函数的单元格。

2) 执行“插入”菜单——“函数”命令或者单击编辑栏旁的“插入函数”按钮3)选择需要的函数后,点击“确定”按钮,如上图4)选择需要的数据区域后,单击“确定”按钮即可。

第三节数据的分析统计(二)一、自动筛选数据筛选:从众多数据中找到满足给定条件的数据。

方法:a)选中数据区域中的任意单元格b)执行“数据”菜单——“筛选”——“自动筛选”c)单击数据表字段旁出现的筛选按钮,根据要求进行筛选。

升序:数据从小到大排列降序:数据从大到小排列。

自定义,会调用出自定义自动筛选方式对话框,根据要求做筛选。

如下图:左边图片:求出的就是总成绩大于或等于80的学生。

备注:筛选后,符合条件的学生会显示出来,不符合条件的则隐藏起来。

对Excel中筛选后,符合条件的记录会显示出来,不符合条件的记录不显示,但是这些记录并没有被删除掉。

二、数据排序数据排序是指按表中某一个或某几个列数据重新排列行数据的顺序。

方法:a)选中数据区域中的任意单元格b)执行“数据”菜单——“排序”,调用出排序对话框来,进行“主要关键字”和“次要关键字”的设置及升序还是降序排列。

如下图所示:次要关键字:当主要关键字相同时,就按照次要关键字来排列。

三、图表的使用作用:可以方便地查看数据的差异和预测趋势。

图表创建方法:1)选择需要制作数据图表的数据区域2)执行“插入”—“图表”命令,调用出插入图表对话框来3)在“图表向导—4步骤之1—图表类型”对话框中,选择图表类型。

4)在“图表向导—4步骤之2—图表源数据”对话框中,选择数据区域及系列。

5)在“图表向导—4步骤之3—图表选项”对话框中,选择相应选项卡设置图表标题、图例位置、数据标志等6)在“图表向导—4步骤之4—图表位置”对话框中,选择图表的插入位置(作为新工作表/作为新工作表的对象插入)在Excel中,默认的柱形图是簇状柱形图。

在Excel中,默认的折线图是数据点折线图。

在Excel中,默认的条形图是簇状条形图。

图表创建好后,还可以修改图表的类型。

如果无数据区域,则会创建一个空的图表。

图表是与生成它的工作表数据相链接的,如果工作表数据发生变化,图表也将自动更新。

图表的编辑已经创建好的图表,还可以进行相关内容的编辑。

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