数据分析大作业讲解
《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。
实验设计与数据分析
实验设计与数据分析（大作业）学号：学生所在学院：航空制造工程学院学生姓名：任课教师：教师所在学院：航空制造工程学院2011年5月一、脂肪酸是一种重要的工业原料，下表列出了某国脂肪酸的应用领域，解:1.打开excel2007 输入上表数据如图：2.选择“插入”，“饼图”，如图：3.选择“三维圆饼”，生成“饼形图”后，右键选择“添加数据标签”。
生成饼形图：解毕。
二、试用Excel 中的回归分析工具，对下表所列的实验数据，画出散点图，并求取某物质在溶液中的浓度c（%），与其沸点温度T之间的函数关系，并检验所建立的方程式是否有意义。
(α= 0 . 5)解：1.打开excel2007,输入上表中的数据。
2.选择插入，“散点图”如图：3.生成散点图后，右键调出图标格式根据需要进行修改4.选择“数据”选项中的“数据分析工具”，点击“回归”，选定X和Y的的输入区域，选择置信度95%,选定输出区域点击确定，得到回归分析结果：由下图可知，该回归方程的截距为92.9，斜率为0.64。
故得到其函数关系为：Y = 0.64X + 92.9。
根据回归分析的结果，F>>F S ，故该回归方程高度显著。
三、为了研究某合成物的转化率T与试验中的压强P的关系，得到的实验数据如下表。
试用Excel 中的图表功能，对其进行回归分析。
解：1.将数据输入excel软件，选择“数据”中的“数据分析”选项，选择回归分析功能。
2.选定X和Y的的输入区域，选择置信度95%,选定输出区域3.点击确定，生成回归分析数据如图。
由上图可知，该回归方程的截距为1.16，斜率为0.46。
故得到其函数关系为：Y = 0.46X + 1.16。
根据回归分析的结果，F>>F S (231.6>>0.000616)，故该回归方程高度显著。
四、用二甲酚橙分光光度法测定微量的锆，为寻找较好的显色条件，选取了如下2 个因素：( A )显色剂用量/ mL ：0.1～1.3 , ( B )酸度／( mol / L ) : 0.1～1.3。
Python与数据分析大作业
6
知识网络
01 搭建Leabharlann ython开发平台1.1 Anaconda
Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包， 比如：numpy、pandas等，以及spyder等集成开发环境， 运行界面如图所示。
优点：使用Python做数据分析最佳的IDE，支持 Python原生项目和Python本地工具调试；内置超 过1500种组件（库)，开箱即用；免费 不足：对Python，R以外的其他编程语言的支持有 待改进。
注意这里并没有连续的三个大于号出现，编写完脚本之后进行保存，记录保存的路径，命名为hello.py 运行脚本时，打开Windows命令提示符，输入python 文件路径(或py 文件路径 或直接文件路径)回车得到运行结果。
注：也可以使用其他文本编辑器来写python代码，例如sublime text3、vscode(vscode教程)，运行方式相同。
True==1
False==0,他们都会返回True；
String：
字符串是由数字、字母、下画线组成的一串字符，是编程语言中表示文本的数据类型。在 Python 2.x中，
普通字符串是以8位ASCII码进行存储的，而Unicode字符串则以16位Unicode编码存储，这样能够表示
更多的字符集，使用时需要在字符串前面加上前缀u。在Python3.x中，所有的字符串都使用Unicode编
1、IDLE( 集成开发环境或集成开发和学习环境)是Python的集成开发环境 推荐：编程学习课程
2、Windows命令提示符 第二种方式：运行脚本
REPL方式的优点是简单明了，但是它在面对很多大型项目时存在很多的不足。我们可以通过运行脚本的方式来解决这一问题打 开IDLE，点击New File，新建项目，在这里输入想要运行的代码
《3.3.1 数据分析》作业设计方案-高中信息技术人教版必修1
《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分析的基本概念和方法，提高数据处理和分析的能力，为后续学习打下基础。
二、作业内容1. 任务一：数据收集与整理要求：学生分组从网上收集有关某个主题的数据，如某城市交通状况、学生学业成绩等，并将数据整理成Excel表格。
评价标准：数据来源可靠、表格结构清晰、数据准确。
2. 任务二：数据分析要求：学生根据收集到的数据，使用Excel或其他数据分析工具进行分析，如计算平均值、描述统计、图表展示等。
评价标准：分析方法正确、结果合理、能够提出合理的建议或改进措施。
三、作业要求1. 独立完成：学生需独立完成作业，不得抄袭。
2. 小组合作：学生需分组进行数据收集和整理，共同完成数据分析任务。
3. 时间限制：请学生在两小时内完成数据收集和整理，并提交作业。
四、作业评价1. 评价方式：教师评价与学生互评相结合。
2. 评价标准：作业完成质量、数据分析能力、团队合作情况等。
3. 评价结果：根据评价标准，对每个小组的作业进行评分，并给出反馈和建议。
五、作业反馈1. 学生反馈：学生需在作业提交后，将自己的疑问、收获或改进建议反馈给教师。
2. 教师反馈：教师根据学生的作业情况和反馈，给出针对性的指导和建议，以便学生更好地掌握数据分析知识和技能。
3. 集体讨论：针对学生在作业中遇到的问题和难点，教师可以组织全班学生进行讨论和交流，共同提高。
通过本节课的作业，学生将能够掌握数据分析的基本概念和方法，学会如何收集、整理和分析数据，提高数据处理和分析的能力。
同时，通过小组合作和互评的方式，学生将能够更好地理解和应用团队合作和沟通的重要性。
最后，教师将根据学生的作业情况和反馈，给出针对性的指导和建议，以便学生更好地掌握数据分析知识和技能。
作业设计方案（第二课时）一、作业目标本作业旨在帮助学生进一步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数据可视化技能。
数据挖掘大作业例子
数据挖掘大作业例子1. 超市购物数据挖掘呀！想想看，如果把超市里每个顾客的购买记录都分析一遍，那岂不是能发现很多有趣的事情？比如说，为啥周五晚上大家都爱买啤酒和薯片呢，是不是都打算周末在家看剧呀！2. 社交媒体情感分析这个大作业超有意思哦！就像你能从大家发的文字里看出他们今天是开心还是难过，那简直就像有了读心术一样神奇！比如看到一堆人突然都在发伤感的话，难道是发生了什么大事情？3. 电商用户行为挖掘也很棒呀！通过分析用户在网上的浏览、购买行为，就能知道他们喜欢什么、不喜欢什么，这难道不是很厉害吗？就像你知道了朋友的喜好，能给他推荐最适合的礼物一样！4. 交通流量数据分析呢！想象一下，了解每个路口的车流量变化，是不是就能更好地规划交通啦？难道这不像是给城市的交通装上了一双明亮的眼睛？5. 医疗数据挖掘更是不得了！能从大量的病例中找到疾病的规律，这简直是在拯救生命啊！难道这不是一件超级伟大的事情吗？比如说能发现某种疾病在特定人群中更容易出现。
6. 金融交易数据挖掘也超重要的呀！可以知道哪些交易有风险，哪些投资更靠谱，那不就像有个聪明的理财顾问在身边吗！就好比能及时发现异常的资金流动。
7. 天气数据与出行的结合挖掘也很有趣呀！根据天气情况来预测大家的出行选择，真是太神奇了吧！难道不是像有了天气预报和出行指南合二为一？8. 音乐喜好数据挖掘呢！搞清楚大家都喜欢听什么类型的音乐，从而能更好地推荐歌曲，这不是能让人更开心地享受音乐吗！好比为每个人定制了专属的音乐播放列表。
9. 电影票房数据挖掘呀！通过分析票房数据就能知道观众最爱看的电影类型，这不是超厉害的嘛！就像知道了大家心里最期待的电影是什么样的。
我觉得数据挖掘真的太有魅力了，可以从各种看似普通的数据中发现那么多有价值的东西，真是让人惊叹不已啊！。
数据分析作业指导
数据分析作业指导数据分析是一项关键任务，它可以帮助我们从大量的数据中提取有用的信息和见解，以便作出明智的决策。
在进行数据分析的过程中，有一些关键步骤和技巧是值得我们注意和掌握的。
本篇文章将为您提供一份数据分析作业指导，帮助您更好地完成数据分析任务。
一、数据收集与整理在开始数据分析之前，首先需要收集和整理相关的数据。
数据可以来自各种渠道，如调查问卷、网站访问数据、销售记录等。
在收集数据时，要确保数据的准确性和完整性。
同时，如果数据量庞大，需要进行适当的筛选和清洗，以排除异常值和错误数据。
二、确定分析目标在进行数据分析之前，需要明确自己的分析目标。
分析目标可以包括回答某个具体问题或解决某个业务难题。
确定分析目标有助于我们更好地选择合适的分析方法和工具，并避免在分析过程中迷失方向。
三、数据探索与可视化数据探索是数据分析的重要步骤，它可以帮助我们深入了解数据，找出其中的规律和趋势。
在进行数据探索时，可以使用统计学方法、可视化工具等。
通过数据可视化，我们可以更直观地展示数据之间的关系，并从中发现潜在的模式和趋势。
四、数据分析与建模根据分析目标和数据特点，选择合适的数据分析方法和建模技巧。
常用的数据分析方法包括描述统计、推断统计、回归分析、分类与聚类分析等。
在进行数据分析时，要合理选择变量并构建适当的模型，以便更准确地解读数据和做出预测。
五、解读结果与报告撰写在完成数据分析后，要对结果进行解读并撰写报告。
报告应该简明扼要地概述分析目的、方法和结果，以及相应的见解和建议。
在撰写报告时，要注意语言通顺、结构清晰，避免使用过多的专业术语和公式，以确保读者能够轻松理解和阅读报告。
六、反思与改进在完成数据分析作业后，要进行反思和总结。
回顾整个分析过程，思考自己在数据收集、分析和报告撰写等方面的不足之处，并寻找改进的方法。
通过反思与改进，我们可以不断提升自己的数据分析技能，为未来的工作提供更有价值的支持和见解。
总结：数据分析是一项复杂而重要的任务，它需要我们具备扎实的统计学和编程基础，以及灵活运用各种数据分析工具和方法的能力。
数据分析大作业
1. 通过对不同地区不同年份城乡居民人民币存储存款调查如下图（存款金额单位：亿元）：其中数据来自中国统计年鉴2010。
（1）对不同地区的存款金额进行单因素方差分析表1.1从表 1.1可以看出存款金额的离差平方总和为 2.548E8，不同地区可解释的变差为2.117E8，抽样误差引起的变差为4.308E7，它们的方差分别为5.292E7和2872103.148，相除所得的F统计量为18.425，对应概率P值近似为0。
取显著性水平为0.05由于概率P小于显著性水平，则拒绝零假设，认为不同地区对存款金额产生了显著性的影响。
表1.2表1.2表明5种不同地区各有4个样本，1地区的存款金额最高，5地区的存款金额最低，从下图可以验证。
表1.3表1.3表明不同地区的存款金额方差齐性经验值为4.317，概率P值为0.016，取显著性水平为0.05，由于概率P小于显著性水平，则拒绝零假设，认为不同地区对存款金额的总体方差有显著性差异，满足方差分析的前提要求。
多重比较因变量:存款金额(I) 地区(J) 地区均值差 (I-J) 标准误显著性95% 置信区间下限上限Scheffe 1 2 7432.4000*1198.3537 .000 3242.911 11621.8893 1190.4000 1198.3537 .907 -2999.089 5379.8894 4779.3500*1198.3537 .021 589.861 8968.8395 8136.2500*1198.3537 .000 3946.761 12325.7392 1 -7432.4000*1198.3537 .000 -11621.889 -3242.9113 -6242.0000*1198.3537 .003 -10431.489 -2052.5114 -2653.0500 1198.3537 .342 -6842.539 1536.4395 703.8500 1198.3537 .985 -3485.639 4893.3393 1 -1190.4000 1198.3537 .907 -5379.889 2999.0892 6242.0000*1198.3537 .003 2052.511 10431.4894 3588.9500 1198.3537 .113 -600.539 7778.4395 6945.8500*1198.3537 .001 2756.361 11135.3394 1 -4779.3500*1198.3537 .021 -8968.839 -589.8612 2653.0500 1198.3537 .342 -1536.439 6842.5393 -3588.9500 1198.3537 .113 -7778.439 600.5395 3356.9000 1198.3537 .152 -832.589 7546.3895 1 -8136.2500*1198.3537 .000 -12325.739 -3946.7612 -703.8500 1198.3537 .985 -4893.339 3485.6393 -6945.8500*1198.3537 .001 -11135.339 -2756.3612 2653.0500 1198.3537 .427 -1284.786 6590.8863 -3588.9500 1198.3537 .091 -7526.786 348.8865 3356.9000 1198.3537 .134 -580.936 7294.7365 1 -8136.2500*1198.3537 .000 -12074.086 -4198.4142 -703.8500 1198.3537 1.000 -4641.686 3233.9863 -6945.8500*1198.3537 .000 -10883.686 -3008.0144 -3356.9000 1198.3537 .134 -7294.736 580.936 *. 均值差的显著性水平为 0.05。
数据分析期末大作业要求省公开课一等奖全国示范课微课金奖PPT课件
A2
89, 95 92, 95 79, 81 96, 100 89, 88
A3
73, 77 72, 74 72, 69 84, 80 75, 77
A4
82, 80 84, 88 79, 83 70, 73 82, 80
第11页
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 此能更加好地拟合线性回归）：
第5页
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% 样本，进行分析，实现以下目标：
1 、分析储户一次存款金额分布，并对不一样 收入水平储户进行比较(需做图) ；
2、分析不一样年纪储户对“未来收入情况改变
趋势”是否持相同态度 ；
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7页
第4题：方差分析1
• 在某化工生产中为了提升收率，选了三种不一样 浓度，四种不一样温度做试验。在同一浓度与温 度组合下各做两次试验，其收率数据以下面计算 表所列。试在α=0.05显著性水平下分析
(1)给出SPSS数据集格式(列举前3个样本即可)； (2)分析浓度对收率有没有显著影响； (3)分析浓度、温度以及它们间交互作用对收率有没
第4页
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%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分布，并对不一样年 纪段储户进行比较(需做图) ；
2 、分析城镇储户和农村储户对“物价趋势” 是否 持相同态度；
作业数据分析报告模板(3篇)
第1篇一、报告概述报告名称：[班级名称]作业数据分析报告报告时间：[报告生成日期]报告目的：通过对[班级名称]学生作业数据的分析，了解学生作业完成情况，发现存在的问题，为教师改进教学方法和提高教学质量提供参考。
二、数据来源与处理1. 数据来源本次作业数据分析报告所采用的数据来源于[学校名称]教务管理系统、教师布置作业记录、学生作业提交情况等。
2. 数据处理（1）数据清洗：对收集到的数据进行筛选和整理，剔除无效数据，确保数据质量。
（2）数据分类：根据作业类型、难度、完成时间等因素对数据进行分类。
（3）数据分析：运用统计方法、图表等对数据进行处理和分析。
三、作业完成情况分析1. 作业完成率分析（1）总体完成率：[班级名称]学生作业总体完成率为[完成率]，其中优秀率为[优秀率]，良好率为[良好率]，及格率为[及格率]，不及格率为[不及格率]。
（2）分学科完成率：[班级名称]学生在[学科名称]作业完成率为[完成率]，其中优秀率为[优秀率]，良好率为[良好率]，及格率为[及格率]，不及格率为[不及格率]。
2. 作业完成时间分析（1）平均完成时间：[班级名称]学生作业平均完成时间为[平均时间]。
（2）最快完成时间：[班级名称]学生作业最快完成时间为[最快时间]。
（3）最慢完成时间：[班级名称]学生作业最慢完成时间为[最慢时间]。
3. 作业质量分析（1）作业正确率：[班级名称]学生作业正确率为[正确率]。
（2）作业抄袭率：[班级名称]学生作业抄袭率为[抄袭率]。
四、问题与建议1. 问题（1）作业完成率较低，部分学生存在拖延现象。
（2）作业质量不高，正确率有待提高。
（3）学生作业抄袭现象较为严重。
2. 建议（1）加强学生作业管理，提高作业完成率。
教师可采取以下措施：①明确作业要求，提高作业质量。
②合理安排作业量，避免学生产生厌学情绪。
③关注学生作业完成情况，及时给予指导和反馈。
（2）提高作业质量，加强学生自律意识。
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。
数据分析作业
数据分析作业数据分析作业是数据分析课程中的一项重要任务，通过对给定的数据进行分析和解读，帮助学生提高数据分析能力和对实际问题的理解能力。
本篇文档将以一个具体的数据分析作业为例，介绍数据分析的基本流程和方法。
一、项目背景本次数据分析作业的背景是一个电商平台的销售数据分析。
该电商平台每天有大量用户在上面购买各种商品，平台方希望通过对这些销售数据的分析，了解用户的购买行为、商品的销售情况以及运营策略的有效性，以便为未来的决策提供参考。
二、数据收集与清洗在进行数据分析之前，首先需要收集和清洗原始数据。
本次数据分析作业使用的数据集包含了一段时间内的用户购买记录、商品信息、用户信息等。
数据集以CSV格式存储，包含多个字段，如用户ID、商品ID、购买数量、购买时间等。
在进行数据清洗时，需要检查数据的完整性和准确性，删除重复数据和异常值，并对缺失值进行处理。
三、数据探索与可视化分析数据清洗完成后，接下来可以进行数据探索和可视化分析。
数据探索的目的是通过使用统计学和可视化方法，对数据的特征和分布进行了解。
通过对用户购买记录和商品销售情况的分析，可以探索以下问题：1.用户消费行为的特征：如用户购买次数、购买金额分布、用户活跃度等。
2.商品销售情况的分析：如畅销商品排名、商品销售额分布、商品的销售趋势等。
3.不同时间维度的分析：如不同时间段内销售情况的变化、季节性特征等。
4.用户购买行为的特征与商品属性的关联：如用户购买的商品类别分布、商品属性对用户购买行为的影响等。
在数据探索的过程中，可以使用各种统计学和可视化工具，如直方图、散点图、箱型图、折线图等。
通过这些分析和可视化结果，可以发现数据的规律和趋势，为后续建模和预测做准备。
四、数据建模与预测在数据探索的基础上，可以进行数据建模和预测。
数据建模是指使用数学或统计的方法，通过对已有数据进行拟合和预测，得到对未来数据的预测结果。
常见的数据建模方法包括回归分析、时间序列分析、聚类分析、关联规则挖掘等。
python数据分析与应用大作业
python数据分析与应用大作业机器学习是一种发展迅速的研究领域，由于其广泛的应用，今天已成为一项全球性研究。
Python是一种强大的编程语言，用于实现机器学习算法，最近我们得到了很多使用Python进行机器学习的作业。
在机器学习的应用中，Python的最重要的方面是机器学习库的大量利用。
这些库使机器学习的开发得到了极大的方便，大多数机器学习算法对Python的支持是很友好的，非常适合做机器学习的学习和分析。
它们的特性，功能和提供的API，使研究人员可以很容易使用Python来实现各种机器学习算法。
另一方面，Python在可视化方面也有一些优势。
不仅可视化是机器学习的重要组成部分，而且易于使用，可分析性也很好。
此外，Matplotlib，Seaborn，Pandas，Plotly等库也给许多可视化工具提供了一些有用的介质。
最后，Python具有使用简单，可扩展性和可移植性的特点，使其成为机器学习的首选语言。
因为它体积小，运行速度快，所以它可以通过各种框架部署，高效地解决运行时问题。
它也可以与现有的
webkit和Scalay等技术相结合，使得开发者可以利用它们快速构建大规模机器学习应用。
因此，Python在机器学习方面具有非常多的优势：支持高质量的机器学习库，可视化工具的使用，小体积，快速运行等等。
通过利用这些优势，Python可以有效地满足机器学习的要求，这一点被证明是否定性的。
商务数据分析大作业
老年在选择商品时主要注重实用性和性价比，在宣传时尽可能的多介 绍商品的质量和属性功能，多进行促销活动来吸引老年消费者。
三、总结
现在消费者更加注重商 品的质量、款式、颜色、 价格、店铺布局、购物 体验等。此我们应该从 这以上方面进行调整。
3 请输入你的题目
与年龄有关。 老年普遍好评，有一定好评返现的原因。中年趋中间，有好评 也有差评。青年评价多样，可能是与商品质量有关、价格有关。
4
三个年龄段对上装、裙子的需求量都比较大，对裤装有一定的需求 建议：针对青年这类人群可以推荐一些性价比价高、款式比较多。并且青 年比较喜欢追随潮流，在宣传中可以选择明星代言。
2.产品调整:找出差评和不推荐产品，调整产 品设计
差评产品:潮流、夹克、睡衣
TWO分析数据不推荐产品:潮流、夹克、睡衣 差评与不推荐产品。 是一样的，看来差评与不推荐产品在消费 者心里是相互影响的。潮流类服装太过于前卫，在消费者心 里不容易被接受，不适合穿着出行，实用性不高，而在当今 消费者都喜欢素一点的服装。夹克样式单一，适用季节只有 秋季，消费者买过一件就不想再买第二件，一件足以，市场 需求量少。对于睡衣来说，有些男性喜欢裸睡，他们可能不 喜欢穿睡衣，而对于女性来说，一套睡衣可能一年四季都可 以穿，市场需求量也少。 调整产品设计:设计潮流衣服可以针对年轻人喜欢的元素， 根据当时的流行设计。夹克可以设计为中间有夹层，这样消 费者冬天也可以穿秋天也可以穿。睡衣制成潮流样式，多种 多样化，选择多样性。
LOGO
商务数据分析大作业
CONTENTS
店铺介绍、 理解数据 前言
分析数据
总结
ONE
店铺介绍、前言
辅导作业数据分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着教育信息化的发展，辅导作业已成为学生学习生活中不可或缺的一部分。
为了更好地了解辅导作业的效果，提高辅导质量，我们针对学生辅导作业的数据进行了深入分析。
本报告旨在通过对辅导作业数据的全面分析，揭示学生在辅导作业中的学习状况，为教师、家长和学生提供有益的参考。
二、数据来源与处理1. 数据来源：本次分析的数据来源于我校学生辅导作业系统，包括学生的作业提交时间、作业完成情况、错题统计、学习时长等。
2. 数据处理：对收集到的数据进行清洗、整理和预处理，确保数据的准确性和完整性。
三、数据分析1. 作业完成情况分析（1）作业完成率通过对作业完成率的分析，我们可以了解学生在完成作业方面的整体表现。
以下为各年级作业完成率统计：| 年级 | 作业完成率（%） || ---- | -------------- || 一年级 | 95.6 || 二年级 | 93.2 || 三年级 | 90.8 || 四年级 | 88.4 || 五年级 | 85.2 || 六年级 | 82.6 |从统计结果来看，随着年级的升高，作业完成率呈下降趋势。
这可能与学生学业负担加重、学习兴趣下降等因素有关。
（2）作业正确率通过对作业正确率的分析，我们可以了解学生在作业中的掌握程度。
以下为各年级作业正确率统计：| 年级 | 作业正确率（%） || ---- | -------------- || 一年级 | 92.3 || 二年级 | 89.5 || 三年级 | 86.7 || 四年级 | 83.9 || 五年级 | 81.2 || 六年级 | 78.4 |同样，随着年级的升高，作业正确率呈下降趋势。
这说明学生在作业中存在一定的知识掌握不足。
2. 错题统计分析对学生错题进行统计，有助于发现学生学习中的薄弱环节。
以下为各年级错题类型统计：| 年级 | 错题类型 || ---- | -------- || 一年级 | 计算题、应用题 || 二年级 | 乘法、除法、应用题 || 三年级 | 小数、分数、应用题 || 四年级 | 分数、应用题 || 五年级 | 几何题、应用题 || 六年级 | 几何题、应用题 |从统计结果来看，学生在低年级阶段主要存在计算题和应用题的错误，而高年级阶段则更多涉及几何题和应用题。
《3.3.1数据分析》作业设计方案-高中信息技术人教版必修1
《数据分析》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》课程的学习，使学生掌握基本的数据分析方法和技能，包括数据收集、整理、分析和解读等环节，培养学生运用信息技术解决实际问题的能力，提高学生的数据素养和逻辑思维。
二、作业内容1. 数据收集与整理：学生需从实际生活中选择一个主题（如校园内学生使用手机的频率），通过网络调查、实地调查等方式收集数据，并将数据进行整理，形成表格或图表。
2. 数据分析：学生需运用所学数据分析方法，对收集的数据进行分析，分析结果需包含对数据的描述性统计和推断性统计。
具体要求如下：（1）对数据进行分类和分组，计算各类别或各组的数据总量及占比。
（2）利用数据趋势图（如柱状图、折线图）展示数据变化趋势。
（3）根据数据结果，得出初步的结论或观点。
3. 报告撰写：学生需将上述过程及结果撰写成一份简短的报告，报告应包含以下内容：（1）研究主题的背景介绍。
（2）数据收集的来源及方法说明。
（3）数据整理的具体步骤和表格、图表展示。
（4）数据分析的结果展示和解读。
（5）根据数据分析得出的结论和建议。
三、作业要求1. 作业需在规定时间内完成，并按时提交。
2. 数据收集需真实可靠，不得捏造或篡改数据。
3. 数据分析需运用所学知识，分析过程需清晰明了。
4. 报告撰写需条理清晰，语言通顺，图表清晰易懂。
5. 作业需独立完成，不得抄袭他人作品。
四、作业评价1. 评价标准：本作业的评价将根据学生完成作业的准确性、完整性、创新性及规范性进行评价。
2. 评价方式：教师将根据学生提交的报告及数据分析过程进行评价，并给予相应的分数及意见反馈。
3. 反馈方式：教师将对学生的报告及数据分析过程进行逐一评价，并给予针对性的改进建议和指导。
五、作业反馈1. 学生应根据教师的反馈意见进行修改和完善，以提高作业质量。
2. 教师将对学生的优秀作品进行展示和表扬，以激励学生积极参与课堂学习。
3. 教师将根据学生的作业情况调整教学计划，以更好地满足学生的学习需求。
大数据概论大作业 (2)
大数据概论大作业引言本篇文档是大数据概论大作业的报告，旨在介绍大数据概念、应用场景以及相关技术。
该报告深入探讨了大数据的概念、挑战，以及大数据在不同领域中的应用。
同时，还对大数据技术的发展趋势进行了分析和展望。
概念什么是大数据大数据指的是数据量特别大以至于常规数据库和数据处理工具无法处理的数据集合。
大数据的特点主要体现在以下三个方面：1.数据量巨大：大数据的数据量通常以TB、PB、甚至EB级别计量，远远超过传统数据库能够处理的数据量。
2.数据速度快：大数据往往是实时产生的，要求对数据进行实时分析和处理。
3.数据多样：大数据可以来自于多个来源，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
大数据的挑战大数据的处理和分析面临以下几个主要挑战：1.数据获取：如何高效地获取大规模的数据，以满足对大数据进行深度分析的需求。
2.数据存储：如何存储大规模的数据，以及如何进行数据的备份和容灾。
3.数据处理：如何高效地对大规模的数据进行处理，包括数据清洗、数据聚合、数据分析等。
4.数据安全：如何确保大数据的安全性，避免数据泄露和滥用的风险。
应用场景大数据在各个领域都有广泛的应用，例如：金融行业金融行业是大数据的典型应用场景之一。
大数据可以帮助金融机构从海量数据中发现异常模式、预测风险、优化投资策略等。
通过对大数据的分析，金融机构可以提高风控能力，提升投资回报率。
零售行业大数据在零售行业中的应用越来越普遍。
通过分析消费者的购买行为、喜好和需求，零售商可以进行精准营销，提供个性化的产品推荐和定价策略。
大数据还可以帮助零售商进行库存管理、供应链优化等。
医疗行业大数据在医疗行业中有着广泛的应用。
通过分析患者的病历、基因序列数据等，可以实现个体化的治疗方案。
大数据还可以用于疾病的早期诊断、药物研发等。
同时，大数据还可以帮助医疗机构进行资源管理和医疗服务优化。
交通行业交通行业也是大数据的应用领域之一。
通过分析交通数据，可以帮助交通管理部门进行交通事故预测、路况优化等。
作业中的数据分析和解读技巧
作业中的数据分析和解读技巧数据分析在现代社会中扮演着越来越重要的角色，它不仅仅是处理和统计数据，更是为我们提供了深入洞察现象背后的规律和趋势的能力。
对于任何一个从事数据分析的人来说，掌握一些数据分析和解读技巧显得尤为重要。
本文将介绍一些在作业中常用的数据分析和解读技巧，帮助读者更好地应对作业中的数据分析任务。
一、数据清洗和整理数据清洗和整理是进行任何数据分析的第一步。
在作业中，数据往往来自于各种渠道，包括调查问卷、实验结果、数据库等。
这些原始数据可能存在着各种问题，比如缺失值、异常值、重复值等。
因此，我们需要对数据进行清洗和整理，以保证数据的准确性和一致性。
清洗数据的方法有很多，例如删除缺失值较多的观察样本、使用平均值或中位数填充缺失值、删除或修正异常值等。
在整理数据时，要将各个数据字段进行统一的编码和格式，以便于后续的数据分析。
二、数据可视化数据可视化是一种用图形展示数据和观察数据分布、趋势的方法。
在作业中，我们常常需要对数据进行探索性分析，了解不同变量之间的关系、数据分布的特点等。
通过数据可视化，我们可以更直观地理解数据的含义，发现数据中的规律和趋势。
常用的数据可视化工具有条形图、折线图、散点图、饼图等。
在选择合适的可视化工具时，需要根据不同的数据类型和目的进行选择。
同时，要注意图表的简洁美观，标注清晰，以便读者能够快速理解图表的含义。
三、数据分析方法作业中的数据分析往往需要借助一些统计方法和模型来进行。
下面介绍几种常用的数据分析方法：1. 描述性统计分析：通过计算数据的均值、标准差、频数等指标，揭示数据的集中趋势和离散程度。
2. 相关性分析：用于探究两个或多个变量之间的相关关系，常用的方法有相关系数和散点图。
3. 回归分析：用于研究自变量和因变量之间的关系，可以通过构建数学模型来解释、预测因变量的变化趋势。
4. 统计推断：通过样本数据推断总体的性质和参数，例如根据样本结果推断总体的均值、比例等。
Python数据分析与应用大作业
Python数据分析与应⽤⼤作业Python数据分析与应⽤⼤作业使⽤学习过的知识（Numpy数值分析基础、Matplotlib数据可视化基础、Pandas统计分析基础），对data.csv⽤户⽤户⽤电量数据进⾏相关处理，其中数据中有编号为1-200的200位电⼒⽤户，DATA_DATE表⽰时间，如2015/1/1表⽰2015年1⽉1⽇，KWH为⽤电量。
请完成以下⼯作：⼀、将数据进⾏转置，转置后⾏为⽤户编号、列为⽇期、值为⽤户每⽇⽤电量。
⼆、对数据中的异常数据进⾏识别并处理。
三、统计每个⽤户⽤电数据的基本统计量，包括：最⼤值、最⼩值、均值、中位数、和、⽅差、偏度、峰度。
四、每个⽤户⽤电数据按⽇差分，并求取差分结果的基本统计量，统计量同三。
五、求取每个⽤户的5%分位数。
六、每个⽤户按周求和并差分（⼀周7天，年度分开），并求取差分结果的基本统计量，统计量同三。
七、统计每个⽤户的⽇⽤电量在其最⼤值0.9倍以上的次数。
⼋、求取每个⽤户⽇为最⼤值/最⼩值的索引⽉份，若最⼤值/最⼩值存在于多个⽉份中，则输出含有最⼤值/最⼩值最多的那个⽉份。
如1号⽤户的最⼩值为0，则看哪个⽉的0最多。
九、求取每个⽤户七⼋⽉电量和与三四⽉电量和的⽐值，最⼤值的⽐值，最⼩值的⽐值，均值（⽇均电量）的⽐值。
⼗、合并上述特征。
⼀、将数据进⾏转置，转置后⾏为⽤户编号、列为⽇期、值为⽤户每⽇⽤电量import pandas as pddata = pd.read_csv('./data/data.csv', encoding='gbk')# 转置data# result = data.reset_index().pivot('CONS_NO', 'DATA_DATE', 'KWH')data['DATA_DATE']= pd.to_datetime(data['DATA_DATE'])result = pd.pivot_table(data, index='CONS_NO', columns='DATA_DATE')print(result)导⼊pandas，导⼊data.csv⽂件同时编码设置为GBK，把DATA_DATE转换为时间序列，使⽤透视表将index设置为’CONS_NO’，columns设置为’DATA_DATE’。
《数据分析与挖掘》 大作业 今有我国各地区普通高等教育发展状
《数据分析与挖掘》大作业今有我国各地区普通高等教育发展状引言：教育是社会发展的基础，有数据表明，我国目前的本科学历人口占总人口的比例还不到5%，但是我国接受高等教育人口的比例正快速增加，国家对教育的投入也增长迅速。
教育是一个国家发展的根本，国民的教育水平越高，则这个国家的科技越发展，经济越繁荣，国家越强大。
国民的受教育程度和水平也是衡量一个国家人口素质的重要标志。
但是，前段时间看到的一个数据让xx感到非常惊讶，数据显示我国目前本科学历的人口占全国总人口的比例只有不到5%，专科和本科学历的人口占比只有不到9%。
这与我们平时的感受不太相符。
于是，xx查看了这一数据的计算方法，是用1977年恢复高考后至2017年我国历届高考本科录取人数的总和5759.1万（1977年至2017年累计毕业的大学生数为11518.2万人，粗略按照其中本科生占一半计算），除以我国2017年的人口总数13.68亿，得到我国目前本科学历的人口只占总人口的5%。
由于我国1977年才恢复高考，并且当年的高考录取率只有不到5%，并且在之后很长的一段时间，高考录取率仍然非常低。
因此，这种计算方法由于受历史原因影响比较大，并不能十分准确地反映我国目前高等教育发展的水平。
xx决定统计一下自1981年后，每年出生的人口接受普通高等教育的比例。
假设正常情况下18岁升入大学（6岁入学+9年义务教育+3年高中），那么1999年的大学本科招生人数，除以1981年的出生人口数，就可以近似为1981年出生人口的接受本科教育的比例了，接受专科教育的比例计算方法同理。
我们查找了1981年至1999年出生的人口数量，以及1999年至2017年普通高等教育的招生人数，并统计每年的高等教育占比，结果发现，1981年出生的人口只有不到5%可以接受普通本科教育，而到了1999年，这一比例升至22%，并且有持续上升趋势。
专科学历的占比也同样增长迅速，1981年出生的人口接受普通专科教育的比例为3%，迅速上升到1999年的19%。
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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。
α=）；(6)进行正态W检验（0.05(7)进行经验分布函数的2χ检验。
5.4167 5.5196 5.6300 5.7482 5.87966.02666.1465 6.2828 6.4653 6.5994 6.7207 6.62076.5859 6.7295 6.91727.0499 7.2538 7.45427.6368 7.8534 8.0671 8.2992 8.5229 8.71778.9211 9.0859 9.2420 9.3717 9.4974 9.62599.7542 9.8705 10.0072 10.1541 10.249510.3475 10.45321.3 1978年至1999年我国居民消费数据如表1.3所示(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。
1978 184 138 4051979 207 158 4341980 236 178 4961981 262 199 5621982 284 221 5761983 311 246 6031984 354 283 6621985 437 347 8021986 485 376 9201987 550 417 10891988 693 508 14311989 762 553 15681990 803 571 16861991 896 621 19251992 1070 718 23561993 1331 855 30271994 1746 1118 38911995 2336 1434 48741996 2641 1768 54301997 2834 1876 57961998 2972 1895 62171999 3180 1973 66511.4 2002年11月以及1至11月全国各省、市、区财政预算收入数据如下：(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、上四分位数、四分位极差；(3)作出直方图；(4)作出经验分布函数图；(5)X1和X2的观测值的pearson相关系数与spearman相关系数。
北京35.22 499.80天津10.41 161.37河北17.22 273.29山西10.70 134.79内蒙古10.29 90.92辽宁18.66 348.99吉林 4.41 106.89黑龙江 6.24 196.44上海49.72 656.95江苏47.70 580.70浙江36.55 518.10安徽14.85 179.41福建19.46 250.16江西10.93 122.06山东40.26 552.74河南19.82 268.20湖北19.49 221.43湖南16.01 197.68广东99.32 1080.26广西14.77 160.60海南 3.96 39.51重庆10.49 111.76四川21.71 250.09贵州13.06 95.87云南20.34 183.62西藏0.77 6.08陜西11.38 133.50甘肃 3.66 64.86青海 1.21 18.30宁夏 2.31 23.81新疆 3.24 103.811.5 对某民族的21人测量其血液4种成分的含量，观测数据如下：求总体均值向量μ及总体协方差矩阵∑的估计。
18.8 28.1 5.1 35.117.4 25.6 4.9 33.916.0 27.4 5.0 32.219.3 29.5 1.7 29.117.4 27.4 4.5 35.615.3 25.3 3.6 32.216.7 25.8 4.4 33.017.4 26.7 4.4 33.016.2 25.7 2.3 33.916.7 26.7 6.4 35.018.2 28.0 3.2 29.716.7 26.7 2.1 34.918.1 26.7 4.3 31.516.7 26.0 3.0 32.718.1 30.2 7.0 34.920.2 30.5 4.8 34.420.2 29.5 5.5 36.221.5 31.5 5.8 36.518.8 30.6 5.4 35.421.6 27.8 5.4 34.121.3 29.5 5.8 35.81.7 一组人体的胸部、腹部、手臂部分皮肤的有关数据如下：(1) 计算观测数据均值向量和中位数向量；(2) 计算观测数据的pearson相关矩阵，spearman相关矩阵及各元素对应的检验值，并做相关性的显著性检验。
9.0 12.0 3.08.5 15.0 3.013.0 19.0 3.010.0 7.0 4.07.0 13.0 2.515.5 28.5 5.022.5 20.0 4.55.5 8.5 3.025.0 35.0 6.515.0 19.0 4.012.5 20.0 3.017.0 19.5 5.016.0 17.5 6.020.0 20.0 7.512.0 17.0 4.022.0 20.0 6.017.0 28.0 5.516.0 18.0 3.021.0 27.5 6.013.0 14.0 4.021.0 13.0 9.021.0 6.0 3.513.5 6.5 3.55.0 7.5 3.516.0 20.0 5.514.5 14.5 4.010.0 23.0 6.011.0 13.0 6.010.5 12.0 3.515.0 15.5 3.09.0 12.5 5.023.0 24.0 6.514.0 21.0 6.516.0 11.0 3.016.5 17.0 4.016.0 15.0 3.012.0 15.5 3.59.0 4.0 2.012.0 6.0 5.05.0 14.0 3.017.0 15.0 4.516.0 11.0 3.017.5 18.0 3.011.5 15.0 3.04.0 3.0 2.017.5 15.0 4.59.5 11.5 2.526.0 38.0 4.015.0 13.0 4.519.0 12.0 3.0第二章 线性回归分析（一）目的与要求：掌握建立多元回归方程的方法，并能检验所建立回归方程的显著性与方程系数的显著性,能根据实际问题作预测与控制。
（二）重点与难点：会对实际数据建立有效的多元回归模型，能对回归模型作残差分析；掌握SAS 输出结果中用于判别回归方程优良性的不同统计量；能对回归模型进行运用，对实际问题进行预测或控制。
2.4 某公司管理人员为了了解某化妆品在一个城市的月销售量Y （单位：箱）与该城市中适合使用该化妆品的人数X 1（单位：千人）以及他们人均月收入X 2（单位：元）之间的关系，在某个月中对15个城市作了调查，得到的观测值如下：(1) 求回归系数012,,βββ的最小二乘估计和误差方差2σ的估计，写出回归方程并对回归系数作解释；(2) 求出方差分析表，解释对线性回归关系显著性检验的结果，求复相关系数的平方2R 的值并解释其意义；(3) 分别求1β和2β的置信度为95%的置信区间；(4) 对0.05α=，分别检验人数X 1及收入X 2对销量Y 的影响是否显著，利用与回归系数有关的一般假设方法检验X 1和X 2的交互作用（即X 1X 2）对Y 的影响是否显著；(5) 该公司欲在一个适宜使用该化妆品的人数X 01=200，人均月收入X 02=2500的新的城市中销售该化妆品，求其销量的预测值及其置信度为95%的置信区间；(6) 求Y 的拟合值，残差及学生化残差，根据对学生化残差，根据对学生化残差正态性的频率检验及正态QQ 图检验说明模型误差项的正态性假定是否合理，有序学生化残差与相应标准正态分布的分位数的相关系数是多少？作出各种残差图，分析模型有关假定的合理性。
162 274 2450120 180 3254223 375 3802131 205 283867 86 2347169 265 378281 98 3008192 330 2450116 195 213755 53 2560252 430 4020232 372 4427144 236 2660103 157 2088212 370 26052.5 下面的数据是由特定模型产生的20组模拟数据(1) 首先拟合Y 关于X 的线性回归模型，结果如何？通过残差分析（尤其是残差图分析）并参考Y 与X 的散点图，选择你认为合理的回归函数形式，拟合你所选择的回归模型，再通过残差分析考察所设定的模型的合理性，最后，将你所拟合的回归方程与真实模型（25(1),~(0,0.625)Y X N εε=+-+）比较，你是否给出了正确的模型形式。