知识分类资料分析
资料分析知识点
◆百分数完成数占总量的百分之几=完成数÷总量×100%比去年增长百分之几=增长量÷去年量×100%◆百分点和百分数基本类似，但百分点不带百分号!◆成数相当于十分之几◆倍数例：某地最低生活保障为300元，人均收入为最低生活保障的4.6倍。
则人均收入为3 00×4.6 =1380元。
◆翻番翻一番为2倍;翻两番为4倍;依此类推，翻n番为2n倍。
1980年国民生产总值为2500亿元，到2010年要达到国民生产总值翻三番的目标，即2 500×2×3=15000亿元。
◆增长率增长率=增长量÷基期量×100%某校去年招生人数2000人，今年招生人数为2400人，则增长率为400÷2000×100%=25%◆年平均增长率(复合增长率)期望值=基期值×(1+增长率)n，其中n为相差年数某公司1999年固定资产总值4亿元，固定资产年平均增长率为20%，则其2002年固定资产总值为4×(1+20%)×3=6.912亿元。
◆增速增长速度=增长量÷基期量◆增幅增长了百分之几=增长量÷基期量增长了几个百分点=增速-基期增速增幅和增速的关系，容易混淆，意义一样表达的含义不同，增速表达速度，增幅表达大和小增长了百分之几，相对;增长了几个百分点，绝对。
◆同比：与历史同期相比较去年三月完成产值2万元，今年三月完成2.2万元，同比增长(2.2-2)÷2×100%=10%◆环比：现在统计周期和上一个统计周期相比较，包括日环比、月环比、年环比。
今年三月完成产值2万元，四月完成2.2万元，环比增长(2.2-2)÷2×100%=10%◆指数：用于衡量某种要素变化的，指标的相对量，一般假定基期为100，其他量和基期相比得出的数值。
常见指数包括：纳斯达克指数、物价指数、上证指数和区域价格指数。
资料分析知识点总结课
资料分析知识点总结课一、概念和意义资料分析是指利用各种方法来处理和分析各种相关的资料，以达到获取知识或信息的目的。
在各行各业中，资料分析起着非常重要的作用。
通过对资料的分析，可以帮助各种企业和机构做出正确的决策，提高工作效率，降低成本，提高生产力，甚至可以帮助解决一些社会问题。
二、资料的来源和类型资料可以来源于各种渠道，有全国统计资料，企业内部的销售数据，科研实验结果，市场调查报告，社会调查问卷等。
根据其性质，资料可以分为定量资料和定性资料。
定量资料指可以量化的数据，如数字、比率等；定性资料则指描述性的数据，如文字、图片等。
三、常用的资料分析方法1. 描述统计分析：主要整理和总结数据的指标，如均值、中位数、众数、标准差等。
2. 探索性数据分析：主要通过图形和图表来分析数据的分布规律和趋势。
3. 相关分析：主要用来分析变量之间的相关性，可以用相关系数来描述变量之间相互关系的强弱。
4. 因子分析：通过对多个变量进行综合分析，找出其中的主要影响因素。
5. 聚类分析：通过对数据进行分类和分组，找出不同群体之间的异同和规律。
6. 时间序列分析：主要用来分析数据在时间上的变化规律，如趋势、季节性和周期性。
7. 动态分析：主要用来分析数据的变化趋势，找出数据变化的规律和原因。
四、常用的资料分析工具1. Microsoft Excel：用于数据处理和可视化分析的工具，适合初步的数据分析。
2. SPSS：适用于统计分析和数据挖掘的软件，功能强大，适合复杂数据的分析。
3. Python和R语言：适用于编程分析，支持各种数据分析的模型和算法。
4. Tableau：用于数据可视化的工具，能够直观地呈现数据的分布和趋势。
5. Power BI：微软推出的商业分析工具，能够将各种数据源整合在一起，进行深度分析和可视化。
五、资料分析的步骤1. 明确分析目的：确定分析所要解决的问题或需要获取的信息。
2. 收集相关资料：从各种渠道收集相关的资料，包括定量和定性资料。
3-4-资料分析知识点
一、统计术语1、基期、现期基期是指基础时期，现期是指现在时期。
这组术语本身的意思还是比较好理解，关键是要到具体的题目中能够明白哪个是基期、哪个是现期，它是整个与增长相关的统计术语的基础，所以显得非常重要。
例：假设某企业2011年的营业收入为100万元，2012年的营业收入为120万元，则2012年的营业收入比2011年多百分之多少？2011年比2012年少百分之多少？解析：问2012比2011年多多少，则2011年为基期，2012年为现期，所以列式为：（120-100）/100；而问2011年比2012年少多少，则2012年为基期，2011年为现期，所以列式为（120-100）/120。
可以看出比字后面的为基期。
2、增长、增长量、增长率增长量表示的是增长的数量，它是一个数值，反应了增加的多少；增长率表示的是增长的速率，它是一个百分值，反应的是增加的快慢，有时候增长率也叫做增幅或增速；而增长包括了增长量和增长率，在具体的题目中，要根据实际情况来判定它问的是增长量还是增长率，如果选项中出现的是实数，那么表示的意思就是增长量，如果选项中出现的是百分数，那么表示的意思就是增长率。
具体的计算是：增长量=现期数-基期数；增长率=增长量÷基期数×100%。
例：已知2012年大米产量为a，比2011年增长了x%，问2011年的大米产量是多少？2012年比2011年增加量为多少？解析：设2011年大米产量为b，则x%=（a-b）÷b，所以得b=a÷（1+x%），即2011年的大米产量为a÷（1+x%）；2012年比2011年增加量为a-b=（x%×a）÷（1+x%）。
考试的时候，它往往就会这么考，所以上面两个公式一定要熟练掌握。
3、同比增长、环比增长同比增长是指与上年同期相比它的增长情况；环比增长是指与紧紧相邻上期相比它的增长情况。
如现期是 2014年1月份，则同比是与2013年1月份的相比，此时基期是2013年1月份；而环比是与2013年12月份的相比，此时基期是2013年12月份。
行测知识点资料分析【精编】.pdf
资料分析一、统计术语1.增长类①基期量与现期量： a.跟谁比谁就是基期b.题型识别：给一年求另一年c.方法：前除后乘 基期量＝ 现期量＝基期量×(1+r )②增长量与增长率： a.增长量＝现期量－基期量＝基期量×(1+r )－基期量＝基期量×r ＝×r b.增长率＝ ＝＝ 心竺提醒：增长率(r ）、增速、增幅或者增长幅度都是一个概念（下降＝负增长） ③年均增长率：现期量＝基期量×(1+年均增长率)n（n 为相隔年数）年均增长量＝ ④同比和环比的概念：a.同比：指和同一时期相比较的情况（如和去年同一时期）；⑤百分数和百分点：a.百分数：A 占B 的百分比例A ÷B ×100%b.百分点：n%（不带百分号多表示增长率或比例的比较） ⑥成数和翻番：a.成数：几成＝十分之几，与折扣类似；b.翻番：翻一番为原来的2倍， 翻n 番＝2n 。
2.比重类 ①比重：r 1+现期量r 1+现期量基期量基期量现期量-增长量现期量增长量-n 增长量现期量-基期量增长量a.题型判定：占、比重、贡献率，“占”字一出现，前面除以后面b.利润率＝ 产销率＝ 心竺提醒：求利润率，在资料分析中除以收入，数学运算中除以成本 ②拉动增长率：a.指总体中某部分的增加值带动总体增长的比例b.＝ ③增长贡献率：a.指总体中某部分的增加值占总体增加值的比重b.＝ 3.其他相关术语 ①顺差和逆差：a.顺差：出口商品额 ＞ 进口商品额b.逆差：出口商品额 ＜ 进口商品额 ②GDP 和GNP ： a.GDP ：国内生产总值 b.GNP ：国民生产总值 ③恩格尔系数和基尼系数：a.恩格尔系数：食品支出总额占家庭消费支出总额的百分比；b.基尼系数：居民收入差距（0~1）越大越不平等。
④三大产业a.第一产业：农业（种植业、林业、牧业、副业、渔业）；b.第二产业：工业、建筑业；c.第三产业：服务业。
资料分析知识点总结默写
资料分析知识点总结默写资料分析的基本流程包括数据收集、数据整理、数据分析和结果解释四个阶段。
首先，需要确定研究目的和问题，在此基础上选择和设计合适的研究方法，采集所需的数据。
数据收集的方式有多种，包括文献调查、实地调查、问卷调查、访谈调查等。
然后对收集到的数据进行整理，包括数据清洗、变量定义、数据录入等工作，以确保数据的质量和完整性。
接下来，对整理好的数据进行分析，可以采用统计学方法、数理逻辑方法、模型分析方法等进行数据分析。
最后，根据分析结果解释数据，得出结论并提出建议。
资料分析中的知识点主要涉及到数据的收集和整理、数据分析方法和结果解释。
数据的收集需要遵循科学的调查方法和技术要求，包括问卷设计、调查方案设计、样本选择、调查实施等。
在数据整理的过程中，需要注意数据清洗和变量定义的问题，以确保后续分析的有效性和准确性。
数据分析方法包括描述统计分析、推断统计分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等多种方法，研究者需根据研究目的和数据特点选择合适的分析方法。
在结果解释阶段，需要对分析结果进行合理的解释，并根据实际情况得出结论和提出建议。
资料分析的应用领域非常广泛，包括经济学、管理学、社会学、心理学、教育学等各个领域。
在经济管理方面，资料分析可以帮助企业制定市场营销策略、产品定价策略、产品品质改进策略等，提高企业的经营管理水平。
在社会科学研究中，资料分析可以帮助研究者进行社会调查、社会统计、社会政策评估等工作，为社会问题的解决提供科学依据。
总体来说，资料分析是一种重要的研究方法，它可以帮助研究者获取准确的数据，进行深入的分析，得出合理的结论和建议。
资料分析是一项复杂的工作，需要研究者具备广泛的知识和丰富的经验，才能够进行有效的分析工作。
只有不断学习和提高自身的能力，才能够在资料分析领域取得更好的研究成果。
资料分析知识点公式总结
资料分析知识点公式总结资料分析是一种通过统计学和概率理论来获得和分析数据的方法。
它主要用于对数据进行模式、趋势和关系的识别。
资料分析通常通过使用数学公式来计算各种参数和统计量，从而得出对数据的解释和预测。
在本文中，我们将总结一些常见的资料分析知识点和公式。
1. 中心趋势中心趋势是数据集中值的度量。
常见的中心趋势包括平均数、中位数和众数。
平均数是一组数据的所有数值之和除以数据个数。
其公式为：\[\bar{x} = \frac{\sum_{i=1}^{n} x_i}{n}\]其中，\(\bar{x}\)代表平均数，\(x_i\)代表第i个数据值，n代表数据个数。
中位数是一组数据中居中位置的数值。
如果数据个数为奇数，中位数为排序后的中间值；如果数据个数为偶数，中位数为排序后中间两个值的平均数。
众数是一组数据中出现频率最高的数值。
2. 离散度离散度用于衡量一组数据的分散程度。
常见的离散度包括极差、方差和标准差。
极差是一组数据中最大值和最小值的差值。
方差是一组数据与其平均数之差的平方和的平均数。
其公式为：\[s^2 = \frac{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2}{n-1}\]其中，\(s^2\)代表方差，\(x_i\)代表第i个数据值，\(\bar{x}\)代表平均数，n代表数据个数。
标准差是方差的平方根。
其公式为：\[s = \sqrt{s^2}\]3. 相关性相关性用于衡量两组数据之间的关系。
常见的相关性包括协方差和相关系数。
协方差是一组数据对之间的平均偏差乘积。
其公式为：\[Cov(X, Y) = \frac{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{n}\]其中，\(Cov(X, Y)\)代表X和Y的协方差，\(x_i\)和\(y_i\)分别代表两组数据的第i个数值，\(\bar{x}\)和\(\bar{y}\)分别代表两组数据的平均数，n代表数据个数。
资料分析基础知识
资料分析基础知识资料分析是公务员考试中行测的一类题型。
主要类型有文字类资料、表格类资料、图形类资料和综合类资料四种基本形式。
以下是由店铺整理关于资料分析基础知识的内容，希望大家喜欢!资料分析解题技巧第一招：资料分析主要测查报考者对各种形式的文字、图形、表格等资料的综合理解与分析加工的能力，这部分内容通常由数据性、统计性的图表数字及文字材料构成。
针对一段资料一般有1-5个问题，报考者需要根据资料所提供的信息进行分析、比较、计算，从四个备选答案中选出符合题意的答案。
可以说，资料分析测验的试题着重考查应试者以文字、图形、表格三种形式的数据性、统计性资料进行综合分析与加工的能力，应试者不但要能读懂统计图表，即准确地把握各项数据的含义及其相互间的关系，而且要能通过简单的数学运算把握数据的规律，从而对我们的工作和学习起到指导、定向以及调整的重要作用。
第二招：三条阅读方法做题时迅速勾勒材料结构，准确锁定数据位置，是完成资料分析试题需要具有的基本能力。
对于文字型材料，我们一定要掌握好“分段落中心法”;对于其中包含特殊数字、字母、符号的题目，“关键词搜索法”将为我们带来巨大的便利;而面对表格、柱状图和趋势图，“横纵目标定位法”是锁定所需数据最为快捷的方法。
这三大结构阅读的基本操作方法，可以帮助各位考生扫除寻找数据时的障碍，为大家节省时间、提高效率。
首先应读懂图、表或文字。
资料分析试题是以图、表或文字反映的信息为依据，看不懂资料，也就失去答题的前提条件。
因此，应当把图表内容的阅读和理解作为正确答题的首要条件。
读资料时，最好带着题中的问题去读，注意摘取与试题有关的重要信息。
这样一方面有利于对资料的理解，另一方面也可减少答题时重复看资料的时间。
第三招：三组重要的信息首先，在考场之上，千万不要因为时间、单位或者某些特殊概念的错位而冤枉失分;其次，某些特殊的技巧可以很好的辅助我们做题，譬如在试题上做适当的标记、对统计图形做定性的分析或者用工具的刻度代替实际的数据、利用排除法解组合选择型试题以及利用基本常识在时间有限的条件下做出迅速选择，所有这些都是帮助我们解题的实用技巧;最后，只有懂得避重就轻、先易后难的整体策略，充分明白联合选项共同做题的精髓，你才能从思想上真正领悟到得到高分的策略。
资料分析知识点总结小学
资料分析知识点总结小学一、资料的概念资料是指生产和生活中积累下来的各种有关事物、人物和经济活动的记录和资料。
它是从事信息活动的基础和原料，是了解事物、人物和经济活动的凭据。
二、资料的种类资料按照记录的内容可以分为文字资料、图表资料、图片资料；按照来源可以分为一手资料和二手资料；按照保存的形式可以分为纸质资料、电子资料等。
三、资料的搜集1.采访法：通过采访获取相关信息。
2.调查法：通过调查问卷获取相关信息。
3.观察法：通过观察事物获取相关信息。
4.测量法：通过测量获取相关信息。
5.文献查阅法：通过查阅书籍、资料获取相关信息。
四、资料的分析1.对资料进行整理、分类。
2.对资料进行筛选，筛选出重要的信息。
3.对资料进行加工和处理，如统计、图表化等。
4.对资料进行比较和分析，得出结论。
五、资料的运用1.用于科学研究，作为研究的数据基础。
2.用于政府决策，为政府提供决策依据。
3.用于工作学习，为工作学习提供参考资料。
六、资料的价值通过对资料的分析，可以得出很多有用的信息，从而为我们的工作和生活提供更多的帮助。
资料是我们获取和传递信息的重要媒介，对于我们了解事物、解决问题都起着不可替代的作用。
七、资料的注意事项1.搜集资料要注意来源和真实性。
2.对资料进行分析时要客观公正。
3.对资料进行运用时要注意保护隐私和保密。
八、如何提高资料分析能力1.加强对各种信息的搜集和整理能力。
2.学习统计学、信息学等相关知识。
3.多参加实践活动，提高实际操作能力。
4.多与他人交流，分享经验和观点。
以上是关于资料分析知识点的总结，希望对大家有所帮助。
资料分析是一个重要的工作和学习技能，希望大家能够认真学习，不断提高自己的资料分析能力。
资料分析考查知识点总结
资料分析考查知识点总结一、资料来源资料来源是指资料的来源渠道和获取途径。
在资料分析中，资料来源的可靠性和权威性是非常重要的，因为这直接影响到分析的准确性和可信度。
一般来说，可靠的资料来源包括官方统计机构、学术期刊、权威报告、专家论文等。
此外，还要注意资料的时效性和更新性，及时获取最新的资料，以保证分析结果的有效性。
二、数据收集数据收集是资料分析的第一步，也是最关键的一步。
数据的获取方式多样，包括实地调查、问卷调查、访谈、观察、文献查阅等。
在数据收集过程中，应该严格遵循科学的数据采集原则，确保数据的真实性和完整性。
此外，还要注意数据的分类和标注，方便后续的数据处理和分析。
三、数据处理数据处理是将收集到的原始数据进行整理和加工，以便后续的数据分析。
数据处理包括数据清洗、数据转换、缺失值处理、异常值处理等内容。
数据的清洗是指去除重复、不完整或错误的数据，以确保数据的准确性和完整性。
数据转换是将原始数据按照一定的标准进行转化，方便后续的分析比较。
缺失值处理和异常值处理是针对数据中的一些特殊情况进行处理，以确保分析结果的有效性。
四、数据分析方法数据分析方法是指对数据进行处理和分析的具体方法和技巧。
常用的数据分析方法包括描述统计、相关分析、回归分析、聚类分析、因子分析、主成分分析等。
描述统计是对数据进行总体概括和描述，例如均值、标准差、频率分布等。
相关分析是分析变量之间的相关关系，回归分析是分析自变量和因变量之间的关系。
聚类分析是将样本分成若干组，以便对组内的数据进行深入分析。
因子分析和主成分分析是对变量进行降维和提取主成分，以便后续分析。
五、结果解释结果解释是对数据分析结果进行解释和说明，描述其含义和影响。
结果解释需要结合具体的背景和实际情况，给出科学的结论和建议。
此外，还要注意避免结果解释中的主观性和片面性，确保结果的客观性和全面性。
资料分析考查知识点总结涉及到资料来源、数据收集、数据处理、数据分析方法和结果解释等多个方面。
资料分析知识点总结
资料分析知识点总结1. 定义资料分析是指通过对收集到的各种资料进行系统性的整理、分析和研究，从而获取有关事物的特征和规律的过程。
资料分析可以帮助人们更好地了解事物的本质和变化规律，从而为决策提供依据，指导实践。
2. 资料分析的分类根据研究对象的不同，资料分析可分为定性分析和定量分析。
定性分析是指对收集到的资料进行描述性的分析，从而揭示事物的特征和表现形式。
定性分析常常运用于社会科学领域，如民意调查、社会调查等。
定性分析的方法包括文字分析、内容分析等。
定量分析则是指对资料进行数量化的分析，从而揭示事物的规律性和变化趋势。
定量分析常常运用于自然科学领域，如物理、化学、生物等。
定量分析的方法包括统计分析、数学分析等。
3. 资料分析的步骤资料分析通常包括以下几个步骤：（1）资料收集：首先需要收集和获取相关的资料，可以通过调查、观察、实验等方式进行。
（2）资料整理：收集到的资料需要经过整理和分类，包括整理数据、建立数据库等。
（3）资料分析：对整理好的资料进行分析，采用适当的分析方法，如定性分析、定量分析等。
（4）资料解释：根据分析结果，对资料进行解释，从中找出事物的特征和规律。
（5）资料报告：最后，将分析和解释的结果整理成报告或论文形式，向他人展示和交流。
4. 资料分析的方法资料分析的方法多种多样，常用的方法包括：（1）文字分析：对书面资料进行分析，通过对语言文字的解读和梳理，揭示事物的特征和规律。
（2）统计分析：运用数理统计方法对数据进行分析，揭示事物的规律性和变化趋势。
（3）内容分析：对多媒体资料进行分析，包括图像、音频、视频等，揭示事物的特征和表现形式。
（4）专家访谈：采用专家访谈的方式，获取有关事物的经验和见解，从中获取有用的资料。
（5）实证研究：通过实验等方式获取数据，进行数据分析和解释，揭示事物的规律和特征。
5. 资料分析的应用资料分析在各个领域都有着广泛的应用，例如：（1）市场调研：对市场情况和消费者行为进行分析，为企业的市场营销决策提供依据。
资料分析重点知识
资料分析第一节：速算技巧1速算技巧1.1加法：高位叠加二位数：55+32：十位5+3=8，个位5+2=7，55+32=87三位数：692+516：在十位、个位中间划线，69+51=120，2+6=8，692+516=12081.2划线减法（1）临界值：314-289：中间插入300，314-300=14，300-289=11，314-289=14+11=25。
（2）划线减法：692-516：百位、十位中间划线，6-5=1，92-16=76，692-516=176。
926-532：如果在百位、十位中间划线，26-32是负数，以不借位为前提，在十位、个位中间划线，92-53=39，6-2=4，926-532=394。
（结果为负，用大数减小数）1.3乘法（1）依托两位数*个位数。
（2）口算：两位数*个位数。
97*2：9*2=18，7*2=14，97*2=194。
2截位直除2.1截谁（1）一步除法：只截分母。
如84364/41763、42864/（1+21%）。
（2）多步除法：分子、分母都截（截完约分）。
如（71774/35881）÷ （12482/47620）。
2.2截几位（1）选项差距大，四舍五入保留两位(+1、-1进行微调，将奇数变为偶数，方便约分)①首位均不同。
例：6762/127.36≈（）。
A.65 B.53 C.47 D.38 答：选项首位均不相同，选项差距大，截两位，转化为6762/13，首位商5，对应 B 项。
②首位相同，但次位差＞首位。
例：6762/127.36≈（）。
A.65 B.53 C.59 D.47 答：B、C 项首位相同，次位差是第二位的差，B、C 项次位差9-3=6＞首位5，选项差距大，截两位，转化为6762/13，首位商5，次位商2，B项最接近。
（2）选项差距小，四舍五入保留三位。
首位相同，且次位差≤首位。
(老老实实算吧)例：6762/127.36≈（）。
A.65 B.53 C.58 D.47 答：B、C 项首位相同，次位差8-3=5=首位5，选项差距小，截三位，转化为6762/127，首位商5，次位商3，对应B项。
资料分析知识点框架总结
资料分析知识点框架总结一、数据收集1. 数据源：数据可以来自于多种来源，包括实地调查、问卷调查、文献资料、统计报表、互联网等。
在数据收集的过程中，需要注意数据的可靠性和完整性，以保证分析结果的准确性和可信度。
2. 数据类型：数据可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是指可以用数字表达的数据，包括数量数据和比例数据等；定性数据是指不可用数字表达的数据，如分类数据和描述性数据等。
在收集不同类型的数据时，需要采用不同的方法和技巧。
3. 数据采集工具：数据采集可以利用专业的调查工具，如问卷调查表、调查表、观察记录表等；也可以利用互联网、数据库等信息技术工具进行数据的采集和整理。
在选择数据采集工具时，需要考虑数据的规模和复杂程度，以及信息技术的需求和可行性。
二、数据整理1. 数据清洗：数据清洗是指对收集到的数据进行初步的筛选和清洗，去除错误数据、重复数据和不完整数据，以保证数据的准确性和完整性。
2. 数据转换：数据转换是指将收集到的数据进行统一格式化和整合，以便进行后续的分析和处理。
数据转换可以包括数据的补充、归类、编码和标记等。
3. 数据储存：数据储存是指将整理好的数据进行有效的存储和管理，以便随时调取和使用。
数据储存可以采用数据库、电子文档、软件工具等方式进行。
三、数据分析1. 数据描述分析：数据描述分析是指对收集到的数据进行描述性统计分析，包括频数分布、均值、中位数、标准差等统计指标的计算与展示。
数据描述分析可以帮助人们更好地了解数据的基本特征和规律。
2. 数据关联分析：数据关联分析是指对两个或多个变量之间的关系进行分析，包括相关性分析、回归分析、因子分析等。
数据关联分析可以帮助人们发现变量之间的内在联系和影响规律。
3. 数据趋势分析：数据趋势分析是指对时间序列数据进行趋势性分析，包括趋势判别、趋势影响因素分析等。
数据趋势分析可以帮助人们预测未来发展趋势和规律。
四、数据解释1. 数据呈现：数据呈现是指将分析好的数据以可视化的形式进行展示，包括图表、统计图、地图等。
资料分析知识点
一、名词公式1.基期量、现期量例：2014 年，全国新登记注册市场主体1292.5 万户，比上年同期增加160.97 万户，注册资本（金）20.66 万亿元，比上年同期增加966 万亿元。
其中，企业365.1 万户，个体工商户896.45 万户。
农民专业合作社30.95 万户。
问题：现期新登记市场主体是;基期新登记市场主体是。
2.同比、环比同比：指的是最大周期环比：指的是最小周期例：2017 年 6 月粮食产量为12345 万斤，同比提高13%，环比提高 4.2%.3.累计增速、累计值4.增长量、增长率增长量△减法得到绝对数 3.5 万斤增加（减少）3.5 万斤增长率r 除法得到相对数 3.5% 增速、增幅、增长快慢增长量=例：2008—2012 年城镇居民人均可支配收入增幅最大的是：A2010 年B2009 年C2012 年D2011 年5.年均增长量、年均增长率1）公式：年均增长量=年均增长率=2）注意事项：2011 年~2018 年电子商务市场交易规模年均增长率为多少？6.百分数、百分点例：2011 年前十一个月，某省高新技术产业完成总产值3763.00 亿元，实现增加值896.31 亿元。
增加值同比增长30.74%，比规模以上工业增加值高11.64 个百分点，占规模以上工业增加值的比重达到25.32%。
2011 年前十一个月，该省规模以上工业增加值同比增长约为多少：A11.64% B19.10% C30.74% D42.38%7.倍数、翻番1）倍数注意点：A 是B 的5 倍A 比B 多5 倍2）翻番注意点：数据A 翻n 番后变为B，则B=A*2^n8.拉动增长率、贡献率拉动增长率=贡献率=例：“十一五”期间，我国农民人均纯收入由2005 年的3255 元提高到2010 年的5919 元，增加2664 元。
人均工资性收入由2005 年的1174 元提高2010 年的2431 元，增加了1247 元。
资料分析知识点总结文件
资料分析知识点总结文件一、引言资料分析是指对已有的数据和资料进行收集、整理、处理和分析，从而得出有价值的结论和推断。
在现代社会中，数据和资料的重要性越来越突出，资料分析成为了一项重要的社会科学研究方法。
本文将对资料分析的知识点进行总结，包括数据收集、数据整理、数据处理和数据分析等方面的内容，希望能够对读者有所帮助。
二、数据收集1. 数据收集的方法数据收集是资料分析的第一步，它包括了多种方法，如问卷调查、访谈、观察等。
问卷调查是一种常见的数据收集方法，通过设计问卷并分发给受访者来获取信息。
访谈是以面对面的方式进行的数据收集方法，通过访谈者的回答来获取信息。
观察是指研究者通过观察被研究对象的行为、环境等来获取信息。
这些方法都有各自的优点和局限，研究者需要根据具体的研究目的和对象来选择适合的方法。
2. 数据收集的注意事项在进行数据收集时，研究者需要注意一些事项，以保证数据的准确性和可信度。
首先，要确保问卷设计的问题清晰、明确，能够准确地反映调查目的。
其次，要选择合适的受访者，确保他们能够代表研究对象的整体情况。
另外，要保证数据的保密性和隐私性，保护受访者的权益。
最后，要对数据进行及时的整理和处理，以避免数据的丢失和混乱。
三、数据整理1. 数据整理的方法数据整理是指对收集到的数据进行整理和归类，使得数据更加清晰和有序。
数据整理的方法包括了数据录入、数据清洗、数据存储等。
数据录入是将纸质问卷的信息数字化，存储在电子设备中。
数据清洗是指对数据进行筛选和清除不合格的信息，保证数据的准确性和可信度。
数据存储是指将整理好的数据保存在合适的地方，便于后续的处理和分析。
2. 数据整理的注意事项在进行数据整理时，研究者需要注意一些事项。
首先，要确保数据录入的准确性，避免因录入错误导致的数据失真。
其次，要进行有效的数据清洗，避免因错误或异常数据对后续分析的影响。
另外，要选择合适的数据存储方式，确保数据的安全性和可访问性。
资料分析必懂知识
资料分析一、考试基本要求资料分析测验主要考查应试者对文字资料、统计图、统计表的理解，测试的基本方式是：首先提供一组资料，这一组资料可能是一个统计表、一个统计图、或者是一段文字。
在资料中一般的有1-5个问题，要求考生根据资料的信息，进行分析、比较、计算、推理，然后，从四个备选答案中找出正确答案。
二、基础知识点1、百分数与百分点百分数（百分比）：表示数量的增加或减少例如：比过去增加了40%，设过去为100，则现在是100×（1+40%）=140 比过去降低了40%，设过去为100，则现在是100×（1-40%）=60降低到原来的40%，若原来是100，那么现在就是100×40%=40注意：占、超、为、增的区别。
“占计划的百分之几”用完成数除以计划数乘100%，比如计划为100，完成60，占计划就是60%；“超计划的百分之几”要扣除基数，比如计划100，完成120，超计划的就是用（120-100）÷100×100%=20%计算；“为去年的百分之几”，就是等于或者相当于去年的百分之几，比如今年完成256个单位，去年为100个单位，今年为去年的百分之几就用256÷100×100%=256%计算；“比去年增长百分之几”应扣除原有基数，比如去年100，今年256，算法就是（256-100）÷100×100%，比去年增长156%。
百分点：指速度、指数、构成等繁荣变动幅度。
例如：工业增加值今年的增长速度为20%，去年增长速度为15%，今年比去年的增长幅度提高了5个百分点。
今年物价上涨了5%，去年物价上涨了10%，今年比去年物价上涨幅度下降了5个百分点。
2、倍数与翻番倍数：两个有联系指标的对比。
例如：某城市2000年的人均住房使用面积达到了15平方米，为1978年5平方米的3倍（15÷5=3）翻番：指数量加倍。
例如：国内生产总值到2020年力争比2000年翻两番，就是指2020年的国内生产总值是2000年的4倍。
资料分析知识点
资料分析知识点资料分析是一种通过收集、整理、解读和分析各类数据资料，从中提取有用信息，揭示事物规律和特征的方法和过程。
在各个领域，资料分析都扮演着重要的角色。
本文将介绍资料分析的基本概念、方法和步骤，以及常见的分析技巧和注意事项。
一、资料分析的基本概念资料是指通过定性或定量方式获得的各类信息，可以是文字、数字、图片、声音等形式的数据。
资料分析是对这些信息进行分类、整理、分析和解读的过程，旨在从中获得有关事物、现象或问题的深入认识和理解。
二、资料分析的方法和步骤1. 收集资料：收集各类与研究问题相关的数据资料，可以通过实地调查、问卷调查、文献阅读、网络搜索等方式获取。
2. 整理资料：对收集到的资料进行分类、编码、整理，建立清晰的数据库或文档，以便后续分析和使用。
3. 分析资料：根据具体问题和研究目的，选择合适的分析方法进行数据处理和统计。
常见的分析方法包括描述性分析、相关性分析、回归分析、因子分析等。
4. 解读资料：根据分析结果，提取有用信息，推断、归纳、总结出事物规律和特征，作出合理的解释和结论。
三、常见的资料分析技巧1. 数据可视化：通过图表、图像等形式将数据进行可视化呈现，有助于更直观、清晰地理解数据。
2. 统计分析：运用统计学方法对数据进行整理、描述和分析，以揭示数据的规律和特征。
3. 趋势分析：通过对历史数据的观察和分析，推断出未来的发展趋势，为决策提供参考依据。
4. 比较分析：将不同组别或时间段的数据进行对比，寻找差异和相似之处，从而深入理解问题的本质。
四、注意事项1. 数据的有效性：在进行资料分析前，要确保所使用的数据是准确、完整、可靠的，避免因数据质量问题导致分析结果失真。
2. 方法的选择：根据研究问题的不同，选择合适的分析方法和工具。
不同的方法适用于不同类型的数据和问题。
3. 结果的解释：在向他人传达分析结果时，要清晰、准确地解释分析方法、数据来源和结论，并提供相应的依据和证据。
资料分析方法知识点总结
资料分析方法知识点总结资料分析方法是社会科学研究中常用的一种分析方法，通过对已有的资料进行收集、整理、归纳和分析，以了解事物的本质、规律和变化。
本文将针对资料分析方法的知识点进行总结，并包括资料分析方法的步骤、技术和应用。
一、资料分析方法的步骤资料分析方法的步骤包括资料收集、整理、归纳和分析四个基本过程。
1. 资料收集资料收集是资料分析方法的第一步，主要包括了收集各种形式的文献资料、统计数据和实地调查所得的资料，并确保资料的准确性和真实性。
资料收集的途径包括图书馆查阅、调查问卷、访谈、观察和互联网检索等方法。
2. 资料整理资料整理是将收集的资料按照一定的格式进行整理和归纳，以便后续的分析。
资料整理的工作包括了将文献资料分类整理、整理统计数据表格和制作逻辑架构图等。
3. 资料归纳资料归纳是将整理过的资料按照一定的条理和逻辑进行归纳总结，以便进一步的分析。
资料归纳的目的是将杂乱的资料系统化和概括化，从而形成具有一定意义的结论。
4. 资料分析资料分析是对归纳后的资料进行分析和解释，以发现问题、验证假设和得出结论。
资料分析的方法包括定性分析、定量分析、比较分析、实证分析等多种方法。
二、资料分析方法的技术资料分析方法的技术是指进行资料分析所需要的各种工具和方法。
1. 文献搜索技术文献搜索技术是指在图书馆和互联网上，通过检索相关的文献和资料，以收集各种文献资料的方法。
常用的文献搜索技术包括了关键词检索、索引检索和引文检索等。
2. 统计分析技术统计分析技术是指运用统计学原理和方法对收集到的统计数据进行分析，以发现数据之间的规律和关系。
统计分析技术包括了描述统计分析、推断统计分析、相关性分析、回归分析、因子分析等。
3. 质性分析技术质性分析技术是指对非数量性的资料进行分析和解释，以了解事物的本质和意义的方法。
质性分析技术包括了文本分析、内容分析、语义分析、逻辑分析等。
4. GIS技术GIS技术是地理信息系统技术的简称，是一种用来记录、存储、分析和显示地理空间数据的技术。
(行测讲义)资料分析
行测讲义：资料分析一、概述资料分析作为行测考试中的一个重要部分，是考察考生综合分析、归纳和推理能力的重要手段。
在行测中，常常会出现各种形式的资料，包括文字、图表、数据等，考生需要通过对这些资料的深入分析，得出正确的结论和推断。
二、资料类型及特点1.文字资料: 常见于文章、报道等形式，需要考生深入理解文本内容，把握文章核心信息。
2.图表资料: 包括表格、图表、图片等形式，需要考生根据图表数据分析趋势、对比差异等。
3.数据资料: 主要是数字数据和统计信息，需要考生运用数学和统计知识进行分析。
三、资料分析的步骤1.理解: 阅读资料，把握核心信息和关键数据。
2.分析: 对资料进行深入分析，抓住关键信息进行对比、推理等。
3.归纳: 总结分析结果，归纳出结论和规律。
4.推断: 根据分析结果进行推理，得出正确答案或结论。
四、应对策略1.注重细节: 注意每一个细节信息，有时候关键信息隐藏在细节之中。
2.多维分析: 不要只看文字资料或图表，要综合分析多种资料形式。
3.逻辑推理: 运用逻辑推理能力分析资料，避免主观臆断。
4.实践演练: 多做行测模拟题，熟悉各种类型的资料分析题型。
五、实例分析假设给定一篇文章和一个相关的表格资料，文章提到某地某项政策的实施效果良好，表格资料列出了该地区的经济指标数据，要求分析文章和表格资料，得出结论。
在分析时要注意政策内容、经济数据的对比、可能存在的因果关系等。
六、总结资料分析是行测考试的一个重要环节，考生在备考过程中应注重提升资料分析能力。
通过理解资料、深入分析、归纳总结和推理推断，可以提高答题的准确性和效率。
希望考生在考试中能够运用好资料分析技巧，取得优异的成绩。
以上就是关于资料分析的行测讲义，希望对考生备考有所帮助。
祝各位考生取得理想的成绩！。
新高考数学知识点资料分析
新高考数学知识点资料分析随着新高考改革的推进，数学作为一门重要的课程，成为了考生们备考的重点之一。
为了更好地应对新高考数学考试，了解数学知识点的特点和难点，对考生们来说至关重要。
在本篇文章中，我们将对新高考数学知识点进行深入分析。
首先，我们来看一下新高考数学知识点中的代数部分。
代数是数学的基础部分，也是高考考试中的重点内容。
在新高考数学中，代数的重点主要集中在函数与方程、不等式与绝对值、数列与数表等方面。
这些知识点涉及到了函数的图像、性质和应用，以及方程与不等式的解法和应用。
对于学生来说，掌握代数的基本概念和解题方法是非常重要的。
接下来，我们来看一下新高考数学知识点中的几何部分。
几何是数学中的另一个重要分支，也是高考考试中的必考内容。
在新高考数学中，几何的重点主要涉及到了平面几何和空间几何。
平面几何包括了点、直线、圆等基本概念和性质，以及平面图形的面积和周长等计算方法。
空间几何主要涉及到了三维图形的体积和表面积等计算，以及空间几何体之间的位置关系。
对于几何的学习，学生们需要熟悉几何的基本概念和图形的性质，掌握几何的基本计算方法和推理方法。
除了代数和几何，新高考数学知识点还包括了概率与统计、函数与导数等内容。
概率与统计是数学中的实际应用部分，主要涉及到了概率的计算和统计的基本方法。
这些知识点在高考中的分值较大，对于考生来说，掌握概率与统计的基本概念和计算方法是非常重要的。
函数与导数是高等数学中的重要部分，也是数学中的难点内容。
在新高考数学中，函数与导数的重点主要包括了函数的性质和变化率，以及导数的计算和应用。
这些知识点对于考生来说，需要有较强的逻辑思维和计算能力。
总之，在备考新高考数学考试中，对数学知识点的深入分析是非常重要的。
了解数学知识点的特点和难点，有助于考生们在备考中更有针对性地进行复习。
在学习过程中，要注重基础知识的夯实，熟练掌握解题方法和应用，培养良好的数学思维和运算能力。
同时，要注重实际问题与数学的结合，将数学知识运用到实际生活中去，提高数学的应用能力。
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一、认知领域知识分类（摘于《不同类型知识的学习与教学设计》）知识分为三大类:一类是陈述性知识,另一类是程序性知识,再一类是策略性知识。
陈述性知识是用于回答“是什么”的问题。
程序性知识是通过练习在运用时能达到相对自动化的程度,很少或不需要意识控制的知识。
策略性知识一般是受意识控制的,其运用难以达到自动化程度。
策略性知识也是一种特殊的程序性知识。
策略性知识与程序性知识都是用于回答“怎么办”的问题。
如果从知识学习的过程来考虑,以上不同性质的知识学习又有不同的过程。
陈述性知识的学习可以分为三个阶段：第一阶段,新信息进入短时记忆,与长时记忆中被激活的相关知识建立联系,从而出现新的意义的建构;第二阶段,新建构的意义贮存于长时记忆中,如果没有复习或新的学习,这些意义会随着时间的延长而出现遗忘;第三阶段,意义的提取和运用。
程序性知识的学习一般也可分为三个阶段：第一阶段与陈述性知识的学习相同。
第二阶段是通过应用规则的变式练习,使规则的陈述性形式向程序性形式转化,即规则开始向活动或行为的技能转化。
第三阶段,规则完全支配人的行为,技能达到相对自动化。
策略性知识的学习作为一种特殊的程序性知识的认知策略的学习,首先必须知道要学习的认知策略是什么;然后通过应用有关策略的练习,使有关学习、记忆或思维的规则支配自己的认知行为;最后能在变化的条件下顺利应用有关规则支配与调节自己的认知行为,达到提高学习效率的目的。
陈述性知识学习又可分为三种形式。
(1)符号学习。
也就是学习与记住事物的名称,即奥苏伯尔所说的表征学习;(2)事实学习。
如学习“三角形有三条边”,也就是奥苏伯尔所说的命题学习;(3)有组织的知识学习。
即学习由许多单个事实连接成的大的整体,相当于奥苏伯尔所说的命题网络学习。
陈述性知识的教学设计以知识的理解为核心。
程序性知识的类型,按加涅的智慧技能层次论,把智慧技能分为:辨别、概念、规则和高级规则。
按J·R·安德森的说法,是模式识别和动作序列。
[1]模式识别就是对事物分类,实际上也就是概念的运用;动作序列就是根据符号进行一系列运算或操作,也就是规则应用。
程序性知识不同于陈述性知识,它在头脑中以产生式(production)表征,形式为“如果/则”。
程序性知识的表征、贮存和再现的方式都不同于陈述性知识。
前者是动态的,后者是静止的;前者只能通过观察人的行为间接测量,后者可以通过“告诉”的方式测量;前者以产生式和产生式系统表征,后者以命题和命题网络的形式表征;前者的一系列动作能自动激活,意识控制程度低,后者在再现知识时往往是一个有意识的搜寻过程,激活速度较慢。
策略性知识所处理的对象是个人自身的认知活动。
根据认知活动的复杂程度,可以将策略性知识分为两级水平:较低级的为一般学习活动的策略知识；较高级的为创造性思维策略知识。
策略性知识也需要由陈述性知识转化为程序性知识,也必须通过产生式表征并组成产生式系统才能贮存。
认知策略是对内控制的技能,它所涉及到的概念和规则反映人类自身认识活动的规律。
二、《基于知识分类理论的教学设计》中知识分类分析陈述性知识的获得过程包括三个环节:(1)激活。
所有的陈述性知识都处在一个网络结构之中,在这个网络结构中,所有记忆单元都相互联结,随着新命题的物理形式的刺激(声音刺激或视觉刺激)进入工作记忆中,激活了长时记忆中的节点,同时也激活了这些节点有关的旧命题,个体可以通过旧命题理解新命题的意义。
(2)精致。
在这一环节中,个体能在新知识和旧知识之间建立多种联系,作出某种新的推论或补充,给日后提取信息提供了多种可选择的通路。
(3)组织。
组织就是将陈述性知识分成若干子集,并表明各子集之间关系的过程。
个体在接受新信息时,倾向于积极地组织它们,如把一些信息归纳在一起,把另一些信息分开来,在一些信息中建立关系,形成“组块”。
组织能够使工作记忆有限的容量在提取时有所提高,也提供了更有效的提取线索。
程序性知识获得的一般过程也包括三个环节:(1)以陈述性知识的方式表征行为序列。
(2)程序化练习。
经实际练习由命题表征控制下的行为序列过渡到由程序表征控制下的行为序列。
(3)合成。
各孤立的、小的产生式合成大的产生式系统。
策略性知识是运用习得的概念和规则来调节、控制自己的加工活动,策略性知识也是一种特殊的程序性知识,是对内调控的程序性知识,主要涉及到解决问题的方法,策略的形式以及行为和情感的体验等,所以说,策略性知识的学习就是一种特殊的程序性知识的认知策略的学习。
不同的研究者依据不同的标准,对认知策略进行了分类。
加涅曾将认知策略按其应用的认知活动不同,分为注意中的认知策略、编码中的认知策略、提取策略、解决问题中的策略以及元认知策略等等;安德森则按其应用的范围,将认知策略分为一般领域的认知策略(弱方法)和特殊领域的认知策略(强方法);还有一些研究者将认知策略主要区分为学习策略和思维技能。
三、《论知识类型与案例教学法》中知识分类分析1、当代认知心理学家安德森(Anderson)把人类掌握知识的表征形式分为:陈述性知识与程序性知识。
所谓陈述性知识,正如它的修饰词所表明,能被人陈述和描述。
简而言之,陈述性知识是有关人所知道的事物状况的知识。
与陈述性知识相对的程序性知识,则并不停留在人们仅能说说而已的状态。
它是关于人怎样做事的知识,既可涉及驾车之类的运动技能,也可涉及在什么样的条件下使用某一数学原理之类的认知技能,当然还可以涉及使用自己的认知资源之类的认知策略。
2、美国著名教育学者布劳迪(H. S. Broudy)则依据知识的理论和实际,将知识分为下列三大类型:第一类是结构知识和程序知识,前者指的是学科的逻辑结构,或是科学的知识体系;后者指的是发现其逻辑体系的发展史或是科学的思考。
第二类是科学的知识和人文的知识,前者基本上关心的是真理;而后者关心的是真实性和确实性。
第三类是有效的知识和实用的知识,前者是学科纯粹知性的性质,包括概念、关系、理论、探究模式等有效的参照标准;后者则强调这些知识是否对个人或社会有益。
3、美国著名的教育心理学家布鲁纳(Bruner)则将知识的类型依人类的认知方式分成两类:一类是典范型的;另一类则是叙述型的。
典范型的认知常常连接着科学的认知,其认知方式是分析的、普遍性的、抽象的、无私的、非脉络化的,典范型的认知独立于个别的认知者,以及认知的脉络。
相对地,叙述型的认知方式是特定的、地区的、个人的、脉络化的,叙述的认知方式,具有逼真性,因为它环绕着真实。
4、就个体学习而言,在现代认知心理学中,人类知识可划分为陈述性知识与程序性知识。
陈述性知识是指人们能有意识地回忆和陈述的知识,包括符号、事实和有组织的命题知识。
程序性知识是回答“怎么办”问题的知识。
程序性知识分为广义的程序性知识与狭义的程序性知识。
在未谈及程序性知识分类之前,所谈到的程序性知识大都是狭义的,即对外部事件怎么办的知识。
除此以外,还有一类程序性知识就是策略性知识。
策略性知识是专门用来调控、指导、解决个体大脑内部的记忆、思维等学习活动怎么办的知识。
四、《知识分类及其管理》1、依据知识的属性, 可将知识划分为显性知识和隐性知识。
显性知识是指以专利、发明创造、文件、规章制度、设计图、报告等形式存在的知识; 而隐性知识则是指工作诀窍、经验、视点、形象、价值体系等。
2、从知识的范围来看, 可将知识划分为内部知识和外部知识。
3、根据知识的“所有权”不同, 可将知识划分为个人知识和组织知识。
4、如果按静态的观点来看待知识, 则可将知识看成是一个个物质“实体”。
把知识看作为一个“实体“, 在管理“实体知识”的过程中, 重点在于识别、组织、收集、测度知识。
如果按动态的观点来看待知识, 则可将知识看成是一个过程。
持这种观点, 意味着将注意力更多地集中于知识的共享、创新、适应、学习、运用和沟通这一动态过程, 意味着把知识看成是一个充满不断转变、融合、合并的动态体。
5、按知识对企业的作用和贡献大小, 可将知识划分为核心知识和非核心知识。
核心知识是指能使企业为顾客带来特别利益的独有技术, 并使该技术迅速、高效地转化为高质量的产品和服务的能力; 非核心知识是指辅助核心知识的产生、形成和发展的制度、文化、技术及知识等。
五、加涅的学习结果分类《从加涅的学习结果分类看学生综合能力的培养》《加涅的学习结果分类与教学设计》《浅谈加涅的学习分类及其条件》《试析加涅的学习分类理论》加涅认为,教学的目的是为了促进学习。
教学的设计和安排上的差异是由于学习结果的类型及其学习条件不同。
加涅从人类习得的性能中区分了5种学习结果,即智慧技能、认知策略、言语信息、动作技能和态度。
智慧技能个体学会使用符号与外界环境保持接触的能力,就是智慧技能。
它回答是“知如何”的问题,其典型形式是规则。
智慧技能是人类习得性能中最重要的一种,也是人们“受教育”的实质意义所在。
智慧技能还可以分为若干个亚类,辨别概念规则问题解决(高级规则)。
每一种智慧技能的学习,都以前面较简单的技能为先决条件。
通过学习迁移,个体便从每一种新习得的智慧技能中增添了智慧的潜能。
认知策略加涅又从认识技能中分化出一种特殊的技能,这便是认知策略。
认知策略是学习者用以控制注意、学习、记忆、思考等行为的内在组织技能。
当然,认知策略同自我意识发展水平有关。
它并不指向于具体的外部内容,但也不能离开一些具体的知识来加以学习和应用。
因为认知策略“不可能在真空中操练”。
加涅认为,如何促成认知策略的改善,从而使每位学习者“发挥其潜能”,乃是教育面临的挑战之一。
言语信息言语信息就是学习者学会陈述事实或观点的能力。
它主要有3个方面的作用,一是掌握言语知识,这是日常生活、社会交往和职业学习中必不可少的内容;二是学习其他能力类型的先决条件,无论智慧技能的学习,还是认知策略、态度这些类型的学习,都是在言语信息的背景中发生的;三是思维的工具。
动作技能在整个学校教育中,个体在游戏和体育活动中学习各种各样的动作技能,以及含有动作技能的工具———操作程序。
动作技能最显著的特征是可以通过练习而改进。
但这种练习不适用于智慧技能、信息和态度等性能的学习。
态度除了作为行为基础的性能之外,学习还会导致影响个体行为选择的内部状态的建立。
这种学习结果,就是态度。
态度的学习和改变对每一种教育计划都非常重要。
态度以多种多样的方式被习得,其中最可靠的方式就是模仿。
而行为选择后的成功体验对学习者的态度常常有直接的积极影响。
加涅学习结果分类信息加工心理学知识分类言语信息陈述性知识智慧技能程序性知识认知策略策略性知识动作技能程序性知识态度六、罗伯特·M·加涅学习结果分类理论《加涅学习结果分类理论对成人学习的启示》《基于加涅学习结果分类理论的MCAI研究》加涅在对人类学习现象的研究中指出:人类学习现象是极其复杂的,不可能用一种理论解释全部学习现象,只有先对学习的结果进行分类,且能够清楚的区分学习结果的类型,才能对人类学习现象进一步研究。