新课标十大核心概念之-“数据分析观念-”解读

新课标十大核心概念之“数据分析观念”解读

在对“数据分析观念”进行分析之前，我们首先要理解新、旧课标在“统计与概率”这一版块的要求与区别。原课标的核心词：数感、符号感、空间观念、统计观念、应用意识、推理能力。新课标核心词：数感、符号意识、运算能力、模型思想、空间观念、几何直观、推理能力、数据分析观念、应用意识、创新意识。在“统计与概率”板块的核心词由“统计观念”改为“数据分析观念”。“统计观念”（旧）：强调的是从统计的角度思考问题，认识统计对决策的作用，能对数据处理的结果进行合理的质疑。“数据分析观念”（新）：改变过去这一概念含义较“泛”，体现统计与概率的本质意义不够鲜明的弱点，而将该部分内容聚焦于“数据分析”。

那么让我们来深入学习“数据分析观念”跟上教学改革的步伐。

（一）什么是“数据分析观念”？数据分析观念是学生在有关数据的活动过程中建立起来的对数据的某种“领悟”、由数据去作出推测的意识、以及对于其独特的思维方法和应用价值的体会和认识。

在课标当中，对于数据分析观念，有这样的描述：了解在现实生活中，有许多问题应当先做调查研究，搜集数据，通过分析做出判断。体会数据中蕴含着信息，了解对于同样的数据可以有多种分析的方法，需要根据问题的背景，选择合适的方法，通过数据分析体验随机性。一方面对于同样的事物，每次收到的数据可能不同，另一方面只要有足够的数据，就可以从中发现规律。

(二)为什么要学数据分析的观念？

数据分析是统计学里的一个核心内容。不论是统计还是概率，都要基于数据，基于对数据的分析；在进行预测的时，为了使预测更合理，也需要收集更多的数据。数据分析观念是学生在义务教育阶段数学课程中最应培养的数学素养之一，是促进学生发展的重要方面。通过数

据分析的教学，使学生体会到统计时需要收集数据，应用数据分析，能解决日常生活中很多实际问题，从而感受统计的实际价值，发展学生的应用意识。

（三）培养数据分析观念的要求：

一是过程性（或活动性）要求：让学生经历调查研究，收集、处理数据的过程，通过数据分析作出判断，并体会数据中蕴涵着信息

二是方法性要求：了解对于同样的数据可以有多种分析方法，需要根据问题背景选择合适的数据分析方法

三是体验性要求：通过数据分析体验随机性

(四)怎样培养学生数据分析的观念？

1、让学生经历数据分析过程，体会数据中蕴含的信息。

建立数据分析观念最好的办法是让学生经历完整的收集、整理、描述、分析的统计全过程，让学生明白为什么要进行数据的“收集、整理、描述、分析”，也就是说分析数据能帮助我们做什么。常见的教学中，数据的“收集、整理、描述、分析”都是教师布置的“任务”，只要学生按照教师的要求去做即可，而没有问一问为什么要做这些。

2、鼓励学生掌握数据分析方法，根据问题的背景选择合适的方法。

得到一组数据我们要分析什么：

①、数据有什么特点？

②、数据怎样变化？

③、可以推测哪些情况？

3、通过数据分析，让学生感受数据的随机性。

史宁中教授说：“统计与概率领域的教学重点是发展学生的数据分析意识，培养学生的随机观念，难点在于，如何创设恰当的活动，体现随机性以及数获得、分析、处理进而作出决策

的全过程。”

例如：上学时间。

学生记录自己在一个星期内每天上学途中所需要的时间，如果把记录时间精确到分，可能学生每天上学途中需要的时间是不一样的，可以让学生感悟数据的随机性；更进一步，让学生感悟虽然数据是随机的，但数据较多时具有某种稳定性，可以从中得到很多信息，比如，通过一个星期的调查可以知道“大概”需要多少时间。

（五）是否具备“数据分析观念”主要表现在以下的这么几个方面

1、是否具备“数据的意识”。能想到用数据来处理问题。当你遇到一个问题时，你能想到利用数据来解决问题。

比如：班里要组织联欢会需要买些水果，买什么样的水果买多少比较合适呢？多数人都是以自我喜欢为中心的，于是有的学生会说我喜欢吃苹果要买苹果，有的学生会说我欢喜吃香蕉要买香蕉，有的学生会说我欢喜吃梨要买梨。因为各人的喜好不一，要使买到的水果得到很多人的喜欢，那我们必须要先进行数据收集。于是我们要先统计班上喜欢吃苹果的有多少人，喜欢吃香蕉的有多少人，喜欢吃梨的有多少人，最后发现可能喜欢吃苹果的人最多，于是就多买点苹果。这实际上就是培养学生的一种数据意识，是小学阶段统计学的最核心的问题，遇到这样的问题能想到去调查、进行数据收集，用数据说话，这一点非常重要。这就是数据分析观念的第一点：数据意识

2、通过收集数据、描述数据、分析数据的过程，体会数据中是蕴含着的信息，能从中更可能多的提取信息，而这些信息能为我们解决问题，作出合理的决策。

3、能对数据的来源、收集和描述数据的方法、由数据得到的结论进行合理的质疑。

读《新课标的核心概念及其变化》

新课标阐述了十大核心概念：数感、符号意识、空间观念、几何直观、数据分析观念、运算

能力、推理能力、模型思想以及应用意识和创新意识。其中，运算能力、模型思想、几何直观和创新意识是新增加的，而数感、符号意识、数据分析观念等三个观念的名称和内涵发生了变化；还有推理能力、空间观念、应用意识三个概念没有改变。

可以看出，新课标对核心概念的重新审视、合理调整、确立地位反映了新课标的思想转变，即“知识为本”转变为“育人为本”。如何理解新概念将成为今后教育教学研究的新课题、新方向。

关于符合意识。实验版中为“符号感”。如：月历中任意四个数“15+23=22+16”转化为符合来解释：n、n+1、n+7、n+8，再稍加证明即可。

关于几何直观。“几何直观主要是指利用图形描述和分析问题”。它不仅在“图形与几何”的学习中，而且在整个数学的学习过程中都发挥重要作用。如：利用直观模型来理解数概念和运算的道理。

关于模型思想。“模型思想的建立是学生体会和理解数学与外部世界联系的基本途径。如：路程=速度*时间，总价=单价*数量。数学模型的建立需要经过“观察、发现提出问题、建立数学模型、得到数学结果、检验、用结果解释结果”等过程。

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总之，这十个核心概念分为三层。第一层主要体现在某一内容领域的核心概念。数感、符号意识运算能力体现在数与代数领域，空间观念体现在图形与几何领域，数据分析观念体现在统计与概率领域；第二层主要体现在不同内容领域的核心概念。包括几何直观、推理能力、模型思想；第三层是指超越课程内容，整个小学数学课程都应特别注重培养学生的应用和创新意识。

数据分析观念的内涵及其重要性

广东省潮州市饶平县黄冈镇中心小学余广武

数据分析观念包括：了解在现实生活中有许多问题应当先做调查研究，收集数据，通过分析做出判断，体会数据中蕴涵着信息；了解对于同样的数据可以有多种分析的方法，需要根据问题的背景选择合适的方法；通过数据分析体验随机性，一方面对于同样的事情每次收集到的数据可能不同，另一方面说明只要有足够的数据就可能从中发现规律。数据分析是统计的核心。

为什么我们要在统计概率教学中，把数据分析观念作为一个核心概念呢？

一、数据分析观念是统计概率教学内容的主核心。统计学的一个研究对象是数据，它是通过收集数据，以及对数据的分析来帮我们解决问题的。史宁中教授说：“数据是信息的载体，这个载体包括数，也包括言语、信号、图像，凡是能够承载事物信息的东西都构成数据，而统计学就是通过这些载体来提取信息进行分析的科学和艺术。”“统计与概率领域的教学重点是发展学生的数据分析意识，培养学生的随机观念；难点在于，如何创设恰当的活动，体现随机性以及数据获得、分析、处理进而作出决策的全过程。”可见，统计学的一个核心就是数据分析。不论是统计还是概率，都要基于数据，基于对数据的分析；在进行预测的时时，为了使预测更合理，也需要收集更多的数据。

二、数据分析观念是学生在义务教育阶段数学课程中最应培养的数学素养之一，是促进学生发展的重要方面。在以往的统计教学中，我们很多教师仅仅把统计看成计算和画图，忽视数据分析在统计和概率教学中的重要地位。事实上，数据分析对于促进学生的发展具有重要的作用。首先，通过统计教学，可以发展学生的数据意识；其次，通过数据分析，学生从中提取相关信息，根据不同的背景，选择不同的方法，从而培养学生思维的灵活性；其三，在数据分析中，可以使学生体会到既有偶然性，又有规律性，体验随机观念。

三、数据分析观念本质上体现的是数学的基本思想。数据分析观念是统计思想的一个重要组成部分。在整理、描述和分析数据的过程中，首先必须对数据进行分类，分类是描述和整理

数据的开始。接着，进行排序，进行必要的归纳和整理。最后后把整理后的数据运用统计图表等直观地表示出来，并加以适当的分析，为人们作出决策和推断提供依据。在这一系列的分析过程中，往往需要渗透分类思想、归纳思想、类比思想和统计思想等数学思想方法，其中，最重要的就是统计思想。

四、数据分析观念是数学课程的目标点之一，也是数学课堂教学的目标之一。我们可以通过数据分析的教学，使学生体会到统计时需要收集数据，应用数据分析，能解决日常生活中很多实际问题，从而感受统计的实际价值，发展学生的应用意识。因此，我们要重视数据分析，把发展学生的数据分析观念的培养作为重要的教学目标。

综上所述，数据分析观念无论是概念的本身，还是它对于学生发展都具有很高的价值；是数学教学中必不可少的一个内容。所以说，应该把数据分析观念作为一个核心概念。

如何培养学生的数据分析观念

旧县中心小学邱石连

新课程标准理念下将统计与概率作为重要的学习内容，随着大家对统计与概率教学的不断探索和实践，人们逐渐认识到对于这个领域的学习而言，重要的绝不仅仅是画统计图、求平均数等技能的学习。而是要让孩子“亲近”数据，加强孩子数据分析观念的培养。

一、培养统计意识是小学学习“统计与概率”最重要的目标

“统计观念”的首要方面是能有意识的统计的角度思考有关问题，当遇到有关问题时能想到去收集数据和分析数据，即发展学生的统计意识。

发展学生的统计意识最主要的方式就是让学生体会到统计是有用的，数据是有信息的，也就是说统计能够帮助人们做出决策，能够帮助人们了解一些情况。因此教师要重视学生统计意识的培养，主要体现在以下几个方面。

1、在活动中逐步形成统计观念。

统计观念主要指：能从统计角度思考与数据有关的问题；能从数据分析作出合理的决策；能对数据的来

大数据培训班是骗局吗_光环大数据培训机构

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通过努力，零基础的朋友也是完全可以掌握大数据技术的。二是数据分析与挖掘，学习Python、数据库、数据仓库、网络爬虫、数据分析与处理等，重要的是：理论知识+软件工具+数据思维=数据分析基础，具体学习内容可以参考加米谷大数据分析与挖掘培训课程，然后要把这些数据分析基础运用到实际的工作业务中，好好理解业务逻辑，切实用数据分析驱动网站运营、业务管理，切实发挥数据的价值。报名费用和学习时长：培训大数据，一般费用在1w-2w不等，脱产学习从编程到项目实战时间要半年左右。大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

软件质量数据分析报告

技术部数据分析报告（编号：NT-Q13-T01）拟制人：批准人： xxxx年x月x日

北京xxx有限公司技术部自xxxx年3月1日开始运行ISO9001质量管理体系以来产生如下数据，为了更好的控制技术部的质量工作，特对相关数据进行统计及分析，提出预防或改进要求。本部门质量目标完成情况如下：

一.系统集成项目统计纠正和预防措施：目前项目实施过程中存在的潜在问题是由于用户的原因推迟项目进度，使项目不能按实施计划的进度完成。针对此问题，技术部售前工程师在做需求分析及方案设计时应充分考虑用户方责任问题，做好前期的计划；项目中问题发生时，项目经理应做为接口与用户明确好进度推迟的原因、及具体进度安排，形成文件，并随时与用户沟通。二.客户满意度的统计纠正和预防措施：在接受统计的4个项目中，存在的问题主要有：与用户沟通的及时性不够、现场培训的内容不能完全满足用户需求、文档提交的不及时几方面。针对上述问题，技术部应①增强技术人员的质量意识，由质量小组对技术人员进行质量意识的培训；②召开项目经理会议，明确项目经理在项目中的作用和指责权限；③在派工培训时考虑到个人专长，尽量安排经验丰富的培训师，并定期组织内部技术交流和培训。

三.维护服务统计 1. 按用户分类统计如下： 2. 按故障级别分类统计如下： 3. 按故障类型分类统计如下：

33% 33% 软件故障人为故障 0% 纠正和预防措施：从维护和服务的统计数据分析，造成用户系统的故障原因主要是设备故障和操作系统故障，其次是线路故障和其他故障，为出现软件故障和人为故障。针对以上故障类型，技术部应①在项目实施过程中对用户日后的维护人员加强培训和指导②在项目交付时提供内容完整、实用性强的的维护操作指导性手册；③售前技术人员在做方案设计时提示用户准备关键设备的备品备件及备份线路④公司在资源允许的情况下适量购置常用设备备件。四. 办公IT 系统维护统计 1. 按故障级别分类统计如下：

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科学史上最有名的数据分析例子

科学史上最有名的数据分析例子开普勒三定律数据来源：第谷?布拉赫（,丹麦人），观察力极强的天文学家，一辈子（年）观察记录了颗行星资料，位置误差不超过°。观测数据可以视为实验模型。数据处理：开普勒（，德国人），身体瘦弱、近视又散光，不适合观天，但有一个非常聪明的数学头脑、坚韧的性格（甚至有些固执）和坚强的信念

（宇宙是一个和谐的整体），花了年（）研究第谷的观测数据，得到了开普勒三定律。开普勒三定律则为唯象模型。．数据分析法思想采用数理统计方法（如回归分析、聚类分析等）或插值方法或曲线拟合方法，对已知离散数据建模。适用范围：系统的结构性质不大清楚，无法从理论分析中得到系统的规律，也不便于类比，但有若干能表征系统规律、描述系统状态的数据可利用。数据分析法基础知识（）数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出；（）数据分析（）是指分析数据的技术和理论；（）数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律；（）作用：在实用中，它可帮助人们作判断，以采取适当行动。（）实际问题所涉及的数据分为： ①受到随机性影响（随机现象）的数据； ②不受随机性影响（确定现象）的数据； ③难以确定性质的数据（如灰色数据）。（）数理统计学是一门以收集和分析随机数据为内容的学科，目的是对数据所来自的总体作出判断，总体有一定的概率模型，推断的结论也往往一概率的形式表达（如产品检验合格率）。（）探索性数据分析是在尽量少的先验假定下处理数据，以表格、摘要、图示等直观的手段，探索数据的结构及检测对于某种指定模型是否有重大偏离。它可以作为进一步分析的基础，也可以对数据作出非正式的解释。实验者常常据此扩充或修改其实验方案（作图法也该法的重要方法，如饼图、直方图、条形图、走势图或插值法、曲线（面）拟合法等）。

好程序员大数据分析在企业运营中的作用

好程序员大数据分析在企业运营中的作用好程序员隶属于千锋教育企业高端大数据培训机构，在大数据+人工智能领域取得了显著的成果，基于已有的业绩，好程序员推出高端大数据培训班，想参加好程序员大数据培训必须经过层层筛选考试，才能进入，越来越的同学意识到顺利进入好程序员的大数据培训就等于拥有了高薪，今天小编给大家介绍一下大数据分析在企业运营中的作用，让更多的同学真正理解大数据并且了解大数据的应用，大数据成为一个封口，人员紧缺，具备良好的大数据技能便可获得不错的收入。现代社会企业竞争白热化，传统的运营方法很难提升企业的运营效率。企业追求精细化、精准化营销，用好大数据是关键。从数据集合中抽取有用信息的过程，涉及到数据库、人工智能、机器学习、统计学、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、空间数据分析等多领域的知识和技术。这些需要专门的数据分析师去做，那么大数据分析在企业运营中的作用是什么呢? 一：帮助企业分析目标客户数据化运营的第一步是找准目标客户。目标客户在试运营阶段只能通过简化、类比、假设的手段进行模拟探索。真实的业务场景产生，拥有一批真实用户后，根据这批核心用户的特征，可以寻找拥有同类特征用户的群体。根据业务环节的不同，可以分为流失预警模型、付费预测模型、续费预测模型、运营活动响应模型等。预测模型本身输入的自变量与因变量的关联关系也有重要的业务价值，甚至是数据化运营中新规则、新启发的重要因素。该模型涉及技术一般有逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。二：活跃率分析

活跃率是某一时间段内活跃用户在总用户量的占比，根据时间可分为日活跃率(DAU)、周活跃率(WAU)、月活跃率(MAU)等。搞运营的都知道，一个新客户的转化成本大概是活跃客户成本的3~10倍，僵尸粉是没用的，只有活跃的用户才能对平台产生价值。活跃率的组成指标是业务场景中最核心的行为因素。活跃率定义主要涉及两个技术：一个是主成分分析，其目的是把多个核心行为指标转化为一个或少数几个主成分，并最终转化为一个综合得分;另一个是数据标准化，因为不同指标有不同的度量尺度，只有在标准化后才有相互比较和分析的基础。三：发现访问路径根据用户在网页上流转的规律和特点，发现频繁访问路径模式，可以提炼特定用户群体的主流路径、特定群体的浏览特征等信息。路径分析有两类，一类是有算法支持，另一类是按照步骤顺序遍历主要路径的。如果能够将单纯的路径分析与算法及其它数据分析、挖掘技术整合，可以针对不同群体的路径分析，优化页面布局，提升转化率，减少用户流失风险。不仅运营部门，产品设计、用户体验设计等部门都会感谢这些真实、有用的数据。为卖出更多产品和服务，数据分析师通常会用到以下一些模型。一、商品推荐模型推荐模型包括类目推荐、标签推荐、店铺推荐等，其中尤以商品推荐最为典型。当前的主流模型为规则模型、协同过滤和基于内容的推荐模型。关联规则适用于交叉销售的场景，如旅行根据机票推荐酒店，情人节巧克力与鲜花捆绑销售等。商品推荐模型在实际应用中往往会遇到许多问题，如如何从商品标题、类目、属性提取商品重要属性、新用户问题、长尾商品问题、稀疏性问题。在实际应用中，需要根据业务场景、充分利用各种算法优点，设计混合推荐算法，提升推荐质量。二、交叉销售模型

大数据培训去哪个机构好

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是很小的一部分。学习大数据要了解的问题什么是大数据？所谓大数据，麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的应用？随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。大数据培训机构哪个好？当选千锋教育。

质量数据分析和质量信息管理办法

内部资料注意保存宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司管理文件文件编号：SWZ07016 第 1 版签发:王治政质量数据分析和质量信息管理办法 1 总则 1.1为了收集、分析各类质量数据和信息并及时传递和处理，更好地为质量管理体系的持续改进和预防措施提供机会，特制订本办法。 1.2本办法适用于宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司（以下简称：分公司）质量数据和质量信息的收集、分析等管理。 2管理职责分工 2.1 质量保证部负责质量数据和质量信息的归口管理，并负责质量指标、质量体系运行等方面数据和信息的收集、分析和传递。 2.2 制造管理部、特殊钢技术中心负责关键质量特性等方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.3特殊钢销售部负责顾客满意度及忠诚度方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.4 采购供应部负责原料、资材备件、设备工程供方数据和信息收集、分析和传递。 2.5 各有关生产厂、部负责本部门或本专业数据和信息收集、分析和传递。 3质量数据、信息收集的范围 3.1 需收集的质量数据、信息应能反映分公司产品实物质量和质量管理体系的运行状况，能反映分公司技术质量水平，并能为持续改进和预防措施提供机会。 3.2 数据、信息收集范围包括： 3.2.1质量合格率、不合格品分类、废品分类、质量损失等； 3.2.2关键质量特性、工艺参数等； 3.2.3体系审核中不合格项的性质和分布等； 3.2.4顾客反馈、顾客需求、顾客满意程度、顾客忠诚程度等；2006年1月12日发布 2006年1月12日实施

3.2.5供方产品、过程及体系的状况等。 4 数据分析的方法 4.1数据分析中应采用适用的数理统计方法。常用统计方法有：分层法、排列图法、因果图法、对策表、检查表、直方图法、过程能力分析、控制图法、相关及回归分析、实验设计、显著性检验、方差分析等。 4.2 产品开发设计阶段可使用实验设计和析因分析、方差分析、回归分析等，以优化参数。 4.3 在质量先期策划中确定过程控制适用的统计技术，并在控制计划中明确。 4.4 生产过程可使用控制图对过程变量进行控制以保持过程稳定；并可利用分层法、直方图法、过程能力分析、相关及回归分析等对过程进行分析，明确过程变差及影响过程因素的相关性，以改进过程；使用排列图法、因果图法等确定生产中的主要问题及其产生原因；使用对策表来确定纠正和预防措施。 4.5 产品验证中可使用检查表，并在检测中使用显著性检验，方差分析、测量系统分析等来进行检测精度管理，防止不合格品流入下道工序。 4.6 在质量分析、质量改进和自主管理活动中可使用分层法、排列图法、因果图法、对策表、直方图法、控制图法、相关和回归分析等。 5质量数据、信息的利用 5.1按规定定期向有关部门传递数据分析的结果，包括销售部每月应将用户异议情况反馈到质量保证部等部门，财务部每月将质量损失情况反馈质量保证部等部门，质量保证部通过编制质量信息日报，每天将实物质量情况向制造管理部、特殊钢技术中心或分公司主管领导传递。 5.2 应通过报告、汇报等形式及时向分公司领导报告数据、信息分析的有关文件，为分公司领导决策提供依据。 5.3 各部门应充分利用数据分析的结果，以寻求持续改进和预防措施的机会。 5.5经过汇总、整理和分析的数据和信息可通过管理评审、技术质量等有关专业工作会议和分公司局域网与相关部门进行沟通。 6质量信息（异常信息）管理

哪个大数据编程培训机构比较好

哪个大数据编程培训机构比较好千锋小编认为“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据（Big Data）又称为巨量资料，但它的主要作用并不是收集资料、数据，而是对数据进行分析、挖掘及处理。那想要进入大数据领域，学习大数据编程怎么样？有前途吗？首先来解决大数据编程学习怎么样？当今世界，科技进步日新月异，互联网、云计算、大数据等现代信息技术深刻改变着人类的思维、生产、生活、学习方式，深刻展示了世界发展的前景。作为中国政府重点扶持的新兴产业，大数据与云计算的未来发展趋势和前景已经极其广阔，未来的互联网就是大数据和云计算的天下，不管你是否认同，大数据时代已经来临，并将深刻地改变着我们的工作和生活。大数据编程学习正是我们的发展机遇，进攻大数据领域的绝佳时机。拿千锋大数据专业的学生举例来说吧，在大数据学完之后两周内学生全部就业，并且平均薪资达到14644元，这对于一个刚刚毕业的学生来说真的是一个很高的起点。

大数据时代下，我们能做些什么？一个简单的例子就是你常用的网购APP的推荐商品，都是根据你日常的购买习惯、消费情况以及你近期或者是之前购买过的东西，进行推荐的。这里包含了，数据的采集及分析，这个只是简单的应用例子。新浪微博是大数据时代典型的产物，微博颠覆了传统意义上普通信息媒介的传播方式，它具有传播速度快，传播范围广的特点，能在短时间形成飓风的传播效应，进而形成广泛的影响力。大数据时代什么最贵？十年前，葛大爷曾说过，“21世纪什么zui贵?”—“人才”，深以为然。而当大数据到临的时候，企业将会缺少这方面的采集收集分析方面的人才。大数据时代下的人才才是未来各大知名企业争抢的目标。当大数据的大浪凶猛袭来时，要么你冲上浪尖，做时代的弄潮儿，要么被打入海底，做鱼儿的晚餐。大数据与云计算的未来发展趋势和前景已经非常的广阔，未来的互联网就是大数据和云计算的天下，大数据和云计算技术将是每一个IT

质量数据分析

质量数据分析板桥二级水电站经汉中市水利水电工程质量监督站核定后共划分为1个单位工程，6个分部工程，185个单元工程。经统计，185个单元工程全部合格，合格率100％。6个分部工程全部合格。单位工程质量合格，合格率100％。原材料质量合格，中间产品合格。现场监理工程师与施工单位在工程施工过程中对混凝土、砂浆进行了取样，委托汉中市水利水电工程质量监督站试验室对试块强度进行了检测，结果如下： 1、引水隧洞分部工程 (编号:D)： C20混凝土：共取样9组，平均抗压强度R n=22.70Mpa，标准差S n=1.0 Mpa，因n=9，即30＞n≥5，根据《水利水电工程施工质量检验与评定规程》 (SL176-2007)C.0.2规定: R n－0.7S n＝22 Mpa＞R标（R标=20.0 Mpa） (C.0.2-1) R n－1.6S n＝21.1 Mpa＞0.83R标（0.83R标=16.6 Mpa） (C.0.2-2) 符合现行规范要求。 2、引水明管分部工程 (编号:C)：（1）C15基础混凝土：共取样12组，平均抗压强度R n=19.8Mpa，标准差S n=1.98 Mpa，因n=12，即30＞n≥5，根据《水利水电工程施工质量检验与评定规程》 (SL176-2007)C.0.2规定: R n－0.7S n＝18.4 Mpa＞R标（R标=15 Mpa） (C.0.2-1) R n－1.6S n＝16.6 Mpa＞0.83R标（0.83R标=12.45 Mpa） (C.0.2-2)

符合现行规范要求。（2）C25混凝土：共取样26组，平均抗压强度R n=32.6Mpa，标准差S n=3.58 Mpa，因n=26，根据《水利水电工程施工质量检验与评定规程》 (SL176-2007)C.0.4规定: Rn＝32.6 Mpa＞1.15R标（1.15R标=28.8 Mpa） (C.0.3-1) Rmin＝25.5 Mpa＞0.95R标（0.95R标=23.8 Mpa） (C.0.3-2) 符合现行规范要求。 3、厂房分部工程(编号:F)：（1）C15混凝土：共取样9组，平均抗压强度R n=21.7Mpa，标准差S n=0.8 Mpa，因n=9，即30＞n≥5，根据《水利水电工程施工质量检验与评定规程》(SL176-2007)C.0.2规定: R n－0.7S n＝21.1 Mpa＞R标（R标=15 Mpa） (C.0.2-1) R n－1.6S n＝20.42Mpa＞0.83R标（0.83R标=12.5 Mpa） (C.0.2-2) 符合现行规范要求。（2）C25混凝土：共取样38组，平均抗压强度R n=29.1Mpa，标准差 S n=1.89Mpa，Fcu,min=25，因n=38，即n≥30，根据《水利水电工程施工质量检验与评定规程》 (SL176-2007)C.0.2规定: R n－1.6S n＝26.1 Mpa≥0.9R标（R标=25.0 Mpa） (C.0.2-1) Fcu,min＝25 Mpa≥ 0.85 R标（0.85 R标=21.2 Mpa） (C.0.2-2) 符合现行规范要求。（3）C30混凝土：共取样6组，平均抗压强度R n=32.46Mpa，标准差S n=2.1 Mpa，因n=6，即30＞n≥5，根据《水利水电工程施工质量检验与评定规程》

大数据数据分析方法、数据处理流程实战案例

数据分析方法、数据处理流程实战案例大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。一、大数据思维在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子：案例1：输入法首先，我们来看一下输入法的例子。我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。

在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。案例2：地图再来看一个地图的案例，在这种电脑地图、手机地图出现之前，我们都是用纸质的地图。这种地图差不多就是一年要换一版，因为许多地址可能变了，并且在纸质地图上肯定是看不出来，从一个地方到另外一个地方怎么走是最好的？中间是不是堵车？这些都是有需要有经验的各种司机才能判断出来。在有了百度地图这样的产品就要好很多，比如：它能告诉你这条路当前是不是堵的？或者说能告诉你半个小时之后它是不是堵的？它是不是可以预测路况情况？此外，你去一个地方它可以给你规划另一条路线，这些就是因为它采集到许多数据。比如：大家在用百度地图的时候，有GPS地位信息，基于你这个位置的移动信息，就可以知道路的拥堵情况。另外，他可以收集到很多用户使用的情况，可以跟交管局或者其他部门来采集一些其他摄像头、地面的传感器采集的车辆的数量的数据，就可以做这样的判断了。

大数据公司排名-大数据培训机构排名

大数据公司排名-大数据培训机构排名大数据、区块链可以说近几年互联网非常火爆的风口了，发展真可谓是蓬勃向上。围绕大数据进行的行业变革、创新已经不仅仅是趋势，而是真实在进行中。大数据技术对各行业的重要性不言而喻，有关部门还下发关于推进大数据技术发展的重要文件，紧接着又将大数据上升到了国家战略层面。所有这一系列重要举措，都证明了一件事情——当下，正是大数据的风口！在互联网技术高速发展的今天，对企业而言掌握数据资源就掌握了出奇制胜的关键。越来越多的企业开始重视大数据战略布局，并重新定义了自己的核心竞争力。这里千锋小编就给大家整理一些国内大数据公司排名。（不考虑国外的，数据作为未来竞争的核心力量，使用国外的大数据平台是极度不安全的！） 1、阿里云：这个没话讲，就现在来说，国内没有比它更大的了。阿里的大数据布局应该是很完整的了，从数据的获取到应用到生态、平台，在大数据这行，绝对的杠把子！ 2、华为云：整合了高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘和分析提供

专业稳定的IT基础设施平台，近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统。（华为云好像目前是不怎么对外开放的） 3、百度：作为国内综合搜索的巨头、行业老大，它拥有海量的数据，同时在自然语言处理能力和机器深度学习领域拥有丰富经验。 4、腾讯：在大数据领域腾讯也是不可忽略的一支重要力量，尤其是社交领域，只是想想QQ和微信的用户量就觉得可怕。大数据是宝藏，人工智能是工匠。大数据给了我们前所未有的收集海量信息的可能，因为数据交互广阔，存储空间近乎无限，所以我们再也不用因“没地方放”而不得弃掉那些“看似无用”的数据。当数据变得多多益善，当移动设备、穿戴设备以及其他一切设备都变成了数据收集的“接口”，我们便可以尽可能的让数据的海洋变得浩瀚无垠，因为那里面“全都是宝”。

大数据培训机构排名

大数据培训机构排名大数据、区块链可以说近几年互联网非常火爆的风口了，发展真可谓是蓬勃向上。围绕大数据进行的行业变革、创新已经不仅仅是趋势，而是真实在进行中。大数据技术对各行业的重要性不言而喻，有关部门还下发关于推进大数据技术发展的重要文件，紧接着又将大数据上升到了国家战略层面。所有这一系列重要举措，都证明了一件事情——当下，正是大数据的风口！在互联网技术高速发展的今天，对企业而言掌握数据资源就掌握了出奇制胜的关键。越来越多的企业开始重视大数据战略布局，并重新定义了自己的核心竞争力。这里千锋小编就给大家整理一些国内大数据公司排名。（不考虑国外的，数据作为未来竞争的核心力量，使用国外的大数据平台是极度不安全的！） 1、阿里云：这个没话讲，就现在来说，国内没有比它更大的了。阿里的大数据布局应该是很完整的了，从数据的获取到应用到生态、平台，在大数据这行，绝对的杠把子！ 2、华为云：整合了高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘和分析提供

质量数据分析报告

质量数据分析报告导读：本文质量数据分析报告，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。质量数据分析报告（一）一、行业概况银行行业分类中纺织行业囊括了国标行业中的纺织业、化学纤维制造业和纺织服装／鞋／帽制造业三个子行业。三个子行业涉及产业链的上下游，并呈现一种整体的趋同性．本次行业分析以纺织业为主，化纤业及纺织服装业为辅。（一）整体情况自 ???年下半年开始，受刭国际经济、金融环境的严重影响，纺织行业发展增速下降、指标呈现明显下滑、行业亏损加剧； ?年下半年国家两次上调纺织服装的出口退税率至 ??； ?年月国家公布《纺织正业调整和振兴规划》对纺织行业的政策力度加强； ?年下半年纺织业多项指标有所回升、但行业颓势未得到根本改善。纺织行业 ?年整体行业指标如下表示（以三个子行业分别例示）（单位：亿元、）（二）主要运行特点．

．产值同比增速继续回落，产销比保持较高水平． ???年 ??月规模以上纺织企业实现工业总产值 ???????亿元，同比增长 ????，但较上年同期回落 ???个百分点，当年纺织业产销比一直维持在 ??????区间内． ???年 ??月份化纤行业实现工业总产值 ??????亿元，同比减少 ????，该行业平均产销率 ?????． ???年 ??月份服装业实现工业总产值 ??????亿元，同比增加 ????，增速回落 ??个百分点，产销率略有下降．．出口持续下降，面临贸易争端可能性加大． ??月份纺织行业出口额为 ???亿美元，同比下降 ????，同时中国纺织品在美国、欧盟以及日本这三个主要贸易伙伴的市场份额却持续上升，使得纺织行业出口与欧美经济体的风险捆绑更为牢固，面临的贸易争端将越来越密集．．行业效益有所提升，利润增长稳定性欠佳． ?年 ??月，规模以上纺织企业实现利润总额 ?????亿元，同比增长 ?????．其中：化纤行业效益好转明显， ???年 ??月实现利润总额 ????亿元，同比增加 ?????，化纤行业利润上升主要得益于下半年化纤产品价格大幅反弹，但化纤行业收入总额同比仍呈下降趋势．．行业亏损未得到明显改善． ?年三个子行业亏损额均有不同程度减少，但纺织业和纺织服装业亏损企业数仍呈上升趋势．化纤行业 ??月亏损面及亏损深度

大数据培训机构去哪家好

大数据培训机构去哪家好随着科学技术的发展，人们的生活水平日益提高，大数据这个词也渐渐进入我们的生活，成为我们生活的一部分，目前我国学习大数据的人越来越多，当然学习大数据最重要的就是要有一个好的培训机构，那么到底大数据培训机构哪家好呢，下面我们就来探讨一下这个问题。看一个培训机构好不好，我们从下面几点来分析。 1.培训机构的公司背景所谓公司背景就是说之前公司是做什么的，做得怎么样，参与过什么大项目等等！（千锋教育是中关村移动互联网产业联盟副理事长单位、中国软件协会教育培训委员会认证一级培训机构、中关村国际孵化软件协会授权中关村移动互联网学院、教育部教育管理信息中心指定移动互联网实训基地等） 2.培训机构培训的方向目前市场上很多的培训机构，培训项目很杂，如IT类（前端，后端，安卓工程师、ios工程师、UI设计师），大数据类（大数据架构师、大数据开发工程师、大数据分析师）等等；选择要有针对性、专一性，所谓繁而杂、广而不精就是这个道理！（千锋教育秉承用心做教育的理念，致力于打造IT 教育全产业链人

才服务平台，培养高端技术人才） 3.培训机构实力与口碑实力与口碑相辅相成，有好的口碑自然有相当的实力！实力的考察，在于公司过往的成绩，培训的结果，承诺等等（千锋教育采用100%全程面授高品质、高成本培养模式，教学大纲紧跟企业需求，拥有全国一体化就业保障服务，班级平均薪水普遍达到8000元以上，做到了毕业学员业内较高薪水，成为学员信赖的IT职业教育品牌。）选择好的大数据培训机构主要看以上三个方面。一个好的培训机构肯定有一个好的背景，是权威认证的，正规的，然后也要看这个培训机构的培训方向，一个机构的培训方向必然是决定你学习的方向，好的培训机构一定有正确的方向，最后也是最重要的就是这个培训机构的实力和口碑，想要更好的发展你必须要有过硬的实力，同时一个机构的好坏是大家有目共睹的，所以一个培训的口碑是是非常重要的。千锋教育大数据培训机构，期待你的加入，挑战千锋高薪排行榜。

大数据可视化培训

大数据可视化培训大数据可视化培训哪家好？这就要来看大数据研发培训的综合实力，包括师资、课程体系、学员就业保障、学习环境、培训价格等等这些方面好才能够体现出一个大数据研发培训中心好。一说起大数据培训，很多人都表示苦不堪言，总有人被虚假信息坑过。很多人表示自己对其一窍不通，实在不知道怎么办才好。别着急，让小编为你奉上这些必备小技巧，带你快速简单的上手。大数据可视化课程需要多年的大数据可视化经验，市面上很多半路转行的大数据培训班都不合格，仅仅是在大数据火了之后应景开设的大数据班，学员在那里学到的都是伪大数据可视化课程，不能保证学员在毕业之后可以完全从事大数据相关工作。专业的大数据可视化培训课程需要有专业的开发经验，大数据可视化培训班有多年数据开发经验的也是寥寥无几，魔据作为纯大数据可视化培训机构，拥有十六年技术沉淀，开发运营超过一百个大数据项目，在北京也是较为专业的大数据培训班。大数据可视化培训哪家专业？一个专业的大数据培训机构主要看这几点。一、首先要看看其课程一家大数据可视化培训机构好与不好从课程中就可以看的出来，一家好的大数据可视化培训机构其课程重点分布合理。学完之后，符合当今企业用人的需求，并且其课程是不断更新的，有专门的课程研发团队，保障所学的课程是最新的。 1.大据初学者需要了解的：大数据涉及到大量的内容，Linux系统、Hadoop生态、spark等等，尽管

课程都是教的这些，但是讲课讲的重点不同，也会造就不同的水准。有的大数据可视化培训机构把Java的课程加到了3个月甚至是更久，Java基础固然重要，但是我们学习大数据，就应该把重心放在大数据的方面上去，Java我们只需要熟练的掌握其中的JavaSE就已经足够了，没有必要去深入，去浪费时间。那么什么能够报障我们去的大数据可视化培训机构的课程是我们未来到企业能够用到的，这个我上面已经提及到了，就是看大数据可视化培训机构到底有没有大数据课程研发团队，以及是否真的跟各大企业有合作，如果这两点能够保障那么你去学习就不用担心其他的东西了。二、我们需要了解其师资的力量如果一家大数据培训机构连师资的力量都无法保障，那么还谈什么传道、授业、解惑，这样的大数据培训机构根本就不需要考虑去，那么什么样的师资力量才能让我们学习到真正的知识? 魔据教育12年的IT教学经验，3年的大数据研发教学经验，16年项目研发。服务于500强企业，开发大型项目100+，更懂企业需求，讲师有130余人，讲师都是多年的大数据可视化经验，以及多年的授课经验，讲师是不脱离一线的。当然光靠师资力量也无法保障学到真正的知识，这还需要严格的制度，魔据有双重的考核。对于学员，讲师对学员每阶段学习的情况进行考核，每个阶段至少三次，对于考核不通过者，讲师会对其单独的进行辅导，这样可以保障学员学到真正的知识。授课方式为面授教学，讲师和助教是全天在教学地点的，对讲师讲过的内容有疑问可以随时去问讲师或者助教。讲师随时掌握学员的学习状态，调整自己讲课教学进度以及方式。对于讲师，对教学老师的考核，学员定期做真实的教师教学反馈。根据学员的反馈给与教师考核。这样的大数据培训机构才能够保障我们学到真知识。

数据可视化常用的五种方式与案例分析报告

数据可视化常用的五种方式及案例分析概念借助于图形化的手段，清晰、快捷有效的传达与沟通信息。从用户的角度，数据可视化可以让用户快速抓住要点信息，让关键的数据点从人类的眼睛快速通往心灵深处。数据可视化一般会具备以下几个特点：准确性、创新性和简洁性。常用五种可视化方法下面从最常用和实用的维度总结了如下5种数据可视化方法，让我们来一一看一下：一、面积&尺寸可视化对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然。制作这类数据可视化图形时，要用数学公式计算，来表达准确的尺度和比例。 a: 天猫的店铺动态评分天猫店铺动态评分模块右侧的条状图按精确的比例清晰的表达了不同评分用户的占比。从下图中我们第一眼就可以强烈的感知到5分动态评分的用户占绝对的比例。 b: 联邦预算图如下图，在美国联邦预算剖面图里，用不同高度的货币流清晰的表达了资金的来源去向，及每一项所占金额的比重。

c: 公司黄页-企业能力模型蜘蛛图如下图，通过蜘蛛图的表现，公司综合实力与同行平均水平的对比便一目了然。二、颜色可视化通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用方法，用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。a: 点击频次热力图比如下面这眼球热力图，通过颜色的差异，我们可以直观的看到用户的关注点。

b: 2013年美国失业率统计在图中可以看到，通过对美国地图以州为单位的划分，用不同的颜色来代表不同的失业率等级围，整个的全美失业率状况便尽收眼底了。 c: 美国手机用户城市分布图中红点是用iPhone的人，绿点是用安卓的人。这两在微博上看到的图，第一是美国一个城市的一览，第二图特写了纽约的市中心，尤其是曼哈顿地区。我们可以看到在市中心和主干道的人用iPhone居多，而用安卓的人都在郊区。