数据分析作业
《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。
数据分析精选练习50题
（1）他们一共调查了多少人？
（2）若该校共有1560名学生，估计全校学生捐款多少元？
学号
3003
3008
3012
3016
3024
3028
3042
3048
3068
3075
等第
Ａ
Ｃ
Ｂ
Ｃ
Ｄ
Ｂ
Ａ
Ｂ
Ｂ
Ａ
学号
3079
3088
3091
3104
3116
3118
3122
3136
3144
3154
等第
Ｂ
Ｂ
Ｂ
Ｃ
Ａ
Ｃ
Ｂ
Ａ
Ａ
Ｂ
学号
3156
3163
3172
3188
3193
3199
3201
3208
3210
3229
10
0.20
89.5—99.5
18
79.5—89.5
69.5—79.5
3
0.06
合计
1.00
请你根据给出的图标解答：
(1)填写频率分布表中未完成部分的数据；
(2)指出在这个问题中的总体和样本容量；
(3)求出在频率分布直方图中直角梯形ABCD的面积；
12.某百货商场经理对新进某一品牌几种号码的男式跑步鞋的销售情况进行了一周的统计，得到一组数据后，绘制了频数（双）频率统计表与频数分布直方图如下：
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！。
语文作业数据分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着教育信息化的发展，教育数据在教育教学过程中扮演着越来越重要的角色。
通过对语文作业数据的分析，我们可以了解学生的学习情况、教学效果以及改进教学策略。
本报告旨在通过对某校语文作业数据的分析，探讨语文教学中的问题，为教师提供教学改进的参考。
二、数据来源与处理1. 数据来源本报告所使用的数据来源于某校2019年度的语文作业数据，包括学生姓名、班级、作业类型、作业完成时间、作业得分等。
2. 数据处理（1）数据清洗：剔除无效数据，如姓名缺失、班级错误等。
（2）数据分类：按照作业类型、年级、班级进行分类。
（3）数据统计：计算作业完成率、平均分、优秀率、及格率等指标。
三、数据分析1. 作业完成情况（1）总体完成情况：根据数据统计，该校语文作业的完成率达到了95%，说明大部分学生能够按时完成作业。
（2）班级差异：不同班级的作业完成率存在一定差异，其中一年级完成率最高，达到98%，而六年级完成率最低，为90%。
2. 作业得分情况（1）总体得分：该校语文作业的平均分为78分，及格率为85%，说明学生的整体水平尚可。
（2）年级差异：各年级的平均分存在一定差异，其中一年级平均分为82分，六年级平均分为75分。
3. 作业类型分析（1）课堂作业：课堂作业的平均分为79分，及格率为86%，说明学生在课堂作业方面的掌握情况较好。
（2）课后作业：课后作业的平均分为77分，及格率为84%，说明学生在课后作业方面的掌握情况相对较弱。
4. 学生个体差异分析（1）优秀学生：优秀学生的作业完成率和得分率均较高，说明他们在语文学习方面具有较好的基础。
（2）后进学生：后进学生的作业完成率和得分率较低，说明他们在语文学习方面存在一定的困难。
四、问题与建议1. 问题（1）部分学生作业完成率较低，尤其是六年级。
（2）课后作业的完成率和得分率相对较低。
（3）部分学生个体差异较大，后进生在语文学习方面存在困难。
2. 建议（1）加强作业管理，提高作业完成率。
大二数据可视化分析报告作业(通用7篇)
大二数据可视化分析报告作业(通用7篇)大二数据可视化分析报告作业篇1数据作为信息的载体在当今世界发挥着越来越重要的作用，我们正处在一个信息爆炸的时代，每天都会产生大量的数据，在这样的背景下，海量数据只有被合理的采集、分析和表达之后才有一定的意义，而数据可视化无疑是让数据变得易于理解的最优途径。
1数据可视化数据可视化是顺应大数据时代而兴起，纵观国内研究的相关资料，常见的数据可视化有：科学可视化、数据可视化、信息可视化、知识可视化等等，这所有的研究其实都是数据某种形式的表达。
1.1可视化技术“可视”不是可以看见，它更多的指“可理解”，是使繁杂抽象的数据变得具体易懂，以便于传播、交流和研究。
可视化技术就是把数据变成图像展示给大家，更多的注重技术的实现和算法的优化，它涉及到计算机图形图像学、计算机仿真学等各个领域，可以说可视化技术是数据可视化的基础。
1.2可视化表现可视化的表现形式多种多样，主要是将复杂的数据进行更加清晰易懂的图形图像的表现，不仅仅指视觉，亦可结合听觉、嗅觉以及触觉等，加入交互式处理技术，让用户在交互中理解数据。
同时，可视化还通过对心理学等知识进行合理运用来展现数据深层次的意义。
可视化技术主要关注的是如何实现，而可视化表现则更多的关注以什么样的形式表现，因此，可以说可视化表现是可视化技术的指导思想和具体体现。
2数据可视化分类可视化是一种技术统称，分为很多种类。
可视化不是一个新的学科，它一直存在，因此，研究数据可视化必须要理解各种可视化的类别和方法才能明白它的真正含义。
2.1科学可视化是可视化领域最早的学科，主要是运用计算机图像学和图形学处理数据，创建视觉图像。
其处理对象一般是类似于勘测、测量得到的数据，然后进行三维世界的可视化表达。
所以科学可视化属于数据可视化的一个子集。
科学可视化主要应用领域是自然学，如：物理、化学、地理科学等，通过对科学数据进行解释、操作和处理来寻研究其中的特点。
2.2信息可视化其历史可追溯到20世纪90年代，那时由于图形界面诞生，提供了人与信息交互的平台，因此大量的科学家投入到信息可视化的研究中。
作业财务数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述本报告旨在通过对某公司近三年的财务数据进行深入分析，评估其财务状况、经营成果和现金流量情况。
通过对数据的梳理、对比和分析，为公司的管理层提供决策依据，同时也为投资者提供参考。
二、公司概况某公司成立于2005年，主要从事XX行业的生产与销售。
经过多年的发展，公司已在全国范围内建立了较为完善的销售网络，产品远销国内外市场。
近年来，公司不断加大研发投入，提高产品竞争力，逐渐在行业中占据了一定的市场份额。
三、财务数据分析（一）资产负债表分析1. 资产结构分析根据资产负债表，公司总资产从2019年的10亿元增长至2021年的12亿元，增长了20%。
其中，流动资产占比最高，为70%，说明公司具有较强的短期偿债能力。
非流动资产占比为30%，主要集中于固定资产和无形资产。
2. 负债结构分析公司总负债从2019年的8亿元增长至2021年的9亿元，增长了12.5%。
流动负债占比为65%，主要来自于短期借款和应付账款；非流动负债占比为35%，主要来自于长期借款。
3. 所有者权益分析公司所有者权益从2019年的2亿元增长至2021年的3亿元，增长了50%。
这主要得益于公司净利润的增长和留存收益的增加。
（二）利润表分析1. 营业收入分析公司营业收入从2019年的8亿元增长至2021年的10亿元，增长了25%。
这表明公司在市场上具有较强的竞争力，产品销售情况良好。
2. 营业成本分析公司营业成本从2019年的6亿元增长至2021年的7亿元，增长了16.7%。
成本增长速度低于收入增长速度，说明公司成本控制能力有所提升。
3. 毛利率分析公司毛利率从2019年的25%增长至2021年的30%，提高了5个百分点。
这表明公司产品附加值提高，盈利能力增强。
4. 期间费用分析公司期间费用从2019年的1亿元增长至2021年的1.2亿元，增长了20%。
其中，销售费用增长最快，为25%，说明公司在市场推广方面投入较大。
5. 净利润分析公司净利润从2019年的1亿元增长至2021年的1.5亿元，增长了50%。
数据分析大作业
数据分析⼤作业1.1 毕业就业意向及规划1.我毕业以后准备考研，继续深造，对该领域有更深的认识和研究。
以后的⼯作⽅向准备从事数据分析和⼤数据挖掘⽅向，在⼀、⼆线城市打拼五年左右。
借着城市的背景以及⼯作的环境去增长⾃⼰的见识和经验，去改变⾃⼰的见识与远见，拓展⾃⼰的视野。
在积累到⼀定的⼯作经验之后，尽可能地在⾃⼰的专业⽅向得到更⼤的提升，因此要为之付出更多的努⼒和汗⽔。
1.2 对数据分析师的个⼈理解在我看来，数据分析师指的是在不同⾏业中，专门从事⾏业数据搜集、整理、分析、并依据数据做出⾏业研究、评估和预测的专业⼈员。
如今中国是世界⼈⼝最多的国家，⽽随着互联⽹的普及以及信息的转播，我国的数据产⽣量也是世界最多的，在如今的时代看来，数据就是⾦钱，因此我国近⼏年对数据的收集、分析越来越重视。
与传统的数据分析师相⽐，互联⽹时代的数据分析师⾯临的不是数据匮乏，⽽是数据过剩。
因此，互联⽹时代的数据分析师必须学会借助技术⼿段进⾏⾼效的数据处理。
更为重要的是，互联⽹时代的数据分析师要不断在数据研究的⽅法论⽅⾯进⾏创新和突破。
1.数学基础的扎实以及数学知识的拓展。
由于数据分析是要对⼤量数据的整理和分析，因此对数学的基础能⼒有着较强的要求，需要数学的逻辑思维以及处理数据的数学⽅法。
从学校为我们开设的专业来看，⾼等数学、离散数学、线性代数等等，都是与数学息息相关的，这也说明了数学功底对我们⾄关重要。
所以对于每⼀门专业课都得精益求精，让⾃⼰的基础更加巩固，在以后的从业道路上没有障碍。
2.编程⼯具的使⽤。
信息时代的到来既给我们带来了⽅便，也给我们带来了新的技术，因此，作为⼀名数据分析师，必须紧跟时代的潮流，时刻地学习。
⽽编程⼯具也是其中重要的⼀项，这⼀学期我们学习了C语⾔这⼀编程⼯具，对编程也有了⼀定的认识。
这个假期要掌握另⼀门编程⼯具Python，它对于我们的专业起着⾮常⼤的作⽤。
3.Hadoop平台以及数据库的掌握。
Hadoop充分利⽤集群⼤的威⼒进⾏⾼速运算和存储，它实现了⼀个分布式⽂件系统，有⾼容错性的特点。
八年级下册数学期末复习《数据的分析》作业
第二十章数据的分析作业卷一、选择题1、在端午节到来之前，儿童福利院对全体小朋友爱吃哪几种粽子作调查，以决定最终买哪种粽子．下面的调查数据中最值得关注的是（）A、方差B、平均数C、中位数D、众数2、下列选项中，能够反映一组数据离散程度的统计量是（）A、平均数B、中位数C、众数D、方差3、某校有21名同学们参加某比赛，预赛成绩各不同，要取前11名参加决赛，小颖已经知道了自己的成绩，她想知道自己能否进入决赛，只需要再知道这21名同学成绩的（）A、最高分B、中位数C、极差D、平均数4、要调查某校八年级学生周末的阅读课外书籍的时间，选取调查对象最合适的是（）A、选取该校一个班级的学生B、选取该校50名学生C、随机选取该校50名八年级男生D、随机选取该校50名八年级学生5、图中是交警在一个路口统计的某个时段往来车辆的车速情况（单位：千米/小时），则大多数车速和中间车速分别为（）A．52，52 B．52，52.5 C．53，52.5 D．53，526、为了考察甲、乙两种小麦的长势，分别从中抽取10株麦苗，测得苗高如下：（单位：cm）甲12 13 14 15 10 16 13 11 15 11乙11 16 17 14 13 19 6 8 10 16下列说法中正确的是（）A．甲种小麦长势比乙种小麦整齐B．乙种小麦长势比甲种小麦整齐C．两种小麦长势一样整齐D．无法判断哪种小麦长势更整齐二、填空题7、为了检查一批零件的质量，从中抽取10件，测得它们的长度如下（单位：毫米）22.36 22.35 22.33 22.35 22.3722.34 22.38 22.36 22.32 22.35根据以上数据，计算这批零件的平均长度8、在青年歌手电视大奖赛中，采用10位评委现场打分，每位选手的最后得分为去掉一个最低分，去掉一个最高分后的平均分，已知10位评委给某位歌手的打分分别是：9.5 9.5 9.3 9.8 9.48.8 9.6 9.5 9.2 9.6则这位歌手的最后得分为9、为了解某一路口的汽车流量，调查了10天中同一时段通过该路口的汽车数量（单位：辆），结果如下：183 209 195 178 204 215 191 208 167 197在该时段中，平均约有辆汽车通过这个路口。
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。
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。
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。
大二数据可视化分析报告作业
大二数据可视化分析报告作业大二数据可视化分析报告作业引言数据可视化是一种利用图表、图形和其他可视化方法呈现数据的方式。
通过将数据转化为易于理解和解释的形式，数据可视化可以帮助我们发现数据中隐藏的模式、趋势和关系，从而提供有关数据的深入见解。
本报告旨在分析大二数据可视化课程的作业要求、学习目标和实际应用。
一、作业要求1. 数据收集：学生需要找到相关的数据集来进行可视化分析。
数据可以来自不同的领域，如经济、环境、社会等。
2. 数据清洗与整理：学生需要对原始数据进行清洗和整理，使其符合分析要求。
这包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。
3. 数据可视化：学生需要选择适当的图表或图形来呈现数据。
可以使用线图、柱状图、饼图、散点图等不同类型的图表。
4. 分析与解释：学生需要对图表进行分析和解释。
他们应该能够识别出数据的趋势、模式和异常，并提供相关的见解。
二、学习目标1. 数据处理能力：通过数据清洗和整理，学生可以学习如何处理不完整、不准确或不一致的数据。
这将有助于他们提高对数据的理解和应用能力。
2. 图形选择能力：学生需要选择合适的图表类型来呈现数据。
这要求他们学会评估不同类型图表的优缺点，并根据数据的特征选择最合适的图表。
3. 数据分析能力：学生需要通过对图表进行分析来提取有关数据的见解。
这将有助于他们发现潜在的趋势、模式和关系，并从中得出结论。
4. 报告撰写能力：学生需要将他们的分析结果写成报告。
这要求他们有良好的文字表达能力和结构化思维能力。
三、实际应用数据可视化在现实生活中有广泛的应用。
以下是几个例子：1. 商业决策：企业可以通过数据可视化分析销售数据、市场趋势和消费者行为，从而做出更明智的商业决策。
2. 健康研究：医疗机构可以利用数据可视化来研究疾病的传播模式、治疗效果和患者流行趋势。
3. 城市规划：政府可以通过数据可视化来分析城市中交通流量、人口分布和环境质量等相关数据，从而优化城市规划。
4. 社交媒体分析：社交媒体平台可以利用数据可视化来分析用户行为、互动模式和热门话题，以提供更好的用户体验。
南开24年秋季《数据分析》作业参考一
24秋学期《数据分析》作业参考1.评价分类器效果时，表示正确分类的样本数与总样本数之比的指标是（）。
选项A：准确率选项B：精确率选项C：召回率选项D：F1值参考答案：A2.并行算法包括（）选项A：MapRedce选项B：关联分析选项C：KNN选项D：Kmeans参考答案：A3.文本中所有单词的出现情况表示了文本的（）选项A：种类选项B：特征选项C：语义内容选项D：语义结构参考答案：C4.模型参数估计变为以（）为目标函数的最优化问题选项A：交叉熵损失函数选项B：合页损失函数选项C：对数似然函数选项D：KL散度参考答案：C5.话题向量空间模型中，用（）的一个向量表示该文本。
选项A：特征词选项B：话题空间选项C：语义空间选项D：词向量空间参考答案：B6.经典的Apriori算法是逐层扫描的，也就是说它是（）优先的选项A：宽度选项B：深度参考答案：A7.为了计算中介度，必须计算所有边上（）的数目。
选项A：所有路径选项B：最短路径选项C：结点入度选项D：节点出度参考答案：B8.数据产生方式变革中数据产生方式是被动的主要是来自哪个阶段（）。
选项A：运营式系统阶段选项B：用户原创内容阶段选项C：感知式系统阶段参考答案：A9.向量空间模型中，用一个（）表示语义选项A：向量选项B：特征选项C：数字选项D：距离参考答案：A10.逻辑斯谛函数是一条（）曲线选项A：抛物线。
数据分析方法与技术作业及答案
一、填写题（抄题，写答案）1.数据分析“六步曲”按顺序依次是：明确分析目的和内容、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、报告撰写。
2.定量数据一般可分为计量的、计数的、二种类型。
定性数据一般可分为有序的、名义的、二种类型。
3.数据收集方法总的可分为一手数据、二手数据、两大类。
前一类方法常用的具体方法有调查法、观察法、实验法；后一类方法常用的具体方法有机构查询、书刊查询、网络查询。
4.SPSS中有三种主要的工作窗口，它们是：数据编辑窗口、结果浏览窗口、程序编辑窗口；在进行数据表编辑时，有二种主要视图，它们是：数据视图、变量视图。
5.SPSS中对变量属性进行定义时，对变量的命名在Name 栏中设置，定义变量值标签在Values 栏中设置。
6.根据数据的计量性质，可以将数据分为定量的数据和定性的数据；根据数据获得的直接性，可以将数据分为一手数据和二手数据。
7.统计检验的一种思路是：设定原假设H0，构造相应的统计判断量，当根据实验数据或样本数据计算出的统计判断量落在拒绝区域，则拒绝原假设；反之，则落在接受区域，接受原假设。
在SPSS软件的统计操作中，通过计算样本数据的实际显著性概率Sig.，并将其与给定的显著性概率水平α比较，当Sig. < α时（填“>” 或“<” ），则拒绝原假设。
8.方差分析主要用来判断样本数据之间的差异是由不可控的随机因素造成的还是由研究中施加的对结果形成影响的可控因素造成的。
9.因子分析法是多元统计分析中处理降维的一种，其最主要的工作是降维，即将具有错综复杂关系的变量或者样品综合为数量较少的几个因子，以再现原始变量与因子之间的相互关系。
10.下图所示因子分析结果中，数值6.845的含义是第一主成分特征根，数值84.421的含义是前三个主成分的累计贡献率；在Extraction Sums块中，有三行数据，其含义是根据提取因子条件----特征值大于1，共选出了三个公共因子。
《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。
作业分析数据
作业分析数据在当今的教育领域，作业分析数据已成为教师了解学生学习情况、优化教学策略的重要依据。
通过对学生作业的细致分析，教师能够获取大量有价值的信息，从而更好地指导教学工作，促进学生的学习进步。
作业分析数据究竟是什么呢？简单来说，它是对学生完成作业的情况进行收集、整理和解读后得到的一系列信息。
这些信息可能包括学生完成作业的时间、正确率、错误类型、答题思路等等。
首先，作业分析数据能够反映学生对知识的掌握程度。
比如，在一次数学作业中，如果大部分学生在某一类型的题目上出错，那就说明这部分知识可能在课堂教学中没有被学生充分理解，教师需要在后续的教学中加以强化。
相反，如果学生在某些题目上表现出色，那么教师可以适当提高教学难度，拓展学生的思维。
其次，作业分析数据有助于发现学生的学习习惯和学习态度。
比如，有些学生总是拖延完成作业，这可能反映出他们缺乏时间管理能力或者对学习的积极性不高。
而有些学生虽然完成作业的速度快，但错误率较高，这可能意味着他们在做作业时不够认真，粗心大意。
再者，通过对作业分析数据的长期跟踪，教师可以了解学生的学习进展情况。
比如，某个学生在一段时间内作业的正确率不断提高，说明他的学习在逐渐进步；而如果一个学生的作业成绩出现波动，教师就需要及时与学生沟通，找出原因，给予帮助。
那么，如何进行有效的作业分析数据呢？这需要教师具备一定的方法和技巧。
第一步，收集作业数据。
这可以通过学生的纸质作业、在线作业平台或者课堂测验等方式来完成。
教师要确保收集到的数据全面、准确，能够真实反映学生的学习情况。
第二步，整理数据。
将收集到的作业数据进行分类、汇总，比如按照知识点、题型、学生等维度进行整理，以便后续的分析。
第三步，分析数据。
这是关键的一步，教师需要运用统计学的方法，对数据进行计算和比较。
例如，计算每个知识点的平均正确率、每个学生的作业总分和平均分等。
同时，还要对学生的错误进行深入分析，找出错误的原因和规律。
统计与数据分析数据分析作业
统计与数据分析数据分析作业统计与数据分析作业在当今数字化的时代，数据无处不在，从社交媒体的动态到商业交易的记录，从科学研究的成果到政府决策的依据。
而如何从这些海量的数据中提取有价值的信息，做出明智的决策，就离不开统计与数据分析。
统计与数据分析是一门融合了数学、统计学和计算机科学等多领域知识的学科。
它旨在通过收集、整理、分析和解释数据，以揭示数据背后的规律和趋势，为各种决策提供支持。
对于一项统计与数据分析作业，首先要明确研究的问题或目标。
这是整个作业的出发点和方向。
比如，是要分析某个产品在不同地区的销售情况，还是要探究某种疾病的发病因素与年龄、性别之间的关系。
清晰明确的问题有助于后续数据收集和分析方法的选择。
数据收集是关键的一步。
数据的来源多种多样，可以是现有的数据库、调查问卷、实验观测或者网络爬虫获取的信息等。
在收集数据时，要确保数据的准确性和完整性。
不准确或不完整的数据可能会导致错误的分析结果。
同时，还需要考虑数据的代表性。
如果研究的是全国范围内的某种现象，那么仅收集某个地区的数据可能就无法反映真实的情况。
接下来是数据的整理和预处理。
收集到的数据往往是杂乱无章的，可能存在缺失值、异常值和重复数据等问题。
需要对这些数据进行清理和处理。
缺失值可以通过均值填充、中位数填充或者删除等方法处理；异常值需要仔细甄别，判断是真实的异常还是数据错误，如果是错误则进行修正或删除；重复数据则直接删除，以避免对分析结果的影响。
在数据分析阶段，根据研究的问题和数据的特点，选择合适的分析方法。
常见的分析方法包括描述性统计分析、相关性分析、假设检验、回归分析、聚类分析等。
描述性统计分析可以帮助我们了解数据的集中趋势、离散程度等基本特征；相关性分析用于探究两个或多个变量之间的线性关系；假设检验则用于判断样本数据是否支持某个关于总体的假设；回归分析可以建立变量之间的数学模型，预测未来的趋势；聚类分析则可以将数据分成不同的类别。
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一、第4题方差分析1.1 建立数据文件由题意可知，在同一浓度和温度下各做两次实验，将每一次的实验结果看作一个样本量，共342=24⨯⨯个样本量。
(1) 在“变量视图”下，名称分别输入“factor1”、“factor1”、“result”，类型设为“数值”，小数均为“0”，标签分别为“浓度”、“温度”、“收率”，factor1的值“1=A1，2=A2，3=A3”，factor2的值“1=B1，2=B2，3=B3，4=B4”，对齐选择“居中”。
(2) 在“数据视图”下，根据表中数据输入对应的数据。
数据文件如图1所示，其中“factor1”表示浓度，“factor2”表示温度，“result”表示收率。
三种不同浓度分别用1、2、3表示，四种不同温度分别用1、2、3、4表示。
图1.1 SPSS数据文件格式1.2基本思路(1) 设“浓度对收率的影响不显著”为零假设H0，利用单因素方差分析，对该假设进行判定。
(2) 设“它们间的交互作用对收率没有显著影响”分别依次为假设H0，则可以通过多因素方差分析工具，利用得出的结果即能证明假设H0是否成立。
1.3 操作步骤(1)单因素的方差分析操作①分析—比较均值—单因素；因变量列表：收率；因子：浓度；②两两比较：选中“LSD”复选框，定义用LSD法进行多重比较检验；显著性水平：0.05，单击“继续”；③选项：选中“方差齐次性检验”，单击“继续”；④单击“确定”。
(2)有交互作用的两因素方差分析操作①分析—一般线性模型—单变量；因变量：收率；固定因子：温度、浓度；②绘制。
水平轴：factor1，选择浓度作为均值曲线的横坐标，单图：factor2，选择温度作为曲线的分组变量；单击添加—继续。
③选项。
显示均值：factor1，定义估计因素1的均值；显著性水平：0.05；单击“继续”；④单击“确定”。
1.4结果分析(1)“浓度对收率有无显著影响”结果分析执行上述操作后，生成下表。
表1.1 方差齐性检验表1中Levene统计量的取值为0.352，Sig.的值为0.708，大于0.05，所以认为各组的方差齐次。
表1.2 单因素方差分析从表2可以看出，观测变量收率的总离差平方和为119.58；如果仅考虑浓度单因素的影响，则收率总变差中，浓度可解释的变差为39.083，抽样误差引起的变差为80.875，它们的方差分别为19.542、3.851，相除所得的F统计量的观测值为5.074，对应的概率P值为0.016，小于显著性水平0.05，则应拒绝原假设，认为不同浓度对收率产生了显著影响，它对收率的影响效应不全为0。
表1.3 多重比较表3是各种浓度之间显著性差异两两比较的结果。
从表3可以看出，浓度A2同其他任意两种浓度比较，其Sig.值都小于0.05，所以认为浓度A2与其他浓度在收率上有显著差异。
而其他两种浓度，可以认为其浓度的不同对收率的影响不大。
(2)“浓度、温度及其相互作用对收率的影响”结果分析执行上述操作后，生成下表。
表1.4 两因素方差分析表表4为两因素方差分析表，表中第一行“校正模型”代表对方差分析模型的检验，Sig值为0.23>0.05，说明模型不适用。
观测变量的总方差119.958，它被分解为五个部分，分别由浓度不同引起的变差39.083，由温度差异引起的变差13.792，由浓度和温度的交互作用引起的变差17.583，由随机因素引起的变差为49.500。
这些变差除以各自的自由度后，得到各自的均方，并可计算出F统计量的概率p值分别为0、的观测值和对应的概率p值。
F factor1、F factor2、F factor1，factor20.382、0.648。
由于F factor1的概率p值小于显著性水平0.05，则应拒绝零假设，认为不同浓度对收率有显著影响。
而F factor2、F factor1的概率p值均大于0.05，，factor2因此不应拒绝原假设，可以认为不同温度对收率的影响没有显著差异，浓度和温度的交互作用对收率的影响也不显著。
表5代表浓度在各水平下的均值、标准误均值及95%的置信区间。
表1.5 浓度的均值图1.2 两因素交互影响的均值图上图为两因素交互影响的均值图，横坐标代表浓度，纵坐标代表收率均值，且按温度绘制不同的折线。
从图形上看，这些折线近似平行，可以认为两因素的交互作用不显著。
1.5 结论综上，不同浓度对收率有显著影响，而不同温度对收率的影响没有显著差异，浓度和温度的交互作用对收率的影响也不显著。
二、第9题回归分析42.1 基本思路本例中被解释变量为课题总数X5，解释变量为投入人年数X2、投入科研事业费X4、论文数X7、获奖数X8。
建立多元回归模型，利用回归方程的统计检验对建立的多元回归模型进行检验，首先对解释变量采取强行进入策略，分析他们之间的线性关系以及多重共线性；然后对解释变量采用向前筛选策略，做方差齐性和残差的自相关性检验。
2.2 操作步骤(1) 分析—回归—线性；因变量：课题总数X5；自变量：投入人年数X2、投入科研事业费X4、论文数X7、获奖数X8；方法：进入；(2) 统计量：选中回归系数“估计”、模型拟合度、共线性诊断、残差Durbin-Watson；(3) 单击“确定”，生成表2.1、表2.2、表2.3、表2.4；(4) 同步骤(1)；(5) 点击“绘制”，X坐标为标准化预测值ZPRED，Y坐标为DRESID，在标准化残差图中选“正态概率图”，点击“继续”按钮，进行残差均值和方差齐性检验；点击“保存”中选择保存标准化预测值、标准化残差；(6) 菜单—分析—相关—双变量，在变量框选择标准化残差、标准化预测值—相关系数—Spearman；(7) 点击“确定”按钮。
2.3 结果分析表2.1 模型汇总b由上表可看出，该方程中有多个解释变量，依次应参考调整的判断系数。
由于调整的判定系数0.927较接近于1，因此认为拟合优度较高，被解释变量可以被模型解释的部分较多，未能被解释的部分较少。
并且Durbin-Watson为1.776在1.5和2.5之间，因而可以用线性回归模型来拟合数据。
表2.2 Anova a上表是立项课题数多元线性回归分析的结果。
可以看出，被解释变量的总离差平方和，回归平方和及均方分别为21076810.000，19741985.311和1334824.689，检验统计量的观测值为96.135，对应的概率p值近似为0.依据该表可进行回归方程的显著性检验，若显著性水平α为0.05，由于概率p值小于α，应拒绝回归方程显著性检验的假设，认为各回归系数不同时为0，被解释变量与解释变量全体的线性关系是显著的。
表2.3 系数a依据表2.3可以进行回归系数显著性检验，从表中可以看到，若显著性水平α为0.05，除了投入人年数外，其余变量的回归系数显著性t检验的概率p值均大于0.05，因此不应拒绝零假设，故认为他们与被解释变量的线性关系是不显著的，不应该保留在方程中。
表2.4 共线性诊断a依据表2.4可以进行共线性检测。
从方差比来看，第5个特征根既能解释投入人年数方差的93%，也可以解释论文数方差的87%，因此有理由认为这些变量之间是存在多重共线性的；再从条件指数来看，第5个条件指数大于10，说明变量间确实存在多重共线性。
(1) (2)(3)图2.3 课题总数表2.5 相关系数从表2.5中对标准化残差进行检验，Durbin-Watson（1.747）在1.5和2.5之间，因而残差序列相对独立。
从图(1)中看到数据点围绕基准线还存在一定的规律行，可利用非参数检验方法对标准化残差再进行检验。
从图(2)中可以看出，随着标准化预测值的变化，残差点在0线周围随机分布，但残差的等方差性并不完全满足，方差似乎有增大的趋势。
从表2.5中可以看到，残差与预测值的spearman等级相关系数为-0.176，且检验并不显著，因此认为异方差现象并不明显。
2.4 结论根据以上分析结果，可知影响高校课题总数的因素，如投入人年数、投入科研事业费、论文数、获奖数等因素间存在多重共线性。
三、第12题聚类分析23.1 求解思路因为要在相似变量中选择少数具有代表性的变量参与其他分析，因此选用SPSS层次聚类的R型聚类进行分析。
个体距离采用欧式距离，类间距离采用平均组间链锁距离，并输出树状图、冰柱图。
3.2 操作步骤(1)选择菜单分析—分类—系统聚类；(2) 将8个变量添加到变量框中，在聚类方法中选择变量，采用R型聚类；(3) 在“统计量”对话框中，选择合并进程表和相似性矩阵，并在聚类成员中选择方案范围为最小聚类数2，最大聚类数4；(4)在“绘制”对话框中勾选上“树状图”；(5) 在“方法”对话框中聚类方法选择“组间联接，区间采用Euclidean距离；(6)单击“确定”，进行层次聚类分析。
3.3 结果分析表3.1 群集聚类表表3.2 群集成员表由表3.1可看出，第一步将2和4合并为一组，此组将在第三步中出现；第二步将3和5合并为一组，此组将在第四步中出现；其他同理；最后在第七步，将所有组合并为一组。
由表3.2可看出，分成4组的话，第一组为意大利；第二组为韩国、法国、美国；第三组为罗马尼亚、中国、俄罗斯；第四组为热心观众。
其他群集同理。
图3.1冰柱图由冰柱图可看出，当聚成7类时，法国和韩国为一类，其他裁判各为一类；当聚成6类时，法国韩国为一类，中国和罗马尼亚为一类，其他裁判各为一类；当聚成5类时，美国、法国、韩国为一类，中国和罗马尼亚为一类，其他裁判各为一类；当聚成4类时，美国、法国、韩国为一类，俄罗斯、罗马尼亚、中国为一类，意大利和热心观众各为一类；当聚成3类时，热心观众为一类，美国、法国、韩国为一类，其他国家为一类；当聚成两类时，热心观众为一类，其他国家为一类。
图3.2 树状图由树状图可看出：第一步（2,4）以及（3,5）各合并为一组；第二步（2,4）和6合并为一组，（3,5）和7合并为一组；第三步（3,5,7）和1合并为一组；第四步（2,4,6）和（1,3,5,7）合并为一组；第五步，所有裁判合并为一组。
3.4 结论由以上结果可看出，若将裁判分成4组，意大利裁判独自分成一组，说明了其打分标准与其他裁判存在很大的差异性；热心观众也是独自分成一组，其打分标准也与其他裁判存在很大的差异性；韩国、美国、法国分成一组，说明这三个国家的裁判打分具有相似性；罗马尼亚、中国、俄罗斯分成一组，说明这三个国家的裁判打分也具有相似性。
需要选出4个具有代表性的裁判，那么一定会选择意大利、热心观众，第三位可以从韩国、美国、法国中选一个，第四位可以从罗马尼亚、中国、俄罗斯中选一个。
为了确定第三位和第四位裁判具体哪个国家，可分别计算他们的复相关系数，并选择复相关系数最高的作为代表。