统计学分析数据精选(九篇)

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第1篇：统计学分析数据范文

关键词：数据分析；统计；数学；教学策略

中图分类号：G623.5 文献标志码：A 文章编号：1008-3561（2017）12-0027-01

能够根据具体问题背景选择合适的统计图是学生统计素养的一个重要内容，也是学生对数据分析能力的一个表征。扇形统计图是在学生认识了条形统计图、折线统计图后的小学阶段的最后一个统计内容，该内容增加了选择合适统计方法的难度，使“数据分析”变得尤为重要。因此，教师在教学中要以数据为载体，以学生原有知识经验为基础，引导学生展开渐进式思考，探寻统计的有效方法，培养数据分析观念。

一、引发认知冲突，点燃统计内需

学习是一种由外而内的过程，学习最大的动力来自学生心灵深处，源自于自身的认知冲突。教师在教学中创设教学情境的目的正是为了借助外部环境的刺激，引发学生的内部认知冲突，促使学生在矛盾中生成新的需要，将学习不断引向纵深。苏教版六年级下册的“扇形统计图”一课意在使学生通过联系百分数的意义，体会扇形统计图描述数据的特点。为了让学生深刻领会扇形统计图的特点，教师在教学中改变了教材的编排顺序，没有直接出示例题中的扇形统计图，而是引导学生感知数据，造成他们认知上的矛盾冲突，点燃他们新的统计内需，逐步引出扇形统计图。教师这样给学生出示例题：我国陆地总面积大约是960万平方千米，其中丘陵占9.9%、山地占33.3%、高原占26.0%、盆地占18.8%、平原占12.0%。“同学们能否根据数据设计出一个统计图反映出我国陆地各地形分布情况？”教师边出示条件边提问。学生一听说设计统计图，马上联想到以前学习的内容，有的说：“我们可以画出条形统计图。”有的说：“我们可以设计成折线统计图。”教师表扬了学生善于联系旧知的意识后说：“请同学们想一想条形图与折线图分别用来反映什么？例题中的数据表示什么含义，可以用它们来表示吗？”教师的提示唤醒了学生的数据意识，经过对数据的观察与思考，学生们一致认为：“条形统计图用来直观反映数量多少，折线统计图反映了数量的增减变化，这道题中的数据都是百分数，表达的是部分量与总量的关系，看来以前学的那两种统计图不合适。”“那该怎么办呢？”一个女生迫不及待地问道。“是啊，我们该用怎样的图形来表示部分量与总量之间的关系呢？”教师故意装作不知，“看来我们必须另找出路了。”

二、引导自主思考，点化绘制图形

面对学生的急切心理，教师没有直接将“扇形统计图”推出，而是借助生活情境的观察感悟，引导他们自主思考，摸索出扇形统计图的特点和画法，逐步点化学生绘制出扇形统计图。“先请同学们来看一个有趣的拼盘。”教师边说边给学生展示了一张课前制作的地地形分布模型：用一个圆形塑料盘代表我国陆地总面积，在圆盘内用各种颜色的橡皮泥分别表示不同地形。教师用这个拼盘图对学生进行暗示启发，学生甲一点就通：“原来百分数关系可以用圆与扇形来表达，用一个整圆表示总量，用扇形表示各部分量。”学生乙补充道：“平原占12.0%，表示平原面积占我国陆地总面积的12.0%，我们可以用一个圆来表示我国陆地总面积，在圆内画出一个扇形表示平原面积。” 教师接着说：“同学们的悟性真高，像拼盘那样表示各部分量与总量之间关系的统计图我们称为扇形统计图。下面，就请同学们自己尝试着画出我国陆地各种地形分布情况统计图。”然后教师又引导学生根据各百分数的含义，讨论如何绘制出各个扇形。学生丙联系圆心角的知识道出了平原部分的画法：“一个圆是360°，360°的12.0%是43.2°，在圆内画出一个圆心角是43.2°的扇形就表示平原的面积了。”在学生丙的引领下，同学们迅速算出其他扇形的圆心角度数，并画出了完整的扇形统计图。

三、引领梳理反思，点醒对应思想

为了实现“教是为了不教”，教师在教学中经常引领学生梳理思路，反思学习得失，总结学习经验，使他们获得了质的提升。在学习“扇形统计图”一课的过程中，由于有了先前基于数据分析的精心引导，学生亲历了统计方法的选择与统计图的绘制，对扇形统计图的特点和作用了然于心，读懂扇形统计图自然不成问题。因此，在组织学生对统计图中的信息进行简单分析之后，教师增设了一个“回顾反思”环节，让学生回顾整个统计活动经历，使学生懂得了不同的问题背景需要用不同的数据分析方法，各种统计图的选用必须与数据意义相适应。如反映数量增减可选择折线图，要表达数量多少可选用直条图，要反映各部分量与总量之间的百分比关系可选择扇形统计图。高年级学生的类比分析能力比较强，教师让他们通过简要梳理与反思，能使他们明晰数据分析方法的选择的重要性，对数据分析方法的选择有清晰的认识，进而点醒他们的数学思想。

四、结束语

总之，统计教学是一个系统而完整的活动过程，从对问题背景的理解、对数据的解读、对统计方法的选择，再到图形的绘制等，这一切都离不开科学严谨的分析。数据分析是统计的核心，教师在统计教学中应以数据为核心，引领学生在科学分析中选择出合适的统计方法，从而圆满地完成统计任务。

参考文献：

第2篇：统计学分析数据范文

[关键词]数据结构；算法；数据元素；系统应用

中图分类号：TP311.52 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）22-0102-01

1 引言

随着计算机技术日新月异的发展，程序可视化教学在教育和教学中已经显示了明显的优越性。所谓可视化教学，是指在计算机软件与多媒体技术的帮助下，将一些抽象、深奥、复杂的事物以及发展过程，用仿真化、虚拟化、实体化的方式，在教学方法中显现出来。可视化教学应用方便，可以使计算机学习者直观地观察、体验并利用这些可视化的知识模型，从而使计算机学习者较为轻松地进行课程的学习，对计算机学习者的认知能力与创新能力都会有较大的提升。

可视化教学应用于数据结构算法教学当中，可以改变传统教学方法中的枯燥乏味局面，吸引计算机学习者的注意力。可以将文字、数据、图片、源代码等其它多媒体动态地融合在一起，丰富算法的执行过程。可以让计算机学习者体会在大量不同的数据结构下，算法执行效率的差异。计算机学习者也可以充分的利用自己的课余时间进行自我学习，通过可视化教学软件研究算法的执行过程，培养计算机学习者自主学习的能力。

2 数据结构与算法系统的需求分析

传统的数据结构与算法教学方法中，有些算法的执行过程比较抽象，教师为了讲解一个算法往往需要辅助大量的图形示例。常规的板书和一般的幻灯投影授课均难以有效地展示这种抽象性和动态性，容易造成教学的低效和学时膨胀。有一些学校看到了弊端，苑⒊隽耸据结构教学网站供计算机学习者学习和交流；也有一些学校则开发出了可视化数据结构教学演示系统，将数据结构中算法的执行过程直观展示在用户面前。整体上看，这些系统在一定程度上促进了用户的学习，但还存在着一些不足，如系统以“教”为中心而设计，缺乏以用户为中心的人机交互理论的指导，学习者与软件的交互机会少且单一。因此，一个供用户自主设计算法，在实践环节上进行创新，提出自己的见解和设计，并得以验证，从根本上和底层次上深化对数据结构与算法的理解的学习平台的苑⒂任重要，互联网支撑的数据结构与算法学习系统将解决这个问题。系统能够让用户熟悉数据结构课程的核心理念，掌握相关算法内部的运行机制。本文在研究数据结构模块的基础上，将开发一个数据结构与算法学习系统，联动演绎各数据结构模块是如何有机结合的，并为用户提供自主设计算法的接口，这也是本系统区别于其他系统的一个创新点。

本文提出的数据结构与算法学习系统的设计目标为：系统良好的交互界面，包含数据结构各功能模块的算法演示，各模块详细信息查看，利用计算机图形界面技术，提供良好的用户界面。系统实现一系列数据结构的算法，用户能实时查看算法图形动态演示过程，并提供各算法和数据结构的详细中间结果信息，帮助用户进一步理解算法的执行过程和效率。系统不仅可以为用户展示数据结构算法的执行过程和中间结果，还提供编程接口让用户实现自定义算法，并对该算法进行测评，以图形界面的方式展示在用户面前。系统具备良好的稳定性，采用了多种安全机制确保服务器的稳定运行，保证了系统的安全可靠。充分运用面向对象的设计思想来设计系统模块，使其具有良好的扩展性，方便系统的后期维护和扩展。

3 数据结构的系统总体架构

系统采用典型的三层架构作为开发模型，本系统的三层架构主要划分为客户端、服务器端和服务资源层。系统客户端是一个浏览器，显示用户的使用界面，不同的用户通过浏览器向服务器端发送请求，然后接收服务器的返回信息展示在用户界面上。服务器层位于系统的服务器端，包含了数据库服务器和应用程序服务器，它提供了数据支持，实现了算法引擎和代码测评，算法引擎提供了经典算法的演示和用户自定义算法演示，代码测评负责对用户提交的源代码进行测试，并生成y试数据。服务资源层位于系统的服务器，它提供用户经典算法库和可视化类库，经典算法库包含了相关的代码以及算法演示的全过程，可视化类库提供用户的一些画图操作，让图形界面的演示更为美观。

优秀的系统必须能够满足系统的扩展和维护需求，数据结构与算法学习系统三层架构侧重于设计的简单化，简化客户端的功能，将复杂操作置于服务器端。系统的客户端，也就是浏览器层，仅仅用来显示用户工作界面和执行一些画图操作。系统的客户端是前台用户浏览器，显然，浏览器不会对测评系统产生任何影响，只要客户端浏览器支持环境就可以运行该系统，而目前的浏览器都对其进行了支持。不管客户端有多少不同种类和数目，都不会影响系统的完善和后期维护，这样就减轻了系统开发和扩展维护的难度。另一方面，系统服务器端承载了绝大多数的负载，基于此情况，服务器端的配置就必须要合理，后台服务器的一个小小的错误都有可能对系统测试服务造成不可预计的影响，因此，保证系统服务器端的安全稳定运行是十分关键的。

在本系统的三层架构中，利用基于面向对象的方法进行系统的苑，按照系统需求对服务器做了不同模块的划分，主要分为三个部分。分别是数据库、算法引擎和代码测评程序。数据库为用户提供数据支持，能够满足用户对数据的增加、修改、删除、更新等操作。算法引擎负责对算法进行解释，给用户提供算法的演示功能，并能够将用户按照系统要求编写的代码转变成图形方式展示在用户面前。代码测评程序主要对用户提交的源代码进行完整的测评，其中包括源代码编译，源代码测试和程序监控等。对于服务资源层，包括两大部分，分别是经典算法库和可视化类库。经典算法库包含了数据结构九大章节的数据结构模型和相关的算法，供算法引擎调用，在客户端上展示出来。可视化类库提供了一系列的数据结构画图操作，使算法的演示过程显得生动形象。

服务器层用分离可缩放结构，算法引擎部分与代码测评程序两者没有直接交互。本文设计的系统将算法引擎与代码测评分离开来，测评模块用多线程处理机制，极大的提高了系统的响应速度，双方通过数据库进行~合。这种结构的设计也使得测评模块的复杂性有所降低，首先，测评模块易于维护，不同模块的修改不会对其他的模块造成影响，其次，利于系统的负载均衡。如果算法引擎和代码测评在同一台服务器运行，当同时测试的用户比较多的时候，非常消耗服务器资源，容易照成服务器负载过重。用了分离可缩放结构，代码测评系统就可以单独的放在另外一台服务器上，专门负责源代码的测评工作，甚至可以放在一个集群上，有效地提升系统的运行效率。通过对系统进行分层，能够使得系统的各大模块之间没有强的Q合，彼此之间相互联系却不会相关干扰，使得开发过程方便快捷，对以后的维护和扩展也有着极大的好处。

参考文献

[1] 在线学习系统的设计与开发[J].李萍.电子世界.2013（13）.

第3篇：统计学分析数据范文

【关键词】数据分析；实践；统计 

中图分类号：G635.5 文献标识码：A 文章编号：1671-0568（2015）36-0122-01 

我国相关教学制度规定，在数学教学中，必须重视对学生空间观念、数据分析观念及推理观念等的培养。数据能够帮助学生正确判断学习及生活中的相关问题，从而做出正确抉择，数据现已充斥着整个社会，因此，现代公民必须重视对数据分析、数据收集及数据整理等能力及观念的培养，从而提升自身决策的合理性与准确性，实现数据的有效传输与表达。 

一、数据分析观念内涵 

数据分析观念主要是指现实生活中人们在解决相应的问题时，需要对与问题相关的数据等进行调查研究，同时，通过对相关数据的分析理解其中的内涵，找到解决问题的方法。在数据分析过程中，同样的数据有多种数据分析方法，这就需要相关人员根据相关问题的具体要求选择合理的分析方法。数据分析是统计的核心要素，因此，数据分析内的相关要素及相关内涵主要包含以下几个方面： 

1. 具有数据相关意识 

数据的应用充斥着人们的现实生活与学习，要合理、准确地解决现实问题需要有数据意识。在解决问题之前，需要对信息及数据进行收集，同时，学生根据数据提炼内部的相关信息及有效数据，帮助学生高效解决相关问题。 

2. 选择合理的数据搜集与分析方法 

分析与整理相同数据具有多种分析方法，这就需要学生对相关问题进行分析从而选择最合理的方法。例如，在对数据统计中的统计图表进行绘制时，往往具有多种图表表现形式，但是学生在进行相关统计图表选择时会选用最佳的统计图表，如在对相关数据中的数量关系进行统计时，则可选用条形统计图，若表现各数据在整体数据中所占比例时，则可选用扇形统计图。 

3. 通过数据分析体验随机特征 

数据的随机性主要是指在解决同一问题时，其收集到的数据可能存在差异性，另一方面是指足够的数据中具有相关规律。例如，探究数学学习中关于学习知识点需要用多长时间时，就可以对数据进行统计。在统计过程中，会发现每天的知识点、学习时间具有差异性，但在多次试验之后便可发现其中的相关规律。数据虽然具有随机性，但在多次试验验证后其数据又具有相对稳定性。 

二、在统计教学中培养学生数据分析观念的途径分析 

1. 引导学生基于现实参与数据收集及分析活动 

在统计学教学中，教师可以积极引导学生参与数据收集及分析活动，促进学生数据分析意识及分析观念的形成。学生数据分析观念的养成首先需要数据分析意识的养成，学生在遇到困难时，可产生利用数据解决问题的意识，因此，教师在具体教学中可依照实际生活设计具有现实意义的数学实际情境，这样可以最大限度地激发学生完全投入到统计活动中，使学生通过实际情景对数据进行收集、整理、分析并做出解决问题的最终决策，通过在活动中的实际体会逐步促进自身数据分析观念与分析思维模式的养成与提升。 

2. 重视情感作用，激发学生的求知欲望 

在统计教学中，学生良好的学习情绪以及强烈的求知欲对其学习进步以及智力开发具有非常重要的影响，在数据分析观念的培养过程中，重视对学生情感的教育与引导可使学生尽快进入学习状态，营造轻松、和谐的教学氛围，将学生带入教学情境中，不仅有利于教学工作的开展与教学任务的实现，同时还有利于良好师生关系的形成。 

在“统计”课程教学之前，教师在课堂中可以进行情境创设。例如，周末组织班级学生外出郊游，要求学生思考郊游的地点及郊游活动应怎样选择。此时，学生因听到有关游玩的话题比较兴奋，便积极地展开讨论，教师再对学生进行统计课程带入教学，这样，不仅使得课堂变得生动、活跃，使学生的积极性增强，为课程的展开创造了良好的环境，使教学内容更易开展。 

3. 引导学生掌握数据收集、整理及分析等方法 

在数学统计学教学中，常用的数据收集方法一般为直接获取数据的方法，包括实验、调查，等等，同时也包括资料翻阅等间接获取方法。收集数据工作结束之后，需要对看似杂乱的数据进行整理、分类，在对数据进行描述时，常用的方式主要有计数、统计图等，因此，需要学生认识条形统计图、扇形统计图及折线统计图等统计方法，并运用以上方法对数据进行有效分类，同时还可运用自身语言知识解释其含义，分析数据主要是指对数据进行简繁分析并达到交流作用。数据分析过程是复杂的思维分析过程，在问题解决的过程中，教师应引导学生根据问题的具体情况选择合理的分析方式，从而使学生在学习中不断完善自身的想法并实现对数据分析方法的有效掌握。 

例如，对班级学生身高进行分析与相关问题探讨：某小学某班级中学生的身高在134～160cm之间，学生根据班级身高记录单对班级中学生的身高进行分析统计，从而得出学生中最低身高为134cm，最高身高为160cm，若要选择参与跳高的运动员时，学生可以通过数据进行探讨，并对学生的身高按照从高到低的顺序进行排列后选出多名身高最高的学生，之后再对整理数据的作用进行相应分析。 

4. 引导学生重视数据随机性，使学生全面认识数据 

教师在对学生进行数据分析观念的培养中，需要选择适当的问题对学生进行数据随机性体验。例如，在对学校校门口一天之内各个时段的人流量统计活动中，教师可引导学生选用合适的方式进行人流量的统计与记录，同时在开展该活动中，学生还应考虑数据的有效性及数据所需时间，等等，引导学生在所监测的不同数据中找寻相应规律，最终顺利解决问题。 

在数学统计教学中，学生数据分析观念的培养，是统计学与概率学教学的开展基础，同时也是数学问题解决的有效观念之一。在对学生进行数据分析观念的培养中，教师应重视对学生具体实践教学的开展及数据统计方法的教授，使学生选用最合理的数据整理、分析等方法，从而促使学生数据分析统计思维的养成，实现数学教学的最终目标。 

参考文献： 

[1] 范明明.中小学生数据分析能力的培养研究[D].武汉：华中师范大学，2014. 

第4篇：统计学分析数据范文

关键词：大数据；统计学；前景

一、引言

在现如今的社会，无论是干什么都离不开信息。小到穿衣吃饭，大到国防军事，每一样都需要信息才能完成。信息是一个名词，围绕着它有信息的产生、信息的处理加工、信息的传递、信息技术的发展等等的一系列环节。所以在现代社会信息就如同一个核心细胞，其他细胞的工作都是围绕它展开进行的。我们对信息一定要敏感而精准。

二、何为大数据时代

大数据最初是由麦肯锡公司所提出来的，它在物理、生物、化学、金融、通讯行业出现并存在已经有一段时日，但它真正为人们所熟知认识却是因为互联网行业的飞速发展。人们总是用它来表述现时代是一个信息爆炸、海量、共享的时代。现如今一个决策的出台不再是凭借昔日的经验和感觉，而是数据的收集、整理、处理、分析所得出的结论。这就表示了一个新的时代，也就是信息数据时代的到来，经济、商业、金融、贸易等多个领域，信息已经成为主宰。这就是大数据时代，也是信息的年代。

三、统计学专业基本概况

统计学，从名称来看貌似是一个新兴专业，其实不然，它是一门非常古老的学科。它最早始于希腊雅典的亚里士多德时代，距今已有两千多年的历史。统计学是通过对数据信息的搜索、整理、分析、描述，以达到窥测所测对象的本质的目的，它是预测对象未来性的一门综合性科学。运用到了大量的数学和其他学科的专业知识，它的使用范围几乎涵盖了社会科学和自然科学的各个领域。统计学家王见定的研究已经说明了数理统计学永远打不败社会统计学，所以在以后的发展道路上，将是社会统计学与数理统计学共存与互补共同前行的模式。

目前作为高校所开设的一门学科，统计学专业主要有一般统计、经济统计两类专业方向，它所培养的是具有良好的数学、经济学素养，熟练掌握统计学的基本理论和方法，熟练地运用计算机分析数据，在企业、事业单位、经济管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作的专业型精英类人才。

四、如何很好发展大数据时代下的统计学专业

首先从上文的论述中我们可以得出以下结论：統计学的技术手段是，搜索、整理、分析、描述数据，它的目的是预测、推断检测对象的本质，它是一门综合性非常强的科学性学科。从它的使用广度上来看，它几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。所以统计学的“势力”非常大。

而统计学所依赖的基础则是数据，传统的统计学中数据的收集主要包括实验数据、调查数据以及各种途径收集到的第二次数据。但是在经过一段时期的实践后人们发现这种方法得到的数据经常会存在一定范围内的误差，这对样本的客观性是一个根本上的影响，同时样本选取结果产生影响，因此传统的数据收集方法很难适应统计学的飞速发展的需要。从这个层面上来说，大数据的出现是科学发展到一定阶段的必然结果。因此大数据的产生和统计学的发展有着密不可分的关系。从另一面来看大数据的出现也是统计学中的核心环节实现，也就是数据的采集实现了大幅度的跨越。大数据时代的到来意味着检测对象的任何数据都能应用到统计过程中，打破了数据采集处理的局限性，再加上精准、合理的统计处理方法，使得统计结果将更具有代表性和说服力。

同时大数据、统计学、云计算技术三者的强强联合，预计未来的统计学势必会发生革命性的变革。大数据将对未来产生深刻影响，目前可以预见的统计学未来发展的前景有以下两个关键的点：第一点是在数据中科学性将和数据本身形成联盟。数据科学独立门户成为一门专门的学科势不可挡，数据的重要性不言而喻。统计学也将乘浪前行迎来新的发展的奇迹。对于数据平台，也将实现跨领域共享，最终将数据的共享扩展到企业层面，成为未来产业的一员。第二点则是数据的管理处理的竞争力大大增强，数据管理成为企业竞争力中的核心竞争力，直接关乎财务表现。数据资产是一个企业的核心资产，这个理念会逐步深入人心。之后，企业对于数据管理便有了更加精准的定位，企业就会将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关。届时，统计学的相关知识将会有大作为，每一位统计学专业的学生的就业前景将是不可估量的。统计学的发展前景也是一片大好，大数据、云计算、统计学三者则是珠联璧合，我国乃至全世界的信息技术又会迎来新的浪潮，并且是一浪高过一浪，让我们拭目以待。

五、结束语

本文就大数据，统计学二者的定义、概念首先做了介绍。其次是对统计学和大数据包括云计算在内的联合后的优势，以及未来的发展前景做了合理的分析与预测。数据时代已经起航，我们每一个人万万不可落后，我们要追赶信息技术的时代潮流，乘风破浪，迎难而上。为我国信息技术的发展增砖添瓦，为实现自我的价值奋斗不息。

参考文献： 

[1] 薛艳.大数据时代统计学专业教学体系的改革[J].教育教学论坛，2015（4）：110-111. 

[2] 周茂袁.大数据时代统计学专业教学改革的初步探索[J].教育教学论坛，2015（35）：105-106. 

[3] 李政，赵彦云.适应大数据时代的美国统计学大学教育（下）[J].中国统计，2015（4）：24-25. 

第5篇：统计学分析数据范文

关键词：数控系统数据备份与恢复；单元教学设计；一体化教学

中图分类号：G712 文献标识码：A 文章编号：1672-5727（2013）04-0099-03

当前，中国职业教育已经从规模扩张走向内涵建设，如何提高职业课程教学质量成为职业院校教学改革的最紧迫问题。一体化教学模式由于体现了现代职业教育教学理念，受到教师广泛关注和深入研究。所谓一体化教学，简单地说：就是“教学练”一体化。一体化教学通过充分利用现代教育技术，将理论、实训等教学内容一体化设置；授课过程与实习操作有机结合起来；教室与实训场地等教学条件一体化配置；教学设备与先进教学理念有机结合；知识、技能与素质等职业要求一体化训练，由此形成融知识传授、能力培养、素质教育于一体的一体化教学模式。

下面通过《数控机床装调与维修》课程的《数控系统数据备份与恢复》单元进行教学设计，对一体化教学组织实施的实践进行探索。

教学设计

教学设计主要包括学习分析、教学目标、教学内容、教学过程、学习评价等方面的设计。

基本信息

适用专业为数控设备应用与维护；适用课程是数控机床装调与维修；教学对象为技校二年级学生（高中起点）；所需学时是4课时。

学习分析

教学内容分析 学生通过采用恰当的方式对数控设备的数据进行备份与恢复，从而获得数控设备数据和相关软件方面的知识及操作技能。该内容具有以下特点：（1）来源于数控机床装调流程中非常常见的工作任务；（2）是数控维修中使用最多最快捷的维修手段之一；（3）是国家职业标准考核内容；（4）是实训过程中必不可少的一环；（5）通过完成项目任务，让学生理解数控设备数据及相关软件的含义和作用。

学习者特征分析 学习起点知识和能力：学生对数控系统的硬件、软件组成已建立概念；具备计算机应用的知识；但缺乏英语阅读理解能力，在学习中遇到英文信息有发怵情绪。学习态度情感：技校学生动手的愿望甚于动脑。

学习重点及教学方法 重点内容：在各种工况条件下，采用正确的方式进行数控设备数据的备份与恢复。教学方法：（1）教师引导学生通过各种途径查阅所需的技术资料；（2）教师通过讲授、示范操作引导学生掌握数控设备数据的备份与恢复步骤。

学习难点及其化解方法 难点内容：理解人机交互过程中出现的英文信息。化解方法：对于完成任务过程中碰到的语言问题，采用收集相关语汇，教师集中讲解的办法。

教学目标设计

能力目标 （1）能说出数控设备数据类型、功能、存储地点、各种备份与恢复方式；（2）能够确定在特定工况条件下采取何种数据备份与恢复方式；（3）能够在教材、学材、教师的帮助下或利用网络资源，在各种工况条件下，采用正确的方式进行数控设备数据的备份与恢复；（4）具备根据设备操作和维修说明书（含英文版）完成故障诊断与维修任务的能力，并且能够按照岗位工作规范要求进行工作。

知识目标 （1）了解除数控设备数据类型、功能、存储地点；（2）掌握基于存储卡的数据备份与恢复方式；（3）掌握基于RS232通信的计算机数据备份与恢复方式；（4）掌握数据通信知识。

学习目标框图 学习目标设计在层次上从低到高，体现了知识的再现、重组、迁移和应用；在维度上反映了专业能力、方法能力和社会能力的结合，见图1。

教学内容设计

教学理念 做学合一，让学生经历完整的工作过程。做的内容：用不同的方式进行数控设备数据备份与恢复，完成调试或维修任务；学的内容：数控设备数据类型、功能、存储地点、两种备份与恢复的方式、数据通信知识。

教学顺序 在数控系统的连接与调试实训之后，机床典型故障诊断与维修之前进行。

能力训练任务及案例 以不同工作（故障）情形为本项目任务的载体：情形一：系统出现CNC报警；情形二：系统出现辅助功能动作不正常；情形三：系统增加了新功能；情形四：新功能调试后，重新进行数据备份。根据以上四种情形，设计4个工作任务：（1）系统出现350报警（同步轴设定错误），请恢复系统正常；（2）系统出现面板失效，请恢复系统正常；（3）系统增加了刀号错误信息程序，请备份新的系统数据；（4）在FANUC LADDER Ⅲ环境下编制集中程序，请调试功能正常。

教学组织

教学情境 技校二年级的40名学生。配置有10套数控装调维修装置的一体化教室。

学习材料 （1）教师自编的《实训指导手册》（电子版）；（2）刘江主编的《数控机床故障诊断与维修》（高等教育出版社，2007）；（3）北京发那科机电有限公司的FANUC 0i-D/0i Mate-D 简明联机调试手册（2011）。

教学准备 （1）教师制作PPT、自编学习材料；（2）调试教学设备。

教学方法 采用行动导向的教学方法，工作任务实施过程如图2所示。学生5人一小组，组内各任务的时间分配、人员分工由小组长决定。

教学过程设计 根据设定的教学内容，围绕解决怎样教和怎样学（做）的问题，将“做”的工作过程转化成教学过程，体现以学生为中心、行动导向、做中学的教学理念。具体见表1。

学习评价设计 学习评价设计要有利于促进学生专业能力的形成和职业能力的提升。根据教、学（做）的教学目标，参照岗位职业能力要求，进行评价项目、评价标准、评价方式等学习评价的设计，解决教的怎样和学（做）的怎样的问题，体现学习评价的科学性、合理性和可操作性。参见表2。

“6+2”原则是一体化教学的核心理念。其中的“6”指的是：（1）工学结合、职业活动导向；（2）突出能力目标；（3）项目任务载体；（4）能力实训；（5）学生主体；（6）知识理论实践一体化的课程教学。“2”指的是：（1）某些课程教学内容（如德育内容、外语内容等等）必须更注意采取“渗透”到所有课程中去的方式，而不仅依赖集中上课的方式；（2）对于职业能力中的“核心能力”，如自学能力、与人交流能力、与人合作能力、解决问题能力、信息处理能力、创新能力、数字应用能力、外语应用能力等，必须更注意采取“渗透”到所有课程中去的方式，而不仅仅依赖集中培训等上课方式。

由于一体化的教学模式契合了当下职业教育的现实诉求，体现着职业教育的实践性、开放性、实用性，是一种行之有效的教学模式。一体化教学过程和教学评价较以往均有了很大的变化，对教师的职业教育能力也提出了较高的要求。

参考文献：

[1]戴士弘.职业教育课程教学改革[M].北京：清华大学出版社，2010.

[2]戴士弘，毕蓉.高职教改课程教学设计案例集[M].北京：清华大学出版社，2007.

[3]巨明庆.关于“一体化教学”问题的研究[J].职业教育研究，2010（s1）.

第6篇：统计学分析数据范文

关键词：地质统计学 微量元素化学分析 应用研究

中图分类号：P628.2 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2013）07（c）-0098-01

微量元素地球化学是半个世纪以来迅速发展和广泛应用的地球化学分支。由于同位素稀释质谱法、中子活化分析、Ber thelot-Nernst分配定律等方法的成功应用，在多种地质过程中微量元素分配演化的定量模型得以实现，也使得微量元素化学分析被系统地应用于解决各类地质问题，成为指示岩石成因的典型标志。20世纪70年代以后，微量元素地球化学的讨论从定性认识上升成为定量分析，发展方向也变成微观、宏观同时发展，经常需要对地球化学中的主量元素、稀土配分、微量元素等进行定量化学研究和数据分析，此时，一些相关的地质统计方法就变得非常重要和实用。在微量元素化学分析中，地质统计学的各类统计方法作为对地质客观现象相关数据进行定量分析的重要工具，提供了诸多有效的数据分析途径。应用地质统计学对微量元素化学分析进行处理，能为研究工作取得客观成果提供科学的定量依据。

1 地质统计学与微量元素化学分析相关理论知识简述

1.1 地质统计学

地质统计学是20世纪60年代兴起的一门数学地质学科分支，它的出现始于解决矿产普查勘探、矿山开发设计以及矿山开采整个过程中各种储量计算和生产误差估计问题。后来，地质统计学逐渐在油气勘探开发、采矿、水文以及环境科学领域中得到广泛应用。近年来，地质统计学作为一门新兴的科学，在地质领域的发展非常迅速，其应用前景的广泛性和模型计算的实用性受到地质学家的高度重视。

1.2 微量元素化学分析

微量元素化学分析是地球化学的分支学科，主要研究自然物质和自然体系中微量元素的分布规律、存在形式、活动特点、控制因素及其地球化学意义。一般意义上讲，微量元素是指除了O、Si、Al、Fe、Ca、Na、K、Mg、Ti这九种组成99%的地壳和地幔质量之外的80余种元素。当然，这里所指的微量元素是相对而言的，在一个体系中它可能是微量元素，但在另一个体系中却可能是常量元素。

1.3 地质统计学在地球化学领域的应用现状

近几十年年来，地质统计学对地球化学的相关研究中起到了极大的辅助和推进作用。应用地质统计学相关统计方法能够将大规模原始地球化学数据群体中隐藏的重要信息提炼和挖掘出来，进行分类和解释，继而被广泛地应用在地质找矿、科学研究等各个领域。在地球化学中主量元素、微量元素、稀土配分化学分析等领域的研究中，丰富的地质统计学方法对圈定和评价地球化学异常、提取地球化学找矿信息常常起到决定性的作用。本文则主要研究地质统计学在微量元素化学分析中的应用研究。

2 地质统计学在微量元素化学分析中的应用研究

2.1 方法讨论

聚类分析是通过某种距离的测算将数据对象的集合分为类似的对象组所形成的若干个类，其中运用到了降维思想，在对样品和指标进行分类，采用物以类聚的原理进行的一种多元统计分析方法。在地质找矿领域，聚类分析是研究元素在成矿活动中地球化学行为相似程度的一种有效方法，一般从数字分类角度进行分析。对于这种方法的运用，我们可以借鉴现有的成果和理论进行分析和应用。R型聚类分析是聚类分析方法的一种，原理是以变量之间的相似程度为基础，将变量分成不同级别的类。R型聚类分析是研究成矿活动中地球化学微量元素行为相似度的一种有效方法。通过对某些矿石或岩样的微量元素数据进行R型聚类分析，可以得出元素组合特征并将其分类，对元素之间的亲疏关系进行判定，进一步为划分矿化阶段、成矿元素迁移和富集的判断以及矿床成因等问题的研究提供判断依据。

2.2 案例研究

通过对高松山矿区内岩矿石样品的微量元素数据进行R型聚类分析后，可以得到图1中显示的分类的结果，即，在相似水平的相关系数等于15时，可以把微量元素分成7个类别，分别是：（1）W、Cu；（2）Sn；（3）Au、Ag、As、Sb、Pb、Mo；（4）Bi；（5）Hg；（6）Co、Ni、Mn；（7）Zn。这7个类别之间没有显著的相关性，说明矿床成矿具有多期次性和复杂性。从图中还可以看出，Au不仅和Ag有着强相关关系，而且还和As、Sb、Pb相关。而Au元素与Ag之间有非常密切的关系，当γ=2.5时它们聚成了一类，相关性比较强，同时Sb、As、Pb和它们之间都存在相关性，说明Au、Ag、As、Sb、Pb、Mo之间具有亲缘关系，预示着伴随着多金属硫化物的形成Au 成矿并且富集。因此，我们可以以Sb、Pb、Ag、As作为矿区找金的近程指示元素。

3 结论

本文采用地质统计学中一类常用方法，R型聚类方法对高松山矿区的铜多金属矿进行了微量元素组合上的分析研究。统计分析结果使我们对高松山金矿床岩矿石微量元素的数据结构的特点有了清楚的认识。各元素组合具有叠加出现的特征，表明矿床成矿具有多期多阶段或成矿物质多来源的特征。分析结果表明Au与Ag、As、Sb、Pb等中低温元素相关非常大，但是和W、Co、Sn、Mn、Ni、Zn等中高温元素之间的相关性较差。

地质统计学在地球化学其它领域，比如常量元素分析、稀土元素分析中也有广泛的应用，笔者认为，采用类似的统计方法对不同类数据的分析是进一步拓展地质统计学在地质科学中应用性的前进方向。

参考文献

[1]赵伦山，张本仁.地球化学[M].地质出版社，1988，6.

第7篇：统计学分析数据范文

关键词 阿托品 青少年 近视性屈光异常 疗效

对于青少年患者来说，由于身体处于生长发育阶段，眼部的屈光系统也为完全稳定，不适于手术治疗，于是临床将研究的目光投向药物治疗［1］。本研究就此展开，使用阿托品滴眼液治疗患者20例，对临床数据进行回顾性分析，现将研究过程汇报如下。

资料与方法

2010年2月～2011年2月收治青少年近视性屈光异常患者40例，男28例，女12例；年龄14～19岁，平均15.4岁；经入院检查，假性近视14例，真性近视16例，混合性近视10例；屈光度+0.25D～-3.00D，平均屈光度-2.56D。按照治疗方法将患者分为两组，对两组患者的性别、年龄、近视类型及屈光度进行比较，经统计学分析，P=0.053＞0.05差异无显著性，具有可比性。

病例纳入与排除标准：⑴纳入标准：①经诊断为近视患者；②年龄14～19岁；③阿托品散瞳验光屈光度-3.00D～+0.25D，或矫正视力不低于1.0的患者；④愿意接受治疗且愿意参与研究，并签署《知情同意书》的患者。⑵排除标准：①有严重的眼部并发症及遗传性近视患者；②伴有其他眼部或全身疾病的患者；③伴有混合性散光的患者；④不愿接受研究及不能坚持治疗的患者。

治疗方法：根据分组对患者进行治疗，对照组患者不进行治疗，观察组患者使用阿托品滴眼液滴眼治疗。整个治疗过程按如下操作进行：①治疗前向患者讲明使用阿托品滴眼液的疗效、不良反应、注意事项及治疗时间等，让患者做好心理准备，配合治疗；②使用1%的阿托品滴眼液予以滴眼治疗，按1滴/次，3次/日，滴药后按压泪囊区5分钟，连用3天。3个月后重复治疗1次。治疗6个月后进行疗效评价［2］。

统计学处理：将两组患者的临床数据进行收集，并采用SPSS13.0软件进行统计学分析。采用t检验，当P＜0.05为差异有统计学意义。

结 果

研究对象按照上述方法治疗6个月后进行疗效评价：⑴将两组患者治疗后的数据分别与治疗前的数据进行比较发现：①对照组治疗后各类型近视的屈光度较治疗前均无明显改善或略有增大，经统计学分析，P=0.053＞0.05不具有显著差异性；②对照组治疗后各类型近视的屈光度均较治疗前有明显改善，经统计学分析，P=0.038＜0.05差异具有显著性。⑵对治疗后观察组和对照组的屈光度按假性近视、真性近视、混合性近视分别进行比较，观察组均有明显优势，经统计学分析，平均P=0.032＜0.05差异具有显著性。具体数据比较，见表1。

讨 论

阿托品应用于对青少年近视眼屈光异常的治疗已有很长的历史，大量临床实践了它的疗效，最新研究证实阿托品治疗青少年近视与药物的浓度有关，0.5%～1%的阿托品溶液滴眼能使青少年近视中止，而0.1%的阿托品只能减缓近视的进展［3］。但是由于阿托品具有一定的不良反应，在临床使用中需要采取间断而有规律的给药方式，以缓解药物的不良反应，同时确保药物的治疗作用。

通过研究数据结合临床相关研究结果，证实阿托品治疗青少年近视性屈光异常具有显著的疗效。

参考文献

1 张慧芝,陈梅.长期应用阿托品治疗青少年近视疗效及机理［J］.眼科新进展,2009,11:851-854.

第8篇：统计学分析数据范文

（大连大学，辽宁 大连116622）

摘 要：统计学思维与方法已渗透到生物学、农学、药学及临床实验等，但许多生物医药学专业学生对统计学重视不足，影响了学生在科研工作中应用统计学的科学性和严谨性。文章根据生物医药学专业特点，重新定位统计学课程目标，设计适当的实践教学环节，并提出生物医学专业学生统计素养的培养路径。

关键词：统计素养；生物医药；路径

中图分类号：G640 文献标识码：A 文章编号：1002-4107（2015）06-0088-02

统计学的应用越来越广泛，被誉为“科技工作者从事科学研究的工具和手段”[1]，现在，统计学思维和方法学已经渗透到理工农医及社会科学等各学科的研究和决策之中。生物学、农学、生物产品工程工艺条件、药物生物活性实验及临床实验等都寻求统计学家的合作，美国国立卫生研究院（National Institutes of Health，NIH）的基金申请明确要求生物医学科研项目要有统计人员参与，生物或药物实验及产品内容都需详尽的统计设计与分析。

实际工作中，很多生物学、医学科研工作者对统计学的作用重视不足，突出表现在分析时盲目套用分析方法，对分析结果轻描淡写，把统计学当作简单的修饰工具，甚至把整个统计分析过程变成一个黑箱，那就有可能垃圾进，垃圾出（garbage in，garbage out），严重影响了统计学应用的科学性和严谨性[2]。为此各高校生物医药学相关专业均十分重视培养学生的统计素养，注重统计课程教学方法、教学手段及考核方法等[3-5]，以期通过本课程教学，为学生以后从事相关领域的科研或工作打下良好基础。

笔者所在学院的生物工程、生物技术和制药工程三个本科专业都开设了这门课程，今后这些学生将继续从事本专业研究及生产实践工作，生物或医药统计学课程将作为重要的工具课，对这些学生的专业课学习和毕业论文设计及将来从事相关专业的工作十分重要，但这些专业的学生数学基础较差，甚至有的学生谈“数”色变，提高学生统计素养也因此难度增加。笔者通过教学实践和调查问卷相结合，根据学生特点和课程特点，从主观和客观两方面寻找存在的问题，对如何提高生物医学专业学生统计素养提出一些思考。

一、增加主动性——树立数学应用意识，降低难度

课堂教学和调查问卷结果均显示多数生物医学类的学生对数学、概率论统计等相关课程兴趣不浓，很多学生是因为学分或学院要求等才选修本课程。尽管大于70%学生认为高等数学和概率统计学很重要，认为统计学有用的学生占比例也很高，但问及是否喜欢统计学课程时，则喜欢程度为“一般般”甚至“不喜欢”的比率达到58%，这种想学但不敢学矛盾的心理伴随着学生的学习，数学相关课程似乎是陡峻的山，在学习过程中个别学生可能会对统计学课程的畏惧心理转变为抵触心理，兴趣几乎变为零。

因此教师首先从心理上帮助学生克服畏难情绪，否则学生会停滞在山脚下。具体教学中讲明统计学课程注重应用且应用面广，可提高学生兴趣；点明统计学公式及运算简单，可消除学生的畏难情绪；介绍现在统计学发展特点，统计软件应用情况，改善学生的情绪；增加互动教学，让学生多参与，让学生体验统计学并非是不可逾越的高山，进一步提升学生兴趣和降低学习难度，具体方法在以下各小节探讨。

二、定位准确——强调应用，降低难度

定位准确可使学生学习具有目的性和积极性，增强学生数学学习意识，降低统计学类课程教学难度，本课程是生物医学类应用工具课程，复杂的公式推导过程只会增加学习难度；实际应用中数据分析可避开公式推导，直接根据统计学的试验方案、条件及相应的理论公式分析。基于以上思考，可将其定位为培养学生在生物医学科研或生产实践中的统计学应用能力，减少公式推导及公式死记硬背过程，提高学生的统计素养。

课程定位后可根据调查问卷和教学实践进行系统思考：教材、教学方法与手段、考核方式等都需要进行调整。教师要广泛阅读各类教材从中优选出适合学生专业的应用型教材；教学过程可用多媒体展示案例，提出问题[6]，板书主要公式，师生互动分析案例的应用条件，确定统计分析方法，并完成案例计算过程；学生也希望教师适当留一些作业，考核方式采用适当宽松的“一纸开卷”方式进行。系统改革思路确定后，学生压力减轻，积极性极大提高，也期待着在学习过程中提高自己的统计素养。

三、实践出真知——实例互动与软件应用整合

既然将本课程作为应用课程对待，则加强实践教学环节必不可少，调查显示学生非常关心案例教学和软件使用教学，高达87%的学生认为需要软件教学，这也表明学生有对提高自己统计学素养及知识应用的渴望；实践证明这些教学环节既可提高学生学习积极性，也显著提高教学效果，往往理论教学花费很长时间，而采用案例或者软件使用教学，短时间学生即可领悟。

案例教学是根据学生的专业内容提出案例，如生物学专业则主要以生物学的实验分析为主，药学专业则以药物生产、实验或临床应用所产生的数据分析为主，因两学科交叉性强，许多教学案例可通用，因此也扩展了学生视野。根据实例教学，学生会结合专业学习课程，更易主动运用统计学分析实验数据。软件教学可让学生抛开简单但繁重的计算过程，如方差分析计算量很大，整个教学过程冗长，可以通过向学生介绍统计的应用条件、计算过程，结合案例引导学生进行方差分析计算，并对进行结果分析。

在实际教学中可采取案例导向教学：提出案例案例解析统计方法上机实验结果报告课堂练习互动辨析常见疑问教师总结，通过典型案例分析和软件应用操作充分调动同学们听课以及主动参与的积极性，培养他们的科研中运用统计学思维的意识。

值得注意的是，如果只注重软件实践而忽视了原理理解与掌握，学生也难以形成统计学思维甚至滥用统计学方法，因此，软件教学最好在理论学习结束后引入。软件实践教学时间过长、过早都会产生一定的负面影响，学生会误认为软件能够解决一切，而忽视理论的学习，统计素养的培养和正确的统计运用也陷入空谈。

四、适当增加难度——实施“一纸开卷”考核

考核不是目的，是手段，考核的实际目的是让学生在备考过程中进一步扎实地掌握知识。调查显示相当一部分学生也是喜欢“吃跳一下够得着的桃子”，即赞成考试难度适当高一些，包括“一纸开卷”和闭卷考试。课程若采用闭卷考试，学生会死记硬背统计学公式，降低学生学习兴趣；目前统计学软件发展迅速，应用统计学课程中公式并不复杂，没有必要让学生完全记忆公式，闭卷考试偏难，对学生是一个负担；但若采用开卷考试，学生可能会不复习而直接上考场，稀里糊涂做题，学习效果较差。笔者根据本课程的多年教学实践和调查回馈，建议选择开卷和闭卷考核之间的形式：“一纸开卷”。

“一纸开卷”方法是让学生复习时把知识点总结到一张给定的纸张上，考试时，学生只能携带这一张纸参加考试。这一考试形式可以督促学生总结学习统计学知识，又避免了死记硬背上考场的情况。学生在总结知识过程中，如果不认真看书或笔记，不认真将关键知识点记录在纸上，若想在考场上能顺利完成题目，也是有一定难度的。这一考核方法可以适度的“推一把”，让学生学好基础的统计理论知识。

调查显示学生通过以上学习过程只有15%学生感觉有较大压力，大多数学生感觉有些压力或压力一般，且绝大多数学生认为本课程有益于自己的逻辑思维和统计学思维，表明上述教学过程基本实现减轻学生学习压力，提高统计素养的目的。

五、更上一层楼——注重创新课题与毕业设计应用

统计素养培养只限制于课堂教学是远远不够的，一定要让学生在其他过程学习中应用。学生在专业实验课中会得到许多实验数据，但因是常规实验，分析方法固定，学生被动分析实验数据，扩展运用机会极少。大学生创新课题和毕业论文设计是培养统计素养的最佳过程，在这两个过程中，学生有大量的机会自主运用统计学原理设计试验方案、搜集数据统计分析，学生可在实践过程中提高应用统计学分析数据的主动性。

学生学习统计学不免有纸上谈兵之嫌，而学生在毕业论文设计中运用统计学分析数据的需求较多，此机会恰可以补充课堂教学之不足，也同时提高学生综合运用知识的能力。教师在设计创新课题或毕业论文题目的时候可以考虑相关试验设计，引导学生运用统计学分析方法解决问题，在具体过程中指导学生正确运用试验设计和统计分析方法应用。统计学目的就是科学地设计生物医药学试验并对所得数据分析，力求减少试验次数、节约试验成本、缩短试验周期、迅速找到优化试验方案或数学模型[7]，学生在自行根据统计学知识设计实验时，理论指导实践过程增加，学生的兴趣得以提升，统计素养也自然更易培养形成。

总之，统计学课程把数学语言引入生物医药学领域，是一门应用性很强的方法论学科，对生物医药学专业学生在今后的科研和生产实践有重要作用。结合课程特点和专业特点，系统优化应用类统计学教学模式，让学生在学习中思考、在实践中解决问题，在实例互动、讨论式学习中培养思辨能力，培养理工专业学生的统计素养，让学生学有所得、学有所用。

参考文献：

[1]王素平.生物统计学教学方法改革分析[J].商丘师范学院学报，2012，(28).

[2]易东，刘岭等.关于“医学统计学”学习问题的思考[J].重庆医学，2012，(41).

[3]张颖.生物统计学教学方法的探讨[J].内蒙古民族大学学报，2012，(18).

[4]江明生，黎彤.生物统计学课程采用多媒体与启发式教学探讨[J].高教论坛，2011，(2)

[5]丁建华.生物统计学教学方法与技巧探讨[J].安徽农学通报，2011，(17).

第9篇：统计学分析数据范文

心理统计学是研究在心理实验或调查中如何收集、整理、分析数字资料，以及如何根据这些资料所传递的信息作出科学推论的应用统计学分支。 心理统计学是心理学研究的有效工具之一。心理学发展的历史证明，科学心理学离不开科学实验或调查，而心理实验或调查又必然要面临处理数字资料的问题。

例如：怎样收集资料才能使数字最有意义、最能反映所研究的课题；采用什么方法整理和分析所得数据，才能最大限度地显现这些数据所反映的信息，从而对实验或调查结果作出科学的解释；怎样才能从所得局部结果推论到总体，作出一般规律性的科学结论等等。要解决这些问题就必须依靠科学的统计方法。 心理统计学与教育统计学、生物统计学、医学统计学等相似，都是数理统计学在某一学科的具体应用。

（来源：文章屋网 ）