數據分析設計范文

前言：我們精心挑選了數篇優質數據分析設計文章，供您閱讀參考。期待這些文章能為您帶來啟發，助您在寫作的道路上更上一層樓。

第1篇

關鍵詞：習題設計;發展 ;數據分析觀念

【中圖分類號】G 【文獻標識碼】B 【文章編號】1008-1216（2016）12C-0029-02

簡單的數據統計重在讓學生經歷數據的收集、整理和分析過程，掌握一些簡單的數據處理技能，感受數據蘊含著的信息，培養初步的數據分析觀念。在課堂教學中，這一核心知識受到教師的足夠重視，然而我們的課堂時間有限，僅僅依靠教材提供的有限的統計活動還不足以發展學生的數據分析觀念。如果能夠依托統計教學的核心，靈活設計習題，從不同側重點進行有針對性的訓練，有意識地讓學生運用數據分析解決問題，將能發展學生的數據分析觀念，使習題成為教材的有益補充。

一、豐富統計素材，主動收集整理數據

培養數據分析觀念的首要方面是引導學生有意識地從數據的角度思考有關問題，就是遇到有關問題時能夠想到通過設計簡單的數據收集計劃收集所需數據，解決所求問題，從而體會到數據是有用的，數據中蘊含著我們想要的信息。教師在進行練習設計時，要考慮不同年齡學生生活經驗和認知水平的差異，賦予習題鮮活的背景，激勵學生主動收集整理數據。

在學習了簡單的統計圖表之后，我設計如下統計練習：

夏天到了，吃冰激凌成為很多孩子的愛好，學校門前的張老板想通過一個調查來了解哪種口味的冰激凌在我們學校最流行。

（1）小組討論：要完成這項任務，你們需要做哪些工作？請在下面的表格中，圈出需要的選項。

1 確定調查時間，設計調查用的統計表。

2 以小組為單位，每班隨機抽取15名學生，對他們最喜歡的冰激凌進行調查統計。

3 以小組為單位，對我校學生的年齡進行調查統計。

4 匯總統計表，繪制條形統計圖。

（2）小組合理分工，展開調查統計。

（3）根據分析結果給張老板提出一些建議。對愛吃冰激凌的同學又會提出什么建議？

吃冰激凌是孩子們的最愛，與學生的生活密切相關，很容易引起他們的共鳴。學生意識到要想幫張老板解決這一問題，調查收集數據是必需的，有用的，激發學生熱情投身學習活動。真實的統計數據，會幫助張老板解決現實的問題。而對愛吃冰激凌的同學提建議，又有意識地對學生進行健康常識教育。由扶到放的習題設計，幫助學生逐步提高開展實際調查的能力。

二、精心設計問題提高分析數據信息能力

從不同角度分析數據，以便從數據中獲得盡可能多的信息，并發現蘊含其中的一些規律，是數據分析觀念的基本內涵之一。練習中通過精心設計問題串，引導學生從不同角度理解和分析數據信息，感受數據分析方法的多樣性，并為發現和提出更有意義的問題提供機會。

小明家每兩個月交一次水費，每次用水的噸數如下表：

月份 1～2月 3～4月 5～6月 7～8月 9～10月 11～12月

用水量（噸） 8 5 6 16 7 6

根據上表回答以下問題：

（1）從上表中知道，用水量最多的是哪兩個月份？最少呢？分別占全年總用水量的百分之幾？

（2）全年平均每個月用水多少噸？

（3）根據生活常識，你能解釋一下為什么7～8月份的用水量最多嗎？

（4）如果想說明7～8月份的用水量比全年的1/4還多，選（ ）統計圖表示最容易使人明白。

本題中前兩題從一組數據的極值入手，大致了解數據的分布范圍，對于家庭用水量有個初步了解。然后通過計算解決其中一個月份與全年之間的關系，并通過平均數分析用水情況，對于出現的極端情況，嘗試利用生活常識進行解釋，使學生體會極端數據出現的原因，最后通過選擇統計圖，加深對各種統計圖的特征的把握，進一步增強學生根據解決問題需要靈活選擇統計圖分析數據的能力。

三、連貫使用數據提高收集整理數據意識

對于同樣的數據，由于背景和目標不同可以有多種分析的方法，需要根據問題背景選擇合適的方法。每年學校都會組織學生進行體檢，我將學生的身高情況及時收集，保存。在解決“ 鐵道部門規定，兒童身高在120厘米以下乘火車免票，120～150厘米之間享受半價。我們班有多少人乘火車可以享受免票？有多少人需要購買全價票？”這一習題時，我組織學生討論并形成一些可行的收集學生身高的方法，將最近學生體檢的身高數據及時呈現在大屏幕上，學生感到非常驚訝，感到老師真是個有心人，根據提供的數據學生很快列表整理信息，順利解決問題，老師這種收集和整理重要數據的習慣，使學生也受到潛移默化的影響。這時，我進一步追問，看到這些身高的數據，它們還能幫助我們解決什么問題。學生想到可以了解自己身高在班級處于什么情況，學校可以根據身高給我們定做課桌椅，可以定做校服……這時我又呈現，定做校服時大號、中號、小號和特號相關的身高要求，然后讓學生根據需要重新對剛才的數據進行分組整理。通過變換問題情境，使學生體驗到同一數據由于要解決的問題不同，整理、分析的方法往往會不同。

到了五年級學習了折線統計圖，我再一次將學生身高情況呈現給學生，不同的是這次我將每個同學1～5年級的身高情況都呈現出來，學生感到非常興奮，“你能將自己這5年的身高情況繪制成折線統計圖嗎？”，學生繪制非常用心，在組內交流近5年身高增長情況時更是積極主動，分析得頭頭是道。這時我又引導學生根據自己身高增長情況對六年級的身高進行預測，并學習老師，做一個“數據收藏家”，記住自己的身高，到時看看自己預測得準不準。

等到六年級復習時，我再次呈現，學生將六年來的身高增長情況繪制完整，并檢驗自己的預測，同時對自己15歲時的身高情況再次進行預測，此時，給學生增加了我市近年來男、女生平均身高增長統計圖，發現男女生13～15歲身高增長的一些規律，很多同學又調整了預測。同樣的身高數據由于解決的問題不同，分析方法大不相同，對數據進行橫向及縱向的比較，會使我們的判斷和預測更準一些。

四、巧設矛盾沖突促進動手實驗能力提升

游戲是激發學生主動參與統計活動的很好方式，在游戲實驗活動中通過數據體會概率事件的隨機性，在教學可能性時，我設計這樣一題：

小明和小軍兩人玩游戲，袋子里放有2個和1個，每次任意從中摸出兩個圖形，摸完后放回，如果摸到的兩個圖形能拼成平行四邊形為小明贏，如果能拼成小房子圖形，則是小軍贏。你認為這樣的游戲公平嗎？同桌的同學玩一玩，看看拼成哪種圖形的人贏的次數多？想想為什么？

游戲中的三個圖形中有兩個是相同的，任意從中摸兩個，結果只有2種情況，學生很容易認為游戲是公平的，實際上兩種情況出現的可能性大小不同，極易引發學生爭辯，促使學生主動通過實驗活動求證結論。動手實驗正是學生體會隨機現象的最佳路徑，通過學生的實驗，認識到游戲的設計是不公平的，與原有猜測產生沖突，學生急于一探究竟，發現小軍贏的可能性會大一些。當然，游戲試驗中，也會出現拼成平行四邊形的次數等于或超過小軍的現象，這一非常規情形的出現也是體會隨機現象的重要資源，使學生深刻體會小軍贏的可能性大一些，游戲是不公平的，但是小軍不會一定贏，更有利于學生感悟隨機現象的特點。

五、適度綜合運用，全面感受分析數據的意義

統計與概率的內容和其他數學領域的內容有著緊密的聯系。這部分課程的教學，應為發展和運用比、分數、百分數、度量、圖像等概念提供活動背景，為培養學生綜合運用知識解決問題能力提供機會。

王阿姨在汽車銷售公司上班，工資由基本工資和銷售獎金組成，即每銷售1輛汽車給予一定數量的獎金。下表顯示王阿姨今年3～6月份銷售汽車的輛數與工資情況：

銷售汽車輛數 8 10 11 12

月工資（元） 3000 3300 3450 3600

根據上表提供的信息你能算出王阿姨的基本工資是多少，每銷售1輛汽車的獎金是多少元嗎？

本題緊密聯系社會生活實際問題，學生需要在認真理解題意的基礎上，借助計算分析題中的數量關系，發現不同信息之間的聯系，從而得出正確的計算方法，提升學生數據分析能力，在綜合解決問題的過程中全面感受分析數據的意義。

第2篇

商務平臺商品數據分析系統集數據獲取、數據統計和分析，系統設計有如下考慮：

1)商品ID號：根據上線商品的ID號直接獲取商品的評論，并對評論進行等級評定；

2)評論平均分：計算評論平均分，據此可判斷商品是否合格；

3)評論分分布：計算評論的合格數及其比例。等級評定時是多個操作人員同時對同一商品數據進行評論操作，評論評分定級是人工進行的，操作人員的主觀對商品評論操作有一定影響。因此需要將所有操作人員的評論評分數據進行統計對比分析，以控制整個評定的有效性。

2系統設計

本系統根據MVC的三層框架，利用JSP技術制作動態網頁，通過JDBC技術訪問數據庫，使用JSP作為服務器端應用程序處理客戶端的請求并在Web服務器中進行業務邏輯處理并返回客戶端請求的結果。在JSP里嵌套HTML以及CSS對WEB頁面進行設計，引入Bootstrap封裝的樣式，達到系統數據呈現的設計要求。頁面數據呈現與后臺數據交互是整個系統的核心，對數據進行歸納計算和整理并呈現到用戶界面上。用戶只需獲取到公司平臺上線商品的ID號就可以通過系統抓取商品評論數據；同時對數據進行整理分析得到評論平均分、評論分數比例等數據；同時可以系統整理分析出整體上線商品的整體趨勢，通過餅狀圖直觀地看出商品的品質分布。

2.1系統功能結構設計

商務平臺商品數據分析系統分為三個模塊，八個基本功能，分別是管理員登陸、用戶登陸、用戶注冊、商品評論抓取評分、商品評論數據的統計和分析、用戶管理和修改密碼等。

1)管理員登陸：管理員輸入用戶名和密碼，數據經由UIServlet傳遞給ControllerServlet，再到數據庫中驗證身份，將結果返回給JSP，成功登陸就可進入系統，不成功則重新輸入。用戶名只可能是字母，密碼字母和數字皆可。管理員是系統指定的，不可以注冊。

2)用戶登錄：普通用戶輸入用戶名和密碼，數據經由UIServlet傳遞給ControllerServlet，再到數據庫中驗證身份，將結果返回給JSP，成功登陸就可進入系統，不成功則重新輸入。用戶名只可能是6-20位字母，密碼是6-15位字母和數字組合皆可。若沒有賬號，可以在用戶登錄JSP頁面點擊注冊，通過UIServlet跳轉到注冊頁面。

3)用戶注冊：用戶注冊需要輸入Email、用戶名、密碼等信息，Email有格式判斷，必須輸入正確的格式，用戶名必須是6-20位字母，密碼是6-15位的字母數字組合皆可。輸入正確后可以成功申請新用戶，隨后跳轉到普通用戶登錄界面登錄系統。

4)商品評論抓取評分：普通用戶與管理員皆可操作，在輸入框中輸入商品的id號，點擊查詢，就可獲取到“淘寶網”中商品的前一百條評論，并且按照評論時間順序進行呈現。其后的評分框，按照規定只能輸入1-5的數值，同時點擊保存，數據就會存入數據庫中。

5)商品評論數據統計：此功能方便普通用戶清楚的跟蹤自己的工作進度，對于管理員可以掌控平臺上線商品的商品質量，會顯示出該操作人員所操作的所有商品的平均分、合格率，可以看出該操作人員操作的商品評分狀態詳情。

6)商品評論數據分析：此功能為管理者觀察網站整體上線商品的質量分布，點擊查詢，會統計所有使用系統的普通用戶操作過的所有商品數的評論數據。如此管理者可以通過這些數據對網站上線商品進行調整。以操作人為條件，區分每個人的操作數據，可以控制一定的主觀誤差，還有整體的上線商品的趨勢。普通用戶可以看出自己的主觀意見和其他用戶的差別。

7)用戶管理：管理員可以對普通用戶進行增加和刪除，用戶管理界面對普通用戶不可見。管理員有權限重置普通用戶的密碼。

8)修改密碼：管理員和普通用戶都可以自行更改密碼。

2.2系統數據庫設計

數據庫能夠對商務平臺商品數據分析系統的后臺數據進行添加、刪除、查詢，修改。本系統采用MySQL數據庫設計，分別是用戶信息表、評論評分信息表、商品數據分析表和商品數據統計表。用戶信息表主要保存管理員和普通用戶的登錄信息：用戶的用戶名、密碼、級別還有Email。評論評分信息表主要保存評論內容、評論的時間、評論評分、商品id、操作人員、商品名稱等。商品數據分析表主要保存操作人員、操作商品總數、平均四分以上的商品總數及其比例、合格率大于80%的商品總數及其占比、合格率大于60%的商品總數及其占比、不合格商品總數及其占比等內容。商品數據統計表主要保存商品id、操作人員、商品名稱、評論平均分、評論合格率、評論不合格率等信息。

3結束語

第3篇

［關鍵詞］數據分析；大數據；智慧校園；決策支持

1國內外研究開發現狀和發展趨勢

1．1現狀與趨勢

在當今大數據、云計算、物聯網和移動互聯網等新思路、新技術快速發展的又一歷史時期，高等教育面臨著前所未有的發展機遇，在經歷了網絡化、數字化、信息化管理階段之后，“智慧校園”將是在“互聯網＋教育”趨勢下最重要的發展思路。隨著計算機技術的不斷發展，各種系統結構化和非結構化數據以前所未有的驚人速度迅猛增長，“大數據”時代已經到來。大數據是指數據結構比較復雜、數據規模大的數據集合。其數據量已經遠遠超出了一般數據管理工具可以承受的處理時間以及數據處理及存儲管理能力。在當今大數據環境下，高校管理系統的數據結構及數據量發生了巨大的變化。在數據存儲、數據管理、數據分析及數據挖掘等方面面臨著巨大的機遇和挑戰。為了有效地利用大數據為高校決策分析提供更好的服務，必須基于大數據建立相應的數據分析系統。

1．2國內外研究與開發綜述

隨著大數據的發展和教育信息化的不斷深入，基于大數據開展的高校校園數據分析與應用逐步受到重視。對大數據的定義始終沒有形成統一的意見。維基百科對大數據（Bigdata）的定義是：所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工，在合理時間內達到截取、管理、處理并整理成為人類所能解讀的信息。麥肯錫全球研究院將大數據定義為：無法在一定時間內使用傳統數據庫軟件工具對其內容進行獲取、管理和處理的數據集合。加特納（Gartner）于2012年修改了對大數據的定義：大數據是大量、高速、多變的信息資產，它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與優化處理。而在高校學生數據的分析應用方面，國內外高校均有開展相關的研究。紐約州波基普西市瑪麗斯特學院（MaristCollege）與商業數據分析公司Pentaho合作發起開源學術分析計劃，旨在一門新課程開始的兩周內預測哪些學生可能會無法順利完成課程，它基于商業分析平臺開發了一個分析模型，通過收集分析學生的學習習慣，包括線上閱讀材料、論壇發言、完成作業時長等數據信息，來預測學生的學業情況，及時干預幫助問題學生，從而提升畢業率。上海財經大學基于校園信息化數據基礎，開發了校務決策支持系統，面向人才培養、內部管理、科學研究和師生服務等方面開展決策分析；華東師范大學利用校園信息化基礎數據，開展了校車人數與載客分布分析，提升了校車使用率；利用一卡通數據開展了貧困生的特征確定、潛在貧困生分析、后續跟蹤驗證，有效提升了幫困扶貧的工作效率。

2需求分析

結合西安歐亞學院信息化建設基礎與海量的數據積累，建立“智慧校園”數據分析系統，通過此平臺的建設和應用，運用數據挖掘和知識發現，從而在大數據中獲取數據之間內在的相互聯系，以及其中可能存在的某種規律，從而有效提升校園管理的決策效率，提升教學科研與管理服務的綜合水平。通過調查走訪各部門，了解教師、學生與行政管理人員的相關需求。主要包括四個方面：一是教學數據分析需求。包括各分院、招生辦、教務處等部門對于招生、學生學習行為、教學質量、學科建設與學生就業等方面的分析。二是生活服務數據分析需求。包括圖書館、后勤等部門對于學生的消費行為即圖書借閱、網絡行為、資源利用等項目的分析。三是財務、人事、宣傳等部門對于全校的資產、師資力量、宣傳效果等項目的分析。四是研究發展部門對于全校科研項目與成果完成情況的分析（見圖1）。

3系統方案設計

3．1框架設計

結合需求情況，開展系統的總體框架設計，初步將系統分為三大板塊，包括數據監測、決策支持和查詢定制（見圖2）。

3．2系統方案

系統總體架構包括四個層次，分別是數據引擎、數據挖掘、數據庫解決方案和交互平臺。數據引擎部分將集成校園WIFI、固網、一卡通、教務系統等各類信息系統的數據，形成數據源，數據挖掘將通過分布式計算架構和數據分析平臺對潛在數據進行分析與建模，通過數據庫建立本系統的分析數據庫，最終通過PC、手機等客戶端向用戶進行呈現（見圖3）。

3．3典型應用研究內容

3．3．1教學質量評估教學質量評估屬于高校定期必須完成的任務，教學評估的主要目的是更好地發掘出教學過程中存在的一些問題，從而及時地對教學方法進行調整，最終實現教學質量的提升。將大數據運用到高校教學評估系統之中，不但能夠在很大程度上提高高校教學管理的科學性，同時還可以提高信息化教學的實用性。把基于大數據挖掘的算法運用在教學評估工作之中，找出教學效果、信息技術在教學中的應用、師生之間的溝通互動等因素之間的聯系，從而給高校的教學部門帶來非常科學的決策信息，同時讓教師可以更加有效地開展教學工作，提高教學質量。

3．3．2教師教學能力分析以往的教學缺乏大量數據支撐，教學的質量高低主要靠教師自我度的把握。現在，可以通過在線課堂等技術，搜集大量課堂情況信息，比如學生對知識點的理解程度、教師課堂測試的成績、學生課堂紀律等。通過這些數據的分析，了解教師熟悉教案的程度、課堂氛圍等，改善教學水平。也可以通過深度分析學生在教學過程中教師的課堂表現，從而發現課程的閃光點以及不足，從而讓教師能夠進一步地對課程教學進行改善，提升教學質量。

3．3．3個性化課程分析個性化學習是高校教學改革的目標，過去的班級制教學中無法很好達到這一點，通過把大數據挖掘技術和學習內容結合起來，指導學習者規劃學習發展方向，制訂學習規劃，實現個性化學習功能。通過評估個人情況，根據分析結果推薦可能取得優秀成績的課程方案。首先獲取學生以往的學習表現，然后從已畢業學生的成績庫中找到與之成績相似的學生信息，分析前期成績和待選課程結果之間的相關性，結合專業要求和學生能力進行分析，預測學生選擇的課程中可能取得的成績，最后綜合權衡預測學生成績和各門課程的重要性，為學生推薦一份專業課程清單。

3．3．4學習行為分析通過一卡通門禁信息、網絡信息、課程信息、在線教育系統等相關數據，可以把學生到課堂時間、上課表現、作業完成情況、自習情況等學習信息記錄下來，進行變量分析。當一些與學習行為有關的因素（如曠課、紀律問題、課堂表現）發生變化時，對學生提示并進行分析。通過這種系統分析，可以很好地規劃學生的學習時間，提高學習效率。

4技術創新點

4．1大數據環境下提升數據挖掘范圍

相比于傳統常規環境下的數據獲取渠道，大數據環境下，校園數據的獲取更為廣泛和準確。常規環境下的數據主要以經費收支、課程建設、問卷、訪談、課堂觀察等來源，而在大數據環境下，通過對事件數據、輿情數據、一卡通、日志搜索等數據的抓取與分析，更能夠準確地反映實際校情。

4．2可視化技術展現數據分析結果

利用大數據分析的數據挖掘與可視化分析，能夠直觀地呈現大數據特點，同時能夠非常容易被使用者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。智慧校園中，結合學生學習、生活消費的各類數據，通過系統分析與圖表展現，讓用戶只管了解數據分析的結果。

4．3數據質量管理提供重要支持

本項目結合大數據發展趨勢，充分利用數據挖掘、建模與可視化展示技術，系統存儲數據主要是從校內外各種數據源中獲得最原始數據，并對該部分數據進行整合形成數據層，然后將數據層中的數據經過抽取、清洗、轉換、裝載進入數據倉庫從而形成支撐層，在支撐層的基礎上，可以根據需求對數據進行挖掘分析，從而構建決策層。