数据分析课程感想
——XXXX级XX学院XX班XXX XXXXXXXX 接触数据分析是从大学的计算机课上开始，但是了解得很少，于是在选修课上进一步学习。通过学习我了解到数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。确实在课堂上我们也是主要通过看老师计算机数据分析软件操作来学习，所以可以知道计算机的应用给数据分析带来了新鲜血液，使得数据分析更具有操作性和实用性，在很大程度上方便了对大量数据进行系统分析。
在课程上我们主要学习了运用数据分析软件进行数据分析，比如插入表格，数据排列，数据分类等等。通过这些学习首先我们掌握的是对OFFICE软件的一些基础应用，比如合并单元格，插入各类数据表格，对大量数据进行快速排序等。这些技能不仅对于数据分析很有用，在以后的日常工作中，也可以帮助我们，因为在现代社会，熟练掌握计算机已经是每个合格办公人员的基本技能，而这些可以使我们繁重的文件数据处理工作更加轻松和得心应手。
虽然在上课时看老师操作有时会觉得很难，但是一旦掌握会发现数据分析十分有用。在以后工作中，特别是营销工作中，可以发挥重要作用，比如，在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。一个企业的领导人要通过市场调查，分析所得数据以判定市场动向，从而制定合适的生产及销售计划。而这些如果不使用数据分析，那么工作人员可能就要被掩埋在庞大而复杂的数据中了。尤其在如今大数据时代，行业领先企业都充分利用大数据分析，从而找到顾客偏好和新的营销热点，因此数据分析有极广泛的应用范围。
数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。以公司进行顾客喜好数据分析为例。首先要确定收集哪些有效数据，比如顾客对产品的满意度，顾客的年龄，然后是确定收集数据的途径和实施方案。比如发放调查问卷，开展网上问卷，电话访问，信件邮寄，等等。之后是对收集来的大量数据进行分析，这个环节就是我们课堂上主要学习的数据分析方法，比如对数据进行分类统计等。通过对数据的分析可以得出顾客对于产品的满意度，和产品改进方向，当然在数据分析过程中也许因为
模型选择和操作问题等出现数据分析偏差，所以最后还要对数据分析过程和结果进行评估和改进完善。
数据分析对于工作和生活有很大的便利性和必要性，所以我会在以后的生活学习中多多留心，争取掌握更多数据分析技能。
《数据分析与处理》课程教学大纲 一、课程基本信息 1．课程代码： 2．课程名称：数据分析与处理 3．课程英文名称： 4．课程类型：CC 5．授课对象：电子商务本科 6．开课单位：信息技术与商务管理系 7．教学时间安排：第2学期 8．先修课程：信息技术基础 9．并行课程： 10．后修课程：数据库原理与应用，动态网站设计基础，电子商务网站建设与管理，电子商务综合实训 11．学时安排： 二、课程教学目标及教学任务 （一）教学目标 1．教学目标的总体概括 既要能够掌握EXCEL的整体概念和基本操作步骤，又要掌握EXCEL在数据分析与处理方面的具体应用。 2．教学目标列表
（二）课程培养能力体系
（三）课程培养目标与课程内容映射表 见附件《数据库原理与应用课程培养目标与课程内容对应mapping图》。 （四）教学任务 实验报告：实验目的明确，实验内容完整，实验步骤正确，实验结论真实、准确，优秀学生能总结出系统的实验注意事项。 作业：作业内容正确，资料翔实，论证充分、有力，优秀学生能够提出鲜明的个人观点，同一问题能够给出简洁明了的答案，具有一定的创新性。 三、各单元教学内容及基本要求 第一部分数据的输入与编辑（2学时（讲课）+2学时课堂练习= 4课时） 教学内容： 1、数据输入的一般操作 2、特殊数据的快捷输入 3、有规律数据的序列输入法 4、设置有效性对输入数据审核 5、下拉式列表选择输入的设计 6、数据的编辑操作 教学重难点： 1、设置有效性对输入数据审核 2、下拉式列表选择输入的设计 教学目标： 1、掌握Excel基本的概念 2、掌握单元格及单元格区域简单数据的输入 3、掌握下拉式列表选择输入的设计 第二部分单元格数据的格式设置（1（讲课）+1（课堂练习）= 4课时） 教学内容： 1、单元格格式的一般设置 2、各种内置数字格式的使用 3、自定义数字格式的应用 4、条件格式化的应用 教学重难点： 1、自定义数字格式的应用
《数据分析》课程标准 1．课程定位与课程设计 1.1课程的性质与作用 本课程是大数据应用技术专业的核心课程。通过本课程的学习，使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法和思路，及运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。该课程主要是培养学生完整数据分析的理念与运用相关数据处理工具进行数据分析的能力，为学生学习和掌握《数据挖掘》等其他专业课程提供必备的专业基础知识，也为学生从事大数据应用技术相关岗位工作打下良好的基础。 1.2课程设计理念 课程设计遵循“以学生为主体”教育思想，依据“任务引领”为课程内容设计原则，以提高学生整体素质为基础，以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别是创新能力和实际操作能力为主线，兼顾学生后续发展需要，选取符合数据分析职场所要求的知识、素质和能力为教学内容；在基本理论和基础知识的选择上以应用为目的，以“必需、够用”为度，服从培养能力的需要，突出针对性和实用性 （2）遵循能力本位的教学观。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理和分析处理能力，训练学生的专业能力、社会能力和方法能力。课程设计以能力为核心，围绕能力的形成学习相关知识。 1.3 课程设计思路 在课程设计上根据大数据应用技术专业就业岗位群任职要求，改革传统的课程体系和教学方法，形成以就业为导向，立足于学生职业能力培养和职业素养养成，突出课程的应用性和操作性。数据分析工作是一个有序开展的工作，顺序性和过程性很强，课程设计的思路正是依据工作任务的顺序和过程开展的，数据分析工作过程主要分为五个步骤，这五个步骤也就是五个工作项目，构成了本课程学习内容的框架。通过任务驱动充分发挥学生的主体作用，让学生在完成具体任务的过程中来构建相关理论知识，发展职业能力，并提升职业素养。在教学内容上遵循“理论够用、适度，重在应用”的原则，弱化理论，剔除抽象的公式推导和复杂计算分析，把数据资料的收集特别是利用互联网收集数据资料及运用数据分析工具软件进行数据分析，作为重点内容进行讲授和训练，适应社会经济和科技进步给市场信息分析与预测带来的发展。 2．课程目标 通过本课程的学习，学生掌握从调查方案设计、数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告的撰写整个工作流程，学会运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。同时还要培养学生自主学习能力、自我管理能力、沟通能力、组织协调能力、市场开拓意识、竞争意识和团队协作精神，使学生既具备较高的业务素质，又具有良好的职业道德和敬业精神。
Excel 数据处理与分析高级课程 ●课程背景 在办公室里的您每天要接触到大量的数据，包括各下级部门分支机构递交的报表；ERP系统提供的明细数据和统计数据；互联网上的行业数据、股市行情等，关键是如何利用这些信息做出更好的决策。本课程着眼于数据的分析和统计，教授如何挖掘数据背后的规律和隐含的信息。通过学习本课程您将可以掌握数据分析的高级技能，提升科学管理的水平，使您在竞争中高人一筹，游刃有余。 本课程由高士达金牌讲师精心策划，专为希望深入学习数据收集、数据计算、数据管理、数据分析等相关功能的用户而设计，从全新的角度展现了Excel在不同领域的高效应用方法，是理论与实际工作相结合的典范。 ●培训目标： 本课程从数据收集、数据计算、数据管理、数据分析和与SharePoint协作五个角度阐述企业中如何应用Excel进行数据管理和分析。从最容易被人们忽视的设计表格开始讲起，从设计阶段就保证正确地使用Excel来管理数据。通过深入讲解函数、数据管理工具、图表、数据透视表以及SHAREPOINT，使学员不仅掌握Excel相关功能，还进一步理解为什么使用这些功能，当在工作中遇到问题时，能举一反三。 ●培训对象 总经理、人事经理、销售经理、生产经理、财务经理、各级管理人员、销售人员、行政人员或其它有经常使用Excel管理大量数据需求的人员。 ●学员基础 经常使用EXCEL制作各类报表，会基本使用EXCEL操作，创建表格，拥有基本函数计算及初步数据管理能力。 课程内容 第一课设计表格的策略与技巧为不同的目标创建表格 ●为收集用户数据的表单 ●为整理分析数据的清单 ●为呈现给他人阅读的报表 利用模板创建企业模板库 ●什么是模板？ ●如何创建模板 ●如何定制企业模板库 理解EXCEL的数据类型与数据格式 ●什么是数据的类型与格式 ●如何区分数据的类型 ●单元格格式如何影响数据类型 ●如何改变数据类型 利用EXCEL制作专业的报表系统 ●如何专业地呈现报告
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
数据分析与处理答案 Prepared on 24 November 2020
一、简答题（5×2分， 共10分） 1、请解释质量控制图中三条主要控制线的意义：CL 、UCL 、LCL 未学，不考 2、请解释正交设计表“L 934” 这个符号所指代的意义。如果要做6因素4水平实验，应该选择以下哪一个正交表（不考虑交互作用）：L 1645，L 3249 L: 正交； 9：9行或9次实验； 3：3个水平 ； 4：4列或4个因素 选L 3249 二、计算题（90分） 1、某分析人员分别进行4次平行测定，得铅含量分别是、、、、，试分别用3s 法、Dixon 法和Grubbs 检验法判断是否为离群值。（，4=， ,5=）（12分） x =, s=, 3s 法：∣ 应保留 Dixon ：70.6360.08 0.89671.8560.08 Q -= =-> ,5=, 应舍去 Grubbs: G 计= 60.0868.455/5.61-=> ，4，应舍去· ·· 2、4次测定结果为：%、%、%、%，根据这些数据估计此样品中铬的含量范围（P=95%）（8分） ( 2.353%903,10.0=?=t P ， 3.182%9530.05=?=，t P ， 5.841%9930.01=?=，t P ) x =%, s=% 3、用一种新方法测定标准试样中的氧化铁含量（%），得到以下8个数 据：、、、、、、、。标准偏差为%，标准值为%问这种新方法是否可靠（P=95%，，7=）（10分）
x = 34.3034.33 1.770.048 t -==< ，7，所以新方法可靠 4、某小组做加标回收试验考查方法的准确性，测得加标前1000mL 样品浓度为L ，加入浓度为1000mg/L 的标准样品后，测得样品总浓度为L ，求回收率是多少。（8分） 没讲，不考 5、两分析人员测定某试样中铁的含量，得到如下结果： 已知A 的标准偏差s 1=，B 的标准偏差s 2=，请比较两个人测定结果的精密度和准确的有无显着性差异。（12分） F （,4,4）=， t （,8）= F==< F （,4,4）,故精密度无显着性差异 t=< t （,8）,故准确度无显着性差异 5. 拟考察茶多酚浓度、浸泡时间、维生素C 等3个因素对米粉保鲜效果的影响，实验因素水平表如下表。 请完成下列正交表格，并指出各因素的主次顺序，求出最优水平组合，并做方差分析，填方差分析表，并对实验结果做出讨论（可结合因素指标变化图）。（25分）
“大数据”这个词的热度虽然下降了，但这种技术本身还在飞速发展扩张。从政府、银行、交通、金融到电商、零售、餐饮等各行各业的大数据应用及相关产品层出不穷，在越来越多的企业内开始投入使用。用人需求的增加，让大数据相关岗位的薪资在IT行业中名列前茅，让很多想学习大数据技术。 零基础报名学习大数据费用多少？ 大数据技术的发展迅速，国内很多高校也开设了“数据科学与大数据技术”专业，但高校的教育始终是滞后于市场的发展需求的，网上关于系统的大数据课程很少，学习资源也不好找，很多人会选择走“大数据培训”这条路。 大数据培训，目前市场上主要分两种课程： 一是大数据开发，学习hadoop、spark、storm、超大集群调优、机器学习、Docker容器引擎、ElasticSearch、并发编程等，可以参考加米谷大数据开发课程由国家大数据标准组成员+企业大数据总架构师+企业项目经理联合研发课程（万行级代码，企业真实项目实战）。大数据学习虽然并没有多简单，但是
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。
授课教案 班级： 17 计 1 班课程：office2010授课教师：黄媚课题名称 第七章电子表格中的数据处理 第二节数据处理与分析 知 识 1、掌握数据的查找、替换、排序、筛选 目 2、学会使用合并计算、分类汇总和条件格式 标 教能 1、通过课件讲解，让学生了解数据处理的步骤，理解其中的力 学操作含义 目 目2、准确判断使用正确的方法，正确处理数据 标 标 素 1、在实际操作中提起每个操作的兴趣，有 欲望了解之后的操质 作，激发学生的学习兴趣 目 2、能自觉完成课堂练习 标 课的类型理论加实践课程 1、数据自定义排序 教学重点2、合并计算和分类汇总 3、条件格式 1、正确排序 教学难点2、正确区分合并计算和分类汇总 3、使用正确的条件格式
教学方法讲授演示法、任务驱动法 教具及材料多媒体机房、课件、习题 课时8 课时理论课， 8 课时实践课，共720 分钟课前准备了解学情，备好教学素材，操作习题 教学反思1、授课期间应在授课过程中多注意学生的情况，对于学生露出困惑较多的地方再次加深讲解。 2、学生练习的过程中，应多鼓励会的同学多多指道不会的同学，这样可以提高学生的兴趣，被教的学生也会比较容易接受。 3、习题要跟进，这样学生才会及时打好基础。 4、复习要及时，这样才会印象深刻。
教学过程设计 教学环节及时间分配导入新课（3 分钟）讲授新课（20 分钟） 教学内容师生活动设计意图 通过一个与该节相同的例子观看，教师示范操作当堂的师生互动能导入本次新课。学生认真听课并回让学生更能加深对第七章电子表格中的数据处理答教师提出的问题。操作步骤的印象， 7、2数据处理与分析对其中运用到的按 7.2.1 数据的查找与替换钮印象更深刻 1、数据查找 单击任意单元格 - 开始 - 【编辑】组 - 查 找和替换-查找-在 “查找和替换”的 对话框输入查找内 容 - 选择“查找全 部” 2、数据替换 单击任意单元格 - 开始 - 【编辑】组- 查找和替换-替换- 在“查找和替换”的“替换”对话框输 入查找内容和替换内容- 选择“全部替 换” 序 选 7.2.2数据排序 1、使用排序按钮快速排序 开始 - 【编辑】组 - 排序和筛选 表示数据按递增顺序排 列，使最小值位于列的顶端 表示数据按递减顺序排 列，使最大值位于列的顶端 2、使用“排序”对话框进行排序 选择需要排序的单元格- 数据 -【排序和 筛选】组 - 排序 - 确定 列——选择要排序的列 排序依据——选择排序类型 次序——选择排序方式
《数据分析》课程标准 1.课程定位与课程设计 1、1课程的性质与作用 本课程就是电子商务专业的专业基础课程。通过本课程的学习,使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析与数据分析报告的撰写方法与思路,及运用EXCEL进行数据分析的基本方法。该课程主要就是培养学生完整市场调查的理念与运用EXCEL进行数据分析的能力,为学生学习与掌握《网络营销与策划》、《店铺运营》、《客户服务》等其她专业课程提供必备的专业基础知识,也为学生从事电子商务运营与推广、客户服务等电子商务相关岗位工作打下良好的基础。 1、2课程设计理念 课程设计遵循“以学生为主体”教育思想,依据“任务引领”为课程内容设计原则,以提高学生整体素质为基础,以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别就是创新能力与实际操作能力为主线,兼顾学生后续发展需要,选取符合电子商务职场所要求的知识、素质与能力为教学内容;在基本理论与基础知识的选择上以应用为目的,以“必需、够用”为度,服从培养能力的需要,突出针对性与实用性 (2)遵循能力本位的教学观。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理与分析处理能力,训练学生的专业能力、社会能力与方法能力。课程设计以能力为核心,围绕能力的形成学习相关知识。 1、3 课程设计思路 在课程设计上根据电子商务专业就业岗位群任职要求,改革传统的课程体系与教学方法,形成以就业为导向,立足于学生职业能力培养与职业素养养成,突出课程的应用性与操作性。数据分析工作就是一个有序开展的工作,顺序性与过程性很强,课程设计的思路正就是依据工作任务的顺序与过程开展的,数据分析工作过程主要分为五个步骤,这五个步骤也就就是五个工作项目,构成了本课程学习内容的框架。通过任务驱动充分发挥学生的主体作用,让学生在完成具体任务的过程中来构建相关理论知识,发展职业能力,并提升职业素养。在教学内容上遵循“理论够用、适度,重在应用”的原则,弱化理论,剔除抽象的公式推导与复杂计算分析,把数据资料的收集特别就是利用互联网收集数据资料及运用数据分析工具软件进行数据分析,作为重点内容进行讲授与训练,适应社会经济与科技进步给市场信息分析与预测带来的发展。 2.课程目标 通过本课程的学习,学生掌握从调查方案设计、数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告的撰写整个工作流程,学会运用EXCEL进行数据分析的基本方法。同时还要培养学生自主学习能力、自我管理能力、沟通能力、组织协调能力、市场开拓意识、竞争意识与团队协作精神,使学生既具备较高的业务素质,又具有良好的职业道德与敬业精神。
大数据入门培训课程内容是什么 大数据对于普通人而言，也就是知道大数据的表层意思，虽然生活在大数据时代，但却不知道大数据时代到底是神马东西？与我们有神马关系？！今天千锋大数据培训就来带你真正走进大数据时代。 一提起大数据可能许多门外汉会觉得它的逼格是这样的：大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。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。 时代孵化大数据应运而生
大数据之前，人们喜欢抽样调查，随机抽取来走捷径。但是随着经济与科技的发展抽样调查面临着资金人员成本高，操作时间长，准确性偏差大等一系列弊端也暴露出来了。 有了大数据，就相当于有了庞大的电子信息库，就可以采用所有数据进行分析处理，不但简单便捷也能更好的提高信息的精准度和工作效率，便捷了工作和生活。 大数据成为日常生活小助手 1. 公交一卡通一个市每天产生4千万条刷卡记录，分析这些刷卡记录，可以清晰了解市民的出行规律，以有效改善城市交通。 2.在网络搜索框输入任何一个热门关键词都会跳出成千上万的相关信息 3.打开导航地图，路程距离、方向路况、所需时间都一目了然。这些数据，更好的方便我们的出行和工作，节省时间节省精力，感受科技时代的便捷。 4.淘宝等购物平台你在浏览的时候，系统会根据你的喜好、风格、和近期购买的商品为你推荐可能感兴趣的产品。比如猜你喜欢或者系统自动推荐相关商品。 5. 一个电影上映它的票房、上座率、排片量以及和同档期上映电影的数据比较分析，都需要大数据的支持。用精确全面的数据，对投资收益做一个精准度高的调查分析，更好的了解投资商品的盈亏。 6. 在影视圈常能听到流量小生之类的，所谓流量背后也是有强大的数据支持的。用大数据就可以分析出一个艺人是不红还是火到燃烧。 大数据一直穿插在我们的生活中，只是内行人把它当做赚钱的技术，利用大数据的搜集分析为公司谋得利益，数据就是公司的命根子，现在公司渴求大数据技术人才，是一个热门岗位，想学习大数据技术的就认准千锋教育，千锋就
数据分析课程标准标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]
《数据分析》课程标准 1．课程定位与课程设计 1.1课程的性质与作用 本课程是电子商务专业的专业基础课程。通过本课程的学习，使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法和思路，及运用EXCEL进行数据分析的基本方法。该课程主要是培养学生完整市场调查的理念与运用EXCEL进行数据分析的能力，为学生学习和掌握《网络营销与策划》、《店铺运营》、《客户服务》等其他专业课程提供必备的专业基础知识，也为学生从事电子商务运营与推广、客户服务等电子商务相关岗位工作打下良好的基础。 1.2课程设计理念 课程设计遵循“以学生为主体”教育思想，依据“任务引领”为课程内容设计原则，以提高学生整体素质为基础，以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别是创新能力和实际操作能力为主线，兼顾学生后续发展需要，选取符合电子商务职场所要求的知识、素质和能力为教学内容；在基本理论和基础知识的选择上以应用为目的，以“必需、够用”为度，服从培养能力的需要，突出针对性和实用性（2）遵循能力本位的教学观。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理和分析处理能力，训练学生的专业能力、社会能力和方法能力。课程设计以能力为核心，围绕能力的形成学习相关知识。 1.3 课程设计思路 在课程设计上根据电子商务专业就业岗位群任职要求，改革传统的课程体系和教学方法，形成以就业为导向，立足于学生职业能力培养和职业素养养成，突出课程的应用性和操作性。数据分析工作是一个有序开展的工作，顺序性和过程性很强，课程设计的思路正是依据工作任务的顺序和过程开展的，数据分析工作过程主要分为五个步骤，这五个步骤也就是五个工作项目，构成了本课程学习内容的框架。通过任务驱动充分发挥学生的主体作用，让学生在完成具体任务的过程中来构建相关理论知识，发展职业能力，并提升职业素养。在教学内容上遵循“理论够用、适度，重在应用”的原则，弱化理论，剔除抽象的公式推导和复杂计算分析，把数据资料的收集特别是利用互联网收集数据资料及运用数据分析工具软件进行数据分析，作为重点内容进行讲授和训练，适应社会经济和科技进步给市场信息分析与预测带来的发展。 2．课程目标 通过本课程的学习，学生掌握从调查方案设计、数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告的撰写整个工作流程，学会运用EXCEL进行数据分析的基本方法。同时还要培养学生自主学习能力、自我管理能力、沟通能力、组织协调能力、市场开拓意
第三章 误差和分析数据的处理 作业及答案 一、选择题(每题只有1个正确答案) 1. 用加热挥发法测定BaCl 2·2H 2O 中结晶水的质量分数时，使用万分之一的分析天平称样0.5000g ，问测定结果应以几位有效数字报出？( D ) [ D ] A. 一位 B. 二位 C .三位 D. 四位 2. 按照有效数字修约规则25.4507保留三位有效数字应为( B )。 [ B ] A. 25.4 B. 25.5 C. 25.0 D. 25.6 3. 在定量分析中，精密度与准确度之间的关系是( C )。 [ C ] A. 精密度高，准确度必然高 B. 准确度高，精密度不一定高 C. 精密度是保证准确度的前提 D. 准确度是保证精密度的前提 4. 以下关于随机误差的叙述正确的是( B )。 [ B ] A. 大小误差出现的概率相等 B. 正负误差出现的概率相等 C. 正误差出现的概率大于负误差 D. 负误差出现的概率大于正误差 5. 可用下列何种方法减免分析测试中的随机误差( D )。 [ D ] A. 对照实验 B. 空白实验 C. 仪器校正 D. 增加平行实验的次数 6. 在进行样品称量时，由于汽车经过天平室附近引起天平震动产生的误差属于( B )。 [ B ] A. 系统误差 B. 随机误差 C. 过失误差 D. 操作误差 7. 下列表述中，最能说明随机误差小的是( A )。 [ A ] A. 高精密度 B. 与已知含量的试样多次分析结果的平均值一致 C. 标准偏差大 D. 仔细校正所用砝码和容量仪器 8. 对置信区间的正确理解是( B )。 [ B ] A. 一定置信度下以真值为中心包括测定平均值的区间 B. 一定置信度下以测定平均值为中心包括真值的范围 C. 真值落在某一可靠区间的概率 D. 一定置信度下以真值为中心的可靠范围 9. 有一组测定数据，其总体标准偏差σ未知，要检验得到这组分析数据的分析方法是否准确可靠，应该用( C )。 [ C ] A. Q 检验法 B. G(格鲁布斯)检验法 C. t 检验法 D. F 检验法 答：t 检验法用于测量平均值与标准值之间是否存在显著性差异的检验------准确度检验 F 检验法用于两组测量内部是否存在显著性差异的检验-----精密度检验 10 某组分的质量分数按下式计算：10 ???= m M V c w 样，若c =0.1020±0.0001，V=30.02±0.02， M=50.00±0.01，m =0.2020±0.0001，则对w 样的误差来说( A )。 [ A ] A. 由“c ”项引入的最大 B. 由“V ”项引入的最大
数据分析课程标准新 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】
《应用数据分析》课程标准 【适用专业】：工商管理系 【开设学期】：第五学期 【学时数】：64 【课程编码】：020474 一、课程描述 本课程是电子商务专业的专业技术课程，该课程主要是培养学生完整市场调查的理念与EXCEL的应用，EXCEL是Microsoft公司推出的Office 办公应用软件的主要组件之一，本课程主要学习任务是通过该软件快速计算和分析大量的数据，并能轻松制作出符合要求的报表，表达复杂的数据信息。本课重点讲解Excel在数据分析与市场调查方面的应用，使学生掌握数字运算、财务、数据分析、市场调查等相关知识技能。 二、培养目标 1、方法能力目标： 为了适应当今信息化飞速发展的商务管理需求，培养学生数字处理、分析的自动化方法和能力。 2、社会能力目标： 数据分析师 3、专业能力目标： 培养具备现代商务管理领域所需数据分析人才，注重信息管理以及信息系统分析、设计、实施、管理和评价等方面的基本理论和方法。使用计算机作为工具处理大量纷繁的信息，并进行有效管理。 三、与前后课程的联系 1、与前续课程的联系 为了更好地掌握这门技术，应具有一定的计算机应用、数据库等相关基础知识。 2、与后续课程的关系 为了更好地培养学生的可持续学习能力和创新思维，掌握《应用数据分析》为后续学习《电子商务管理》奠定良好的基础。 四、教学内容与学时分配
将职业领域的工作任务融合在课程的项目教学中。具体项目结构与学时分配表如下：
五、学习资源的选用： 1、教材选取的原则： 高职高职优秀教材或自编教材 2、推荐教材： 《Excel数据分析与市场调查》林宏谕姚瞻海编着中国铁道出版社 3、参考的教学资料 《Excel与数据分析》电子工业出版社 4、学习的网站： http:/ 六、教师要求: 1、理论课教师的要求 具有一定的专业素质及专业技术水平，从事计算机教龄3年经验以上，有一定的一体化教学经验的双师型教师任教。 2、实训指导师要求 具有本职业丰富的实践经验，有教育培训经验，具有良好的语音呢表达能力。七、学习场地、设施要求 场地：计算机机房 设备：计算机、EXCEL、SQL 八、考核方式与标准 要求：全面考核学生的学习情况，以过程考核为主，涵盖项目任务全过程。
数据分析师常见的7道笔试题目及答案 导读：探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。以下是由小编为您整理推荐的实用的应聘笔试题目和经验，欢迎参考阅读。 1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map 进行频率统计，然后再找出频率最大的几个)及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP 中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 或者如下阐述： 算法思想：分而治之+Hash 地址最多有2^32=4G种取值情况，所以不能完全加载到内存中处理; 2.可以考虑采用“分而治之”的思想，按照IP地址的Hash(IP)24值，把海量IP 日志分别存储到1024个小文件中。这样，每个小文件最多包含4MB个IP地址; 3.对于每一个小文件，可以构建一个IP为key，出现次数为value的Hash map，同时记录当前出现次数最多的那个IP地址; 4.可以得到1024个小文件中的出现次数最多的IP，再依据常规的排序算法得到总体上出现次数最多的IP; 2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。 假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。)，请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。 典型的Top K算法，还是在这篇文章里头有所阐述， 文中，给出的最终算法是： 第一步、先对这批海量数据预处理，在O(N)的时间内用Hash表完成统计(之前写成了排序，特此订正。July、第二步、借助堆这个数据结构，找出Top K，时间复杂度为N‘logK。 即，借助堆结构，我们可以在log量级的时间内查找和调整/移动。因此，维护一个K(该题目中是10)大小的小根堆，然后遍历300万的Query，分别和根元素进行对比所以，我们最终的时间复杂度是：O(N) + N’*O(logK)，(N为1000万，N’为300万)。ok，更多，详情，请参考原文。 或者：采用trie树，关键字域存该查询串出现的次数，没有出现为0。最后用10个元素的最小推来对出现频率进行排序。 3、有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。 方案：顺序读文件中，对于每个词x，取hash(x)P00，然后按照该值存到5000个小文件(记为x0，x1，…x4999)中。这样每个文件大概是200k左右。 如果其中的有的文件超过了1M大小，还可以按照类似的方法继续往下分，直到分解得到的小文件的大小都不超过1M。 对每个小文件，统计每个文件中出现的词以及相应的频率(可以采用trie树 /hash_map等)，并取出出现频率最大的100个词(可以用含 100 个结点的最小堆)，并把100
从零基础到精通入门，大数据分析培训课程可以这么学 大数据是一门复杂的学科，学起来相对于其他学科比较难，这与他的薪资是想匹配的，我们都知道，对于大数据人才，公司都是视为瑰宝的，薪资给的都比较高，对于大数据分析培训课程来说，只是可以让你系统的学习大数据知识，找到大数据的项目进行实战，相对于自学来说时间会短一些，学的更加系统一点。下面关于大数据分析培训的问题来纠正一下对于培训观念的正确理解以及有些大数据培训的偏见的一些看法： 1、有很多不经过培训的大数据工程师经常说不需要培训，但当你错失了毕业前的机会，或者你自己当初没好好学(大家都会犯错误)，你再想入这个行，又没有人脉，你除了找培训还有什么办法呢。有很多大学，老师就没项目，学生到哪去参加项目。 2、还有一些没经过培训的大数据工程师瞧不起培训过的，事实上，经过培训出来的，现在变成大牛的，大有人在，有CEO的，有首席架构师的，只是起步的方式不一样，英雄不问出处 大数据培训和你学习一样，首先要注意以下四点： 1、学习的第一个月是关键，再累再苦一定要努力和坚持，过了一个月后，后面学习越来越轻松;4个多月学习你当成一次旅行，有兴奋自然有辛苦，只要坚持一个月，只要坚持一个月，只要坚持一个月，重要的事说三遍! 2、学大数据无非是多敲代码，碰到问题15分钟解决不了就问老师。帮你卸下包袱，轻装前进，才是培训机构的价值，多敲代码多问老师。 3、想成为好的大数据工程师，在解决了问题以后要思考为什么，有没有更好的办法，掌握编程思想的工程师才叫工程师，否则就是代码民工，你的职业生涯发展会受到不少限 制。 总之：大数据培训要根据自己的自身情况来看，不管是培训还是自学都需要好好学习，对目标有不断的追求，不断完善自己。 了解了大数据分析的具体情况大家有没有想跃跃欲试呢？现在就给大家推荐一个优秀的平台——容大职业全平台大数据分析课程。不仅聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，即使刚开始学习的小白也可以掌握了解大数据分析。 希望以上这些对于想学大数据分析的人有所帮助！更多大数据课程相关问题，欢迎咨询容大
一、简答题（5×2分，共10分） 1、请解释质量控制图中三条主要控制线的意义：CL、UCL、LCL 未学，不考 2、请解释正交设计表“L934”这个符号所指代的意义。如果要做6因素4水平实验，应该选择以下哪一个正交表（不考虑交互作用）：L1645，L3249 L: 正交；9：9行或9次实验；3：3个水平；4：4列或4个因素 选L3249 二、计算题（90分） 1、某分析人员分别进行4次平行测定，得铅含量分别是、、、、，试分别用3s法、Dixon法和 Grubbs检验法判断是否为离群值。（，4=，,5=）（12分） x=, s=, 3s法：∣应保留 Dixon ： 70.6360.08 0.896 71.8560.08 Q - == - > ,5=, 应舍去 Grubbs: G计= 60.0868.455/5.61 -=> ，4，应舍去···2、4次测定结果为：%、%、%、%，根据这些数据估计此样品中铬的含量范围（P=95%）？
（8分） ( 2.353%903,10.0=?=t P ， 3.182%9530.05=?=，t P ， 5.841%9930.01=?=，t P ) x =%, s=% 1.135 3.1820.0238/ 1.1350.038μ=±?=± 3、用一种新方法测定标准试样中的氧化铁含量（%），得到以下8个数据：、、、、、、、。标准偏差为%，标准值为%问这种新方法是否可靠（P=95%，，7=） （10分） x = 34.3034.33 1.770.048 t -==< ，7，所以新方法可靠 4、某小组做加标回收试验考查方法的准确性，测得加标前1000mL 样品浓度为L ，加入浓度为1000mg/L 的标准样品后，测得样品总浓度为L ，求回收率是多少。（8分） 没讲，不考 5、两分析人员测定某试样中铁的含量，得到如下结果： 已知A 的标准偏差s 1=，B 的标准偏差s 2=，请比较两个人测定结果的精密度和准确的有无显着性差异。（12分） F （,4,4）=， t （,8）= F==< F （,4,4）,故精密度无显着性差异 t=< t （,8）,故准确度无显着性差异
https://www.doczj.com/doc/ab2813823.html, 数据分析培训课程_武汉大数据培训机构 数据分析培训课程？数据分析师需要懂哪些技术？光环大数据了解到，大数据分析将出现革命性的新方法，从前的很多算法和基础理论可能会产生理论级别的突破。机器学习继续成为大数据智能分析的核心技术；人工智能和脑科学相结合，成为大数据分析领域的热点。金融、互联网电子商务、健康医疗、城镇化智慧城市领域的应用令人瞩目。 因此学习数据分析培训课程是很有必要的！ 数据分析培训课程有哪些？分析师需要懂哪些技术？ 我们可以根据光环大数据的数据分析培训班的课程体系进行了解： 课程一阶段：WEB前端实战开发 学习内容：WEB前端开发 课程二阶段：数据库实战
https://www.doczj.com/doc/ab2813823.html, 学习内容：数据库实战开发 课程三阶段：Python实战开发 学习内容：Python实战开发 课程四阶段：Echart数据分析 学习内容：Echarts数据分析 课程五阶段：D3大数据分析 学习内容：D3数据分析 课程六阶段：阿里云魔镜大数据分析学习内容：阿里云魔镜大数据分析
https://www.doczj.com/doc/ab2813823.html, 课程七阶段：SmartBI大数据分析 学习内容：SmartBI大数据分析 课程八阶段：Sap Design Studio大数据分析 学习内容：Sap Design Studio大数据分析 课程九阶段：Tableau大数据分析 学习内容：Tableau大数据分析 课程十阶段：R语言大数据分析 学习内容：R语言大数据分析 课程十一阶段：七大行业数据建模可视化分析 学习内容：七大行业数据建模可视化分析 课程十二阶段：大数据可视化分析项目实战 学习内容：大数据可视化分析项目实战 为顺应时代发展，光环大数据联合阿里云大学，启动了推进人工智能人才发展的“AI智客计划”。作为国内大数据和人工智能培训的领军企业，光环大数据将与阿里云大学在人工智能和大数据领域深度合作。未来三年，光环大数据将联合国内百所大学，通过“AI智客计划”，共同推动人工智能产业人才生态建设，培养和认证5-10万名AI大数据领域的专业人才，构
大数据分析课程标准 一、课程定位 现在企业为了提升客人使用体验，提高业务效率，在大数据蓬勃发展的阶段里，需要对现有业务系统进行转型升级；作为大数据核心部分，大数据研发工程师应用成为有大量数据的企业必备人才，在数据处理，数据分析方面，大数据研发是不可或缺的技能。 随着大数据应用的大量普及，开源框架，比如hadoop，spark等，也得到长足发展。本课程除了着力于统数据的收集和搭建，使得作为大数据的研发/分析带来基础设施，让学员掌握，同时，对大数据的离线/实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过本课程，掌握大数据平台并且对大数据分析的基本技能和方法，为将来在企业分析大数据做决策打下基础。 二、课程性质与作用 课程性质大数据分析课程。 课程作用 大数据分析是数据清洗过后使得数据产生价值的过程。在企业丰富应用场景中，通过标准的大数据分析方法不能胜任的情况下，就需要通过先验知识来验证大数据并找出规律来达到业务目标。在实际工作中，掌握大数据研分析需要展示的数理统计分析的知识，敏锐的数据观察力，和部分软件开发的知识，也需要比较扎实的计算机基础。本课程大纲是完整的课程，实际培训课程中，会根据学员实际情况进行分组。通过本课程的学习。 三、课程目标 课程教学以灵活运用分析方法为目标，以实际项目为中心，以合理知识结构分解为手段，结合实际的应用场景，对大数据进行文本，图标等大数据进行分析和学习，主要以实际操作让学员对相关知识点掌握，达到理论与实际结合，教学与企业融合的内容。学员学成后，能够利用清洗后的数据，根据提供的先验知识，可以做出模型并能够预测业务数据。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。 （一）知识目标 1.理解大数据概念及应用场景，先导课程Linux的操作 2.掌握开发语言R 或python
第三章 误差和分析数据的处理 思考题与习题 1．指出在下列情况下，各会引起哪种误差？如果是系统误差，应该采用什么方法减免？ （1）砝码被腐蚀； （2）天平的两臂不等长； （3）容量瓶和移液管不配套； （4）试剂中含有微量的被测组分； （5）天平的零点有微小变动； （6）读取滴定体积时最后一位数字估计不准； （7）滴定时不慎从锥形瓶中溅出一滴溶液； （8）标定HCl 溶液用的NaOH 标准溶液中吸收了CO 2。 答:（1）系统误差中的仪器误差。减免的方法：校准仪器或更换仪器。 （2）系统误差中的仪器误差。减免的方法：校准仪器或更换仪器。 （3）系统误差中的仪器误差。减免的方法：校准仪器或更换仪器。 （4）系统误差中的试剂误差。减免的方法：做空白实验。 （5）随机误差。 （6）系统误差中的操作误差。减免的方法：多读几次取平均值。 （7）过失误差。 （8）系统误差中的试剂误差。减免的方法：做空白实验。 2．如果分析天平的称量误差为±0.2mg ，拟分别称取试样0.1g 和1g 左右，称量的相对误差各为多少？这些结果说明了什么问题？ 解：因分析天平的称量误差为±0.2mg 。故读数的绝对误差Ea =±0.0002g 根据%100×Τ Ε= Εa r 可得 %2.0%1001000.00002.01.0±=×±= Εg g g r %02.0%1000000.10002.01±=×±= Εg g g r 这说明，两物体称量的绝对误差相等，但他们的相对误差并不相同。也就是说，当称取的样品的量较大时，相对误差就比较小，测定的准确程度也就比较高。 3．滴定管的读数误差为±0.02mL 。如果滴定中用去标准溶液的体积分别为2mL 和20mL 左右，读数的相对误差各是多少？从相对误差的大小说明了什么问题？ 解：因滴定管的读数误差为±0.02mL ，故读数的绝对误差Ea =±0.02mL 根据%100×Τ Ε=Εa r 可得 %1%100202.02±=×±=ΕmL mL mL r %1.0%1002002.020±=×±=ΕmL mL mL r