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学生实验报告书实验课程名称数据分析与建模开课学院指导教师姓名学生姓名学生专业班级2015 —2016 学年第 1 学期实验报告填写规范1、实验是培养学生动手能力、分析解决问题能力的重要环节；实验报告是反映实验教学水平与质量的重要依据。
为加强实验过程管理，改革实验成绩考核方法，改善实验教学效果，提高学生质量，特制定本实验报告书写规范。
2、本规范适用于管理学院实验课程。
3、每门实验课程一般会包括许多实验项目，除非常简单的验证演示性实验项目可以不写实验报告外，其他实验项目均应按本格式完成实验报告。
在课程全部实验项目完成后，应按学生姓名将各实验项目实验报告装订成册，构成该实验课程总报告，并给出实验课程成绩。
4、学生必须依据实验指导书或老师的指导，提前预习实验目的、实验基本原理及方法，了解实验内容及方法，在完成以上实验预习的前提下进行实验。
教师将在实验过程中抽查学生预习情况。
5、学生应在做完实验后三天内完成实验报告，交指导教师评阅。
6、教师应及时评阅学生的实验报告并给出各实验项目成绩，同时要认真完整保存实验报告。
在完成所有实验项目后，教师应将批改好的各项目实验报告汇总、装订，交课程承担单位（实验中心或实验室）保管存档。
画出图形由图x=4时，y最大等于1760000 (2)求关于所做的15%假设的灵敏性（3）假设实际每100美元的折扣仅可以使销售额提高10%，对结果会有什么影响？如果每100美元折扣的提高量为10%~15%之间的某个值，结果又如何？在折扣量<=4.17时，随着折扣量的增加，利润增加，而当折扣量>4.17 时，随着折扣量的增加，利润降低（1）分别计算2+4，，32-23，的值。
（2）对的值，分别取有效数字位数6位，20位，30位。
）设函数，求的值。
（8）在同一坐标系中绘制与的图形。
绘制函数）绘制螺旋线（1）分别计算2+4，，32-23，的值。
（2）对的值，分别取有效数字位数6位，20位，30位。
初中物理综合实践家庭用电调查学生实验报告实验背景和目的：家庭用电是我们日常生活中不可或缺的部分，但是很多人对家庭用电的了解并不够深入。
本次实验旨在调查家庭用电情况，探究家庭用电的安全和节能问题，使同学们更加了解家庭用电的重要性和正确使用方法。
实验方法：1. 设计问卷：设计一份涵盖家庭用电情况、用电设备种类和用电习惯等方面的问卷，以了解被调查家庭的用电情况。
2. 调查家庭用电情况：以小组为单位，每组负责调查5户家庭，共计20户家庭。
3. 数据统计和分析：收集并整理调查问卷的数据，对得出的结果进行分析并总结。
实验过程：我们小组共计4人，分别是小明、小红、小李和小刚。
在老师的指导下，我们首先设计了问卷，包括以下几个方面的问题：1. 家庭成员人数；2. 家庭每月用电量；3. 家庭主要用电设备；4. 家庭每月电费支出；5. 家庭对节能的重视程度。
我们按照计划，分头前往不同的家庭进行调查。
在实地调查中，我们发现了一些有趣的情况。
比如，有些家庭对节能意识很强，他们使用LED节能灯、节能冰箱等设备；而有些家庭则并不太关注节能问题，大量使用高耗能的电器，每月电费支出较高。
在调查结束后，我们小组汇总了数据，并进行了统计和分析。
我们发现，绝大多数家庭的用电量主要集中在照明、空调和电视等设备上，这些电器的耗电量较高；同时，有些家庭的用电量远远超出了平均水平，这说明他们存在一定程度的浪费现象。
此外，我们还发现一些家庭并不了解电器的安全使用方法，对插座、电线等问题存在一定的安全隐患。
结论和建议：通过本次实验，我们对家庭用电情况有了更深入的了解。
为了安全和节能起见，我们提出以下建议：1. 提倡使用节能电器，如LED节能灯、节能冰箱等，以减少用电量；2. 定期检查电器的安全状况，保证用电安全；3. 合理规划用电时间，避免高峰用电，以节省电费；4. 提高家庭成员的节能意识，共同保护环境。
通过本次实验，我们不仅深化了对家庭用电的认识，还提高了节能意识和安全意识。
2021 6月用电量2021年6月，是一个充满活力和变化的月份。
在这个月，许多人都期待着夏季的到来，同时也意味着用电量的增加。
本文将对2021年6月的用电量进行详细分析，探讨用电量的波动和原因。
首先，我们来看2021年6月整体的用电量情况。
据统计数据显示，6月的用电量相较于前几个月有了显著的上升。
这主要是由于气温的升高，空调使用的增加所致。
夏季的到来，人们需要通过空调来降低室内温度，因此耗电量自然会增加。
其次，我们可以进一步分析不同地区的用电量变化。
根据统计数据，一线城市的用电量增长幅度相对较小，这可能是由于一线城市的空调设备较为先进，能效更高，因此对用电量的增加有一定的缓冲作用。
而二三线城市的用电量增长幅度较大，可能是由于这些城市的夏季气温较高，人们对空调的需求更大。
除了城市之间的差异，不同行业的用电量也有明显的差异。
例如，制造业和商业领域的用电量增长较为显著。
制造业需要大量的电力来支持生产线的运转，而商业领域则需要更多的电力来满足顾客的需求。
相比之下，办公室和居民用电的增长幅度相对较小，可能是由于居民和办公室在夏季对空调的使用较为节制。
除了上述因素外，天气也是影响6月用电量的重要因素之一。
夏季的天气多变，一会儿是烈日炎炎，一会儿又是雷雨交加。
这些变化会导致人们的用电需求出现波动。
例如，在连续高温天气下，人们会更频繁地使用空调和电扇，用电量自然会增加。
而在阴雨天气下，人们可能会减少对空调的使用，用电量相对较低。
此外，可再生能源的使用也在一定程度上影响了6月用电量的变化。
随着可再生能源的普及和技术的进步，越来越多的家庭和企业开始采用太阳能和风能等可再生能源。
这些能源的使用可以减少对传统电力的需求，从而对6月用电量产生一定的影响。
综上所述，2021年6月的用电量在整体上呈现出增长的趋势，这主要是由于气温的升高，人们对空调的需求增加所致。
不同地区和行业的用电量变化各有差异，天气和可再生能源的使用也是影响因素之一。
用电负荷报告
尊敬的业主：
根据我们对您使用的电力进行的监测，以下是关于您的用电负荷报告：
1. 用电峰值
您的用电负荷峰值出现在每天的下午6点至9点之间，峰值平均为10千瓦。
峰值出现的时间与您的生活习惯有关，建议您在用电高峰期间减少用电，以降低您的用电费用。
2. 用电谷值
您的用电负荷谷值出现在每天的凌晨至上午8点之间，谷值平均为5千瓦。
建议您在用电谷值期间尽量加大用电，以利用谷电时段的优惠价码，降低用电成本。
3. 用电峰谷差
您的用电峰谷差为5千瓦左右，这意味着您在用电高峰时段需要额外支付更高的电费。
为了减少您的用电成本，建议您尽量利用用电谷值，减少用电峰值，以降低用电费用。
以上是我们对您的用电情况进行的初步分析。
如果您有任何对于用电负荷报告的问题或者需要咨询我们的专业技术人员提供帮助，请随时与我们联系。
祝您生活愉快！
此致，
敬礼！
电力公司。
分析数据实训报告1. 引言本报告是针对分析数据实训项目的报告。
项目是基于提供的数据集进行分析工作，旨在探索数据的特征和关联性，并通过数据可视化的方式呈现分析结果。
本报告将介绍项目的背景、数据集的概述、分析方法和结果。
2. 背景数据分析在现代社会中扮演着重要的角色，帮助人们更好地理解和利用数据。
分析数据实训项目旨在让学员通过实践项目，掌握数据分析的基本工具和技巧。
此项目要求学员能够运用数据分析工具和统计方法，从给定的数据集中提取有用的信息和洞察力。
3. 数据集概述本项目使用的数据集是一个包含多个变量的表格。
数据集的每一行代表一个样本，每一列代表一个变量。
数据集中的变量包括但不限于年龄、性别、收入、教育程度等。
数据集还包含了一些其他指标，如消费习惯、购物行为等。
数据集的规模为1000行 × 20列。
4. 分析方法为了更好地理解数据集并发现其中的模式和关联性，我们采用了以下分析方法：4.1 数据清洗在进行分析之前，我们首先对数据进行了清洗。
清洗的过程包括处理缺失值、删除异常值、处理重复数据等。
通过数据清洗，我们确保了分析的准确性和可靠性。
4.2 描述性统计分析描述性统计是一种描述和总结数据的方法。
我们对数据集中的各个变量进行了描述性统计分析，包括计算均值、中位数、标准差、最小值、最大值等。
通过描述性统计，我们得到了各个变量的基本统计特征，从而更好地了解了数据的分布和范围。
4.3 相关性分析为了研究数据集中变量之间的关联性，我们进行了相关性分析。
我们计算了各个变量之间的相关系数，并通过热图的形式进行了可视化展示。
通过相关性分析，我们发现了一些变量之间具有较强的相关性，这为后续的分析工作提供了指导。
4.4 数据可视化数据可视化是一种将数据以图形的形式展现出来的方法。
为了更好地理解数据集，并能够直观地展示分析结果，我们使用了数据可视化技术。
我们绘制了柱状图、折线图、散点图等不同类型的图表，以展示数据的不同特征和关系。
电路分析实验报告数据电路分析实验报告数据引言：电路分析实验是电子工程领域中的基础实验之一，通过实验数据的收集和分析，可以更好地理解电路的工作原理和性能特点。
本文将对一次电路分析实验的数据进行详细的描述和分析，以期帮助读者更好地理解电路分析实验的过程和结果。
实验目的：本次电路分析实验的目的是通过对给定电路的测量和分析，验证基本电路定理的正确性，并掌握电路分析中常用的测量方法和仪器的使用。
实验器材和仪器：本次实验所使用的器材和仪器包括：电源、电阻箱、电流表、电压表、示波器等。
实验步骤：1. 搭建给定电路：根据实验要求，按照电路图搭建给定的电路。
2. 测量电路参数：使用电流表和电压表分别测量电路中的电流和电压值，并记录下来。
3. 分析电路特性：根据测量数据，计算电路中的电阻、电流和电压的关系，并绘制电流-电压特性曲线。
4. 验证基本电路定理：通过比较实验测量值和理论计算值，验证基本电路定理在实际电路中的适用性。
实验数据：以下是本次电路分析实验的数据记录：电阻值（Ω）电流值（A）电压值（V）10 0.5 520 0.3 630 0.2 6.540 0.1 4.550 0.05 2.5数据分析：根据实验数据，我们可以计算出每个电阻对应的电流和电压值，并进一步分析电路的特性。
首先，我们可以观察到电流和电压的变化趋势。
随着电阻值的增加，电流值逐渐减小，而电压值则相对增大。
这符合欧姆定律，即电流与电阻成反比，电压与电阻成正比。
其次，我们可以绘制电流-电压特性曲线。
将电流值作为纵坐标，电压值作为横坐标，可以得到一条直线。
这说明该电路是线性电路，符合欧姆定律的线性关系。
进一步分析，我们可以计算电路中的总电阻值。
根据欧姆定律，总电阻等于电压与电流的比值。
通过实验数据的计算，我们可以得到总电阻值为：总电阻 = 总电压 / 总电流 = (5 + 6 + 6.5 + 4.5 + 2.5) / (0.5 + 0.3 + 0.2 + 0.1 + 0.05) = 24 Ω这个计算结果与实验中给定的电路参数相符，验证了基本电路定理在实际电路中的适用性。
供暖用电分析范文供暖是指为了提供舒适的室内温度而对室内环境进行加热的过程。
在冷季来临时，为了保持室内温暖，很多家庭都选择使用供暖设备，比如暖气片、空调等。
然而，供暖用电是一项耗能较大的活动，对能源消耗和环境造成一定的压力。
因此，对供暖用电进行深入的分析和优化是十分必要的。
首先，供暖用电的能源消耗主要由供暖设备的耗电量和供暖时间两个方面组成。
供暖设备的耗电量取决于其功率大小和工作时长。
一般来说，功率较高的供暖设备在相同的时间内会耗费更多的电能。
而供暖时间则根据室内的温度需求和居民的作息时间等因素来确定。
通常情况下，供暖时间较长会导致用电量的增加。
因此，要合理选择和控制供暖设备的功率和使用时间，以确保室内的温暖同时又能有效降低用电量。
其次，供暖用电还与室内的热损失密切相关。
室内温暖的保持需要防止热量向外散失，这就需要进行有效的保温措施。
常见的保温手段包括使用保温材料，密封门窗缝隙以减少热漏，以及室内温控设备的合理运用等。
通过减少热损失，可以降低供暖设备的运行时间和频率，从而减少用电量。
另外，供暖用电还可以通过其他节能措施进一步优化。
例如，选择能效高的供暖设备，如高效空调和热泵等。
这些设备在同样的供暖需求下，能耗更低，从而减少用电量和能源消耗。
此外，可以通过合理运用温控设备，如智能温控器等，根据室内的温度变化自动调节供暖设备的运行，避免过度加热或过早关闭，从而提高供暖效率。
最后，除了合理选择供暖设备和节能措施外，居民的用电习惯和节能意识也非常重要。
合理分配供暖时间、控制室内温度、避免窗户长时间开启等都是供暖用电过程中需要注意的问题。
如果每个居民都能够积极参与到节电中来，不仅能够减少能源消耗，还可以推动社会的可持续发展。
综上所述，供暖用电分析是一项重要的工作。
通过合理选择供暖设备、减少热损失、采取其他节能措施以及确保居民的良好节能习惯，可以有效降低供暖用电量，减少能源消耗，实现可持续发展的目标。
我们应该从个人和社会的角度出发，共同努力节约能源，为创造更加温暖和可持续的未来做出贡献。
大数据综合实践课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解大数据的基本概念，掌握数据采集、存储、处理和分析的基本方法。
2. 学生能结合实际案例，运用大数据分析技术，解决实际问题，提升数据处理能力。
3. 学生了解大数据在各领域的应用，认识到数据的价值和潜力。
技能目标：1. 学生能够运用编程语言（如Python）进行数据处理和分析，掌握基本的数据可视化技巧。
2. 学生能够独立完成大数据项目的策划、实施和评估，提高团队协作和项目管理能力。
3. 学生能够运用大数据思维，发现生活中的问题，并提出数据驱动的解决方案。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对大数据技术的兴趣，激发学习热情，形成主动探索和创新的意识。
2. 学生认识到数据安全、隐私保护的重要性，树立正确的数据伦理观念。
3. 学生通过实践课程，体验团队合作、共享成果的喜悦，培养积极向上的学习态度。
课程性质：本课程为综合实践课程，旨在通过实际操作和案例分析，帮助学生掌握大数据的基本知识和技能，提高数据处理和分析能力。
学生特点：高中生具备一定的计算机操作能力和逻辑思维能力，对新鲜事物充满好奇心，善于合作与交流。
教学要求：注重理论与实践相结合，充分调动学生的主观能动性，培养具备创新精神和实践能力的大数据人才。
通过课程目标的分解，将学习成果具体化，便于教学设计和评估。
二、教学内容1. 大数据概述：介绍大数据的定义、特征、发展历程，以及大数据在各领域的应用。
教材章节：《大数据导论》第1章2. 数据采集与存储：讲解数据采集的方法和工具，数据存储的常用技术。
教材章节：《大数据技术基础》第2章3. 数据处理与分析：学习数据处理的基本方法，如数据清洗、数据预处理等；掌握数据分析的常用算法，如分类、聚类等。
教材章节：《大数据技术基础》第3-4章4. 数据可视化：介绍数据可视化原理，掌握常见的数据可视化工具和技巧。
教材章节：《数据可视化》第1-2章5. 大数据分析实践：结合实际案例，运用所学知识进行数据处理、分析和可视化，解决实际问题。
实验报告数据分析与结果本实验旨在通过对数据的分析与结果展示，探究实验的目的和研究问题，并对实验结果进行解读和总结。
以下是对实验数据的详细分析和结果呈现。
1. 实验设计与方法本实验采用了随机对照组设计，选取了100名参与者，随机分为实验组和对照组。
实验组接受了特定的处理，而对照组则未接受处理。
实验过程中，我们记录了各组的数据，并进行了详细的数据分析。
2. 数据分析2.1 实验组数据分析实验组数据主要包括参与者的个人信息、实验前后的测量数据等。
我们对实验组的数据进行了统计学分析，包括平均值、标准差、相关性等指标。
结果显示，在实验处理后，实验组的测量数据发生了显著变化。
2.2 对照组数据分析对照组数据用于与实验组数据进行对比分析，以验证实验结果的可靠性和有效性。
通过对对照组的数据进行统计学分析，我们发现对照组的测量数据变化较小，与实验组的差异明显。
3. 实验结果展示3.1 实验组结果展示根据实验组的数据分析结果，我们绘制了相关的图表和图像，以直观地展示实验结果。
例如，我们可以使用柱状图、折线图或饼图来表示实验前后的数据变化趋势。
同时，我们还可以使用散点图或箱线图来展示不同参与者之间的差异。
3.2 对照组结果展示对照组的结果展示与实验组类似，通过图表和图像的形式，直观地展示对照组的数据变化情况。
通过对实验组和对照组结果的对比，我们可以更加清晰地了解实验处理的效果。
4. 结果解读与总结通过对实验数据的分析和结果展示，我们可以对实验的目的和研究问题进行解读和总结。
根据数据分析结果，我们可以得出结论，并进一步讨论实验的意义和影响。
同时，我们还可以提出实验的局限性和改进方向，以便未来的研究者进行进一步的研究和实验设计。
总之，实验报告数据分析与结果的呈现是实验研究中非常重要的一环。
通过准确地分析数据并清晰地展示结果，我们可以对实验的效果和结论进行客观的评估和解读。
希望本次实验的结果能够为相关领域的研究提供有价值的参考和启示。
成都信息工程大学
数据分析实验报告
专业信息与计算科学班级信计142姓名学号
实验日期2017 年 5 月25 日星期四成绩评定
题目
房主对家用电器在他家的电量消耗很关注，因此他计录了21天中每天空调器使用的小时数，他还监测了这些天的电表并计算出使用的千瓦时（度）数，同时还记录了烘干器每天使用的次数（数据见下表）。
房主想搞清楚用电量与空调器使用的小时数和烘干器每天使用的次数之间的关系，希望建立一个简单的经验公式来实现。
家用电器用电量数据表
模型
1.假设电表的工作正常，所有的数据都是实际情况的反映。
2.电表在记录用电量时，只有空调或烘干机在使用，再无其他的用电器工作。
3.设耗电量用y表示，空调每天使用小时数用 x1表示，烘干机每天使用的次数用x2表示.
4.假设随机变量是独立同正态分布的随机变量
为了大致的了解y与 x1之间的关系，首先对给出的数据做出两者之间的散点图如（图一）：
（图一）
由以上的图形可以知道变量y与x1大致呈线性关系，图中的直线是用线性模型：
y=β0+β1x1+ε(模型一)
拟合的（其中ε是随机误差）。
同样，我们画出了变量y与变量x2之间的关系图：如（图二）：
（图二）
由图可以看出，变量y与变量x2近似也呈线性关系，图中的直线使用线性模型拟
合的：
y=β0+β1x2+ε(模型二）
同理其中ε为随机变量。
综合以上的分析，考虑到两个变量的共同作用，结合模型一、二建立如下回归模
型：
y=β0+β1x1+β2x2+ε(模型三）
模型三中右端的变量x1和x2称为回归变量（自变量），β0+β1x1+β2x2是给定变量x1和变量x2时变量y的平均值，其中参数β0、β1、β2称为回归系数。
由已知数据可知影响y的其他因素作用都包含在随机变量ε中，如果模型选择的合适，ε应大致服从均值为0的正态分布。
求解方法
对于上述问题，可以直接利用MATLAB统计工具箱的命令regress求解，使用格式为：
[b, bint ,r , rint , stats]=regress(y , x )
其中
y为模型三中y的数据，
x为对应回归系数β=（β0、β1、β2）的数据矩阵rint为r的置信区间，
b是回归系数估计值向量，
bint是b的置信度为95%的置信区间，
r是残差，
rint是r的置信度为95%的置信区间，
stats给出复相关系数的平方R2、F统计量、检验概率p和误差的方差估计量σ2。
利用MATLAB编程（代码一如下）：
Matlab代码一：
y=[35 63 66 17 94 79 93 66 94 82 78 65 77 75 62 85 43 57 33 65 33]';
x1=[1.5 4.5 5.0 2.0 8.5 6.0 13.5 8.0 12.5 7.5 6.5 8.0 7.5 8.0 7.5 12.0 6.0 2.5 5.0 7.5 6.0]';
x2=[1 2 2 0 3 3 1 1 1 2 3 1 2 2 1 1 0 3 0 1 0]';
x=[ones(21,1),x1,x2];
[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x,0.05)
rcoplot(r,rint)
结果
由程序一求出相应的结果为（表一）所示。
：
（表一）
为了便于了解模型的可行性，画出残差向量的分布图（如图三）：
（图三）
由残差的分布图三可知，残差基本上是服从均值为0 的正态分布，但是有一个异常值，第21个数据出现异常，因此，去掉异常值后重新进行回归分析（方法与上类似）Matlab代码（代码二）如下所示：
代码二：
>> x1=[1.5 4.5 5 2 8.5 6 13.5 8 12.5 8 6.5 8 7.7 8 7.5 12 6 2.5 5 7.5 ]'; >> x2=[1 2 2 0 3 3 1 1 1 2 3 1 2 2 1 1 0 3 0 1]';
>> y=[35 63 66 17 94 79 93 66 94 82 78 65 77 75 62 85 43 57 33 65 ]'; >> x=[ones(20,1),x1,x2];
>> [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x,0.05) rcoplot(r,rint)
>> rcoplot(r,rint)
得到新的结果：（如表二所示）
（表二）
参数参数估计值参数置信区间
β09.7651 [5.2967 14.2334]
β1 5.4149 [4.9315 5.8982]
β212.4844 [10.9290 14.0397] R2=0.9794 F=404.6498 P < 0.0000 σ2=102.0250
残差向量分布图（如图四所示）：
（图四）
结果分析
由表一可知 R2= 0.9709指因变量y（耗电量）的9 7.09% 可由模型确定，F值远远超过F检验的临界值，P值又远远小于α ，从而整体是可用的，但由其残差分布图可知这组数据存在异常值（第21个数据）故去掉异常值则模型还可以改进。
由表二可知 R2=0.9794 则因变量y的97.94% 可有模型确定，F值远远超过F检验的临界值，P值又远远小于α。
因此，相比而言由表二确定的模型是最优的即：
y=9.7651+5.4149x1+12.4844x2
从残差图（图四）中点的杂乱无章的分布可以看出线性回归关系显著；
从复相关系数的平方R2=0.9794也可说明线性回归关系显著；
从P值看：P≈0也可看出线性回归关系显著。
