数据分析能力

摘要： 史宁中校长曾告诉我们,我们应重视双基教育,可学生学过的知识容易忘记,掌握的技能也会生疏,唯有学习过程中获得的方法、体验以及训练的高阶思维会随着岁月的变化而开花。而这,正是数学核心素养中的一部分。许多小数质量检测结果显示,小学生在统计与概率这一领域里,数据的提取和分析能力较弱。“数说长征”就是一节基于培养学生数据分析能力的综合实践活动课。

摘要： 数学是农村高中教学中的重要内容,在大数据时代背景下,培养学生的数据分析能力,是促进学生数学核心素养提高的重要途径.教师要结合农村高中学生的特点,充分利用农村教学资源,以数据分析能力培养为途径,促进学生数学综合能力的发展.教师要注重课前准备、课堂内化理解及课后反馈教学环节的优化,重视让学生经历数据分析实践过程,有效提高学生的数学思维能力.

摘要： 概率与统计是高考的重点考查内容之一,通过此块内容可以很好地考查同学们的数据分析能力。通过对近10年(截至2020年)全国数学高考I卷的梳理发现,概率与统计的分值达到了17分,甚至在2021年全国新高考卷中,分值达到了22分,可见其在新高考中的地位越来越重要。

摘要： 近年来,我国大力发展教育行业,建设教育强国是中华民族伟大复兴的基础工程,当前我国正在逐步深化新课改,加快教育现代化建设。在这样的时代背景之下,中学数学教学必然要顺应发展脚步积极改革,践行“以人为本”教育理念转变传统灌输式授课模式,立足学生发展需求进行教学创新。本文以高中数学中如何培养与提升学生的数据分析能力为切入点,通过解读数据分析能力的构成探究如何将其巧妙融入于数学教学活动之中。此外,本文还结合实践教学案例分析了当前中学数学在培养学生数据分析能力方面存在的问题,立足学生发展提出更具实效性的教学策略以帮助学生尽快提升数据分析能力,营造自由讨论氛围,启发学生积极思考,切实提高学生的数学学科素养水平。

摘要： 一、问题的提出在小学数学教学过程中,数学作业是其中重要的一环。它是学生巩固课堂知识、提升学习能力、激发学习兴趣的重要手段,而“统计与概率”是小学数学的四大学习领域之一。新课标突出强调了十大核心概念,“数据分析能力”与“应用意识”就包含其中。因此,“统计与概率”作业设计的策略研究有利于学生掌握统计知识和分析数据能力,也有利于学生对数学核心素养的落实。

摘要： 概率与统计是高中数学的核心内容,也是高罟重点考查的内容。近年来全国高考概率与统计大题的命题形式有:单独若查概率知识、单独考查统计知识、概率与统计相结合考查、概率统计与其他模块知识相结合考查等,重点考查同学们的数据处理与数据分析能力。

摘要： 学科核心素养是数学教学的重点培养目标,主要包括数学概念、空间观念、符号意识、几何概念、数据分析能力、运算能力以及推理能力等,强调数学知识的应用能力,需要在数学教学中将数学知识转变为数学能力。在核心素养要求下,小学数学教学要不断改进教学设计,充分利用课堂教学培养挖掘学生的能力,促进学生能力的发展。

摘要： 统计是一门收集数据、分析数据并根据数据进行推断的艺术和科学.统计的目的是解决问题,在解决问题的过程中掌握数据处理的知识和方法,养成用数据思考问题的意识和习惯.但传统的统计教学忽视了统计教学的育人价值、数据分析能力培养及用数据解决问题的体验.基于问题解决的数据分析能力的培养,要注重培养学生用数据解决问题的兴趣,感受数据解决问题的价值,体验数据解决问题的过程.

摘要： 随着我国社会发展进步,市场经济越发稳定,企业也在不断发展,经营规模和范围也在逐步扩大,企业在日常经营中需要关注的数据信息变得越来越复杂多样,促使企业数据分析工作难度越来越大,无形当中给企业在经营过程中增添了潜在风险。新时期大数据时代下,大数据分析技术的出现和发展增添了数据分析能力,给企业发展带来了重要的发展机遇,同时也带来了新的挑战。

摘要： 一、前言在现代企业运行过程当中,数据的价值甚至比黄金价值更高,是一种新型经济资产,数字经济的强劲增长不仅为新公司进一步拓展市场提供了源源不断的动力,也为传统产业的发展创造了大量机遇。同时,可利用大数据技术提高生产信息准确度,利用信息来提高决策正确性。因此,数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力已成为决定企业价值的主要因素。

摘要： 企业通过信息化可以起到加强管控和辅助决策支持的作用,在信息化实施过程中,信息化建设者需要培养数据分析能力,从管理的视角出发,提高信息系统在使用过程中对管理的支撑作用.这种数据分析能力的培养,可以从系统测试开始.在建筑施工企业,企业生产经营数据分析,对于项目管控和企业管理至关重要.

摘要： 中国的电子商务专业已成为培养商业人才的教育中不可或缺的部分,并以信息课程、商业课程为主干,形成了电子商务专业配套培养体系.电子商务专业数学教学一般采用“定义—定理—证明—例题—应用”的编写格局,意在使学生掌握较为严密的教学体系,培养一定的思维能力和数学素养,为日后从事的专业打下基础.但目前职业学校数学教育在实际的教学过程中暴露出一些问题:注重培养学生数学素质的教育理念,课程设计围绕数学学科展开,强调数学体系的严密性和逻辑性.但由于缺少与专业课程的紧密结合,学生埋首于枯燥抽象的数学证明和计算中,体会不到数据分析能力在今后工作中的重要性,缺少学习数学的兴趣与动力.

摘要： 在日常生活中,每天都在接触各种各样的数据,如物价指数、气温变化等,和生活息息相关.在购买商品时,经常会考虑性价比.而性价比的实质就是对商品价格、性能、品牌、工艺、材料等数据和指标的综合分析.因此,生活已先于数学课程将统计和概率推到面前(孙晓天,2002).在上世纪八十年代,统计与概率的基本知识和基本技能已经纳入中小学的数学课程体系,比如平均数的概念和计算方法,培养“数意识”.伴随着义务教育的推广,对数学课程的研究也更加系统、全面.统计教学的内容和目标都发生了重大变化,除了关注知识和技能,开始注重培养学生简单的统计思想和方洁(刘久成,2011).教育部在2001年颁布了《全日制义务教育阶段数学课程标准(实验稿)》(以下简称“《课标·实验稿》”),将“统计与概率”列为课程内容标准的四大版块之一,并把“统计观念”作为其中的核心概念.

摘要： 能对数据进行正确的整理与分析,从中获取有用的信息并做出合理的决策,已经成为现代公民的一种基本能力和基本素养.在日常生活中,统计学之所以逐渐扩展到人们日常生活和生产实践的各个方面,也正是因为统计的预测功能,它能够帮助人们更好地管理或者做出决策.

摘要： 机械地发掘相关性和假设直觉,拿侦探小说练手阅读广泛涉猎跨界思维碰撞.融入业务部门 防止数据采集与分析、业务与数据分析的脱节.基础设施己经改朝换代，分析师也需要与时俱进，改变思维方式，提高技术素养，丰富分析能力。

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摘要： 机械地发掘相关性和假设直觉,拿侦探小说练手阅读广泛涉猎跨界思维碰撞.融入业务部门 防止数据采集与分析、业务与数据分析的脱节.基础设施己经改朝换代，分析师也需要与时俱进，改变思维方式，提高技术素养，丰富分析能力。

摘要： 以互联网为核心，包括计算机技术、通信技术、数字化技术等一系列新技术的快速发展，推动了传统出版的转型。互联网正作为一种基础工具和最新的传播生产力，全面改变出版业的运作方式、经营模式、传播关系，等等。出版业必然会随着新技术发展，不断转型发展，而对内容的精神需求是不变的。在这一过程中，要求编辑必须把握“互联网+”时代的新要求，不断学习新技术，提高自身的出版力。

摘要： 以互联网为核心，包括计算机技术、通信技术、数字化技术等一系列新技术的快速发展，推动了传统出版的转型。互联网正作为一种基础工具和最新的传播生产力，全面改变出版业的运作方式、经营模式、传播关系，等等。出版业必然会随着新技术发展，不断转型发展，而对内容的精神需求是不变的。在这一过程中，要求编辑必须把握“互联网+”时代的新要求，不断学习新技术，提高自身的出版力。

摘要： 根据本发明，信息关于与建议者已经聚焦于的任意地定义的项目有关的具体字段被提供，并且被包括在包括出勤数据的与雇员的健康状况有关的数据中。这一数据分析设备被提供有：数据获取装置51，其获取两个或者更多个雇员的健康状况数据和出勤数据；属性数据生成装置52，其针对雇员中的每个雇员，通过使用预定时间分辨率、预定时间范围和预定聚合方法来生成出勤数据的预定字段的属性数据；模型学习装置53，其使用指定的目标字段作为对象变量并且使用属性数据的字段中的每个字段作为说明变量来学习由多项式表达式表达的模型；有关字段提取装置54，其基于学习的模型来提取与目标字段有关的属性数据的字段；以及概括装置55，其基于关于提取的字段的信息来概括和输出指定的雇员的出勤数据。

摘要： 本发明涉及评价多个对象数据的数据分析，该评价对应于各对象数据与预定案例的相关性。通过评价生成能够使多个对象数据序列化的指标，基于用户给出的输入指标发生变化。多个对象数据的序列根据基于输入变化的指标变化。输入对与多个对象数据不同的参照数据，基于该参照数据与预定案例的相关性来分类。该分类是根据参照数据内容分为多个分类信息，多个分类信息中的至少一个通过输入赋予至参照数据。本发明根据由输入赋予的分类信息从该参照数据中提取以该参照数据为特征的模式。本发明基于提取的模式，评价对象数据与预定案例的相关性并决定指标，将决定的指标设定为对象数据，根据指标将多个对象数据序列化，将序列化的多个对象数据通知给用户。

摘要： 实现集成模型的预测精度和分析时间的协调。因此，在使用合并基于第1～第n模型的推理而进行推理的集成模型(300)进行数据分析时，从模型数据的第i模型群选择构成集成模型(300)的第i模型(1≤i≤n)，第1～第n模型群的至少1个模型群包括多个模型，分别从第1～第n模型群(301～303)，选择能够构成满足针对数据分析的性能要件以及针对数据分析所需的时间的制约要件的集成模型的第1～第n模型。

摘要： 在序列数据分析装置(10)中，计算部(21)比较作为观测某事件而得到的时间序列数据的输入序列数据(32)与作为关于该事件的标准时间序列数据的参照序列数据(31)，提取相互对应的输入序列数据(32)的数据元素与参照序列数据(31)的数据元素的组合。计算部(21)按照提取出的每个组合，计算输入序列数据(32)中的事件的进展相对于参照序列数据(31)中的事件的进展的相对速度即相对进展速度。判定部(22)根据由计算部(21)计算出的相对进展速度，判定输入序列数据(32)中的事件的进展是否存在异常。

摘要： 随机数生成部(404)根据多个种子生成多个随机数。数据扰乱部(405)使用由随机数生成部(404)生成的多个随机数，对作为隐匿化对象的隐匿化对象数据进行隐匿化。发送部(406)向数据分析装置发送由数据扰乱部(405)隐匿化后的隐匿化对象数据即隐匿化数据，在将隐匿化数据发送到数据分析装置后，向数据分析装置发送多个种子中的任意种子。

摘要： 本发明公开了一种数据分析装置、数据分析处理系统和数据分析方法，包括处理器01，所述处理器01上安装有数据分析器02，处理器01外侧连接有电源03，所述处理器01还与网络大数据库04相连，其数据分析方法包括以下步骤：步骤S100，确定分析指令中的指定分析源；步骤S101，从分析源处接收源数据；步骤S102，对分析源的源数据进行分析；步骤S103，显示分析结果以及数据关系。本发明中，通过追踪并记录用户的操作信息及关注信息，并以关键字的形式进行单独存储，相当于用户主动为自己进行备注与标签，与用户主动咨询获取的信息不同，这种信息更加的贴近用户实际，且在一定程度上显示出用户的实时性与阶段性需求变化，使得数据分析的结果更加的细致与精确。

摘要： 一种数据分析设备(10)，包括：频率分析单元(11)，其在预定条件下对多个训练数据块中的每块执行频率分析，所述多个训练数据块包括其中一些已经被分配了指示数据类的标签的多个类的训练数据块；聚类分析单元(12)，其将频率分析后训练数据块聚类成数个类的频率分析后训练数据；计算单元(13)，其基于聚类来计算被分配了同一标签的频率分析后训练数据块没有被包括在同一聚类中的程度；以及选择单元(14)，其从多个被计算出的程度当中选择根据当最小的程度被计算出时的聚类分析单元(12)的聚类结果，作为用于对训练数据块分配标签的聚类模型。

摘要： 本发明涉及评价多个对象数据的数据分析，该评价对应于各对象数据与预定案例的相关性。通过评价生成能够使多个对象数据序列化的指标，基于用户给出的输入指标发生变化。多个对象数据的序列根据基于输入变化的指标变化。输入对与多个对象数据不同的参照数据，基于该参照数据与预定案例的相关性来分类。该分类是根据参照数据内容分为多个分类信息，多个分类信息中的至少一个通过输入赋予至参照数据。本发明根据由输入赋予的分类信息从该参照数据中提取以该参照数据为特征的模式。本发明基于提取的模式，评价对象数据与预定案例的相关性并决定指标，将决定的指标设定为对象数据，根据指标将多个对象数据序列化，将序列化的多个对象数据通知给用户。

摘要： 根据本发明，信息关于与建议者已经聚焦于的任意地定义的项目有关的具体字段被提供，并且被包括在包括出勤数据的与雇员的健康状况有关的数据中。这一数据分析设备被提供有：数据获取装置51，其获取两个或者更多个雇员的健康状况数据和出勤数据；属性数据生成装置52，其针对雇员中的每个雇员，通过使用预定时间分辨率、预定时间范围和预定聚合方法来生成出勤数据的预定字段的属性数据；模型学习装置53，其使用指定的目标字段作为对象变量并且使用属性数据的字段中的每个字段作为说明变量来学习由多项式表达式表达的模型；有关字段提取装置54，其基于学习的模型来提取与目标字段有关的属性数据的字段；以及概括装置55，其基于关于提取的字段的信息来概括和输出指定的雇员的出勤数据。

摘要： 本发明提供了一种数据分析装置、数据分析处理系统和数据分析方法，其中，该装置包括相互连接的数据获取模块和数据分析模块；数据获取模块通过网络与用户的一个或多个用户终端连接；数据分析模块通过网络与业务执行装置连接；数据获取模块用于通过网络获取所连接用户终端的用户信息，将广电网与互联网中对应同一用户的用户信息进行绑定保存；其中，用户信息包括用户注册信息和用户业务行为信息；数据分析模块用于对用户业务行为信息进行分析处理，生成数据分析结果，并将数据分析结果发送至业务执行装置，以使业务处理装置根据数据分析结果执行用户的业务。本发明提高了信息数据再利用的价值。