数据分析观念

摘要： 数据分析观念是小学数学十大核心素养之一,是统计教学的核心所在。以统计图教学为例,分析教材的编写意图,从“改变观念,重视起始课的教学、读图的方法指导,加强数据分析”等角度,浅谈统计教学如何紧扣本质,落实教学目标。

摘要： 教学目标:1.进一步了解平均数的统计意义,掌握求平均数的方法。2.在解决问题的过程中,进一步积累分析和处理数据的方法,发展数据分析观念。3.感受统计与生活的密切联系,及其应用价值,体验数学学习的乐趣。教学重点:理解平均数的意义,掌握求平均数的方法。教学难点:能运用平均数灵活地解决实际问题。

摘要： 数据分析观念是义务教育阶段数学课程最需要培养的核心素养之一。新课程改革下,教师应紧扣课堂数学目标,创设数学情境,在教学中渗透数据分析观念,调动学生自主学习的积极性。基于此,本文在阐释数据分析知识的内容分布及课程目标的基础上,结合教学实例探讨了指向数据分析观念的小学数学情境创设策略,最后提出了相关注意事项,通过隐性知识的发掘,增强学生的数据分析观念,体会统计的意义和价值。

摘要： 基于单元整体教学理念,文章对“可能性”单元原教材内容进行调整,以求学生更好地体验随机性,量化可能性,进而形成数据分析观念。第一课时是新知学习,教师组织活动,结合具体情境,让学生感受随机性现象;第二课时是实践探究,汇总数据,揭示内在联系,沟通概率与统计知识;第三课时是实践体验,设计转盘,结合理论分析,引导学生量化可能性大小。

摘要： 大数据时代人们常常需要在某些环境中,对大量杂乱无章的数据做出整理、分析、判断和推测,继而做出相应的决策,所以,数据分析观念是每个人都应具备的素质。发展学生的数据分析观念,最有效的方法莫过于让学生亲身经历统计的全过程。

摘要： 在信息技术快速发展的时代,大数据影响着人们的生活。因此,发展初中学生的数据分析观念是十分必要的。数据分析是统计的核心,本文以“平均数”(第1课时)的教学为例,探究了如何在课堂教学中发展初中学生的数据分析观念,提出了几点建议,这有利于促进学生形成数据分析观念,提高学生分析数据与解决生活实际问题的能力。

摘要： 文献分析项目化学习的理论基础与模式,研究数据分析观念的内涵,查找培养中存在的问题,发现项目化学习是一种与素养导向教育相契合的学习新样态,其真实性与情境性尤其适合数据分析观念的培养.项目以研究学生“肩膀上的数据”为背景,以浙教版七下“数据与统计图表”为核心概念,让学生经历从数据收集到分析推断的全过程,在项目活动中亲近数据、整理数据、提高数据鉴赏力与判断力.

摘要： “平均数的再认识”是北师大版教材五年级下册第八单元“数据的表示和分析”中的内容,是在学生认识平均数,能用自己的语言解释其实际意义的基础上进行的。本节课的教学应淡化计算和传统意义上的平均数问题解决,紧紧围绕“情境和数据”,凸显两个“注重”:一是注重学生经历收集数据、整理数据和分析数据的过程,逐步形成数据分析观念;二是注重统计内容与学生现实生活的密切联系,体现数据分析的价值。

摘要： 大学数学是部分专业中的必修课程,重在培养学生的逻辑思维能力和创新能力,对大学生今后的工作与生活能够起到指导作用.例如,线性代数是经济类专业领域中的基础课程,有助于强化学生的空间想象能力和抽象思维能力.在大学数学教学的过程中体现统计的作用,倡导建构数据分析的观念,有助于在学生的头脑中构建一体化的学科体系,激发学生的创造性.本文主要围绕凸显统计教学核心,发展数据分析观念开展了具体的分析,旨在探寻更加科学有效的教学路径.

摘要： “绿趣”课堂的提法源自“生态课堂”。它注重课堂、学生及教师的有机结合,关注学生的生活经验起点和知识的原点,从情感、思想与需求等方面促进学生的发展。“绿”:数学的学习让学生有可持续发展的学习能力,给学生注入学习的激情;学生在“趣”的维持和推动下能够更有效地激发“绿”的生长,而“绿”的生长反过来滋养着“趣”的价值。基于“绿趣”课堂下的统计与概率的教学,笔者以以下“三趣”助力学生数据分析观念核心素养的培育。

摘要： 五年级数学学科是2013年北京市义务教育教学质量分析与评价反馈系统测试的科目之一.五年级数学学科教学质量报告是基于对本次测试数据的分析而撰写的,该报告包括三个部分:五年级数学学科教学质量现状、对五年级数学学科教学质量现状的分析及对于进一步提高五年级数学学科教学质量的建议，对于教师的建议包括探索发展学生的数据分析观念的有效教学方式，认真分析测试结果，寻找学生存在的问题，调整教学，探索提高学生问题解决能力的有效教学方式，从学生的实际出发设计、实施教学活动，探索提高教学活动实效性的有效做法。

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。