數據分析范文10篇

1原始數據讀取、分析數據的記錄要準確

根據規范要求，我們在進行實驗分析時讀取數據，只能讀到一定的準確度。無論讀取到多少位數，絕不可能把準確度增加到超過測定方法所能允許的范圍，這個準確度主要決定于所用儀器刻度的精確程度。如萬分之一的分析天平稱得的物質的質量，不僅表明物體的總體質量，還表明可以稱到萬分之一克，但最后一位數不可靠。如0.5060g,實際質量為.0.5060g±0.0001g。所以在化驗分析結果中正確記錄分析數據的有效數字位數是很重要的。分析化驗中使用測量儀器測量的數據，其有效數字位數應和測量儀器的精度相適應。一般來講是以最小分度值的十分之一為測量儀器檢測數據的有效數數字最后一位。如最小分度值為0.1mL常量滴定管，讀數時應保留到小數點后第二位，最小分度值為1℃的溫度計，檢測結果可保留一位小數等。在另一方面也與我們所采用的方法和測定對象有關。有明確規定，則應按規定來確定有效數字位數。如《GB/T6536-2010石油產品蒸餾測定法》中就有明確規定體積讀準至0.5mL,溫度讀準至0.5℃，就應按規定準確記錄。所以數據讀取記錄的位數，其中末位數字為可疑數字或不確定數字外（即為估讀數字），其余位數都是準確的。實際操作中，常常要根據方法要求的測量精度來選測量儀器。例如油料化驗常用的恒重操作中，要求恒重至0.0002g,此時就應在萬分之一天平進行稱量，又如石油產品水分測定中要求試樣稱準至0.1g，此時選擇普通托盤天平稱量即可。

2化驗數據的正確計算

正確計算分析數據，是得到正確結果的關鍵。試驗所計算的結果不僅表明被量的大小，而且表明化驗分析的準確程度，采用過多或過少的位數都是不適當的。因此在化驗計算數據分析時要注意以下幾個問題：一是運算中的倍數、分數都是準確數字，不適用于有效數字運算規則。二是平均測量值的精度高于單次測量值的精度。在測量值個數不少于4時，平均值有效數字位數可比單次測值多取一位。三是當涉及到各種常數時，一般視為準確的，不考慮其有效數字位數。四是當計算結果為中間過程時，可比結果多保留一位有效數字。例如開口閃點的結果要求保留整數位，在計算大氣壓修正值或溫度計修正值時可將修正值保留一位小數。五是表示誤差時取一位有效數字，最多取兩位，有關化學平衡的計算，一般保留兩位或三位有效數字。

3化驗結果數據有效保留位數要正確

在油料化驗分析中，結果數據位數的保留直接影響著測定結果的準確度。計算結果所保留的位數必須與油料化驗分析的精確度一致，測定結果的數值應當與平行測定允許差數的保留位數相同。一般來講石油產品化驗分析結果數據的保留位數，檢測方法中都有明確規定。方法中沒有明確規定時，檢測結果的記錄的有效位數應該保留一位可疑數字，或根據方法精密度中的允許誤差來確定結的有效位數。關于石油產品分析結果保留數據可按表執行。

1醫療數據分析模型

將醫院、醫療保健組織等數字化的醫療數據以特定的格式、協議發送到醫療數據分析模塊進行分析與疾病預測．醫療數據提取模塊：該模塊由醫院電子病歷系統負責實現，我們使用openEHR系統作為醫院電子病歷系統，并在openEHR中實現醫療數據的提取功能．openEHR系統是一個開源、靈活的電子病歷系統，支持HL7衛生信息交換標準．很多醫療健康組織、政府和學術科研單位都使用openEHR進行開發和科研工作．如一種基于openEHR的患者病歷數據管理模型、openEHR等許多開源的電子病歷平臺的對比與評估和基于openEHR的檔案建模等．數據交換模塊：基于Web服務的數據交換模塊使用醫療數據通信協議實現醫療數據分析模塊與醫療數據提取模塊的數據交換．Web服務是一個平臺獨立、松耦合的Web應用程序．由于Web服務的跨平臺特性，許多模型與框架是基于Web服務構建的，如基于Web服務集成分布式資源和數據流分析測試等．在本文提出的醫療數據分析模型中，使用Web服務來連接醫療數據分析模塊和醫療數據提取模塊．醫療數據提取模塊作為Web服務的服務端，實現的方法包括存取數據、數據預處理、序列化等，改進后的模型要求實現指定維度，指定屬性數據的讀?。疚奶岢龅尼t療數據分析模塊作為Web服務的客戶端，通過HTTP服務向數據提取模塊請求獲取數據，并對數據進行預處理．醫療數據分析模塊：我們使用Caisis開源平臺作為醫療數據分析與疾病預測系統實現這一模塊．Caisis是基于Web的開源癌癥數據管理系統，一些臨床醫學研究使用Caisis系統管理和歸檔數字顯微圖像，通過向Caisis系統中添加特征選擇和SVM算法，使用SVM算法對醫療數據進行分析和疾病預測，因此使用的特征選擇算法需要基于SVM，可以提高數據分析和疾病預測過程的效率和準確度．

2數據分析模塊與算法

2．1SVM算法SVM算法最初是由Vapnik等人在1995年提出的一種可訓練的機器學習算法．依據統計學習理論、VC維理論和結構風險最小化理論，從一定數目的樣本信息在學習能力和復雜度（對訓練樣本的學習程度）中找到最佳折中，以期望獲得最好的推廣能力（或稱泛化能力）．

2．2基于SVM的醫療數據分析模塊將SVM分類算法應用到醫療數據分析模塊中，進行疾病預測．基于SVM的醫療數據分析模塊，通過數據交換模塊獲取原始組數據（患病病人醫療數據和對照組病人數據）．通過特征選擇過程輸入到SVM分類器中進行訓練，訓練后可以對新的醫療數據進行分析預測．

3改進的醫療數據交換模塊

1引言

在當前市場經濟高速發展的態勢下，各企業間競爭力越來越強。再加上信息技術的參與，企業能夠獲取信息的渠道與手段日益增多，面臨的信息也紛繁復雜，而好的決策不僅需要真實的數據支持，而且還要在盡量短的時間內做出。所以，企業急需要高效的數據分析工具，來節省對大量數據分析的時間。本文就提出——數據倉庫技術這一優化的數據管理、分析技術。

2數據倉庫的特點

2.1面向主題

即在較高的這一層次上，實現對企業信息系統里面數據的分類、綜合處理，將其進行抽象化處理。數據倉庫是從企業整體上來看的，直接面向主題進行組織，其本質在于實現數據的分析與處理，為管理層提供可進行決策的參考依據。

2.2集成性

摘要：隨著互聯網設備的快速發展，全球的數據量正以驚人的速度增長，對當今和未來的科技、經濟發展以及社會生產、生活帶來重大影響。焊接是工業生產的一種關鍵工藝，焊接設備的智能控制和數據記錄更是國內外焊接專業科研工作者的研究熱點。隨著工業4.0時代的到來，開發智能化的焊接參數采集終端、利用網絡技術實時傳輸焊接過程參數，并通過大數據分析手段，建立基于焊接設備的實時監測與數據分析系統，實現對焊接作業的全過程監控與分析，對工程項目焊接設備運行數據進行分析，精確掌握焊接資源投入、精確把控焊接人工時、提高焊接工效、提升項目管理水平，對于提升企業經濟效益具有較高的價值。

關鍵詞：焊接監測；大數據；焊接電源

1項目焊接管理中存在的問題

焊接作為一種特殊工藝過程，在建筑安裝企業的生產過程中發揮著關鍵性作用，但是在目前的項目焊接管理中還存在如下問題。1.1焊接功效缺乏有效數據進行統計分析。目前的焊接生產普遍缺乏統計分析、數據追溯、定期報表等手段，導致現代管理理念在焊接生產中難以推廣。焊接效率不高的原因在于沒有對大量數據進行統計和分析，導致項目整體管理水平難以得到提高。焊接施工在設備和人員的調配、焊接工時的指定等方面都僅僅靠簡單的通用項目管理系統和管理人員的經驗來管理，對于設備的利用率缺乏準確的數據統計和分析，對于焊接工時的制定缺乏科學量化的依據。事實上，除了焊接操作人員本身的工作效率以外，焊接工效往往會受到組對、焊前坡口清理、焊前預熱、零部件的到貨情況、相關文件的準備情況、焊接檢查和記錄、焊接材料、施工作業環境、交叉作業等方面的影響。這些影響因素中，沒有精確的數據統計和分析，難以確定主因，從而無法針對施工管理改進提供最優改進方案。這種現狀造成了項目管理人員無法對實際焊接情況做實時的掌控，也無法對下一步的工作形成很好的計劃性，可能導致在某一個階段所有的人員和設備都閑置的情況，而另一個階段又可能會出現焊工又必須加班加點，同時還需要大量人員配合催進度、趕工期，管理人員和技術人員到處“救火”，忙的一團糟的情況。1.2焊接成本控制困難，項目盈利能力難以估計。近年來，人工成本不斷攀升，造成施工成本增加，企業利潤降低。傳統粗略的對產品焊接人工時的統計已經難以滿足現階段企業精細管理的要求。傳統的焊接人工時的統計是管理人員進行人工時的抽樣統計分析，存在統計取樣數量不足，不能持續地進行統計和分析的問題，還可能造成統計數據失真。1.3焊接作業監控困難，焊接信息反饋速度慢。焊接作業監控往往需要到施工現場才能實現，無法對項目全面的焊接作業進行宏觀管理。焊接工作量的統計、焊接質量的監控等都需要通過班長日報、周報等形式逐層上報，信息溝通和處理的時效性差，出現問題時不能及時反饋給管理者以相關的信息。1.4能源浪費、過程管理困難。若焊接設備長期待機，便會造成電能的浪費；設備的長期空載運轉降低了設備的使用壽命。而施工項目的手工報表記錄，無法準確實時地反映設備的狀態，給施工管理造成困難。1.5設備的布置和調度。工廠預制設備的優化定制布局、現場安裝焊接位置的移動性，對實現焊接設備的動態調度，缺乏第一手的數據和規律分析。

2系統目標

通過對焊接設備實時運行數據進行采集及遠程訪問，建立一套信號采集、信息通信、數據遠程訪問、大數據分析為一體的集群焊接設備監測系統。通過數據分析系統，可以實現：查看任意時間段及各生產區域焊接設備實際焊接時間、關閉時間、待機時間、設備利用率/閑置率/負荷率、設備維修保養記錄、超規范焊接等，為各級管理者對焊接工序進行精細化管理、提高生產緊湊性、提升生產效率和質量提供數據支持，使得各級管理部門共享生產數據。

在電力營銷中，要想提高工作效率必須建立數據分析系統，幫助市場營銷部門直觀、清晰、全面了解和分析各分縣局銷售情況。銷售數據的分析系統包括兩大方面：一是實時監控，每天可以通過簡潔的數據反映掌握各部門的銷售指標是否正常，建立預警機制，在銷售危機萌芽時能及時應對；二是月度分析，客觀公正地評價基層的業績，導入競爭機制，同時使營銷人員不但關注銷售數量，而且關心銷售質量。

一、凱里供電局營銷工作概況

凱里供電局擔負15個縣（市）及湘黔電氣化鐵路的電能供應、銷售與服務任務，是黔電入粵、黔電入湘的重要通道。年售電量40億千瓦時，轄區內高能耗負荷企業占總負荷70％左右，目前營銷工作面臨負荷結構不合理、代管縣局多的復雜管理形勢。如何有效的調動代管縣局工作積極性，主動做好轄區內的營銷服務工作，培育更多優質負荷，提高企業的營銷經營業績，成為凱里供電局營銷管理工作的研究重點。為此，通過建立電力營銷數據分析系統，客觀公正地進行業績評價，不斷提高了全局的營銷工作質量。

二、建立實時數據跟蹤監控系統

凱里供電局針對需要實時控制電量及電費回收等指標，推行日報表、周期性報表等制度，建立起銷售實時監控數據分析系統。這里重點介紹電量銷售日報表和電費回收進度表。

1、電量銷售日報表

1深基坑支護的類型分析

（1）鋼板樁支護分析。鋼板樁支護是一種廣泛應用于建筑工程的支護類型，這種支護形式指的是通過熱軋型的鋼材進行鉗口和鎖口，從而使鋼板樁之間進行緊密的連接，進而組成完整的鋼板墻結構。鋼板樁支護形式既可以起到很好的擋土作用，還有良好的擋水功能?，F階段應用最多的鋼板樁支護結構形式主要有三種：第一種，Z形結構形式；第二種，U形結構形式；第三種，直腹板結構形式。鋼板樁支護類型的特點是，具有相對簡單的鋼板加工工藝，以及來源眾多的施工材料。（2）深層攪拌水泥樁。在深基坑支付中，水泥攪拌的作用是對軟土地及進行加固和飽和。水泥可以發揮固化劑的作用，通過軟土結合，發生一系列的物理反應或者化學反應，從而形成一種具有高強度的水泥加固體，從而有效提升軟土地基的承載能力以及變形模量。根據多年的經驗，如果水泥摻入8%以上，20%以下，水泥土重度比就可以提高3%--5%。如果水泥土的含水量降低10%，抗滲性能就可以達到10-7cm/ces——10-8cm/ces。也就是說，水泥土可以有效對土質進行改良。另外，水泥土的無側限抗壓強度大多數都大于0.3MPa，要遠優于未經處理的軟土地基的抗壓強度。抗壓強度的提升也就代表著抗拉強度的提升[1]。

2深基坑支護設計的改進

（1）引進新技術和新理念。在進行深基坑支護設計的時候，一定要結合建筑工程的特點以及實際情況，切忌生搬硬套，延用陳舊的設計理念。尤其是現階段，深基坑支護結構的設計還處于發展階段，缺乏公認的、權威的計算公式，一切都需要設計人員在實際工作中摸索。所以在設計過程中，可以將施工監測反饋動態信息作為基礎，以此來進行深基坑的支護設計。（2）加強試驗研究。所謂實踐出真知。一切正確的理論都是經過大量的實踐、大量的研究總結出來的。而我國現階段的深基坑支護結構，與發達國家有著不小的差距，很多地方都有待提升。但是我國的城市建立力度不斷地加大，我國地下建筑與高層建筑越來越多，這就為我國深基坑設計人員開展研究工作提供了一手施工數據。所以，設計人員一定要重視深基坑支護設計的實踐性，通過大量的數據分析，不斷地總結，最終獲得正確的理論和觀點，形成一套完整的體系[2]。

3深基坑支護監測數據的分析方法

（1）有限元分析法。有限元分析法屬于確定函數法的一種，指的是針對研究對象按照某種規則搭建分析模型，然后再將分析模型劃分成若干計算單元，因為每一種材料都有一定的物理力學性質，所以要按照所選材料相對應的物理力學性質，搭建荷載與變形之間的函數關系。然后再根據現有的條件對函數方程進行求解，從而得出變形值。但是，有限元分析法存在一定的缺陷。首先，分析模型劃分的單元、所選材料的參數設置、選擇的函數關系都是假設的。其次，計算變形值的時候并沒有考慮施工現場的環境因素的影響。所以也就容易導致計算結果存在一定的偶然性，可采納度較低。所以在使用有限元分析法的時候，可以和反演分析法一起使用。（2）小波分析法。小波分析法是在多種分析法的基礎之上研究出來的一種分析處理方法，又稱為信號分析中的數學顯微鏡。小波分析法在時域方面以及頻域方面的局部化特征較為明顯，可以將局部信號中的有效信息進行提取。另外，小波變化還可以針對周期性的變形特征進行探測和分析。例如，通過離散小波變換可以分解實際的監測數據并進行重構，進而分離數據中與噪聲相關的信息，找出對自己有用的數據和信息。

一、大數據概念

針對大數據，Gartner研究機構提出這一定義：大數據指的是無法在一定時間范疇內運用常規軟件工具實施處理、捕捉與管理的數據集合，而是需要新的處理模式才可具備較強洞察發現力、決策力，以及流程優化能力，以此順應高增長率、海量與多元化的信息資產。而麥肯錫全球研究所提出這一定義：一種規模龐大到在獲取、儲存、管理以及分析層面大大超出以往數據庫軟件工具水平范疇的數據集合，具備高速的數據流轉、海量數據規模以及多元的數據類型與價值密度低的特征。

二、大數據時代下審計工作特征

(一)審計內容全面性。云計算、互聯網以及大數據減少企業獲取與使用信息數據的成本，促使審計部門能夠全面與及時掌握內部數據。借助互聯網技術，審計工作者可輕松獲得與被審計事件的有數據，涵蓋內部數據與外部數據。一方面，外部數據涵蓋：政府部門依法所公開的政務數據與經濟數據，以及企業依法所公開的諸多數據等，這為審計工作者實施評價及監督工作提供一定數據支持。另一方面，內部數據的獲取層面，企業可借助大數據技術，把企業運作中形成的諸多和生產運營有關的數據、財務數據以及業務數據實施分類、總結與儲存，繼而產生審計數據庫?；诖?，企業在審計工作中可不再局限于單一項目與財務層面的審計，并且審計對象也從隨機抽樣選擇轉為全量樣本，繼而使得審計樣本更為全面。審計部門和被審計單位之間以及企業各部門間存在的信息孤島將會被真正打破，有助于審計部門經過專業數據對比、關聯性分析以及多角度分析，打破當前審計項目時常發生的行業與部門制約，提高對于隱蔽性案件線索的取證及發現能力，加強審計部門戰斗力。(二)審計過程持續性。學術領域對于持續審計的探索已歷經多年，但長時間依賴，因受信息技術條件與水平額度束縛，這一審計手段尚未在現實工作中實現。而在大數據背景下，信息技術的持續發展為我國持續審計工作提供技術基礎，促使持續審計由以往的假設變為現實。審計過程持續性所具備的特征便是其“持續性”，企業審計部門能夠持續獲得企業相關業務數據以及財務數據，并執行專項審計、風險防控以及持續監控等各項工作，落實對企業所有業務環節所具備的風險持續監督與審計，切實將其企業內部運作風險以及財務風險。(三)審計管理智能性。審計管理所具備的智能性特征貫穿審計工作全過程，涵蓋前期審計方案的設計與審計資源的分配，事件發展當中審計任務的踐行。以及后期審計結果整理、精煉、二次利用以及對于被審計方整改狀況的實時檢查。一方面，審計管理智能化。審計計劃時期，審計方案的形成主要源自審計實際預警系統不斷監控形成的疑點庫、風險庫以及問題庫，加強審計工作的準確性。審計組織時期，審計系統會依據審計工作內容以及審計工作者狀況合理分配相關工作，適當分配人力、物力與財力，最大程度運用審計資源。而在審計執行時期，審計工作者可借助專用數據信息分析模型與通用數據分析APP針對問題展開分析，同時自動生成相關審計底稿，推動審計執行的標準化以及規范化，并且還可大幅度降低審計工作量。另一方面，在審計過程管理當中，審計系統會不斷監督審計工作進度，把握審計工作踐行狀況，協調與統籌審計資源，加強審計成效。另外，審計工作會履行標準化與規范化的文書格式、內容以及業務流程，落實審計工作全方位質量掌控，優化審計報告實際質量，有助于審計工作質量檢查與監督。

三、大數據時代優化審計中數據分析工作的有效對策

(一)建設健全的審計制度。大數據時代背景下，審計企業在經濟活動層面也有所改變，最顯著的便是電子商務產業在經濟互動層面更為頻繁，而這也導致審計部門信息數據采集的難度大大增加。在此狀況下企業應建設健全的審計制度，并針對數字化認證組織進行全方位審核，對于管理以及合法資質等層面問題，可將其上升至法律層次，并進行統一化的管理。此外，審計相應部門還應依據審計工作現實情況建設有關制度，持續發掘可滿足當前大數據時代的企業審計手段，并且在審計制度當中建設具備一定針對性的標準條例。如此一來，不但可清晰大數據背景下審計數據分析工作的思路、過程、經驗以及手段，而且還可高效防止在審計工作者數據信息采集中發生不必要的問題。(二)增加對大數據管理力度。保障審計數據信息的安全，是大數據背景下審計數據分析工作的基礎條件。審計工作者在充分運用大數據技術優勢的同時，還應在工作中增加人力、財力及物力的投入力度，從而強化對數據信息的安全管理。一方面，強化對審計數據信息的存儲平臺管理，依據平臺現狀設計合理與科學的管理機制，在數據信息儲存中依據管理制度進行，繼而保障數據信息的真正安全。另一方面，建設數據信息分析系統，借助這一系統可針對數據信息存儲平臺當中所蘊含的有關數據進行分析，不但可保障數據信息分析的精準性，而且還可保證數據信息傳遞安全。此外，針對審計數據實施分層管理，針對數據信息建立相關授權，繼而保障所有等級數據信息安全性，針對敏感性數據，應對其進行針對性保護手段，防止數據信息發生盜取或者篡改現象。(三)加強審計工作者綜合素養。就當前狀況而言，從事審計工作的主要為審計業務工作者，但多數工作者自身審計能力較低，并不能達到企業或審計工作自身要求的標準。大數據背景下，審計工作者綜合素養不合格的現象必然會為審計工作造成阻礙，由于其缺乏審計有關專業知識，且技術實踐操作不熟練，使得審計工作時長被大幅度延長。然而，專業程序編寫工作者、專業數據分析工作者、專業統計分析工作者等，均是一支相對于完善的審計隊伍必須具備的，唯有如此才可使得審計工作緊跟時代、社會發展。因此，企業應完善審計工作隊伍建設，通過提高薪資待遇吸引專業人才。同時，企業還應提升內部審計工作者業務素質，借助多元化培訓活動加強審計工作者數據處理水平以及業務素養。并且為推動內部審計工作者積極參與培訓學習新知識與新技術，企業可創建評價體系，在一定時間內針對審計工作者學習情況實時考核，進而促使審計工作可快速順應大數據技術環境。此外，還應創新審計觀念。審計工作者應創新以往思維模式，敢于應用諸多現代化與信息化軟件，廣泛采集信息數據創建數據庫，展開分析并評估其相關性，從而基于分析結果與實際狀況進行判斷與決策。

摘要：數據分析是學生核心素養之一，是指針對研究對象獲取數據信息，運用數學方法進行整理、分析、推斷和運用，形成關于研究對象認識的素養。數學經驗再生，是學生在直接感性經驗基礎上，經過體驗、反思與加工而形成，具有再抽象、再加工特征，是個體對數學活動過程的重新認識。小學數據分析教學需要在數據收集、整理、分析和應用階段深化發展學生數據分析觀念和能力，在數據分析各個階段實現數學經驗再生，促進數據分析素養發展。

關鍵詞：小學數據分析；數學經驗再生

數據分析是學生的核心素養之一。數據分析是指針對研究對象獲取數據，運用數學方法對數據進行整理、分析和推斷，形成關于研究對象知識的素養。[1]數學活動經驗，既包含經歷數學活動所獲得的策略性、方法性內容，也包括體驗性、模式性感受。數學經驗都是在直接感性基礎之上，經過學習者個體自我反思、加工而形成，帶有明顯再抽象、再加工痕跡，都是基于個體對數學活動過程的重新認識[2]。數學經驗的重新認識過程，就是數學經驗再生過程。數據分析中的數學經驗再生，就是學習者以數據為操作感知對象，經歷動手收集、整理歸類、推理趨勢、綜合應用等數據再加工活動，在思維方式與數據分析之間建立深度聯系。純粹地數據收集，簡單地數據計算，不能再生數學經驗。只有深化學生數據分析能力發展，促進數據思維的提升，經歷數學經驗再生過程，升華數學經驗再生品質，才能有效發展數據分析核心素養。

一、數據收集中的數學經驗再生

學會數據收集以及體會數據中蘊含的豐富信息是數據分析的重要基礎。教師要引導學生采用圖形、圖表等視覺化方式全面、真實、規范地呈現數據，在學生已有生活經驗基礎上，逐步完善對數據信息的數學認知，從而促進數學經驗再生。數據收集是一個持續過程，僅依靠課堂教學時間很難完成，需課后拓展數據收集的時間和空間，形成自主數據收集意識，養成科學數據收集習慣。數據不僅可以采用實驗、調查、體驗、測量等方式直接收集，也可以從報刊、書籍、雜志、網絡等媒體間接獲取。教師要創設學生感興趣的生活情境，緊密聯系學生學習實際，幫助學生經歷數據收集過程，感受數據收集的真切價值。同時，注重生活化經驗與數學化經驗對接，促使感性經驗與理性經驗相互銜接，再生數據收集經驗，為數據分析核心素養的發展奠定基礎。教學蘇教版《數學》五年級下冊“蒜葉的生長”時，指導學生選擇合適蒜瓣，采用水培和土培兩種方式，分為陽光下和房間里兩個環境。有學生指出：前4天，我量了蒜葉高度，分別是1、3、6、10毫米，推算第5天是15毫米，第六天是21毫米。實際測量第五天是13毫米，第6天是16毫米，蒜葉生長數據不是等差數列；有學生指出：我根據數據發現水培蒜苗長得慢，土培蒜苗長得快；有學生指出：不是的，應該水培蒜苗生長快，土培蒜苗生長慢……教師適時追問：同樣水培和土培栽種方式，為什么數據信息結果卻截然不同呢？有學生指出：栽種蒜苗，除了水培和土培方式外，光照條件好，蒜苗生長速度就快，光照條件差，蒜苗生長速度就慢；有學生指出：我查找了相關資料，陽光、水份、溫度、土壤、營養、飽滿程度、帶皮等因素都可以影響蒜苗生長速度；有學生指出：光靠收集數據無法解釋，必須考慮影響數據變化的因素……在蒜葉生長的實驗數據收集中，學生不僅經歷了蒜葉觀察、數據記錄和天氣描述等過程，而且再生了收集數據需要綜合多方因素統籌辨別的數學經驗。教師針對同樣栽種方式、不同數據信息的適時提問，激發學生的合理觀察與交流，引起數學思考，促進直接收集與間接獲取經驗的有效融合，實現綜合多方因素進行數據收集的經驗再生，為數據分析素養的發展做出了充分準備。

二、數據整理中的數學經驗再生

摘要：隨著互聯網和計算機技術的飛速發展，大數據時代已經給我們的生活和學習帶來很多的便利，在大數據的時代背景之下，大數據分析也應運而生，大數據分析在學科教學中發揮了重要的作用，本文就大數據分析助力高中數學知識突破進行了研究，首先闡述了大數據分析的概念，最后闡述了基于大數據分析下的高中數學課堂教學策略。

關鍵詞：大數據分析；高中數學；教學策略

一、引言

在大數據的影響之下，我們的傳統的教育教學方式正在發生著劇烈的改變，大數據分析在教學中的應用也越來越明顯，特別是在高中數學中的應用，未來的大數據分析必然會對教學產生巨大的作用，因此，研究大數據分析是一件至關重要的事。

二、大數據分析的概念

對于數據的本身來說，是用來記錄信息的，但是隨著計算機和互聯網技術的發展，我們在生產和生活中的各個領域都有了突飛猛進的進步，這相應地帶來的是各種數據的處理方式更加的復雜，數據的數量以及涉及的規模也在不斷地擴大。大數據的特點可以和經濟學的觀點一樣，從微觀和宏觀兩個方面來理解，但是目前大多數對大數據有研究的專家來說他們都是從宏觀的角度來分析大數據的定義的。大數據處理的數據數量很多，即使新數據也能很快地進行處理，這些數據的類型也是多種多樣涉及很多的領域，而且處理的數據具有真實性。大數據分析的重點在于分析，就是利用大數據技術對收集到的數據進行全方位的分析，大數據分析的優勢明顯，哪怕你的數據量非常大，但是分析也能快速地完成，并且還能保證數據的真實性。大數據分析的目的是通過對歷史數據的分析和解決，進行科學的總結，發現其規律性和模式，同時結合穩定的動態流數據預測事物發展的未來趨勢。

摘要：數理統計是一種把概率論作為基礎，對極大數量的隨機現象進行規律性的統計的方法。數理統計可以作為針對問題進行推測、判斷、制定策略并實施行動的重要支撐。對數理統計和數據分析的概念以及特點、數理統計在數據分析中的實際應用、數理統計對企業發展的影響等方面進行簡要探究具有重要意義。

關鍵詞：數理統計；數據分析；應用

數理統計是以數據統計為基礎，以數據分析為重要手段，以數據的實際應用為重點環節，可以明確展現出數據存在的特點，因此在統計過程中發揮著不可替代的重要作用。數理統計應用在現代企業管理等工作中，對于企業的生產、管理、發展具有重要的推進效用。

一、數理統計和數據分析的概念及特點

（一）數理統計的概念。數理統計就是在經過一定次數的實驗或者對隨即發生的現象進行一定時期的觀察之后，把實驗或者觀察的過程中記錄下來的相關數據進行分析、總結、歸納，據此尋找出數據當中所蘊含的規律，并借由總結得到的結論對整體現象進行判斷、推理的學科。（二）數理統計和數據分析的特點。數理統計的特點簡而言之就是遵循概率論的基本論調，把實驗或者觀察所得到的相關數據為基礎，對隨即發生的現象進行分析與研究。具體說來，就是將實驗或者觀察所得到的數據信息進行建模，并將其還原到隨機現象當中，并通過資料對建模的科學性、合理性進行檢驗，在保證建模合理的情況下對其展現出的規律、特點進行研究。其應用我們可以通過具體檢測家用電器的使用時間的例子來進行說明。首先，需要對某批次的家用電器進行抽樣，從中抽取一定比例的家用電器作為樣本，對樣本的使用壽命進行實際的檢驗，并對檢驗數據進行統計記錄。之后根據所測定的家用電器樣本的使用壽命來推算該批次產品的合格率以及使用壽命等。以概率論為支持，使用數學建模的方法計算家用電器的使用時間，并根據相關資料構建分布圖，對之后生產的不同批次的同類產品進行多次的樣本抽取與實際測試，進而保證抽取樣本與統計數據的合理性、科學性。數理統計是在對數據進行分析的廣泛需求之下出現的一種統計方法。這樣通過測算樣本來實現對整體進行控制的方法，大大降低了實際工作的強度，同時保證了數據分析的科學合理，便于對數據的規律和特點進行分析與歸納，促進對于數據整體的有效掌控。

二、數理統計在數據分析中的應用