如何培养小学生建立数据分析观念
统计与学生的生活联系很紧密，我们的教学是使学生产生对数据的亲切感，愿意去分析数据提取信息。培养学生的数据意识，用统计来分析生活中的现象，并看到事物的本质，最后服务于生活，这是统计的意义！下面是店铺整理的如何培养小学生建立数据分析观念，欢迎大家阅读
如何培养小学生建立数据分析观念
一、创设问题情境，培养学生的数据分析意识
问题情境的创设，有利于激发学生的学习热情，使学生尽快进入角，思考问题。在学习之前，教师创设问题情境：你喜欢动物吗？喜欢哪种动物？学生回答后，教师出示动物卡片，让学生分辨并指出喜欢的动物。使同学们在愉快的环境中获得了知识，培养了同学们数据分析意识。
两天一夜20120108
二、通过统计活动，发展学生的数据分析观念
让学生经历收集、整理、描述和分析数据的过程，是学习统计知识的首要目标。教师创造尽可能多的机会，让学生亲自从事简单的统计活动，可安排调查所穿鞋子的号码，喜爱的体育项目等。留给他们足够的独立思考和自主探索的时间与空间，以加强同学们之间的合作交流。如平均数、众数、中位数的教学时让全班学生到操场上，依据身高，按不同身段站在不同区域，并通过计算得出结论，让学生参与活动，了解数据所反映的趋势，发展了分析观念。统计在社会生活中的应用日益广泛，数据分析是统计中不可缺少的一部分。因此，我们要重视数据分析，把作为重要的教学目标。
培养数据分析能力方法
1、理论是进行分析的基础环境法学论文
1、基础的数据分析知识，至少知道如何做趋势分析、比较分析和细分，不然拿到一份数据就无从下手;
2、基础的统计学知识，至少基础的统计量要认识，知道这些统计量的定义和适用条件，统计学方法可以让分析过程更加严谨，结论更有说服力;
3、对数据的兴趣，以及其它的知识多多益善，让分析过程有趣起来。
2、90%的分析能力都是靠实践培养的
1、明确分析的目的。如果分析前没有明确分析的最终目标，很容易被数据绕进去，最终自己都不知道自己得出的结论到底是用来干嘛的;
2、多结合业务去看数据。数据从业务运营中来，分析当然要回归到业务中去，多熟悉了解业务可以使数据看起来更加透彻;
3、了解数据的定义和获取。最好从数据最初是怎么获取的开始了解，当然指标的统计逻辑和规则是必须熟记于心的，不然很容易就被数据给坑了;
4、最后就是不断地看数据、分析数据，这是个必经的过程，往往一个工作经验丰富的非数据分析的运营人员要比刚进来不久的数据分析师对数据的了解要深入得多，就是这个原因。
斯蒂文斯数据分析方法
一、数据分析很普及
以往的数据分析在今天的各类型企业中，数据分析非常的普及，并且得到认可，数据分析的核心任务往往是支撑运营和营销，将企业内部的数据，客户的数据进行分析和总结，形成以往工作情况的量化表现，以及客户的行为趋势或特征等。
如果从更宏观的角度来认识数据要达到的目标就是希望通过数据来发现潜在的规律，进而帮助预测未来，这一点同数据挖掘的目标一致。今天我们还是在反复提到数据挖掘这个概念，我们就需要来看看数据分析都有哪些是没有做到的内容。
1、 数据分散
多数数据分析岗位在公司中的岗位设置是隶属在单一业务部门中作为一个支撑岗，只有少数的公司是将数据分析作为一个独立的部门。其差异性在于，前者的数据分析所能分析的内容仅限于自身部门所输出的指标，比如投诉部门只看投诉处理过程中的数据，销售部门只看销售过程中的数据，一旦涉及到需要将各类指标汇总分析的情况，这种组织架构就会带来极大的负面影响，由于不同部门具备自己部门指标导出的权限，且与其他部门的配合
并不影响绩效任务，所以这种跨部门采集数据的过程往往效率奇低。而数据分析最关键的就在于汇集更多的数据和更多的维度来发现规律，所以以往的数据分析多是做最基础的对比分析以及帕累托分析，少有使用算法来对数据进行挖掘的动作，因为越少的指标以及越少的维度将会使得算法发挥的效果越差。
2、 指标维度少
在以往的企业中，数字化管理更多的体现在日常运维工作中，对于客户端的数据采集虽然从很早以前就已经开展，CRM系统的诞生已经有很久的时间了，但是一直以来客户端的数据维度却十分缺失，其原因在于上述这些途径所获得的数据多为客户与企业产生交互之后到交互结束之间的数据，但是这段时间只是这个客户日常生活中很少的一部分内容，客户在微博，上的行为特点，关注的领域或是品牌，自身的性格特点等，可以说一个客户真正的特点、习惯，仅通过与企业的交互是无从知晓的，因此难以挖掘出有效的结论。
fiypaper3、 少使用算法
在上述制约条件下，可想而知数据分析人员对于算法的使用必然是较少的，因为数据分析
依赖于大量的指标、维度以及数据量，没有这三个条件是难以发挥算法的价值的，而在排除掉算法后，数据分析人员更多的只能是针对有限的数据做最为简单的分析方法，得出浅显易懂的分析结论，为企业带来的价值则可以想象。
4、 数据分析系统较弱
目前的数据分析多采用excel，部分数据分析人员能够使用到R或SPSS等软件，但当数据量达到TB或PB单位级别时，这些软件在运算时将会消耗大量时间，同时原始的数据库系统在导出数据时所花费的时间也是相当长的，因此对大数据量的分析工作，常规的系统支撑难以到达要求。（目前市面上较好的有纽带线CRM系统的数据分析工具）
二、技术革命与数据挖掘
汉德森得益于互联网对于人们生活的影响逐渐增大，我们发现数据正在疯狂的增长。今天一个人一天的时间中有将近一半是在互联网中度过的，一方面这些使用互联网的交互都是能够被捕捉记录的，一方面由于碎片化时间的使用，客户与企业交互的机会也变的越来越频繁，进一步保障了客户数据的丰富。同时在大数据技术的支撑下，今天的系统能够允许对这些大规模的数据量进行高效的分析。
因此数据分析人员也能够开始使用一些较为抽象的算法来对数据做更为丰富的分析。所以数据分析正式进入到了数据分析2.0的时代，也就是数据挖掘的时代了。
三、数据处理流程
数据分析也即是数据处理的过程，这个过程是由三个关键环节所组成：数据采集，数据分析方法选取，数据分析主题选择。这三个关键环节呈现金字塔形，其中数据采集是最底层，而数据分析主题选择是最上层。
四、数据采集
数据采集即是如何将数据记录下来的环节。在这个环节中需要着重说明的是两个原则，即全量而非抽样，以及多维而非单维。今天的技术革命和数据分析2.0主要就是体现在这个两个层面上。
1、全量而非抽样
由于系统分析速度以及数据导出速度的制约，在非大数据系统支撑的公司中，做数据分析的人员也是很少能够做到完全全量的对数据进行收集和分析。在未来这将不再成为问题。
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议