教案资料|数据分析实习总结(精选十六篇)
时间:2020-03-02 赵老师教案网数据分析实习总结(精选十六篇)。
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为了确保xx年人口和计划生育工作目标的顺利完成,年初根据“六普”资料对进入婚育期的育龄妇女数量进行了科学预测。
结合xx年底的抽样调查情况,进行综合分析,制定了xx年工作目标为领导科学决策,提供了客观真实的依据,为白石桥社区计划生育工作上水平奠定了基础。
为提高统计报表质量,挤干统计报表水份,我社区对各协会企业使行每月10号召开统计报表例会制度,对上报的统计报表进行认真的审核、汇总。
不定期的对上报的出生、新婚、节育等情况进行调查,发现有瞒报、漏报、错报现象的进行及时更正。
xx年全年在生育证的发放管理方面,我们严格按照《乌鲁木齐市人口计划生育条例》的要求,认真审核有关资料,做到严把关细审核对不符合条件的人员不予审批杜绝“人情证”、“关系证”做到了政策面前人人平等执行政策公开、公平、公正。
xx年全年办理跨省生育服务证1人,特批生育服务证1人,流动人口生育服务证4人,常住人口生育服务证31人。
今年全年社区继续开展生育秩序整顿工作,重点在生育指标的审批、发放、管等方面加强核查,严格把关生育政策。
对群众举报的线索认真排查取证,坚决禁止“放水养鱼”现象杜绝多孩生育净化生育环境。
区人口计生委要求认真学习贯彻落实省信息化建设工作的会议精神,对信息录入的质量和进度提出新的要求、改进措施、强化责任、鼓舞干劲、明确任务、保证质量。
各街道社区及单位,增强人口数据信息录入工的紧迫做到月结月清不能遗留上月问题。
按时更新pis系统变更表,确保数据采集的准确性。
统计工作是计划生育工的一个窗口,为使之成为一个文明窗口,我们兢兢业业在以下三个方面努力。
一是勤于学习提高素质。
从事计划生育统计工作,必须熟练掌握生育政策,全面精通计划生育各项业务工作,能及时准确地解答各种工作中存在的问题。
因此我们非常注重学习,潜心钻研业务,不断提高自己的工能力。
二是坚持则秉公办事。
三是坚守岗位优质服务。
统计工作工作量大,要求高,各方面联系比较多,就要求我们坚守岗位服务到位。
虽然我社区xx年全年统计工作取得了一定的成绩,但离上级的要求还有一些距离,也存在一些不容忽视的问题。
主要表现在以下几个方面:一是统计员队伍素质还有待进一步提高责任性还要进一步加强。
二是各单位计生专兼干计算机应用水平不高、发挥用不强现行计划生育统计工要求相差较远。
三是统计质量不高。
部分单位仍然存在统计错、漏报现象。
1、搞好统计求实工作,加大督查力度,每季度搞一次解剖调查。
2、认真做好报表分析。
每月10号、审核、汇总、上报月报表做好考核工作,定期公布计划生育统计主要数据(如:出生率、性别比、自增率)并对统计工作中实事求是、准确及时的全面完成统计任务的单位进行表扬和鼓励,对有瞒报、漏报出生的乡镇在人口计划生育责任目标考核中加重扣分。
过去的一年在领导和同事们的悉心关怀和指导下,通过自身的不懈努力,在工作上取得了一定的成果,但也存在了诸多不足,现将过去一年的工作情况总结如下:
一年来本人认真遵守劳动纪律,按时出勤,有效利用工作时间;坚守岗位,需要加班完成工作按时加班加点,保证工作按时完成
我的工作岗位是车间统计主要负责统计并汇报车间每天的生产情况,车间生产统计个人年终总结范文。
近一年来,通过每天对质量记录的整理、分析基本上能及时的向上级领导汇报各类生产数据。
除此以外,就是收集各类生产数据对生产成本进行核算,这事一项长期而艰巨的工作。
通过对成本的核算就能 更清楚的知道从哪些方面控制成本,从而降低成本提高公司的效益。
我从事工作的时间将近五年,但自身的素质和业务水平离工作的'实际要求还有很大的差距,不过我能够克服困难,努力学习,端正工作态度,积极的向其他同志请教和学习,能踏实、认真地做好本职工作,坚持理论联系实际,学以致用。
不仅仅要能够工作埋下头去忘我地工作,还要能在回过头的时候,对工作的每一个细节进行检查核对,对工作的经验进行总结分析,从怎样节约时间,如何提高效率,尽量使工作程序化,系统化,条理化,流水化!从而在百尺杆头,更进一步,达到新层次,进入新境界,创开新篇章!
一年来本人能敬业爱岗,创造性地开展工作,取得了一些成绩但也存在一些问题和不足:1、许多工作都是边干边摸索,以致工作起来不能游刃有余,工作效率有待进一步提高;2、有些工作还不够仔细,一些工作协调的不是十分到位;3、自己的理论水平有待进一步提高。
经过这样紧张有序的一年,我感觉自已工作技能上了一个新台阶,做每一项工作都有了明确的计划和步骤,行动有了方向,工作有了目标,心中真正有了底!基本做到了忙而不乱,紧而不散,条理清楚,事事分明,从根本上摆脱了以前工作时只顾埋头苦干,不知总结经验的现象。
就这样,我从无限繁忙中走进这一年,又从无限轻松中走出这一年,当20XX年来到我面前,我只想说,来吧,我已从工作中长大!
还有,在工作的同时,我还明白了为人处事的道理,也明白了,一个良好的心态、一份对工作的热诚及其相形之下的责任心是如何重要。
总结下来:在这一年的工作中接触到了许多新事物、产生了许多新问题,也学习到了许多新知识、新经验,使自己在思想认识和工作能力上有了新的提高和进一步的完善。
在日常的工作中,我时刻要求自己从实际出发,坚持高标准、严要求,力求做到业务素质和道德素质双提高。
20XX年,是全新的一年,也是自我挑战的一年,我会继续努力,多向领导汇报自己在工作中的思想和感受,及时纠正和弥补自身的不足和缺陷,把新一年的工作做好,为公司的发展尽一份力。
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分析转化的基本模型是转化漏斗(conversion funnel),这个大家都应该很熟悉了。
转化漏斗最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现,最典型的就是实现销售,所以大家很多时候把转化和销售是混为一谈。但转化漏斗的最终转化也可以是其他任何目的的实现,比如一次使用 app 的时间超过 。对于增长黑客而言,构建漏斗是最为常见的工作。
漏斗帮助我们解决两方面的问题,第一、在一个过程中是否发生泄漏,如果有泄漏,我们能在漏斗中看到,并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点;第二、在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程,造成转化主进程受到损害。
漏斗的构建很简单,无论 web 还是 app,都是最好用的方法之一。但漏斗使用的奥秘则很丰富。而且漏斗方法还会和其他方法混合使用,乐趣无穷。我在互联网数据运营的课程中也会具体讲解。
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《大数据分析实习日记》
第一天
终于迎来了我心心念念的大数据分析实习。作为一名大数据专业的学生,我对这个岗位充满了期待和憧憬。今天是我第一天到达实习地点,一家位于市中心的大型科技公司。阳光洒在整个大楼,整洁明亮的环境给人一种温馨的感觉。
导师是一位经验丰富的大数据工程师。在介绍完实习项目的基本情况后,他带我参观了整个实习部门。无数台黑色的机器摆放整齐,一排排服务器正在运行,一幅犹如未来世界的场景展现在我眼前。我心中涌起了一种无穷的好奇心和热情。
第二天
今天我正式开始了第一次真正的大数据分析工作。我的任务是分析和处理一个客户提供的庞大数据集,以挖掘其中的潜在价值。这个数据集包含了用户在该公司旗下产品使用过程中产生的各种数据,如浏览记录、点击次数、购买行为等等。
面对这个庞大的数据集,我感到有点有压力,但也充满了挑战和动力。我首先使用Hadoop集群架构搭建了一个小型分布式数据库,将数据导入其中。然后,我利用Python编程语言和相关的数据处理工具对数据进行清洗和整理,使其成为可以用于分析的格式。
第三天
今天我继续进行数据清洗和整理。这个过程中,我发现了一些数据异常和缺失。为了保证分析的准确性,我需要先修复这些问题。通过检查和筛选数据的方法,我逐步将数据中的错误和缺失值修复和填补。
修复完数据之后,我开始对数据进行分析。我使用SQL语言编写了一些查询语句,从数据集中提取出一些基本的统计信息和趋势。另外,我还使用Python的数据分析和可视化库对数据进行了更深入的探索。通过画出图表和绘制关联矩阵,我发现了一些数据之间的关联和规律。
第四天
今天,我将我得到的分析结果进行了整理和展示。我使用了数据可视化工具创建了一个交互式的大数据分析报告。这个报告包含了我对数据集的整体分析,以及一些具体的洞察和建议。我将这个报告提交给了导师,希望能够得到他的认可和反馈。
在与导师的讨论中,我得到了一些建议和指导。他提醒我要注意数据的准确性和可靠性,以及结果的解释和合理性。他鼓励我不断学习,深入理解数据分析的原理和方法,并努力掌握更多的技术和工具。
第五天
今天,我重新开始了数据分析工作。在导师的指导下,我使用机器学习算法对数据进行了进一步的分析和预测。通过构建模型和训练数据,我成功地预测出了用户的购买偏好和行为习惯。这些结果将对未来产品的设计和营销策略提供有力的支持。
实习期间的这几天,我不仅学到了许多数据分析的理论知识和实践技巧,还锻炼了自己的团队合作和沟通能力。在和同事们的交流和合作中,我体验到了真正的实际工作环境,明白了自己还有很多需要提升的地方。
结束语
通过这几天的实习,我更深刻地认识到了数据分析在现代社会中的重要性和广泛应用。在这个信息爆炸的时代,大数据分析成为了解数据背后真实价值的关键。我对自己选择的职业充满了自信和激情,期待将来能够成为一名优秀的大数据分析师。
大数据分析实习日记到此结束,但我的求知之路将继续延伸。我相信,通过不断学习和实践,我会在未来的职业生涯中取得更多的成就。就像这篇实习日记所述,通过与导师和同事们的交流和合作,我在实习中不仅获得了知识,还收获了成长和启示。我将继续努力,为实现自己的职业目标而奋斗。
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一、基本情况
20XX年,XX区12315投诉举报系统(以下简称“12315系统”)处理消费者诉求共计925件。其中咨询375件、投诉484件、举报66件,分别占总量的40.5%、52.3%和7.2%。投诉和举报的法定时限办结率为100%,尚有5件投诉举报案件正在处理之中,为消费者挽回经济损失62.49万元。
二、咨询情况分析
20XX年全区12315系统共接受消费者咨询375件,与去年同期有所增长。咨询内容主要集中在两个方面:一是工商业务类咨询286件,占咨询受理总量的76%,主要涉及咨询热点为商品质量咨询、投诉举报案件处理情况、商标注册监管及工商登记业务知识等各方面。二是非工商业务类咨询89件,占咨询受理总量的24%,主要涉及咨询热点为物价、质监等相关问题。
三、投诉情况分析
20XX年全区共受理消费申诉484起。其中商品类投诉278件,占投诉总量的57.4%;服务类投诉206件,占投诉总量的42.6%。
本年度消费者投诉案件包含质量类投诉115件,安全类投诉22件,广告类投诉11件,合同类投诉118件,计量类投诉1件,售后服务类投诉41件,人格尊严类投诉2件,其他类投诉147件。
(一)商品类投诉热点分析
商品类投诉热点主要集中在交通工具、日用百货、家用电器、通讯器材、及其他(房屋、金银珠宝)等方面。
交通工具投诉位居首位。投诉问题主要集中在合同问题、售后服务问题和质量问题。问题有定金和订金问题,商家承诺无理由退还定(订)金却不兑现;汽车合格证不予发放致使无法上牌照;维修售后服务的投诉比较突出,主要集中在维修、保养纠纷上,售后服务(维修、保养)收费过高,尤其是4S店维修收费无标准可循,夸大故障、过度维修现象比较普遍,汽车出现问题,检测鉴定难让消费者无力维权。
日用百货类投诉主要问题有:服装鞋帽类投诉数量依然高居榜首。服装鞋帽的投诉主要集中在质量问题,包括鞋开胶断底等质量问题,商家拒绝履行三包义务,就维修或退换货存在争议;消费者购买反季鞋,过几个月后穿用发现质量问题,但超过三包期导致维权困难;服装标识不符合规定,服装洗后严重褪色、缩水等质量问题。
家用电器类商品投诉的主要问题集中于质量和售后服务两个方面,一是经销商不认真履行“三包”规定,在处理纠纷时与厂家、维修商互相推诿,不承担第一责任人的责任。以人为损坏为由拒绝履行“三包”义务,但又不给消费者出具检测书面证明;二是售后服务差,主要表现在:修理周期长、修理效果差、返修率高、不填写维修纪录;不提供维修或维修不及时;假日期间多收费用或服务不到位;该退换、维修的不予退换、维修,并以各种借口搪塞、敷衍消费者,使消费者蒙受损失。
(二)服务类投诉热点分析
服务类投诉热点主要集中在通讯服务、互联网服务、修理维护服务、居民服务(美容美发服务)、住宿服务等方面。
通讯服务类投诉逐年上升,已位居服务类投诉第一。一般反映在通讯行业乱收费的问题上,手机电话资费不透明,退订业务难;“靓号”保底消费问题:通讯运营商未经消费者同意,擅自为消费者定制增值业务;手机话费分月返还明细不清;泄露消费者个人信息问题等。
互联网服务类投诉是热点,互联网投诉问题主要是宽带接入服务问题:办理安装网络捆绑手机服务或固定电话;实际网速大大低于承诺网速;网络出现故障维修服务迟缓包年用户到期后运营商未尽到通知提醒义务直接转为包月计费等情况。
居民服务涉及人们日常生活的各个方面,导致投诉总量很大,其中由美容美发、干洗、健身等服务引发的投诉占大多数,主要以美容美发、健身等服务行业的预付卡纠纷为主。预付卡纠纷主要是退卡以及门面易主,难再享受服务等;干洗店投诉表现在未严格按技术要求来清洗衣物,洗坏或者洗毁消费者送来的衣物等。
四、举报情况分析
20XX年全年共受理消费者举报66件。其中违反消费者权益保护法规17件、违反产品质量管理法规10件、违反食品安全法规1件、违反反不正当竞争法规2件、违反企业、个体登记管理法规10件、违反商标管理法规2件、违反广告管理法规14件、传销及违法直销3件、其他举报7件。从问题类型看,主要以举报无照经营、制假售假为主。
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姓名:
两年以上工作经验|男|26岁(1990年4月7日)
居住地:上海
电 话:157******(手机)
E-mail:
最近工作[9个月]
公 司:XX有限公司
行 业:通信/电信/网络设备
职 位:移动数据分析员
最高学历
学 历:本科
专 业:计算机应用
学 校:华东交通大学
求职意向
到岗时间:一个月之内
工作性质:全职
希望行业:通信/电信/网络设备
目标地点:上海
期望月薪:面议/月
目标职能:移动数据分析员
工作经验
20xx/9 — 20xx/6:XX有限公司[9个月]
所属行业:通信/电信/网络设备
技术部 移动数据分析员
1. Lua语言脚本编写。
2. 移动增值业务数据提升测试分析。
3. 提升移动增值业务质量优化。
20xx/5 — 20xx/8:XX有限公司[1年3个月]
所属行业:通信/电信/网络设备
技术部 数据通信工程师
1. 自有业务脚本维护。
2. 增值业务日常拨测数据审核与统计,填写数据汇总。
3. 手机硬件、软件性能检测分析评估。
教育经历
20xx/9— 20xx/6 华东交通大学 计算机应用 本科
证书
20xx/12 大学英语四级
语言能力
英语(良好)听说(良好),读写(良好)
自我评价
本人有较强的独立工作能力和良好的团队合作精神;在以前的工作中积累了一定的工作经验及技巧,可以胜任不同环境下的挑战,具有良好的计算机操作能力,兴趣广泛,爱好各项体育活动。
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今天看到一个做分析的同人的博客,写了写做分析的心得。我这两天也再想一个问题,为什么有人愿意做分析呢?
我曾经问过一个部门的小孩,为什么来做这个工作,他说很有意思,能从数据里看到一些好玩的东西。我想他的兴趣更贴近于数据挖掘的.一种表达方式。
但是无论如何,做数据分析的人都是一类喜欢旁观的人,对承担责任兴趣不大,而更喜欢享受做谋士的感觉。
他们喜欢成为“春江水暖鸭先知”里的那只鸭。
其实做这种工作很有意思,工作场景往往如下:
分析出了结论,交给老板-
老板接纳,避开危险,迎向坦途,谋士沾沾自喜,充分品位做谋士的幸福和骄傲,私下以功臣自居!
老板不接纳,愤愤的品位怀才不遇的酸楚,然后默默的站在一边,怀着一种颇为阴暗的兴奋心里,等着看老板以某种速度撞向山崖,摔的鼻青脸肿;
结果往往发现老板没摔,收起怀才不遇的感触,默默的检查自己的分析,出了什么差错呢,怎么没看到自己期待的一幕捏?
不要谴责这种心理,毕竟能和田丰相比的人还是很罕见地!
做谋士最悲惨的是,自己做了分析,得到了结论,交给老板,老板全盘采纳,然后以一百二十迈的速度冲向了山崖,撞的头破血流,鼻青脸肿,这时候,谋士除了双手掩面做惨不忍睹状以外,心里马上就得做个决策,是当忍者神龟,还是三十六计?或者,,,赶紧抓个垫背的,证明决策是受了其他人的影响,比如风向,阳光,污染等等的从而让老板的马车出现了偏差。。。哈哈哈。。。
老板有的时候捏,其实挺不容易的!
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随着互联网和数字化技术的迅速发展,海量数据的产生和存储成为一项重要任务。对这些数据进行分析和挖掘,可以帮助企业和组织做出更加准确的决策,提高竞争力。因此,搭建一个高效可靠的数据分析系统是现代企业的必然选择。本文将详细介绍一种完整的数据分析系统方案,旨在帮助企业快速搭建一个适合自身需求的系统。
主体:
1. 系统设计与架构
• 数据源:确定需要分析的数据源,包括内部数据(例如企业自身生产和销售数据)和外部数据(例如社交媒体数据和市场研究数据)。根据具体需求,选择合适的数据源获取和接入方式(例如API、数据仓库等)。还需要定义数据的格式和结构,以便后续处理和分析。
• 数据收集:设计数据收集模块,定期或实时从数据源中收集数据。如果数据量较大,可以考虑使用大数据技术(如Hadoop、Spark等)进行数据处理和存储。
• 数据清洗与预处理:由于实际数据中存在噪声、缺失值和错误数据等问题,需要进行数据清洗和预处理。采用适当的数据清洗算法和方法,如去除重复值、处理缺失值、处理异常值等。
2. 数据存储与管理
• 数据库选择:根据数据的特点和分析需求,选择合适的数据库管理系统(DBMS)进行数据存储和管理。传统的关系型数据库(如MySQL、Oracle)可以用于处理结构化数据,而NoSQL数据库(如MongoDB、Cassandra)则适用于非结构化数据。
• 数据仓库构建:对于企业来说,数据仓库是一个重要的组成部分。数据仓库通过集成和整合来自不同数据源的数据,提供统一的数据视图和数据模型,方便用户进行查询和分析。可以选择开源的数据仓库解决方案(如Hadoop的Hive、Cloudera的Impala等),或者商业化的数据仓库解决方案(如IBM的InfoSphere、Oracle的Exadata等)。
• 数据备份与恢复:为了预防数据意外丢失的情况,需要定期进行数据备份,并设置数据恢复策略。
3. 数据分析与挖掘
• 数据可视化:通过数据可视化技术,将数据转化为直观、易懂的信息图表,帮助用户更好地理解数据。常见的数据可视化工具包括Tableau、Power BI和D3.js等。
• 数据挖掘算法:根据不同的分析目标和需求,选择合适的数据挖掘算法。常用的数据挖掘算法包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘、异常检测等。
• 机器学习与人工智能:通过应用机器学习和人工智能技术,可以自动发现隐藏在数据中的模式和规律,提供更精确的预测和决策支持。
4. 系统部署与监控
• 系统部署:选择合适的硬件设备和操作系统,进行系统部署和配置。可以使用云计算平台(如AWS、Azure、阿里云等)来提供高性能和弹性的计算资源。
• 系统监控与优化:监控系统的运行状态和性能指标,及时发现和解决问题。优化系统的性能和吞吐量,提升数据处理和分析的效率。
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数据分析系统方案是一个复杂且综合的系统工程,需要综合考虑数据源、数据收集、数据处理、数据分析和系统部署等方面的问题。本文从系统设计与架构、数据存储与管理、数据分析与挖掘以及系统部署与监控等方面,详细介绍了一个完整的数据分析系统方案。希望本文能够帮助企业了解和应用数据分析系统,提升数据决策能力,实现业务价值的最大化。
⬭ 数据分析实习总结 ⬭
合并同类项是大家容易忽视的常用方法。我们往往非常重视细分,但有的时候我们却需要了解更宏观的表现。
合并同类项就是这样的方法。举一个例子,我问你,一个电子商务网站,所有商品页的整体表现如何?它们作为一个整体的 bounce rate 怎么样,停留时间怎么样,用户满意度怎么样等等,你能够回答吗?
如果我们查看每一个商品页的表现,然后再把所有一个一个页面的数据加总起来作分析,就太麻烦了(根本无法实现分析)。这个时候,我们必须要合并同类项。
如何合并?利用分析工具的过滤工具或者查找替换功能。不支持这样功能的工具你可以考虑扔掉了,因为这根本不应放在增长黑客的专业装备箱中。
合并同类项还有很多用途,比如你要了解 web 或者 app 一个版块(频道)的整体表现,或者你要了解整个导航体系的使用情况,这都是必须使用的方法。
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宣城市第二小学2008~2009(一)电子教案
单元:第三单元 教学内容:简单的数据分析 总第 20 课时
教 案 正 文
备课人: 吴清山
备课时间: 2009 年 3 月 9 日
备课类型: 详备
教学时间:1课时
教学准备:多媒体课件
单元教材分析:
本单元的“统计”是《标准》内容中第一学段统计教学的最后一个单元。主要目的是进一步认识统计图,初步学会简单的数据分析。了解平均数的意义,会求简单数据的平均数。本单元在学生已有知识的基础上,让学生认识两种新的条形统计图,并根据统计图进行简单的数据分析。同时学会求平均数的方法。在编排上有以下特点:
1、让学生在已有知识和经验的基础上自主探索两种条形统计图的绘制方法。
2、提供丰富的生活素材,让学生运用数据进行推断,进一步体会统计功能。
3、提供丰富的素材,理解平均数在统计学上的意义。
单元教学要求:
1、向学生介绍两种新的条形统计图,使学生学会看这两种统计图,并能根据统计表中的数据完成统计图。
2、使学生初步学会简单的数据分析,进一步体会统计在现实生活中的作用,理解数学与生活的联系。
3、使学生理解平均数的含义,初步学会简单的求平均数的方法,理解平均数在统计学上的意义。
单元教学重、难点:
学会看这两种统计图,并能根据统计表中的数据完成统计图,理解平均数的含义,初步学会简单的求平均数的方法。
单元课时安排:
约4课时
教学过程:
第一课时
教学内容:
教科书第38页例1及相关练习。
教学目标:
整理、描述和分析的'过程,进一步了解统计的意义和作用,认识统计图的另外一种形式横向统计图;
2、根据统计图回答简单的问题并作出合理分析和预测,培养学生利用统计方法推测和预见未来的意识;
3、通过对周围现实生活中有关事例的调查,激发学生学习兴趣,培养学生的合作意识和创新精神;
协作学习和传播信息。
教学重点、难点:
根据统计图表作出合理的分析和预测,培养学生利用统计方法推测和预见未来的意识。
教具、学具准备:
课件等
教学流程:
一、创设情境
(出示挂图、引导学生观察并理解图意)
如果超市的王经理,现在很想知道超市上周四种品牌矿泉水的销售情况,还想知道下周该进些什么品牌的矿泉水。你有什么好办法?(统计)
二、引导学生自主探索、合作交流。
1、出示空白的纵向条形统计图,让学生观察。
2、它的横轴表示什么?纵轴表示什么?
3、根据统计表,你能完成下面这份统计图吗?
4、学生讨论并说明如何完成统计图。
5、提问:如果用横轴代表销售量,用纵轴代表不同的品牌,该怎样设计这样的统计图?
6、小组合作学习
7、小组汇报
8、出示规范的横向条形统计图让学生完成。
你能跟同学说说完成这样的条形统计图时要注意什么?
9、讨论:如果下周要进货,哪种品牌的矿泉水应该多进些?哪种品牌的矿泉水应该多
进些?你能说说理由吗?
三、引导学生进行小结
在前几个学期,我们已经学会了收集数据 和整理数据的方法,会用统计表和条形统计图来表示统计的结果。我们的生活离不开统计,让学生理解、体验统计的展示数据、科学预测、决策作用。
四、巩固练习
课本第4题
五、全课总结。
今天我们一起学习了什么?你有什么收获?
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在数据分析岗位工作三个月以来,在公司领导的正确领导下,深入学习关于淘宝网店的相关知识,我已经从一个网店的门外汉成长为对网店有一定了解和认知的人。现向公司领导简单汇报一下我三个月以来的工作情况。
一、虚心学习
努力提高网店数据分析方面的专业知识作为一个食品专业出身的人,刚进公司时,对网店方面的专业知识及网店运营几乎一无所知,曾经努力学习掌握的数据分析技能在这里根本就用不到,我也曾怀疑过自己的选择,怀疑自己对踏出校门的第一份工作的选择是不是冲动的。
但是,公司为我提供了宽松的学习环境和专业的指导,在不断的学习过程中,我慢慢喜欢上自己所选择的行业和工作。一方面,虚心学习每一个与网店相关的数据名词,提高自己在数据分析和处理方面的能力,坚定做好本职工作的信心和决心。另一方面,向周围的同同事学习业务知识和工作方法,取人之长,补己之短,加深了与同事之间的感情。
二、踏实工作
努力完成领导交办的各项工作任务三个月来,在领导和同事们的支持和配合下,自己主要做了一下几方面的工作
1、汇总公司的产品信息日报表,并完成信息日报表的每日更新,为产品追单提供可靠依据。
2、协同仓库工作人员盘点库存,汇总库存报表,每天不定时清查入库货品,为各部门的同事提供最可靠的库存数据。
3、完成店铺经营月报表、店铺经营日报表。 4、完成每日客服接待顾客量的统计、客服工作效果及工作转化率的查询。
5、每日两次对店铺里出售的宝贝进行逐个排查,保证每款宝贝的架上数的及时更新,防止出售中的宝贝无故下架。
6、配合领导和其他岗位的同事做好各种数据的查询、统计、分析、汇总等工作。做好数据的核实和上报工作,并确保数据的准确性和及时性。
7、完成领导交代的其它各项工作,认真对待、及时办理、不拖延、不误事、不敷衍,尽量做到让领导放心和满意。
三、存在的不足及今后努力的方向
三个月来,在公司领导和同事们的指导和配合下,自己虽然做了一些力所能及的工作,但还存在很多的不足,主要是阅历浅,经验少,有时遇到相对棘手的问题考虑欠周密,视角不够灵活,缺乏应变能力;理论和专业知识不够丰富,导致工作有时处于被动等等。另外,由于语言不通的问题,在与周围的同事沟通时,存在一定的障碍。
针对以上不足,在今后的工作中,自己要加强学习、深入实践、继续坚持正直、谦虚、朴实的工作作风,摆正自己的位置,尊重领导,团结同事,把网店的数据分析工作做细做好。
四、对公司人员状况及员工工作状态的分析
1、对公司人员状况的分析要想管好一个企业,首先要管好这个企业的人,要想管好一个企业的人,首先要对这个企业人员的基本情况有个比较全面的、细致的、科学的正确的了解。目前公司成员大部分为90后,是一个年轻化的团队。他们大部分在长辈们的宠爱中长大,心理素质不怎么成熟,没有自信心,没有目标,责任心不强,不怎么能吃苦,心理承受能力较弱,不爱学习,不明白工作的真正意义。不过也有一部分比较懂事,做事比较踏实、勤奋、性格也比较好。因此,我们在招聘的时候,要招那些肯学习、善于学习、领悟力学习力强的人。不过,这部分人一般都比较现实,对待遇、公正公平、发展空间比较看重。
其实,我们要想打造一流的企业,培养一流的员工,一流的管理人员并不是难事。最重要的是要有一颗真正的,持之以恒的做事业的心。
2、对员工工作状态的分析目前,部分岗位存在分工不明确的现象,出现问题时,同事之前相互推诿,不愿意承担责任,这也是部分员工责任心不强的最直接反映。部分员工没有团队合作意识,这就可能导致工作在某个环节衔接不上,进而有可能出现重大问题。因此,明确分工和加强员工的团队合作意识也是公司目前需要解决的问题。
五、对公司企业文化的分析
企业文化,对我本人来讲,是一个管理学里面比较专业的词,我怕自己讲不好它。但我却可以深刻的体会到,这个无形的东西就在我的周围,在我们的骨髓里。因为我觉得它重要,所以,还是想讲它,而且觉得非讲不可。
在我所走到的企业里,XX集团的企业文化给我留下的印象最深。他们有自己明确的经营理念、经营目标、公司训、公司口号、企业标识、公司社歌和独立的传媒机构。他们的企业文化具有很强的感染力和凝聚力。但是,很长一段时间以来,我们的公司一直处在“黎明前的黑暗”之中,为什么公司领导的那种不到山顶不罢休的气势、决心和信心,并没有感染所有的员工,那种不到山顶不罢休的气势、决心和信心并没有很好的变成我们的企业文化。
没有被突出出来,没有在公司发展的日日夜夜中,张扬的体现给我们企业所有的员工们看。甚至是没有被人感觉到。
所以,加强健康向上的企业文化的建设工作,也就成为一种必要。十分的必要。也该引起足够的重视。把目前创业阶段的决心和信心力量、企业和员工相互之间的理解、信任、支持和默契融入到我们的企业文化中去。从而感染和吸引更多的优秀人才到我们中来,共同开创我们企业的未来。
一、主要工作情况
1、强化理论和业务的学习。我重视加强理论和业务知识学习,在工作中,坚持一边工作一边学习,不断提高自身综合业务素质水平,认真学习工作业务知识,并结合自己在实际工作中存在的不足有针对性地进行学习,并且参加统计职业资格考试,明确了统计员的工作职责。
2、在工作以来,我始终坚持严格要求自己,勤奋努力,时刻牢记在自己平凡而普通的工作岗位上,努力做好本职工作。在具体工作中,我努力做好领导交给的每一个工作,分清轻重缓急,科学安排时间,按时、按质、按量完成任务。
3、每天及时、准确按销售合同或出入库单的明细填写统计台帐,并及时作好数据的备份。
4、每月底根据本月实际发生情况向总部报送营业收入快报;产值指标月报;劳动工资及保障情况月报;主要产品产、销、存情况月报;能源消费月报表,并存档。
5、年底将部分数据用表格的形式进行汇总与分析。主要有《产成品交库情况统计表》、《公司人员统计表》、《劳动工资及保障情况统计表》、《年度经济活动分析》。
6、参加汇报了《关于做好特色产业中小企业发展资金项目》《XX省工业结构调整项目》的申报工作。
7、每周五向省工信委汇报项目建设完成情况,每月底向省科工局汇报项目进展情况及项目建设存在的问题,每月初向港区经发局、招商局汇报项目完成投资情况和建设完成情况。
二、存在不足
1、在工作中,虽然我不断加强理论知识的学习,努力使自己在各方面走向熟练,但由于自身学识、能力、思想、心理素质等的局限,导致在平时的工作中比较死板、心态放不开,工作起来束手束脚,对工作中的一些问题没有全面的理解与把握。同时由于个人不爱说话,与同事们的沟通和交流很少,工作目标不明确,并且遇到问题请教不多,没有做到虚心学习。
2、身为新时代的大学生,却没有青年人应有的朝气,学习新知识、掌握新东西不够。领导交办的事基本都能完成,但自己不会主动牵着工作走,很被动,而且缺乏工作经验,独立工作能力不足。在工作中不够大胆,总是在不断学习的过程中改变工作方法,而不能在创新中去实践,去推广。
三、工作计划
1、努力完成本职工作之余,学习更多有关财务、统计方面的知识,以提升自己专业学识。
2、积极参加一些和专业有关的培训,有效提高对统计数据的准确性,并做好数据的登记、上报与分析。
3、在原有的各种统计报表基础上,对一些没有实际意义的表格进行改进,并对统计数字的准确性进行加强。
今后工作中我将努力奋斗,无论自己手头的工作有多忙,都服从公司领导的工作安排,遇到工作困难,及时与领导联系汇报,并寻找更好解决问题的办法,继续巩固现有成绩,针对自身的不足加以改进,争取做的更好。
一、团队的合作是完成工作的前提
做一份能令领导满意的数据表格不单单是自己一个人闭门造车所能造出来的,需要合理的意见和适当的帮助,自己的制表思路是要在前人的启发下才能发挥出色。
二、精准的数据需要懂得数据的理念和要求,数据的运用做数据表格是给人一种一目了然的清晰感,怎样把公司的数据信息及时传达公司领导、客户及客户主任尤为重要。准确的数据表格是给领导和客户的第一印象,是直接影响整份表格的进度。信息是及时、全面反映整个企业的精神面貌和工作动态,这就要求及时,迅速,对各部门上报的信息进行整理、加工,对发生的大事对各部门进行催报,使信息管理工作更加规范到位。
三、善于总结,懂得吸取经验
经验是在实际工作在中得到的,把握了经验工作自然就是事半功倍。刚开始做数据表格时,只知道一味的按部就班,缺少灵活性,表格表达不清晰。后来经过不断的摸索,领悟到表格有很多功能是值得我们去参谋的,运用vlookup,sumif等常用公式,让自己变得灵活而具有战斗力。表达最美的效果,这种感觉是要在长期的工作经验中积累起来的。
四、善于沟通,避免出错
做数据表格是在第一份原始资料的基础上做出来的,第一份原始资料就是小马做的数据报表,做数据时遇到什么不明白的需请教,因此信息传递是很重要的,我们要保持信息的畅通性就必须善于沟通,否则出现差错,前功尽弃。所以,一边工作一边总结经验是百利而无一害的。
五、做数据表格要讲究效率和准确
数据的作用是给他人能够更快的看清楚所表达的数据内容,还有重要的是数据准确性及美观,给人一种赏心悦目,心旷神怡的舒服感,具有挑战性的是有一种感觉,就是一眼就分辨得出哪里好,哪里需要改进,哪里需要取。
六、感想
一、数据部是实现自己理想和展现自己技能的平台。能把自己所学知识运用出来是一件值得庆幸的事,安分守己,把自己的工作出色完成对公司是一种责任,对自己是一种交代。
二、认识了很多新同事,交流广泛,知识面丰富了。新的环境必然有新的事物,接收新的事物必然有新的认识,新的认识必然有新的数据理念思想,对自己的专业知识和认识更上一层楼。三、去旧迎新,迎接新的挑战,自我提升,给自己定下目标。20xx年是奋斗的一年,一年可以实现很多事情,可以改变很多事情,是选择继续奋斗还是碌碌无为,关键在于自己的行动。只有行动万事皆成事实,所以我给自己定下了三个目标:
1、全面提升自己,工作能独当一面。这样就能提高工作效率,不会延误工作进度。
2、数据能精确化,提高效率。
3、保持一颗上进心,永不熄灭。
最后,祝愿大家新春如意,事业有成,开开心心过一个好年。
⬭ 数据分析实习总结 ⬭
数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现,通过报告,把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来,以供决策者参考。所以数据分析报告是通过对数据全方位的科学分析来评估企业运营质量,为决策者提供科学、严谨的决策依据,以降低企业运营风险,提高企业核心竞争力。
一份好的数据分析报告,首先需要有一个好的分析框架,并且图文并茂,层次明晰,能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容;图文并茂,可以令数据更加生动活泼,提高视觉冲击力,有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论,从而产生思考。
另外,数据分析报告需要有明确的结论,没有明确结论的分析称不上分析,同时也失去了报告的意义,因为我们最初就是为寻找或者求证一个结论才进行分析的,所以千万不要舍本求末。
最后,好的分析报告一定要有建议或解决方案,作为决策者,需要的不仅仅是找出问题,更重要的是建议或解决方案,以便他们在决策时作参考。所以,数据分析师不光需要掌握数据分析方法,而且还要了解和熟悉业务,这样才能根据发现的业务问题,提出具有可行性的建议或解决方案。
第一、要有一个好的框架,跟盖房子一样,好的分析肯定是有基础有层次,有基础坚实,并且层次明了才能让阅读者一目了然,架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂,这样才让人有读下去的欲望;
第二、每个分析都有结论,而且结论一定要明确,如果没有明确的结论那分析就不叫分析了,也失去了他本身的意义,因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的,所以千万不要忘本舍果;
第三、分析结论不要太多要精,如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了,很多时候分析就是发现问题,如果一个一个分析能发现一个重大问题,就达到目的 了,不要事事求多,宁要仙桃一口,不要烂杏一筐,精简的结论也容易让阅者接受,减少重要阅者(通常是事务繁多的领导,没有太多时间看那么多)的阅读心理门 槛,如果别人看到问题太多,结论太繁,不读下去,一百个结论也等于0;
第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程,不要有猜测性的结论,太主观的东西会没有说服力,如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了;
第五、好的分析要有很强的可读性,这里是指易读度,每个人都有自己的阅读习惯和思维方式,写东西你总会按照自己的思维逻辑来写,你自己觉得很明白,那是因 为整个分析过程是你做的,别人不一定如此了解,要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读,所以要考虑你的分析阅读者是谁?他们最关心什么?你必须站在读者的角度去写分析邮件;
第六、数据分析报告尽量图表化,这其实是第四点的补充,用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论,当然,图表也不要太多,过多的图表一样会让人无所适从;
第七、好的分析报告一定要有逻辑性,通常要遵照:1、发现问题;2、总结问题原因;3、解决问题,这样一个流程,逻辑性强的分析报告也容易让人接受;
第八、好的分析一定是出自于了解产品的基础上的,做数据分析的产品经理本身一定要非常了解你所分析的产品的,如果你连分析的对象基本特性都不了解,分析出来的结论肯定是空中楼阁了,无根之木如何叫人信服?!
第九、好的分析一定要基于可靠的数据源,其实很多时候收集数据会占据更多的时间,包括规划定义数据、协调数据上报、让开发人员 提取正确的数据或者建立良好的数据体系平台,最后才在收集的正确数据基础上做分析,既然一切都是为了找到正确的结论,那么就要保证收集到的数据的正确性, 否则一切都将变成为了误导别人的`努力;
第十、好的分析报告一定要有解决方案和建议方案,你既然很努力地去了解了产品并在了解的基础上做了深入的分析,那么这个过程就决定了你可能比别人都更清楚 第发现了问题及问题产生的原因,那么在这个基础之上基于你的知识和了解,做出的建议和结论想必也会更有意义,而且你的老板也肯定不希望你只是个会发现问题的人,请你的那份工资更多的是为了让你解决问题的;
十一、不要害怕或回避“不良结论”,分析就是为了发现问题,并为解决问题提供决策依据的,发现产品问题也是你的价值所在,相信你的老板请你来,不是光让你 来唱赞歌的,他要的也不是一个粉饰太平的工具,发现产品问题,在产品缺陷和问题造成重大失误前解决它就是你的分析的价值所在了;
十二、不要创造太多难懂的名词,如果你的老板在看你的分析花10分钟要叫你三次过去来解释名词,那么你写出来的价值又在哪里呢,还不如你直接过去说算了,当然如果无可避免地要写一些名词,最好要有让人易懂的“名词解释”;
十三、最后,要感谢那些为你的这份分析报告付出努力做出贡献的人,包括那些为你上报或提取数据的人,那些为产品作出支 持和帮助的人(如果分析的是你自己负责的产品),肯定和尊重伙伴们的工作才会赢得更多的支持和帮助,而且我想你也不是只做一锤子买卖,懂得感谢和分享成果 的人才能成为一个有素养和受人尊敬的产品经理。
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10 Findings:
1.看韩剧的群体中78%集中在20-40岁,并且以20-30岁为主体。
2.女性的观看人数是男性的.2倍。
3. 看电视的人数和其他途径的人数相当。
4.80%看过的人喜欢韩剧。
5.经常看的人数占到53%。
6.除了提名26部韩剧外,居然还有10%另外的韩剧受到关注和好评!
7.韩剧以47个百分点的优势战胜日剧,并占据整个电视剧的一半江山!
8.只有5%的人以爱国情绪想要抵制韩剧!
9.韩剧在演员,剧情上最吸引观众,相对的缺少异国新鲜场景!
10.最大的问题在剧情冗长拖沓,爱情故事雷同!Analysis:
1.韩剧以不可替代的优势占剧华人世界,影响着中青代人群,女性为主,男性的人数也相当可观!
2.韩剧以日为单位影响着受视群,有50%的观众不满足电视上播放的韩剧!
3.韩剧被抱怨剧情冗长拖沓,爱情故事雷同。Recommedations:
1.电视台可以继续大规模引进韩剧。
2.商业单位跟近韩国流行风潮!
3.影视公司寻求与韩国合作!Predictions:
1.韩国电影更为走俏!
2.国产片有更多韩星!
3.韩国时尚风靡亚洲!
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工作职责:
1、参与大数据平台的建设维护,持续稳定支撑业务发展
2、实时/离线数据etl过程设计和开发
3、多维度海量数据的分析应用
实时分析、并行计算等系统设计和实现;
任职资格:
1、对数据敏感,有意愿投身大数据事业
ai知识,至少在以下某一领域有深入的研究:统计机器学习、视觉识别、深度学习;
mapreduce、yarn、storm、spark等;
4、熟悉linux操作系统和shell编程,熟悉sql编程以及性能调优;
5、精通java或者其他主流开发语言;
6、熟悉分布式服务开发,对基于docker的微服务有一定的了解;
诚信,能自我驱动,有较强的语言表达能力
金融、智能交通行业经验优先考虑
9、团队合作无障碍,强烈的自我驱动力和抗压力
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1. 引言
一份好的试卷须有好的测量指标来表明它的优良程度,试题有难度和区分度指标,试卷有效度和信度指标,这些是评价考试最主要的测量指标,但是仅有这些指标不足以反映一份试卷的实际测量效果,考试研究人员希望从考生的试卷统计分析中获取更多的信息来评价一份试卷。在计算机未普及的年代,考试成绩统计主要依靠人工阅卷,考试数据无法电子化存储,对考试数据分析统计难以实现。随着计算机的普及和信息化的推广,各种分析数据的软件应运而生,这些软件中汇集了统计学和测量学的分析工具,使得应用电子信息技术分析统计考试成绩数据成为可能,这些统计信息可以为教研部门、考试行政部门进行行政决策等提供非常重要的帮助。在众多的统计分析软件当中,SPSS是应用最多、影响最广泛的分析工具之一。在本文中,我们以SPSS软件为工具,对教育招生考试成绩的数据进行统计分析,分析主要着重于考试数据的相关性、假设检验等几个方面。
2. SPSS分析软件简介
“SPSS统计分析软件”的英文名称为“Statistical Package for the Social Science”,中文名称为“社会科学统计软件包”,它是世界著名的统计分析软件之一,在自然科学、社会科学的各个领域均有非常广泛的应用。SPSS是一个组合式软件包,它集数据整理、分析于一身,主要功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等,该软件的统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。
下面我们利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行统计分析,介绍使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。
3. 相关性分析
教育考试中,考试结果的信度,试题的区分度,每个题目得分与试卷总分的关系,以及题目之间的关系,等等,都是考试研究的重要内容,最主要的研究方法就是数据的相关性分析。在众多的教育考试数据的相关性分析方法中,Pearson相关系数法、Spearman相关系数法和Cronbach α信度系数法是比较常用的几种方法。
Pearson相关系数法计算公式:
式中x为第i个考生第j题的得分,y为第i个考生第k题的得分,为第j题的平均分,为第k题的平均分,n为测试样本量。该公式既可以计算两个连续变量之间的相关性,又可以计算一个双歧变量与一个连续变量之间的相关性。
Spearman相关系数法计算公式:
r=1-(2)
式中D为两个变量的秩序之差,n为样本容量。
Cronbach a信度系数法计算公式:
α= 1-(3)
式中n为试题数,s为第i题的标准差,s为总分的标准差。该公式实际上就是将考试中所有试题间相关系数的平均值(又称内部一致性)作为α信度系数。
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对于给定的一组考生成绩数据,利用SPSS统计分析软件可以非常容易地定量分析考生某学科试卷总分和该学科某道题的相关性,以及各个题目之间的相关性。我们以Pearson相关系数分析为例,利用SPSS软件进行统计分析。
数据统计分析的对象是某省高考数学6道解答题的得分情况(不是整张试卷),数据源于该省的高考数据成绩。研究的目的是测量6道解答题每两个题目之间的相关性。
我们以SPSS 13.0版本的.软件为例,介绍利用SPSS进行数据统计分析的步骤(以Pearson相关系数法为例):
(1)将考试数据导入SPSS软件,在SPSS数据窗口中,顺序点击【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate...】,系统弹出变量相关系数设置对话框。
(2)在该对话框中,将待计算的变量从左侧的变量列表中导入到右侧的“Variables”变量列表中,在本例中导入t1、t2、t3、t4、t5、t6共6个变量(t1―t6是6道解答题的变量名称)。在“Correlation Coefficients”相关系数选项中,选取“Pearson”复选框。
(3)在该对话框的“Test of Significance”设置区域,可以点选“Two-tailed”选项或者“One-tailed”,我们采用系统默认值。
(4)对话框中的其它选项取软件系统的默认值,点击【OK】,开始相关系数计算,系统弹出新的窗体输出运算的结果。本次输出的情况如下:
上表的统计结果可用于题目之间相关性的分析。表中的大部分题目的相关系数都比较适中,但题目T4和题目T5之间的相关程度远高于其它几个题目,我们可以确信这两者之间一定存在着比其他题目之间更紧密的关系,这是我们通过分析获取的重要信息,该信息表明这两个题目之间的相关性高于其他几个题目之间的相关性,这在大规模考试中是不应该出现的,需要在以后的命题考试中加以改进。
Spearman相关系数分析方法和上述分析方法类似,只需要在上述SPSS操作的第二个骤中选取“Pearson”复选框,程序就会按Pearson相关系数法进行统计分析,如果同时选中“Spearman”和“Pearson”复选框,程序将会同时计算按两种分析方法统计分析的数据,并会以不同的图表进行显示,而Cronbach a信度系数法计算方法与上述方法略有不同,其操作步骤如下:
(1)在SPSS数据窗口中,顺序点击【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis...】,系统弹出“Reliability Analysis”信度分析设置对话框。
(2)将待计算的变量从左列的变量列表中导入到右侧的“items”变量中,在左下列的“model”选择项的下拉列表中确保选中“Alpha”(信度系数),点击“Statistics”选择项可以进行更为详细的参数设置,我们采用系统的默认值即可。
(3)参数设置完毕之后,点击【OK】,软件开始相关系数计算并输出运算结果。
4. 选择题的选项分析
在目前的教育招生考试中选择题是一种较常见的题型,考试研究人员关注较多的是对选择题基本特征、测量功能及其优缺点的理论探讨[1][2],对选择题干扰项的设计及其施测后的实际效果关注甚少,事实上施测后对题目各选项的有效性作出判断可为评价试题质量提供重要参考依据。我们利用统计中χ检验假设,对试卷中常见的选择题选择项进行统计分析。
教育考试的单项选择项一般设置为4个,其中仅有1个选择项是正确的。命题人员在设计选择项时,应当也必然对每道题目所有的选择项(正确选择项和干扰选择项)的考生作答情况作出预测,对考生作答的分布情况作出预估。考试结束后,研究人员应该对实测的情况与命题教师预测的情况进行对比分析,以检验考试效果是否达到了预测的目标。这和χ拟合度检验的思想具有一致性,因此可以尝试使用χ检验假设进行分析。
我们依据文献[3][4]的方法来介绍χ检验假设在考试数据分析中应用的基本原理,设变量E是命题者对某道试题的期望值,E=nP,n为样本容量,P为期望的相对频率,引入以下统计量:∑(O-E)/E,其中O为观察频数。
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我们需要进行的假设检验是:零假设H:选项的实测分布与期望分布相同;非零假设H:选项的实测分布与期望分布不同。
检验假设的思想:拟合度检验的统计量在确定的某种显著性水平下如果零假设是真,则检验统计量∑(O-E)/E呈近似χ分布,其自由度为研究变量的可能值减1;如果实测分布与期望的分布相当吻合,就不排除零假设,否则就排除零假设;最后对检验假设的结果进行解释。
数据分析的目的是判断考生实际的应答结果(实测数据)与命题期望的选择概率(期望数据)是否一致。我们随机抽取某省5542个高考考生的数学有效数据构成分析样本,利用SPSS进行统计分析。
SPSS数据统计分析的步骤如下:
(1)将考试数据导入SPSS软件,依次点击【Analyze】→【Nonparametric Tests】→【Chi-Square...】,弹出“Chi-Square Tests”对话框。
(2)将变量列表中待分析的题目序号导入到“Test Variables List”(检验变量列表)中,本例中题目的序号为t7。
(3)将对选择试题的每个选项的期望值依次输入到“Expected Values”所属的方框,具体操作方法是选中单选框“Values”,输入具体的期望数值,点击“Add”按钮,依次重复上述的步骤直至所有的选项的期望值输入完毕。
(4)点击【OK】,输出软件运算结果。
我们需要进行的假设检验,H:选项的实测分布与期望分布相同;H:选项的实测分布与期望分布不同。
假设检验的显著性水平为α=0.05,χ=∑(O-E)/E,自由度为df=4-1=3,查χ分布表或利用相关软件可得P=0.0626,由于P>α,因此不能拒绝零假设,即选项的实测分布与期望分布相同。因此,检验结果在0.05显著性水平时,没有足够的证据拒绝零假设,即可认为本题选项的实测分布与期望分布相同,也就是说本题的实际测试效果与命题教师预测的效果是一致的,命题教师准确地估计了考生的实际水平,这是分析获得的很重要的结论。
5. 结语
SPSS软件在考试数据统计分析中应用广泛,但大部分是集中在试题难度、均值、方差统计、考试数据的图表显示等几个方面,本文从一个新的角度利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设等几个方面进行了尝试性统计分析,介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。从上述分析来看,软件操作步骤和统计分析过程十分简单、快捷,对于测量学和统计学基础不太好的数据分析统计人员来说,只要遵循一定的操作步骤,就可以进行分析。
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游戏数据分析(充值分析)
在IB(道具消费)游戏中玩家的充值的额度,直接关系到最终的运营收入的。老板关心的数据是月充值量,充值账号数,这两个指标的月度变化趋势,还会做同比,环比的。
而作为分析人员就需要做更细化的分析了,列了一些常规分析内容,见图:
按地域维度划分充值额度与账号数,就可以看出哪些地方的人对这个款游戏的投入有多少,那位做地推时提供了一定的依据。
充值段月度变化趋势,是对账号充值量的变化的监控,可以看出有多少的账号数月度充值上的变化是增加的还是减少,如果是原来有1k的账号充值段是处于500~1000元这个区间内,下月时这1000的账号中有800个账号充值额变为1k~2k这段了,其中100个变为200~400这段了,剩下的100个账号还是处于500~1000这个充值段中,就可以看出这些绝大部分的玩家对玩游戏的投入是增加的。
1.指标解释
日回流充值统计日前30天无充值行为,但历史有充值且统计日有充值;
月回流充值帐号数上月无充值行为,但历史有充值,且本月有充值的帐号数;
日帐号回流充值收入统计日前30天无充值行为,但历史有充值且统计日有充值的账号的充值总和;
月用户回流充值收入上月无充值行为,但历史有充值,且本月有充值的用户的充值总和;
日用户回流充值收入统计日前30天无充值行为,但历史有充值且统计日有充值的用户的充值总和;
月回流充值帐号ARPU值月帐号回流充值收入 / 月回流充值帐号数;日回流充值帐号ARPU值日帐号回流充值收入 / 日回流充值帐号数;
月回流充值用户ARPU值月用户回流充值收入 / 月回流充值用户数;日回流充值用户ARPU值日用户回流充值收入 / 日回流充值用户数;
持续充值月持续充值上月有充值行为,且本月也有充值行为;
日持续充值统计日前30天有充值行为,且统计日也有充值行为;
月持续充值帐号数上月有充值行为,且本月也有充值行为的帐号数;
日持续充值帐号数统计日前30天有充值行为,且统计日也有充值的帐号数;
月持续充值用户数上月有充值行为,且本月也有充值行为的用户数;
日持续充值用户数统计日前30天有充值行为,且统计日也有充值的用户数;
月帐号持续充值收入上月有充值行为,且本月也有充值的帐号的充值总和;
日帐号持续充值收入统计日前30天有充值行为,且统计日也有充值的账号的充值总和;
月用户持续充值收入上月有充值行为,且本月也有充值的用户的充值总和;
日用户持续充值收入统计日前30天有充值行为,且统计日也有充值的用户的充值总和;
月持续充值帐号ARPU值月帐号持续充值收入 / 月持续充值帐号数;
日持续充值帐号ARPU值日帐号持续充值收入 / 日持续充值帐号数;
月持续充值用户ARPU值月用户持续充值收入 / 月持续充值用户数;
日持续充值用户ARPU值日用户持续充值收入 / 日持续充值用户数;
沉默充值月沉默充值上月有充值行为,本月有登录,却无充值行为;
日沉默充值统计日前30天有充值行为,统计日内登录,却无充值行为;
月沉默充值帐号数上月有充值行为,本月有登录,却无充值行为的帐号数;
日沉默充值帐号数统计日前30天有充值行为,统计日内登录,却无充值行为的帐号数;
月沉默充值用户数上月有充值行为,本月有登录,却无充值行为的用户数;
日沉默充值用户数统计日前30天有充值行为,统计日内登录,却无充值行为的用户数;
月帐号沉默充值收入上月有充值行为,本月有登录却无充值行为的帐号的上月充值总和;
月用户沉默充值收入上月有充值行为,本月有登录却无充值行为的用户的上月充值总和;
月沉默充值帐号ARPU值上月帐号沉默充值收入 / 当月沉默充值帐号数;
月沉默充值用户ARPU值上月用户沉默充值收入 / 当月沉默充值用户数;
流失充值月流失充值上月有充值行为,本月无登录,且无充值行为;
日流失充值统计日前30天有充值行为,但统计日内无登录,且无充值行为;
月流失充值帐号数上月有充值行为,本月无登录,且无充值行为的帐号数;
日流失充值帐号数统计日前30天有充值行为,但统计日内无登录,且无充值行为的帐号数;
月流失充值用户数上月有充值行为,本月无登录,且无充值行为的用户数;
日流失充值用户数统计日前30天有充值行为,但统计日内无登录,且无充值行为的用户数月帐号流失充值收入上月有充值行为,本月无登录且无充值行为的帐号的上月充值总和;
月用户流失充值收入上月有充值行为,本月无登录且无充值行为的用户的上月充值总和;
月流失充值帐号ARPU值上月帐号流失充值收入 / 当月流失充值帐号数;
月流失充值用户ARPU值上月用户流失充值收入 / 当月流失充值用户数;
月新增充值当月首次发生充值行为;日新增充值当日首次发生充值行为;
月新增充值帐号数当月首次发生充值行为的帐号数;
日新增充值帐号数当日首次发生充值行为的帐号数;
月新增充值用户数当月首次发生充值行为的用户数;
日新增充值用户数当日首次发生充值行为的用户数;
月帐号新增充值收入当月首次发生充值行为的帐号的当月充值总和;
日帐号新增充值收入当日首次发生充值行为的帐号的当日充值总和;
月用户新增充值收入当月首次发生充值行为的用户的当月充值总和;
日用户新增充值收入当日首次发生充值行为的用户的当日充值总和;
月新增充值帐号ARPU值月帐号新增充值收入 / 月新增充值帐号数;
日新增充值帐号ARPU值日帐号新增充值收入 / 日新增充值帐号数;
月新增充值用户ARPU值月用户新增充值收入 / 月新增充值用户数;
日新增充值用户ARPU值日用户新增充值收入 / 日新增充值用户数;
新增充值(全新) 首登帐号且第一次充值月新增充值(全新)当月首登且当月第一次充值;
月新增充值帐号数(全新)当月首登且当月第一次充值的'账号数;
新增充值用户数(全新)月新增充值用户数(全新)当月首登且当月第一次充值的用户数;
帐号新增充值收入(全新)月帐号新增充值收入(全新)当月首登且当月第一次充值的账号的充值总和;
用户新增充值收入(全新)月用户新增充值收入(全新)当月首登且当月第一次充值的用户的充值总和;
新增充值帐号ARPU值(全新)月新增充值帐号ARPU值(全新)月帐号新增充值收入(全新) / 月新增充值帐号数(全新);
新增充值用户ARPU值(全新)月新增充值用户ARPU值(全新)月用户新增充值收入(全新) / 月新增充值用户数(全新);
新增充值(老转新) 非首登帐号第一次充值月新增充值(老转新)非当月首登但当月第一次充值;
新增充值帐号数(老转新)月新增充值帐号数(老转新)非当月首登但当月第一次充值的账号数;
新增充值用户数(老转新)月新增充值用户数(老转新)非当月首登但当月第一次充值的用户数;
帐号新增充值收入(老转新)月帐号新增充值收入(老转新)非当月首登但当月第一次充值的账号的充值总和;
用户新增充值收入(老转新)月用户新增充值收入(老转新)非当月首登但当月第一次充值的用户的充值总和;
新增充值帐号ARPU值(老转新)月新增充值帐号ARPU值(老转新)月帐号新增充值收入(老转新) / 月新增充值帐号数(老转新);
新增充值用户ARPU值(老转新)月新增充值用户ARPU值(老转新)月用户新增充值收入(老转新) / 月新增充值用户数(老转新);
新增充值(老用户) 新增充值帐号中,其注册身份证在此之前有过其他的充值帐号月新增充值(老用户)历史充值用户的新开帐号在当月有第一次充值;
新增充值帐号(老用户)月新增充值帐号(老用户)历史充值用户在当月新开有充值行为的帐号数;
新增充值用户(老用户)月新增充值用户(老用户)历史充值用户在当月新开有充值帐号的用户数;
帐号新增充值收入(老用户)月帐号新增充值收入(老用户)历史充值用户在当月新开有充值行为的帐号的充值总和;
用户新增充值收入(老用户)月用户新增充值收入(老用户)历史充值用户在当月新开有充值帐号的用户的充值总和;
新增充值帐号ARPU值(老用户)月新增充值帐号ARPU值(老用户)月帐号新增充值收入(老用户) / 月新增充值帐号数(老用户);
⬭ 数据分析实习总结 ⬭
一、营业收入
1、酒店财务部提供数据(单位:人民币万元):
2、分析原因(要求:由酒店总办牵头销售部、营业部门作出分析,要求简单、清晰,每个分析不能超过三个小点,特殊的可以另行报告)
A、完成指标――采取哪些有效措施:
B、未完成指标――具体原因分析:
C、与去年同期相比(含同期月份及截止同期月份的累计)――上升及下降原因分析:
D、未完成指标――下一步准备采取哪些措施(以下措施下个月要分析成果):
E、尚需要酒店管理公司及集团其他部门配合的工作:
二、直接营业成本(毛利率)
1、酒店财务部提供数据(单位:百分比):项目7月份本月指标本月完成本年指标本年累计完成去年同期差异
毛利率
2、分析(要求:由酒店总办牵头营业部门作出分析,要求简单、清晰,每个分析不能超过三个小点,特殊的可以另行报告)
A、完成指标――采取哪些有效措施:
B、未完成指标――具体原因分析:
C、与去年同期相比(含同期月份及截止同期月份的累计)――上升及下降原因分析:
D、未完成指标的――下一步准备采取哪些措施(以下措施下个月要分析成果):
E、尚需要酒店管理公司及集团其他部门配合的工作:
三、税金
项目7月份本月指标本月完成本月完成率本年指标本年累计完成本年累计完成率去年同期累计增长率
税款
1、酒店财务部提供数据(单位:人民币万元):
2、分析(要求:由财务部进行分析)
A、已完成指标采取过哪些有效措施:
B、未完成指标原因分析:
C、与去年同期相比(含同期及年累计)上升及下降原因分析:
D、在未完成指标的情况下,下一步准备采取哪些措施(以下将作为下个月分析重点):
E、尚需要酒店管理公司及集团其他部门配合的工作:
四、能源
项目7月份本月指标本月完成本年指标本年累计完成全年能耗比指标截止本月能耗比去年同期能耗比差异
能源额
1、酒店财务部提供数据(单位:人民币万元,百份比):
2、经营分析(要求:由酒店总办牵头各能源责任部门作出分析,(证券交易所挂牌交易。19xx年,主营业务规模和资产收益率等指标,在所有商业上市公司中排第一,进入国内上市企业100强。
19xx年,郑百文在中国股市创下每股净亏2.54元的最高记录。19xx年,郑百文一年亏掉9.8亿元,再创中国股市亏损之最。20xx年3月,郑百文刊登债权人中国信达资产经营公司要求其破产还债的公告,8月22日起已暂停公司股票的市场交易。
五、财务分析说明
依据郑百文公布的xx―20xx年中期财务报告、会计师事务所审计报告,以及通过其他公开渠道取得的有关资料,对该公司进行财务分析。需要特别说明的是:
1、财务报表和审计报告说明
(1)郑百文在19xx年度财务报表附注中承认:部份会计记录混乱,会计处理随意,内部往来长期未核对清理。
(2)郑州会计师事务所、天健会计师事务所对其所做的xx年、xx年和20xx年中期审计报告,均因郑百文“所属家电公司缺乏可信赖的内部控制制度、会计核算方法具有较大的随意性”,以及“无法取得必要的证据确认公司依据持续经营假定编制会计报表”而拒绝发表意见。
(3)截止20xx年6月30日,郑百文未能按期偿还银行借款已达21亿元,对该破产申请事宜及可能面对的由其他债权人提出法律诉讼所产生的后果,目前难以估计。
2、会计制度说明
郑百文在会计制度一致性上存在较大差异。公司对1999年12月31日应收款项余额按一年以内10%、一至两年60%、二至三年80%、三年以上100%的比例计提了坏帐准备;对存货中家电类商品按20%、其他商品按10%的比例计提了存货跌价准备;对长短期投资分项以其可收回金额低于帐面价值的差额提取了长短期投资减值准备。但到20xx年中期,却又大幅度改变了相关资产损失准备的计提方法,即暂不计提短期投资跌价准备、应收帐款坏帐准备、存货跌价准备和长期投资减值准备。
3、有关结论说明
本报告主要是站在股东的立场上,分析其经营、管理方面存在的问题及亏损的主要原因。由于受资料、时间及其他条件的限制,报告得出的有关结论,可能存在着片面之处,请阅读者予以注意。
六、行业比较分析
要了解郑百文的财务状况和经营成果,有必要首先放在整个行业的大环境中进行比较分析。
1、行业比较说明
比较的范围选择是:商业板块中20家上市公司。这些公司是:武汉中商、武汉中百、昆百大、合肥百货、华联商城、中商股份、百隆科技、青百A、百大集团、王府井、杭州解百、重庆百货、兰州民百、东百集团、西安民生、中兴商业、豫园商城、益民百货、新华股份、津劝业。
比较的年度选择:1998―20xx年中期,其中每股收益的比较是xx―20xx年中期。
比较的指标选择:每股收益、主营业务收入、主营业务利润、应收帐款周转率、存货周转率。
2、行业比较结论
2.1、xx―20xx年中期,商业板块每股收益总的呈下降趋势。其中xx―97年高度稳定,1998―20xx年中期大幅下滑。郑百文每股收益,在xx―xx年与行业平均值接近,但在xx―20xx年中期,不仅远低于行业平均值,也远低于行业的最低值。郑百文每股收益的下降,有大环境的影响,但更主要的可能是它自身经营管理中存在问题。
2.2、xx―20xx年中期,商业板块的主营业务收入平均值变动较小,变动幅度不超过10%,但郑百文的主营业务收入大幅下降,下降幅度均超过50%以上。xx年,郑百文主营业务收入居行业之首,但主营业务利润不仅远低于行业平均值,也远低于行业最低值,居行业亏损之首,这是极不正常的。
2.3、xx―20xx年中期,商业板块应收帐款周转率平均值呈减缓的趋势,但周转还是非常快的,xx年为52次,xx年为45次,行业最低值也分别为12次和10次,而郑百文只有4次和2次,显著低于行业最低水平,形成呆坏帐损失的风险很大。
2.4、xx―20xx年商业板块存货平均周转率虽呈减缓趋势,不到1个百分点,但郑百文存货周转率大幅下降,下降幅度超过3个百分点,这说明郑百文的营销方式或存货质量可能出现了问题。
从行业比较初步看出,1998年开始,郑百文的每股收益、主营业务收入、主营业务利润出现大幅度下滑,应收帐款周转率、存货周转率明显减缓。下面,有必要对其财务状况、获利能力、现金流量进行进一步分析。
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