數據分析課堂精選(九篇)
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第1篇：數據分析課堂范文
網絡環境下教學資源的搜集整理更加便捷，傳統教學方法雖然總結了足夠的經驗，但如果不能隨著時展進步，必然會落后。文章針對一種大數據分析的移動端在網絡課堂教學中的應用進行分析，從使用方向以及技術功能等方面來進行，為網絡課堂教學任務的開展創造有利條件，并提升系統運行使用期間的資源利用率。
【關鍵詞】大數據分析 移動端 網絡課堂教學
1 大數據分析環境下開展移動端網絡課堂教學的優勢
基于大數據分析環境下所開展的網絡課堂教學，充分利用了網絡環境的優勢，并對常規教學中所總結的經驗進行拓展應用，移動端是近年來網絡發展的主流方向，對傳統的教學方法產生了很大的沖擊，但同時這也是一種前所未有的機遇，充分利用網絡的先進性，結合大數據分析的準確定位，可以幫助提升教學效率，為學生營造出更加高效趣味的學習環境。如何利用好大數據分析來促進移動端網絡課堂教學任務開展，也成為現階段重點的研究課題，這也是文章中將要進行探討的，無論是技術還是應用方法上，都應該做出創新，為教學任務的發展落實打下有利基礎，為教學任務的落實創造有利條件。
2 大數據分析移動端在網絡課堂教學中的應用形式
2.1 在課堂交流中運用移動端
交流時知識點鞏固的有效方法之一，在常規教學任務完成后，剩余時間很難滿足學生有關于知識點交流的需求，借助大數據分析的移動端來開展網絡教學，有關于知識內容的交流也不再受時間與地點的影響，能夠隨時進行師生之間的互動交流。并且大數據分析系統所提供的知識內容也是十分可靠的，能夠幫助解決常規教學方法中難以解決的問題，學生也能夠充分利用課余時間來完成知識方面的學習。移動端的優勢在于便捷與快速，這一點是傳統網絡課堂所不具備的，在這樣的環境下，學生也能夠將自己的思路與同學進行分析，在短時間內快速提升學習成績，實現共同進步。
2.2 實現便捷性資源共享
移動端網絡課堂可以通過APP下載來實現學習，注冊后可以將個人的學習情況記錄在其中，這樣在進行下一階段的學習時也不容易遺忘。每一個注冊的賬號在大數據分析系統中都具有記憶功能，這樣學員在經過一個階段的學習后，也能夠通過系統的記憶功能查看輕松了解這一階段的學習情況，并通過平臺所的信息輕松進行一個階段的學結，與同學之間實現零距離的資源共享。大數據分析背景下所進行的資源共享更新更加及時，不會受到時間以及距離的影響，并且移動端還存在網絡可選擇的優勢，即使在共享過程中受到網絡中斷的影響，系統也能夠自動保存，以免造成重要信息的丟失，為接下來教學任務的開展奠基了有利的基礎。
2.3 模式選擇多樣性
網絡課堂教學模式的選擇，與教師的教學習慣有很大關系，在移動端背景影響下，進行網絡系統模式選擇時，擁有更多的可選擇性，可以根據學生的聽課喜好以及習慣來對現場進行控制，在這樣的環境下，所進行的教學任務也能與學生之間形成良好的互動。應用前首先要確定教學的內容，并根據所總結出的信息來進行云系統下的框架設計，將大數據分析系統結合到其中，這樣接下來所進行的工作內容也會更加的順利。移動端的網絡課堂教學軟件是可以不斷更新的，可以根據學員的喜好來對個人界面進行自定義，這樣應用起來也會更加的方便。由于移動端的存儲能力是有限的，在大數據分析系統中還會進行內存拓展，應用解決移動端應用期間內存不足的問題。
上述幾點是應用期間的具體功能以及有效方法，有目標的對系統進行設計，能夠避免出現教育資源、網絡資源浪費的現象，也是現階段十分需要的。除此之外，在應用期間還需要進行技術方面的創新以及強化，降低網絡不穩定所帶來的影響，可以將大數據分析結合多種網絡技術來共同進行，提升系統運用的工作效率，在處理數據過程中也會更更加的穩定可靠。
3 大數據分析的移動端未來發展方向
隨著電子設備的不斷更新，大數據分析的移動端在發展中也會逐漸提升穩定性與運算效率，在框架設計上必然會更加的簡便，這樣在運行使用過程中能夠節省大量的空間，對網絡系統的工作效率提升也能起到促進作用。靈活性也是未來的發展方向之一，使用者可以對應用界面進行定義選擇，在應用過程中更符合學員以及教師的操作習慣，在使用性能與穩定性上自然也會有明顯的提升，降低系統運行使用期間漏洞出現的可能性。
4 結語
人們應該充分認識到網絡技術并不能夠解決我們所有的問題。但是近年來人們最為關心的卻是如何使用可以利用的網絡技術在網絡形式越來越多樣化的今天，如何正確選擇和使用有助于提高外語能力的網絡資源才是未來真正的研發核心，因此，未來的研究應著眼于分析不同的學習目的下如何有針對性地選擇不同的網絡課堂教學模式。
參考文獻
[1]黃曉濤，王芬，吳馳，龍濤.云計算平臺下網絡課堂生成性教學設計框架研究[J].現代教育技術，2013（08）.
[2]楊俊鋒.創新課堂教學模式 培養學生國際視野――跨文化混合同步網絡課堂的實證研究[J].中國電化教育，2015（10）.
作者簡介
王冠（1982-），江蘇省徐州市人。碩士學位?，F為徐州幼兒師范高等?？茖W校信息網絡中心講師。研究方向為數字資源建設、校園信息化。
第2篇：數據分析課堂范文
【關鍵詞】 宮頸環形電切術；殼聚糖；宮頸病變
江蘇省蘇州市相城區黃埭衛生院于2011年1月～2012年12月應用宮頸環形電切術后聯合殼聚糖宮頸抗菌膜治療宮頸病變，取得較好的療效，現報告如下。
1 資料與方法
1.1 一般資料 選擇2011年1月～2012年12月門診就醫的宮頸病變患者110例，患者均為已婚，入院后均行宮頸細胞學、陰道鏡檢查，并經宮頸多點活檢病理確定診斷，所有患者均符合第七版《婦產科學》中宮頸病變診斷標準[1]，患者均為子宮頸上皮非典型增生（CIN）Ⅰ～Ⅱ級病變，有行宮頸LEEP術適應證而無禁忌證?；颊吣挲g26～58歲，平均36.5歲；其中CIN Ⅰ級病變48例，Ⅱ級病變62例?；颊唠S機分為兩組：治療組55例，年齡26～57歲，平均36.0歲；其中CIN Ⅰ級病變23例，Ⅱ級病變32例；觀察組55例，年齡27～58歲，平均37.0歲；其中CIN Ⅰ級病變25例，Ⅱ級病變30例。兩組患者在年齡、病情輕重、病理等一般資料方面比較差異無統計學意義（P>0.05），具有可比性。
1.2 儀器與藥品 LEEP刀為上海維怡醫療設備有限公司生產的高頻電波（FINESSE）。殼聚糖宮頸抗菌膜由浙江三創生物科技有限公司提供，主要成分為殼聚糖、明膠聚合生物敷料。
1.3 治療方法 所有患者入院就診后經宮頸細胞學、病理檢查確定宮頸病變臨床診斷，完善相關檢查后確定患者有施行宮頸LEEP術適應證而無禁忌證?；颊咝g前如患有盆腔急性炎癥、滴蟲性陰道炎、念珠菌感染等疾病者，均先治療相關疾病，術前與患者充分溝通并于同意書上簽字。
治療組給予如下治療：膀胱截石位，常規消毒，標記移行區范圍，切除病變宮頸組織。術中注意及時止血，切除的組織標記定位常規送病理檢查。術后用推桿將碘伏稍浸泡軟化后的殼聚糖宮頸抗菌膜貼敷于宮頸創面，并用無菌帶線紗球陰道填塞24 h。術后每周來院1次，宮頸手術創面用碘伏棉球消毒后，予以殼聚糖宮頸抗菌膜上藥，至創面全部脫痂為止。對照組手術同治療組，術后用無菌帶線紗球陰道填塞24 h，術后每周來院1次，宮頸手術創面用碘伏棉球消毒，待其自然修復時為止。
術后注意保持外陰清潔和局部干燥，3個月內禁性生活、盆浴、陰道沖洗。記錄陰道流液情況、陰道出血量、持續時間及創面愈合時間。
1.4 療效評價 以陰道流液、陰道出血停止，創面完全脫痂、宮頸表面光滑呈粉紅色、黏膜無明顯充血者為愈合。
1.5 統計學方法 計數資料采用χ2檢驗，以P
2 結果
兩組患者療效比較。陰道出血：治療組1～2周停止者49例（89.09%），對照組1～2周停止者28例（50.91%）。陰道出血量：治療組20 ml以內者45例（81.82%），對照組20 ml以內者24例（43.64%）。宮頸創面愈合時間：治療組1個月內愈合者53例（96.36%），對照組1個月內愈合者49例（89.09%）。具體見表1。
兩組患者的療效在1～2周陰道出血停止、陰道出血量及1個月內愈合者三方面比較差異均有統計學意義（P
3 討論
宮頸上皮非典型增生，屬癌前病變，子宮頸上皮細胞呈現程度不等的異型性，病變由基底層逐漸向表層發展。宮頸糜爛是婦科的常見病之一，長期慢性的宮頸炎癥可以導致宮頸癌變的發生，因此，積極治療宮頸病變對預防宮頸癌的發生有著重要的意義。宮頸環形電切術（LEEP）在微創治療宮頸疾病方面，具有手術時間短、損傷小、不需住院等優點而廣泛應用，但因其有術后出血、局部感染等不良反應而影響治療效果。
殼聚糖宮頸抗菌膜由殼聚糖、明膠聚合生物敷料組成，其具有良好的生物粘附性，不僅有廣譜抗菌、抗感染作用，而且能夠促進傷口愈合，減少瘢痕形成，有利于術后宮頸機能的恢復，從而不影響以后的妊娠，被認為是一種理想的傷口愈合劑[2，3]。
本組研究中，采用宮頸環形電切術聯合殼聚糖宮頸抗菌膜治療宮頸病變收到較好的療效，由此可見，宮頸環形電切術后聯合殼聚糖宮頸抗菌膜治療宮頸病變，明顯縮短陰道出血時間，減少出血量，促進創面愈合，值得臨床推廣。
參 考 文 獻
[1] 樂杰.婦產科學.第7版.北京：人民衛生出版社，2008：244246.
第3篇：數據分析課堂范文
關鍵詞：財經類高校；數據分析課程；課程建設
中圖分類號：G64 文獻標識碼：A 文章編號：1673-9132（2016）34-0040-03
DOI：10.16657/ki.issn1673-9132.2016.34.020
一、引言
隨著大數據時代的到來，數據分析在各行業的重要性日益凸顯出來。大數據時代要求人才具有極強的“數據視野”、“數據意識”和“數據能力”，即對所處行業數據的形式種類詳盡把握，對數據的作用深刻理解，對數據分析方法和分析軟件熟練運用。其中“數據能力”是前兩者的基礎，是實現大數據所有思想和理念的根本保證，是現代經濟管理人才的重要基本素養和技能。
我國的財經類院校肩負著為社會培養經濟管理類高級專業人才的重任，在大數據時代，社會對于經濟管理類高級人才在數據分析方面的要求極大增加，現代經濟管理理論的發展趨勢也體現出越來越重視數據分析的特點。這要求人才既有深厚的經濟管理理論功底，又能夠熟練使用數據分析工具對業務數據進行分析，并得到結論。特別是在研究生教育層面，對數據分析能力培養更加重要。
然而，目前在研究生數據分析能力的培養方面各財經類院校均存在著較多的不足。首先是覆蓋面小，除各院校的統計學院（或類似學科的學院和專業）外，強調這方面能力的培養的學院和專業較少，導致研究生對數據的運用和分析能力不足；其次是形式單一，主要以課堂教學為主，完全忽視了數據分析的實踐性，教學效果不好；再次是教學所用軟件平臺薄弱，多數使用SPSS，極少數專業學習SAS，對于在學術界和業界非常流行R語言、python等平臺則少有涉及。因此，合理設計數據分析類型課程，提高經濟管理類研究生在數據分析方面的理論水平與實踐能力，是廣大財經類高校不得不面對的迫切問題。本文講就財經類高校數據分析類課程的特點、建設思路和建設方案，結合筆者在教學實踐中的一些心得談一談自己的看法。
二、財經類高校數據分析課程的特征
數據分析的目的就是從數據中提取有價值的信息，進而形成知識。因此在絕大多數專業領域均有大量的數據分析需求，對人才的數據分析能力均有較高的需求。從財經類高校的專業分布看，可以把對數據分析能力的需求分成三個不同的類型。
第一類是以統計學院、信息學院（或類似學科的學院和專業）。這兩類專業的教學主要突出理論性、基礎性和方法性，立足于對學生的“數據視野”、“數據意識”和“數據能力”進行全面訓練，使學生能夠在畢業后在任意領域迅速承擔起高級數據分析的任務。
第二類是經濟學門類的相關學科。這類學科對于數據分析教學的要求偏重應用，即學生的“數據視野”、“數據意識”，但由于部分專業（如數量經濟學）對數據分析能力要求較高，因此對于“數據能力”的培養也需要兼顧。
第三類是管理學門類的相關學科。當前的管理學實踐離不開數據，對數據分析教學主要是應用層面的。要求學生具有良好的學生的“數據視野”和“數據意識”，而對于學生的“數據能力”的培養則并沒有太高要求。
三、財經類高校數據分析課程建設的思路
基于上述分析，研究生數據分析課程建設應當采取分層設課的原則，基于不同的教學需求，設置不同的課程群。
對于上述第一類專業，需要在專業核心課程群的基礎上，重點建設大數據相關課程。如分布式計算、非結構化數據分析、R語言、python語言等。在教學中，案例化教學和上機實操應當成為教學的主要形式，尤其軟件類課程應當在機房進行，保證學生有足夠時間熟悉操作并能隨時與教師互動。
對于上述第二類專業，需要以一門基礎課程為先導（如統計學導論），在配合若干專業課與軟件課的組合，如計量經濟學、時間序列分析、縱向數據分析與Eviews、SAS和R語言的配合。在教學時，理論與實操并重，在實操方面突出學生的軟件使用能力訓練，SPSS類型的軟件不應當成為此類專業的主要數據分析平臺（學生應當在學習專業課程時自主學習使用）。
對于上述第三類專業，可以考慮以一門數據分析課程為基礎，配合合適的軟件平臺，同時在其他專業課程教學中突出各個課程的數據分析教學內容和實踐環節，既可以基本達到教學目的。這類課程教學的重點在于對數據分析方法模型的理解，切忌死記硬背，同時輔以一定的案例和上機實操。在軟件平臺使用上，以SPSS這類擁有完善的GUI環境，所見即所得的平臺為主，也可以使用R語言強大的圖形能力作為演示工具，在演示的同時潛移默化地使學生了解R系統，進而為其進一步學習建立基層。
四、財經類高校數據分析課程建設方案――以R語言課程為例
在上述三類專業的數據分析課程建設中，R語言均扮演了重要角色。因此本部分將以R語言課程為例介紹建設方案。
（一）R語言的優勢
R語言作為功能全面地數據分析平臺，在國際學術界和業界得到了廣泛的認同，是應用最普遍的數據分析軟件之一。與其他統計分析平臺（如SAS、SPSS、S-PLUS等）相比，R語言具有若干明顯的優勢：
第一，完全免費，完全開源。與SAS多達幾十萬元的價格相比，R語言是一個完全免費的平臺，且功能同樣強大。
第二，安裝簡便，更新迅速，功能完善。R語言的安裝對于硬件的需求很低，且擁有Windows、Mac、Linux等多個平臺的版本。并且R通過其大量的程序包實現了功能的擴展，用戶總是能通過下載功能包獲得最新的分析模塊。
第三，R語言是被國際學術界廣泛認可，絕大多數國際知名高校都將R作為基本的教學和科研工具。
第四，R語言既是編程語言，又是高度功能化的數據分析平臺，同時具有編程語言的靈活性和功能化數據分析軟件的易用性。
（二）開展研究生R語言教學的必要性
首先，作為一種編程語言，R語言的教學可以訓練學生抽象思維、邏輯思維能力，同時作為一種數據分析平臺，R語言可以訓練學生數據分析模型的應用能力和實際操作能力，這一功能是其他非語言類軟件系統無法實現的。
其次，在研究生教學中開設R語言課程，可以極大提升學生在求職就業、考博和出國深造方面的競爭力。由于R語言在國內外學術界和業界有著巨大的影響，因此熟練掌握R語言無疑會使我們的研究生更加具備競爭力。
（三）研究生R語言教學的現狀及改革的迫切性
從當前的教學現狀來看，R語言僅僅是少數專業才有的課程。但是基于本人這幾年的教學和指導研究生的經驗來看，當前我國財經類高校研究生的動手能力較弱。其根本原因之一是缺少數據分析能力的訓練。若要在不過分增加研究生課程量的前提下迅速提高研究生這方面能力，R語言這種將抽象思維、邏輯思維、數據分析模型和數據分析實操緊密集合的平臺是最好的選擇。
（四）R語言教學的內容劃分
R語言集合了計算機語言與數據分析系統的特點，既能像SPSS那樣通過簡單操作即得到結果，又能夠項C語言那樣進行新功能的開發，尤其是其強大的圖形能力，更為數據分析人員提供了強大的數據可視化平臺。為了能夠為學生全面地講授上述內容，需要對課時進行合理分配，輔以合理的教學模式和考核模式。下面本文將以48學時的研究生課程為例，介紹R語言課程的基本內容和結構。
1.教學內容和學時分配
第一部分，R語言簡介（2學時），介紹R語言的歷史、基本操作環境、相關網站、系統本身和軟件包的安裝方法以及參考書籍等。
第二部分，R語言的數據結構（12學時），介紹向量、因子、索引、數組和矩陣、數據框、列表等概念和相關算法。這部分是后面教學的基礎，同時也是R語言區別于其他編程語言的重要方面，在教學時要突出對因子、索引（以及利用索引實現篩選等功能）、數據框等數據結構與數據分析的關系的介紹。
第三部分，R語言的編程結構（12學時），介紹成組、選擇和循環三種結構。在這部分教學中，重點在不能按照傳統程序設計語言的模式進行教學，要突出數據分析的特征，可以考慮使用R語言自己編制景點統計方法的代碼，如最小二乘法、距離判別、快速聚類等。
第四部分，R語言的繪圖功能（12學時），介紹高級繪圖語句、低級繪圖語句、交互繪圖語句以及ggplot2軟件包等。繪圖是R語言的優勢，允許使用者自由的定義圖形，尤其是ggplot2軟件包的出現，更是將R的繪圖功能推上了新的高度。這部分不但是上述第一類、第二類專業研究生所需要掌握的內容，也是第三類專業研究生應當了解的內容。
第五部分，R語言的基本統計功能（10學時），經過前述四個部分的教學，學生已經對R語言具有了較為深入的了解，并應該具有獨立編制代碼的能力。在此基礎上，可以進行本部分的教學，即對于使用R語言實現諸如回歸分析、多元統計分析、時間序列分析的方法進行介紹。由于這一部分功能均有對應的軟件包和函數，因此在軟件操作方面非常簡單，如果跳過前面幾個步驟直接進行這部分的教學會使學生對R語言一知半解，缺少對R語言核心知識的理解。
2.教學及考核方式
由于R語言是一個操作性非常強的語言平臺，傳統的課堂教學+上機的教學模式會使得理論與實踐脫節。因此建議該課程全程在機房進行，這種教學方法的優勢有三個方面：
第一，教師講解更到位。編程類課程重要的是思考過程而不是結果，因此傳統的課堂上聽講，上機課練習的模式會使得思考過程與結果脫節。而在機房上課則可以使學生跟隨教師的講解隨時練習和實驗，使得教學效果更好。
第二，師生互動更容易。學習編程的過程就是不斷試錯的過程，學生需要不斷地從發現錯誤――解決錯誤的過程中提高能力，而在這個過程中教師與學生的互動非常重要。
第三，課堂練習更直接。課堂練習在學習編程過程中具有非常高的重要性，傳統授課模式下，無法做到當天的學習內容當天聯系，是知識技能的掌握不牢，效率低下。
在考核方面，建議采取開卷上機考核的方式。由于R語言的教學具有極大的實踐性，因此“會用”才是最終的目的。同時，由于R語言極強的可擴充性，因此單純地考查學生對于R語言中一些功能代碼的記憶沒有任何意義，采取開卷的方式，重點考查學生解決數據分析問題的能力的上級考試才能夠實現對學生R語言學習水平的測度目的。
五、結論
當今社會已進入大數據時代，任何財經類專業人才的培養脫離了數據分析類教學內容都是不能適應社會需求的。而數據分析課程的理論與實踐并重的特點，要求在教學過程中既重視數據分析理論模型的講解，又重視數據分析平臺的訓練。只有這樣，才能使得財經類人才的培養跟上市場對于人才需求內容的轉變，培養出符合市場需要的人才。
參考文獻：
第4篇：數據分析課堂范文
關鍵詞： 實驗教學改革 經管類 大數據
實驗教學是培養經管類專業學生實踐能力的重要手段。經濟管理類專業學生不僅要熟練地掌握理論知識，更要具備較強的實踐能力，特別是大數據時代的到來，強調以數據為基礎進行研究，并快速做出決策[1]，不僅對掌握大數據思維和技術的人才需求量擴大，而且對經管類專業人才培養提出了新的要求[2]，因此在大數據背景下應充分認識實驗教學對經管類專業學生實踐技能的重要性，科學全面地構建面向數據分析和管理的實驗教學體系，以適應大數據背景下經管類專業人才的培養需求。
大數據擴寬了信息的來源，提高了信息獲得的速度，分析對象從傳統的結構化數據過渡到非結構化數據，因此對經管人才需要更全面地掌握大數據思維方式和分析流程。對工商管理、企業管理專業而言，需要其更注重利用多種類型的企業運作的數據，通過對其進行整理分析，幫助企業進行業務流程改革，提升企業運營效率，提高經濟效益[3]。對于電子商務、市場營銷專業而言，應學會利用大數據技術探索新商業模型，分析營銷網絡，評估投資風險及創新服務模式[4]。而對于和大數據技術緊密相關的信息管理專業來說，需要更全面地從數據采集、分析到數據挖掘多個方面轉變傳統的數據分析思維，以適應大數據環境下知識管理與智能決策的需要[5]。
1.實驗目的不合理，實驗設計不當。
目前，對于經管理類專業的大數據實驗教學體系還處于基本概念階段，與科研前沿脫節，實驗目標大多只要學生掌握數據采集、統計分析等基本概念和方法，就學會對給定的數據進行分析。但是在大數據環境下，數據分析和挖掘需要針對結構化數據、非結構化數據等用創新性的思維方式解釋分析結果，并用于智能輔助決策及知識發現。因此，大數據實驗課程應與時俱進地適應大數據的要求，開展多樣化、啟發式的實驗項目，不僅讓學生掌握如何收集信息和整理信息，還要解釋隱藏在數據背后的潛在規律。
2.實驗教學方法和手段陳舊。
傳統實驗課是學生按照老師的要求和給定的數據，學習各種數據分析方法。實驗內容設計單一，沒有針對不同知識結構的學生開展有針對性的實驗訓練項目，學生學習積極性不高。因此，在大數據實驗教學中，要以培養學生創新實踐能力為主要目標，在教師的幫助下，通過團隊協作、自主設計完成。同時，分層次制定針對不同知識結構背景的實驗項目，便于學生根據自身的特長和能力自主選擇實驗項目。
由此可以看出，傳統的實驗教學已不能滿足大數據背景下的經管類專業人才對數據分析和處理的新需求，在實驗教學方式、實驗教學內容等多方進行創新和改革，才能培養出順應時代背景的優秀經管類人才。
在大數據背景下，經管類人才應該具備：發現問題的能力，收集整理數據和信息的能力及理解分析數據的能力。對此，我們從教學方式、課程體系、技能與經驗三方面入手，開展實驗教學改革，以適應大數據時代對于經管人才培養的要求。
3.創新實驗教學方式。
大數據時代，書本和課堂不是獲取信息的唯一選擇，網絡資源、各種移動端應用程序等方式都擴展了學生獲取信息的方式，在這種情況下，實驗教學不僅需要讓學生掌握如何搜集、整理數據的技術，還要培養學生觀察、分析問題的能力，從而真正調動學生的學習積極性。例如可以提供多種獲取大樣本數據的渠道，學生組隊進行數據分析和挖掘，設計算法，進行相關分析直到最后撰寫出分析報告，整個流程全部由學生獨立完成。
4.完善大數據實驗課程體系的構建。
對于經管類專業的學生而言，實驗目的主要是讓他們掌握數據分析的主要流程、主要算法的基本原理，具備大數據應用的初步能力。另外，考慮到不同專業的學生知識結構不同，我們構建多層次的經管類大數據實驗課程、基礎實驗，以驗證和演示實驗為主，強調掌握數據分析工具和分析算法，理解數據分析基本流程。專業實驗，以簡單設計性實驗為主，強調利用現有的數據分析工具，較完整地體驗從數據采集、數據整理、數據分析到數據挖掘的全過程，并編寫簡單的數據分析代碼。綜合性實驗，采用自助式、合作式模式，讓學生自己動手收集數據，團隊合作分析問題，在實驗教師的指導下，綜合運用各種數據分析工具，自主設計算法，進行相關分析，直到最后分析報告，初步具備大數據的應用能力。
5.培養專業技能和增加實踐活動。
積極開展大數據應用相關的實踐活動，提供多種形式讓學生參與大數據的實踐環節，在提高專業水平的同時，提高實踐操作能力。合理利用現有慕課、微課等在在線課程作為實體課堂的有益補充，引導學生深入學數據技術。另外，積極聯系軟件企業提供各種實習途徑和崗位，讓學生真正參與與大數據的各種項目開發，強化課堂的理論知識，豐富實踐經驗，提高專業級技能，有效地提高學生的數據分析能力和數據挖掘能力。
大數據作為近年來的熱點研究問題，已經廣泛應用于經管類學科當中。經管類專業學生只有更好地掌握并懂得如何利用大數據，才能在大數據時代擁有更多的優勢。因此，本文從教學方式、課程體系、技能與經驗進行創新，提出切實可行的改革措施，以更好地培養經管類學生的數據分析的專業能力，適應大數據環境下知識管理與智能決策的需要。
參考文獻：
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第5篇：數據分析課堂范文
關鍵詞：高職數學；數據分析觀念；培養
數學教育一直是眾多學科中的重要內容，在高職數學的教學中，數據分析觀念的培養工作是一個復雜的過程，需要一個長期的積累和培養。首先得讓學生了解到數據分析的意義，讓學生對高職數學中的數據分析產生興趣，通過生活中的一些問題做個數據調查分析，體現數據分析的過程，以便為學生養成數據分析觀念而打下基礎。通過對高職數學中數據分析觀念培養的研究，提出有效的措施，將數據觀念培養的措施運用推廣到更多的領域中。
1 背景分析
如今信息技術在飛速的發展，人們面臨的機遇和挑戰也越來越多，經常是有很多不確定情境中要根據大量的數據，來做出正確的判斷，這是每個人都應該有的最基本的認知。數據分析則是通過數據的收集、整理和分析，來為后面的決策提供依據。所以在2011年的《數學課程標準》中就有明確提出將學生的數據分析觀念作為數學課程教學的重要目標之一。要讓學生在遇到問題時，可以通過數據分析的方法來獲得信息。
2 數據分析觀念培養的內涵
數據分析觀念的主要是指利用數據調查的方法對一些問題進行分析研究，從而得出相關的結論，幫助問題的解決。數據分析觀念的培養有助于生活中很多問題的解決，有些企業在進行投資執行，都需要經過一定的數據分析之后再做決定。數據分析中一個很重要的內容就是分析方法，面對同一組數據，因為分析方法的不同，所得出的結論也存在著差異，根據自己需要研究的問題方向，選擇合適的方法最為重要。數據分析觀念的建立中，一些重要的因素有很多，了解數據分析觀念的內涵也是非常重要的，其中建立數據相關意識是最基本的內容。數據相關意識指的就是數據的收集和對數據的處理，在解決問題之前，首先需要相關的有效數據才能進行分析。其次就是分析方法的選擇，分析數據的方法有很多，根據自身的問題選擇合適的方法很重要，方法確定了對結果是存在一定影響的。最后就是需要理解數據分析結論的隨機性，通過數據分析得出來的結論只能說是具有較高的概率，但是不是百分之百的確定性。了解數據分析的內涵之后對于數據分析觀念的建立更是事半功倍。
3 有效提高高職數學數學分析觀念的方法
3.1創造有效的情景，讓學生了解數據
每個學生的認知規律和心理特征都會有一定的差異，所以在創造出各種類型的數據分析模式，現實的、活潑生動的、多彩的或者是有挑戰性的數據分析活動。通過活動可以最大限度的豐富學生對數據的認識，學生也會因為了解到數據內部富含的信息，更加的喜歡數據，感受到數據的積極意義，學生在遇到問題時會自覺主動的收集數據。比如說，可以在教學過程中，讓學生統計班級同學的生日、身高；統計住家附近的商店某個商品的銷售情況；統計某個時間段十字路口車輛和行人的情況，這些東西和學生的生活息息相關，也更容易吸引學生的興趣，學生會積極的從各個方面開展統計工作，然后對數據進行收集、整理、分析，培養學生數據分析的能力，更深入的去了解人和物，體會到統計的獨特的魅力所在
3.2明_背景，合理選擇分析方法
生活中有很多的事情都是需要通過數據分析獲得的數據才能做出某種決策的。比如說，在新生入學之后，就要統一著裝，設計校服，這時就要對學生的身高做出統計。數據調查匯總之后，我們就要根據這些數據提取出有效的信息呢。分析的方法是多樣性的，如何從中選擇出合適的方法，就要充分的了解到問題產生的背景和需要解讀的信息，一起融進數據分析中。有些學生可能會最先關注這些數據中的最小值和最大值是多少，當找到了這兩個數值之后，整個區間也就明確出來了，然后學生就會采用按段分組的方式對這些數據進行合理分組，分析出每個身高段的人數，也能夠發現在那個身高段中人數是最多的，中等水平學生的身高又是多少，平均身高也能相應計算出來，另外還可以將自己的身高和其他人的身高做一個有效的對比，發現自己所處的位置。很多信息都是可以通過數據的整合分析出來的，學生通過不同的方法去分析同樣的數據，對數據的理解也會不一樣，從多個角度對數據進行解讀，數據中蘊藏的信息也能夠更直觀的挖掘出來。
3.3讓學生積極參與到統計活動中來
單純的依靠邏輯思維是無法獲得經驗知識的現實世界的知識都是通過不斷實踐而獲得的。人們觀念的建立是通過親身的經歷獲知的。要讓學生建立完善統計觀念，行之有效的方法其實應該是讓他們積極的參與統計活動的所有過程，其中包括：研究調查、數據收集、數據整理、數據分析、信息獲取、決策制定、互相交流、評價和改進。比如說高職學校在迎新晚會上采購什么水果，這種問題在學生的活動中肯定會遇到的，他們在解決問題的過程中，肯定會思考如下幾個問題：班上的其他學生會喜歡什么樣的水果，學生喜歡水果的人數，然后將這些數據進行整理、分析幫助學生做出很好的決策，這樣采購回來的水果才會獲得班上其他學生的喜歡，也能更好的讓班干部融入到學生中，下次工作的開展才能更好的推動。這樣，當學生經歷了數據的收集、整理、分析和決策時，學生才會明白問題的解決不是單純的依靠某個人，而是需要依靠數據，這樣問題的解決才會更加的有理有據，才會更為其他人所接受。
3.4有效的和其他領域相結合
在高職數學教學過程中，有很多知識都是可以培養學生數據分析的好的媒介。在教學中，教師要高校的利用這些內容，不斷的應用和強化數據統計分析的方法，增強學生數據分析的能力。在某些教學中，教師可以通過知識獲取額過程來強化學生數據分析的意識，引導學生去思考。可能同一個問題，不同的學生會得出不同的數據，為什么會有這樣的差異，可能是因為測量造成的誤差，也有可能是其他的原因，這些都會事件發生的隨機性。所以教師在進行教學的過程中，不要局限在某個方面，要讓學生培養發散性思維，從各個方面對數據進行分析，發現其中的規律，這樣數學的教學工作才會取得成績。
3.5積極開展實踐活動，讓學生形成策略
高職數學中數據分析觀念的培養工作不能只依靠課堂上的一些內容。教科書上的一些材料背景應用起來還是有限的，對于學生來說缺乏了形象性，積極地開展實踐活動，將課外的活動與課堂的學習結合起來，不僅可以激發學生學習的興趣，還能夠培養學生自主學習的能力。我們都知道，知識都是來源于生活的，培養學生注意觀察生活中數據分析的內容，借用一些外界的力量了解數據分析。例如可以從報紙、新聞、雜志、廣播和互聯網等途徑查看到很多方面的數據，老師可以選擇其中的一些內容，發起學生內部活動，將生活中一些實例的數據分享給學生們。學生們利用自己學習的數據分析知識，對老師提供的這些數據進行分析研究，都是自己的一些結論，或者是提出一些問題，這樣有助于讓學生體會到數據在生活中的廣泛運用，同時也有助于學生利用數據分析的角度去思考問題，幫助他們建立數據分析觀念。通過這樣開展實踐活動，為學生提供思考的平臺，讓他們親身經歷數據分析研究問題的整個過程，發現其中的樂趣，使得他們擁有解決問題的策略。
3.6引а生重視數據隨機性，幫助學生全面認識數據
在培養學生數據觀念的過程中，需要讓學生對數據的特性有個全面的了解。數據的產生存在著一定的隨機性，需要讓學生體會到這個數據的隨機性，老師可以通過實例的方式讓學生參與到數據的產生中來。針對某一個時間段，學校門口的人流量進行統計，老師在這個過程中可以知道學生采用合理的方法進行統計，并且注意讓學生思考數據產生的有效性，讓學生在親身記錄的過程中尋找到一定的規律，幫助學生理解數據隨機性的含義。這有助于學生對數據知識的全面認識。
4 結束語
通過上述的研究分析我們了解到，數據分析觀念的培養對高職數學的學習具有重要的意義。高職數學本身所涉及的內容就比較復雜，需要具有一定的思維能力才能夠吸收，數據分析觀念的培養對學生思維能力的培養具有促進作用，同時對其他課程的學習也具有帶動作用。通過一定的措施培養學生們的數據分析觀念，這樣他們在面對數據分析時就不會再是覺得煩惱而是覺得很親切，主動的去研究分析數據，對學生學習能力的提高具有積極的作用。
參考文獻：
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[2]王蒙.對高職數學數據分析觀念培養的幾個探討[J].上海教育，2015（09）.
第6篇：數據分析課堂范文
一、數據分析，深度探究
當代的初中生，大多數的時間都在學校度過，接觸社會的機會相對比較少，為了提升學生們對知識的理解程度，使學生更好地了解社會、親歷社會，我們開展了實際生活數據分析的活動，使學生可以在數據分析、數據整理中深度探究、了解知識。
為了幫助學生了解創新的重要思想和創新的價值，激勵學生勇于開拓創新，我為學生列舉了一些實例：某品牌手機的價格在手機行業中是數一數二的，為什么呢？因為它背后有45%的科技創新技術做支持。另一品牌手機是國產手機，在我國手機行業中，其占有的市場份額最大，而且在國外，手機的銷量也遙遙領先，此種手機擁有這樣的產品地位，絕大多數原因為企業每年將大多數的利潤投入到自己產品的科技創新研究當中。數據分析讓學生看到了知識產權的重要性，看到了創新的價值，學生為了更好地親歷數據分析，必須對課本知識進行拓展，在大量的事實面前，不僅驚訝于這兩種手機的成就，更體會到了創新的重要性?？梢哉f，運用數據分析，學生不僅可以將課堂上學習到的知識應用于實際的生活當中，還能準確了解知識的內涵，拓展了視野。
二、多元調研，親密接觸
初中課程標準不僅要求學生學習理解課本知識，還十分注重培養學生對知識的應用能力，要求教師盡可能多地為學生提供應用所學知識解決生活實際問題的能力。為了讓學生與實踐有更加“親密的接觸”，我結合教材主題，有效搭建平臺，引領學生在調研活動中理解知識。
為了讓學生更好地理解民族精神的主要內容、社會主義核心價值觀的基本內容以及弘揚民族精神的重要性，我為學生布置了實踐性較強的作業，如訪問身邊至少十個人，訪問的主要問題為：我國的民族精神是什么？社會核心價值觀基本內容是什么？如果被訪問者不能很好地回答起來，請有禮貌地告知對方，并記錄下自己訪問的人員中，有多少個人對民族精神和社會核心價值觀比較了解。當學生在大量的實踐調研之后，設計匯報環節，通過匯報再現學生的調研過程，并在交流中理解本課內容。實踐調研不僅鍛煉了學生與他人的交流能力，還能對所學知識有更加深刻的了解。在課余時間，教師指導學生對社會熱點問題進行調研，能使學生更好地進行實踐，在實踐中會感受到知識的價值，從而產生價值認同感。
三、交流探討，升華認知
為了更好實現初中思想品德教育的目標，我在進行初中思想品德教育時，不僅把教學的重點放在課堂之上，還十分注重學生在課后的交流探討活動。在課后的交流探討活動中，學生紛紛將自己的學習心得體會與同學進行分享，這樣，學生們就可以從其他學生那里獲取新的知識，實現優勢互補。
為了讓學生在今后遇到挫折時有更多的解決辦法，我指導學生進行了以“遇到挫折該怎么辦”的交流探討活動。有的學生說：首先我們在心理上要正確認識挫折，要從兩個方面來分析，一方面挫折_實可以為我們解決問題帶來一些麻煩，給我們以打擊或者是一些損失，但是從另外一方面來看，挫折也是生活中的一個臺階，只要我們可以邁過去，那么，我們在暫時的損失之后，會變得更加的堅強和成熟。當學生說完此話之后，有一個學生突然站起來說，“謝謝你，我以前遇到挫折只看到了它不好的一面，以至于影響了自己解決問題的能力。如今，我明白了，在挫折面前，我們要有積極樂觀的態度，態度決定一切。以后，我再也不悲觀的看待挫折啦?！碑敶藢W生發言完畢后，又有一個學生說，“面對挫折不僅要有積極樂觀的態度，還應當在平時了解戰勝挫折的正確方法，例如，在日常生活中樹立明確的奮斗目標，這樣就會走減少走彎路，還可以培養自己換個角度看問題的習慣”……課堂討論異?；钴S，學生們一個接一個地積極發言，他們對挫折有了更多的感性理解，并逐漸內化到自己的能力體系中。知識的火花需要思維的碰撞，課后交流探討是學生思維碰撞的好陣地，而教師要扮演的角色是引導學生積極發言，表達自己的想法，同時教會學生取長補短、優勢互補。
第7篇：數據分析課堂范文
培養數據分析觀念是小學數學“統計與概率”領域內容的核心目標，《義務教育數學課程標準（2011）》后，特別是在2015年教育部提出“核心素養”以來，數據分析觀念的培養得到前所未有的關注和重視。
數據分析是反映由一組數據引發的思考，人們可以分析與推測出可能的結論。數據分析強調的是數據，是實證判斷，而不是憑感覺臆斷，既要回顧分析，又要做出預期，既要關注局部，又要關注整體。因此，數據分析觀念的培養需要學生親歷與體驗。
史寧中教授在他的《基本概念與運算方法》一書中指出：“統計學研究的基礎是數據，是通過對數據的分析得到產生數據背景的信息。”統計學與數學有所不同，數學研究的基礎是抽象了的定義與假設，而統計學強調的是數據，是數據分析觀念。如平均數在數學里只是一個算式的運算結果，而在統計學里是一個重要概念，使用平均數反映一組數據的水平以及產生的影響。
當前，教師們關注與研究更多的是數學，對統計學的認識還比較模糊，在實際教學中難免出現偏差。那么，如何引導學生經歷統計過程，更好地促進和培養數據分析觀念呢？筆者認為，“統計與概率”教學要重視以下四個方面的轉變。
一、資源利用變虛擬為真實
教材提供的活動設計，或出現的一組數據，本質上都是虛擬情境，學生難以獲得真實的經歷與體驗，如果開發真實的活動資源，經歷真實的統計過程，效果更佳。
例如，教師組織課堂內的統計活動――摸球游戲：袋子里裝了10顆球，有紅球和黃球。不打開袋子看，你怎樣才能知道紅球多還是黃球多？要求先討論摸球規則，再分組進行“我摸你猜”的摸球游戲。學生根據小組內的摸球統計數據，初步猜想哪種顏色的球多，感受小數據信息的作用。接著，學生進行小組摸球情況對比，分析與大多數摸球情況不同的個案，探討能讓實驗判斷更為準確的方法。最后，匯總全班數據，感受數據信息量變大之后給“哪種球多”的判斷帶來的變化。學生經歷試驗、猜想與驗證的過程，感受隨機現象的不確定性，以及隨機現象背后隱藏的一般規律。有些統計活動還可以從課堂內延伸到課堂外，使學生親歷實實在在的統計過程。
二、統計活動變“一般”為內涵
小學階段的統計方式最為簡單，無非是收集數據、整理數據與簡單的數據分析，但從統計背景和統計學的視角看，在統計過程中還可以從以下方面挖掘內涵。
1. 樣本感知。
例如，教學中進行“全班學生最喜歡哪個體育項目”的調查活動，教師不應著急調查統計，讓學生先對樣本的選擇有初步的感受。引導學生選擇與討論：三種調查方法，哪種比較合適？（1）問自己最要好的幾位同學；（2）問自己小組的所有同學；（3）問全班同學。然后，再次討論：要知道全校同學最喜歡哪種體育項目，你認為哪種方法比較合適？（1）問全校學生；（2）調查每個年級的一個班級學生；（3）在校門隨機詢問部分學生。引導學生聚焦樣本的代表性與可操作性，建立樣本概念，感知總體與抽樣調查的樣本選擇。
2. 嘗試方法。
在收集數據與統計數據的過程中，不同情況下采用的統計方法也會不一樣，教師需要提供給學生嘗試不同方法的機會，感受調查方法的多樣性和不同方法的優點。
例如，每學年末的不同學科教師的滿意度調查，先采用逐一詢問同學后畫正字的統計方式，讓學生感受該方法效率的低下；然后采用全班舉手的方式，學生感受快捷與方便，但又發現這樣統計真實性受到影響，學生對這樣的調查統計沒有心理安全感，進而討論更科學的調查統計方法。最后采用不記名問卷統計完成調查任務，學生對無記名問卷的真實性有了初步的感受。如果用網絡無記名調查問卷的方式，學生在規定時間內，可以在不同地方完成問卷，時效更佳。
3. 體會價值。
一般情況下，課堂上教師都會讓學生說一說統計與統計結果的用處，比如調查統計學生最喜歡的運動項目，那么就可以建議學校多開展這項體育活動，但這就像是一場模擬活動，學生還是沒有獲得真切的價值體驗。我們所期待的效果是，通過統計活動，學生可以發現問題，讓他們看到事物的發展變化，才能更好地體驗統計的價值。
例如，筆者針對校園周邊環境臟亂差的現象，組織學生開展研究性學習活動。學生通過調查，發現校園周邊臟亂差現象的成因是小攤小販占道經營，不僅阻礙學生通行，還留下了許多垃圾。隨著調查的深入，他們發現在小攤販購買早餐的主要群體是學生。進一步在五年級開展的問卷調查中，學生發現：經常在小攤販吃早餐的學生占全年級總數的34%，其中外來務工人員子女占92%，主要原因是父母沒時間準備早餐。取得第一手數據資料后，由學生策劃的“家里吃早餐，安全又健康”的活動隨即展開：給家長一封倡議書，開設保健與養生課，與街道、城管等多部門齊抓共管，使得校園周邊環境得到徹底改善。在調查、統計、分析、活動的過程中，學生真切感受到調查統計對具體事物所產生的變化，體現了它的實用價值。
三、統計圖的選擇變“絕對”為“相對”
在小學階段，主要有三種統計圖供教學選擇，它們都可以直接表述數據，但還是有各自的特點：條形統計圖能清楚地表述數量的多少，扇形統計圖能清楚地表述數量所占的比例，折線統計圖能清楚地表述數量的變化情況。一般統計圖選擇的標準是：離散的數據用條形統計圖，連續的數據用折線統計圖。但統計學與數學不同，統計圖的選擇只有“好壞”之分而無“對錯”之分，也就是說，要表述離散數據的變化規律或發展趨勢，也可以采用折線統計圖，要表述連續數據的多少，也可以用條形統計圖。
例如，要表述兩個班在運動會4個項目上的成績對比。
如果用折線統計圖表示，也能清楚地反映1班各個項目成績總體高于2班，但在第三個項目成績對比中出現反差，2班的得分明顯高于1班，要引起1班的重視，查找原因；而2班在第三個項目上總結成功經驗，在其他項目上要總結經驗教訓、改變策略。
因此，統計圖選擇的關鍵在于你要表達什么，能達到目的即可，教學時切忌一刀切。
四、統計課程變單一學科教學為學科整合
“統計與概率”作為數學課程重要內容，分布在每一冊教材中，它作為數學教學的一個模塊，意味著課時量有限，讓學生充分體驗統計過程有一定難度。教師需要拓展統計教學的時間與空間，將統計活動滲透到各個相關學科的教學中，與學科教師合作，整合課程內容，更好地培養統計意識，達成提升學生數據分析觀念水平的目的。
舉例來說，筆者所在學校開展全員體鍛活動一年有余，體育教師感覺學生的體質健康水平有了很大提高，這一結論要有說服力，就需要用數據證明，讓學生親歷數據收集、整理、分析與判斷的過程是很有意義的活動。學科教師合作引導學生收集體鍛前與體鍛后同年級身高、脈搏、近視率，以及各項運動水平的真實數據，制作成復式條形統計圖和折線統計圖，條形統計圖對比前后兩年同期學生的健康水平，折線統計圖顯示同一個學生在體鍛前與體鍛后健康水平的差異，數據顯示，學生的脈搏與近視率等各項指標的變化讓人吃驚，學生在經歷統計的過程中體驗運動的重要性。讓人意想不到的是，全校師生在數據面前統一了思想認識，全員體鍛的理念得到持久地貫徹與落實。
第8篇：數據分析課堂范文
大部分學生已基本掌握Excel的操作，在復習課中難免會失去對所要學習的知識的新奇感和興趣，也容易高估自己。因此，在這堂課中設計一個合理的任務是非常必要的。
本節課的任務設計旨在激發學生的學習熱情，讓學生在合作完成任務的過程中復習知識。
教學目標
知識與技能：復習鞏固Excel基本操作，熟練使用該工具軟件加工信息，提高數據分析能力。
過程與方法：通過招聘會前的熱身運動和招聘會中各環節的實施來提高學生綜合運用Excel軟件的能力。
情感、態度與價值觀：通過對作品的創意設計，增強審美觀；通過小組合作，培養團隊協作精神。
教學重難點
重點：進一步掌握Excel的基本操作技巧和數據分析能力。
難點：在解決實際問題的過程中選擇和應用Excel操作方法。
教學設計思路
為了讓學生有復習的內驅力，筆者在顯性的任務中設計出隱形的教學目的，通過分組競爭、小組合作的“招聘會”形式組織課堂。具體環節如下：
創設情境（旨在引出任務）熱身運動（旨在回顧知識）爭分奪秒（旨在突破易錯點）創意設計（旨在分析數據、美化表格）成果展示（旨在歸納知識點）活動感言（旨在反饋課堂效果，評價學生的知識掌握情況）。
如何能夠在分組競爭、小組合作中有序地開展這場“招聘會”是這節課的關鍵。
教學過程
1. 創設情境，任務引出
（1）情境描述：校園Excel義工招聘會。
（2）招聘要求：招聘一個團隊，有扎實的個人技能、審美觀和團隊協作意識。
師生互動，了解招聘需求。
設計意圖：創設情境使學生自然產生需求，激發他們的角望和自我表現欲望。
2. 熱身運動，知識回顧
教師出示任務：招聘會正式開始前，請學生們進入“準備室”文件夾進行熱身練習，按下面要求補充完成“高中生在校消費情況調查表.xls”（下面簡稱消費表）并自動閱卷。
（1）把序號這一列的數據格式設置成為：001，002，003……
（2）在工作表sheet2中篩選出性別為“男”且每月消費總計高于500元的記錄。
（3）在D23：F23區域中計算各消費點每人平均每月消費。
（4）用公式法（每月食堂消費/每月消費總計）計算食堂消費比例。
（5）以每月消費總計為主要關鍵字對表格進行降序排列。
（6）以A24:F24為數據區域，創建一個“各消費點平均每月消費比例”的圖表。
要求：①選擇你認為最合適的一種圖表類型。②將圖表放在工作表Sheet3中的B2:F10區域內。
學生操作。
設計意圖：一周只有兩節信息技術課，學生對知識點遺忘率高，一上課讓學生練練手，起到很好的溫習效果，為下個環節做好鋪墊。
3．爭分奪秒，易錯點突破
招聘會正式開始，第一環節：“爭分奪秒”。
將學生分為四人一組。
說明規則：本環節題型為糾錯題，素材源于熱身運動的“高中生在校消費情況調查表.xls”。在教師操作之后學生搶答。搶答正確則該小組得10分，不正確則得2分。本小組成員之間可以相互討論。
展示題目，記錄得分。
糾錯題1：某生“對本表中以每月消費總計為主要關鍵字進行降序排列”時出現了排序警告，請分析原因，并演示正確操作。（該題考查排序時數據區域的選擇。）
糾錯題2：某生在“計算各消費點平均每人每月消費數額，并保留兩位小數”操作后發現顯示有誤，請分析原因，演示正確操作。（該題主要考查單元格格式設置和學生的應變能力。）
糾錯題3：在工作表sheet1中用公式法（每月食堂消費/每月消費總計）計算食堂消費比例。(教師故意運用相對地址輸入公式，考查相對地址和絕對地址知識點。)
糾錯題4：在本工作表中創建一個以E8:G8，E29:G29為數據區域的“各消費點平均每人每月消費”的圖表。圖表類型：餅圖。圖表標題：“各消費點平均每人每月消費表”。（說明：教師操作時故意選錯數據區域和忘記設置圖表標題，主要考查不相鄰數據區域選擇方法和圖表修改方法。）
設計意圖：（1）通過搶答形式進行易錯題演示以便更好地調動學生積極性，提高所有學生的注意力。（2）以糾錯的形式加深學生對易錯點的印象，以達到突破易錯點的目的。
4．創意設計，數據分析
招聘會第二環節：“我的創意我做主”。
教師用PPT展示任務一：請各小組分析消費表：總體消費水平偏高的學生主要把錢花在哪一個消費點（滿分20分）。任務二：請充分發揮自己的想象力，結合任務一中數據分析的結果美化表格，并把最終作品存放到學校FTP中名為“創意作品”的共享文件夾內（滿分20分）。
各小組推選一名操作手，其他學生一起出謀劃策。
美化提示：可以根據本小組數據分析結果適當刪除不需要的行和列；設置標題格式、表格內字體大小和顏色、表格列寬、行高、邊框；可以通過設置不同的底紋顏色來顯示不同學生的消費水平，是“紅牌罰下”、“黃牌警告”，還是“正常范疇”。
設計意圖：數據分析是一個難點，采用團隊協作方式，希望能通過集體智慧迸發出靈感。由于每位學生的審美觀不同，所以對美化圖表這一塊不提出具體要求。但從課堂上學生的反應來看，若什么要求都沒有了，學生反而會覺得無從下手，于是我在這里增加了美化提示。
5．成果展示，歸納知識點
教師統計得分，為優勝團隊頒發聘書。
優勝作品展示：教師和學生一起分析優勝作品中用到了哪些Excel操作，總結歸納Excel知識點。
6．招聘會感言，課堂效果反饋
請學生在任務單中發表對本次招聘會的感言并上交。
設計意圖：設計招聘會的學生感言，反饋學生知識掌握的情況。
教學反思
本節課是筆者進行教學嘗試后多次備課整合的結果。
起初，筆者在“爭分奪秒”環節中設計了較多的Excel操作題，但只是個別搶答成功的學生上臺演示，存在學生參與操作面不大的弊端，于是筆者嘗試刪除這個環節，用傳統的全體學生練習來替代，但也發現雖然學生參與面大了，關注度卻明顯降低，同時很難讓學生攻破易錯點。于是，最終筆者在“爭分奪秒”環節之前增加了“熱身運動”，讓全體學生參與完成基本的Excel操作，把“爭分奪秒”環節改成糾錯題類型的搶答環節，專攻易錯點。
復習課本身就是查漏補缺的過程，只有清楚學生對知識掌握的程度才能更好地安排下一階段的教學任務。于是，筆者在經過多次思考和嘗試之后增加了“活動感言”這個環節，以完成對學生學習情況的反饋。
第9篇：數據分析課堂范文
這正是全球各地諸多企業的問題所在。盡管公司經理深知大數據所能帶來的效益,但他們難以找到擁有合適技能的人才。
利用大數據的潮流毫無放緩跡象。管理咨詢公司埃森哲去年調查了600家美國和英國公司,結果發現有三分之二的公司在之前18個月任命了負責數據管理和分析工作的高管。即使是尚未設立此類高管職位的公司,也有71%準備在不久的將來作出任命。
招聘顧問也表示,對數據分析專家的需求正在飆升。專注信息技術領域、在倫敦和阿姆斯特丹設有辦事處的Cititec表示:“今年前六周,我們收到的大數據招聘請求與之前六個月一樣多。我們估計,該數字今年將比去年高出100%,甚至更多?！?/p>
的確,大數據正快速成為IT招聘機構的重要專長。“我們現在擁有一位大數據專家,而一年前還沒有,”Cititec補充道,“這是一塊競爭激烈的市場,有很多公司競相爭奪資深人才?！?/p>
埃森哲北美金融服務數據分析部門執行董事布萊恩?麥卡錫(Brian McCarthy)認為,全球及各行各業的需求意味著,數據分析技能嚴重供不應求,尤其是在美國和英國。
他說:“背景適合從事數據科學家工作——計算機科學、統計學、機器學習——的畢業生正在走出校園,但他們的數量還不夠。”
麥卡錫補充道,盡管許多公司轉而聘請合同工——埃森哲調查表明,有近60%的公司求助于外部分析師和咨詢顧問——但它們仍無法找到需要的人才。
Cititec稱,這種緊缺十分嚴重,以至于英國承接IT外包工作的資深數據架構師或業務分析師可日賺500英鎊至650英鎊。在該領域資質最為優秀的一端,博士級別的數據科學家能夠拿到9.5萬英鎊的高額年薪。
“甚至連海外外包也無法解決這個問題,”麥卡錫指出,“因為印度、中國和巴西等新興經濟體沒有足夠的資深人才?！?/p>
人才緊缺似乎還將持續數年。
埃森哲在今年的《數據分析在行動:通向高投資回報率之路的突破與壁壘》報告中預測,到2018年,光是在美國和英國,需要具備高深科學、技術、工程和數學知識的職位的增長速度將是其他職業的五倍,是金融服務等信息密集型行業職位的四倍。
報告稱,新興經濟體培養出STEM人才的數量高于發達經濟體,但仍無法滿足全球的潛在需求。
確實,埃森哲卓越績效研究院在去年的一次調查中研究了美國、中國、印度、英國、日本、巴西和新加坡對數據分析經驗的需求。調查發現,到2015年,所有這些國家(除中國外)都將面臨勝任分析科學家工作的博士畢業生數量凈短缺的問題。
“美國、英國、日本、新加坡和巴西幾乎將肯定遭遇高端人才的嚴重短缺,”埃森哲表示,“盡管印度的數據分析服務行業蓬勃成長,但它也將難以培養出足量的博士生來填補所有新的數據分析科學家崗位?！?/p>
例如,美國新增數據分析專家職位的數量將占全球新增總量的44%,但該國只能供應23%的人才,導致近3.2萬人的缺口。
只有中國似乎出現了少量的過剩,但埃森哲警告稱:“如果對數據分析的需求加速升高,那么中國也將可能出現短缺。”
不過,有志學習數據分析技能的IT職業人士面臨著充足的培訓機會。IBM和甲骨文等大型IT廠商,以及獨立的IT專業培訓機構,均提供在線和課堂式課程。
大數據創業公司也提供培訓。例如,基于Hadoop框架設計的軟件和服務提供商Cloudera有自己的“Cloudera大學”,而競爭對手MapR也擁有“MapR學院”。
Cititec稱:“優秀的數據分析師應當擁有從事數據分析的必要技能,可以通過學習或在職培訓獲得這些技能。IT專業人士開始意識到大數據領域與日俱增的重要性,他們在問:我如何獲得這些技能?”
但埃森哲的麥卡錫認為,面向新的數據分析領域對IT專家進行再培訓,并不像給現有員工上課那樣簡單。
