如何提高学生数据分析能力_浅谈发展学生的数据分析能力

中图分类号 G421 文献标识码 A 文章编号 1006-5962(2012)05(a)-0074-01《统计初步》是高中数学新课程《数学》(北师大版)必修3中第一章内容。这一章的教学目的是使学生认识到数据随处可见,感知和识别数据,认识各种来源的数据,学会用度量来反映一组数据的特征,学会用统计图表反映数据的特征,能够借助于图表和公式回答有关数据特征的问题。因此,本章所涉及的问题大都是实际问题,和我们日常生活联系密切。要解决实际问题,首先必需学会收集数据,进行整理,最主要的就是对其进行分析。然而,受传统教材的影响,我们平时的数学教学,对一些实际应用问题并没有理论问题重视,学生也是知道数学主要是算,岂不知算的目的最终还是要回归到实现生活中。于是表现出认为内容简单,不太重要,这样就给其解决实际问题能力的发展与提高主观上造成了一定障碍。通过这一模块的教学我们就会发现新课程对学生数据分析的能力特别注重,这就需在平时教学中纠正学生认识上的偏差,加大培养力度,下面就自己对发展学生数据分析能力的看法和体会表述如下:

1、平时教学中注意转化学生思想上的偏见。使其明确数据分析能力的构成。数据分析能力由数据的认识能力,数据的收集能力,数据的整理能力,数据的表达能力,数据的探索能力等几个方面构成。各种构成之间是紧密联系,相辅相成的,它也与其他数学能力有紧密的联系。

2、实际教学中尝试从不同方面发展学生的数据分析能力。

数据分析能力是一种高层次的思维品质,只有在解决问题的过程中,在动手实践和探究中,才能得到充分发展。

(1)加强感知理解,思考比较优劣。平均数,中位数和众数等都是描述数据集合的集中趋势的度量,教师应该帮助学生理解这些概念的联系与区别。事实上,改变一个数据的值,往往不能从根本上影响中位数,而增加或减少一两个极端数值点,对于平均数的影响是非常敏感的。反之,中位数对于这种变化的敏感性就差了。

(2)贴迈现实生活,增加学生兴趣。教师可以鼓励学生,从其他资源中收集数据,并作为对自己收集的数据的补充,并指导学生决定什么数据适合需要,考虑哪些数据信息具有局限性,可能影响对数据的解释。

(3)实验收集数据,加强动手能力。教师可在每节上课前给学生布置课外收集数据的任务,让其实验收集数据,可以以小组进行,要求每个成员加强协作,人人动手。

(4)探索蕴涵规律,加强数据发现。利用对数据列出的散点图和线性回归方法,可以测定和检验某个总体中的两个变量之间是否存在线性相关关系。对这种关系的探索,可以发展学生的探索精神。在具体问题的研究中,教师应诱发学生以数据为基础回答问题的愿望,在整个过程中进行观察、推理和猜想,提高观察与猜测能力。

(5)联系多种情境,抓住一个原理。教师要鼓励学生描绘许多数据,从图中寻找关系,分析变量之间线性关系非线性关系,以及不明显的关系。从丰富多彩的问题情境中,让学生充分领悟用样本估计总体的统计原理。

(6)沟通已有知识,提高综合能力。在教学中要帮助学生在简单问题情境中认识和运用概率思想。例如,可以提出如下问题:一个盒子内有形状相同的100张纸片,分别是从1到100的数字,若你从中随机抽出一张,这张纸上写有数字5的倍数的概率是多少？不是5的倍数的概率是多少？要求学生利用概率的概念探讨。这样,学生通过分析会明确频率分布直方图是事件概率估计的根据。

总之,为发展数据分析能力。应该让学生感受与数据相关的问题情况,了解数据的实际意义,经历数据的产生,整理、分析、表述过程,用样本估计总体的过程,做出预测的过程,对预测进行检验的过程,纠正偏差,做出调整的过程。这样通过实践尝试、理性思考、辩析提高,学生的数据分析能力就能得到全面而健康的发展。

业余时间怎么培养数据分析的能力

首先是前期的分析理论准备阶段，包括：明确业务场景、确立分析目标和列出核心指标。

我们要做的就是，首先明确是什么样的业务场景，不同的业务，分析体系也随之不同;然后，结合业务问题确定分析的目标，列出核心指标，再搜集整理所需要的数据。

接下来就是正式的数据分析阶段，包括：数据获取、数据清洗和分析数据。

互联网时代，数据获取看似难度不大，但不是所有获取的数据都具有分析价值，往往需要数据分析工作者运用结构化的逻辑思维将商业问题转化成数据问题，如，需要哪些字段，从哪些角度来分析等等，在界定了这些问题后，再进行数据采集。

采集到的数据不一定可以直接进行使用，因此需要对数据进行简单的清洗，一般会借助一些工具协助进行，比如最基础的Excel制表工具等等。

一、五种必备素质

态度严谨负责

严谨负责是数据分析师的必备素质之一，只有本着严谨负责的态度，才能保证数据的客观、准确。在企业里，数据分析师可以说是企业的医生，他们通过对企业运营数据的分析，为企业寻找症结及问题。一名合格的数据分析师，应具有严谨、负责的态度，保持中立立场，客观评价企业发展过程中存在的问题，为决策层提供有效的参考依据；不应受其他因素影响而更改数据，隐瞒企业存在的问题，这样做对企业发展是非常不利的，甚至会造成严重的后果。而且，对数据分析师自身来说，也是前途尽毁，从此以后所做的数据分析结果都将受到质疑，因为你已经不再是可信赖的人，在同事、领导、客户面前已经失去了信任。所以，作为一名数据分析师就必须持有严谨负责的态度，这也是最基本的职业道德。

? 2、好奇心强烈?

好奇心人皆有之，但是作为数据分析师，这份好奇心就应该更强烈，要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里，应该充满着无数个逗为什么地，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来，并且通过数据分析，给自己一个满意的答案。越是优秀的数据分析师，好奇心也越不容易满足，回答了一个问题，又会抛出一个新的问题，继续研究下去。只有拥有了这样一种刨根问底的精神，才会对数据和结论保持敏感，继而顺藤摸瓜，找出数据背后的真相。?

3、逻辑思维清晰?

?除了一颗探索真相的好奇心，数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。我记得有位大师说过：结构为王。何谓结构，结构就是我们常说的逻辑，不论说话还是写文章，都要有条理，有目的，不可眉毛胡子一把抓，不分主次。? 通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的，我们要考虑错综复杂的成因，分析所面对的各种复杂的环境因素，并在若干发展可能性中选择一个最优的方向。这就需要我们对事实有足够的了解，同时也需要我们能真正理清问题的整体以及局部的结构，在深度思考后，理清结构中相互的逻辑关系，只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。?

4、擅长模仿?

在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是逗前车之鉴地也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速地成长，因此，模仿是快速提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法，而并不是说直接逗照搬地。成功的模仿需要领会他人方法精髓，理解其分析原理，透过表面达到实质。万变不离其宗，要善于将这些精华转化为自己的知识，否则，只能是逗一直在模仿，从未超越过地。?

5、勇于创新?

通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿的时间不宜太长，并且建议每次模仿后都要进行总结，提出可以改进的地方，甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神，只有不断的创新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度来分析问题，为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。现在的分析方法和研究课题千变万化，墨守成规是无法很好地解决所面临的新问题的。? 听到这里，小白就掰着手指头算自己符合几条优秀数据分析师的素质和能力。

二、零售行业的数据分析怎么做看

数据分析是从公司现有数据中提取有价值的信息，这个价值信息要依据公司行业而定发展前景不错，现在企业数据量越来越多，但一直没有加以利用，现在都越来越重视数据分析，但有经验的数据分析师却很少，所以人才缺口还很大

三、需要具备哪些专业知识看

1、数据分析理论基础-统计学、概率论

2、数据分析工具-excel、SPSS、SAS/R

3、公司业务的理解（依公司而定）

数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。