时间：2023-08-27 14:56:17
序论：在您撰写数据统计分析学习时，参考他人的优秀作品可以开阔视野，小编为您整理的7篇范文，希望这些建议能够激发您的创作热情，引导您走向新的创作高度。
【关键词】医学；数据分析；信息管理系统
0.引言
21世纪以来，社会的各个方面，各行各业发生着日新月异的变化，计算机的普及与应用已经融入到了经济、政治、文化的各个领域，电子信息化的有效性使我们摆脱了繁重的文书工作，同时也增强了我们对于信息的利用性。医学信息管理系统的实现一方面充分体现了计算机强大的信息收集、数据处理功能，使医疗数据的利用率得到了提高，数据的保存和提取更加的快捷方便，保存时间也大大增长；另一方面，避免了繁琐的文书记录、数据分析统计工作，减轻了医疗工作者的工作负担，不仅提高了他们的工作效率，还使整体服务质量得到了改善，管理水平得到增强。
1.医学信息管理系统的必要性和可行性
医院整体系统的庞大，工作内容的繁杂，需要有一种技术可以对医学数据进行更好的整理和分析。在门诊挂号时需要进行的手续较多，采用手工记录书写的方式操作，则会使排队的人越来越多，不能使病人在最短的时间内得到治疗，同时大量的人群会增加医院工作人员的压力，更容易出现错误，长时间的等待和工作也增加了两者在交流过程中发生摩擦的几率；在门诊看病的过程中，采用记录病历的形式，并不能在患者再次看病时迅速的提取出原来的纪录，这在无形中增加了医生的压力和工作量，不方便医生对患者的病情进行更详细的分析，对患者们的研究更是需要大量的工作。另外医院的其他部门比如财务管理系统，人事管理系统，药品库存管理系统，门诊挂号系统，划价收费系统，综合查询系统等等都存在等待时间长，工作效率低的问题，而计算机技术的不断发展和应用，可以很好的满足这个需求，计算机管理系统的出现使得医疗数据的记录、查询、统计和分析消耗时间短，工作量小，工作效率高，保存时间长，满足了医院对数据系统整理的要求，具备了快速的响应能力和联机事务处理能力，使管理更加优秀和有效，可以使患者享受到更好的服务。
实现医院信息化管理需要的计算机技术并不复杂，医院中信息化管理主要处理文字和数据，基本不会用到多媒体数据的动态传递。从这方面来说，所需服务器的性能要求也不太高。因此，建立医院信息化管理所需投入不会太高，但是由此产生的效果却是明显的。
2.信息管理系统的设计
2.1系统的设计思想和特点
（1）本系统所构建的网络采用局域网的形式，医院内的计算机都可以登录到这个系统。
（2）完整的信息管理系统涉及医院的各个部门，将不同部门联系在一起，数据实现共享。
（3）该系统设有不同等级的管理人员和医务人员，其中一部分人可以对信息进行记录和修改，一部分只能对信息进行查看，保证信息的安全性和有效性。
（4）设计可以使系统进行修改和改革的程序，使系统保持先进性。
2.2系统运行环境
为了保证系统运行的效率和可靠性，应该保证系统服务器具有较高的软硬件配置，但对于客户端的要求不是很高，一般的客户端都可以满足要求。此应用程序可广泛运行于国际互联网即因特网，同时也可适用于内部的局域网。其硬件要求很小，运行要求较低，有利于广泛的使用。
2.3系统的总体结构设计
利用医院内部局域网将各个部门联系起来，各个计算机的数据可以进行共享。在系统管理方面，设定不同等级的管理人员和医务人员，医院最高等级的领导可以对系统进行最大程度的控制，系统设定密码，密码管理员可以添加医务人员并修改医务人员的密码。病历管理人员可以查看所有患者的治疗信息但不能进行修改，门诊则负责对病历的录入和修改。相关人员只能修改对应职位的信息。所有信息的查看在各个计算机上是互通的。
2.4基本设计概念以及相关技术介绍
本系统使用ASP技术框架和局域网数据库，程序在IIS服务器端运行，以大大加快了数据的处理速度和安全性。为了使数据库保持先进性，方便修整和改革，系统设计应采用模版方式，界面的修改完全不影响处理程序流程。设置数据库维护系统，方便对整个系统进行管理。根据每个不同类型的用户分别为其制作独立的管理或者是操作页面，以便区分和提高系统安全性。
ASP：全称是Active server pages，意为“动态服务器页面”，是微软公司开发的代替CGI脚本程序的一种应用，在这里可以生成和运行动态的、交互的、高性能的Web服务应用程序，是一种简单、方便的编程工具。ASP是一种服务器端脚本编写环境，可以用来创建和运行动态网页或Web应用程序。ASP网页可以包含HTML标记、普通文本、脚本命令以及COM组件等。利用ASP可以向网页中添加交互式内容（如在线表单），也可以创建使用HTML网页作为用户界面的web应用程序。它不仅仅是一种编程语言，更不仅仅是一种开发工具，他更是一种强大的技术框架和模型。
Javascript：是一种嵌入在HTML文件中的脚本语言，它是基于对象和事件驱动的，能对诸如鼠标单击、表单输入、页面浏览等用户事件做出反应并进行处理。
SQL（Structured Query Language）： 结构化查询语言，是关系数据库的标准语言，通过几个命令，就可以实现定义、查询、更新和控制功能。在ASP 中对后台数据库进行查询、添加、删除和更新等操作所采用的就是SQL 语言。数据查询基本命令是SELECT，SELECT 语句用于对数据库进行查询并返回符合查询条件的数据。在查询语句中使用SQL库函数，可以实现在查询的过程中同时对某属性上的值进行统计分析。
这是主要涉及到的几种技术，除此之外还有其他便于使用的技术，通过对这些技术的应用，专业技术人员的设计就可以实现信息管理系统的实体化。
3.信息管理系统的设计分析
信息管理系统联系到了医院的各个部门，将收费、问诊、病历等结合在一起，为医院的信息化建设和科学化管理建立了一个很好的平台。该系统主要完成文本信息和医院各种数据的录入和整理，并使患者可以快速的查看的信息，同时各个部门之间信息的共享不仅可以使医院内部信息交流更加的及时和迅速。这不仅可以增加其他部门的监督的作用，使管理更加的公开透明，使得医生更加注重治疗技术的增强，并对患者的信息进行更好地掌握以供进一步的诊断，对于病人则更加的放心并对自己的花费、病情了如指掌。
4.总结
信息管理系统的设计和使用建立了完整性强、一致性高、数据安全可靠的数据库，简化了繁琐的文书操作，规范了整个医院的数据处理流程，系统中包含强大的数据处理功能，不仅可以清楚快速的查询信息，而且可以利用一些应用程序对数据进行统计分析，简明直观的了解到医院的各种信息，方便医院的管理，提高了医院各项工作服务的质量和效率，提高了患者的满意度，对于医务人员，大大减轻了他们的劳动强度，使他们有时间和精力来服务于病人，进一步的学习，这在一定程度上促进了医学科研和教学的进行。医院管理系统紧跟时代的潮流，采取新的形式改革管理体制，优化医疗服务，使医生患者可以更好的交流，为医疗领域增添了新的特色，随着计算机技术的不断发展，信息管理系统将会有更优秀的平台。
【参考文献】
关键词：大数据时代；大数据；统计学；
一、大数据与统计学
（一）大数据与统计学关系密切
简单来说，我们可以分为两个方面来理解大数据：若“大数据”作为形容词，则描述的是大数据时代数据的特点；若“大数据”作为名词，则体现的是数据科学研究的对象。对大数据的定义有非常多，不同领域不同专业对大数据的界定都会有些许不同。通俗地说：大数据是目前人类所有可抓取、可记录、可存储的信号集合。这个包含了一切信号的集合将非常非常之庞大、多样、繁杂，并且还在不停地、迅速地增加。现代互联网和信息技术的飞速发展，使得人类开始有能力收集、储存、分析、处理这些从前无能为力的数据，从中挖掘出有用的信息促进社会的发展。迈尔•舍恩伯格说：大数据发展的核心动力就是人类测量、记录和分析世界的渴望。而统计学正好是收集、整理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。由此可见大数据与统计学关系密切，将大数据与统计学结合发展潜力无穷。
（二）大数据时代下的非结构化数据与结构化数据需整合
对接统计研究可根据自身的目的收集总体数据或样本数据，但如果总体太过庞大，以过去的技术方法来收集总体数据成本会很高，受于限制统计研究更多收集得是样本数据。如今，人类已经开始能够在合适的成本下获得大数据，大数据的广博给统计研究带来了新的发展方向。我们需要着重研究的一个方向就是如何将结构化数据和非结构化数据对接。大数据的核心是数据，统计学的研究对象也是数据，但是它们获得的数据性质有所不同：大数据收集的多是半结构化和非结构化的数据，通俗地理解，先获得数据，再整理结构（如声音、图片、视频等信息）；传统统计学收集则主要是结构化数据，先定好结构，再根据目标结构收集数据（如数字、符号等信息）。拿非结构化数据和结构化数据来说：大数据时代使得我们有更多可以分析利用的数据，使得统计研究不仅可以在有更多的结构化数据的情形下进行；对于一些领域的研究工作还可以设法将非结构化数据和结构化的数据结合起来分析。如何实现非结构化数据与结构化数据的结合？首先，完善非结构化数据的整合，然后我们可以用结构化数据做数量说明，非结构化数据加强描述；或是提高数据处理技术，实现结构化数据与非结构化数据的互相转化，选择能更好说明问题的数据形式作为后续分析基础。这都是值得再深入思考研究的新问题，而且这不仅仅是大数据和统计研究的事，同时需要计算机技术的一同创新发展。统计研究的范围在大数据时代越来越大，能用数据说明的问题越来越多。
（三）大数据时代下的相关分析与因果分析发展并重
《大数据时代》一书中表示：大数据时代的一个显著变化是：相关分析比因果分析更重要。我的看法是：大数据时代下，市场确实会对相关分析有着更强的关注度，但这并不意味着因果分析的重要性会有褪色。统计学中既有相关分析，也有因果分析，要对它们有合理的了解，首先需要明确的是相关关系和因果关系之间的联系，简单说：有相关关系不一定有因果关系，有因果关系则一定有相关关系。大数据时代，相关关系变得比以前更加为人所关注的原因：一方面，在很多领域的应用里，相关分析比因果分析更简单可行；另一方面，因为相关关系足以体现事物之间的一定联系，在商业效益上更为经济有效。因此在商业利润的推动下，相关关系也会更加受到青睐。但是我们不能就此否定因果关系的重要性，因果关系是对数据更加深度地分析：相关关系让我们知道了“是什么”，因果关系是让我们知道了“为什么”。倘若只是在商业经济上的利用和成本考虑，“是什么”在很多时候就以足够；但如果是在科学研究领域，“知其然而不知其所以然”就远远不够了。结合现实发展需要，可在分析确定相关关系后，根据情况研究因果关系，若能够得出因果关系，那肯定是更具价值和意义的。探求“为什么”始终是人类探索世界的动力,因果分析是人类永恒的使命。
二、结语
大数据时代的到来几乎对每个领域都有着不可忽视的影响。大数据与统计学关系密切，大数据的出现对统计学的意义是非凡的，我们应把握住大数据时代和统计学的可结合点。其一，完善非结构化数据的整合，深入研究如何实现非现结构化与结构化数据的对接，都需要我们思维上的创新、数据处理技术上的提高。其二，在注重相关分析的同时，不能丢掉对因果分析的研究，应合理并重，实现大数据的进一步利用，真正挖掘出数据的价值。对于以数据为研究对象的统计学科，大数据时代就是统计学变革创新的时代，统计研究工作人员也应把握机会思考创新，为统计学增添新的生命力。
参考文献：
[1]朱建平,张悦涵.大数据时代对传统统计学变革的思考[J].统计研究,2016(02):3-9.
[2]朱建平,章贵军,刘晓葳.大数据时代下数据分析理念的辨析[J].统计研究,2014(02):10-19.
【摘要】本文基于高中生个性化学习，我们认为，链源：“数据收集”链宿：“数据分析”，链节为“数据描述”的“内容数据链”，通过各种形式的数据联动，使统计内容数据链外化为“统计能力链”，内化为“统计知识链”，发展为“统计素养”链，成为对高中生有重大影响的“统计思想链”。
【关键词】大数据 高中统计 数据分析 内容数据链
大数据的价值性，快速性，大量性，多样性，和预测功为教育提供了一种可能目前教育的形式多种多样，慕课、微课、网络公开课等等。大数据时代下的教育是怎样的呢？是基于个性化学习，是量化的，自我组织学习内容的教育，不仅要了解学生“心声”，认知水平和学习兴趣，而且要师生互动、合作探讨学习内容，将传统课程、教学、教材的内容数据化，利用可视化技术，提高学习兴趣。提升内容吸引力。高中统计内容必须系统化、过程方法直观化，这对高中的统计内容提出了挑战。使专题块和课程案例集以数据知识链为核心，使教育在大数据时代下的“量化”。
一、高中统计内容的新契机是大数据
使教育由数字支撑变化到数据支撑。高中统计教学场景布置，统计内容设计，学习场景的变革等等过去靠“敲脑袋”或者“理念灵感加经验”的东西，在背景为物联网、云计算、大数据下，变成一种由数据支撑的“行为科学”.用数据分析的方法对高中统计内容进行分析、挖掘，利用大数据更改高中统计内容，建立主线为“统计知识链”、目标为培养“数据分析能力”首尾呼应内容数据链，使高中统计内容的系统更加优化。
由于各种原因使高中统计内容，没有得到较好的发展.直到国家教育部颁布了各种政策，统计才得以发展.然而各种问题的存在仍然困扰着我国统计教学发展。大数据关注每一位学生的个性化需求与发展，关注学生的自我意识，分析群体心理，让教师关注学生的兴趣爱好，选择适合学生的方法，让学生自主的、创新的学习。
正如教育家张韫所说：“大数据时代的到来，让社会科学领域的发展和研究从宏观群体逐渐走向微观个体，让追踪每一个人的数据成为可能，从而让研究每一个个体成为可能.对于教育研究者来说，我们将比任何时候都更接近发现真正的学生。”大数据在充分了解学生各种需求，目前处于的状态的情况下合理运用各种统计内容，各种现代化的教学方式，不拘泥于传统化教学方式，利用各种资源形成螺旋式上升的统计内容数据链。使每一位学生都乐于学习，其个性化学习需求成为可能。
二、高中统计内容数据链在大数据视域下的内涵
数据高中统计内容的核心研究对象，数据分析是重点，统计学习是在初中的基础上，进一步学习数据统计方面的各种方法；用各种操作培养学生的归纳推断能力、统计思维、数据分析素养，提升学生在数据分析方面的能力，统计内容数据链为学生统计能力的提升提供了研究平台。把课程目标，学生需求、与大数据算法，数据链式结构有机结合起来是大数据视域下的统计内容数据链核心思想，利用大数据，将统计内容数据化，增强内容的可读性，衔接性、合理性、连贯性，织成统计知识，形成统计内容数据链。例如：具体环节为：链宿是“样本估计总体、”等数据分析方法，链源是“系统抽样，等距抽样、分层抽样”，链节是的数据描述、统计图形.通过统计知识的实际应用使“统计知识链”为统计内容数据链的内化，“统计能力链”为其外化，“统计能力链”，“统计素养链”为其发展，成为对学生产生重大影响的“统计思想链”所以，利用大数据的科学方法可使统计内容体系最终形成的统计思想体系；数据结构的链式模型，将促进学生创新思维，增强学生的参与积极性，使高中统计集“知识链、能力链、素养链、思想链”于一体。
三、高中统计内容大数据视域下下的数据链设计
（一）高中数学统计内容知识结构
各种版本的高中数学统计内容都介绍了基本的获取样本数据的获取，提取方法，就是我们常说的用样本推断总体，部分推断整体.统计知识注重培B学生数据分析的能力，利用实例讲解数据的各种思想，方法结合在一起，提高学生的综合能力。例如：结合具体问题情境，学习如何进行数据收集，分析，如何思维理解其含义。
（二）高中数学统计内容的教学要求
课标充分重视高中数学统计内容，并采取了有效的改进和创新措施。教学过程中，注重学生自我特长的发展，创新教学方式，不拘泥于传统的书本知识，强调以人为本，面向未来，让学生有数据意识，学会用数据说话，将统计知识运用于实践。
（三）高中统计内容在大数据视域下数据链设计
量化教育是大数据时代的可行教育，通过数据了解学生的个性化需求，促进学生的个性发展，注重创新式培养。结合教材利用现代化信息技术设计出学生乐于接受的教学方式。从“数据读心”，到“抓心入心”，再到“知心交心”，最终形成“数据育心”的培养链是统计内容数据链的设计原则。例如：分层抽样内容数据链的设计.首先，将分层抽样知识系统化。其次，将分层抽样的过程方法直观化。最后，依据统计内容数据链的设计原则和学生个性化学习需求，动态生成分层抽样内容数据链。把具体问题数据化。使分层抽样内容数据链成为满足自我发展需要的“知识链、方法链、素材链”。
四、结语
综上所述，对统计内容数据我们应该就地取材，因地制宜，开创多种方式的教学方式，注重学生的个性化需求，不要拘泥于传统的教材，注重培养学生的创新思维和自主参与能力，要让学生发挥主观能动性，积极主动的自己去思索，发展自己的特长，学会将具体的事情数据化不用数据的思想去思考问题，去看世界，老师也要探索更好的教学方法。将现代化的科学技术与传统枯燥的教材相结合创造出一种能够发挥学生潜能，特长的教学方式，要循循善诱，引导学生。总之，统计内容数据链能更好地使学生不断提升自己的数据分析“能力链”使学生学会用统计思想、统计方法、统计思维、统计观念、统计意识来认识世界，改造世界。
参考文献：
[1]魏忠，何立友.大数据时代的教育革命[J].考试：理论与实践，2014，（4）.
【关键词】《数据统计分析》；教学内容；教学方法；考核方式
一、引言
随着信息技术的发展，在经济管理中会出现越来越多的数据，如何挖掘这些庞大的数据，发现有用的信息已成为管理中迫切需要解决的问题。如在网上营销中，我们急需知道哪一类人需求某一种商品，从而使营销能够有的放矢，最大限度地扩大销售量。而《数据统计分析》正是讲述如何收集数据，整理数据，分析与解释数据，研究如何在浩瀚的数据中发现信息并指导我们的经营管理。因此《数据统计分析》成为财经学院的学科基础课，成为该类学校各专业的必修课。希望该门课程的讲授能够让学生掌握基本的统计分析方法，并能够运用这些统计方法解决实际问题。
笔者通过这几年对这门课的讲授与学生的交流，发现学生在学习这门课的过程中普遍存在如下几个问题。
第一，该门课程涉及深奥的概率知识与统计理论以及复杂的推导，学生普遍感觉该门课程的理论很难以掌握。
第二，虽然通过统计软件操作出结果，但对结果的解读不一定正确。
第三，学生普遍对这门课很有兴趣，但在学习过程中总感觉内容太多，学过易忘。
对于这些问题，作为教师该如何调整教学，使学生能够克服以上问题？本文从以下几个方面进行了教学改革，提高了教学质量，激发了学生兴趣。
二、《数据统计分析》教学内容调整
对于财经学院的学生来说，学习这门课以前，普遍学习了《高等数学》《线性代数与概率统计》，但学得不一定深，学生对于统计分析所要求的各种分布性质、矩阵与向量的计算等理论推导很头疼。因此，教师应该以“学以致用”为原则，坚持理论与实践相结合，理论适可而止，重点在于应用与实践。根据这些原则构建“基础理论-统计软件-实践教学”授课体系，首先浅显地讲述理论，然后在统计软件中进行操作，对得出的结果进行详细的分析，结合实际案例进一步加深对理论的理解以及结果的解读。因此教师在本课程教学中应以实践为主，可以开设为全实验课程。
授课内容的选取与教材有关。本课程选取了薛薇主编的《SPSS统计分析方法及应用》，该书是北京市高等教育精品教材。重点教授内容为与经济管理相关的数据文件建立、数据预处理、数据的描述统计、参数检验、非参数检验、回归分析、聚类分析、因子分析、信度分析和时间序列分析。与统计分析相关的统计软件有Matlab、SAS、SPSS、R、Eviews、STATISTICA等，而SPSS全部是界面式操作，对于不是计算机与统计相关专业的学生来说是最容易上手的。而且SPSS软件包含了统计分析方法的所有功能和强大的图形输出功能，可以输出简洁漂亮的y计分析图表。运用SPSS 软件，可以使理论概念变得直观、准确、具体、形象，将理论知识融入实践中来，增强学生对概念的理解和对数据处理方法的运用[1]。而在该教材中，对于SPSS操作讲解非常详尽，每种统计方法结合具体案例都有详细的讲解。
三、《数据统计分析》教学方法与手段革新
从以上分析可知，该门课程应用实践性很强。在教学中如何避免复杂的理论记忆而掌握各种统计方法，并能学以致用呢？本文从以下几个方面进行阐述。
（一）运用以“统计思想”为中心的“黑箱”教学方法
什么是统计思想？统计思想是关于“为何统计，统计什么，如何统计”的思想，就是关于统计的世界观和方法论[2]。《数据统计分析》有很多统计方法，每种统计方法都有复杂的统计理论及推导。对于经济管理类学生来说，掌握所有的理论推导有一定的难度，但可以理解相应的统计思想。在统计教育中，掌握了统计思想，就慢慢培养了看问题的统计思维方式和思维习惯，统计思想教育应重于统计方法教育[3]。因此，教师在教学中应使每种统计方法的理论讲解浅显易懂，重点讲清楚统计思想。所谓“黑箱”教学方法就是从综合的角度提供了一条人们认识事物的重要途径，尤其对某些内部结构比较复杂的系统，它是从系统的观点出发，强调在整体与部分之间、整体与周围环境的相互联系中认识事物，而不去深究其内部结构和局部细节[4]。所以教师在统计理论的讲解中，应把学生从复杂的统计理论与推导中解脱出来，把这些当作“黑箱”，只需在学生头脑中建立起某种统计方法的统计思想，然后随着授课进度的深入，结合具体的案例再讲解这些理论与方法。例如对于非参数统计，可以借助已学过的参数检验，讲解非参数统计的统计思想也是“提出假设-建立统计量-计算概率-是否拒绝原假设”，只是参数检验是在数据符合正态分布的条件下，推断检验数据的均值与标准差是否相等，而非参数检验是小样本统计推断下，判断各数据是否来自同一分布。学生理解非参数统计思想后，再打开“黑箱子”，阐明非参数检验各种情况下统计量的来源及计算方法。
（二）以“案例”为导向讲述统计的理论与方法
《数据统计分析》这门课理论复杂，只有与实践相结合，统计的理论与方法才能被学生充分理解和接受。案例教学是一种通过模拟或者重现现实生活中的一些场景，让学生把自己纳入案例场景中，通过讨论或者研讨的方式来进行学习的教学方法[5]。学生在教师的指导下，对案例进行思考，分析与讨论，从而在案例中掌握所授课的内容。例如讲述“因子分析时”，可以先阐述因子分析的统计思想就是降维以及相关的适用条件、因子的抽取、因子的命名解释等，然后以某一行业上市公司的盈利能力指标为例让学生进行因子分析。在案例讨论分析时，教师首先引导学生分析数据是否适用于因子分析，然后让学生考虑应该抽取几个因子，每一个因子包含哪些盈利指标，每一个公司在新因子的得分情况如何，最后让学生分析如何对所有公司的盈利能力进行综合排名。在这样一个案例讨论中，通过教师循序渐进的引导，学生不断加深对该方法的理解，而且对一些晦涩的概念如方差贡献率、载荷矩阵、因子得分等有了感性认识，增强了学习兴趣。
（三）加强学生上机实验的体验式教学模式
所谓体验式教学模式，主要是组织体验和引导反思，让学生在经历和实践中实现自我领悟，在反思中重构自己的经验，形成自己的行动策略和方式，从而习得相关知识[6]。为了使学生掌握相关的统计知识，可以让学生亲身运用SPSS体验某种统计分析方法。这样教授每部分内容时，必须准备好相应的实验指导书与实验报告。在实验指导书中简单阐述相P的理论、实验内容以及相关的SPSS操作步骤与结果。学生根据实验指导书完成实验报告中的新内容，并撰写实验分析报告，实验报告主要是实验结果以及对结果用规范的统计语言进行描述，分析与解释。学生做完实验报告后，教师根据实验情况进行讲解与分析，验证实验结果。每部分授课内容通过这样的体验式教学，学生就会懂得相关的统计分析方法、操作与结果分析，达到教学目的。
（四）充分利用信息技术，构筑立体化教学模式
对于该门课程，教师在课堂教学中可以充分利用多媒体技术制作一些动画与视频，吸引学生的兴趣。课堂教学以外，可以构建该课程的网络教学平台，提供上课视频、课件、实验指导书、实验报告等，让学生可以对课堂内容进行复习和自主学习。对于该课程的拓展及补充内容，制作一些微课，进一步拓宽学生的知识视野，提高学生的自主学习能力；还可以开设网上答疑和学习讨论空间，对学生提供在线答疑。
四、《数据统计分析》考核方式改革
在每门课程中，学生最关心的是考试，但一次理论考试根本不足以评价学生的学习情况。该门课程又是一门实践性较强的课程，因此应改革考核方式，变为如下图的综合考核体系。
在该门课程考核中，根据课堂表现和实验报告考核学生上课情况。在教学中把教学内容分为两部分进行阶段化理论考核：第一部分包括数据预处理、基本描述性统计、统计推断；第二部分包括相关分析、线性回归分析、聚类分析、因子分析、时间序列分析等。对于期末大作业，让学生收集感兴趣的三套数据，运用学过的方法进行分析与评价，这样可以充分考核学生对已学知识的实践应用能力。在这样一个综合考核体系中，学生在每部分阶段考核中，为了通过考核，必然会对这部分内容进行复习，而不是累积到期末再复习，这样就不会感觉要学的内容繁杂，学了后面忘前面。该评价体系不仅考核了学生是否掌握理论知识，而且进一步考核了学生应用知识的能力，从而提高了学生的分析能力。
五、结束语
综上所述，《数据统计分析》是一门应用性很强的课程，随着信息技术的发展，它在经济管理中的应用越来越广泛，这门课会在更多专业开设。作为这门课的教师，应该根据时代的要求，不断调整教学内容，创新教学方法与手段，改革考核方式，提高教学质量，增强学生的学习兴趣。
【参考文献】
[1]刘凤艳.SPSS 软件在多元统计分析课程教学中的应用杂谈[J].赤峰学院学报（自然科学版）， 2016（03）：255-256.
[2]李金昌.关于统计思想若干问题的探讨[J]， 统计研究，2006（03）： 31-38.
[3]马艳梅，汪冬华.经济管理类专业多元统计分析教学探讨[J].教学研究， 2013 （05）：79-82.
[4]葛仁华，杨元妍.论黑箱理论在电子专业教学中的巧妙应用[J].桂林航天工业高等专科学校学报， 2009（03）：366-367.
一、激发学生兴趣
美国教育学家布卢姆曾提出：“学习的最大动力，是对学习材料的兴趣。”由于小学生年龄特征和性格爱好的特点，他们会对自己感兴趣的内容拥有极大的研究和学习动力，并且能够在这种动力的驱使下促进自己的能力提升。因此，教师必须抓住小学生的这种特点，充分结合小学生喜闻乐见的生活内容进行课程的导入、设计和教学，使得他们能够在兴趣的激励下实现深入的学习，实现知识的有效掌握。
举例而言，在引入“统计”的课程时，教师可以询问学生：“假期就要到了，电视台打算在这个阶段播一部大家都喜欢看的电视剧，但是因为时间限制，只能从《西游记》《还珠格格》和《武林外传》中选一部播出。大家认为电视台怎样就知道大家喜欢哪部电视剧了呢？”这样的话题可以立即激发小学生的兴趣，并帮助电视台出谋划策。在这个过程中，教师可以适时引入统计的概念，让学生了解统计对于生活的重要性，拥有学习和研究的热情，从而提高学生的学习效率。
二、借助生活经验
由于统计与数据分析的知识在小学数学教学中占据的内容相较于代数、几何而言较少，并且可以利用的素材也不像其他知识那样广泛。因此教师应当积极挖掘相关知识在现实生活中的资源，让学生能够根据自己的生活经验解决问题，实现学习，并发现统计与数据分析在生活中的应用价值。
例如，教师可以引导学生调查平时最喜欢吃的零食和水果，从而确定在新年联欢会之前采购怎样的食物。学生可以根据自己的经验进行调查表的制作，并在调查后进行数据的整理和总结，最终确定采购的食物，这样不仅可以让学生利用统计的结果进行决策的制定，还可以解决身边的现实问题，发现知识的价值，提高学习的热情和效率。
三、创设教学情境
统计与数据分析的知识源于生活，在学习和使用的过程中也要回归生活。然而在学习的过程中，师生不可能将所有的教学活动都放在实际的生活中，这就要求教师创设相应的教学情境。对此，教师可以在应用题和例题的讲解以及知识的传授中充分创设教学情境，让学生在真实的情境中让抽象的知识变得具体、生动，从而降低知识的学习难度，实现学习效率的提升。
比如，在讲解关于“概率”的知识时，教师可以创设这样的情境：购物中心进行有奖活动，买够500元的顾客可以抽奖一次，每天设置一等奖1名、二等奖3名、三等奖6名、纪念奖30名。已知每天满足抽奖条件的顾客为200人，那么每个顾客抽中一等奖的概率是多少，能够中奖的概率是多少。这样的情境让知识变得更加形象、具体，学生在学习的过程中也更容易接受，教师的教学效率能够有效提升。
四、开展多样活动
关键词：数据分析；统计；数学；教学策略
中图分类号：G623.5 文献标志码：A 文章编号：1008-3561（2017）12-0027-01
能够根据具体问题背景选择合适的统计图是学生统计素养的一个重要内容，也是学生对数据分析能力的一个表征。扇形统计图是在学生认识了条形统计图、折线统计图后的小学阶段的最后一个统计内容，该内容增加了选择合适统计方法的难度，使“数据分析”变得尤为重要。因此，教师在教学中要以数据为载体，以学生原有知识经验为基础，引导学生展开渐进式思考，探寻统计的有效方法，培养数据分析观念。
一、引发认知冲突，点燃统计内需
学习是一种由外而内的过程，学习最大的动力来自学生心灵深处，源自于自身的认知冲突。教师在教学中创设教学情境的目的正是为了借助外部环境的刺激，引发学生的内部认知冲突，促使学生在矛盾中生成新的需要，将学习不断引向纵深。苏教版六年级下册的“扇形统计图”一课意在使学生通过联系百分数的意义，体会扇形统计图描述数据的特点。为了让学生深刻领会扇形统计图的特点，教师在教学中改变了教材的编排顺序，没有直接出示例题中的扇形统计图，而是引导学生感知数据，造成他们认知上的矛盾冲突，点燃他们新的统计内需，逐步引出扇形统计图。教师这样给学生出示例题：我国陆地总面积大约是960万平方千米，其中丘陵占9.9%、山地占33.3%、高原占26.0%、盆地占18.8%、平原占12.0%。“同学们能否根据数据设计出一个统计图反映出我国陆地各地形分布情况？”教师边出示条件边提问。学生一听说设计统计图，马上联想到以前学习的内容，有的说：“我们可以画出条形统计图。”有的说：“我们可以设计成折线统计图。”教师表扬了学生善于联系旧知的意识后说：“请同学们想一想条形图与折线图分别用来反映什么？例题中的数据表示什么含义，可以用它们来表示吗？”教师的提示唤醒了学生的数据意识，经过对数据的观察与思考，学生们一致认为：“条形统计图用来直观反映数量多少，折线统计图反映了数量的增减变化，这道题中的数据都是百分数，表达的是部分量与总量的关系，看来以前学的那两种统计图不合适。”“那该怎么办呢？”一个女生迫不及待地问道。“是啊，我们该用怎样的图形来表示部分量与总量之间的关系呢？”教师故意装作不知，“看来我们必须另找出路了。”
二、引导自主思考，点化绘制图形
面对学生的急切心理，教师没有直接将“扇形统计图”推出，而是借助生活情境的观察感悟，引导他们自主思考，摸索出扇形统计图的特点和画法，逐步点化学生绘制出扇形统计图。“先请同学们来看一个有趣的拼盘。”教师边说边给学生展示了一张课前制作的地地形分布模型：用一个圆形塑料盘代表我国陆地总面积，在圆盘内用各种颜色的橡皮泥分别表示不同地形。教师用这个拼盘图对学生进行暗示启发，学生甲一点就通：“原来百分数关系可以用圆与扇形来表达，用一个整圆表示总量，用扇形表示各部分量。”学生乙补充道：“平原占12.0%，表示平原面积占我国陆地总面积的12.0%，我们可以用一个圆来表示我国陆地总面积，在圆内画出一个扇形表示平原面积。” 教师接着说：“同学们的悟性真高，像拼盘那样表示各部分量与总量之间关系的统计图我们称为扇形统计图。下面，就请同学们自己尝试着画出我国陆地各种地形分布情况统计图。”然后教师又引导学生根据各百分数的含义，讨论如何绘制出各个扇形。学生丙联系圆心角的知识道出了平原部分的画法：“一个圆是360°，360°的12.0%是43.2°，在圆内画出一个圆心角是43.2°的扇形就表示平原的面积了。”在学生丙的引领下，同学们迅速算出其他扇形的圆心角度数，并画出了完整的扇形统计图。
三、引领梳理反思，点醒对应思想
为了实现“教是为了不教”，教师在教学中经常引领学生梳理思路，反思学习得失，总结学习经验，使他们获得了质的提升。在学习“扇形统计图”一课的过程中，由于有了先前基于数据分析的精心引导，学生亲历了统计方法的选择与统计图的绘制，对扇形统计图的特点和作用了然于心，读懂扇形统计图自然不成问题。因此，在组织学生对统计图中的信息进行简单分析之后，教师增设了一个“回顾反思”环节，让学生回顾整个统计活动经历，使学生懂得了不同的问题背景需要用不同的数据分析方法，各种统计图的选用必须与数据意义相适应。如反映数量增减可选择折线图，要表达数量多少可选用直条图，要反映各部分量与总量之间的百分比关系可选择扇形统计图。高年级学生的类比分析能力比较强，教师让他们通过简要梳理与反思，能使他们明晰数据分析方法的选择的重要性，对数据分析方法的选择有清晰的认识，进而点醒他们的数学思想。
四、结束语
总之，统计教学是一个系统而完整的活动过程，从对问题背景的理解、对数据的解读、对统计方法的选择，再到图形的绘制等，这一切都离不开科学严谨的分析。数据分析是统计的核心，教师在统计教学中应以数据为核心，引领学生在科学分析中选择出合适的统计方法，从而圆满地完成统计任务。
参考文献：
大数据一词是由英文单词“Big Data”翻译而来。大数据时代的到来既是信息技术领域的一场持久而深刻的变革，更在全世界范围内开启了思想的剧变，从而成为引领社会实现新兴技术不断向前发展与变革的利器，深刻地影响着人们的生产与生活。“当今社会已经迈入了大数据时代，大数据已经渗透到当今所有的行业和业务领域，成为重要的生产因素。”[1]在这个宏观背景下，大数据的社会价值和科学价值的不断得到彰显与利用，给高校的教育与管理也带来了新的机遇。教育领域的大数据运用有其自身的特点，在高校的实现应当侧重从学生的学习过程、日常生活的微观表现进行测量，开展精准的“学生画像”，有效分析與预测研究对象的学业完成进度与趋势，从而为学校教育教学质量提升和学生教育管理服务提供保障。
目前，国内不少高校通过利用大数据技术，深度挖掘在校大学生的行为数据，但每个学校都因有自身不同的办学特色和现实情况，如何结合学校信息化校园建设，开展针对在校学生的行为数据分析与研究，帮助教学、学工等相关部门提供可视化图表的方式呈现数据分析结果和学业预警等相关意见，从而为学校教育与管理服务，提供决策建议与意见，具有强烈的现实意义和广阔的应用前景。
2 一卡通数据系统分析云平台
本文以围绕学院校园一卡通系统建设，开展智慧校园和智慧管理研究，通过对学生教室考勤、宿舍门禁，校园消费、上网记录、奖励资助及购水购电等信息，关联学生教务、图书及其他物联网等应用系统后台数据库，结合系统基础数据库的表结构特征和关键字段，设置相应的逻辑关系和判断条件，通过校园一卡通大数据分析云平台，从学生学业警示预警、个性化学习、上网行为、消费行为、奖惩资助和就业帮扶等六个维度，使用聚类、关系规则和序列模式挖掘等技术指标与手段，开展深度数据分析与数据挖掘，形成可视化图表的方式呈现出数据分析的描述结果，给出相关的建议结论或预警意见，供班导师、辅导员、相关职能部门查看与使用，从而为学校教育、管理与服务提供决策支持和智慧服务。[2]
3 学生行为大数据分析
3.1 学业警示预警分析
基于一卡通数据系统分析云平台关联学生教务系统，系统管理员根据权限可以实现实时查看学生个人学业完成及积欠课程的情况，各班导师或辅导员可以统计与分析相关专业学生的学业完成度统计数据，结合学生的课堂考勤、心理测评、图书借阅、重修课程、上网数据等对学生的失联、留级及预判延长学制、不能毕业等情况予以预警。根据动态分析数据，班导师和辅导员可以及时与学生本人、任课教师和学生家长取得联系，帮助学生分析和查找问题，指明努力方向。
3.2 个性化学习分析
基于一卡通数据系统分析云平台结合学生选修课程、个人兴趣与综合评估，分析学生个人现状及特点，通过大数据分析，给予相关培养建议，从而围绕校园数据资源，指导学校相关职能部门定期向学生推送个性化的网络教学资源、网络书籍与纸质图书资源、兼职与就业招聘信息等，提高课外阅读量和专业学习水平，从而实现个性化教学指导与帮助。
3.3 上网行为分析
基于一卡通数据系统分析云平台对学生的上网行为统计分析，通过对学生上网时间、上网地点、上网时长、上网内容、流量下载等数据建模，挖掘与分析学生上网行为习惯。通过统计分析日均上网或游戏时长较长的学生情况，结合学生学业完成度等，定期开展预警警示工作，班导师和各学院学团也可以有针对性的开展学风检查、建设与整顿工作，从而更好地培育优良的校风、班风与学风。
3.4 消费行为分析
基于一卡通数据系统分析云平台对校园的消费数据进行分析，发现和诊断群体消费的偏好以及潜在的问题，有效分析与预测未来消费新趋势，加强后勤服务场所的管理与引导。学校可以针对贫困生等不同身份特征人群开展分类型的数据分析，通过消费数据的挖掘，在贫困生认定和精准帮扶等方面提供可靠的数据支持，从而有效地为学工、教务后勤等部门的管理与服务提供信息数据支持。
3.5 奖惩资助行为分析
基于一卡通数据系统分析云平台对学生在校期间的奖惩资助行为分析，完善学生奖惩助困的动态分析与监控。通过及时完善相关信息，便于后期的数据统计及筛查工作，同时有利于完善贫困生的资助体系，开展贫困生精准帮扶工作，引导与管理好校园义工和勤工俭学岗位。通过全面梳理学生奖励及资助数据，能有效加强对受处分学生的动态的监控，及时受理学生处分的撤销与评议，提高受处分学生主动承担社区及义工服务的意识。
3.6 就业行为分析
基于一卡通数据系统分析云平台对全校或者部分专业提供市场就业细分，结合学生生源地区、专业特长、性格特征、个人爱好、学业完成度、能力模型及求职意向，设计就业工作模型，匹配相关用人单位及招聘信息，通过大数据实施双向精准推荐，从而更好地服务学生和用人单位。针对就业市场的大数据分析和结论，还可以为学校现有专业建设及人才培养方案的重构，提供数据支撑，从而进一步服务教学与管理工作。
4 数据分析结果评价
基于一卡通数据系统分析云平台的运用，针对应用系统后台数据库开展数据分析，通过大数据挖掘方法，开展系统总体构建设计，利用从原数据层到数据处理层，再到数据库仓层，最终到终端用户层的框架模型，维度分析因果和映射关系，辅助以灵活可视化的查询界面、图形与图表等形式，呈现出研究对象的学习、上网、消费、奖惩、资助、阅读、就业等日常行为特征，分析其行为特征与学校智慧化校园管理与监督之间的关系，为学校的教育、教学与管理工作提供决策建议和意见。
4.1 有助于学校精细化管理
通过平台，理清管理职责与权限，加强工作的细化与内化，逐步实现学生的精准化管理，既提高了工作的效率，又提升了工作的水平。通过信息系统，改变原有相对粗放的管理模式，量化分析学生的学习行为和日常表现，洞察学习规律，促进管理工作横向到底、纵向到边。[3]
4.2 有助于学校精准化服务
通过平台，运用数据监测，分析与定位重点帮扶的班级及学生，积极关注情况特别学生群体，帮助学业预警、心理异常、经济特困、就业困难、违纪处分等类型的学生分析困难与问题，找到走出困境的途径与方法，从而将帮扶工作做到精准到位，帮助每个学生充分发展。
4.3 有助于学校精心化育人
通过平台，透视教育数据，优化管理与评价机制，建立全方位育人体系，为学校及學生个性化教育和教学干预行为进行准确预测与服务，加强部门间的联动与沟通，从而推进学校决策的系统化与科学化，打造全员、全过程的育人格局，打造精心育人工程。
