数据分析 概念,培养学生数据分析观念如何进行?

在义务教育阶段，学生学习统计学的核心目标是培养自己的“统计概念”。说到“概念”，并不等同于简单的计算、绘图等技能，而是一种需要在亲身体验的过程中培养的感觉，所以有人把“统计概念”称为“数据感”或“信息概念”。无论使用什么词汇，都反映了一组数据引发的思路，推断出的可能结果，以及运用统计方法解决相关问题的自觉思想。

在课程标准中，数据分析的概念被解释为:“要了解现实生活中的许多问题，首先要做调查研究，收集数据，通过分析做出判断，认识到数据中包含着信息；明白同一数据有多种分析方法，要根据问题背景选择合适的方法；通过数据分析体验随机性。一方面，对于同一件事，每次收集的数据可能不一样；另一方面，只要有足够的数据，就有可能从中发现规律。

“这个表述指出了两层意思，一是指出统计学的核心是数据分析。”数据是信息的载体。这个载体包括数字、文字、信号和图像。一切能够承载事物信息的东西都构成了数据，统计学就是通过这些载体提取信息进行分析的科学和艺术。“二是指出数据分析概念的三个重要方面的要求:理解数据包含信息；根据问题背景选择合适的方法；通过数据分析体验随机性。

1、AnalyticVisualizations:无论是数据分析专家还是普通用户，数据可视化都是数据分析工具最基本的需求。可视化可以直观地展示数据，让数据自己说话，让受众听到结果。2.DataMiningAlgorithms:可视化是给人看的，数据挖掘是给机器看的。聚类、分割、离群点分析等算法让我们可以深入挖掘数据，挖掘价值。

3.PredictiveAnalyticCapabilities:数据挖掘可以让分析师更好地理解数据，预测分析可以根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。4.SemanticEngines:知道非结构化数据的多样性给数据分析带来了新的挑战，我们需要一系列的工具来解析、提取和分析数据。

数据分析是什么概念？是这样描述的:认识到统计在决策中的作用，可以从统计学的角度思考数据相关问题；通过收集数据、描述数据、分析数据的过程做出合理的决策；能够合理质疑数据的来源，收集和描述数据的方法，以及从数据中得出的结论。从上面可以看出，要收集数据，必须通过分析做出判断，认识到数据中包含信息；明白同一数据有多种分析方法，要根据问题背景选择合适的方法；通过数据分析体验随机性，一方面针对同一件事收集的数据每次可能都不一样，另一方面说明只要有足够的数据，就有可能从中发现规律。

第一，它们是义务教育阶段数学课程中学生应该培养的最重要的数学素养，是促进学生发展的重要方面；二、核心概念往往是一堂课课程内容的核心或重点，有助于我们把握课程内容的线索和层次，在教学中抓住关键；第三，核心概念本质上体现了数学的基本思想；第四，这些核心概念是数学课程的目标点，也应该是数学课堂教学的目标，通过教师的教学来落实。

解读数据数据分析一直是一个模糊的概念，所以在定义一个事物之前，了解基本原理是非常重要的。数据分析:用适当的分析方法对大量收集的数据进行分析，提取有用信息并形成结论，对数据进行详细研究和总结的过程。广义的数据分析包括狭义的数据分析和数据挖掘。狭义的数据分析是指运用比较分析、分组分析、交叉分析、回归分析等分析方法，对收集到的数据进行加工分析，提取有价值的信息，充分发挥数据的作用，得出一个特征统计的结果的过程。

当数据分布比较分散(即数据在平均值附近波动较大)时，各数据与平均值的差异平方和较大，方差较大；当数据分布集中时，每个数据与平均值之间的差的平方和很小。所以方差越大，数据波动越大；方差越小，数据波动越小。样本中数据与样本平均值之差的平方和的平均值称为样本方差；样本方差的算术平方根称为样本标准差。样本方差和样本标准差都是对样本波动的度量。样本方差或标准差越大，样本数据波动越大。

方差是每个变量值的方差平方及其均值的平均值，是衡量数值型数据离散程度的最重要的方法。标准差是方差的算术平方根，用s表示，方差对应的计算公式是:标准差和方差的区别在于标准差和变量的计算单位是一样的，比方差更清晰，所以我们在分析中往往更多的使用标准差，备注:方差在统计描述和概率分布中有不同的定义和公式。在统计描述中，方差用于计算每个变量(观察值)与总体均值之间的差异。