導語：如何才能寫好一篇excel數據分析，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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【關鍵詞】 數據分析；描述統計；檢驗分析；方差分析

1 引言

excel提供了一組強大的數據分析工具，稱為“分析工具庫”，使用分析工具庫可以在用戶建立復雜統計或工程分析時節省許多操作步驟。但由于“分析工具庫”中的分析工具具有很強的專業性，一般在統計學或工程學的特定領域應用得比較廣泛，因此普通的Excel用戶對此“分析工具庫”工具都采取了一種敬而遠之的態度，很少有用戶使用Excel的“分析工具庫”功能及其提供的內容豐富的函數。其實在Excel的“分析工具庫”中包括了許多非常實用的函數，利用這些函數可以幫助我們方便地解決許多Excel實際應用中的難題。

Excel以其簡便易學已為大多數研究人員所掌握，其中的“分析工具庫”能做一些常用的統計處理，我們只要針對實際問題找到對應的分析工具就可以了。

鑒于Excel具有強大的數據處理與統計功能，而在藥學研究中，血藥濃度的計算、藥動學參數的求解、給藥方案的設計、數據設計及組織管理、繪制圖表等，需要進行大量而繁瑣的數據處理、繪制各式圖形。在醫學數據的處理上，數據的統計縫隙也是非常重要的。電子表格處理系統Microsoft Excel for Windows是具有強大的數據處理及管理、圖表繪制和打印等功能的軟件，該系統操作簡單，提供數據的動態顯示和報告，數據分析工作直觀，圖表與Word等字處理軟件兼容性好，能相互切換，可以方便地用于醫學和藥學研究的數據處理。

2 數據分析工具的應用

2．1 描述統計 “描述統計”分析工具用于生成源數據區域中數據的單變量統計分析報表，提供有大數據趨中性和離散性的綜合信息［1］。

2.1.1 示例 某醫院用中藥治療青光眼的試驗中一些患者眼壓的變化，用“描述分析”對這組數據進行基本的統計分析。

2.1.2 操作步驟 因為改統計分析軟件操作界面比較簡單直觀，只要按照題目的要求填寫相應的數據即可得到所需的結果，這里就不再贅述了。輸入界面如圖1所示。圖1 “描述統計”輸入操作界面(略) 匯總統計結果可以包含：平均值、標準誤差（相對于平均值）、中值、眾數、標準偏差、方差、峰值、偏度、極差（全距）、最小值、最大值、總和、總個數、最大值（#）、最小值（#）和置信度［2］。

2．1．3 結果分析 如圖2所示，輸出了實驗數據所需的各種統計結果，以備醫務工作者分析患者的病情。 圖2 描述統計分析結果(略)

2．2 t檢驗 實際工作中，除需要判斷某種處理結果與某一已知結果間的差異外，還需比較兩種處理的效果，即比較兩個樣本總體的統一參數的差異。本節將討論Excel“統計分析”工具包中的t檢驗。適用于等方差、異方差和成對數據的情況。

2．2．1 t檢驗 雙樣本等方差假設。等方差假設這個分析工具可用來確定等方差的兩個樣本均值是否相等或均值差是否等于給定值。

示例：考察一組成年男女體重的數據進行檢驗分析。要求用t檢驗來驗證兩組體重數據的均值差是否為20。

2．2．2 操作過程 打開t檢驗工具的對話框，按要求填入相應的檢驗參數，如圖3所示。 圖3 t檢驗：雙樣本等方差檢驗(略)

2．2．3 結果分析 統計分析結果如圖4所示，從中可以得出分析結果為T統計量（0.020046449）小于雙尾臨界值（1.972016435），也小于單尾臨界值（1.652585979）；而相應的雙尾概率高達0.984026506，單尾概率也達到0.492013253。所以可以有把握地認為均值差等于給定值20。

2．3 方差分析 方差分析是數理統計中重要的組成部分，在統計實踐中也有著廣泛的應用。由于方差分析的運算量隨著變量的增多呈幾何級數增長，如果不使用計算機，很難完成大規模數據的方差分析。在應用統計學的幾個主要領域里，方差分析也是惟一無法直接用Excel 2002中的函數完成的科目（當然，如果耐心地對每組數據逐個進行計算，也可以用函數實現，但繁重的運算會使得工作效率變得很低，錯誤率增大）。

方差分析主要分為單變量方差分析、無重復雙變量分析和有重復雙變量方差分析。Exce1 2002在“統計分析”工具包中就對應地提供了這三個工具。下面僅介紹單因素方差分析。

單因素方差分析的作用是通過對某一因素的不同水平進行多次觀測，然后通過統計分析判斷該因素的不同水平對考察指標的影響是否相同。從理論上講，這實質上是在檢驗幾個等方差正態總體的等均值假設。單因素方差分析的基本假設是各組的均值相等。

2．3．1 示例 進行某化學合成反應時，為了解催化劑對收率是否有影響，分別用5種不同的催化劑獨立地在相同條件下進行試驗，每種催化劑實驗4次，要求用方差分析判斷催化劑對收率是否有影響［3］。

這是一個典型的單因素方差分析問題，催化劑是一個因素，而不同的催化劑可以視作該因素的不同水平。

2．3．2 操作過程 將原始數據輸入工作表，打開單因素方差分析對話框，按要求填寫選項。

轉貼于

2．3．3 結果分析 統計分析結果如圖6所示，從中可以得出分析結果為

運算結果分成概要和方差分析兩部分。

概要：返回每組數據（代表因素的一個水平）的樣本數、合計、均值和方差。

方差分析：返回標準的單因素方差分析表，其中包括離差平方和、自由度、均方、F統計量、概率值、F臨界值。

分析組內和組間離差平方和在總離差平方和中所占的比重，可以直觀地看出各組數據對總體離差的貢獻。將F統計量的值與F臨界值比較，可以判定是否接受等均值的假設。其中F臨界值是用 FINV函數計算得出的。本例中F統計量的值是10.34346，遠遠大于F臨界值3.055568。所以，拒絕等均值假設，即認為5種催化劑的對收率差異有顯著性。從顯著性分析上也可以看出，概率為0.000317，遠遠小于0.05。因此也拒絕零假設。

3 討論

數理統計方面的軟件應該說目前為止比較流行的軟件也有一些，如SPSS、SASS、STATISTICA等等，但這些軟件一是專業性比較強，艱深難懂，操作起來比較麻煩，且基本上是英文版的，對于一般人來講還使用起來會覺得不方便的，二是軟件價格過于昂貴［4］。

Excel是微軟公司出品的辦公系列軟件，是很多人非常愿意使用的軟件，所以它的普及程度比較高，即使是人們沒有太多的使用Excel的許多高級應用，學習起來也會比其他的專業軟件得心應手一些。

Excel中的“數據分析工具”智能地同步引用了多個統計函數對樣本數據進行分析，可同時返回所希望的多個分析結果甚至圖表，使醫藥工作者在進行科學研究及實驗數據處理時不再忙于繁雜的數據計算過程，而更加專注于試驗設計，計算（分析）結果的編輯打印則更便于資料的存檔和交流。

本文只引用了幾個應用Excel“數據分析工具”進行醫藥數據統計的實例，其實Excel“數據分析工具”還有好多種統計分析工具，它們能夠進行非常復雜的統計計算，這種計算功能非常強大，如果采用人工計算會費時費力，得不償失，比如，回歸分析，方差分析以及各種檢驗統計分析等等。Excel友好的界面，清晰的統計分析結果，使醫藥工作者在使用Excel的“數據分析軟件”時會感到非常的方便快捷，靈活實用。由于論文篇幅的限制，Excel“數據分析工具”的其他應用實例就不在這里贅述了。

參考文獻

1 王曉民.Excel 2002高級應用—數理統計.北京：機械工業出版社，2003，214.

2 徐秉玖.藥物統計學.北京：北京醫科大學出版社，1999，6-7.

篇2

【關鍵詞】Excel數據分析；項目驅動教學；專業能力培養

一、概述

按照“以就業為導向，以服務為宗旨”的職業教育目標，高職院校培養的學生應當具有解決實際問題，具有自我學習、持續發展的能力，具有創新和創業的能力。其中，“解決實際問題”是高職學生能力培養的第一目標。當今社會，計算機應用能力是信息化社會發展的需要，目前許多高職院校都開設了Mi

crosoft　0ffice辦公軟件等方面的課程，在于培養學生較基本的計算機應用能力，解決一些日常工作的實際問題。其中，電子表格Excel是日常辦公中使用最廣、掌握相對較難的一個軟件，它具有較強的數據處理與數據分析能力，豐富的圖表功能，能夠完成財會金融數據處理、人力資源管理或生產管理等等。并且Excel以其友好的操作界面和強大的數據分析功能受到了眾多企業和個人的青睞，利用Excel進行管理和決策已成為辦公人員日常工作的一部分。許多高職院院校開設了計算機應用基礎等類似的課程，這類課程中Excel的學習更注重的是學生Excel的基本應用能力，能夠制作表格、能夠使用簡單函數、能夠掌握排序、篩選、分類匯總等Excel基本數據處理工具的使用。利用Excel對企業產品市場銷售數據、生產數據等做出快速全面的預算，通過分析、比較這些數據，不斷改進原有方案，使企業的生產經營活動始終處于最佳狀態，這對提高企業競爭力有著非常重要的現實意義，而學生運用Excel進行數據分析作為管理和決策依據的能力卻非常有限。

二、教學內容的設計

職業教育課程的內容必須以職業活動為導向，因此Excel數據分析的教學內容，都應緊緊圍繞職業能力目標的實現，取材于職業崗位活動和實際工作流程。Excel作為一個工具，最終目的是為各個職業崗位服務，針對不同的專業，Excel數據分析項目的設計應貼近不同的實際崗位。同時，針對不同專業的學生，應設計不同的授課側重點、教案，引導學生使用Excel來完成其專業課程任務，使學生在實踐中體驗成就感，因而產生積極的學習興趣，達到優良的教學效果。在教學中多采用項目驅動的教學方法。項目驅動教學模式針對不同專業的學生根據課程內容選用不同的項目，這樣有利于學生把Excel和專業知識相結合，再將項目分解、結合，學生通過合作討論來分析項目、搜集資料、確定方案步驟，直到解決問題。這一過程是培養學生解決實際問題的能力的有效途徑。例如，醫藥高職學校學生在用Excel進行醫療數據統計處理時，可采用“配對t檢驗”這樣具體的項目，將Excel數據分析工具庫的19個模塊以及使用Excel進行數學分析的具體操作等融入項目中；房地產專業可設計項目“抵押物價格評估”，分小組確定不同方案對抵押物進行評估，并進行比較；財務管理專業學生的教學可通過完成“賬務管理系統”這樣具體的項目，結合Excel的圖表數據處理功能，實現完整的財務指標體系分析，培養學生使用Excel數據分析從事財務管理工作的能力。

三、教學組織實施

下面，本文以金融專業中最常見的貸款問題為例，進行“制作適合任何利率的住房貸款分期付款計算器”項目設計與實施。（1）具體項目設計。項目設計的原則具有典型性與可操作性，并盡量貼近實際生活，便于學生的理解并能真正解決實際生活的某些問題。因此設計“制作適合任何利率的住房貸款分期付款計算器”項目。該項目情境引入如下：由于住房貸款分期付款的計算比較復雜，所以購房前的決策難度也較大。制作一款快速計算出不同房屋類型和不同付款方式下的月還款額、總還款額及利息總額的萬能計算器，以輔助個人購房貸款決策，具有很強的現實意義。（2）項目的分析。將該項目執行過程按照階段性進行任務劃分，形成“政策背景”、“分期付款分析”、“貸款方式選擇”共三個任務，三個任務從簡單到復雜，并有密切的關聯關系。任務一了解項目的行業背景知識，為項目的執行做好準備；任務二難度相對加大，利用Excel的函數完成月還款額的計算，為任務三的個人決策提供依據。（3）教師的具體引導。按照新職教理念，在教學中應充分體現“教師引導，學生為主體”這一教學模式。引導學生分析問題，進而提出解決問題的思路。教師演示和講解注意應主要講解解決問題的思路、整體概念和整體框架。在任何項目執行過程中，均會涉及到專業、行業知識等，因此學生收集資料，準備好項目背景知識是很重要的第一步。在任務“政策背景”中，需要了解目前我國各大銀行及金融機構的住房貸款方法，如商業性個人住房貸款、公積金個人住房貸款、等額本息還款、等額本金還款等具體含義及實現的數學模型，為后續任務的具體實現作為鋪墊。在該項目的“分期付款分析”任務中，財務函數作為新知識點引入，教師可做適當講解與演示。對年金函數PMT（是基于固定利率及等額分期付款方式，返回投資或貸款的每期付款額）進行介紹，并對比年金函數PMT學生自主學習現值函數PV（即從該項投資開始計算時已經入帳的款項）、期望值函數Fv（在最后一次付款后希望得到的現金余額）、總投資期函數Nper（即該項投資的付款期總數）等等，因為這一系列函數常用于處理貸款問題，彼此之間關聯度較大。在任務“貸款方式選擇”中，可讓學生分組討論，得出解決方案。一般該任務學生會采用IF函數多層嵌套與窗體來實現。在學生的討論與嘗試過程中，會有普遍存在的疑問，教師可針對學生的典型問題進行引導。同時，部分學生有比較新穎的方案，可讓學生將自己的實現過程與解決方案向同學做介紹，鍛煉學生的語言表達能力。該項目的執行過程，充分體現學生為主體與教師的引導，起到對學生綜合能力培養的作用。（4）學生考核與評價?？己耸窍鄬δ繕硕缘??？己藢W生使用Excel進行數據分析的能力，解決實際問題的能力，因此應重過程考核，使用“任務”對學生進行考核。例如，該項目中，項目任務的完成進度、小組成員之間的協作情況、學生對項目展示的表達能力等等均可作為考核的內容。

四、主要問題的思考

（1）項目設計的關鍵性。在學生Excel數據分析能力的培養中，項目的設計是最關鍵的一步。能力的培養必須在教學中進行，教學時間的分配必須合理，項目過大、過難均會影響到教學時間的掌控，從而影響教學的效果。并且，由于教學的對象是未接觸實際項目的學生，因此項目應容易理解并盡量貼近實際生活，能解決實際生活的問題，才能真正體現Excel數據的分析是為管理和決策起指導意義。（2）對教師能力的更高要求。Excel教學的教師一般都是計算機基礎課的教師，而在教學過程中要求項目與專業相結合，將Excel作為學生專業學習的工具，這就要求計算機教師能認真了解該專業的基本知識，主動了解該專業的最新動態與技術，關心該專業學生的就業動向與行業規則。對教師的行業知識提出了更高的要求。

五、結語

Excel電子表格，作為基本的工具軟件應用越來越廣，當Excel與專業相結合時發揮出了巨大優勢。因此，高職院校學生能力培養的改革過程中，應遵照“以就業為導向，以服務為宗旨”的職業教育目標，重視學生運用Excel進行數據分析作為管理和決策依據的能力培養。

參 考 文 獻

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一、教學前期準備

本案例是北京市海淀區實驗教材《信息技術》初中上冊中的第二單元―電子表格的起始課。本單元要求學生能夠應用電子表格進行數據分析和評估，從確定主題―采集數據―建立表格―數據分析―到得出結論。本課主要任務是了解電子表格的特點，掌握創建表格的方法。

1.學生情況分析

本案例是初一年級第二學期的內容，學生經過中小學合計4年半的課堂學習和課后練習，已經熟練掌握了辦公軟件中的Word和PPT的基本操作，對Microsoft Office軟件環境較為熟悉，并且初步具備了一定的自主學習能力和小組合作學習能力，樂于探索，樂于實踐，這些都是課堂教學順利高效進行的有利因素；但是學生此時也同樣具有缺乏耐心、急于求成的特點，這對學生通過探究進行自主學習是個不利因素。根據以往的經驗，學生從圖像處理單元過渡到電子表格單元時有一定的心理落差，往往學習興趣不高。

(分析：教師首先分析學生的知識儲備，學生已經掌握了辦公軟件中Word和PPT的基本操作對新軟件的學習有正遷移作用，所以教師確立了自主學習的教學模式，讓學生能夠主動探究和構建知識體系。并且根據學生的心理特點，把如何激發學生學習興趣確定為本課的基點，從興趣出發教師設計了一系列的任務案例，使得學生在完成任務的過程中掌握知識與技能。由此可見，教學設計應該在分析教材、學生的基礎上，了解并尊重學生的需要，從“學生的需要”出發，確定教學目標，設計教學案例。)

2.教學目標

針對學生情況和本課的教學內容要求，確定如下教學目標：

知識與技能：學會從搜集的素材中，分析、整理、提取有效數據；掌握使用Excel創建表格的方法，合理設置表格標題、表頭項目。

過程與方法：在整理從實際生活得到的數據的過程中，體會分析數據關系、提取有效數據的方法；在嘗試交流過程中，提升自主學習和小組學習的能力。

情感態度價值觀：通過創設“節水視頻”的情境，引發關注全球水資源短缺的問題，建立“世界有我，節水由我”的節約環保觀念。

教學重點：從搜集的素材中，分析、整理、提取有效數據；根據實際需要創建表格，合理設置表格標題和表頭項目。

教學難點：分析整理數據，設置表格標題和表頭項目。

(分析：教學目標處于核心地位，教學中的諸多因素都是圍繞教學目標，為教學目標服務。在教學中，教師所要做的第一步就是從學生的需要出發，在把握教材的基礎上，設定教學目標，明確教學重、難點，使教學活動圍繞教學目標展開。

本節課教學目標遵循了新課程標準的三維目標，描述清晰、全面而又富有學科特點。首先，教學目標的表述是以學生為主體，并且闡述了通過整理實際生活中的數據的過程，掌握分析數據關系、提取有效數據的方法。其次，在教學目標的描述上合理運用行為動詞，如學會、體會等，便于操作，同時對行為動詞的使用條件進行了界定，便于實施和測量，為后期教學策略以及教學評價的選擇提供了依據。

由于學生已經掌握了Word和PPT的基本操作，對Excel的基本界面不會陌生，所以本課的教學重點為學會從搜集的素材中，分析整理提取有效數據，以及根據數據合理設置表格標題和表頭項目，更注重讓學生體驗數據處理的過程。)

二、教學過程設計

本案例從世界水資源危機導入，讓學生面對一個個問題，在解決問題的過程中學會方法。本案例的教學流程如圖1所示：

1.創設情境，引出課題

教師播放有關“水資源危機”的視頻文件，并提出問題：在此短片中，引用了大量的什么資料給你留下深刻的印象？使用這種資料來說明水資源危機的好處是什么？

學生觀看視頻文件，思考何種信息起到了加深印象的作用，并嘗試歸納數據的作用。

教師引出課題從這節課開始，我們將學習第三單元――數據處理與分析初步，使用的軟件是專門處理數據的，這個軟件的名字是Excel，并提出問題Excel作為Office家族中的一員，它的界面和Word有什么相似之處和不同之處？

(分析：教師精心準備了“水資源危機”的視頻文件，使學生關注全球水資源短缺的問題，同時也感受到數據更能清楚地表明水資源的現狀，激發學生深入研究數據的興趣。同時借助與Word軟件的對比，利用學生已有的知識結構，同化新知識，構建知識體系。)

2.提出問題，合作探究

教師引導學生打開“課堂練習”文件，提示學生使用“工作表導航按鈕”(學生可以參考演示文稿上的圖示)瀏覽工作簿中的各張工作表，并給出小組思考題：此文件(工作簿)當中有多少張工作表？這些工作表之間有什么共同之處嗎？修改單元格中的數據，圖表會有變化嗎？

學生打開課堂練習文件，嘗試探索“工作表導航按鈕”的用法，打開工作簿中包含的各張工作表，初步認識工作簿和工作表，思考教師提出的問題。并且修改數據，觀察結果，體會Excel“牽一發動全身”的含義。

教師在學生小組討論的基礎上，適時進行總結：Excel和Word與PPT軟件都是Office辦公軟件，它們界面相似，都用來展示、呈現信息，但是Excel更重要的用途就是能夠對數據進行加工、處理和分析(用途)。

(分析：由于大部分學生第一次接觸Excel軟件，當看到修改數據后，相應的圖表發生變化時，會激起學生進一步探究的興趣。最終學生在操作實例的過程中，逐步熟悉Excel的界面，自主探究Excel的操作方法。學生在嘗試探究的過程中，重新構建對Excel的認識，并且通過小組交流、師生互動，得出結論：Excel分析數據、制作圖表不僅僅是為了展示和呈現信息，更重要的用途是能對數據進行加工、處理、分析。教師設計的小組交流環節，既鼓勵學生大膽嘗試，又培養了學生樂于分享的意識，為今后的合作學習打下基礎。)

教師進一步提出問題：觀察課堂練習中兩張工作表，找出共性，如圖2所示。思考是否可以在Word中完成？

學生經過組內梳理、交流，逐步清楚找出工作表的共性：都有標題、表頭、數據。在Word中嘗試后發現，在Word中制表最大的問題是修改數據，圖表不會產生相應的變化。

(分析：通過引導學生觀察分析兩張工作表的共同之處，培養學生仔細認真地學習態度，并且為后續創建表格打基礎。通過與Word中制作表格的對比，使學生感受到電子表格的特點和作用。)

3.教師引領，創建表格

教師提出新的問題：既然Excel具有強大的數據處理與分析功能，那么數據從哪里來？學生根據以往經驗提出各種數據來源，師生共同歸納總結數據來源：直接或者間接途徑：直接途徑，第一手資料，例如做些社會調查，直接從社會中了解情況、收集資料和數據?；蛘邚钠渌緩将@得第二手資料。(例如上網查找資料，從新聞、報紙、雜志、文獻等渠道獲取數據)。這兩種方法，大部分情況下是要綜合使用的。

(分析：數據的來源非常重要，這直接影響數據分析得出的結論是否真實、準確，關注數據來源對于后續的研究專題的順利開展來說是個保證。培養學生做學問認真的態度。)

具體案例：前面觀看的視頻中存在大量的數據，分別從不同方面描述了水資源短缺的現狀，方便在一張表中呈現嗎？有些我們需要的數據還不完整，怎么辦？

教師引領學生從視頻中，提取出需要的數據，分析數據之間的關系，確定表格標題，并且按照數據的共性特點設計出表頭名稱，將標題和表頭分別填寫到合適的單元格中，如圖3所示。

(分析：從素材中分析整理提取有效數據，合理設計標題和表頭是本課的重點，但是學生以往這方面經驗較少，不足以支撐自主探究。因此教師通過具體實例分析，引領學生學習獲取數據、處理數據的方法。)

4.小組合作，自主學習

教師布置探究任務，每個小組根據自己的情況，選擇完成一個關于用水情況的電子表格，并分析數據，得出結論，如圖4所示。

(分析：由于學生程度參差不齊，教師在安排綜合任務時要考慮分層教學。①知識的分層―根據對教材的把握，哪些知識是每個學生需要掌握的保底知識，哪些是提供給有一定能力的學生學習的提高、拓展知識，本課美化工作表就屬于提高任務；②學生的分層―根據學生的認知水平和接受能力進行分層，對不同層次學生要求不同。這兩個不同方面的分層結合在一起融入到連貫統一的教學情境中，為處于不同能力水平的孩子提供不同的發展空間。)

5.交流小結，評價反饋

本案例的最后一個環節是作品展示交流和評價反饋。教師根據巡視記錄的結果，選擇2～3組有代表性的作品進行評價和總結。對共性問題做出說明，建議學生翻閱教材解決或者等待教師在后續課程中給予解決。并組織學生利用網絡提交表單的形式開展自評和互評，評價表如圖5所示。

(分析：設計的評價方式注重將新課改提出的形成性評價與終結性評價相結合、自我評價與他人評價相結合的評價方式；實現了多元化的評價主體，如師評、自評與互評；以及評價內容多樣化，教師不僅對學生的任務完成情況以及最終作品進行了評價，而且關注了學生在學習過程中所表現出來的學習態度等方面。并且基于網絡提交表單方式的評價方法非?？陀^、準確、快捷，不僅便于學生再次梳理強化知識，而且幫助教師更加準確客觀了解學生學習情況，從整體上看到每個問題的選項情況，從而了解整個班級、整個年級的學習情況，對教師在后續課程中進行有針對性的調整提供了第一手數據資料。)

三、結束語

本案例從學生的需要出發，在分析學生情況和教學內容的基礎上制定教學的目標，確定教學的起點，引導學生利用已有的知識、經驗，探究新軟件的使用方法。在探究學習過程中，使學生經歷了提出問題、分析問題、解決問題的過程，掌握解決問題的方法、形成技能，幫助學生把新舊知識經驗構建成整體一貫的知識體系，體現了信息素養的培養。

參考文獻

[1] 中華人民共和國教育部.關于印發《基礎教育課程 改革綱要(試行)》的通知[S].教基[2001]17號

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1 課程設計部分

1.1 課程目標分析

1.1.1　行為目標

1）學會對EXCEL數據進行排序處理；

2）學會對EXCEL數據進行篩選處理；

3）學會對EXCEL數據進行分類匯總；

4）學會對EXCEL數據進行合并計算；

5）學會對EXCEL數據進行透視表處理。

1.1.2　生成性目標

通過對本節課的學習，學會利用書和網絡自學、解決疑難問題的能力。

1.2 學習者分析

本課程的學習對象是高職一年級的學生，學習準備知識差異較大，有的學生因為在中學階段較多地接觸過電腦軟件，本課程的內容對他們來說比較簡單；有的學生上網較多，自認為內容很簡單，但是實際的內容并沒有掌握，而且還不愿意聽課，不能發現自己的問題所在；有的學生雖然學習態度很好，但是學習能力有限，對別人來說很簡單的東西也很難學會。

1.3 教學內容的設計

本堂課教學內容的設計有如下特點：

1.3.1　題庫式練習題

對學習能力較差的學生來說，教一個例子很難舉一反三，而數據處理又是計算機基礎中較難理解的部分，所以通過大量的題庫式練習題加深他們對數據處理的理解。學習能力差的學生還有一個特點是記憶力也一般，所以多道類似題的重復練習有利于他們掌握數據處理的操作。

所以本課程每個數據處理的知識點都準備了20個相似的例子，供學生上課和課后的學習。

1.3.2　題庫難度分級

難度分級適合差異化學習的實現。在基本知識部分學習完之后，學生可以在題庫中選擇鞏固知識部分或者進階知識部分。

例如排序部分，基本知識部分就是掌握一般的“主要關鍵字”和“次要關鍵字”、“升序”和“降序”的選擇，進階知識部分就是掌握按筆畫排序。合并計算部分，大家普通反應比較難，基本知識部分就是掌握如何依樣畫葫蘆做出題庫中已經設置好的題目，進階部分就是知道什么樣的情況能合并，什么樣的情況不能合并等等。

1.3.3　注重趣味性、實用性

這個趣味性不是指花里胡哨的動畫情節，不是生硬拼接的其他外在的趣味性，而是追求知識本身內在的讓學生覺得有意思的部分。

計算機發展快、計算機教材更新快是計算機教學普遍存在的現實，因而在教材中可能出現一些不嚴謹的地方。例如教學生在教材中找教材的漏洞、錯誤，就是一個讓學生覺得很有趣的事情。因為中學階段他們都習慣了教材的完美、嚴謹，在大學一年級突然有老師告訴他們教材編寫的時候也可能漏掉一個步驟，很多學生都很興奮。然后進階部分復雜的問題僅僅用書上教的方法做不出來，也需要通過網絡去自己尋找答案。

1.4 學習資源的設計

學習資源是指學習者在學習過程中可以利用的一切顯現的或潛隱的條件。在本空間教學課程中，學習的呈現主要依靠教師演示以及空間存放兩個部分。

1.4.1　結構化學習資源的設計

包括教師的教案、講義、幻燈片，以及空間中的教學視頻。這是常規教學的部分。

1.4.2　非結構化學習資源的設計

學習者在學習過程中，通過與教師和其他學習者之間的交互，會產生大量蘊藏著個人與集體智慧的信息，如同步或異步交流記錄、博客、WIFI等，他們是非結構化學習在網絡課程中最主要的形式，對于培養學習者的高級認知能力具有不可替代的作用。

非結構化學習資源的設計主要依靠教師空間和學生空間來實現。

1）網絡教師　主要靠空間中教師和學生的留言板來實現。

2）學習伙伴　靠學生空間中的群組和留言板來實現。

3）教師空間資源　存放著不僅僅是當次可能的相關教學資源，還有一些擴展學習的資料。

4）學生空間資源　學生可以存放自己的學習筆記。

1.5 教學策略的設計

教學策略是指建立在一定理論基礎上，為實現某種教育目的而制定的教學實施總體方案，包括合理選擇和組織各種教學內容、材料、建立師生行為程序等內容。

本課程在講授部分主要采用示范—模仿教學策略。教師演示每種數據處理例題的做法，學生模仿；教師演示如何通過半封閉的空間來進行學習以及小組討論，學生模仿；教師演示如何通過互聯網來尋找答案，學生模仿。

在基礎知識講授結束后，采用分組協作學習策略。學生分組，有繼續學習鞏固知識部分組合學習進階知識部分組。布置任務后，通過課堂討論、競爭、協同、伙伴等多種方式完成協作學習。

1.6 學習評價設計

在學生的空間中建立學習文件夾。內容包括學生個人當天的練習題結果，小組的分組學習結果，學生收集的反應學習過程和學習進步的各類學習成果。

教師在空間中進行診斷性評價。教師不僅在空間中給學生習題的結果打分，還根據學生的學習狀況給出對學習過程的分析和評價，從而給出最有效的建議。

2 空間教學在這堂課中起到的作用

2.1 空間教學讓個別化學習得以實現

學生基礎不一是計算機基礎教學中表現的特別明顯的問題。有了空間中的教學資源，在學生的基本教學內容結束之后，學生可以在空間中選擇適合自己需要的學習內容。當學生按照自己的能力進行學習，積極主動完成課題并體驗到成功的快樂，能獲得最大的學習成果。

2.2 空間教學讓非結構化學習得以實現

根究知識的復雜性，斯皮羅等人將知識劃分為結構性知識領域和非結構性知識領域。所謂結構性知識，是指有關某一主題的事實、概念、規則和原理，他們之間是以一定的層次結構組織在一起的。非結構性知識，則是將結構性知識應用于具體問題情境時產生的，即有關概念應用的知識，這意味著，結構性領域的同一個概念應用在各具體實例中，其內涵將表現出一定的差異。

傳統的教學模式，因為其封閉性，往往只能側重結構化知識的學習，而不得不忽略非結構性知識的學習。而空間中豐富、海量的信息，非常有利于非結構性知識的建構。

參考文獻：

[1]　何克抗等編著，教學系統設計.北京師范大學出版社，2002.

[2]　武法提.網絡教育應用.高等教育出版社，2003.

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關鍵詞：大數據；統計軟件；數據分析

中圖分類號：TP393.4 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2016）012-000-01

在大數據時代，每個人身邊都存在著海量、豐富可深入挖掘的數據，人人生產數據，時時產生數據。大數據一般分為結構化數據、半結構化數據和非結構化數據，大體上，結構化數據占10%、半結構化數據占5%、非結構化數據占85%，包括各種格式的辦公文本、圖片、報表、音頻、視頻等。對統計學習而言，最大的考驗是如何對這些海量的數據信息進行充分的開發，找出數據之間隱藏的規律與關系。

首先對于結構化的數據，一般基礎數據分析用Excel等統計軟件，既可滿足基礎要求；大數據分析用Eviews，SPSS，Stata，SAS，R，Python等，其中R和Python對于半結構化數據和非結構化數據的挖掘和分析有很好的應用。下面對各軟件在大數據分析中的特點進行簡單介紹：

Excel電子表格是Microsoft公司推出的Office系列產品之一，是一個功能強大的電子表格軟件。特點是對表格的管理和統計圖制作功能強大，容易操作。Excel的數據分析插件XLSTAT，也能進行數據統計分析，但不足的是運算速度慢，統計方法不全，因此Excel在大數據分析中存在一定的局限性，但適合一些基礎的數據處理。

Eviews是美國QMS公司研制的在Windows下專門從事數據分析、回歸分析和預測的工具。使用Eviews可以迅速地從數據中尋找出統計關系，并用得到的關系去預測數據的未來值。Eviews處理回歸方程是它的長處，能處理一般的回歸包括多元回歸問題。不過這個軟件的劣勢在于它的黑箱式的處理過程，出來的結果可能會不夠精確，有的人可能會為得到一些結論而偽造一些結果，可信度不是很高。在大數據分析中Eviews只適合時間序列數據的分析。

SPSS由美國斯坦福大學的三位研究生研制。SPSS系統特點是操作比較方便，統計方法比較齊全，繪制圖形、表格較有方便，輸出結果比較直觀。SPSS在橫截面數據的分析中有很大的優勢，適合進行從事社會學調查中的大數據分析處理。另外，值得一提的是，最新版的SPSS采用DAA（Distributed Analysis Architecture，分布式分析系統），全面適應互聯網，支持動態收集、分析數據和HTML格式報告，使SPSS更加適應大數據的潮流。

Stata統計軟件由美國計算機資源中心（Computer Resource Center）1985年研制。特點是采用命令操作，程序容量較小，統計分析方法較齊全，計算結果的輸出形式簡潔，繪出的圖形精美。不足之處是數據的兼容性差，占內存空間較大，數據管理功能需要加強，這使得Stata在大數據分析中處于不利地位，但是相較于Eviews和SPSS，Stata在面板數據分析的優勢是毋庸置疑的，Stata更加適合大數據中的面板數據分析。

SAS軟件在數據挖掘上具有優勢，其板塊的獨特功能為大數據分析提供了利器。對于不熟悉計算機編程語言的統計學習者可使用SAS。SAS軟件的EM模塊及sas base擁有強大的數據處理功能。在SAS的EM模塊中，包含了數據處理、模型建立、簡單算法等豐富的數據處理功能。例如對獲取的數據可進行再次抽樣，抽樣的方式是多種多樣的，有：隨機抽樣、等距抽樣、分層抽樣、從起始順序抽樣和分類抽樣等方式。而且抽樣的過程不需要程序運行，只需要建立流程圖即可。更加復雜的數據模型如生存分析、神經網絡、SVM、決策樹、MBR等可以在數據建模中添加節點來進行。在對數據進行分析以后，SAS會導出程序記錄和最后結果。盡管SAS有眾多優良特性，但其并非腳本語言，所以它在數據運行上占有CPU較高，特別在使用EM模塊時，花費的時間相對較長。

Python和R都是開源軟件，相較于上述軟件，在大數據分析中有著絕對的優勢。Python的網絡爬蟲及R的RCurl包、Rweibo包等都可以進行網絡數據和文本挖掘，對非結構性數據亦能進行分析處理。眾多的R語言包使得其在數據可視化方面也有著很大的優勢。Python和R各有其特點：

R的優勢在于有包羅萬象的統計函數可以調用，特別是在時間序列分析方面（主要用在金融分析與趨勢預測）無論是經典還是前沿的方法都有相應的包直接使用；相比python在這方面貧乏不少。

Python的優勢在于其膠水語言的特性，一些底層用C寫的算法封裝在python包里后性能非常高效（例如：Python的數據挖掘包Orange canve中的決策樹分析50萬用戶10秒出結果，用R幾個小時也出不來，8G內存全部占滿）。

Python與R相比速度要快。Python可以直接處理上G的數據；R不行，R分析數據時需要先通過數據庫把大數據轉化為小數據（通過groupby）才能交給R做分析，因此R不可能直接分析行為詳單，只能分析統計結果。因此，在大數據分析中，Python更適合對海量數據的處理，而R更適合對數據的統計分析。

目前，最流行的數據分析軟件是R。KDnuggets網站每年會做一些數據分析和數據挖掘軟件使用的專題問卷調查。據該網站2011年對570個數據挖掘和數據分析的工作者關于過去12個月數據挖掘和數據分析所使用的編程語言的調查顯示，R語言排名第一，所占比例近一半（45%）。免費是R流行開來的最大的一個因素，現在還有很多人使用SPSS或SAS，但大都用的是盜版軟件。R擁有出色的可視化圖形、豐富的統計方法及高效的更新速度，由一個龐大而活躍的全球性社區維護，使用R的人分布在各個研究領域，任何做數據分析的工作者都應該學會使用R。

參考文獻：

[1]方匡南，朱建平，姜葉飛.R數據分析：方法與案例詳解[M].電子工業出版社，2015.

[2]維克托?邁爾?舍恩伯格，肯尼思?庫克耶著，盛楊燕，周濤譯.大數據時代：生活、工作與思維的大變革[M].浙江人民出版社.2013.

作者簡介：孟雪井（1985-），女，漢族，安徽淮北人，博士，講師，研究方向：金融統計。

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篩選！

給數據“過篩子”

股市終于大漲啦，郁悶已久的股民終于看到曙光了！在眾多被“套牢”的股票、基金中，哪個會最先贏利？贏利超過超過30%的有哪些？今日價排名是怎樣的？如果使用Excel進行成績統計、收支記賬的話，這些問題都能輕松解決。這里以一份虛擬的股票列表為例，我們先查查利潤高于30%的有哪些。

第1步：首先選中“上漲比例”單元格，然后單擊“開始”標簽“編輯”組中的“排序和篩選”下拉箭頭，在打開的菜單中選擇“篩選”命令(見圖1)。

小提示：

關于數據分析相關的操作，一般在“數據”標簽中都能找到相關操作項，因此此處還可以切換到數據標簽中，然后單擊“排序和篩選”組中的“篩選”按鈕實現和上述命令一樣的效果。

第2步：執行“篩選”命令后，“上漲比例”所在行的連續單元格中都出現了一個下拉箭頭，單擊“上漲比例”所在單元格的下拉箭頭，在打開的菜單中依次選擇“數字篩選大于”(見圖2)，在打開的“自定義自動篩選方式”對話框中，在“大于”右側的框中輸入“0.3”，然后單擊“確定”按鈕完成篩選條件的設置。這時Excel就自動幫我們篩選出了符合條件的記錄，將鼠標指針移動篩選條件所在單元格的篩選按鈕上，還能看到具體的篩選條件(見圖3)。

小提示：

單擊“數據”標簽的“排序和篩選”組中的“清除”按鈕可以取消上一次的篩選結果，但仍然保留所選單元格的篩選狀態(即篩選按鈕仍然存在)，再次單擊“篩選”按鈕關閉篩選狀態(單元格上的篩選按鈕也沒有了)。

排序，

幫你快速排名次

剛才通過篩選找出了上漲比例大于30%的，現在想找出價格前十名的股票，并且最好是從第一名排到第十名，這樣排名次就更方便了。要怎么辦呢？利用上面說的篩選再加上排序就可以輕松實現。

第1步：先選中“今日價”單元格，然后單擊“篩選”按鈕，接下來單擊“今日價”單元格的下拉箭頭，依次選擇“數字篩選10個最大的值”，在打開的對話框中單擊“確定”按鈕即可。

第2步：單擊“排序和篩選”組中的“降序”按鈕，這時Excel便自動將“今日價”列按照數字從大到小排列了。

排好序之后發現有今日價一樣的，那么今日價一樣的要怎么排呢？其實Excel的排序可以實行多重排序。還以這里的事例為例，如果想今日價一樣的人再以“數學”為關鍵字排一下序，也就是“數學”分數高的排在名次的上方，按以下方法即可。

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關鍵詞:信息技術;說課;教學說課

自1987年提出以來，已逐漸成為教研領域的一項重要活動，與備課、上課、聽課、評課一起成為學校教研活動的基本形式。［1］筆者有幸參加了南通市職業學校公共“兩課”評比，雖然在比賽中取得了一些成績，但理論知識和實踐能力仍有所欠缺，現就本次說課內容、專家點評和比賽心得與大家分享。

一、教材分析

本項目選自馬成榮主編，中等職業教育課程改革規劃新教材《計算機應用基礎》(第3版)，本教材以學習項目為載體，以項目展開為主線，以任務實施為主要學習內容。本項目是學習領域四的第5個項目，是在學生學習了Excel中的函數計算之后，轉入難度較大的“運用復雜函數和數據操作功能進行數據分析”的學習。根據課程標準，本領域的學習任務是要求學生掌握Excel強大的數據處理功能，此項目是涉及Excel數據處理最復雜的部分，在本領域中占有舉足輕重的地位。

二、學情分析

新課程理念要求課堂教學要以學生為主體，立足于學生已有知識和能力，所以我們先要了解學生的基本情況，才能做到因材施教。(一)已有知識和能力分析在之前的項目學習中，學生已經掌握了Excel的數據編輯、管理和格式化等基本操作，能運用Excel公式和函數對數據進行計算。(二)學習興趣分析通過之前項目的學習，學生見識到Excel強大的數據處理能力，對學習Excel新的函數及其他功能充滿興趣。(三)學習動機分析本項目的教學對象為中職一年級的學生，女生占絕大多數，她們對數字不是很敏感，數據分析能力及意識較弱，但他們對所取得的成績比較敏感。(四)個體差異分析學生尚處于成長階段，思維活躍，接受新事物的能力較強，但動手能力、自主學習能力及團隊協作能力存在較大差異。

三、教學目標

根據新課程標準，依據學生情況，結合本項目的教學內容，我確定了本項目的教學目標:(一)認知目標:了解COUNT、COUNTIF及RANK等函數功能。(二)技能目標:培養學生熟練運用相關函數進行分析和管理數據的能力。(三)情感目標:通過對學生考試成績的分析激發學生學習興趣，增強學生團隊協作的意識。

四、教學重難點

(一)重點根據課程標準和教學目標，確定教學重點為:熟練運用COUNT、COUNTIF及RANK函數(二)難點依據學生知識水平、接受能力和教學內容特點確定教學難點為:通過本項目的學習，學生能形成數據分析意識。

五、教學策略

為了更加有效地實現教學目標，突破教學重難點，根據新課程標準的要求，針對學生的實際情況，我將項目分解為三個任務，分別是:任務一:分析考試成績;任務二:篩選考試成績;任務三:匯總考試成績英國的著名教育家斯賓塞曾經說過:“在教育中，應該引導學生自己進行探討和推論，給他們少講些，而引導他們去發現的應該更多些?！睘榱诉_到更好的教學效果，在本項目的教學過程中，我始終遵循了“發現式教學”的教學理念，以學生為教學主體，在“教法”上綜合運用啟發式教學，新知演示，情境創設，分層教學等多種教學方法，引導學生采用嘗試新知，模仿演練，小組合作，自主探究等多種“學法”來完成任務。

六、教學過程

以項目為載體，采用任務引領的合作探究式來進行教學:

(一)溫故引新

學生在上個項目中學習了四個單參數的Excel函數，而這幾個函數都可以利用“自動求和按鈕”來代替。教師提問:能否統計出“成績分析表”中的總分和總人數•引領學生利用上堂課學過的Excel函數或“自動求和按鈕”算出結果。學生小組合作探究中發現總分可以順利求出，但在計算總人數過程中遇到一些困難，及時點撥:COUNT函數的參數僅限于數字，即對數字進行計數。通過鞏固已學知識，演練新知，提升技能。

(二)任務引領任務

1:數一數(COUNT函數)學生這時候對Excel函數的理解程度還停留在簡單的對參數進行計算的層面，為幫助學生了解函數的數據分析功能，對COUNTIF函數進行了拆解:COUNTIF等于COUNT加IF即有限制條件的計數函數。要求學生利用COUNTIF函數統計出成績在85分以上的人數，這樣設計的目的是通過復雜問題簡單化啟發學生思考，挖掘教學重點，讓學生通過該任務在腦中形成數據分析的雛形。任務2:挑一挑(COUNTIF函數)利用COUNTIF函數和公式(注意絕對地址的引用)計算不及格人數、優秀率和及格率。通過讓學生自行嘗試練習，教師再進行點撥，促進學生形成一定的數據分析意識，從而突破教學難點。任務3:加一加(SUMIF函數)利用SUMIF函數和公式計算男/女生體育平均分，在自我嘗試中發現問題，小組合作中解決問題，自主探究中鞏固知識。通過相似知識點的遷移，讓學生獲得技能延伸，促進數據分析意識的形成。任務4:比一比(RANK函數)利用RANK函數分析班級考試成績總分的排名。學生對成績的排名普遍比較感興趣，但看到RANK函數的參數卻又望而卻步;學生在小組合作探究中發現，要利用RANK函數進行自動填充，需要將第二個參數“排名范圍”用絕對地址固定住，否則得到的排名數值是不正確的。由局部到整體，從簡單到復雜，讓學生在自行嘗試的過程中發現問題，通過團隊協作解決問題，突破教學難點。

七、教學反思

著名教育學家布魯納說過:發現是教育學生的最好方法;在本項目的教學過程中，正是這一思想貫穿始終。在教學過程中，始終以問題引領任務，引發學生思考;充分利用教學資源和學生互動交流，打破時空壁壘;充分發揮學生的主觀能動性，讓學生先練，教師后講，提高學生自主探究能力，增強教學效果;充分調動學生的學習積極性，通過分層教學讓每個學生都能參與教學過程，在團隊合作的過程中獲得鍛煉。從本質上看，說課是教師將自己的教學設計的思維活動從隱性變為顯性的過程，即將自己關于課題設計的個人行為轉化為群體性的學術討論。［2］在新課程背景下，教師應當堅持以生為本，不拘泥于說“課”本身，而應跳出課本，充分發揮學生的主觀能動性，把自己的說課更好地應用于實際教學中。授人以魚不如授人以漁，筆者希望借此寥寥心得，能夠給大家在說課方面提供些許參考。

［參考文獻］

［1］宋萑．說課與教師知識建構課程•教材•教法，2012－04－0120－05．

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[關鍵詞]EXCEL；數據庫；導入；導出；數據分析；數據處理

中圖分類號：TM734 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2016）15-0221-01

1 引言

隨著配網電力系統規模的不斷擴大，電網管理自動化水平的不斷提高，電網自動化系統的實用化應用水平不斷深入，原有的調度自動化系統管轄的開閉所也由原來的5個開閉所增加到25個。新增的開閉所多為采用微機保護，三遙表數量也越來越多，數據庫也越來越龐大，相應也帶來了大量的維護工作。

2 EXCEL在數據庫維護中的具體應用

對于EXCEL在調度自動化系統的數據庫維護中的應用，我們通過對新加廠站的遙信的過程實例來進行講解：

首先對新三遙表進行數據處理、整理，使三遙表滿足數據庫參數的要求，以便從表中提取數據庫中用到相應遙信的設備描述。

新下發的三遙表如圖1，處理后的三遙表如圖2 。從圖2中的“F列”得到數據庫中要用到的遙信的設備描述內容。具體步驟：在圖2中的“B列”和“C列”通過復制、填充功能，得到“線路名稱”和“開關號”，在圖2中的“F2”單元格中輸入文本函數“CONCATENATE（ ）”并設置函數參數“ （B2，C2，D2）” 再對整個字段進行填充，就可以獲取到對應數據庫中遙信的設備描述內容了。

2.2 導出數據庫中的“遙信參數表”

通過系統數據庫導入導出命令（DBTOOL）導出數據庫中的“遙信參數表”，具體如下：

進行數據庫維護導出參數，首先要運行系統數據庫導入導出命令（DBTOOL）并要連接數據庫，如圖3窗口，點擊“數據導出”和選擇“SCADA”數據庫，如圖4窗口，再選擇“遙信參數表”，點“瀏覽”選擇保存參數表的位置，最后點執行即可。

2.3 對導出數據庫中的“遙信參數表”進行數據處理

我們利用EXCEL軟件中的“自動篩選”功能，通過“廠站代碼”字段篩選出所要的廠站，再將篩選后的全部內容復制到一個新表中，注意，第一條記錄也要一同復制。并保存名為“遙信參數表”，保存類型為“*.TXT”（帶制表符分隔的文本文件），將圖2中“F列”字段內容復制到“遙信參數表”中的“描述”字段中，并在“遙信參數表”中的“A列”字段中填充上相應的保護代碼如“Pdf0Pg”，注：“P”代表保護代碼。對開關和刀閘要分別填充相應的代碼，“K*CB”為開關代碼，“K*DDS”為刀閘代碼。在EXCEL軟件中，結合“自動篩選”及“篩選方式”的選擇，很容易完成數據庫表的參數修改，具體的不再詳述。

2.4 導入數據庫中的“遙信參數表”

再次運行系統數據庫導入導出命令（DBTOOL）導入數據庫中的“遙信參數表”，導入參數表過程同上面的導出參數表一樣，只是選導入數據庫參數時，要輸入系統校驗口令如圖5窗口，還有在導入參數前要先運行數據庫（DBMGR）參數修改命令，在“SCADA”庫中，找到“遙信參數表”下的相應的廠站，將其下的所所參數全部刪除，之后再進行數據庫導入導出命令（DBTOOL）導入 “遙信參數表”。

2.5 EXCEL在數據庫維護中的應用的注意事項

⑴在做數據參數時，所有參數都不能以數字“0”開頭；

⑵導參數時兩臺服務器都要導入，不然會出現2臺數據庫的參數不一致，參數丟失；

⑶對導出參數表的第一條記錄，不能刪除或更改，此條為庫表的結構；

⑷在導入參數表的時，一定要做好備份，確認無誤，方可執行；

⑸導入參數表的時，要先在（DBMGR）數據庫中先將要導入的廠站的相應參數表刪除，再進行導入；

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【關鍵詞】：數據分析；數據管理

數據管理：收集及管理企業內所有類型的數據。包括設計開發的數模圖紙，零件清單，數據的審批過程、歷史記錄等。有目的記錄收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。

1 定義

數據分析：數據分析的目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內在規律。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當行動。數據分析是組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售后服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程，以提升有效性。

2 現狀

隨著時代的進步，企業已經從傳統的人工管理及文件系統管理，發展到數據庫管理的階段。數據庫管理的基礎提供了數據的完整性，正確性。并且企業已經對數據的安全性有所管理，包括權限控制，文件加密系統的等。數據分析的的工作目前仍比較初級的階段，當數據分析的水平跟上數據管理發展的水平時，將會大大加快企業發展和進步。

3 意義

數據分析是判斷、趨勢、多角度發現問題的成熟解決方案，傳統企業的大部分業務情況，通過業務經驗，有了數據分析即可改善業務。數據的核心是發現價值，而駕馭數據的核心是分析。通過對企業數據的梳理分析，結合業務的理解，找出一些突出問題的關鍵點，預測未來的趨勢，幫助企業更好地進行決策。

4 數據分析的過程

4.1 收集數據

收集數據是數據分析的來源，同時也是數據管理的日常工作。數據收集分為人工輸入以及數據庫系統的輸入。這里提到的人工輸入可以是人為判斷評價的記錄，例如：個人評價/評論/反饋；數據系統的輸入可以是企業內部擁有的軟件數據庫收集的信息，例如：BOM，PDM，PORTAL等。

4.2數據預處理

數據預處理即是去除不必要的信息及明顯的錯誤信息并進行數據轉換。不同的數據來源通常會產生不同的格式，這里我們普遍常用的數據分析工具是EXCEL，所以需要將輸入的不同格式轉化為EXCEL可以方便讀取的形式。

4.3 數據分析的方法

數據分析的方法有很多種。這里只是提出比較常用的一些經驗方法。

聚類分析、預測建模、關聯分析、異常檢測。

4.3.1 聚類分析

發現緊密相關的觀測值族群，使得同組的相似性越大，不同組的差別越大，已達到較好的聚類效果。根據聚類得到的不同觀測值組，做出決策樹，為業務部門提供決策支持。

聚類分析簡單、直觀。

聚類分析主要應用于探索性的研究，其分析的結果可以提供多個可能的解，選擇最終的解需要研究者的主觀判斷和后續的分析；不管實際數據中是否真正存在不同的類別，利用聚類分析都能得到分成若干類別的解；聚類分析的解完全依賴于研究者所選擇的聚類變量，增加或刪除一些變量對最終的解都可能產生實質性的影響。研究者在使用聚類分析時應特別注意可能影響結果的各個因素。異常值和特殊的變量對聚類有較大影響。

聚類分析是細分產品市場的有效工具，同時也可用于研究消費者行為，尋找新的潛在市場、選擇實驗的市場，并作為多元分析的預處理。在企業內部數據管理中可以用于用戶調研、反饋，進而更好地為企業員工提供適合的服務及幫助。

4.3.2 預測建模

以自變量函數的方式為目標建立模型，預測離散的目標變量；預測連續的目標變量。

根據CAD軟件的應用狀態判斷下一年的需求：

根據圖標分析可以預測，明年的軟件需求應該和今年差不多，CAD軟件保證在400左右基本可以滿足需求，CAD軟件保證在50左右可以滿足需求

4.3.3 關聯分析

關聯分析就是從大量數據中發現項集之間有趣的關聯和相關聯系。關聯分析的一個典型例子是購物籃分析。該過程通過發現顧客放人其購物籃中的不同商品之間的聯系，分析顧客的購買習慣。通過了解哪些商品頻繁地被顧客同時購買，這種關聯的發現可以幫助零售商制定營銷策略。其他的應用還包括價目表設計、商品促銷、商品的排放和基于購買模式的顧客劃分。關聯分析是一種簡單、實用的分析技術，就是發現存在于大量數據集中的關聯性或相關性，從而描述了一個事物中某些屬性同時出現的規律和模式。

例如在零件的數據管理過程中可能發現一些關聯零件的規律。

例如：從VDS中找出配置選項的關聯，例如配置了前排乘客安全氣囊，必定會配置駕駛員安全氣囊。

4.3.4 異常分析

顧名思義，當一些較為穩定的數據，發生異常或者一組數據中個別數據異于其他數據時，發現它們，并從中找到原因或者規律。

或者當發現某部門指標長期低于平均值，則需要關注其產生原因，是不是因為開發人員不足造成

4.3.5 對比分析

根據類似數據進行對比分析。在數據管理的工作中找到類似數據，嘗試對其對比分析，找出差異點。

4.4 數據分析經驗數據庫的創建

由于企業的數據分析方法是初步形成的，需要累積和實踐驗證。在找到合適的數據分析方法時，可以將有效的數據分析成果或者過程記錄存檔，方便后人的學習和改進。企業的數據管理和數據分析是密不可分的，鼓勵更多的人參與數據分析將會提高數據分析經驗庫的含金量。

5 結語

數據分析在數據管理工作中的應用將直接支持整車研發企業的開發工作，以及產品數據的管理水平的提高。數據分析經驗數據庫的創建培養和累積足夠的。在將面對大數據盛行的時代，企業內部的數據累積是必不可少的，數據分析有助于提高企業管理和運營系統運行的效率。數據的管理與交流往往是檢驗公司管理決策和經營策略是否正常運作的標志。所以企業管理中可以利用數據分析發現一些問題，及時跟進改善，從而提高公司整體的運營效率，為公司更快更好的發展打下良好基礎。

參考文獻

[1] 覃雄派， 大數據分析――RDBMS與MapReduce的競爭與共生，軟件學報，2012（1）

篇10

Excel單元是信息處理的重要組成部分，內容具有一定的衍生性，在信息科技課程體系中有著承前啟后的作用。筆者以Excel單元學習為例，從概念的深度理解、學科思維的培養、知識的遷移應用三個方面展開教學實踐研究。

概念深度理解：從技術操作到技術原理

“知道不等于理解”“會操作不等于理解”，學生雖然依靠模仿和訓練掌握了Excel的操作技能，但由于對概念沒有深度理解，往往在后期遷移和應用時束手無措。Excel單元中的重要概念，教師可以結合生活情境，調動、激活學生的已有知識經驗，使他們對學習內容加以解釋，重新建構知識的意義，促進知識從“表層符號學習”進入“知識內在的邏輯形式”，使學生以融會貫通的方式對學習內容進行組織，建構他們的知識結構。

例1：在《數據的分類匯總》教學中往往存在這樣的現象：學生進行分類匯總時經常忘記或者不能準確對“分類字段”進行排序分類，著重于技術操作，卻無法根據實際需求運用技術解決問題?？梢妼W生對“分類匯總”這個概念的技術原理和實際應用意義并沒有理解，僅是模仿和套用教師的操作，并通過大量的操作訓練實現知識與技能的學習。

【分析】Excel中分類匯總的概念比較抽象，如何深入理解“分類”“匯總”的概念，并將它們聯系起來尤為重要。從技術思想方面，“分類匯總”分為兩步，第一步是利用數據排序功能進行數據分類，使數據條理化和明確化。第二步是利用Excel數據處理中的函數功能，完成數據匯總。“分類匯總”概念的深度學習可以結合生活中的事例，通過情境類比和多元化學習的方法幫助學生理解技術操作背后的技術原理。

【實踐】教學設計――《數據的分類匯總》。

1.創設生活化情境，將抽象的概念形象化

問題情境是啟學引思、導學引教的有效載體。筆者結合生活中的情境，在導入環節中向學生展示某快遞公司某天即將發往松江各地區的快遞，并告知此快遞公司共有松江新城、松江老城、松江九亭、松江佘山、松江泗涇五個網點（如下頁圖1），以問題為引導促進學生對概念的深度理解。

師：面對堆積如山的快遞物品，工作人員要做什么？

生：分類。

師：分類完成后，快遞公司需要做統計，明確發往各區域的快遞物品的數目是多少，這時候要怎么辦？

生：求和（求和是匯總的方式之一）。

上述情境創設和設計問題看似簡單，卻激發了學生的生活經驗和思考，實現了對“分類匯總”中“分類”和“匯總”的真實理解。

2.運用技術開展多元化學習，實現可持續性理解

在《數據的分類匯總》一課教學中，筆者采用了微視頻技術，以便學生能有選擇地學習，進而促進他們個性化的互助學習。整節課的教學流程如下：

環節一：教師通過上述情境類比的方式講解分類匯總的定義和方法，利用Excel分類匯總的方式求出各地區快遞物品的數量是多少。

環節二：自主學習。學生利用微視頻進行自主學習。

環節三：互助。由于每位學生的信息技術基礎和操作熟練度不一樣，導致他們的完成時間不同，這時候可以讓優生當小老師，學困生在同伴的幫助下及時跟上學習進度。

環節四：整體反饋。反饋共性問題，師生共同總結鞏固新知識。

學生通過自學、互助、交流等進行深度學習，教師也有了更多的時間關注每位學生的動態，及時發現并解決問題，幫助他們深入理解“分類字段”“匯總方式”“匯總項”等概念。

挖掘思維深度，培養學科思想

知識、能力與思想方法是學科學習的三大要素。學科知識是魚，學科思想是漁，真正對學生以后的學習、生活和工作長期起作用并使其終身受益的是學科思想。Excel單元的深度學習是要把握學科知識的本質聯系，特別是注重學科思想的培養，幫助學生形成解決相似問題的思維方法。

例2：在《Excel數據計算》的教學中，教師經常會遇到這樣的問題：使用單元格地址進行公式編輯，卻總有學生直接使用數值計算，混淆了不同情況下填充柄的使用功能。尤其是在學業考試數據計算量不大的情況下，只要結果正確，這個問題往往就被忽略了。

【分析】在Excel數據計算中，學生要掌握填充柄和相對引用的技術方法，其中“引用”“相對地址”的概念屬于新知識，對學生而言難度較大。其實“引用”這種高效解決問題的思想在初中信息科技課程不同的章節中屢見不鮮，但是學生卻總是會出錯。究其原因，主要是學生對其沒有真正地理解，因此必須對這類問題進行深度挖掘、透徹分析。

【實踐】教學設計――《Excel數據計算》。

1.以學科思想為主線，揭示技術規律

“引用”不是對對象本身的操作，而是對存儲對象的引用。學生理解和類比幾種“引用”思想的運用，深度挖掘“引用”的技術思維，能夠培養學科思想，實現信息的高效管理。以下筆者將結合具體教學內容進行闡述。

（1）“引用”思想在信息搜索方面的表現：優化存儲，提高閱讀效率。在《信息搜索》的教學設計中，教師提出相關問題，請學生觀察搜索引擎中的搜索結果。學生通過觀察和討論發現搜索結果的呈現方式是相關的地址鏈接，并沒有加載具體的內容，通過引用“超鏈接”這種常見的技術呈現出來，目的是快速提供多樣化的內容供搜索者進一步篩選。

（2）“引用”思想在信息管理方面的表現：使用簡單，提高打開效率。計算機中不僅可以存儲具體內容，還可以存儲內容存放的地址。在《文件與文件夾的管理》教學中，筆者設計了討論“‘快捷方式’高效管理程序的意義”的活動，加深了學生對快捷圖標也即“引用”思想體現的認識。

（3）“引用”思想在單元格地址引用中的表現：靈活智能，提高了使用效率。在《Excel數據計算》教學中，學生通過遷移和類比的方法，可以很好地理解“相對引用”的思想和意義，即單元格地址引用實際上是引用了單元格內容。“引用”方法是高效解決問題的思維方式，是學科思想的一種體現。

2.設置技術過渡區，深度理解學科思想

為了更好地理解“引用”思想在Excel單元的應用，在《家庭用水情況數據統計》教學中（上海市居民用水每立方米自來水價格為1.63元，排水費為1.30元，水費=自來水費+排水費×90%），筆者做了如下教學設計。

活動一：在C3單元格中輸入公式，計算該用戶本月家庭用水情況（B列表示本月用水量）。

在計算過程中，筆者發現有兩種不同的計算方法，有的學生輸入的是數值，有的學生輸入了引用單元格地址，如下所示：

①在C3單元格中輸入公式：=1.63*18+1.30*18*0.9（B3中的值為18）。

②在C3單元格中輸入公式：=1.63*B3+1.30*B3*0.9。

師：因B3單元格中的數據錄入有誤，現在重新輸入數據，觀察并討論上述兩種方法C3單元格中的數據有哪些變化？為什么？

生：第一種方法C3單元格不變，第二種方法C3單元格跟隨B3單元格值的變化而變化。

師：當在公式中引用某單元格數據時，你認為應該引用數值還是引用單元格的地址？為什么？

生：引用單元格地址，便于數據的后續管理。

活動二：設置技術過渡環節，使用相對引用的方法，計算出數據表內C3單元格后兩個用戶的水費。

在C4單元格中輸入公式：=1.63*B4+1.30*B4*0.9。

在C5單元格中輸入公式：=1.63*B5+1.30*B5*0.9。

設計意圖：鞏固地址和引用的概念，并讓學生意識到重復輸入公式很低效、繁瑣，思考是否有更加便捷的方法，為后面“填充柄”和“相對地址”學習做鋪墊。

活動三：以上三個用戶水費計算公式有什么不同？變化的區域有什么規律？能否推斷出Cn單元格中的公式是什么？

推測得出Cn單元格中的公式：=1.63*Cn+1.30*Cn*0.9。

設計意圖：借助層次遞進的問題，引導學生從現象入手探究規律。

活動四：學習新技術――填充柄。

學生通過上述實驗推測的方法，在了解技術原理的基礎上學習使用填充柄，鞏固了用“引用”來高效解決問題的學科思想，將學習從淺表的知識學習和技巧訓練提升到深層思想方法的學習。

從理解到實踐：實現知識的遷移應用

葉圣陶先生曾說過，“教是為了不教”。這句話既道出了教學的目的，又道出了學生掌握知識和方法后，應能遷移和應用原有知識，用以分析問題和解決問題。Excel單元深度學習的一個重要特點就是實現數據統計知識與技能的靈活應用。

例3：在初中信息科技課堂上，學生跟隨教師的講解，不斷地演練著Excel中數據統計等基本操作。教師講學生練，經歷了大量的訓練，但學生卻不知道計算這些數據有什么實際作用，無法很好地讀數據、找不到規律或無法發現有用信息的現象層出不窮。任務中缺乏問題產生的土壤，容易導致學生的知識只是在某種情境下應用，而不能學以致用。

【分析】例3呈現的是初中信息科技課程教學現場經常出現的現象。機械技能僵化訓練看似方便學生操作，但課堂變得機械、枯燥、乏味，學生不知道為什么學，簡單的技能訓練并沒有提升學生綜合應用技術的能力。信息科技學習的本質是如何利用它分析和解決問題，為了把理論教學與實踐活動有機地結合起來，項目活動成為達成信息科技課程目標的有效途徑。

1.挖掘數據規律，深度理解技術意義

【實踐】教學設計――《慧眼讀數據――數據分析》。

在大數據時代，對數據進行統計和深入分析，發現其背后蘊含的規律，并加以開發利用是一項非常有價值的工作，這也是學習Excel的意義所在。數據統計是一種技術，也是解決問題的方法。理解數據統計的意義，是學生實現深度學習的動力之一。為提升學生“讀”數據的意識和能力，總結分析方法，并對實際生活產生指導作用，筆者本節課的教學設計如下：

環節一：故事激趣，概念導入。引入“數據挖掘技術在沃爾瑪的運用”的趣味故事，學生在故事中體會數據分析是有用的，激發學習興趣。

環節二：數據分析。學生觀看視頻《足球場上的神秘紙條》，思考數據分析的意義。說一說，數據分析在家庭生活中的應用。

環節三：熱身活動。筆者出示某旅游景點歷年接待游客的情況：2010年迎接游客約100萬人次，2011年迎接游客約200萬人次，2012年迎接游客約300萬人次，2013年迎接游客約350萬人次，2014年迎接游客約380萬人次，2015年迎接游客約400萬人次。

師：請同學們預測一下2016年的游覽人數是多少？得到的數據對人們有什么幫助？

生：可能是410萬人。經過數據分析，作為游客，可以判斷景區的游覽舒適度；作為景區的工作人員，可以做好迎接游客的準備。

以問題為引導培養學生“讀”數據的能力，體會數據分析的過程，嘗試總結數據分析的方法（如圖2）：

①整理數據――從各種數據源中選取和集成用于數據分析的數據；

②分析數據――用某種技術方法將數據中的規律找出來；

③推測結論――分析原因，給出建議或推測。

環節四：任務驅動，步步為營。筆者提供網購書籍的真實情境，根據各大電商的銷售數據選購本月熱門圖書，并整理和分析歷年的書籍銷售數據，用數據說話，結合物流等綜合因素，驗證“雙十一”購買書籍是否劃算。

教學以數據分析為切入點，學生鞏固了電子表格中數據統計的方法，學習從熟練操作技能逐漸轉向對數據的整理和分析，理解技術的意義。

2.開展項目活動，提升綜合應用能力

【實踐】項目活動――霧霾知多少。

美國國家研究理事會（NRC）研究概括出深度學習的本質，即個體能夠將其在一個情境中所學的知識運用于新情境的過程。為了讓學生能夠靈活運用知識，加強他們在實際生活中解決問題的能力，筆者在教學實踐中，設計并開展了主題為“霧霾知多少”的項目活動。

“霧霾”與學生生活息息相關，圍繞主題，學生通過自主探究、互相交流、選擇問題、解決問題等途徑展開深度學習。

在項目活動的初始階段，學生通過網絡搜索了解了霧霾的基本定義、危害物及主要成分、起因、危害物種類的等級等，形成對霧霾的基本認識。

為了更清晰地了解霧霾到底對我們生活有多大影響，還需要用數據來說話，這就需要學生遷移已有的數據統計知識和技能，運用數據計算、多角度分析數據表、制作圖表的方法，對數據進行分析，取得想要的結果并展開交流，總結活動經驗，提出切實可行的對策。