数据统计与分析演讲稿

数据统计与分析演讲稿（通用12篇）

数据统计与分析演讲稿 篇1

演讲稿

以下是我们的数据统计与分析

1、通过分析原始数据，我们发现湛师运动人数多，对运动设施的需求量大

由图表一我们可以看到：

高达45人的受访者一周运动次数在1—2次间，30人在5次以上，还有8人一周基本没有运动，经过计算湛师学生一周运动量次数至少有两万次。另外周一至周五，运动场在日间基本是不开放的，而且体育馆或篮球场总是有体育课，学生们也有课，所以大家基本都在周六日或晚上运动，人流量太大。因此我校对于运动设施的需求较大。

2、其次，我们发现湛师学生不进行运动的原因与运动场地的问题有较大的联系

通过图表二，我们可以看出受访者不进行的运动的原因有很多，其中以自身因素不进行运动是不进行运动的原因，但是也有32人认为有场地数量少的因素，将近三分之一的人数，还有13人认为是运动场地远，还有其他的客观因素。由此可以看出湛师运动设施的场地数量和分布位置对大部分湛师人的运动次数有一定的影响。

3、我们的调查问卷还涉及到湛师学生对湛师运动设施的了解程度

由图表可知，超过半数人对运动设施的了解程度一般，但还是有21人认为他们不了解湛师的运动设施，只有23人认为他们在了解程度以上的。由此可以看出大部分湛师人对湛师的运动设施都处于一知半解的状态甚至是不了解，因此湛师应该加大对湛师运动设施的宣传力度，加深湛师人对运动设施的了解。

4、关于目前湛师运动设施存在的问题

从表格与图中可看出，最多人人为学校运动设施存在的最大的问题是运动设施的运动数量较少，其次是有33%的被调查者认为湛师的运动设施年久失修，有损失，接着也有学生认为运动设施还存在人为损失的问题，最后是7%的学生觉得游泳馆的收费是有问题的。经过调查我们不难看出学校在运动设施方面还存在着许多的问题，最大的问题就是设施的年久失修和数量过少的问题，所以建议学校可适量地增加运动设施，定期地派人进行维修，光靠学校的力量是不足以维护好学校的设施，我们同学自己也要维护好这些公共的财产。

5、此外关于湛师学生认为数量不足的运动场地

从表和图中可以看出，大多数的人即27%的人认为学校的羽毛球场的数量不足，还有相当一部分人认为游泳馆的场地有限，占到19%，觉得篮球场和乒乓球场数量不多的人数差不多相同，最后剩下少部分人觉得其它运动场地的数量少，比如排球场、田径场和足球场。大多数同学反映，不是他们不想运动，而是运动场地实在是有限，或者是场地离中心地区较远，较偏僻，这应该引起学校的重视。

6、表六是湛师学生对湛师运动设施的爱惜情况

通过表与图可知，在调查身边的同学对运动设施的爱惜情况的问题上，明显可看出绝大多数人都觉得身边的同学对运动设施的爱惜情况是一般般，有17%的人的身边的同学是爱惜运动设施的，剩下的10%的人的身边的同学是不爱惜运动设施的。爱惜设施的程度与自身的素质有关，不爱惜设施的同学还是大有人在，但我们维护好公共设施时才能更好的维护自己的利益，我们自己才能更多的享受运动给我们带来的好处。

7、表七是学校在关于运动设施的问题上与学生沟通的程度

如表7和图所示，大学生们在关于学校在有关设施问题上有没有及时有效地与同学沟通的问题上，给出了自己的意见。68%的同学认为学校在运动设施的问题上很少与学生及时有效地沟通，同时也占了较大比重的28%的同学表示没怎么留意，很少的同学认为学校在关于运动设施的问题上与学生沟通较多，占到被调查者的4%。所以希望学校可以在以后有关设施的问题上多与同学沟通，可以派几名代表与学校进行对话，可传达出学生的意见。

8、表八是湛师学子对现有的运动设施改进的看法

由表8与图可得出，大学生们对我校现有的运动设施积极地提出了自己的看法，看来大学生对自身有切实利益的问题还是比较关心的。我们不难看出，43%的学生认为学校目前应该着手完善室内室外的运动设施，接着认为学校应该加派人手维护运动设施和应该增添更多的休息区的人数是一样的，最后也有相当一部分也就是17%的学生认为学校应该加大宣传，增强学生维护公共设施的意识，很少有学生选择其它的。现在大学生运动的群体不是特别高，这也跟学校对运动设施方面的关注度，这应该引起学校的重视，通过有效的手段提高学生对运动的重视。

通过本次数据分析我们的除了以下调查结论与建议

1、调查结论：（1）由本次调查可知湛师学生对运动设施的需求量较大，而湛师学生不想运动的原因与目前湛师运动设施所存在的问题有很大的关系。（2）湛师运动设施存在的问题主要是运动设施的数量少与设施年久失修，有严重损伤，当然运动设施的破损与学生对湛师运动设施的爱惜程度有很大的关系，因为很多同学对湛师运动设施的爱惜程度都是一般般，不爱惜设施的同学也不少。（3）学校在关于运动设施的问题上很少与学生进行沟通，大部分学生对于湛师运动设施的了解程度都是一般般，甚至是不了解，这使得很多关于运动设施的问题得不到及时的解决与完善，也使得学生们对运动设施的需求与建议得不到满足与答复。

2、建议：存在问题是难免的，但最重要的是怎样去利用有效的途径去解决问题。通过调查，我们可以给出小小的建议。现在提倡全民运动，因此学生对运动设施的需求还是比较较大的，所以学校可适量地增加运动设施。为了提高学生的运动次数与质量，以后学校可把运动设施建设在人流较多且地理位置靠近中心的地方，这样人们运动起来也更加的方便。而且对运动设施进行定期的维修也是非常有必要的，破破烂烂的运动设施钩不起人们运动的欲望，加大宣传保护运动设施的重要程度。不过做运动的人们更应该爱护这些公共的设施，如果人人都把这些设施当做是自己家的财产，那么我想人们任何时候都可享受到很好的运动效果。最后想说的是决策问题，进行有关的运动设施的建设，学校可通知学生代表参加有关建设问题的会议，集思广益，这样才更有利于学校的管理。

数据统计与分析演讲稿 篇2

交通量数据是在有组织、有计划地交通量调查的基础上, 通过统计整理和分析, 所取得的交通量的统计资料;交通量数据统计与分析能够充分反映本地区公路交通量的变化和发展趋势, 评价公路对现有交通车辆的适应程度及交通运输服务质量水平, 为公路交通行业的发展、公路建设的总体布局与规划[1], 公路建设项目的可行性研究等提供科学的数字和理论依据。

通过对全市76个间隙式观测点、3个连续式观测点的观测数据资料进行及时、准确、完整的数据统计汇总, 并进行深入的数据分析, 对管理线路等级、交通流量等提供第一手资料。

一、交通量调查数据的整理和分析

交通量调查经过观测记录、数据采集后, 需要对取得的原始数据进行认真处理和分析, 把它们转换成有用的数据指标, 才能让这些花费了大量人力、物力、财力所获得的资料发挥有效的作用[2]。

1. 交通量数据分类整理。

交通量数据的整理首先要根据大量的原始数据来计算出混合交通量自然数和当量数。由于交通量时刻都在变动, 一般常见的都是取某段时间的交通量平均值来衡量该段时间的交通量代表。一般在进行交通量的数据整理时, 常分成三类[3]: (1) 按交通组成的不同可分机动车交通量、非机动车交通量和行人交通量。机动车交通量包括各类汽车和拖拉机等。非机动车包括畜力车、电动车、人力车、自行车等。 (2) 按观测时间的不同可分秒交通量 (5 min、10min、15 min) 、小时交通量、白天12小时交通量、16小时交通量, 日、周、月、年交通量。 (3) 根据用途不同平均交通量通常可分为平均日交通量、周平均日交通量、月平均日交通量、年平均日交通量、高峰小时交通量。

2. 交通量数据计算。

通过以下公式计算各类公路的总交通量及在公路网中所占的比重。

(1) 线路交通量。线路交通量式中Ni——线路上各观测站调查日交通量 (辆/D) ;Li——线路上各观测站对应的调查区间长度 (km) ;n——线路上观测站的个数。同类公路的路线交通量=辖区内每条同类公路的路线交通量之和;调查区域内线路交通量=辖区内几类公路路线交通量之和。 (2) 日交通量。日交通量=路线交通量/路段全长;同类公路日交通量=同类公路路线交通量/同类公路里程总和;调查区域日交通量=调查区域内路线交通量/调查区域内几类公路里程总计。 (3) 各类公路里程及路线交通量比重。各类公路里程比重=各类公路里程小计/几类公路里程总计;各类公路路线交通量比重=各类公路路线交通量小计/几类公路路线交通量总计。

3. 经过计算整理, 可以得到本市、县、区各类公路线路交通量比重调查表 (以2009年为例) 。

二、交通量时空变化分析

交通量的时间变化是指某一公路断面交通量在不同时间的变化情况。交通量的空间变化是指同一时间交通量在道路网上不同地点的流量分布。在进行了24小时交通量的连续观测后, 就可以整理为以小时为单位的交通量统计表, 绘制交通量的时变图, 以分析交通量的变化趋势。了解上下高峰小时出现的时间、数值大小和夜间交通的情况等。

通过对不同公路的交通量时变图的分析可知 (见图1、图2) , 地方公路交通量时空变化具有以下几个特点: (1) 交通量时变图一般呈波浪形曲线分布, 一般都有上下午高峰出现; (2) 不同性质公路的空间分布规律有差异, 市道和重要县道交通流量较大, 高峰期时间拉长, 而次要的县道和乡道交通流量小, 高峰期集中; (3) 不同经济发展规模的地区, 所连接的公路的交通量时变规律有差异, 相同性质的公路在经济愈发达的地区交通量愈大。

三、交通量数据的应用

通过对交通量调查资料的整理和分析, 可以了解各类公路的交通量及其各自在路网中的比重, 同时也可以了解交通量的空间分布和时间分布特性、交通量的各种变化规律和影响因素、从而为道路网规划、道路设计和建设、交通管理和控制、工程的经济分析和效果对比、交通安全等各个方面提供了可靠的根据[4]。交通量调查资料在我市公路的应用和所起的作用主要体现在以下几点。

1. 为道路养护管理提供依据。

为提高公路养护的质量和经济效益, 道路的经常性维修经费及养路定员编制的额定, 以交通量的大小及道路施工质量、线路性质及养护经费等情况综合确定, 并以交通量大小作为主要的决定因素, 充分利用观测数据为道路养护管理服务。如我们对在3 000辆/日以上的道班除按里程配备养护工人和增加临时养护工加强养护外, 还充分利用交通时变柱状图, 合理安排道班工人在非车辆高峰小时进行路面养护作业, 车辆高峰期则进行路肩、桥涵构造物及绿化带等养护作业, 从而提高了养护效率和安全系数。

2. 为远景交通量预测提供根据。

通过大量的交通量数据进行统计分析, 找出交通量时间和空间上的变化规律, 根据历年的交通量数据来计算路线的交通量年递增率, 找出交通量增长规律, 从而可以推算出远景交通量, 预测未来交通量的发展趋势, 为公路建设的宏观决策提供依据。例如, 衡阳市2005—2015年交通公路网规划中的远景交通量就是以历年观测取得的交通量数据和汽车起讫点调查 (OD调查) 等资料为基础进行预测的。

3. 为交通控制与管理提供依据。

交通控制的实施离不开交通量的现状和需求, 如果脱离了交通量流向和流量的实际, 则交通控制的效果就会大大降低。例如, 根据实测的交通量数据, 对一些人口比较密集的乡镇除设置限速或村庄标志外, 有些还加设交通信号灯或突起横标线提醒驾驶员注意安全。并对交通量大的市、县道设置齐全的交通标志和路面标线, 加强路政管理力度, 使公路经常保持良好的技术状况, 使道路的通行能力得到提高。

4. 为已有道路评定提供依据。

运用交通量调查数据, 可以计算出路线的交通拥挤度, 判断现有道路是否达到饱和程度, 以评定道路的使用情况, 评价现有公路对交通运输通行要求的适应状况和服务社会的水平。例如, 以交通拥挤度低于2.0的, 属于畅通或拥挤路段, 说明道路还能基本满足运输需要, 车辆行驶较安全。拥挤度在2.0~3.0的, 属于堵塞路段, 说明道路的通行能力已满足不了运输的需要, 车辆行驶安全度较差。拥挤度大于3.0的, 说明道路已远远不能满足交通运输的需要, 属于严重堵塞路段, 车辆行驶极不安全, 迫切需要对原有公路进行改造以提高其通行能力。

5. 为公路设计提供依据。

根据现有道路的是否满足运输需要来进行总体布局, 在确定了规划项目后, 在项目的前期工作要进行可行性研究, 要新修或改建一条公路, 都要利用大量的交通量数据来进行经济论证和分析, 论证公路建设项目的必要性、合理性与可行性。建设项目决定之后, 在公路设计的过程中, 公路的技术等级确定、道路交叉口类型确定、公路路面厚度的设计计算等也都要利用到交通量数据。

结语

交通量数据统计能准确、及时、全面、系统地提供各级公路上的各种交通工具的数量及构成比例, 准确预测未来交通量的发展, 为公路建设总体布局与规划、公路建设可行性研究、旧路改造、公路工程设计等提供首要资料, 为公路基础设施建设和投资规模提供确切可靠的依据。随着社会的发展, 对交通量调查统计也提出了新的要求和任务, 需要我们加强交通量调查管理, 进一步探讨交通量调查的分析与应用, 充分发挥交通量调查的作用, 使交通量调查能更好地服务于社会。

参考文献

[1]交通部公路规划设计院.公路交通调查指南[M].北京:人民交通出版社, 1990.

[2]肖华.浅谈交通量调查数据的分析与应用[J].科技信息, 2007, (25) .

[3]王国秋.公路交通量调查数据分析[J].北方交通, 2008, (6) :192-194.

统计与数据共舞 分析与应用齐飞 篇3

【关键词】统计；生活；数据；分析；实践

《义务教育数学课程标准（2011年版）》（以下简称《标准（2011版）》特别提出了一些核心概念，在四大领域之一的“统计与概率”的内容有了较大调整，特别强调培养数据分析观念，与学生的现实生活联系紧密，小学教师如何在实践中培养儿童的数据分析观念，这个命题走入笔者教学的研究视野。所谓数据分析观念，具体表现在：“了解在现实生活中有许多问题应当先做调查研究，收集数据，通过分析作出判断，体会数据中蕴涵着信息。”史宁中教授强调：“人们在实际生活和各行各業中面临的数据越来越多，必须树立利用数据的意识，掌握一些分析数据的方法和模型。所以数据分析观念是非常重要的。”

一、唤醒生活经验，体悟数据意识

《标准（2011版）》：“通过对数据的简单分析，体会运用数据进行表达与交流的作用，感受数据蕴涵信息”可以说统计在日常生活中随处可见，儿童在生活中有一定的统计基础，如统计家中的人口数、给自己玩具分类数个数等等，但这些经验大多数据少，对数据分析的需要不足，进入小学学习后，首先就是要唤醒他们的生活经验，从学生的生活实际出发，选取学生最感兴趣的话题，使学生感到统计就在自己的身边，激发学生学习的动机。

【案例】让儿童进行喜欢看什么动画片进行调查。喜欢吃什么水果的调查，做一些有趣的实验。如可以让学生做一口气能数多少个数，一口气能把回形针吹多远、跑步后脉搏跳动会比静止时快多少等等游戏和实验，类似这样的例子很多，在教学中要注意收集，利用课后实践活动时间前续进行调查，一年级可以调查喜欢的小动物，二年级可统计班级同学的年龄，三年级可统计班级同学拥有博客的数据，高年级可针对家庭住房、电话调查、生活中的楼盘价格，电视数量等生活中的常见信息进行调查与统计等等。

让学生统计和分析在游戏和实验中获取的数据，这样学生的学习就会“其乐无穷”。通过生活中的数据了解，积累经验，体悟数据可以了解身边的现象，进一步感受统计的价值。

二、亲历统计过程，发展数据观念

《标准（2011版）》强调：“能从报纸杂志、电视等媒体中，有意识地获得一些数据信息，并能读懂简单的统计图表。”教师注意把统计的过程随教学过程充分展示出来，渗透自然，学生乐于接受。通过对情况的亲身体验，让学生感悟数据来源的真实性，引发儿童的数据分析需求，教师要注意让统计的过程随教学过程充分展示出来，渗透自然，学生才能乐于接受。对统计表的分析注意了开放性，让学生扮演统计员的角色，师生互动、生生互动，充分发挥了学生的主动性、参与性，学生经历了知识的产生、形成、发展和再创造的过程，使课堂成了学生主动探究的乐园。

【案例】实践活动“我能扔多远？”

活动准备：垒球若干个，盘尺，测量记录单

活动方法：分小组进行扔垒球活动，扔后先估测长度，再进行实际测量。分小组填写好记录单：

活动记录单

班级专门利用一节体育课时间，和体育老师一起开展了此项活动，学生们参与其中，收集数据，亲历了数据产生的全过程。

大数据崛起与数据挖掘分析论文 篇4

1相关概述

1.1大数据

大数据又被称为巨量数据，其是在物联网、云制造技术影响下产生的一种新型的信息处理模式，通过分析信息资产的变化规律，从而使信息处理具有更高的流程优化能力和决策洞察能力。

1.2大数据崛起

大数据风暴已影响到全世界的各个角落，在社会中的各个领域都需要通过数据分析各行业的运营情况，并根据数据分析结果作好相应的决策与判断，因此，大数据已在社会中得到广泛使用并快速崛起。企业通过将所有的业务数据信息进行整合分析，形成高速、真实及多样的管理模式，将能有效降低企业业务操作的资源损耗，同时还能有效提升企业工作的质量和效率[2]。

1.3数据挖掘

数据挖掘技术是一种新兴的科学技术，是由网络技术发展而来的，其不仅能用来分析具有特定规律的事物，同时对于数据量较大且复杂的数据信息其也能发掘其中的联系，并利用有效的技术手段，将复杂的数据信息从数据库中抽离出来，采用自身的编辑、处理及合成功能集合数据信息，供人们分析和使用[3]。

1.3.1基本特点

数据挖掘也可以被理解为数据分析，它的主要特点是能够对数据库中的各项数据进行分析、抽取、模型处理以及转换等，提取其中的关键性数据辅助人们进行企业生产决策，并能取得良好的效果。相较于传统的数据分析，其是在数据未知的情况下进行信息挖掘，因此，数据挖掘的三大基本特征是未知、实用性强、有效。在进行数据挖掘过程中可采用分类、聚类、决策树、关联规则等多种不同的分析方式进行数据信息发掘。

1.3.2基本步骤

数据挖掘一般分为数据准备、数据挖掘、运用管理、计算知识提取数据信息三个步骤。（1）数据准备，也就是要明确数据目标，在数据库中检索出符合条件且能被运用的数据，并做好分类、编辑等准备工作。（2）数据挖掘，根据数据挖掘的要求和目标，选择科学、合理的分析和计算方法，找出数据信息的特征和数据之间的联系，并归纳数据的应用价值表现[4]。（3）运用管理、计算知识提取数据信息，对于数据信息的总结还需进行实践与评估，也就是将得出的数据结论运用到实践工作中，通过实践结果判定其数据发掘分析过程的正确与否。

2数据挖掘的应用

数据统计与分析演讲稿 篇5

一、数据分析必须面对一堆数据，别说是小孩，就是大人，都有可能感觉枯燥乏味。

二是要让学生感受数据分析的现实意义。

数据统计与分析演讲稿 篇6

早期的应用系统的建设，大都存在缺少总体、全面、系统的规划，缺乏统一的数据标准，相互之间资源难以共享的“信息孤岛”。从而造成各部门提供的数据不够完整、准确和权威。给全校范围内信息的交流和共享带来了障碍，同时产生了大量的冗余信息。因此，需要通过对各部门计算机应用系统进行统一规划，利用底层整合的信息资源，为门户、应用和信息资源整合提供数据交换、资源管理等基本服务接口，以实现各部门决策数据在应用层面的互联互通和信息共享。

为了实现数据共享，需要建设数据中心存储全校共享的数据。建设数据中心时，尽可能扩展数据的集成范围，形成大而全的数据中心，作为全校数据统计分析、智能决策支持的权威数据库；数据库能集成到数据中心运行的应用系统尽可能集成到数据中心运行，数据中心可以成为后续开发各种应用系统的通用数据库平台；对于需独立运行的应用系统，通过数据交换与共享服务平台来实现数据的集成与共享；同时制定规范的数据变更流程，实现谁产生、谁维护、谁负责的权威数据源。

本文以我校数字化校园项目建设为例，重点介绍如何规划好我校数据流，以及如何通过数据的抽取与订阅实现各业务系统数据共享。

2.数据流规划

为了实现校内各业务系统间的数据共享和保证数据的一致性，必须规划好数据流向。数据共享的总体包括了代码集的共享和数据集的共享。在这里，“代码集”主要是指在各个应用系统需要实现流转的学校标准代码，“数据集”主要是指在各个业务系统间需要进行数据共享的数据集。

每一个共享的代码集或数据集都有唯一的权威数据源，执行“谁产生，谁维护”的原则。在整个数据流转设计中，数据流都不做交叉设计，这样不会导致数据流混乱，形成误解。因些必须对各业务系统进行统一编码，设置好业务系统间数据共享流程，并对共享数据信息流细化。

2.1业务系统统一编码

根据我校所使用的各业务系统，分别采用数字对应各业务系统，“41”代表“人事系统”；“42”代表“学工系统”；“43”代表“招生系统”；“44”代表“科研系统”；“45”代表“科研系统”；“47”代表“迎新系统”；“48”代表“离校系统”；“50”代表“校友系统”；“52”代表“办公系统”；“61”代表“财务系统”；“62”代表“图书馆系统”；“63”代表“一卡通系统”；

2.2业务系统间数据共享流程

业务系统主要涉及到：招生系统、教务系统、迎新系统、学工系统、离校系统、校友系统、人事系统、财务系统、科研系统、办公系统、图书馆系统、一卡通系统；系统间各业务数据的来源及共享如下图所示：

每个带有“数字”箭头的标记分别表示数据的来源和内容及数据流向哪个业务系统，详细信息如下：

(1)新生数据

(2)新生数据（教务系统已经进行分班编学号处理）

(3)迎新结果数据

(4)学生基本信息，学籍基本信息，成绩数据

(5)学生基本信息，学生收费明细

(6)学生收费结果数据

(7)奖学金信息，资助信息，贷款信息，绿色通道信息，困难生补助信息

(8)学生奖学金发放结果，资助金额发放结果，补助发放结果，贷款处理结果

(9)学生收费数据，学生欠费数据

(10)需要办理离校手续的学生信息

(11)离校后的学生信息

(12)教职工基本信息，教职工工资明细

(13)教职工基本信息

(14)科研成果数据，论文、著作数据

(15)科研项目信息

(16)项目经费到账信息

-教职工信息

(17)-（20）教职工信息

（21）教师课程安排信息，教学质量评价信息

（22）（23）学生基本信息

3.数据抽取与订阅

3．1数据抽取与订阅的实现流程图

通过触发器、系统日志、数据变化标志位来捕捉业务系统需要共享或要交换到数据中心的数据发生变化，同步到中介库，设置中介库在业务系统数据库服务器，这样数据发生变化后同步到中介库，不需要进行数据库异构转换，而且不需要经过任何网络，这样能保证数据的实施、高效、安全的数据同步。

3．2数据抽取与订阅实现

数据中心从各业务系统中抽取需要共享的数据来保持数据同步，如需要从教务系统中取学生信息集和教学场地信息集，需要从人事系统中取教职工信息集。数据中心从业务系统整合数据的关系图如下：

先由数据中心系统管理员或各业务系统管理员进行数据抽取配置，选择从哪个系统抽取数据，再设定业务系统信息字段与数据中心信息字段的对应关系如图3所示：

4.结语

高校信息化建设是一个不断发展的过程，在这个过程中，信息资源的有效整合是一个必然的过程，通过整合可以实现现有业务系统之间的数据交换与共享。本文通过分析学校各业务系统的数据特点，规划出各业务系统的数据流向，并通过数据的抽取与订阅实现数据共享。

参考文献：

[1]金保华，和振远，张亮，李金旭，赵丽辉 基于 SOA的数据共享与交换平台分析与设计 郑 州 轻 工 业 学 院 学 报(自 然 科 学 版)2011年2月

数据统计与分析演讲稿 篇7

问题:课堂中的各种理解不到位的现象

场景1:有教师在课堂上出示用左耳或右耳接听电话的人数统计, 要求学生计算相应的比例。这种数据于学生而言缺乏实际意义, 统计的结果也不涉及相关处理问题, 反映出教师对数据的理解不到位。

场景2:教学中, 教师给出一些商品的单价, 要求学生统计单价超过5元的商品。统计的缘由没有给出, 不过是单纯的筛选技能训练, 没有体现统计的必要性及其意义, 反映出教师对统计概念的理解不到位。

场景3:教师提供多种饮料, 如绿茶、红茶、奶茶、可乐等, 要求学生从中选择自己最喜欢喝的三种, 再根据全班的选择情况整理数据, 列出最受班级欢迎的三种饮料。最后, 教师给出专家建议“健康的饮品包括水、纯果汁、奶”, 要求学生结合课堂统计的数据结果, 在调查报告中表达自己对中学生选择饮料问题的看法和观点。由于此三种饮品没有完全出现在此前供学生选择的范围内, 自然没有一个学生的选择与专家建议的健康饮品吻合, 于是, 学生回答, “不管喝什么, 只要健康就好”。数据统计的目的就是为分析、决策提供数据支持, 而该场景中数据分析部分与前面的统计结果相互脱节、没有关联, 或者联系不够紧密, 反映出教师对分析的理解不到位。

上述场景反映出的根本问题是, 教师对数据统计与分析的内涵或者核心指向理解不足。“数据统计与分析”属于“信息加工与表达”中表格信息加工与表达部分的教学内容, 与数据管理部分的内容具有相似的核心指向, 即关注“关系”的挖掘与表达, 而关系是隐藏在数据之中的, 需要通过相关的操作, 如借助公式与函数的计算、排序、筛选等, 将数据间的关系挖掘出来, 可以借助图表的形式进行直观表达, 即通过可视化方式清晰展示。

关于数据统计与分析, 信息技术课程教学纲要或者课程标准中都有针对性的要求, 譬如, 2012年中国教育技术协会信息技术教育专业委员会研制的《基础教育信息技术课程标准2012版》中, 初中学段在“模块二:信息加工与表达”中对表格部分的要求如下。

1.能列举1~2种常见表格编辑软件, 尝试简单编辑操作, 理解二维表格的共同特征。

2.根据需求能在文档中绘制或套用表格, 并对其属性能按要求进行调整和设置。

3.能应用电子表格进行简单数据的统计、处理, 科学地借助折线图、直方图、饼图等直观表达数据。

4.从不同的角度和立场出发, 通过对相同数据做不同的加工, 表达不同的观点, 或对相同数据做不同的解读, 感悟信息加工和利用的选择性、多元性和复杂性特征。

上述4条描述涉及表格中数据的统计、表达、分析, 关注到数据间的关系挖掘。

“数据统计与分析”涉及对数据的加工、处理, 从中获取信息并加以解读。因此, 可以从DIKW金字塔模型获得直接的借鉴。

解决之策:DIKW金字塔的启示

DIKW金字塔是关于数据、信息、知识及智慧的体系, 如图1所示。

此阶段是对数据统计结果进行分析的过程。譬如, 统计全班学生血型, 根据四种血型的统计结果, 引导学生明确血型的相关知识。又如, 统计不同品牌货物销售情况, 从不同角度 (商场、品牌负责人、顾客) 去分析, 得出不同的结论。若收集的数据与学生个人或家庭相关, 则分析的结果最好能够凸显因人而异, 从而促进学生在体验到分析意义的基础上, 树立利用数据统计与分析为自己的学习、生活服务的意识。

譬如, 《Excel中数据的处理》[3]中, 教师要求学生将自己家庭衣、食、住、行、用等数据输入到碳排放计算工作表中, 完成相关计算, 并根据数据回答问题:

1.我们家 ( ) 方面碳排放最高, ( ) 方面碳排放最低。

2.我们家年人均碳排放 ( ) kg, 和全球人均目标碳足迹2000kg比较, 我们家是 (高碳/低碳) 生活。

3.为了应对气候变化, 我们家应该从以下方面减少碳的排放。

每个学生获取的数据不同, 结论自然就不同。这种差异性体现了一种真实, 也帮助学生理解统计与分析的实际意义。

分析在统计与决策之间发挥着承先启后的作用, “承先”是指, 分析必须依据统计所得结果来进行, 体现两者的紧密联系, 以保证分析的价值及统计的意义; “启后”是指, 分析需要为后面的选择、决策提供依据与基础, 因此需要恰当设计分析的内容, 以保证决策得以进行。

譬如, 《Excel中数据的处理》中1、2两个问题的分析必须建立在前面数据计算的基础之上, 3题的回答又依赖于1、2分析的结果, 充分体现出统计分析为决策提供数据支持的功能, 促进学生对数据统计分析加深认识与理解。

3. 知识运用自动化

知识运用自动化, 即从知识向智慧的转变过程, 是指在学生掌握知识之后, 借助一定量的知识应用练习, 熟悉了知识的应用环境及方法之后, 在不需要专门选择知识的情况下无意识地运用知识, 达到自动化效果的过程。这一过程显然不是一蹴而就的, 需要经历几个状态:在知识应用练习之前, 处于“无意识的不用”状态;经过知识应用训练, 基本掌握了知识应用场合及方法, 但还不够熟练, 遇到问题时, 需要有意识地思考选择相应的知识, 该阶段可以称为“有意识的应用”状态;经过足够的知识应用练习之后, 学生对知识的应用形成更深的感悟, 可以在无意识中, 即自动选择某种知识应用于问题解决中, 此时就进入了“无意识的应用”状态, 达到此状态, 即完成了由掌握知识到生成智慧的转变。

具体到数据统计与分析的教学中, 就是根据分析结果进行选择或决策的过程。智慧指向正确判断和决定的能力, 因而在数据统计与分析后期, 需要引导学生依据分析的结果进行选择、决策。智慧倾向关心未来, 含有暗示及滞后影响的意味, 与此类似, 课堂上的选择抑或决策只能更多发生于认知层面, 形成的是决策时的心理倾向, 但追求的是持续影响学生并实现将来在现实情境中的外显行为的变化。因而, 知识运用自动化在一次课内未必能够实现。

同数据分析类似, 决策可以因人而异。譬如, 《Excel中数据的处理》中的问题3。教学中需要引导学生根据实际做出符合需求的决策。譬如, 《Excel综合运用》[4]案例中, 教师课前安排学生对自己居住小区的人居环境从自然、人文、社会、建筑和支持网络几个方面进行评价, 课堂上则围绕用Excel软件对若干个小区的人居环境状况作系统的分析, 涉及Excel数据加工技术的综合应用, 如排序、筛选、分类汇总等, 然后得出结论, 哪个区的人居环境综合比较好。最后环节是引导学生的实际应用:

是不是××区的人居环境比较好, 我们都要住在那个区?在选购住所的时候, 首先应该考虑自己的需求, 根据实际需要确定自己的选择。

(1) 假如你是一名在南京一中读高一的学生。

需考虑因素:你的父母希望你上学路途中花费的时间比较少, 小区居民的整体文化素质比较高。

(2) 假如你的爷爷奶奶退休了, 考虑给他们选择一处房屋。

需考虑因素:空气新鲜, 小区休闲设施齐全, 邻里关系和睦, 靠近你家现在的住处, 方便照顾老人。

该案例是在对真实数据进行统计的基础上, 通过分析引导学生明确如何选择、为什么要如此选择, 关注学生在掌握知识的前提下生成智慧。学会选择, 这就是智慧, 影响着将来的选择行为, 即根据实际需求进行选择, 其实不仅是小区的选择, 也包括人生中的其他选择。

知识运用自动化阶段的教学要求:其一, 必须为学生提供需要决策的情境, 以促进学生在类似情境下的顺利迁移。这一点需要在数据呈现的同时即提供给学生, 以促进学生明确数据处理的根本目的。其二, 决策需要根据分析的结果来进行, 让学生充分体会到分析的目的及价值, 即为决策提供依据。

按照上述隐性关系显性化—显性关系知识化—知识运用自动化的思路, 教学中引领学生经历数据的收集、整理—处理、加工—分析、表达—选择、决策这一完整过程, 促进学生对数据处理形成整体感知与理解。

数据统计与分析的完整过程是从数据收集与录入开始, 经过表格规划与修饰、数据处理与统计、图表与分析等, 因此, 未必在一节课内完成, 但整个部分的教学经历完整过程即可。也可以在综合应用或者复习课上, 带领学生经历此完整过程, 为了在一节课内实现, 可以简化部分细节, 如使用半成品策略, 以凸显整个流程。

结束语

从DIKW金字塔模型的视角观察“数据统计与分析”的教学, 意义在于:明确数据统计与分析的教学不能止步于简单的数据收集、整理、加工, 其意义主要体现于在此基础上的分析及进一步的决策。即教学中在由数据到信息的转化基础上, 关注显性关系的知识化并追求知识运用的自动化。

显然, DIKW模型也适用于信息技术课程中的其他内容, 譬如DIKW体系经常应用于信息科学, 因此可以应用于搜索技巧及数据挖掘。

参考文献

[1]李艺.高中课改实验进行时[J].中小学信息技术教育, 2005 (1) .

[2]盛群力.21世纪教育目标新分类[M].杭州:浙江教育出版社, 2008:67.

[3]张向红.Excel中数据的处理.2010年全国初中信息技术优质课大赛一等奖.

实验数据的处理与分析 篇8

1. 实验数据筛选与处理

对实验数据筛选的一般方法和思路为“五看”：

一看数据是否符合测量仪器的精度特点，如托盘天平测得的质量的精度为0.1 g，若精度值超过了这个范围，说明所得数据是无效的；

二看数据是否在误差允许范围内，若所得的数据明显超出误差允许范围，要舍去；

三看反应是否完全，是否是过量反应物作用下所得的数据，只有完全反应时所得的数据，才能进行有效处理和应用；

四看所得数据的测试环境是否一致，特别是气体体积数据，只有在温度、压强一致的情况下才能进行比较、运算；

五看数据测量过程是否规范、合理，错误和违反测量规则的数据需要舍去。

例1 对硝基甲苯是医药、染料等工业的一种重要有机中间体，它常以浓硝酸为硝化剂，浓硫酸为催化剂，通过甲苯的硝化反应制备。

[CH3] [CH3] [CH3] [CH3][NO2][NO2][NO2] [+][+][硝化]

一种新的制备对硝基甲苯的实验方法是：以发烟硝酸为硝化剂，固体NaHSO4为催化剂(可循环使用)，在CCl4溶液中加入乙酸酐(有脱水作用), 45℃时反应1 h。反应结束后，过滤，滤液分别用5%NaHCO3溶液、水洗至中性，再经分离提纯得到对硝基甲苯。

（1）上述实验中过滤的目的是 。

（2）滤液在分液漏斗中洗涤静置后，有机层处于 层(填“上”或“下”)，放液时，若发现液体流不下来，其可能原因除分液漏斗活塞堵塞外，还有 。

（3）下表给出了催化剂种类及用量对甲苯硝化反应影响的实验结果。

[催

化

&]

①NaHSO4催化制备对硝基甲苯时，催化剂与甲苯的最佳物质的量之比为 ；

②与浓硫酸催化甲苯硝化相比，NaHSO4催化甲苯硝化的优点有 。

解析 本题主要考查的是物质的性质和制备，同时考查了数据的处理与分析能力，能够迅速在表中提取到有用信息，利用信息解决有关问题。(1)NaHSO4在该反应中作为催化剂，因此反应后过滤的目的是为了回收NaHSO4。(2)该反应是以CCl4作为有机溶剂，CCl4的密度比水大，故有机层在下层；分液漏斗里的液体放不下来，除了分液漏斗堵塞，还有可能是分液漏斗上口活塞未打开。(3)①从题给数据分析，当催化剂与甲苯的比例为0.32时，总产率最高且对硝基甲苯的含量最高；②用NaHSO4作催化剂的优点是在硝化物中对硝基甲苯的比例提高，同时催化剂用量少且能循环使用。

答案 （1）回收NaHSO4 （2）下 分液漏斗上口塞子未打开 （3）①0.32 ②在硝化产物中对硝基甲苯比例提高 催化剂用量少且能循环使用

2. 实验数据综合分析

如何用好、选好数据，是解决这类试题的关键所在。解决这类试题的一般方法为：比较数据，转变物质，分析利弊，确定方案。

a. 对数据进行比较是解决问题的突破口，注意比较数据的交点与重合区。

b. 转变物质则是实现实验目标的重要途径，在一些物质提纯与制备的问题中，往往会提供一些物质沉淀的pH范围、物质的沸点、密度、溶解性等呈现物质的物理性质的数据。在许多情况下，一些物质的相关数据是重叠的，且不利于问题的解决，一般可通过转变物质来解决(如CH3COOH与CH3CH2OH的沸点很接近，要分离两者的混合物，可以通过将CH3COOH转变为CH3COONa的方法，扩大其与CH3CH2OH沸点上的差异，然后通过蒸馏的方法进行分离)。

c. 在实际生产、生活中，除了涉及是否能够通过相应反应来实现实验目标外，还涉及经济效益的问题，在原理、环保等没有大的差异时，选择廉价原料完成相应的实验就成为首选。

例2 “卤块”的主要成分为MgCl2(含Fe2＋、Fe3＋、Mn2＋等杂质离子)，若以它为原料，按如下工艺流程图，即可制得“轻质氧化镁”。如果要求产品尽量不含杂质离子，而且成本较低，流程中所用试剂或pH控制可参考附表确定。

[物质&开始沉淀&沉淀完全&Fe(OH)3&2.7&3.7&Fe(OH)2&7.6&9.6&Mn(OH)2&8.3&9.8&Mg(OH)2&9.6&11.1&]

注：Fe2＋氢氧化物呈絮状，不易从溶液中除去，所以常将它氧化成为Fe3＋，生成Fe(OH)3沉淀而去除之。请填写以下空白：

（1）在步骤②加入试剂X，最佳选择应是 ，其作用是 ；

（2）在步骤③加入的试剂Y应是 ，之所以要控制pH＝9.8，其目的是 ；

（3）在步骤⑤时发生的化学反应方程式是 。

解析 从表1可以看出，加入烧碱控制pH=9.8时，即可除去Fe2＋、Fe3＋、Mn2＋，此时Mg2＋也会因生成部分Mg(OH)2而进入沉淀中，但因卤块价格低，损失不大，这样做可以保证产品的纯度。将Fe2＋氧化成Fe3＋，可采用漂白液或H2O2，从价格上看，前者比后者便宜得多，故应选漂白液。

氯化镁制成氧化镁有两条路线：

烧碱路线：MgCl2[+NaOH]Mg(OH)2[灼烧]MgO

纯碱路线：MgCl2[+Na2CO3]MgCO3[灼烧]MgO

烧碱路线不可取，因为烧碱比纯碱的价格高，生成的中间产物Mg(OH)2是胶状沉淀，会造成过滤困难。纯碱价格低，生成的中间产物MgCO3呈粗颗粒状，易过滤，它在水中经一定时间加热后会有一部分水解，生成CO2。CO2的产生可使沉淀变得疏松，灼烧沉淀后可得到轻质MgO。

答案 （1）漂白液 将Fe2＋氧化成Fe3＋

（2）NaOH 将除Mg2＋以外的各种杂质金属离子都生成相应的氢氧化物沉淀，以便过滤除去

（3）MgCO3＋H2O[煮沸]Mg(OH)2↓＋CO2↑

超市采购数据与分析管理范文 篇9

采购最终的目的就是在贩卖获利，所以采购是否有绩效，最终的表现就显示在数据上，而数据是很现实的，没有达到既定的目标，效率就会被判定为“差”。因此，在采购的数据管理上，现提出几种管理数据做为分析判断的工具：

一、进销存的数据资料掌握

要能明确算出每个部门，每个中分类，每月的进销存数据，而利用POS系统及EOS系统较能很快掌握公司的销售资料及进货资料。换言之，如能以较科学的方式来获取进销存的资料，较能给经营带来大的助益。

二、分类的构成比分析

管理一个公司的商品，不能只是知道全店的营业额和利益，也不能只顾及部门的营业额及利益。例如：不但要知道饮料类这个中分类的营业额及利益是多少，对于它所占的构成比也要了解，才能知道销售的弱点在那里，以及如何加以改善。

三、毛利率分析

毛利率=毛利率/营业额×100

对于每一个分类也要能将毛利率计算出来，了解哪一个分类的获利能力好，哪一个分类的获利能力差，而调整商品结构或强化弱的分类。

四、商品回转率分析

商品回转率=营业额/初期存货+期末存货/2×100

商品回转天数=365天/年商品回转率

超级市场的经营决窍之一，就在求取快速的商品回转率，所以对于每一分类的回转率须予以计算出来，回转率愈快愈好。因回转率愈快，商品鲜度愈佳，资金回收速度也快；如此形成一个良性的循环，经营才会杰出。一般来说，超级市场的回转次数，一年应保持在20—22次以上才合乎标准，经营者可以检查一下自己公司的回转次数，是否在标准之内，若在标准之外，可就要好好努力了。

采购部门是超市创造业绩的部门，所以如果没有完备的采购组织存在，超市根本不可能存在，更不用说想赚钱了，因此超市在谈利润的第一步就是要先组织一支战斗力十足的采购战斗队伍，如此严密地把守住货物进出的第一关，才有可能使超市真正立于不败之地。

采购部门就如同制造业的生产部门一般，是创造利润的单位，此关若把守得当，只进一些会赚钱的货，自然就可以确保超市的基本业绩。

中国科技论文统计与分析简报 篇10

19中国科技论文统计与分析简报

科学技术部下达由中国科学技术信息研究所承担的年中国科技人员(不包含港、澳、台)在国内外发表论文数量和论文被引用情况的`统计工作现已完成。国际论文数据取自美国的三种在国际上颇具影响的检索工具: 《科学引文索引》(SCI) 、《工程索引》(EI)和《科学技术会议录索引》(ISTP); 国内论文数据直接取自我国主要科技期刊(1999年为1372种)。下面分总体概况、国际论文发表数和被引用情况、国内论文发表数和被引用情况、国内期刊排序等部分公布统计结果。

作 者：中国科技论文统计与分析课题组 作者单位：中国科学技术信息研究所, 北京市复兴路15号 100038刊 名：中国科技期刊研究 ISTIC PKU CSSCI英文刊名：CHINESE JOURNAL OF SCIENTIFIC AND TECHNICAL PERIODICALS年，卷(期)：12(1)分类号：N55 C8关键词：科技期刊 科技论文 引文统计 影响因子

精准数据分析与奖励机制 篇11

Netflix还曾推出过两个百万级别的大奖赛，目的是为了精准测算用户喜好，甚至还对电影进行过“微类型”分类，就是将影片在各种层面“加标签”。Netflix有专门的一群工作人员，按照长达36页的培训文档，为电影的性暗示内容、暴力程度、浪漫桥段、情节元素精确评级。同时还会为影片结尾的幸福和悲伤度打分，给主角的“社会接受程度”打分。其标签标量从1 到5，细致到每个情节的标签，就连主角的工作和影片的地点都有标签。电影被分类成各种类型，比如基于现实生活的古装剧、20世纪80年代的外国魔鬼故事等，影片被细致地分为76897种。除此之外，用户在网站上的收藏、推荐、回放、暂停也都会被记录分析，网站上载了超过7000万用户数量的分析样本。

举例来说，Netflix选择亚当·桑德勒合作的原因，是因为他主演的《像素大战》《单亲度假村》等电影虽然在院线表现不佳，但在Netflix上流量却很高。萨兰德斯也承认当初选择《无境之兽》做第一部自制电影，也是因为同类型电影《末代独裁》在Netflix数据上显示最受欢迎。

收集用戶观赏数据的工作对视频网站来说是基础，亚马逊在正式迈入自制电影的门槛之前，购买了无数版权，电影库存渐渐增多，从中掌握了大量用户数据，了解了用户心理和行为模式，为自制影片提供数据参照。

亚马逊在2010年就公开表态，欢迎任何人、任何用户提交剧本。亚马逊工作室有一套奖励机制，比如成功在院线发行的亚马逊出品的影片，由亚马逊奖励制片人20万美元，当该电影超过6000万美元票房收入时，亚马逊另外再奖励制片人40万美元。除此之外，亚马逊还在2011年提供了270万美元作为剧作家创作剧本的奖励基金。

现阶段在传统院线上挣扎的非商业影片很难取得高票房，更难吸引投资商的关注。但类似Netflix这样的视频网站既不缺乏大量资金，也有着海内外基数巨大的用户群，投资《无境之兽》这样口碑好、票房却无保障的非商业电影刚好合适。

图书馆统计数据的处理与分析 篇12

关键词：图书馆,统计,数据处理,数据分析

图书馆日常活动中, 不断地产生着大量的数据。这些数据是掌握图书馆工作状况, 了解图书馆动态发展的主要依据。对这些数据进行处理分析对于提高图书馆管理与服务水平具有重要的意义。

1 图书馆统计数据的种类及主要特征

图书馆统计数据按照统计内容可以分为馆藏统计数据、读者统计数据、服务统计数据、内业工作统计数据。

馆藏统计数据。包括馆藏文献信息的类型、品种、数量、质量及金额等。

读者统计数据。包括本馆读者的数量及其构成。

服务统计数据。包括馆藏文献流通数量、阅览数量以及各种专项服务数量, 如检索咨询数量、科技查新数量、专题服务数量、图书馆局域服务数量等。

内业工作统计数据。包括采访工作数量、编目工作数量、业务经费数量及其使用情况、设备的数量、能力及利用情况等。

按照统计范围划分, 又可分为总量统计数据与分量统计数据。总量统计数据反映的是统计对象总体情况, 如馆藏总数, 读者总数, 文献流通量总数等等。分量统计数据反映的是某一统计对象中不同类型、类别的情况。如馆藏中不同类型文献的数量, 同一类型文献中不同类别文献的数量, 读者中不同层次读者群的数量结构等等。

图书馆统计数据是在图书馆日常活动中产生的, 具有明显的动态性特征, 它往往同时反映着藏书、读者、馆员等多方面的关系。如图书流通量, 既能够反映出馆藏被利用的情况, 也能够反映读者对图书的需求特点, 还能够反映出馆员的工作数量。因此相关性、动态性是图书馆统计数据的主要特征。而真实性、准确性则是对图书馆统计数据的基本要求。

2 目前图书馆统计数据处理与分析中存在的主要问题

随着现代信息技术的飞速发展, 几乎所有的图书馆都采用图书馆自动化系统进行管理。虽然各图书馆使用的自动化系统不尽相同, 但都或多或少的提供了统计功能, 从而使大量繁琐、纷杂的数据统计变得简单、快捷, 图书馆的统计工作不断得到加强。尽管如此, 在图书馆统计工作中还存在一些问题主要表现在以下几个方面。

(1) 许多图书馆领导不重视统计工作, 所收集到的数据只是作为年终总结和给上级部门填写报表的依据, 对所获取的统计数据很少进行综合性、动态性分析, 甚至有些数据失真。

(2) 目前绝大部分图书馆自动化系统都是采用“列举法”设计统计功能的, 往往预先设置的数据统计在事后只能满足部分业务的需要, 在数据的处理上仍处于简单的积累, 即只具有将各时段统计数据收集建库的功能, 并不能对这些数据进行分析比较研究, 缺少可扩展任意指令统计以及报表、图示等功能, 不能形成对图书馆业务发展和决策所需的分析性统计结果。

(3) 相当一部分图书馆管理人员不能熟练应用统计数据处理与分析的基本方法, 不能从多角度、多层次、多途径对所获取的数据进行处理与分析, 在图书馆规章中要求建立对统计数据进行分析与处理报告制度的很少。

针对目前图书馆统计工作中存在的问题, 笔者认为除了图书馆领导应重视加强统计工作、充分利用图书馆自动化系统的统计功能外, 掌握图书馆统计数据处理与分析的基本方法, 对于充分发挥图书馆统计在管理中的作用具有重要的现实意义。

3 对图书馆统计数据进行处理与分析的基本方法

统计分析方法主要包括描述统计与推断统计。描述统计是对原始数据进行处理, 针对数据的特点进行分析, 得出结论。推断统计是通过数据样本特征推论出总体特征, 并做出预测、检验假设。在此, 仅对应用描述统计对图书馆数据进行处理与分析的基本方法归纳如下。

3.1 列表

列表法是汇总各种统计数据的一种基本的直观方法。根据统计表产生的时间, 可分为调查统计表和计算分析统计表。前者一般用来填写与记录原始统计资料;后者则多为对数据统计分析过程中的分析计算用表。

按照统计表的内容特征, 可分为普通表、分组表和组合表三种。

普通统计表是从数量上说明总体内各个单元特征的一张清单, 主要用于原始数据的记录、统计资料的整理和作为数据转化为和运算的记录表格。

分组表是按某一特征对总体单位进行分组而编制的分组数据记录表。如图书馆馆藏分类统计表, 不同类型读者图书借阅数量统计表等等。

组合表是按照两个或两个以上特征对总体单位进行分组而编制的分组记录表格。它既可用作运算表, 也可以表示统计资料整理的结果。如不同类型读者借阅不同类别图书统计表, 图书馆文献资源建设情况统计表等等。

3.2 图示

对图书馆数据处理用图示的方法, 可以使有些统计数据更为直观。常用的图示方法有柱形图、分布多边型图、累计分布曲线图、饼形图。运用计算机作图, 只要掌握方法, 将有关数据输入, 就可极为简便准确地做出根据需要所选择的图形。

3.3 计量指标体系

为了说明图书馆工作中发生和发展的各种现象及过程, 图书馆统计工作中常常需要拟订以计划指标体系为基础的相互关联的数量化统计指标体系, 以便通过指标体系的数量方面来反映图书馆工作的全过程。如藏书利用率、书刊流通率、藏书保障率、读者到馆率等等。一个完整的量化指标一般包括名称、目的、范围、定义、计算方法、解释、出处等。不同的量化指标按照其对象又可组成不同的指标体系, 如图书馆文献资源建设指标体系、读者服务指标体系、自动化建设指标体系等。根据图书馆计量统计指标体系要求对数据进行收集、处理与分析是图书馆统计工作的基本内容, 也是评价图书馆业务工作的基本方法。

3.4 统计数据分析报告

根据统计结果撰写分析报告是对图书馆数据处理与分析的最后一个环节, 也是最重要的环节。无论是按照列表、图示的方法, 还是按照一定的计量指标体系的要求对图书馆统计数据进行处理, 得到的往往只是表象, 更为深层的结论只能通过分析才能得出。

图书馆统计数据分析报告一般包括以下几个部分: (1) 总的介绍:说明本次数据分析报告的对象、范围、目的、意义; (2) 数据说明:解释数据的来源、获取的程序和方法; (3) 数据处理:按照一定的要求用列表或图示的方法把数据表达出来, 按照有关指标对数据进行计算; (4) 数据分析:对统计数据处理结果进行研究、分析, 对显现或隐含的问题进行讨论; (5) 结论:总结研究、讨论、分析后形成的结果; (6) 意见或建议:根据结论对提高或改进图书馆工作提出意见或建议。

总之, 只要我们掌握方法, 及时对图书馆统计数据进行处理与分析, 就能充分发挥统计数据在改进和提高图书馆工作中的作用。

参考文献