数据分析师是什么

数据分析是干什么的？

在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。

数据分析有什么用

从工作流程的角度看，至少有5类分析经常做：

工作开始前策划型分析：要分析一下哪些事情值得的做

工作开始前预测型分析：预测一下目前走势，预计效果

工作中的监控型分析：监控指标走势，发现问题

工作中的原因型分析：分析问题原因，找到对策

工作后的复盘型分析：积累经验，总结教训

那数据分析是什么的？

数据分析大体上分3步：

1：获取数据。通过埋点获取用户行为数据，通过数据同步，打通内部各系统数据。以及做数仓建设，存储数据。

2：计算数据。根据分析要求，提取所需要的数据，计算数据，做表。

3：解释数据。解读数据含义，推导出一些对业务有用的结论。

那么数据分析师主要做以上三点的工作吗？

并不全是，这个在不同企业，情况不一样。如果公司规模大的话，获取数据经常是数据开发组完成的，他们的职位一般是“数据开发工程师”或者“大数据工程师”。解释数据则是运营自己写ppt做解读，留给“数据分析师”的，其实就是中间的计算数据的一步。

有些公司（一般是做电商的），数据是直接从淘宝、天猫、亚马逊等平台导出的，然后基于这些数据做分析。有些公司（一般是传统企业），数据是直接用的大型的BI产品，然后所有人基于BI产品导出数据分析有些公司规模很小，就直接一个小组从数据埋点到数仓到提数全干了。

蓝牙是无线数据和语音传输的开放式标准，它将各种通信设备、计算机及其终端设备、各种数字数据系统、甚至家用电器采用无线方式联接起来。它的传输距离为10cm～10m，如果增加功率或是加上某些外设便可达到100m的传输距离。它采用24GHz ISM频段和调频、跳频技术，使用权向纠错编码、ARQ、TDD和基带协议。TDMA每时隙为0625μs，基带符合速率为1Mb/s。蓝牙支持64kb/s实时语音传输和数据传输，语音编码为CVSD，发射功率分别为1mW、25mW和100mW，并使用全球统一的48比特的设备识别码。由于蓝牙采用无线接口来代替有线电缆连接，具有很强的移植性，并且适用于多种场合，加上该技术功耗低、对人体危害小，而且应用简单、容易实现，所以易于推广。

蓝牙技术

SIG组织于1999年7月26日推出了蓝牙技术规范10版本。蓝牙技术的系统结构分为三大部分：底层硬件模块、中间协议层和高层应用。 底层硬件部分包括无线跳频（RF）、基带（BB）和链路管理（LM）。无线跳频层通过24GHz无需授权的ISM频段的微波，实现数据位流的过滤和传输，本层协议主要定义了蓝牙收发器在此频带正常工作所需要满足的条件。基带负责跳频以及蓝牙数据和信息帧的传输。链路管理负责连接、建立和拆除链路并进行安全控制。

蓝牙技术结合了电路交换与分组交换的特点，可以进行异步数据通信，可以支持多达3个同时进行的同步话音信道，还可以使用一个信道同时传送异步数据和同步话音。每个话音信道支持64kb/秒的同步话音链路。异步信道可以支持一端最大速率为721kb/秒、另一端速率为576kb/秒的不对称连接，也可以支持432kb/秒的对称连接。

中间协议层包括逻辑链路控制和适应协议、服务发现协议、串口仿真协议和电话通信协议。逻辑链路控制和适应协议具有完成数据拆装、控制服务质量和复用协议的功能，该层协议是其它各层协议实现的基础。服务发现协议层为上层应用程序提供一种机制来发现网络中可用的服务及其特性。串口仿真协议层具有仿真9针RS232串口的功能。电话通信协议层则提供蓝牙设备间话音和数据的呼叫控制指令。

主机控制接口层（HCI）是蓝牙协议中软硬件之间的接口，它提供了一个调用基带、链路管理、状态和控制寄存器等硬件的统一命令接口。蓝牙设备之间进行通信时，HCI以上的协议软件实体在主机上运行，而HCI以下的功能由蓝牙设备来完成，二者之间通过一个对两端透明的传输层进行交互。

在蓝牙协议栈的最上部是各种高层应用框架。其中较典型的有拨号网络、耳机、局域网访问、文件传输等，它们分别对应一种应用模式。各种应用程序可以通过各自对应的应用模式实现无线通信。拨号网络应用可通过仿真串口访问微微网（Piconet），数据设备也可由此接入传统的局域网；用户可以通过协议栈中的Audio（音频）层在手机和耳塞中实现音频流的无线传输；多台PC或笔记本电脑之间不需要任何连线，就能快速、灵活地进行文件传输和共享信息，多台设备也可由此实现同步 *** 作。

总之，整个蓝牙协议结构简单，使用重传机制来保证链路的可靠性，在基带、链路管理和应用层中还可实行分级的多种安全机制，并且通过跳频技术可以消除网络环境中来自其它无线设备的干扰。

应用前景

蓝牙技术的应用范围相当广泛，可以广泛应用于局域网络中各类数据及语音设备，如PC、拨号网络、笔记本电脑、打印机、传真机、数码相机、移动电话和高品质耳机等，蓝牙的无线通讯方式将上述设备连成一个微微网（Piconet），多个微微网之间也可以进行互连接，从而实现各类设备之间随时随地进行通信。应用蓝牙技术的典型环境有无线办公环境、汽车工业、信息家电、医疗设备以及学校教育和工厂自动控制等。目前，蓝牙的初期产品已经问世，一些芯片厂商已经开始着手改进具有蓝牙功能的芯片。与此同时，一些颇具实力的软件公司或者推出自已的协议栈软件，或者与芯片厂商合作推出蓝牙技术实现的具体方案。尽管如此，蓝牙技术要真正普及开来还需要解决以下几个问题：首先要降低成本；其次要实现方便、实用，并真正给人们带来实惠和好处；第三要安全、稳定、可靠地进行工作；第四要尽快出台一个有权威的国际标准。一旦上述问题被解决，蓝牙将迅速改变人们的生活与工作方式，并大大提高人们的生活质量。

什么是数据库呢？简单地理解，“数据库”就是按一定规律组织起来，保存在计算机中的数据集合。

数据精准营销的七个关键要素

说到大数据精准营销，不得不先提个性化的用户画像，我们针对每一类数据实体，进一步分解可落地的数据维度，刻画TA的每一个特征，在聚集起来形成人群画像。

01用户画像

用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。具体包含以下几个维度：

用户固定特征：性别，年龄，地域，教育水平，生辰八字，职业，星座

用户兴趣特征：兴趣爱好，使用APP，网站，浏览/收藏/评论内容，品牌偏好，产品偏好

用户社会特征：生活习惯，婚恋，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分

用户消费特征：收入状况，购买力水平，商品种类，购买渠道喜好，购买频次

用户动态特征：当下时间，需求，正在前往的地方，周边的商户，周围人群，新闻事件如何生成用户精准画像大致分成三步。

1采集和清理数据：用已知预测未知

首先得掌握繁杂的数据源。包括用户数据、各式活动数据、电子邮件订阅数、线上或线下数据库及客户服务信息等。这个是累积数据库；这里面最基础的就是如何收集网站／APP用户行为数据。比如当你登陆某网站，其Cookie就一直驻留在浏览器中，当用户触及的动作，点击的位置，按钮，点赞，评论，粉丝，还有访问的路径，可以识别并记录他／她的所有浏览行为，然后持续分析浏览过的关键词和页面，分析出他的短期需求和长期兴趣。还可以通过分析朋友圈，获得非常清晰获得对方的工作，爱好，教育等方面，这比个人填写的表单，还要更全面和真实。

我们用已知的数据寻找线索，不断挖掘素材，不但可以巩固老会员，也可以分析出未知的顾客与需求，进一步开发市场。

2用户分群：分门别类贴标签

描述分析是最基本的分析统计方法，描述统计分为两大部分：数据描述和指标统计。数据描述：用来对数据进行基本情况的刻画，包括数据总数，范围，数据来源。指标统计：把分布，对比，预测指标进行建模。这里常常是Data mining的一些数学模型，像响应率分析模型，客户倾向性模型，这类分群使用Lift图，用打分的方法告诉你哪一类客户有较高的接触和转化的价值。

在分析阶段，数据会转换为影响指数，进而可以做"一对一"的精准营销。举个例子，一个80后客户喜欢在生鲜网站上早上10点下单买菜，晚上6点回家做饭，周末喜欢去附近吃日本料理，经过搜集与转换，就会产生一些标签，包括"80后""生鲜""做饭""日本料理"等等，贴在消费者身上。

3制定策略：优化再调整

有了用户画像之后，便能清楚了解需求，在实际 *** 作上，能深度经营顾客关系，甚至找到扩散口碑的机会。例如上面例子中，若有生鲜的打折券，日本餐馆最新推荐，营销人员就会把适合产品的相关信息，精准推送这个消费者的手机中；针对不同产品发送推荐信息，同时也不断通过满意度调查，跟踪码确认等方式，掌握顾客各方面的行为与偏好。

除了顾客分群之外，营销人员也在不同时间阶段观察成长率和成功率，前后期对照，确认整体经营策略与方向是否正确；若效果不佳，又该用什么策略应对。反复试错并调整模型，做到循环优化。

这个阶段的目的是提炼价值，再根据客户需求精准营销，最后追踪客户反馈的信息，完成闭环优化。

我们从数据整合导入开始，聚合数据，在进行数据的分析挖掘。数据分析和挖掘还是有一些区别。数据分析重点是观察数据，单纯的统计，看KPI的升降原因。而数据挖掘从细微和模型角度去研究数据，从学习集、训练集发现知识规则，除了一些比较商业化的软件SAS，WEKA功能强大的数据分析挖掘软件，这边还是更推荐使用R，Python，因为SAS，SPSS本身比较昂贵，也很难做页面和服务级别的API，而Python和R有丰富的库，可以类似WEKA的模块，无缝交互其他API和程序，这里还需要熟悉数据库，Hadoop等。

02数据细分受众

“颠覆营销”书中提到一个例子，可以引述一下，大家思考一个问题：如果你打算搜集200份有效问卷，依照以往的经验，你需要发多少份问卷，才能达到这个目标？预计用多少预算和时间来执行？

以往的方法是这样的：评估网络问卷大约是5%的回收率，想要保证收到200份的问卷，就必须有20倍的发送量，也就是发出4000份问卷，一个月内如果可以回收，就是不错的表现。

但现在不一样了，在执行大数据分析的3小时内，就可以轻松完成以下的目标：

精准挑选出1%的VIP顾客

发送390份问卷，全部回收

问卷寄出3小时内回收35%的问卷

5天内就回收了超过目标数86%的问卷数

所需时间和预算都在以往的10%以下

这是怎么做到在问卷发送后的3个小时就回收35%？那是因为数据做到了发送时间的"一对一定制化"，利用数据得出，A先生最可能在什么时间打开邮件就在那个时间点发送问卷。

举例来说，有的人在上班路上会打开邮件，但如果是开车族，并没有时间填写答案，而搭乘公共交通工具的人，上班路上的时间会玩手机，填写答案的概率就高，这些都是数据细分受众的好处。

03预 测

“预测”能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。

当我们采集和分析用户画像时，可以实现精准营销。这是最直接和最有价值的应用，广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户，这里面又可以通过上图提到的搜索广告，展示社交广告，移动广告等多渠道的营销策略，营销分析，营销优化以及后端CRM/供应链系统打通的一站式营销优化，全面提升ROI。

我们再说一说营销时代的变迁，传统的企业大多还停留在“营销10”时代，以产品为中心，满足传统的消费者需求，而进入“营销20”，以社会价值与品牌为使命，也不能完全精准对接个性化需求。进入营销30的数据时代，我们要对每个消费者进行个性化匹配，一对一营销，甚至精确算清楚成交转化率，提高投资回报比。

大数据下的营销颠覆经典的营销4P理论，Product，Price，Place，Promotion，取而代之的是新的4P，People，Performance，Process，Prediction。在大数据时代，线下地理的竞争边界早就不存在，比的是早一步的先知能力，利用大数据，从顾客真实交易数据中，预测下一次的购买时间。 营销30时代关键词就是“预测”。

预测营销能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。以上图为例，你可以将营销活动的目标受众锁定为20万潜在客户或现有客户，其中包括特定产品的大多数买家（4万人）。你还可以拨出部分预算用于吸引更小的客户群（比如20% 的客户），而不是整个客户群，进而优化你的支出。

过去我们看数据可能是被动的方式，但预测营销强调是决策价值，比如购买时间，你该看的不是她最后的购买日期，而是下次购买的时间，看未来的存活概率，最后生成客户终身价值（CLV）。预测营销催生了一种新的数据驱动营销方式，就是以客户为中心，核心在于帮助公司完成从以产品或渠道为中心到以客户为中心的转变。

04精准推荐

大数据最大的价值不是事后分析，而是预测和推荐，我就拿电商举例，"精准推荐"成为大数据改变零售业的核心功能。譬如服装网站Stitch fix例子，在个性化推荐机制方面，大多数服装订购网站采用的都是用户提交身形、风格数据+编辑人工推荐的模式，Stitch Fix不一样的地方在于它还结合了机器算法推荐。这些顾客提供的身材比例，主观数据，加上销售记录的交叉核对，挖掘每个人专属的服装推荐模型。 这种一对一营销是最好的服务。

数据整合改变了企业的营销方式，现在经验已经不是累积在人的身上，而是完全依赖消费者的行为数据去做推荐。未来，销售人员不再只是销售人员，而能以专业的数据预测，搭配人性的亲切互动推荐商品，升级成为顾问型销售。

05技术工具

关于预测营销的技术能力，有几种选择方案：

1、使用预测分析工作平台，然后以某种方法将模型输入活动管理工具；

2、以分析为动力的预测性活动外包给市场服务提供商；

3、评估并购买一个预测营销的解决方案，比如预测性营销云和多渠道的活动管理工具。

但无论哪条路，都要确定三项基本能力：

1）连接不同来源的客户数据，包括线上，线下，为预测分析准备好数据 ；

2）分析客户数据，使用系统和定制预测模型，做高级分析 ；

3）在正确时间，正确客户，正确的场景出发正确行为，可能做交叉销售，跨不同营销系统。

06预测模型

预测客户购买可能性的行业标准是RFM模型（最近一次消费R，消费频率F，消费金额M），但模型应用有限，本质是一个试探性方案，没有统计和预测依据。“过去的成绩不能保证未来的表现”，RFM只关注过去，不去将客户当前行为和其他客户当前行为做对比。这样就无法在购买产品之前识别高价值客户。

我们聚焦的预测模型，就是为了在最短时间内对客户价值产生最大影响。这里列举一些其他模型参考：

参与倾向模型，预测客户参与一个品牌的可能性，参与定义可以多元，比如参加一个活动，打开电子邮件，点击，访问某页面。可以通过模型来确定EDM的发送频率。并对趋势做预测，是增加还是减少活动。

钱包模型，就是为每个客户预测最大可能的支出，定义为单个客户购买产品的最大年度支出。然后看增长模型，如果当前的总目标市场比较小，但未来可能很大，就需要去发现这些市场。

价格优化模型，就是能够去最大限度提升销售，销量或利润的架构，通过价格优化模型为每个客户来定价，这里需要对你想要的产品开发不同的模型，或者开发通用，可预测的客户价格敏感度的模型，确定哪一块报价时对客户有最大的影响。

关键字推荐模型，关键字推荐模型可以基于一个客户网络行为和购买记录来预测对某个内容的喜爱程度，预测客户对什么热点，爆款感兴趣，营销者使用这种预测结果为特定客户决定内容营销主题。

预测聚集模型，预测聚集模型就是预测客户会归为哪一类。

07AI在营销领域的应用

去年人工智能特别火，特别是深度学习在机器视觉，语言识别，游戏AI上的突飞猛进，以至于人们开始恐慌人工智能是不是已经可以接管人类工作，我个人是对新技术有着强烈的兴趣，也非常看好新科技，数据与现实的关联。

我以前在国外零售店买单的时候经常被询问“你有没有购物卡”，当我说没有收银员会赶紧劝我免费开通，有打折优惠，只需要填个手机号和邮箱，后面就可以针对我的购买记录做营销活动，而当我下次进来，他们就让我报出电话号码做消费者识别，当时我想如果做到人脸识别，岂不是更方便，刷脸就可以买单。而这个场景在去年也有了实验，蚂蚁金服研发出了一个生物识别机器人，叫蚂可Mark，据说其认脸能力已经超越了人类肉眼的能力。还有VR购物，Amazon推出的无收银员商店Amazon Go，通过手势识别，物联网和后续数据挖掘等技术实现购物体验。

针对营销领域，主要有以下三种预测营销技术：

1、无监督的学习技术

无监督学习技术能识别数据中的隐藏模式，也无须明确预测一种结果。比如在一群客户中发现兴趣小组，也许是滑雪，也许是长跑，一般是放在聚类算法，揭示数据集合中 真实的潜在客户。所谓聚类，就是自动发现重要的客户属性，并据此做分类。

2、 有监督的学习技术

通过案例训练机器，学习并识别数据，得到目标结果，这个一般是给定输入数据情况下预测，比如预测客户生命周期价值，客户与品牌互动的可能性，未来购买的可能性。

3、强化学习技术

这种是利用数据中的潜质模式，精准预测最佳的选择结果，比如对某用户做促销应该提供哪些产品。这个跟监督学习不同，强化学习算法无须仅需输入和输出训练，学习过程通过试错完成。

从技术角度看，推荐模型应用了协同过滤，贝叶斯网络等算法模型。强化学习是被Google Brain团队的负责人Jeff Dean认为是最有前途的AI研究方向之一。最近Google的一个AI团队DeepMind发表了一篇名为《学会强化学习》的论文。

按团队的话来说，叫做“学会学习”的能力，或者叫做能解决类似相关问题的归纳能力。除了强化学习，还在迁移学习。迁移学习就是把一个通用模型迁移到一个小数据上，使它个性化，在新的领域也能产生效果，类似于人的举一反三、触类旁通。

强化学习加上迁移学习，能够把小数据也用起来，我认为是很激动人心的，通过AI来创造AI，数据科学家的部分工作也可以让机器来实现了。

摘 要：数据库是高职计算机应用技术专业的一门实践课程，以培养学生数据库开发应用能力为目标。本文针对目前高职数据库教学的现状，对数据库课程改革的思路，课程内容的选取，教学的实施，考核方式改革等方面进行探讨。通过对数据库课程的改革与实践，有效提高了学生的实际动手能力，培养学生实践能力、创新能力以及适应就业岗位的能力。

关键词：项目；数据库；课程改革

中图分类号：G250文献标识码： A 文章编号：

数据库课程是高职计算机应用技术专业的一门实践课程。本课程培养学生掌握数据库的基本原理、方法和应用技术；培养学生具有综合运用数据库知识并结合实际需要开发及维护一个信息系统的能力，并形成良好的编程习惯和团队合作精神；培养学生的自主学习和创新能力，为其成长为一名合格程序员奠定良好的基础。传统的数据库课程教学模式单一，主要以课堂教学为中心 ，以知识传播为中心，以教师为中心，偏重于理论教学，导致学生实际动手能力差。如何使学生提高学习的兴趣，掌握课程的基本技能，并能结合实际灵活运用，成为数据库课程改革的重点。

1数据库课程改革思路

根据软件开发市场、软件企业、行业对数据库管理员的需求，确定“职业岗位培养目标。按照数据库应用项目开发流程（生产过程），确定工作任务。归纳出完成工作任务所必须掌握的技能，梳理成课程教学模块所需的知识点、技能点、素质点，最终选取“公司管理数据库”和“学生选课系统数据库”作为教学载体。在教学实施过程中通过“项目导向、任务驱动”教学模式，结合一体化教学、角色扮演、项目训练等教学方法和教学手段，达到培养数据管理员应具备能力的课程目标。

2 课程的改革

21教学内容选取

根据IT行业企业发展需要和完成职业岗位实际工作任务所需要的知识、能力、素质的要求，选取教学内容。这是教学内容选取的流程。首先进行行业企业调研，岗位分析，岗位职责分类，明确岗位能力结构；通过能力分析和教学内容分析，最终确立课程目标，清晰课程内容选取。

本课程的学习内容分为三大阶段，利用学习任务的递进实现教学目标。第一，数据库系统基础知识阶段；第二，项目学习阶段；第三，项目实践阶段。

数据库系统基础知识阶段的教学主要内容有数据库系统基本概念、数据库模型基本概念、关系模型、数据库规范化理论。通过本阶段学习，学生能掌握数据库系统的基本内容和领域内涵，为后面的实际 *** 作技能学习打下理论基础。

项目学习阶段：将一个实际项目“公司管理系统”作为实例贯穿全过程，依据“公司管理系统”的结构和开发过程，将课程内容分为：项目准备，创建数据库、数据表，应用开发，数据库安全管理与维护四个学习情景。

项目实践阶段是以“学生选课系统”为例进行从需求分析到最终系统集成的完整开发过程实践。学生通过完整的项目的开发，熟悉数据库设计和构建的基本原则，掌握数据库系统的分析和设计方法，提高学生实际编程能力，为今后从事信息系统开发提供必要的技能。

22教学实施

课程设计整合为四个项目，每个学习情境包含若干个工作任务。采用“教学做”一体化的授课方式，在课程教学中，引入案例项目“公司管理数据库”和实践项目“学生选课系统数据库”。

教学实施的流程主要包括5个步骤：

①任务引导：明确该工作任务在这个课程设计中的地位，引入新的工作任务

②案例演示：教师展示工作任务完成后的效果，学生形成感性认识

③任务下达：教师分配任务，学生明确角色职责

④任务实施：学生分组讨论实施

⑤任务展示与评价：从实施过程、实施结果、纪律、创新性、团队合作和文档六个方面考核。

以项目二“创建数据库和数据表”中的任务1为例，通过任务说明、学习目标、角色职责、工作内容、参考资料、教学资源、教学方法、实施过程、课时分配、考核与评价等方面，描述案例的实施。

23教学方法改革

在课程的教学过程中，可以采用以下教学方法：

①项目导向教学法：将相关的知识点汇集，以项目为主线，把整个课程的教学演变程连贯的相关的可实际 *** 作的业务训练。

②任务驱动教学法：“任务”存在于课程教学过程的始终，把一个项目分解为若干个大任务，每一个大任务，又分解为若干个小任务，让学生有目标，有方向。

③分组教学法：通过“小组学习法”，形成小组竞争，易于形成学习合力。

④角色扮演教学法：“角色扮演法”能够活跃课堂气氛，引导学生去发现问题，探索问题。

24考核方式改革

本课程的考核方式始终“以学生能力为中心”，目的是培养学生分析问题、解决问题和运用知识的能力。以过程考核为重点，突出多元化标准评价。考核的项目包括：过程考核、最终考核、纪律、创新、团队、文档等项目实施的各个方面，他们分别占有不同的比重，突出了企业多元化的评价标准。

3结束语

本文针对目前高职数据库教学的现状，以加强学生实践动手能力、开发能力以及创新能力的培养为目的，进行数据库课程的改革研究与实践。提出了一套相应的教学改革措施，并取得较好的效果。

参考文献

[1] 汪诚强 高职教学模式及课程改革探讨 [J ] 教育与职业，2004（3）:39-40

[2] 李华 数据库教学浅析[J]计算机教育2007 （8）：32-36

[3] 陈树平等 数据库系统原理课程教学方法研究[J]电脑知识与技术，2007，(3)

注：文章内所有公式及图表请以PDF形式查看。

1课外兴趣小组使每个同学的才能都得到了充分发挥。

2老师允许小明参加科技兴趣小组。

3学校创立了科学兴趣小组，同学们纷纷报名参加。

4这根洁白的鹅毛被兴趣小组的同学制成了标本。

5兴趣小组的同学们在老师的指导下考察了校园附近的植物种类。

6我们的读书兴趣小组正式成立了。

7自从参加数学课外兴趣小组后

小明的进步一日千里。

7lishixinzhi原创和收集优质句子

使您在造句的同时

还能学到有用的知识

8郭同学自从参加数学课外兴趣小组后

他的进步

真是一日千里。

9好不容易组建的课外兴趣小组才一个月就夭折了

想起此事

心里就很不痛快。

10班会上，同学们就如何成立各科学习兴趣小组的问题各抒己见。

11读书节、体育节、合唱节，兴趣小组活动，让每一个生活在易三的孩子都快乐并收获着。

12大学提供了一次适合特殊兴趣小组需要的讲座。

13摩羯座:参加兴趣小组可能给自己带来声望

14参加兴趣小组可能给自己带来声望。

15设法加入兴趣小组，如舞厅舞课程，或者因特网组织等。

16线下的组织包括聚会小组，休闲俱乐部，兴趣小组，学习班和会员团体等。

17浏览兴趣小组，看看其中的成员。

18兴趣小组是开放教育环境下素质教育的有效形式。

19是很好的资源，可以在上面寻找兴趣小组。

20DB是致力于XML数据库管理工具的开发人员兴趣小组。

21现在放学后我们可以参加兴趣小组，我们不必从早到晚老是读书。

22如:英语角活动、兴趣小组活动、校内各类竞赛活动等等

2328日

枣庄市山亭区共青希望小学手工制作兴趣小组的学生在老师的指导下

制作歌颂党恩的彩泥画

庆祝建党90周年。

24各年级还经常组织学生开展形式多样的英语课外活动，如英语兴趣小组活动、英语演讲赛或辩论赛等等。

25他对**专业只有一个模糊的概念，但这个想法重新燃起他在高中参加话剧兴趣小组时就萌生的对演艺事业的热情。

26但，我说的没错的话，跟许多别的学生一样

那只是你能够选择的

许多兴趣小组之一。

27这里有直径两米多的竹箩

有传统压榨法的木制榨机等

20余个涪陵榨菜制作兴趣小组的同学

正在分流程制作榨菜。

（1）闭合S1，断开S2，等效电路图如图所示：

根据欧姆定律可知，

电阻R1=

2V

020A

=100Ω，R2=

4V

038A

≈105Ω，R3=

5V

052A

≈96Ω，

所以R=

R1+R2+R3

3

=

100Ω+105Ω+96Ω

3

=100Ω．

（2）断开S1，闭合S2，等效电路图如图所示：

灯泡正常发光时的电压UL=25V，由图象可知通过灯泡的电流IL=04A，

所以，灯泡正常发光时的电功率PL=ULIL=25V×04A=1W．

（3）同时闭合S1和S2时，R与L并联，等效电路图如图所示：

所以灯泡L正常发光时电阻R两端的电压UR=25V，

电阻R的功率PR=

U 2R

R

=

(25V)2

10Ω

=0625W．

答：（1）电阻R的平均阻值为100Ω；

（2）灯泡正常发光时的电功率为1W；

（3）同时闭合S1和S2，当灯泡L正常发光时，电阻R的功率为0625W．

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