中学数学数据分析能力的培养方法

1、通过统计教学,激发学生的数据分析观念。

2、统计学的一个核心就是数据分析。不论是统计还是概率,都要基于数据,基于对数据的分析,在进行预测的同时,为了使预测更合理,也需要收集更多的数据。如要选谁参加数学竞赛,如果投票选举,那么就不具备统计观念,也就会不合理。但如果意识到事前要收集以往学习成绩,再通过整理与分析数据,然后去选选手肯定是比较可靠的。要想办法激发学生的学习动机。可以从以下两方面考虑:一是要选择合适的素材。二是要让学生感受到数据分析的现实意义。我们不但要让学生知道这些联系,还要培养学生有意识地从统计的角度思考有关问题,也就是遇到问题时能想到用统计的知识分析数据的能力。

3、鼓励学生从多角度分析数据,掌握数据分析的方法,通过数据分析,培养学生思维的灵活性。

4、义务教育阶段的统计学习要让学生有意识地、正确地运用统计来解决实际问题,又能理智地分析他人的统计数据,以作出合理的判断。目前要求的平均数、中位数、众数,它们都是刻画一组数据集中情况的统计量。只有在数据分布偏态(不对称)的情况下,才会出现均值、中位数和众数的区别，这也就是我们常说的平均数容易受极端数据的影响。进行数据分析时经常使用平均数的理由，利用平均数代表数据，可以使二次损失(误差平方和)

5、达到最小。而利用中位数代表数据，是使一次损失(误差绝对值的和)最小。但是现在平均数教学中也存在着问题，其中之一是学生学习了平均数，会进行计算，但是当遇到真正的数据需要分析时，却很少想到用平均数。所以说：义务教育阶段统计教学的关键是发展学生的数据分析观念，使他们想到用数据。学生要会从不同的统计图表中获取有用的数据，能从数据中提取一些信息。

6、通过数据分析，体验随机观念。

7、老师在教学可能性时，注重让学生动手 *** 作实验，课堂气氛很好，却忽略了对数据的分析。课后却发现学生的作业“箱子里有5个红球,1个白球。摸到球的可能性大”。还有一大部分学生填白球，就问我为什么我认为应先让学生 *** 作实验，用实验获得数据，再对数据进行分析获取频率，用频率来推断概率。这种通过对数据进行分析处理。

数据分析需要具备的能力：

一、基础工具俗话说工欲善其事必先利其器，那么SQL、Python、Excel等就是做数据分析最基础的工具了，但是并不是学会这些就是数据分析师了，数据分析师的工作不仅仅需要掌握一些Python和SQL的基础 *** 作，更重要的是商业知识架构和数据能够结合起来，能够通过企业的各项数据发现企业经营过程中的业务问题，能够帮企业解决问题。

二、业务分析能力工作内容是根据公司的业务来决定的，大致归纳了几点：

①为产品经理提供帮助，国内产品经理不懂数据分析，而新产品的竞争情报分析、产品敏捷测试等都需要数据分析师帮助完成，后期产品迭代优化还是需要数据分析师采集用户行为、习惯、评价等数据来完成。

②为运营经理提供帮助，产品运营中的用户流量、促销、顾客关系管理等需要数据分析师帮助完成。

③为公司数据制定标准，各部门数据打通，实现数据化管理等工作。

三、沟通协作、解决问题的能力任何企业都需要数据分析师，他的工作核心就是通过数据为企业解决问题，它作为企业的重要枢纽，连接着公司的产品和运营等部门，在企业起着至关重要的作用，这就需要非常强的逻辑思维能力和沟通能力，把各个环节沟通到位了，才能高效地为企业解决问题。

参加了单位组织的诗词大会，第一次体验到了飞花令对大脑配置的高要求。

所谓飞花令，就是两人或者多人，就一个关键字快速说出含有这个字的诗句，一人说完另一人要在极短的时间内接着说出与说过的不重样的含有该关键字的诗句，如此循环下去，直到有人说不出来就算出局。

若论储存和检索数据的能力，电脑完胜人脑。电脑可以在浩如烟海的诗词中快速检索出含有某个关键字的所有诗句并能记住它们。虽然那些优美的诗句在电脑眼中只是简单的0和1，电脑完全不理解里边包含的情感。

从处理数据的机制来看，人脑与电脑有很多相似之处。电脑有CPU，用来处理数据，所以CPU被称为电脑的大脑。人脑中应该也有类似CPU的东西，一刻不停地处理着大量的信息。电脑中有内存，临时存储CPU处理过或待处理的数据。人脑中应该也有个短时记忆区，存储大脑运行过程中产生的中间数据。电脑有外存储设备如硬盘，存储那些数据量大但并不实时处理的数据。人脑中应该也有个长时记忆区，我们学过的知识，平时就沉睡在这个区域里，等到用时由大脑唤醒。

电脑处理数据的过程是这样的，先把数据从硬盘调到内存中，CPU从内存中获取数据进行处理，再把处理结果返回到内存中。只有当你发出保存命令时CPU才会将内存中的数据保存到硬盘上。比如你用字处理软件修改一篇写过的文章，打开文件就是将该文章的数据从硬盘调到内存中，修改过程就是CPU在内存中对文章数据进行调用、回写，当需要保存时，你按了保存键，才会将修改后的文章保存到硬盘上。

你会看到，在整个过程中，CPU的处理速度和内存大小非常关键。CPU处理速度快，同样的任务完成的时间就短，内存大，就可以一次性装入更多的数据，省得频繁读写硬盘。

人脑处理数据的过程与电脑类似。

以飞花令为例，假设你会100句含有关键字“花”的诗句，这100句诗句是存储在你大脑的长时记忆区的，平时你并不会将它们调入到短时记忆区。在比赛过程中，你会将这些诗句调入到短时记忆区，但是你的大脑没有那么大的内存，你无法一下子将所有100句诗句全部调入短时忘记区，一次能调入四五句就相当不错了。当轮到你说的时候，你就从短时记忆区取出一句，同时要根据你和别人说过的诗句，实时更新短时记忆区的诗句，不停地从长时记忆区调入新的诗句以补充短时记忆区。

电脑可以升级，更换更快的CPU，加大内存和硬盘容量，使性能更强劲。

人脑不行，每个人的大脑配置基本一样。特别是短时记忆区非常小，基本上也就是能记住三五句话的水平。而且随着年龄的增长，大脑处理速度会减慢，记忆区会缩减，你还没办法升级。

大脑的优势不在于处理速度有多快、内存有多大，而在于它可以协调这些不太给力的设备，让它们尽可能高效、长时间运转，让输入与输出成为一个不间断的数据流。大脑的软实力要大于硬实力。

以说话为例，我们为什么能够就一个问题展开长篇大论，并不是我们先在头脑中写好稿子，然后用嘴将其打印出来，而是只在头脑中列出一个大纲就开说。说的过程中一方面要照顾大纲，好知道说到哪儿了，一方面就所说到的观点临时组织语言并存储在短时记忆区内，同时将其说出来，在说的同时还要不断用新的语句补充短时记忆区。如果这个过程是顺畅的，我们就可以滔滔不绝地说下去，如果短时记忆区已经空了而我们还没来得及补充，就会卡壳。

飞花令的比赛过程与说话也有类似的地方，只是飞花令将所说的内容进行了严格的限制。它是个很考验大脑综合水平的游戏，知识面只是一个方面。当关键字出来后，你要在短时间将相关诗句从大脑的长时记忆区检索出来，还不能一次只检索一句，至少要同时检索出两到五句在短时记忆区缓存。因为如果每句都从长时记忆区检索，大脑的处理速度跟不上现场比赛的速度，大脑也非常容易在长时间快速运转中疲劳，无法应对高强度的烧脑比赛。

正确的方法是事先做好准备，将可能会“飞”到的关键字相关诗句提前检索出来，然后背下来。比赛的时候不断用这些诗句补充短时记忆区，使之不枯竭，你就可以源源不断地说出新的诗句。短时记忆区大的，一次可以存储更多的诗句，应对就相对从容。短时记忆区小的，一次可以存储的诗句少，就要频繁更新，大脑容易疲劳。一般情况下你至少要保证短时记忆区有两条诗句，否则对手说出你存储在短时记忆区的诗句时你还得现从长时记忆区检索，就会耽误时间。

检索速度也有快慢之别，电脑软件设计过程中为了提高检索速度会给数据添加索引，就像书籍的目录一样，用少量的信息标记更多的信息，检索到少量的信息，就可以顺藤摸瓜找到真正的大容量信息。

记忆含有关键字的诗句也是如此，不能让这些诗句杂乱无章地存储在大脑中，要给它们建索引。

我摸索出来的办法是归类，先找出含有关键字的关键词，如关于“花”的诗句，可以按“桃花”“杏花”“菊花”“梅花”等归类，如果类比较多，还可经将小类归到大类当中，如归入“春花”“夏花”“秋花”“冬花”等大类。这样记住大类就可以联想到小类，由小类再联想到诗句，可以将相关诗句快速检索出来并保存到短时记忆区中。在对抗过程中，如果“春花”一时想不起来，可以快速切换到“夏花”，总有一款适合你。

当然，如何将每个小类中所有的诗句都记下来，我还没有想到好的办法，这让我在比赛过程中挂一漏万，错过很多熟悉的诗句。

总结就是要成为一个数据分析师很容易，要成为一名合格乃至优秀的数据分析师不易。大数据火爆的时代，数据分析人才越来越受企业的青睐。很多同学也想去从事数据分析工作。那么，对于想转行或者是零基础学习数据分析的同学，应该从哪些方面学习呢就数据分析学习而言，需要的技能主要有以下几个模块：

具体如下

基础知识

基础知识包含数学、线性代数、统计学等，这些也是决定数据分析职业发展高度的基石。对于初学者，学习描述统计相关的内容和公式即可，再进一步就需要掌握统计算法，甚至是机器学习算法。对于算法相关的工作，则要对高数进行深入学习。

分析工具/编程语言

Excel是运用最广，也是最容易入门的数据分析工具之一，函数、数据透视表和公式必须熟练掌握。另外，还要学会一个专业统计分析工具，SPSS作为入门学习是比较好的。不过随着数据的增长，编程语言的学习将会使数据处理变得更加高效。

对于编程的学习，首先要学习SQL,掌握基本的增、删、改、查，这是任何一个数据岗位必备的技能。其次，学习Python或R，当然有些行业可能会用到SAS或者其他工具，请依据自己的行业选择，当然现在主流是使用Pyhton。

业务/行业/商业知识

脱离业务的纯数据分析是没有任何意义的，没有行业背景的技术如空中楼阁，所以不要走入这个死胡同;要想成为一个优秀的数据分析师， 首先要对业务了如指掌，在熟悉业务后;再去获取你需要的数据，通过你的数据分析能力，对数据进行分析，制定相应的方案。

协调沟通

数据分析工作会涉及到很多和业务部门、技术部门的沟通，做出报告后也需要进行展示，并说服别人接受自己的结果。因此，数据分析工作对个人的协调沟通能力也有一定的要求。

持续、快速学习

无论做数据分析的哪个方向，都需要有持续、快速学习的能力，学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架……数据分析领域中有学不完的内容，需要大家有一颗时刻不忘学习的心。

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