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Ⅰ 学数据分析，报考数据分析师考试有哪些条件
在考试前也应注意的：要模拟练习，想像老师可能出的题目，从考古题中，或从自我评量的题目中，从关键的词汇里尝试来自我解答，相信在不断的练习，你可以知道哪些部分需要再加强。
Ⅱ 项目数据分析师报考条件是什么
人才认证 主管机构 项目数据分析师专业技术培训项目的主办单位是中回国商业联合会数据分析专答业委员会及工业和信息化部教育与考试中心。 分管机构 各盛直辖市构建专业认证体系的形式存在，并开展培训、继续教育等工作。
Ⅲ 如何考大数据分析师
大数据分析师报考要求如下：
1、初级数据分析师：
（1）具有大专以上学历，或从事统计工作的人员；
（2）通过初级笔试、上机考试、报告考核，成绩全部合格。
2、中级数据分析师：
（1）具有本科及以上学历，或初级数据分析师证书，或从事相关工作一年以上；
（2）通过中级笔试、上机考试，成绩全部合格；
（3）通过中级实践应用能力考核。
3、高级数据分析师：
（1）研究生以上学历，或从事相关工作五年以上；
（2）获得中级数据分析师证书。
（3）通过高级笔试、报告考核后，获取准高级数据分析师证书；
（4）考生在获得准高级证书后，在专业领域工作五年，并撰写一篇专业数据分析论文，经答辩合格，获取高级数据分析师合格证书。
(3)数据分析师条件扩展阅读
技能要求
1、懂业务
从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理
一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
Ⅳ 2016数据分析师报考条件
2016数据分析师分报考条件（具备以下条件之一）：
1.大专以上学历，在相关行业连续半年以上实践、实习经历（提供学历证书原件、复印件和单位证明原件）。
2.中专学历者，相关专业（电子商务、计算机及其应用、通信工程、电子信息工程等）毕业，从事相关行业连续1年以上实践、实习经历。 非上述专业，须在相关行业连续实践3年以上（提供学历证书原件、复印件和单位证明）。
3.在校学生（含自学考试）大专层次以上相关专业（同上）学生报考必须已学习相关专业2年以上；其它学生报考须按教学大纲经系统培训80学时以上（培训学校结业证书或证明）。
4.持有相关职业技术证书的人员（提供证书原件、复印件）均可申报。
数据分析师考试相关知识：
考试安排：
数据分析师由工业和信息化部教育与考试中心和中国商业联合会数据分析专业委员会统一安排考核，截止2014年8月，考试共有三门《数据分析基础》《量化经营》《量化投资》，每门100分，60分及格制。
考试时间：
每年有4次考试。具体时间请关注CPDA数据分析师官网考试通知，大致在每年的3月、6月、9月、12月中旬。
颁发证书：
考核合格，学员获得：由工业和信息化部教育与考试中心颁发的《项目数据分析师职业技术证书》和中国商业联合会数据分析专业委员会颁发的《数据分析师证书》，证书可查询。见下图
希望能帮到您
Ⅳ 成为一名优秀的数据分析师需要什么条件
1、对上级：了解数据需求。最核心的是搞清楚领导对数据工作的满意/不满意点。用小本子记下来，交办了多少项事情，紧急程度如何。这样每周汇报完成了多少。慢慢做不等于闷不吭声做，越是见效慢的工种就越得分阶段的、日常的汇报进度。不然，领导看不到进展，就会以为新招一个人来了也没啥起色，就会心生怨念。大部分悲剧都是从这里开始的。 2、对业务部门平级：了解业务背景。业务流程自然要慢慢熟悉，之前发生过哪些重大业务动作要逐步了解。这些和构建分析思路，解答问题有重大关系。暗中观察不同部门对数据的态度，后续合作的时候，可以有针对性的。 3、对技术部门平级：了解数据流程。数据采集-清洗-存储-BI开发-维护，每个环节上都是谁在干，情况如何。要一一整明白。以后大家常在一起干活，关系自然要维护好。 4、对下级（如果有）：先别急着摆官威，先整明白现有的数据需求（报表/专题/BI）种类，用途，日常工作中下级有什么困惑。已经吃过饼的人，才最知道饼的滋味。别被老板画的大饼忽悠了，多听听基层真实情况，可以让自己更好理解形势。 以上~~听起来很怂，可却是比较稳妥的立足方式。也有些小伙很 *** ，进门就怀着“我为大家带阿尔法狗来啦！”的想法，指望着一进公司就做出超牛逼算法毁天灭地，哦不，改天换地。这种特激进的做法，往往容易惹麻烦。先处理好人际关系，摸清形势再有的放矢。
Ⅵ 如何成为一个数据分析师需要具备哪些技能
接下来我们分别从每一个部分讲讲具体应该学什么、怎么学。
数据获取：公开数据、Python爬虫
如果接触的只是企业数据库里的数据，不需要要获取外部数据的，这个部分可以忽略。
外部数据的获取方式主要有以下两种。
第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、 *** 会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。
另一种获取外部数据费的方式就是爬虫。
比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。
在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数（链接的菜鸟教程非常好）……以及如何用成熟的 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。如果是初学，建议从 urllib 和 BeautifulSoup 开始。（PS：后续的数据分析也需要 Python 的知识，以后遇到的问题也可以在这个教程查看）
网上的爬虫教程不要太多，爬虫上手推荐豆瓣的网页爬取，一方面是网页结构比较简单，二是豆瓣对爬虫相对比较友好。
掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、模拟用户登录、使用代理、设置爬取频率、使用cookie信息等等，来应对不同网站的反爬虫限制。
除此之外，常用的的电商网站、问答网站、点评网站、二手交易网站、婚恋网站、招聘网站的数据，都是很好的练手方式。这些网站可以获得很有分析意义的数据，最关键的是，有很多成熟的代码，可以参考。
数据存取：SQL语言
你可能有一个疑惑，为什么没有讲到Excel。在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据，如果你是一个分析师，也需要懂得SQL的操作，能够查询、提取数据。
SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情况下的数据：企业数据库里的数据一定是大而繁复的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根据你的需要提取2018年所有的销售数据、提取今年销量最大的50件商品的数据、提取上海、广东地区用户的消费数据……，SQL可以通过简单的命令帮你完成这些工作。
数据库的增、删、查、改：这些是数据库最基本的操作，但只要用简单的命令就能够实现，所以你只需要记住命令就好。
数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系：这个部分是SQL的进阶操作，多个表之间的关联，在你处理多维度、多个数据集的时候非常有用，这也让你可以去处理更复杂的数据。
数据预处理：Python（pandas）
很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。
比如空气质量的数据，其中有很多天的数据由于设备的原因是没有监测到的，有一些数据是记录重复的，还有一些数据是设备故障时监测无效的。比如用户行为数据，有很多无效的操作对分析没有意义，就需要进行删除。
那么我们需要用相应的方法去处理，比如残缺数据，我们是直接去掉这条数据，还是用临近的值去补全，这些都是需要考虑的问题。
对于数据预处理，学会 pandas 的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：
选择：数据访问（标签、特定值、布尔索引等）
缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充
重复值处理：重复值的判断与删除
空格和异常值处理：清楚不必要的空格和极端、异常数据
相关操作：描述性统计、Apply、直方图等
合并：符合各种逻辑关系的合并操作
分组：数据划分、分别执行函数、数据重组
Reshaping：快速生成数据透视表
概率论及统计学知识
数据整体分布是怎样的？什么是总体和样本？中位数、众数、均值、方差等基本的统计量如何应用？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？如何在不同的场景中做假设检验？数据分析方法大多源于统计学的概念，所以统计学的知识也是必不可少的。需要掌握的知识点如下：
基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等
其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等
其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar
概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程
其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等
有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。通过可视化的方式来描述数据的指标，其实可以得出很多结论了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎样的，近几年的变化趋势如何……
你可以使用python的包 Seaborn（python包）在做这些可视化的分析，你会轻松地画出各种可视化图形，并得出具有指导意义的结果。了解假设检验之后，可以对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断，已验证结果是否在可接受的范围。
python数据分析
如果你有一些了解的话，就知道目前市面上其实有很多 Python 数据分析的书籍，但每一本都很厚，学习阻力非常大。但其实真正最有用的那部分信息，只是这些书里很少的一部分。比如用 Python 实现不同案例的假设检验，其实你就可以对数据进行很好的验证。
比如掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。比如DataCastle的训练竞赛“房价预测”和“职位预测”，都可以通过回归分析实现。这部分需要掌握的知识点如下：
回归分析：线性回归、逻辑回归
基本的分类算法：决策树、随机森林……
基本的聚类算法：k-means……
特征工程基础：如何用特征选择优化模型
调参方法：如何调节参数优化模型
Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。
当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类，然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去学习如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。这就有点数据挖掘和机器学习的味道了，其实一个好的数据分析师，应该算是一个初级的数据挖掘工程师了。
系统实战
这个时候，你就已经具备了数据分析的基本能力了。但是还要根据不同的案例、不同的业务场景进行实战。能够独立完成分析任务，那么你就已经打败市面上大部分的数据分析师了。
如何进行实战呢？
上面提到的公开数据集，可以找一些自己感兴趣的方向的数据，尝试从不同的角度来分析，看看能够得到哪些有价值的结论。
另一个角度是，你可以从生活、工作中去发现一些可用于分析的问题，比如上面说到的电商、招聘、社交等平台等方向都有着很多可以挖掘的问题。
开始的时候，你可能考虑的问题不是很周全，但随着你经验的积累，慢慢就会找到分析的方向，有哪些一般分析的维度，比如top榜单、平均水平、区域分布、年龄分布、相关性分析、未来趋势预测等等。随着经验的增加，你会有一些自己对于数据的感觉，这就是我们通常说的数据思维了。
你也可以看看行业的分析报告，看看优秀的分析师看待问题的角度和分析问题的维度，其实这并不是一件困难的事情。
在掌握了初级的分析方法之后，也可以尝试做一些数据分析的竞赛，比如 DataCastle 为数据分析师专门定制的三个竞赛，提交答案即可获取评分和排名：
员工离职预测训练赛
美国King County房价预测训练赛
北京浓度分析训练赛
种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。现在就去，找一个数据集开始吧！！
Ⅶ 数据分析师的入职条件是什么
任职要求： 1.大专抄及以上学历有半年袭以上统计工作经验; 2.熟练运用office办公软件，熟练掌握、运用excel表格函数，有较强的数据统计、分析能力; 3.工作认真积极进取有较强的工作责任感和事业心有强烈的集体认同感和团队合作精神。
Ⅷ 数据分析师做什么工作，报考条件是什么
数据分析来师是为了适应大数据源时代要求，加强正规化、专业化、职业化的数据分析师人才队伍建设，进一步提升我国数据分析员师的职业素质和能力水平，经国家相关部委统一颁布实施，旨在通过掌握大量行业数据以及科学的计算工具，将经济学原理用数学模型表示，科学合理的分析投资和运营项目未来的收益及风险情况，为做出科学合理的决策提供依据。 报考条件没有限制。
Ⅸ 数据分析师主要做什么
专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。
互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。
与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。
就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
(9)数据分析师条件扩展阅读
数据科学家这个职业的定义有点广泛。同样叫数据科学家，在不同行业不同公司干的活可能是很不一样的。
有的偏机器学习、建模，有的偏数据分析。有的叫数据科学家，干的很多事情跟软件工程师（SWE）很类似。有的偏产品，风格短平快。有的偏长期研究，看的是一两年甚至更久的效果。
做数据分析的最终目的，那就是通过数据分析来引导产品改进的能力。任何方面的技能，归根结底都需要为这个目的服务。
Ⅹ 项目数据分析师报考条件是什么
至少大专学历，大专学历需有数据分析相关工作2年经验 本科及以上学历，可直接报名 项目数据分析师，是考培一体化的，需要参加培训，方可考试 现在，项目数据分析师已经改名为 数据分析师
1郑来轶中国统计网创始人，早期苦于求学习数据分析无门，2008年初就自己创办了中国统计网，通过QQ群汇聚了2万左右的数据分析爱好者，与大家一起学习。凭一腔热血2007年以来投身于移动互联网行业的数据分析、数据挖掘工作，干过乙方、呆过甲方，玩过小米加步枪、搞过大数据，码得代码，玩得Excel，搞得SAS，搞过架构，玩过展现，还玩Html、PS、Flash、网络营销。2数据元素网名又叫黑阳，当时认识的时候觉得好奇怪，怎么叫这么个网名。。。中国统计网的核心管理成员，旗下EC数据分析网站创办人，多年专注于游戏行业数据分析工作，对游戏、电子商务、互联网行业有比较好的把握。
数据编程工具有Python、R、SAS等，目前用的多的是Python,如果有语言基础的小伙伴上手很快，语法、函数、面向对象这些都比较简单，没有基础的小伙伴也可以自学，不是很难，可以去九道门商业数据分析实训中心每天学习一节课，听完后可以去阿里云大学官网去做一些Clouder，增加对Python在项目中的使用场景理解，数据清洗、爬虫、数据分析、数据可视化这些是工作中经常用到的。
推荐书籍：
数据存储：主要是数据库、数据建模，分析师对数据仓库需要了解，这些基础课程完全可以自学，优达学城里面有这些课程，老师讲的还不错，也可以去九道门做些实验项目，他们有时候搞活动是免费的；如果你觉得还是难，那就采用最基础的学习路径，直接买MYSQL关系型数据库的书看，随便到网上去找个免费的MYSQL课程听；先解决会的问题。aaa
书籍：
另外分布式存储HDOOP需要简单了解就可以了，如果能自己搭建3个节点跑通，个人觉得就OK了。
云计算：做为分析师对云计算的技术作为了解就可以了，可以不做目前的
强化学习内容数据预处理：这个是数据分析师必须时刻记住的事情，从我们这个行业有句行话叫垃圾进来垃圾出去，如果数据质量控制不好，后面做的再牛逼，也是垃圾；这个课程主要是看大家对数据的理解和质量控制的方法，目前市场上有专门的岗位就叫ETL数据清洗工程师；有专门的数据质量控制或者数据清洗的书。
建议书籍：
看书是SAS，SPSS，R语言，数据库查询语言。面试的话，非应届毕业生面试的上家工作的工作经验，应届毕业生的话，问你的实习经历和数据分析技术水平，毕业论文用的什么分析技术和结论等。
多媒体环境下外语教学研究状况的统计分析与反思论文
多媒体环境下我国外语教学研究状况的统计分析与反思
摘要：本文继娜敏在2008年在外语界发表的“多媒体计算机技术与外语课程的整合研究———对我国多媒体辅助外语教学研究状况的统计分析（1995—2006）”一文之后，对过去7年（2007—2013）中的8种主要外语期刊刊登的有关多媒体辅助外语教学研究的论文做了数据统计和文献分析，与娜敏的统计结果进行对比，并根据统计的数据进行了反思，得出如下结论：①最近七年，我国计算机辅助英语教学的研究整体上呈明显的下降趋势。②从研究内容来看，主要围绕以下几个方面展开：计算机多媒体辅助英语教学的理论探讨，课堂实践，多媒体环境下的师生研究，计算机辅助语言测试，计算机多媒体网络技术与软件。③从整体上看，实证研究的数量从2008年开始处于稳定且与理论研究方法数量持平的状态。最后，对整篇文章进行了总结并针对之前的研究现状提出了简单的几点建议。
关键词：计算机辅助语言教学；外语教学；统计分析
21世纪是海洋的世纪，我国的船舶工业也进入了一个新的历史时期，在得到了更多的发展机会的同时，也面临着更大的挑战。为了能够更进一步地发展船舶工业，我国应该从造船业的基础入手，不断强化造船工业基础。我国船舶工业的现状具体表现为技术落后，设备不足，对于国外的依赖很大，很多重要技术无法摆脱受制于人的局面，而造成这些问题的根本问题就是我国在这个领域的高素质人才太少。现阶段，培养更多的船舶以及海洋工程专业人才非常紧迫。从目前我国船舶以及海洋工程专业基础课程教学的现状来看，其中还存在一些问题，这些问题如果不及时解决，必然阻碍我国船舶工业的发展。因此，立足现状，制定最为有效的解决方法，是现阶段相关教学领域的工作人员需要深入研究的重点课题。
一、船舶及海洋工程专业基础课教学的现状及存在的问题
1.教材与教学内容仍有待进一步更新。船舶以及海洋工程是一个积淀深厚的传统领域，因此专业课程教学的开展必须要从我国船舶工业的实际情况出发，将教材与飞速发展的工业现状结合，与此同时还必须要满足各种人才的需求。这样一来，我国船舶与海洋专业的基础教学工作难度更大，形势更加严峻。现阶段，我国在这个方面的基础教学中，教材不足，内容匮乏，很多内容无法正确取舍，教学过程中比例失衡，虽然很多教材中针对研发现状方面进行了相关补充，但是课程内容单一，创新少的现状依旧无法改变；另外，课时少，内容忽视由浅入深的规律等问题也存在，这些都制约了教师工作的开展，影响了教学效果。
2.教师教学方法缺乏创新、教学随意性大。教学效果是否能够得到实现，教师是一个非常关键的因素。在我国，教师问题由来已久，并且已经成为了教育中的一个硬伤，制约我国教育的发展和进步。具体的表现为：①教师自身的修养不够，思维守旧不灵活，最主要是对教育没有兴趣，缺乏热情。一名合格的教育工作者，拥有丰富的底蕴以及对本职工作的极度热情，是最为基本的素质。同时还需要具有创新精神，能够与时俱进。作为教师，不懂得语言的运用，没有科学的授课方法，学生将无法真正领会到课程的真正意义，更无法产生兴趣。②部分教师在授课时过于主观，讲课内容松散，毫无系统性可言，还有一部分教师授课方法死板，不懂得创新，授课内容陈旧，无法激发学生兴趣。比如介绍船舶操纵性时，就可以介绍水翼船、气垫船、多体船等各种最新船型及其船舶操纵的特点，并让学生展开讨论与分析，这样结合船型最新的发展动态来讲述本专业知识，会有更好的教学效果，从而激发学生学习的兴趣。
3.教学策略和教学手段运用不当。在课堂上，教师不擅长运用多元化的教学手段，并且过于追求形式化的教学，没有从教育创新的理论基础出发，导致理论与实际相分离，从而无法真正让教育的效果发挥出来；同时，没有重视学生的个体差异，教学手段古老单一，没有做到因材施教。这一年龄段的学生，比较好动，注意力集中能力差，对于新鲜事物具有强烈的好奇心。教师应该从这个整体特性出发，运用新型的教育方法，例如多媒体教学，通过生动的讲解，吸引学生的注意力，激发其学习兴趣，从而主动进行学习，这样不但能够培养他们的自主学习能力，同时也能够有效提高教学效果，一举多得。
二、有关船舶及海洋工程专业基础课教学的若干思考
1.关于培养创新能力的思考。在教学中，教师应该注意教学方式以及教学内容上的创新，要能够从理论基础出发，在这之上发展并找到新的高效率的教学模式。而创新能力的关键在于发展创造性思维，也就是说在确定了问题之后，教师应该建立知识的立体化联系，构建横向和纵向的知识网络，积极进行联想，活跃思维，善于总结经验，举一反三，从特殊能够向一般延展，从而找到教学的规律所在。在授课过程中，要将培养学生的独立思维能力和学习能力作为重点，同时将学科史上突出的理论以及工程方法进行对比分析，将其基本思想的本质以及局限性揭示出来，让学生知道其兴衰枯荣的根本原因。这实际上就是一种“温故而知新”的方式，能够有效帮助学生建立完整的思维体系。培养创新能力要求在基础课程中增加近代内容的比例，要从现状出发，教学内凸显现阶段的科研前沿内容，这样才能够确保教学内容的先进性。具体的说，就是科学地添加先进的教学内容，同时注重新方法与新思想的运用。我国的经济发展非常迅速，但是与世界发达国家相比还存在一定的差距，世界范围内的传播事业也开始向着更加大型、高速化的趋势发展。那么因此而产生的交叉学科，其中所延伸出来的概念也成为了船舶海洋专业的基础课程中的重点知识。在船舶大型化、高速化的趋势下，高速船的.设计及相关性能研究应该进一步考虑船行波与尾浪对航道安全和生态环境的影响。创新能力培养还应该从学生个体差异出发，发展个性，鼓励他们提出建议，不同的观点相互影响碰撞，这样才能够产生新的理论与思想。同一种模式不加以改变的教学模式，学生的创新能力得不到培养，自身的能力得不到发挥，没有自己的风格，不利于教学创新目的的实现。
2.关于课程建设的思考。这里说的是关于课程建设的一般性的思考。课程建设主要关注的是共性，而创新能力的培养尤其应该强调个性。就课程建设的主要内容及实践来看，主要关注的是共性而非个性。从某种意义上说，课程建设是趋同，而创新思维是求异。课程建设的思路与培养创新型人才的要求似乎不太一致。课程建设主要关注的是教学的过程，而教师自身素质的提高才是根本。这些年的课程建设主要关注的是教学的过程，而对于教师自身素质的培养与提高注意不够，难免有急功近利之嫌。
3. 关于教师的主导作用和学生的主体地位的思考。船舶及海洋工程的大多数专业基础课就其性质而言近于应用力学类的课程，而教学时数较少，学生对有关专业的工程背景陌生，课堂上学生人数多。教师宜采用启发式、发现式教学法，调动学生积极性，引导学生深入思考问题、探索问题，总结物理规律，提高学生分析问题和解决问题的能力。例如，举办小型系列讲座，介绍一些相关的工程背景、学科研究史、学科研究现状及最新成果等，鼓励并引导学生积极参与讨论、写读书报告或小论文。教师对学生的课外学术活动给予相应评价，并记入平时成绩。笔者一向对于高等学校中实行的学生给教师的教学打分的评价方式持异议。学生可以对教师的教学态度、教学方式、学生的理解程度等做出客观评价，但是无法对教师的教学水平、教学质量甚至教学效果做出客观评价。
4. 关于传统教学手段与多媒体教学手段的思考。现阶段，多媒体技术已经非常成熟，并在很多高校教学中得到了应用，因此进行船舶与海洋基础课程讲解的时候，教师也应该积极的采用多媒体技术，将传统教学方法与多媒体教学手段相结合，能够更好的实现教学目标。多媒体课件要设计精细，准备充分，这样才能够充分发挥出其教学辅助作用，达到事半功倍的效果。多媒体技术与信息技术相结合，为现代化的教学课堂提供了丰富的教学资料，优化了教学方法。因此，教师要注意应用的灵活性，课件设计要具有针对性和趣味性，这样才能够在完成教学目标的同时，活跃课堂气氛，为学生创造轻松愉悦的学习环境。另外，学校在多媒体教学方面，也应当给予大力支持，保障多媒体教材的专业性与可行性，这是其得以广泛应用的前提。学校和教师应当将多媒体教材的问题作为工作中的重点。教材内容上，可以将多媒体技术填充进去，也可以合理的将教材进行更换，从而实现完善教材，解决教师教学重点、难点的目的。教师需要利用电脑以及各种信息数字产品进行多媒体教学，不但能够声情并茂传授知识，也可以使资料搜集更加方便、快捷。这样的授课模式，教师自由掌控教学方式和教学思路，其自主发挥的空间比较大，有利于其课堂教学效率的提升。所以说，在课堂上适用专业性的教材资料，能够节约很多做数据图标的时间，从而实现教学效率的最大化，也有利于多媒体教学技术的进一步传播。在讲授船舶粘压阻力的有关内容时，若能演示相应的船体绕流流线的实验照片，最好是实验的影像资料，则有助于学生将船体几何与相应流场特征联系起来，建立正确的物理概念。多媒体教学手段已被实践证明是一种至少目前被学生认可的教学手段。
三、结语
本文针对目前船舶与海洋专业的基础课程教学问题进行了几点分析，从中能够看出，在这个专业授课过程中，教学方法单一古板、内容老旧、教师素质不高的问题依旧存在。由于该专业的开放性、交叉性、综合性非常强，因此，教师需要采用多元化、科学化的教学方式，发展学生个性，进行教学创新，从而为国家培养更多的专业性人才，实现教学效率与质量的双重提高。
参考文献：
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陶永宏，刘日胜。江苏省发展海洋工程的战略思考.江苏船舶，2009，26（4）：39-40.
数据分析可以分成两部分，一部分是对分析过程及分析结果的描述，另一部分是结合专业知识对结果进一步分析，为什么会出现这样的结果。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
论文数据分析分析目的：
数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。
通过数据进行分析的论文用数据是数学方法。
数据分析方法：将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系。
此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。
数据分析目的：
数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。
例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。
论文常用数据分析方法
论文常用数据分析方法，对好的论文分析研究方法应该从哪些方面展开，如何表达才能显得自己对该论文真的有所理解，应该看哪些书呢？下面我整理了论文常用数据分析方法，一起了解看看吧!
论文常用数据分析方法分类总结
1、 基本描述统计
频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。
描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。
分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的`数据进行汇总统计。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。
Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。
折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。
重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：
4、 差异关系研究
T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。
当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。
如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。
如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。
5、 影响关系研究
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。
回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。
回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。
通过数据进行分析的论文用数据是数学方法。
数据分析方法：将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系。
此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。
数据分析目的：
数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。
例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。
1. 基础理论性论文。这类论文的研究对象是相关领域的概念、理论，而非实践规律。研究方法主要是在已有相关理论、思想的基础上，综合运用归纳、推演等推理方式，过一系列抽象思维获得关于特定主题的认识成。础理论性论文要具有相关学科的雄厚理论基础，乃常不道用于刚刚涉足论文写作的初学者。
2. 应用研究型论文。这类论文关注实践，常是在综合运用相关理论的础上，对实践中热点、焦点、难点、疑点问题(尤其是新问题)进行分析，找出问题产生的原因，并提出具体的操作策略或建议。如果将理论研究型论文比作科学家进行的研究，那么应用研究型论文就更像是大师的作品，它旨在解决现实问题，推进理论白实践转化。
3. 学术争论性论文。这类论文通常针对他人公开发表的文章或见解提出不同的看法，进行基于充分论据的商榷，看重揭示他人研究的不足或错误之处。学术争论性论文可以明确争论的对象，如某某专家的某一篇文章，也可以泛指某类观点，争论的主题可以是理论问题，也可以是实践问题，当然，学术争论不是各说各话的争吵，对科学性、逻辑性、严密性的要求更高。最后，学术争论性论文必须“对事不对人”，不能借论文对作者进行恶意攻击。
4. 调查报告型论文。这类论文以调查为础，常从现实中的某一问题出发，通过深入的调查、访谈获取数据，进而进行整理、加工分析，并将调查结果进行科学的呈现。调查报告型论文必须包含大量的原始数据，“用数据说话”是此类文章的重要特点。
5. 文献综述性论文。这类论文以他人研究成果为研究对象，所谓“综”就是归纳，必须对占有的大量素材进行归纳整理、系统介绍和综合分析，使同领城的研究成果更加层次分明、逻辑清晰。所谓“述”就是评述，要对所写主题进行较为全面、深入、系统的论述或评论，进而发表自己的见解。
Pearson相关系数可以帮你解决这个问题。下载一个spss分析程序，将数据输入，要有表头（变量名）。在Analyze-Correlate-Bivariate里，将所有变量选入，点击ok，得出输出结果。得出双侧检验的可信度，然后你在确定一个可置信度P，如果得出结果小于你给出的P，则表明相关。一般性来讲小于即可信。如果不用软件，动手算有点复杂。附上原理图。不懂+qq690463945.
问题一：怎样进行论文数据分析 请在此输入您的回答，每一次专业解答都将打造您的权威形象数据源：（是什么） 研究区域描述：（如果你研究的是区域的话，要写出研究区域你要研究的那一方面的发展概况） 数据处理方法：你用了什么方法，仔细描绘，比如怎么选取变量，有 *** 参数或部分数据啦等等，怎么检验你处理的方法是否恰当啦 问题二：论文结果分析怎么写 结果是你实验过程中记录的各项变化和数据。列出图、表更直观一些。并且要做一下适当的说明。 分析是将这些结果说明了什么写出，即结论，同时是否与你的预期一致，还有你的实验结果有什么意义。 如果结果与预期不符，说明一下原因或可能的原因。 问题三：有数据了怎么写数据分析的论文 20分 数据了，写数据，分析的 问题四：论文的数据分析怎么写 你可以把数据发给我看看，我帮你看下 问题五：关于毕业论文的数据分析 我觉得你先要明白想用这些数据得出怎么样的结果 然后我就知道怎么样进行数据分析 数据分析只是方式，前提是你要明白自己的目的 问题六：论文中数据显著分析，怎么做是啊a，b，c 论文不难写的，不要抄袭，有自己的观点就行，不会写可以问我的。论文常指用来进行科学研究和描述科研成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行科学研究的一种手段，又是描述科研成果进行学术交流的一种工具。 问题七：急！！毕业论文实证分析中的样本选取和数据来源怎么写啊 20分 数据可以去公司里面，年鉴等地方找 不要相信其他人说的给你，什么没问题，都你的 我经常帮别人做数据分析的 问题八：毕业论文的假设检验进行数据分析后 有些没通过 影响大吗 最后的结论怎么写 要写哪些内容 25分 做的是什么假设检验：方差分析、卡方检验、秩和检验还是直线相关与回归 问题九：这个论文数据分析该找哪些数据，该怎么分析，求大神指导。 这个框架 没有办法判断 你需要把模型的设定 先做出来 才可能确定数据选择和收集 问题十：工程力学论文怎么写，其中的数据分析如何 1，定义：应用于工程实际的各门力学学科的总称。常指以可变形固体为研究对象的固体力学。广义的工程力学还包括水力学、岩石力学、土力学等。工程力学是研究有关物质宏观运动规律，及其应用的科学。 2，一般工程力学包括结构力学，理论力学，材料力学即三大力学。它们的关系是包括与被包括的关系。包括实验力学，结构检验，结构试验分析。模型试验分部分模型和整体模型试验。结构的现场测试包括结构构件的试验及整体结构的试验。实验研究是验证和发展理论分析和计算方法的主要手段。
最大方差旋转只是其中的一种旋转方法，因为该方法旋转后的结果很清楚，所以一般默认选择都是这种方法，至于做主成分分析，是需要看原始数据情况的，如果原始数据变量就很少，不超过三五个这样的，就没必要做主成分分析。
看数据应该是做主成分分析的变量也就只有2个，这样根本没必要做主成分分析。
因子分析模型中，假定每个原始变量由两部分组成：共同因子和唯一因子。共同因子是各个原始变量所共有的因子，解释变量之间的相关关系。
扩展资料：
唯一因子顾名思义是每个原始变量所特有的因子，表示该变量不能被共同因子解释的部分。
主成分分析是试图寻找原有变量的一个线性组合。这个线性组合方差越大，那么该组合所携带的信息就越多。也就是说，主成分分析就是将原始数据的主要成分放大。
因子分析，它是假设原有变量的背后存在着一个个隐藏的因子，这个因子可以可以包括原有变量中的一个或者几个，因子分析并不是原有变量的线性组合。
一般来说方法都选择主成分方法，但是在python中进行因子分析时用的不是这个方法。
参考资料来源：百度百科——spss
最大方差旋转 只是其中的一种旋转方法，因为该方法旋转后的结果很清楚，所以一般默认选择都是这种方法 至于你做主成分分析 是需要看你的原始数据情况的，如果你原始数据变量就很少，不超过三五个这样的，就没必要做主成分分析。看 看你的数据应该是做主成分分析的变量也就只有2个吧 这样根本没必要做主成分分析
创建论文数据分析计划提示：
1、系统化
学生可以通过将研究数据系统化来开始论文数据分析。收集想法，思考哪些方面是重要的，而哪些会让自己的想法变得混乱。思考自己所收集信息的真正价值，信息的数量不会帮助论文写作，质量更加重要。
2、结构
组织论文分析。对于学生和读者来说，一切都应该非常清楚。无论主题多么复杂，都应该将其分成几部分，并按顺序排列，使人们能够对问题的所有要点有一个很好的了解。每一章都应该是自己的一个小想法。
3、词汇
论文中不应该有自己不理解的任何词汇，因为很可能读者也不会理解。对于不理解的术语，或者在写作过程中学到的术语，应该在创建论文分析时进行解释。
4、因果关系
在收集数据并将材料系统化后，学生应该退后一步，考虑因果关系。应分析关键点的有效性。如果已经做好了系统和结构部分，这应该不会太复杂。
5、重要性
从理论和实践上思考论文的要点。如果不了解大局，就无法制定好的论文数据分析计划，这就是整篇论文的意义所在。
6、简化
最后，论文数据分析计划可以帮助写作。不要浪费太多时间将已经很复杂的任务复杂化。目标应该清晰，过程要简化。
论文常用数据分析方法
论文常用数据分析方法，对好的论文分析研究方法应该从哪些方面展开，如何表达才能显得自己对该论文真的有所理解，应该看哪些书呢？下面我整理了论文常用数据分析方法，一起了解看看吧!
论文常用数据分析方法分类总结
1、 基本描述统计
频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。
描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。
分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的`数据进行汇总统计。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。
Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。
折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。
重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：
4、 差异关系研究
T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。
当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。
如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。
如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。
5、 影响关系研究
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。
回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。
回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。
通过数据进行分析的论文用数据是数学方法。
数据分析方法：将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系。
此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。
数据分析目的：
数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。
例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。
论文的数据分析怎么写如下：
首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。
另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。
接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。
那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。
在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。
给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。
在此提醒大家搜集到数据之后，一定要按照自己的习惯整理保存好，避免后期使用数据时出现差错。