包頭中考英語數(shù)據(jù)分析分析

技術(shù)分析結(jié)論中我們要寫出分析過程以及結(jié)果，影響結(jié)果的原因等等

1. Analytic Visualizations(可視化分析)



不管是對數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結(jié)果。

2. Data Mining Algorithms(數(shù)據(jù)挖掘算法)



可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities(預(yù)測性分析能力)



數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測性的判斷。

4. Semantic Engines(語義引擎)



我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設(shè)計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management(數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理)



數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以保證一個預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。

學(xué)情分析包括：學(xué)生的年齡特點分析、學(xué)生現(xiàn)有的知識和技能水平、認(rèn)知方式和學(xué)習(xí)風(fēng)格、學(xué)習(xí)動機和學(xué)習(xí)態(tài)度、學(xué)生的學(xué)習(xí)過程和學(xué)習(xí)錯誤的原因等方面。

學(xué)情分析的目的：全面分析學(xué)生學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)、需求、方法和習(xí)慣等，才能制定科學(xué)、合理的教學(xué)目標(biāo)，設(shè)計有針對性的教學(xué)方案，靈活地駕馭課堂教學(xué)，作為一線教師，只有不斷地探索、實踐、改革、創(chuàng)新，才能使我們的課堂更加精彩有效。

分析的主要內(nèi)容包括學(xué)生的四起點能力分析，學(xué)生的個人學(xué)習(xí)風(fēng)格以及學(xué)生的基本特點。

一、學(xué)情分析常用的方法。

1、觀察。

2、談話。

3、問卷。

4、實驗。

二、學(xué)情分析中出現(xiàn)的問題：沒有注意學(xué)生的能力起點，不能正確的對學(xué)生進(jìn)行相對應(yīng)水平的教學(xué)，不清楚學(xué)生的學(xué)習(xí)方式，不知道學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣，不清楚學(xué)生的認(rèn)知規(guī)律。

三、學(xué)情分析的重要性：經(jīng)過多種方式對學(xué)生進(jìn)行情況分析之后，更好的了解掌握學(xué)生的基本情況和學(xué)習(xí)情況，才能對學(xué)生更好的教學(xué)服務(wù)，減少教學(xué)的盲目性，使他們更好地掌握知識，明確學(xué)習(xí)目標(biāo)。