当前位置：搜档网 › 基于大数据分析的计算材料科学教学研究

基于大数据分析的计算材料科学教学研究

Technology Analysis

技术分析

DCW

数字通信世界

2019.09

1 引言

大数据这个词是伴随着全球数据爆炸式增长而提出的，它主要用于描述巨大的数据库。与传统数据库相比，大数据通常包括很多非结构化数据，并且需要更多实时性的分析。同时，大数据也带给我们来了新的挑战，如何有效的组织和管理数据成为目前急需解决的难题。大数据具有大量、多样、快速、有价值等特征，这为我们的学习科研带来了极大的帮助。

通过用大数据方法对材料进行研究属于计算材料学的范畴，计算材料科学是将材料科学与量子物理，力学，数学等学科相结合而形成的学科。材料的微观组织以及原子的排列顺序，晶格结构决定了材料的性能，通过了解材料从原子的排列到相的形成过程，微观组织的变化过程以及材料宏观性能与有效服役时间之间的相互关系，就可以更好的发现和制造新型材料。材料基因组计划主要通过将高效的材料理论计算与模拟工具、高通量快速的试验方法、材料性能数据库和信息学等相结合，建立高效的材料数据库。基于大数据方法的材料计算的方法主要包括第一性原理、分子动力学计算、CALPHAD 方法、蒙特卡罗法、元胞自动机法和有限元分析法等。通过基于大数据分析的计算材料科学的计算模拟，可以获得材料的热力学性能、力学性能、物理化学性能、材料的结构、点缺陷和位错迁移率、晶界能和晶界移动性、析出相尺寸等性质，从而更好的了解材料。

2 材料学大数据处理基础理论

基于大数据处理的计算材料学包括许多种方法，主要有第一

原理、分子动力学、蒙特卡洛、元胞自动机、相场法、有限元分析等。由于学生基础知识欠缺较多且授课时间有限，以上方法不能全部应用到教学实践中。因此，根据教学课程的实际情况以及不同的计算材料方法的不同特点，本文主要研究应用广泛的第一性原理和分子动力学的教学，使学生从原子，分子角度更好的理解材料学。

2.1 基于大数据分析的第一性原理方法

第一性原理计算又称为从头算法，是基于量子力学原理的大数据计算方法。第一性原理计算通常不使用经验参数，不依赖实验结果，通过空间群，电子质量，光速，质子中子质量等少数实验数据去做量子计算，通过求解薛定谔方程，从而推导出材料的热力学，电学及磁学等物理性质的方法。第一性原理方法的计算量非常大，因此很难在短时间内求解出精确解，只能借助一些近似的手段求解近似解。由于计算量的局限性，目前第一性原理计算仅适用于材料的微观尺度的计算，但第一性原理具有精确性和普适性的特点而成为目前材料学计算不可或缺的一种方法。

第一性原理方法结合高通量数据和高通量性能的计算方法可以很大程度降低模拟时间，模拟过程包括动力学、结构稳定性和表面稳定性等物性特点，结合密度泛函理论的第一性原理计算方法，可以同时描绘新材料数据迁移变化，进一步获得新材料的态密度、电子能态、电荷密度等信息。根据物理性能和化学性能参

数之间的联系，从理论上可以获得材料的热力参数、机械性能、光学性能、电磁性等基本物理化学参数。2.2 基于大数据分析的分子动力学

分子动力学是指将不同体系下特定的势能函数作用于由众多粒子构成的系统中，同时通过附加外界条件，如温度，压力等，对体系中的所有粒子求解牛顿方程，然后通过统计物理学的方法来得到宏观材料性质的过程。分子动力是学基于牛顿经典力学进行计算的，是一种确定的方法，通过给定粒子的初始坐标和初始速度，利用方程可以计算粒子后续每一时刻的状态。在实际计算过程中，计算机首先读取自行创建的初始体系结构，然后通过势能函数给体系中粒子施加作用力，从而计算出粒子的加速度，不断计算粒子的坐标以，速度等参量，最后通过选择不同的统计系综方法得到材料相关的热力学性质。目前，分子动力学广泛应用于固体材料的性质研究，如材料的弹性模量，热导率等计算。

分子动力中分子力场优化问题是建设材料分子动力学计算平台的关键问题，解决这一问题的方法包括遗传算法和粒子群算法。遗传算法的出现成为了科学研究领域常用的优化工具，近年来，随着大数据计算的兴起，使得遗传算法在数据处理方面也得到了有效的应用。遗传算法主要包括数学基础研究，算法结构研究，基因操作研究，参数选择研究等。。

3 基于大数据分析的计算材料学与教学实践的结合

基于大数据分析的计算材料学课程具有极强的实践性，能够将基础知识与材料模拟的具体模型联系在一起，从而使学生对计算材料科学产生浓厚的兴趣。通过将教学和计算材料结合，实现理论与模拟相结合的教学。在教学过程中通过设定具体的教学目标来培养学生的能力，同时与数据库筛选，结构优化，结果优化相结合，实现教学与科研的同步进行。使得学生积极融入课堂，最终取得更好的效果。

3.1 基于大数据分析的第一性原理与教学实践的结合

第一性原理作为基于大数据分析的计算材料科学的一种典型方法，人们开发了许多模拟平台，如Materials Studio ，Vasp 等。通过高通量方法筛选优化计算模型，解决了材料计算过程中计算耗时的部分问题，并通过高通量的原子结构优化、电子结构优化、弹性性能算法设计，能够更加准确快速的得到模拟结果。在教学过程中通过晶胞模型的建立、晶胞与原胞的转换、电子密度、能量曲线、态密度及能带结构等，使学生快速掌握原子结构模型的建立，并与材料的基础理论相结合，取得更好的效果。3.2 基于大数据分析的分子动力学与教学实践的结合

分子动力学是材料大数据处理中又一典型方法。针对分子动力学，科学研究者们开发了很多并行化计算平台，如Lammps ，Gaussian ，Amber 等。通过遗传算法进行分子力场优化之后进行计算，更加快速准确的得到模拟结果，然后通过可视化界面，可以直观地给学生展示温度变化过程中，分子的移动、（下转第94页）

基于大数据分析的计算材料科学教学研究

赵宇宏，杨文奎

（中北大学材料科学与工程学院，太原 030051）

摘要：以大数据分析为基础的计算材料学教学是材料教学中的重要组成部分。由于其具有数据库庞大、理论知识繁杂、模拟范围广等特点，使得基于大数据分析的计算材料学教学的开展与实施存在较大的困难。本文通过将基于大数据分析的第一性原理，分子动力学与教学实践相结合，使学生能够更加直观的从原子，分子的角度了解材料的变化。帮助学生筛选优化数据，学会理论分析的方法，掌握运用专业知识的能力，从而培养学生的科研能力和综合素质。

关键词：大数据分析；计算材料科学；第一性原理；分子动力学doi ：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.09.060中图分类号：TP391 文献标示码：A 文章编码：1672-7274（2019）09-0083-02

数据分析调查报告模版

数据分析调查报告模版下面是我对数据分析的一些格式及规范要求数据分析应当包括以下几个主要部件： 1.样本情况分析及调查工具说明 2.调查结果分析以图表加文字的方式呈现数据分析的结果，并对结果简单的解释与说明。（1）表格设计的要求表格应为三线表（自动套用格式中的“简明Ⅰ型”），表格应当包括表序号、表题目，及数据内容。其中表格中的数据及文字小正文一号，表格序号在报告中进行统一设计与安排，且表格题目应当在表格的正中上方。图表的设计要求，图表设计大小应当与正文的文字大小匹配，图表应当包括图序号，图题及图形。其中图序号在报告中也应当进行统一设计与安排，但不得与表格序号混用。图题目应当在图表的正中下方，图中的数据与文字也应当比正文文字小一号。一些简单与明白的数据结果，仅以表格陈述就可以。但如果数据结果比较复杂，数据结果比较繁多，那么可以将表与图结合起来进行数据结果描述。这样既给读者具体的数据结果信息，亦能使数据信息以很具像的方式进行呈现。（2）结果的分析应体现层次性。一般按大家的操作化结构，分专题进行结果分析。每个专题结束之后，应当进行简要的总结与归纳，突出其中一些主要或令人意外的结果。最后，在所有的专题分析完之后，应当有一个综合的分析，并在其中陈列本次调查结果中最具有价值的一些结果与结论。（3）结果分析中，禁止用大量的文字对结果进行说明性的描述，请大家尽量使用简洁与简单的方式陈述结果，但也不能只为追求很少的文字，对一些内容结果进行有选择性的删除，务必做到二者的平衡。（4）调查报告中，如果有引入统计符号，所有的统计符号均为斜体表示。请大家先自学教材后面附录二中的社会调查报告实例，然后再参考下面的一份调查报告样例：

《数据分析》练习题

《数据分析》练习题 1.一个地区某月前两周从星期一到星期五各天的最低气温依次是(单位:℃):x 1, x 2, x 3, x 4, x 5和x 1+1, x 2+2, x 3+3, x 4+4, x 5+5,若第一周这五天的平均最低气温为7℃,则第二周这五天的平均最低气温为。 2.有10个数据的平均数为12，另有20个数据的平均数为15，那么所有这30个数据的平均数是( ) A ．12 B. 15 C. 1 3.5 D. 14 3.一组数据8,8,x ,6的众数与平均数相同，那么这组数据的中位数是（） A. 6 B. 8 C.7 D. 10 4.某校在一次考试中，甲乙两班学生的数学成绩统计如下：请根据表格提供的信息回答下列问题：（1）甲班众数为分，乙班众数为分，从众数看成绩较好的是班；（2）甲班的中位数是分，乙班的中位数是分；（3）若成绩在80分以上为优秀，则成绩较好的是班；、（4）甲班的平均成绩是分，乙班的平均成绩是分，从平均分看成绩较好的是班. 5.在方差的计算公式 ()()()222 21210120202010 s x x x ??= -+-+???+-??中，数字10和20分别表示的意义可以是( ) A ．数据的个数和方差 B ．平均数和数据的个数 C ．数据的个数和平均数 D ．数据组的方差和平均数 6..如果将所给定的数据组中的每个数都减去一个非零常数，那么该数组的（） A.平均数改变，方差不变 B.平均数改变，方差改变 C.平均输不变，方差改变 D.平均数不变，方差不变 7..已知7,4,3,,321x x x 的平均数是6，则_____________321=++x x x . 8..已知一组数据-3，-2，1，3，6，x 的中位数为1，则其方差为 . 9..已知一组数据x 1,x 2,x 3,x 4,x 5的平均数是2，方差是 3 1 ，那么另一组数据3x 1－2,3x 2－2,3x 3－2, 3x 4－2,3x 5－2的平均数是和方差分别是 . 10..关于一组数据的平均数、中位数、众数，下列说法中正确的是（） A.平均数一定是这组数中的某个数 B. 中位数一定是这组数中的某个数 C.众数一定是这组数中的某个数 D.以上说法都不对分数 50 60 70 80 90 100 人数甲 1 6 12 11 15 5 乙 3 5 15 3 13 11

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合，分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

(大数据)北邮大数据技术课程重点总结

5.数据化与数字化的区别数据化：将现象转变为可制表分析的量化形式的过程；数字化：将模拟数据转换成使用0、1表示的二进制码的过程 6.基于协同过滤的推荐机制基于协同过滤的推荐（这种机制是现今应用最为广泛的推荐机制）——基于模型的推荐（SVM、聚类、潜在语义分析、贝叶斯网络、线性回归、逻辑回归）余弦距离（又称余弦相似度）：表示是否有相同的倾向欧几里得距离（又称欧几里得相似度）：表示绝对的距离这种推荐方法的优缺点：它不需要对物品或者用户进行严格的建模，而且不要求物品的描述是机器可理解的；推荐是开放的，可以共用他人的经验，很好的支持用户发现潜在的兴趣偏好。数据稀疏性问题，大量的用户只是评价了一小部分的项目，而大多数的项目是没有进行评分；冷启动问题，新物品和新用户依赖于用户历史偏好数据的多少和准确性，一些特殊品味的用户不能给予很好的推荐。 7.机器学习：构建复杂系统的可能方法/途径机器学习使用场景的核心三要素：存在潜在模式、不容易列出规则并编程实现、有历史的数据 8.机器学习的基础算法之PLA算法和Pocket算法（贪心PLA）感知器——线性二维分类器，都属于二分类算法二者的区别：迭代过程有所不同，结束条件有所不同；证明了线性可分的情况下是PLA和Pocket可以收敛。 9.机器为什么能学习学习过程被分解为两个问题：能否确保Eout(g)与Ein(g)足够相似？能否使Ein(g)足够小？规模较大的N，有限的dVC，较低的Ein条件下，学习是可能的。切入点：利用具体特征的，基于有监督方式的，批量学习的分析，进行二分类预测。 10.VC维： 11.噪声的种类： 12.误差函数（损失函数） 13.给出数据计算误差 14.线性回归算法：简单并且有效的方法，典型公式线性回归的误差函数：使得各点到目标线/平面的平均距离最小！ 15.线性回归重点算法部分：

数据分析模板

下面是我对数据分析的一些格式及规范要求数据分析应当包括以下几个主要部件： 1.样本情况分析及调查工具说明 2.调查结果分析以图表加文字的方式呈现数据分析的结果，并对结果简单的解释与说明。（1）表格设计的要求表格应为三线表（自动套用格式中的“简明Ⅰ型”），表格应当包括表序号、表题目，及数据内容。其中表格中的数据及文字小正文一号，表格序号在报告中进行统一设计与安排，且表格题目应当在表格的正中上方。图表的设计要求，图表设计大小应当与正文的文字大小匹配，图表应当包括图序号，图题及图形。其中图序号在报告中也应当进行统一设计与安排，但不得与表格序号混用。图题目应当在图表的正中下方，图中的数据与文字也应当比正文文字小一号。一些简单与明白的数据结果，仅以表格陈述就可以。但如果数据结果比较复杂，数据结果比较繁多，那么可以将表与图结合起来进行数据结果描述。这样既给读者具体的数据结果信息，亦能使数据信息以很具像的方式进行呈现。（2）结果的分析应体现层次性。一般按大家的操作化结构，分专题进行结果分析。每个专题结束之后，应当进行简要的总结与归纳，突出其中一些主要或令人意外的结果。最后，在所有的专题分析完之后，应当有一个综合的分析，并在其中陈列本次调查结果中最具有价值的一些结果与结论。（3）结果分析中，禁止用大量的文字对结果进行说明性的描述，请大家尽量使用简洁与简单的方式陈述结果，但也不能只为追求很少的文字，对一些内容结果进行有选择性的删除，务必做到二者的平衡。（4）调查报告中，如果有引入统计符号，所有的统计符号均为斜体表示。请大家先自学教材后面附录二中的社会调查报告实例，然后再参考下面的一份调查报告样例：浙江农村广播调查报告

数据分析专项训练及解析答案

数据分析专项训练及解析答案一、选择题 1．分析题中数据，将15名运动员的成绩按从小到大的顺序依次排列，处在中间位置的一个数即为运动员跳高成绩的中位数； 2．对于一组统计数据：1，1，4，1，3，下列说法中错误的是（） A．中位数是1 B．众数是1 C．平均数是1.5 D．方差是1.6 【答案】C 【解析】【分析】将数据从小到大排列，再根据中位数、众数、平均数及方差的定义依次计算可得答案．【详解】解：将数据重新排列为：1、1、1、3、4，则这组数据的中位数1，A选项正确；众数是1，B选项正确；平均数为11134 5 ++++ ＝2，C选项错误；方差为1 5 ×[（1﹣2）2×3+（3﹣2）2+（4﹣2）2]＝1.6，D选项正确；故选：C．【点睛】本题主要考查中位数、众数、平均数及方差，解题的关键是掌握中位数、众数、平均数及方差的定义与计算公式． 3．有甲、乙两种糖果，原价分别为每千克a元和b元．根据调查，将两种糖果按甲种糖果x千克与乙种糖果y千克的比例混合，取得了较好的销售效果．现在糖果价格有了调整：甲种糖果单价下降15%，乙种糖果单价上涨20%，但按原比例混合的糖果单价恰好不变，则x y 等于（） A．3 4 a b B． 4 3 a b C． 3 4 b a D． 4 3 b a 【答案】D 【解析】【分析】根据已知条件表示出价格变化前后两种糖果的平均价格，进而得出等式求出即可．【详解】解：∵甲、乙两种糖果，原价分别为每千克a元和b元，两种糖果按甲种糖果x千克与乙种糖果y千克的比例混合，

∴两种糖果的平均价格为：ax by x y + + ， ∵甲种糖果单价下降15%，乙种糖果单价上涨20%， ∴两种糖果的平均价格为： 1520 (1)(1) 100100 a x b y x y -?++ + ， ∵按原比例混合的糖果单价恰好不变， ∴ax by x y + + ＝ 1520 (1)(1) 100100 a x b y x y -?++ + ，整理，得15ax＝20by ∴ 4 3 x b y a =，故选：D．【点睛】本题考查了加权平均数，解决本题的关键是表示出价格变化前后两种糖果的平均价格．4．某青年排球队12名队员的年龄情况如下：则12名队员的年龄（） A．众数是20岁，中位数是19岁B．众数是19岁，中位数是19岁 C．众数是19岁，中位数是20.5岁D．众数是19岁，中位数是20岁【答案】D 【解析】【分析】中位数是指将统计总体当中的各个变量值按大小顺序排列起来，形成一个数列，处于变量数列中间位置的变量值就称为中位数；众数是指在统计分布上具有明显集中趋势点的数值，代表数据的一般水平（众数可以不存在或多于一个）．【详解】解：在这一组数据中19岁是出现次数最多的，故众数是19岁；将这组数据从小到大的顺序排列后，处于中间位置的数是20岁，那么由中位数的定义可知，这组数据中的中位数是20岁．故选：D. 【点睛】理解中位数和众数的定义是解题的关键．

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台一、背景与目标基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL 等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即

席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。

数据分析报告格式

数据分析报告格式导读：本文数据分析报告格式，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。数据分析报告格式分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。我认为一份好的分析报告，有以下一些要点：首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望；第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0；

第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了；第五，好的分析要有很强的可读性，这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你必须站在读者的角度去写分析邮件；第六，数据分析报告尽量图表化，这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从；第七、好的分析报告一定要有逻辑性，通常要遵照：1、发现问题--2、总结问题原因--3、解决问题，这样一个流程，逻辑性强的分析报告也容易让人接受；第八、好的分析一定是出自于了解产品的基础上的，做数据分析的产品经理本身一定要非常了解你所分析的产品的，如果你连分析的对象基本特性都不了解，分析出来的结论肯定是空中楼阁了，无根之木如何叫人信服？！第九、好的分析一定要基于可靠的数据源，其实很多时候收集数据会占据更多的时间，包括规划定义数据、协调数据上报、让开发人员提取正确的数据或者建立良好的数据体系平台，最后才在收集的正

数据分析练习题

数据分析练习题第小组姓名：练习一： 1、老师在计算学期总平均分的时候按如下标准:作业占100%、测验占30%、期中占35%、期末考试占35% x 小关 = . x 小兵 = . 2、结果如下表：（单位：小时）求这些灯泡的平均使用寿命？ . x = .小时 3、在一个样本中，2出现了x 1次，3出现了x 2次，4出现了x 3次，5出现了x 4次，则这个样本的平均数为 . 4、某人打靶，有a 次打中x 环，b 次打中y 环，则这个人平均每次中靶环。 5、某校为了了解学生作课外作业所用时间的情况，对学生作课外作业所用时间进行调查，下表是该校初二某班50名学生某一天做数学课外作业所用时间的情况统计表（1）、第二组数据的组中值是多少？（2）、求该班学生平均每天做数学作业所用时间答：（1）组中值为： . （2）解： 6、某公司有15名员工，他们所在的部门及相应每人所创的年利润如下表该公司每人所创年利润的平均数是多少万元？

7、为调查居民生活环境质量，环保局对所辖的50个居民区进行了噪音（单位：分贝）水平的调查，结果如下图，求每个小区噪音的平均分贝数。 8、某公司销售部有营销人员15人，销售部为了制定某种商品的销售金额，统计了这15个人的销售量如下（单位：件） 1800、510、250、250、210、250、210、210、150、210、150、120、120、210、150 求这15个销售员该月销量的中位数和众数。假设销售部负责人把每位营销员的月销售定额定为320件，你认为合理吗？如果不合理，请你制定一个合理的销售定额并说明理由。练习二： 1. 数据8、9、9、8、10、8、99、8、10、7、9、9、8的中位数是，众数是 2. 一组数据23、27、20、18、X 、12，它的中位数是21，则X 的值是 . 3. 数据92、96、98、100、X 的众数是96，则其中位数和平均数分别是（） A.97、96 B.96、96.4 C.96、97 D.98、97 4. 如果在一组数据中，23、25、28、22出现的次数依次为2、5、3、4次，并且没有其他的数据，则这组数据的众数和中位数分别是（） A.24、25 B.23、24 C.25、25 D.23、25 请你根据上述数据回答问题：（1）.该组数据的中位数是什么？（2）.若当气温在18℃~25℃为市民“满意温度”，则我市一年中达到市民“满意温度”的大约有多少天？ 60 噪音/分贝 80 70 50 40 90

大数据分析平台的需求报告模板

大数据分析平台的需求报告提供统一的数据导入工具，数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。一、项目范围的界定没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求，需要考虑的问题主要包括下面几个方面：（1）业务边界：有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。（2）数据边界：有哪些业务数据需要接入大数据分析平台，具体的包括哪些表，表结构如何，表间关系如何（区别于传统模式）。（3）功能边界：提供哪些功能，不提供哪些功能，必须明确界定，该部分详见需求分析；二、关键业务流程分析业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式，决定了大数据平台的架构和设计，因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面： 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程

2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询四、非功能性需求 4.1 性能

4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口六、集群需求大数据平台的技术特点，决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境，否则在后续的项目实施过程中，必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境，因此前期需求分析阶段，必须根据数据规模和性能需求，构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器

统计分析练习题

《统计分析在Excel 中的实现》练习题 1.Excel 中提供了常用的内置函数包括__________、__________、__________等。 2. 在Excel 中制作问卷，可使用________令用户选择的结果自动填入指定位置的单元格。 3. 饼图可以展示________个数据序列。 4. _________可以用于表明针对某个社会现象的观测值在一定时间、地点条件下达到的一般水平，概括总体的数量特征。 5. 抽样方法有__________、_______________两大类。 6. 根据显著性水平得到相应的检验统计量的数值称为_________。 7. 用来衡量因素在不同水平下不同样本之间的误差叫做 _________。 8 回归分析的内容主要包括确定自变量和因变量、 _________________、_____________和预测与估计。 9 . 同一现象在不同时间的相继观测值排列而成的序列称为 __________。一．填空题：二、选择题 1. 以下关于Excel 数据处理与分析的描述，说法不正确的是( )。 A.Excel 不仅可以利用公式进行简单的代数运算，还可以用于复杂的数学模型的分析 B. 存放在记事本中的数据，无论是否有结构，可以一次性导入为Excel 数据表

C.Excel 可以通过手动、公式生成和复制生成的方式输入数据 D.Excel 绘图功能可以根据选定的统计数据绘制统计图 2. 为了调查某学校学生的上网时间，从一年级中抽取80名学生调查，从二年级学生中抽取50名学生调查，这种调查方法是( )。 A. 简单随机抽样 B. 整群抽样 C. 系统抽样 D. 分层抽样 3. 以下关于Excel 制图的描述不正确的是( )。 A.Excel 中可以制作曲面图、面积图、气泡图等多种类型图表 B. 制作图表时，往往需要对原始数据进行调整，以符合Excel 制图对数据摆放的要求 1 C. 股价图只可以用于金融股市数据的显示，无法显示其他类型数据 D. 以上都正确 4. 反映数据分布离中趋势最主要的指标值是( ) 。 A. 全距 B. 方差 C. 标准差 D. 离散系数 5. 估计量是指( ) 。 A. 用来估计总体参数的统计量名称 B. 用来估计总体参数的统计量的具体数值 C. 总体参数的名称 D. 总体参数的具体数值 6. 假设检验是检验下列哪个假设值的成立情况的？（） A. 样本指标 B. 总体指标 C. 样本方差 D. 样本平均数 7. 方差分析的目的是判断（）。

工程大数据分析平台

工程大数据分析平台随着大数据时代来临、无人驾驶和车联网的快速发展，汽车研发部门需要处理的数据量激增、数据类型不断扩展。相关数据涵盖车内高频CAN 数据和车外ADAS 视频非结构化数据、位置地理空间数据、车辆运营数据、用户CRM 数据、WEB 数据、APP 数据、和MES 数据等。在此背景下，整车厂研发部门关心的是：如何将企业内部的研发、实验、测试、生产数据，社会用户的用车数据，互联网第三方数据等结合起来，将异构数据和同构数据整合到一起，并在此基础上，实现业务系统、分析系统和服务系统的一体化；怎样利用深度的驾驶员行为感知、智能的车辆预防性维护、与实时的环境状态交互，通过大数据与机器学习技术，建立面向业务服务与产品持续优化的车联网智能分析；最终利用数据来为产品研发、生产、销售、售后提供精准的智能决策支撑。这些都是整车厂在大数据时代下亟待解决的问题。针对这一需求，恒润科技探索出以EXCEEDDATA 大数据分析平台为核心的汽车工程大数据整体解决方案。借助EXCEEDDATA 大数据分析平台，企业可以集成、处理、分析、以及可视化海量级别的数据，可实现对原始数据的高效利用，并将原始数据转化成产品所需的智能，从而改进业务流程、实现智慧决策的产业升级。产品介绍: ●先进的技术架构 EXCEEDDATA 采用分布式架构、包含集成处理（ETL）与分析挖掘两大产品功能体系，共支持超过20 多个企业常见传统数据库和大数据源系统，超过50 多个分析处理算法、以及超过丰富的可视化智能展现库。用户可以自主的、灵活的将各种来源的原始数据与分析处

理串联应用，建立科学的数据模型，得出预测结果并配以互动的可视化智能，快速高效的将大数据智能实现至业务应用中。平台包括分布式大数据分析引擎、智能终端展示、以及API。大数据分析引擎为MPP 架构，建立在开源的Apache Hadoop 与Apache Spark 之上，可简易的scale-out 扩展。在分析引擎的基础上包含数据源库、数据转换匹配器、数据处理操作库、机器学习算法库、可视化图形库等子模块。智能终端展示为行业通用的B/S 架构，用户通过支持跨操作系统和浏览器的HTML5/JS 界面与API 来与平台互动。