4.2.2对比分析教学课件-2024-2025学年浙教版(2019)高中信息技术选修3

2025-01-10
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普通

资源信息

学段 高中
学科 信息技术
教材版本 高中信息技术浙教版选修3 数据管理与分析
年级 -
章节 4.2 常用数据分析方法论
类型 课件
知识点 -
使用场景 同步教学-新授课
学年 2025-2026
地区(省份) 全国
地区(市) -
地区(区县) -
文件格式 PPTX
文件大小 9.06 MB
发布时间 2025-01-10
更新时间 2025-01-10
作者 匿名
品牌系列 -
审核时间 2025-01-10
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来源 学科网

内容正文:

4.2.2 对比分析 主讲教师:张琦慧 学 校:浙江大学附属中学 年 级:高中 学 科:信息技术(浙教版) 4.2.2 对比分析 年 级:高中 学 科:信息技术(浙教版) 峨眉山? 庐山? 黄山? 嵩山? 泰山? 崂山? 比较不同相机的价格、性能、便携度、续航等方面的优劣…… 比较不同目的地的风景、文化、费用,不同交通方式的时间效率、成本和舒适度…… 医学? 建筑? 法学? 经济? 文学? 比较不同职业发展潜力、薪资、与自身的匹配度等…… 平均分析 数据 2 数 据 1 数据3 对比分析 代表总体一般水平 反映个体差异 “对比分析” 平均分析与对比分析结合使用 在生活中,对比分析是一种常见的思考和决策方法。 在统计学中,对比分析是指将两个或两个以上的数据进行比较,分析他们的差异,从数量上展示和说明研究对象规模的大小、水平的高低、速度的快慢,以及各种关系是否协调,从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。 对比分析的主要方法 横向对比 热门手机指标对比 纵向对比 华为企业近五年销售收入 同一时间条件下对不同总体指标的比较 同一总体条件下对不同时期指标的比较 换个例子??不要水印 对比分析的主要方法——横向对比和纵向对比 能否描述下图中所使用的对比分析方法? 结合使用了横向对比和纵向对比。 2018-2022 届本科毕业生就业城市类型分布变化 横向对比 同一年份不同城市类型就业情况对比 同一城市类型不同年份就业情况对比 纵向对比 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 2022年 2023年 环比:与前一统计期对比 反映事物逐期发展的情况 同比和环比 16%↑ 20%↑ 例:XX手机品牌市场份额 同比增长16% 同比:历史同期数据对比 反映事物发展的相对情况 例:XX品牌零售营业额环比增长20% 思考与讨论1 在进行对比分析时,如何合理地使用同比或环比? 环比 同比 观察长期趋势 评估年度业绩 消除季节性因素影响 观察短期变化 反映即时趋势 观察季节性变化 旅游社旅游套餐规划调整 公司年度财务报告 股票市场表现 房地产近十年市场分析 猪肉价格变动 在实际分析中,同比和环比往往不是孤立使用的,而是相互补充。 通过结合使用同比和环比,可以从不同角度全面理解数据的变化。 改成如何合理使用同比或环比 思考与讨论2 所有的数据都可以直接进行对比吗? 思考:上海各月销售额远高于武汉和杭州,能否说明上海店铺的销售表现最好? 例1:某品牌在上海、杭州、武汉各门店的月销售总额如下图表所示: 不是所有的数据都可以直接用于对比分析,可能需要进行变换处理。 对比分析在使用过程中必须遵守可比性原则 地区 上海 武汉 杭州 店铺数量 86 28 32 数据标准化—— Z-score标准化 Z-score标准化是一种比较常用的标准化方法,它可以告诉我们一个数据点相对于数据集平均值的位置。 例2:某次考试小王物理考了85分,技术考了79分,能否说明小王物理比技术学得好? 物理Z分数=(85-年级物理平均分)/年级物理成绩标准差 技术Z分数=(79-年级技术平均分)/年级技术成绩标准差 小王两科成绩相对于年级整体成绩的“标准成绩” 数组的平均数 数组的标准差 若Z分数是2,则该数据比平均值高两个标准差; 若Z分数是-1,则该数据比平均值低一个标准差。 对比分析——任务实践 某班级七选三科目的考试成绩存储在“成绩.xlsx”文件中,如何分析该班学生在各科目上的得分情况? Minitab 使用Minitab进行数据标准化 第二步: 依次计算Z分数 第一步: 将excel中的数据复制到工作表中 并创建用于存储Z分数的列 第三步: 将Z分数转换为T分数或直接计算T分数 数据变换前后的变化——时间序列图 标准化前后的概率分布情况 【小结】经过标准化后,数据具有以下特点: 符合标准正态分布,平均数为0,标准差为1。 不会改变原始数据的分布形状和分布顺序。 标准分会出现负值,有时为方便理解会进行线性变化转为T分数。 “技术”原始数据 “技术”Z分数 “技术”T分数 对比分析应用 ①利用集中趋势指标直接进行对比。常用对比指标:算术平均值、中位数。 比较不同时期集中趋势指标的发展变化。 使用中位数更具说服力。 抗极端值影响,使得比较更加客观。 在数据分布不对称时,更能代表大多数员工的薪水水平。 ②比较离中趋势指标。常用离中趋势指标:四分位距、方差、标准差。 例如一个房地产开发商想要了解不同地区房价的分布情况,并决定在哪些地区投资。他们从每个地区随机抽取了100个房产的销售价格作为样本,使用样本离中趋势指标进行对比: 从IQR来看,B房价分布范围最广,表明房价离散程度最大。 方差和标准差显示地区B的房价波动最大,这意味着投资风险较高,但也可能带来更高的回报。 C房价较为稳定,投资风险较低。 使用离中趋势指标进行对比分析的优势: 抗极端值影响;反映数据的多样性 风险评估:量化房价的波动程度,帮助投资者评估风险。 集中趋势指标(如平均数、中位数)只能告诉我们数据的中心位置,而离中趋势指标提供了数据分布的宽度和形状的信息,这对于理解数据的整体特性至关重要。 地区 IQR(四分位距) 方差 标准差 A 5000 2500000 1581.14 B 7000 4900000 2213.59 C 3000 1600000 1264.91 ③用样本指标推算总体指标,用推算出的总体指标进行对比分析。 以农作物抽样测量所得的亩产量,推断总体亩产量,从而进行不同地区或不同时期的总产量的对比; 制造商可能会对生产线上的一小部分产品进行质量检测,根据这些样本数据来评估整个批次产品的合格率,通过对比不同时期产品合格率对产品质量进行控制。 美国每十年进行一次全国人口普查,以准确统计国家的人口数量和分布。然而由于成本和资源限制,人口普查局采用了抽样调查的方法,根据推算出的总体指标进行地区间、时间序列上的分析。 课堂小结 $$

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