學情分析數據採集方法

❶ 初中學生的學情分析

初中生學情分析

1. 七年級學情分析
   七年級學生生理,心理不夠成熟,社會經驗不足,法律意識薄弱，大部分學生家長包辦過多過細,自我防範意識和能力很差，農民工子女集中的學校,因學生家庭環境等原因,安全隱患多。
   七年級的學生對"意志"的 內涵可能認識並不深刻,有必要讓學生對意志有更深刻的認識.另外,現在大多數學生是獨生子女,生活條件相對比較優越,缺乏應有的鍛煉,心理承受能力教弱,意志品質水平較低.因此,我們有必要引導學生認識意志和鍛煉意志.
   從年齡特點來看,七年級學生好動,好奇,好表現,應採用形象生動,形式多樣的教學方法和學生廣泛的,積極主動參與的學習方式,去激發學生學習的興趣.生理上,學生好動,注意力易分散,愛發表見解,希望得到老師的表揚,所以在教學中應抓住學生這一特點,發揮學生的主動積極性.初中生正處在身心發展、成長過程中，其情緒、情感、思維、意志、能力及性格還極不穩定和成熟，具有很大的可塑性和易變性。同時，我校學生理論知識比較薄弱，但思維活躍，課堂敢於發言，素質整體上呈現多層次的特點。

2. 八年級學情分析
   由於當代中學生絕大多數是家裡的獨生子女，所以養成了他們很多人中以我為中心的心理，他們中有些人義務意識淡薄，有些人在行使自己權利的時候，不關注國家、集體、社會的利益和他人的合法權益。另外，由於中學生是弱勢群體，有可能面對侵權受到傷害，而不知道用合法的方法和程序去保護自己。因此，對他們進行權利、義務教育，使之明確如何正確行使公民權利，自覺履行公民義務就是一件非常必要的事情。

3. 九年級學情分析
   九年級的學生受認知結構、能力水平的限制，對事物的認識還停留在表面上，學生享受著科技進步和教育發展的成果，但對於科技與教育戰略地位的認識還有待深化，一部分學生還存在學習目的不明確，學習動力不足等問題。依據課程標准九年級的學生應該了解我國在科技、教育發展方面的成就，知道與發達國家差距，理解實施科教興國戰略的現實意義，感受科技創新、教育創新的必要性，努力提高自身素質。所以，我認為本節課的重點和難點是：為什麼要實施科教興國戰略；科技創新、教育創新的必要性。
   

❷ 數據採集的方法有幾種

有以下三種：

1、調查法。

調查方法一般分為普查和抽樣調查兩大類。

2、觀察法。

觀察法是通過開會、深入現場、參加生產和經營、實地采樣、進行現場觀察並准確記錄(包括測繪、錄音、錄相、拍照、筆錄等)調研情況。主要包括兩個方面:一是對人的行為的觀察，二是對客觀事物的觀察。觀察法應用很廣泛，常和詢問法、搜集實物結合使用，以提高所收集信息的可靠性。

3、文獻檢索。

文獻檢索就是從浩繁的文獻中檢索出所需的信息的過程。文獻檢索分為手工檢索和計算機檢索。

按性質分為：

①定位的，如各種坐標數據。

②定性的，如表示事物屬性的數據（居民地、河流、道路等）。

③定量的，反映事物數量特徵的數據，如長度、面積、體積等幾何量或重量、速度等物理量。

④定時的，反映事物時間特性的數據，如年、月、日、時、分、秒等。

❸ 數據採集的基本方法

常見的數據採集方式有問卷調查、查閱資料、實地考查、試驗。
1、問卷調查：問卷調查是數據收集最常用的一種方式，因為它的成本比較低，而且得到的信息也會比較全面。
2、查閱資料：查閱資料是最古老的數據收集的方式，通過查閱書籍，記錄等資料來得到自己想要的數據。
3、實地考查：實地考察是到指定的地方去做研究，指為明白一個事物的真相，勢態發展流程，而去實地進行直觀的，局部進行詳細的調查。
4、實驗：實驗收集數據的優點是數據的准確性很高，而缺點是未知性很大，不管實驗的周期還是實驗的結果都是不確定性的。

❹ 數據採集技術的方法有哪些

大數據技術在數據採集方面採用了哪些方法：

1、離線採集：
工具：ETL；
在數據倉庫的語境下，ETL基本上就是數據採集的代表，包括數據的提取（Extract)、轉換(Transform)和載入(Load)。在轉換的過程中，需要針對具體的業務場景對數據進行治理，例如進行非法數據監測與過濾、格式轉換與數據規范化、數據替換、保證數據完整性等。
2、實時採集：
工具：Flume/Kafka；
實時採集主要用在考慮流處理的業務場景，比如，用於記錄數據源的執行的各種操作活動，比如網路監控的流量管理、金融應用的股票記賬和 web 伺服器記錄的用戶訪問行為。在流處理場景，數據採集會成為Kafka的消費者，就像一個水壩一般將上游源源不斷的數據攔截住，然後根據業務場景做對應的處理（例如去重、去噪、中間計算等），之後再寫入到對應的數據存儲中。這個過程類似傳統的ETL，但它是流式的處理方式，而非定時的批處理Job，些工具均採用分布式架構，能滿足每秒數百MB的日誌數據採集和傳輸需求
3、互聯網採集：
工具：Crawler, DPI等；
Scribe是Facebook開發的數據(日誌)收集系統。又被稱為網頁蜘蛛，網路機器人，是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本，它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的採集。

除了網路中包含的內容之外，對於網路流量的採集可以使用DPI或DFI等帶寬管理技術進行處理。

4、其他數據採集方法
對於企業生產經營數據上的客戶數據，財務數據等保密性要求較高的數據，可以通過與數據技術服務商合作，使用特定系統介面等相關方式採集數據。比如八度雲計算的數企BDSaaS，無論是數據採集技術、BI數據分析，還是數據的安全性和保密性，都做得很好。
數據的採集是挖掘數據價值的第一步，當數據量越來越大時，可提取出來的有用數據必然也就更多。只要善用數據化處理平台，便能夠保證數據分析結果的有效性，助力企業實現數據驅動~

❺ 數據採集的方法有哪兩類

1、離線搜集：

工具：ETL;

在數據倉庫的語境下，ETL基本上便是數據搜集的代表，包括數據的提取(Extract)、轉換(Transform)和載入(Load)。在轉換的過程中，需求針對具體的事務場景對數據進行治理，例如進行不合法數據監測與過濾、格式轉換與數據規范化、數據替換、確保數據完整性等。

2、實時搜集：

工具：Flume/Kafka;

實時搜集首要用在考慮流處理的事務場景，比方，用於記錄數據源的履行的各種操作活動，比方網路監控的流量辦理、金融運用的股票記賬和 web 伺服器記錄的用戶訪問行為。在流處理場景，數據搜集會成為Kafka的顧客，就像一個水壩一般將上游源源不斷的數據攔截住，然後依據事務場景做對應的處理(例如去重、去噪、中心核算等)，之後再寫入到對應的數據存儲中。

3、互聯網搜集：

工具：Crawler, DPI等;

Scribe是Facebook開發的數據(日誌)搜集體系。又被稱為網頁蜘蛛，網路機器人，是一種按照一定的規矩，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本，它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的搜集。

除了網路中包含的內容之外，關於網路流量的搜集能夠運用DPI或DFI等帶寬辦理技術進行處理。

4、其他數據搜集方法

關於企業生產經營數據上的客戶數據，財務數據等保密性要求較高的數據，能夠通過與數據技術服務商合作，運用特定體系介面等相關方式搜集數據。比方八度雲核算的數企BDSaaS，無論是數據搜集技術、BI數據剖析，還是數據的安全性和保密性，都做得很好。

❻ 數據採集的五種方法是什麼

一、 問卷調查

問卷的結構，指用於不同目的的訪題組之間以及用於同一項研究的不同問卷之間，題目的先後順序與分布情況。

設計問卷整體結構的步驟如下：首先，根據操作化的結果，將變數進行分類，明確自變數、因變數和控制變數，並列出清單;其次，針對每個變數，依據訪問形式設計訪題或訪題組;再次，整體謀劃訪題之間的關系和結構;最後，設計問卷的輔助內容。

二、訪談調查

訪談調查，是指通過訪員與受訪者之間的問答互動來搜集數據的調查方式，它被用於幾乎所有的調查活動中。訪談法具有一定的行為規范，從訪談的充分准備、順利進入、有效控制到訪談結束，每一環節都有一定的技巧。

三、觀察調查

觀察調查是另一種搜集數據的方法，它藉助觀察者的眼睛等感覺器官以及其他儀器設備來搜集研究數據。觀察前的准備、順利進入觀察場地、觀察的過程、觀察記錄、順利退出觀察等均是技巧性很強的環節。

四、文獻調查

第一，通過查找獲得文獻;第二，閱讀所獲得文獻;第三，按照研究問題的操作化指標對文獻進行標注、摘要、摘錄;最後，建立文獻調查的資料庫。

五、痕跡調查

大數據是指與社會行為相伴生、通過設備和網路匯集在一起，數據容量在PB級別且單個計算設備無法處理的數字化、非結構化的在線數據。它完整但並非系統地記錄了人類某些社會行為。

大數據研究同樣是為了把握事物之間的關系模式。社會調查與研究中，對大數據的調查更多的是從大數據中選擇數據，調查之前同樣需要將研究假設和變數操作化。

關於數據採集的五種方法是什麼，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

❼ 如何進行學情分析

雅學雲學情分析建設
 
 
1.重在改進，強化學情分析的實踐性
 
我們認為學情分析是標，教育改進是本。因此，學情分析是為科學的教育改進提供條件，其主要落腳點在於教育改進。在「調研—改進」路線上，我們遵循這樣的路徑。
 
（1）分析調研數據。通過調研活動獲取相關數據，並對數據進行分析，通過分析尋找需要改進的教育問題。
 
（2）確立改進主題。教育改進的主題主要是通過學情調研數據分析獲取的。這里所說的改進主要是針對調研中發現的問題所開展的教育實踐改進，可以是課程建設、師生關系、教師隊伍建設、校園環境建設等。
 
（3）實施教育改進。在實踐中圍繞學情分析得出的問題進行教育改進。
 
（4）反思改進效果。對教育改進的實施效果進行分析，並針對問題提出如何進一步改進的反思和設想。
 
我們把以上「調研—改進」作為學情調研實踐工作循環中一個暫時的單環過程，在實踐推進中，確立多循環的「調研——改進」路徑，從而保證檢驗改進效果得以真正體現。
 
2.傾聽學生，做好學情分析的長周期
 
學情分析的工作，不僅僅在於對學生學習情況進行靜態的診斷，更重要的是要動態地傾聽學生的心聲，了解他們的基本需求，掌握學生的學習狀況，從而有針對性地提出改進方案。長周期地傾聽學生，了解學生學情現狀，會得出一些相對客觀、科學的結論，同時也會依據時間線對學生的基本現狀、發展狀況進行歸納和總結。
 
對長周期調研數據的挖掘和分析，一是看到區域辦學質量的提升，通過長期觀察驗證區域提出的觀點和結論，提升了區域繼續深入開展學情調研的動力和底氣；二是驗證了過去對於學生學習的某些觀點是否正確，讓經驗走向實證；三是發現了一些短期難以解決的問題的存在，這些問題也是教育發展走向深入的疑難問題，需要下大力氣，會聚集體智慧去解決。
 
3.關注核心素養，提高學情分析的發展性
 
成績提高不再是學生發展的唯一重點，培育學生核心素養已成為教育教學發展的新方向。在全面深化課程改革階段，服務於學生核心素養的學情分析，是有效教學的核心和關鍵，我們強調學生在學校發展中的參與和體驗，通過學情分析，提高學生的實踐能力。
 
在當前教育轉型發展的情況下，我們面臨著各種各樣的問題，但是對教育者而言，從學生的視角思考教學問題，做實學情分析工作，提供精準的教育支持，始終是我們做好教學工作的起點。
（侵刪）

❽ 數據分析中數據收集的方法有哪些

1、可視化分析

大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2、數據挖掘演算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。

3、預測性分析

大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

4、語義引擎

非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。

5、數據質量和數據管理

大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。

❾ 數據收集的四種常見方式

數據收集的四種常見的方式包括問卷調查、查閱資料、實地考查、試驗，幾種方法各有各的又是和缺點，具體分析如下。

四是實驗。實驗設計數據是四種方法中最耗時間的一種，因為它是通過各種各樣的實驗來得到一個統一的方向，也就是說，在這個過程中，可能有無數次的失敗。但是實驗得到的數據是最准確的，而且可能會推動某個行業的進步。所以，實驗收集數據的優點是數據的准確性很高，而他的缺點就是未知性很大，不管實驗的周期還是實驗的結果都是不確定性的。

隨著科技的發展和大數據時代的到來，收集數據越來越容易，而大家也應該更注重於保護和利用數據。

❿ 如何進行數據採集以及數據分析

在一手數據的採集中，許多數據可以直接採集，由於對於成本費用等可控制的要素，以及數據的採集范圍很廣，這樣很難直接獲取全部數據。這時，我們常用抽樣技術對樣本進行調查，並根據樣本統計量估計總量。

數據填報功能可對報表進行數據回填設置，對缺失的數據進行補錄，也可以製作全新的填報表單用於錄入數據，真正的實現了數據分析填報一體化。回填報表支持導入excel數據，讓大數據量填報不再是困擾，同時支持數據審核，確保數據正確性。

(10)學情分析數據採集方法擴展閱讀：

被採集數據是已被轉換為電訊號的各種物理量，如溫度、水位、風速、壓力等，可以是模擬量，也可以是數字量。採集一般是采樣方式，即隔一定時間（稱采樣周期）對同一點數據重復採集。採集的數據大多是瞬時值，也可是某段時間內的一個特徵值。准確的數據測量是數據採集的基礎。數據量測方法有接觸式和非接觸式，檢測元件多種多樣。