学情分析数据采集方法

❶ 初中学生的学情分析

初中生学情分析

1. 七年级学情分析
   七年级学生生理,心理不够成熟,社会经验不足,法律意识薄弱，大部分学生家长包办过多过细,自我防范意识和能力很差，农民工子女集中的学校,因学生家庭环境等原因,安全隐患多。
   七年级的学生对"意志"的 内涵可能认识并不深刻,有必要让学生对意志有更深刻的认识.另外,现在大多数学生是独生子女,生活条件相对比较优越,缺乏应有的锻炼,心理承受能力教弱,意志品质水平较低.因此,我们有必要引导学生认识意志和锻炼意志.
   从年龄特点来看,七年级学生好动,好奇,好表现,应采用形象生动,形式多样的教学方法和学生广泛的,积极主动参与的学习方式,去激发学生学习的兴趣.生理上,学生好动,注意力易分散,爱发表见解,希望得到老师的表扬,所以在教学中应抓住学生这一特点,发挥学生的主动积极性.初中生正处在身心发展、成长过程中，其情绪、情感、思维、意志、能力及性格还极不稳定和成熟，具有很大的可塑性和易变性。同时，我校学生理论知识比较薄弱，但思维活跃，课堂敢于发言，素质整体上呈现多层次的特点。

2. 八年级学情分析
   由于当代中学生绝大多数是家里的独生子女，所以养成了他们很多人中以我为中心的心理，他们中有些人义务意识淡薄，有些人在行使自己权利的时候，不关注国家、集体、社会的利益和他人的合法权益。另外，由于中学生是弱势群体，有可能面对侵权受到伤害，而不知道用合法的方法和程序去保护自己。因此，对他们进行权利、义务教育，使之明确如何正确行使公民权利，自觉履行公民义务就是一件非常必要的事情。

3. 九年级学情分析
   九年级的学生受认知结构、能力水平的限制，对事物的认识还停留在表面上，学生享受着科技进步和教育发展的成果，但对于科技与教育战略地位的认识还有待深化，一部分学生还存在学习目的不明确，学习动力不足等问题。依据课程标准九年级的学生应该了解我国在科技、教育发展方面的成就，知道与发达国家差距，理解实施科教兴国战略的现实意义，感受科技创新、教育创新的必要性，努力提高自身素质。所以，我认为本节课的重点和难点是：为什么要实施科教兴国战略；科技创新、教育创新的必要性。
   

❷ 数据采集的方法有几种

有以下三种：

1、调查法。

调查方法一般分为普查和抽样调查两大类。

2、观察法。

观察法是通过开会、深入现场、参加生产和经营、实地采样、进行现场观察并准确记录(包括测绘、录音、录相、拍照、笔录等)调研情况。主要包括两个方面:一是对人的行为的观察，二是对客观事物的观察。观察法应用很广泛，常和询问法、搜集实物结合使用，以提高所收集信息的可靠性。

3、文献检索。

文献检索就是从浩繁的文献中检索出所需的信息的过程。文献检索分为手工检索和计算机检索。

按性质分为：

①定位的，如各种坐标数据。

②定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）。

③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量。

④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。

❸ 数据采集的基本方法

常见的数据采集方式有问卷调查、查阅资料、实地考查、试验。
1、问卷调查：问卷调查是数据收集最常用的一种方式，因为它的成本比较低，而且得到的信息也会比较全面。
2、查阅资料：查阅资料是最古老的数据收集的方式，通过查阅书籍，记录等资料来得到自己想要的数据。
3、实地考查：实地考察是到指定的地方去做研究，指为明白一个事物的真相，势态发展流程，而去实地进行直观的，局部进行详细的调查。
4、实验：实验收集数据的优点是数据的准确性很高，而缺点是未知性很大，不管实验的周期还是实验的结果都是不确定性的。

❹ 数据采集技术的方法有哪些

大数据技术在数据采集方面采用了哪些方法：

1、离线采集：
工具：ETL；
在数据仓库的语境下，ETL基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中，需要针对具体的业务场景对数据进行治理，例如进行非法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、保证数据完整性等。
2、实时采集：
工具：Flume/Kafka；
实时采集主要用在考虑流处理的业务场景，比如，用于记录数据源的执行的各种操作活动，比如网络监控的流量管理、金融应用的股票记账和 web 服务器记录的用户访问行为。在流处理场景，数据采集会成为Kafka的消费者，就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住，然后根据业务场景做对应的处理（例如去重、去噪、中间计算等），之后再写入到对应的数据存储中。这个过程类似传统的ETL，但它是流式的处理方式，而非定时的批处理Job，些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求
3、互联网采集：
工具：Crawler, DPI等；
Scribe是Facebook开发的数据(日志)收集系统。又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集。

除了网络中包含的内容之外，对于网络流量的采集可以使用DPI或DFI等带宽管理技术进行处理。

4、其他数据采集方法
对于企业生产经营数据上的客户数据，财务数据等保密性要求较高的数据，可以通过与数据技术服务商合作，使用特定系统接口等相关方式采集数据。比如八度云计算的数企BDSaaS，无论是数据采集技术、BI数据分析，还是数据的安全性和保密性，都做得很好。
数据的采集是挖掘数据价值的第一步，当数据量越来越大时，可提取出来的有用数据必然也就更多。只要善用数据化处理平台，便能够保证数据分析结果的有效性，助力企业实现数据驱动~

❺ 数据采集的方法有哪两类

1、离线搜集：

工具：ETL;

在数据仓库的语境下，ETL基本上便是数据搜集的代表，包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中，需求针对具体的事务场景对数据进行治理，例如进行不合法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、确保数据完整性等。

2、实时搜集：

工具：Flume/Kafka;

实时搜集首要用在考虑流处理的事务场景，比方，用于记录数据源的履行的各种操作活动，比方网络监控的流量办理、金融运用的股票记账和 web 服务器记录的用户访问行为。在流处理场景，数据搜集会成为Kafka的顾客，就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住，然后依据事务场景做对应的处理(例如去重、去噪、中心核算等)，之后再写入到对应的数据存储中。

3、互联网搜集：

工具：Crawler, DPI等;

Scribe是Facebook开发的数据(日志)搜集体系。又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定的规矩，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它支持图片、音频、视频等文件或附件的搜集。

除了网络中包含的内容之外，关于网络流量的搜集能够运用DPI或DFI等带宽办理技术进行处理。

4、其他数据搜集方法

关于企业生产经营数据上的客户数据，财务数据等保密性要求较高的数据，能够通过与数据技术服务商合作，运用特定体系接口等相关方式搜集数据。比方八度云核算的数企BDSaaS，无论是数据搜集技术、BI数据剖析，还是数据的安全性和保密性，都做得很好。

❻ 数据采集的五种方法是什么

一、 问卷调查

问卷的结构，指用于不同目的的访题组之间以及用于同一项研究的不同问卷之间，题目的先后顺序与分布情况。

设计问卷整体结构的步骤如下：首先，根据操作化的结果，将变量进行分类，明确自变量、因变量和控制变量，并列出清单;其次，针对每个变量，依据访问形式设计访题或访题组;再次，整体谋划访题之间的关系和结构;最后，设计问卷的辅助内容。

二、访谈调查

访谈调查，是指通过访员与受访者之间的问答互动来搜集数据的调查方式，它被用于几乎所有的调查活动中。访谈法具有一定的行为规范，从访谈的充分准备、顺利进入、有效控制到访谈结束，每一环节都有一定的技巧。

三、观察调查

观察调查是另一种搜集数据的方法，它借助观察者的眼睛等感觉器官以及其他仪器设备来搜集研究数据。观察前的准备、顺利进入观察场地、观察的过程、观察记录、顺利退出观察等均是技巧性很强的环节。

四、文献调查

第一，通过查找获得文献;第二，阅读所获得文献;第三，按照研究问题的操作化指标对文献进行标注、摘要、摘录;最后，建立文献调查的数据库。

五、痕迹调查

大数据是指与社会行为相伴生、通过设备和网络汇集在一起，数据容量在PB级别且单个计算设备无法处理的数字化、非结构化的在线数据。它完整但并非系统地记录了人类某些社会行为。

大数据研究同样是为了把握事物之间的关系模式。社会调查与研究中，对大数据的调查更多的是从大数据中选择数据，调查之前同样需要将研究假设和变量操作化。

关于数据采集的五种方法是什么，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

❼ 如何进行学情分析

雅学云学情分析建设
 
 
1.重在改进，强化学情分析的实践性
 
我们认为学情分析是标，教育改进是本。因此，学情分析是为科学的教育改进提供条件，其主要落脚点在于教育改进。在“调研—改进”路线上，我们遵循这样的路径。
 
（1）分析调研数据。通过调研活动获取相关数据，并对数据进行分析，通过分析寻找需要改进的教育问题。
 
（2）确立改进主题。教育改进的主题主要是通过学情调研数据分析获取的。这里所说的改进主要是针对调研中发现的问题所开展的教育实践改进，可以是课程建设、师生关系、教师队伍建设、校园环境建设等。
 
（3）实施教育改进。在实践中围绕学情分析得出的问题进行教育改进。
 
（4）反思改进效果。对教育改进的实施效果进行分析，并针对问题提出如何进一步改进的反思和设想。
 
我们把以上“调研—改进”作为学情调研实践工作循环中一个暂时的单环过程，在实践推进中，确立多循环的“调研——改进”路径，从而保证检验改进效果得以真正体现。
 
2.倾听学生，做好学情分析的长周期
 
学情分析的工作，不仅仅在于对学生学习情况进行静态的诊断，更重要的是要动态地倾听学生的心声，了解他们的基本需求，掌握学生的学习状况，从而有针对性地提出改进方案。长周期地倾听学生，了解学生学情现状，会得出一些相对客观、科学的结论，同时也会依据时间线对学生的基本现状、发展状况进行归纳和总结。
 
对长周期调研数据的挖掘和分析，一是看到区域办学质量的提升，通过长期观察验证区域提出的观点和结论，提升了区域继续深入开展学情调研的动力和底气；二是验证了过去对于学生学习的某些观点是否正确，让经验走向实证；三是发现了一些短期难以解决的问题的存在，这些问题也是教育发展走向深入的疑难问题，需要下大力气，会聚集体智慧去解决。
 
3.关注核心素养，提高学情分析的发展性
 
成绩提高不再是学生发展的唯一重点，培育学生核心素养已成为教育教学发展的新方向。在全面深化课程改革阶段，服务于学生核心素养的学情分析，是有效教学的核心和关键，我们强调学生在学校发展中的参与和体验，通过学情分析，提高学生的实践能力。
 
在当前教育转型发展的情况下，我们面临着各种各样的问题，但是对教育者而言，从学生的视角思考教学问题，做实学情分析工作，提供精准的教育支持，始终是我们做好教学工作的起点。
（侵删）

❽ 数据分析中数据收集的方法有哪些

1、可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2、数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3、预测性分析

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4、语义引擎

非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

5、数据质量和数据管理

大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

❾ 数据收集的四种常见方式

数据收集的四种常见的方式包括问卷调查、查阅资料、实地考查、试验，几种方法各有各的又是和缺点，具体分析如下。

四是实验。实验设计数据是四种方法中最耗时间的一种，因为它是通过各种各样的实验来得到一个统一的方向，也就是说，在这个过程中，可能有无数次的失败。但是实验得到的数据是最准确的，而且可能会推动某个行业的进步。所以，实验收集数据的优点是数据的准确性很高，而他的缺点就是未知性很大，不管实验的周期还是实验的结果都是不确定性的。

随着科技的发展和大数据时代的到来，收集数据越来越容易，而大家也应该更注重于保护和利用数据。

❿ 如何进行数据采集以及数据分析

在一手数据的采集中，许多数据可以直接采集，由于对于成本费用等可控制的要素，以及数据的采集范围很广，这样很难直接获取全部数据。这时，我们常用抽样技术对样本进行调查，并根据样本统计量估计总量。

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(10)学情分析数据采集方法扩展阅读：

被采集数据是已被转换为电讯号的各种物理量，如温度、水位、风速、压力等，可以是模拟量，也可以是数字量。采集一般是采样方式，即隔一定时间（称采样周期）对同一点数据重复采集。采集的数据大多是瞬时值，也可是某段时间内的一个特征值。准确的数据测量是数据采集的基础。数据量测方法有接触式和非接触式，检测元件多种多样。