总结是一个反思的过程，让我们更有意识地去优化自己的行为和选择。总结要突出重点，突出所总结的核心内容，不要过分罗列和泛泛而谈。接下来，请大家一起来欣赏一些经典的总结范文，相信会给大家带来一些启迪和思考。
数据科学的论文篇一
“成功啦！”“成功啦！”“哈哈……”从我家里传出一阵阵笑声和欢呼声，这是我和伙伴们在做一个有趣的实验。
在学校里，老师常在科技兴趣课上做许多有趣的实验，引起了我浓厚的兴趣。于是，在星期天，我邀来几个要好的朋友，神秘地说：“咱们做一个实验好吗？”听说我要做实验，邻居的小弟弟也被吸引过来。
么药，被我搞得丈二和尚摸不着头脑。我胸有成竹地把蜡烛点燃，立在桌面上，用一根铁条吸住磁铁，拿到火上去烧。开始，磁铁紧紧地贴在铁条上。蜡烛的火焰贪婪地舔着磁铁。不一会儿，磁铁像生病似的，有气无力地粘在铁条上，快要掉下来了。终于，“砰”的一声，磁铁落地了。“实验成功喽！成功喽！”大家手舞足蹈，那高兴劲儿就别提了。
为什么磁铁遇热会失去磁性呢？大家心里不禁打起了一个问号，连忙去翻书找答案。我突然想起《少年科学画报》里有介绍科学知识的内容，就去翻《少年科学画报》。“找到了！”我惊喜地叫了起来，像哥伦布发现新大陆一般高兴。
原来，磁和电子是分不开的，运动的电子周围就有磁，这叫电磁效应，电磁铁烧红了，它内部的分子热得乱窜，破坏了电子运动方向的一致性，磁效应作用互相抵消，所以整块“磁铁”不再显示磁性。我想：在家用电器中，收音机喇叭上有磁铁，就不能让高温物体接近。可想而知，电视机上也有喇叭，上面也有磁铁，原理不正是一样吗？如果高温物体靠近带有磁性的冰箱，冰箱不就被损坏了吗？怪不得说明书上强调不能接近高温物体。我把自己想法告诉大家，他们恍然大悟。邻居小弟弟似懂非懂，皱着眉头，一本正经地说：“好像懂了，又好像没懂。”一句话把我们逗得哈哈大笑。
数据科学的论文篇二
记得在暑假里，爸爸带我去东阳游泳馆游泳。来到游泳池，我脱下衣裤，便下水游泳去了。我兴致勃勃地游着，突然，我感觉耳朵有一点疼痛，可我觉得无所谓就忍着，又在下面游了一会儿。
哎呀，不行，我的耳朵又疼了，我这才恋恋不舍地浮出水面。于是我就问爸爸：“爸爸，我为什么会在游泳时感觉耳朵疼？”爸爸告诉我：“也许是你潜得有点深了，水的压力比较大，你的耳朵承受不了，所以就疼了。”于是我对水的压力产生了好奇，想知道水压的大小是由什么决定的。
回家后，我翻阅了一下《十万个为什么》，可上面写东西的太少，弄得我似非似懂，我就上网查了一下资料，知道了水的压力由深度决定，水越深，压力就越大；水越浅，压力也就越小。为此我做了个试验来验证一下。材料主要是：1个废旧的铁桶、1小块橡皮泥、1个钉子、1个小铁锤。我在地上放好铁桶，叫爸爸帮忙用锤子和钉子把铁桶分别钉出三个孔。
三个孔的位置分别是底部、中部和上部。然后用橡皮泥把三个孔堵住，在铁桶中加满水后，将上孔的橡皮泥拿开，记下水喷射落地的位置。再加满水后，将中孔的橡皮泥拿开，记下水喷射落地的位置。
最后加满水后，将下孔的橡皮泥拿开，记下水喷射落地的位置。你知道出现什么现象了吗？三个孔的喷水有什么不同吗？当然不同。从底部流出的水喷射得最远，其次是中部的水，喷得最近的是从顶部喷出的水。这证实了水的深度不同，水的压力就不同。水越深，压力就越大；水越浅，压力就越小。所以我在游泳池中位于水深不同的位置，耳朵感受到的压力是不同的，我的耳朵感觉到的疼痛程度也就不一样了。为了知道水的压力还和什么因素相关。我又做了一个小试验，主要材料是：小纸盒1个、塑料管1根。我先把一个小纸盒上口弄一个洞出来，然后我用一根塑料管插入小纸盒的口，并插得紧紧的。
然后我通过那根塑料管往纸盒里加水。当水加到吸管口时，小纸盒的底部破裂开了。我经过多次试验，结果基本都是这样。原来，水压还和重量有关。因为纸盒底部须承受水的重量最大，因此承受的水压也就最大，所以纸盒的底部破裂开了。
我再次上网仔细查询有关水的压力方面的知识。知道它是水或其他液体垂直作用于其界面并指向作用面的力。单位面积上的压力叫做压强。按液体静止或流动区分为静水压强与动水压强。在水力学及工程学科中也有将压强称为压力。最著名的阿基米德定律就是根据水的压力而得到的，它的原理是：部分或全部浸没于静止液体中的物体，其表面所受到的静水总压力仅存在铅直分力，也叫做浮力。
它的大小等于物体所排开液体的重量。还有那静水压强传递的帕斯卡定律，这些都是我们上初中以后要学习的知识内容呢！此外，爱美的女士可以在游泳的过程中“一举多得”。有某知名大学体育教育系教授说过，人在游泳的过程中，会受到水的压力、浮力、阻力的共同作用。在某种程度上，这些力共同作用在身体上，效果与按摩类似。平时经常游泳，身体的皮肤不断受到水流的“按摩”，就能促进血液循环，起美容的功效。根据水压原理，我们可以制成水压传感器、水压测控仪器等，并广泛应用在工业设备、水利、化工、医疗、电力、楼宇供水等压力测量与控制。
水的压力真是无处不在，都和我们的生活息息相关，它在为人们默默地作出自己的贡献啊！
数据科学的论文篇三
鸡蛋是一种好吃又有营养的食物，日常生活中，也有许多以鸡蛋作为主食而制作出的佳肴，煎蛋、煮蛋、炒蛋、蒸蛋…..这些都是最平常的，今天，我们就以蛋为实验主材，来研究“煮蛋”快还是“煎蛋”快。
“煮蛋”快！不“煎蛋”快！“no，我们都不对，应该是这两种方式同样快。”是这样的吗？对于煮蛋与煎蛋，是其中的一种方式更快呢？人们都做出了不同的推测与想法，不过，光有想法是远远不够的，还必须以科学的依据来做出判断。今天，请跟随科学的脚步，去从实践中得出结果。
首先，准备实验材料与实验工具，我们需要两个差不多大小的鸡蛋，一些油，两个同样大小材质的容器，一碗热水，两个煤气灶，我们把两个鸡蛋分为对照组与实验组进行实验。首先，将对照组的鸡蛋放入装有热水的容器，盖上盖子等候；将实验组的鸡蛋打碎，打入装有油的容器等待，为了方便观察，列出了以下统计：
煮蛋
1分钟
发出“磁磁”的响声，蛋白开始凝涸。
表皮开始凝涸，蛋黄蛋白无变化。
2分钟
蛋白开始变成白色，蛋黄变稠。
蛋白有些部分呈块状，蛋黄无变化。
3分钟
蛋白全变白，蛋黄全呈膏状，鸡蛋完全熟透。
蛋白几乎熟透，蛋黄外部已熟，中间部位流液。
4分钟
蛋白熟透，蛋黄的液体还有一些。
5分钟
蛋白蛋黄完全熟透。
从以上列表发现，煎蛋比煮蛋快，可以节省许多时间。今天我们的科学小实验证明了这一点。
数据科学的论文篇四
去年夏天爸爸给我买了两只小巴西龟，它三角型的头上长着两只小黑豆似的眼睛，皮肤呈灰褐色，脖子上有许多褶皱，伸缩的弹性很大。小乌龟背上背着一个椭圆形的硬壳，一共分成十三块，腹部是黄色的还有一些花纹，真像一位将军身上穿的铁甲。
刚买来时把它放在一个很小的玻璃瓶里，活动的空间太少。为了给它一个宽敞的房子，我跟妈妈特意从市场上精心挑选了一个大的玻璃缸，这下它在里面玩的可更欢了，在新居里面跑来跑去，爬上爬下。
夏天的小乌龟就像一个淘气的小男孩，我每天都把它放出来，让它在地板上、沙发上锻炼身体，有时它爬到阳台上晒太阳；有时候它还会超越自我，有一次我在地板上放了一块乌龟食，它以最快的速度冲了过去，打破了自己原来保持的记录。还有一次我故意把乌龟四脚朝天的放在地板上，谁知，小乌龟伸长脖子，挺起了肚子，四只脚不停地划着，不一会儿，自己翻了过来，我惊呆了，小乌龟居然这么顽强，我们学习同样也应该有这种不懈的精神。
冬天来了，小乌龟变得懒洋洋的，慢慢的那只活泼可爱的小乌龟就开始冬眠了，这时的他就像一个小婴儿一样在熟睡，无论你怎么动它，他都不睁眼，再好吃的美味它也不吃了。
现在春天来了，小乌龟慢慢动了起来，眼睛也睁开了，也开始蜕皮了，有时我还会帮他一下。
我可爱的小乌龟快点动起来，美丽的春天来了！
数据科学的论文篇五
如果把“数据化”作为人类社会走向信息时代的初级阶段，那么大数据技术的出现则可视为“数据颠覆传统”的中级阶段。在这一阶段，信息无所不在无所不包，随着技术的进步以及大数据的运用，改变了传统认识论模式，出现了从因果关系到相关关系的思维变革，大数据为我们的研究和管理工作带来了“三大变化”：第一，数据只求规模，不求样本；第二，数据求杂求量，不苛求精确度；第三，分析和处理数据只求相关性，不求原因。从教育行业来看，大数据技术将会为教育的发展带来新的挑战与机遇。高等学校在信息化的过程中会产生大量的数据，这当中包含了教师与学生的交流的信息、注册与选课信息、学籍与成绩信息以及各种校园卡信息等，这些大数据完整且客观性强，有非常高的应用价值，应用前景更加广阔。利用大数据技术，可以在很大程度上帮助学校对资源管理、教学模式、教学内容、教学方法进行创新，提升教育理念，进而满足社会对高等教育的个性化需求，为社会培养出更加优秀的人才。目前，高等学校的信息化系统建设正不断发展和完善，除了校园网络、各种数据管理系统、远程教学系统之外，还有数字化校园、图书馆信息管理系统等，如何对这些系统所产生的海量数据进行综合分析，为学校管理提供决策支持和帮助，建立高效的智慧化校园，已成为一个非常突出的问题。数据的价值是巨大的，虽然也会产生大量冗余信息，但是通过精准的分析，大数据将产生巨大作用。从高等教育的角度来看，教育管理、思维方式、学习行为、教学评估等，无不受到大数据的影响。
数据科学的论文篇六
我国高校自主招生政策的制定和执行，主要目的在于为高校选拨高质量生源，简化招生运行流程，为具有创新潜能的人才提供优先选择高校的途径。
显然，在这种政策制度下，高校教育成本的构成有所变化。
高校自主招生制度下主要涉及的高校教育成本可以分为两个部分：招生成本和学生培养成本。
首先，自主招生制度下高校需要增加招生过程中的成本。
对于传统的高校教育而言，高校投入的招生成本较少，大部分成本是政府对于统一“高考”平台的构建和运行成本。
在自主招生制度下，高校需要完成包括入学标准制定、考生入学测试和招生录取实施在内的自主招生流程，如果参照“高考”标准严格执行笔试命题、笔试组织、笔试阅卷、面试执行、综合考评等，这其中涉及的人力成本和实际物质消耗成本均会大大提高高校的招生成本。
统计表明，[2]高校通过自主招生招收学生的人均成本是通过高考形式招收学生的人均成本的数倍乃至数十倍。
另外，自主招生制度无疑为考生提供了一个双向选择的机会，由于自主招生与高考并不冲突，这令大部分考生倾向于报考拥有较好口碑且实力较强的高校。
高校的教育质量不仅和教学过程相关，更和高校的公用资源紧密相关。
高等教育本身不仅需要独具优势的师资力量，更需要具有一流水平的硬件设施支持。
因此，高校要想吸引优质生源参加本校的自主招生并开展有针对性的人才培养，就必须要构建强大的师资队伍，并加大对公共资源的建设力度，这都需要加大教育成本投入。
其次，自主招生制度下高校需要提高学生的培养成本。
自主招生不仅仅是招收学生的途径，更是对学生进行选拔培养的重要方式。
虽然大部分高校并未设立单独的培养自主招生考生的机构，但部分国内一流高校都以因材施教、分流培养为基准，建立了重点培养创新意识和能力的独立学院，如清华大学的计算机科学实验班、北京大学的元培学院、浙江大学的竺可桢学院和哈尔滨工业大学的英才学院等。
高校也为这些面向优质生源的独立学院提供了更多的教学资源和优质的师资力量。
随着高校自主招生制度的确立，这些独立学院的招生名额逐年增加，而通过自主招生途径入学的学生占独立学院生源的比例也逐年增加。
换言之，自主招生制度为高校的这些独立学院提供了更多的生源选择，高校也间接为自主招生提高了教育成本投入。
二、构建高等学校自主招生的监督体系
鉴于高校教育的特殊性，高校自主招生的具体教育成本核算难以像企业产品生产的成本核算那样明确、清晰，对于自主招生的公平性问题，则更加难以进行数字化的量化计算。
因此，提高高校自主招生的教育投入使用效益，保障高校自主招生过程中的教育公平，需要间接地从构建高校自主招生的监督体系入手，从而完善高校自主招生政策。
(一)招生环节的监督体系构建
首先，构建和完善高等学校自主招生环节的内部约束监督机制。
高等学校自主招生针对的是具有创新能力和特殊才能的开云KY官方登录入口 毕业生。
在招生中要明确统一的招考标准，严格执行招生简章的招考流程，构建科学合理的招考组织结构和权力网络，最大限度地实现招考过程的公开透明，从根源上杜绝权利寻租的空间。
同时，要依照《教育部关于实行高等学校招生工作责任制及责任追究暂行办法》等文件的相关规定，制定相应的工作细则，如相应的公示制度、回避制度等，并严格按照法律法规追究当事人及相关领导的责任。
其次，构建和完善高校自主招生环节的外部约束监督机制。
外部监督的主体既可以是高校主管部门或当地政府，也可以是公众百姓。
高校主管部门和当地政府可以成立专门的或者临时的监管机构，专职管理高校自主招生过程中的各种行为，并对违规行为进行查处。
同时，还要开通相应的监督举报通道，如电子信息平台、举x箱和监督热线等，为公众监督检举提供便捷的言路渠道。
相对政府部门而言，公众则能够更加直接地发挥更为有效的监督作用。
对高校自主招生环节的监督，不仅是公众的权利，某种程度上也是公民的义务。
作为高校自主招生的直接参与者和利益相关者，参加自主招生的考生和家长有权监督自主招生环节的全过程，提出存疑之处并加大约束力度。
而其他知情公众也有权参与监督，当发现高校实际操作与公开的基本标准和过程不相符时，应及时向相应部门或媒体提供真实、有效的监督举x息。
(二)学生培养环节的监督体系构建
学生培养环节中的教育成本投入需要综合考虑教育的效率和公平性问题，该环节的监督体系主要体现在如何因材施教地构建和实现多元化的人才培养评价机制。
对于自主招生的优质生源，不采用专门的人才培养方案将大大降低人才培养的效率，同时为了兼顾教育公平性原则，应将人才培养方案同时面向所有入学学生，充分调动学生的积极性，令学生能够为了同样的优质教育资源进行公平竞争。
多元化的人才培养机制可以通过按大类进行低年级教育、按兴趣自主选择高年级专业、采用导师制和学分制的双重评判标准等方式实现。
高校要将优质的教育资源应用于具有潜力的学生群体中，在完成普及式高等教育的同时致力于创新人才的培养。
进而综合对高校培养优质生源的能力和方案有效性进行评估监控，以促进学生培养环节中教育成本投入的效果最大化。
另外，学校建设和人才培养是一个相辅相成的过程，构建高水平的师资队伍和建设一流的硬件设施不仅能够提高高校自主招生的吸引力，也有助于高端人才培养。
数据科学的论文篇七
大数据时代的教育管理在履行教育管理职能的过程中将更加凸显管理的及时性、前瞻性、区分性、整合性、权变性等特点，为教育管理的变革带来了大机遇。
2.1利用数据挖掘技术改革教学模式和教学方法
高等学校是培养人才的场所，教育的出发点是希望通过知识的传授对学生成长产生影响，而知识的形成是一个长期的过程，模式一旦固定下来，改变就变得缓慢。在传统的教育过程中，对学生的影响大部分都是预先设定好的，在教学计划的指引下，教师与学生按部就班地开展教学活动。大数据完全有可能为这种教学活动重新注入新的活力，利用数据挖掘技术，对在纷繁复杂的日常教学中产生的数据进行综合分析，归纳出具有预测性的内容。例如，可以了解什么样的教学方法更适合学生的实际；当前上课的内容在哪个时间段更容易被学生接受；每个学生通过怎样独特的方式更容易掌握当前所学的内容；用什么方式巩固提高知识更有效等等。甚至还可以通过对教学行为中产生数据的分析，归纳出学生最近的学习、思想和行为倾向，有效地预防教学活动中不当行为的出现。应用教学数据分析，一方面，课程教学活动会根据数据分析产生的新情况进行调整；另一方面，新的知识与新的教学方法会随时被归纳出来，学习的内容更具有前瞻性。
2.2重视学习分析，促进教与学的融合
学习分析主要是对学生在学习中所形成的数据进行研究，对学生未来的学习表现以及潜在的问题进行合理的预测。学习分析在高等教育中的应用具有很多优势，在解决目前高校有关学习和教育经验等诸多问题时具有巨大潜力。学习分析包含了学生在学习方面有何特点、学习方法怎样、习惯怎样、兴趣如何，成绩如何等内容，通过校园的信息化系统不仅能获取学生的显性行为数据，如作业完成的情况、实验技能的情况、考核结果及考试成绩，而且还能获取学生的隐性行为数据，如参加课外及社团活动、互联网社交情况等，根据数据可以预测建立学生在课程学习过程中额外教学资源支持的需求模型、测量学生特别的潜质、构建能够改进和提高教学效率的弹性模式等，让学生拓展在当前学习环境下的理解能力，鼓励学生对自己的课程学习负责，增强学生自主管理学业发展的能力，为学生创造个性化的教育条件。对学生来说，学习分析能够让他们更好地了解自己在课程学习中所存在的问题，同时可以对自己的学习行为及习惯进行优化，掌握学习的主动权，自主开展个性化的学习;对于教师与管理者来说，可以利用学习分析结果对课程质量进行综合评估，从而能更加有效地改进教学方法、教学手段和教学内容，促进教与学的融合。
2.3不断提升教师的综合素质，重视数据分析能力的培养
教师的综合素质包含许多内容，以往我们强调的是专业知识，因为这是教师展开正常教学，保证基本的教学品质的必备条件。不可否认，教师的专业知识是影响教学活动最重要的`因素，也是学生衡量一个教师优劣的重要标准。但在大数据时代，未来的教学活动，教师除了要具备丰富的专业知识外，还需掌握一项重要的技能，即对教育数据的分析和研判，这或许成为教师在教学活动中关乎成败的重要因素。大数据时代下教学活动将产生海量的教育数据，如何从中寻找出具有教学价值的内容，成为教师在教学活动中一项非常重要任务。通过对教育数据的挖掘和处理，教师能够对学生各种相关数据进行综合分析、关联，并能及时采取应对措施使教学活动更加适应学生的需求，这样既能激发学生的学习兴趣，提高学习成绩，也能促进学生身心健康发展。因此，为了迎接大数据带来的新挑战，高校要做好教师队伍的建设工作，积极培养教育数据分析人才，应该尽早开设数据分析课程，以适应社会的发展和市场的需要。大数据技术的兴起，高等教育将面临着极大的挑战，高等教育能否抓住机遇持续发展，直接影响到国家长远的发展与兴衰。随着信息时代的发展，高等教育中对信息技术的应用也将越来越先进，越来越广泛，大数据技术的推广和应用已成燎原之势，大数据管理必将渗透到高等学校教学管理的各个方面。同时，大数据技术将进一步促进学校和社会的互动，使高校和社会之间的关系更加紧密，学校教育与社会发展可以相互支撑，学校可实时把握社会需求，根据社会的实际需求来完成和制定教学规划和进行相应的改革，而社会也能及时掌握高等教育人才培养的新动向，及时把新的教育成果应用到各个领域的生产、管理等过程当中。总之，通过大数据管理，学校、学生、社会三者能有机地联系在一起，相互依赖，相互影响，相互促进，共同进步，为构建和谐社会做出应有的贡献。
数据科学的论文篇八
利用数据挖掘技术，比如可以对学生访问情况进行分析，跟踪、了解学生出勤情况。还可对学生年龄等个人情况进行分析，了解学生的组成、结构，为合理地安排课程设置提供依据。通过对学生考试情况的分析，并结合出勤情况，可作为考查学生学习的情况，为合理地评估学生综合素质提供依。对于挖掘出来的规则信息可以利用可视化技术，以图表或曲线等形式提供给教师，以使教师能充分利用学生的问题资源，从而提高教学质量。另外，数据挖掘可以应用于网上的考试系统，对考生情况和他取得的成绩进行挖掘，以帮助教师在以后的.教学中更好地让学生掌握知识。
3.2学生的学习特征
学生特征包括两个方面:一是学习准备，一是学习风格。学习准备包括初始能力和一般特征两个方面。学生的初始能力是指学生在学习某一特定的课程内容时，已经具备的有关知识与技能的基础，以及他们对这些学习内容的认识和态度。学生的一般特征则是指在学习过程中影响学生的心理、生理和社会的特点，包括年龄、性别、年级、认知成熟度、智力才能、学习动机、个人对学习的期望、生活经验、文化、社会、经济等背景因素。学生的学习风格与学习活动有着密切的关系。对学生感知不同事物、并对不同事物做出反应这两方面产生影响的所有心理特征构成了学习风格。
利用数据挖掘功能分析学生特征，并在此基础上组织学习内容、阐明学习目标、确定教学策略、选择教学媒体，为学生创造出一个适合其内部条件的外部学习环境，使有效学习发生在每个学生的身上。
3.3预测学生和教师行为发生
管理信息系统中记录着有关学生与教师在教学中发生的各种教学事故以及典型教学事例等教学运行信息，利用数据挖掘的关联分析与演变分析等功能，寻找师生各种行为活动之间的内在联系。如“当存在a，b时可以推出’c，这样的规则，即当有a行为和b行为发生时，还会有c行为。在教学过程中，如果发现学生或教师已有a，b行为时，马上可以分析其产生c行为的可能性，及时制定策略促进或制止c行为的发生。
3.4合理设置课程
在学校，学生的课程学习是循序渐进的，而且课程之间有一定的关联与前后顺序关系。在学一门较高级课程之前必须先修一些先行课程，如果先行课程没有学好，势必会影响后续课程的学习。另外，同一年级学习同一课程的不同班级，由于授课教师、班级文化的不同，班内学生的总体成绩相差有时会很大。利用学校教学数据库中存放的历届学生各门学科的考试成绩，结合数据挖掘的关联分析与时间序列分析等相关功能，就能从这些海量数据中挖掘出有用的信息，帮助分析这些数据之间的相关性、回归性等性质，得出一些具有价值的规则和信息，最终找到影响学生成绩的原因。在此基础上，对课程设置做出合理安排。
3.5评价学生学习情况
学习评价是教育工作者的重要职责之一。评定学生的学习行为，既对学生起到信息反馈和激发学习动机的作用，又是检查课程计划、教学程序以至教学目的的手段，也是考查学生个别差异，便于因材施教的途径。
特别是对成绩管理数据库进行挖掘，其数据来源于成绩管理数据库，挖掘的任务就是从用户指定的数据库中以不同的角度或不同的层次上采掘出一系列的统计结果，如分布情况、关系，对比、显著性检验等，采掘结果用交叉表，特征规则，关联规则，统计的曲线、图表等表示，所以采用统计分析方法具有简单、方便、直观等优点，最为合适。
因此对学生学习行为和综合素质进行评价，一般采用模糊论中的模糊综合评判及模糊聚类的方法，对评价结果采用了对定性和定量指标加权平均算出综合素质评价得分并排名的方法，而且由于学生综合素质的评价指标是动态变化的，往往选用动态聚类法对评判结果进行动态聚类分析。
3.6评价教学质里
教学评价是根据教育目标的要求，按一定的规则对教学效果做出描述和确定，是教学各环节中必不可少的一环。教学评价可以通过校园网收集学生对任课教师所讲授、辅导课程的意见、评价。有关学生座谈意见、学生打分评价、平时各项教学检查、相应课程期末考试班级成绩汇总等都是教学评价的内容，把这些数据要作为教师教授相应课程的档案数据全部存人数据库。
利用数据挖掘对数据库中有关教学的各项评价进行分析处理，可以确定教师的教学内容的范围和深度是否合适;选择的教学媒体是否适合所选的教学内容和教学对象;讲解的时间是否恰到好处;教学策略是否得当等。从而可以及时的将挖掘出的规则信息反馈给教师，以期更好地提高其教学水平，更好地服务于学生。
4结束语
总之，随着信息量的急剧增长和对信息提取的更高要求，现在我们很难再依照传统方法在海量数据中寻找决策的依据，这就必须借助数据挖掘去发掘数据中隐藏的规律或模式，为决策提供更有效的支持。虽然数据挖掘作为一种工具，它永远也不能替代教师的地位，但是它可以为教师的决策提供科学的依据。数据挖掘技术本身就是人们大量实践的结晶，它为建立传统教学中很难获取或不可能获取的模型提供了捷径。
数据科学的论文篇九
摘要：大数据和智慧旅游都是当下的热点，没有大数据的智慧旅游无从谈“智慧”，数据挖掘是大数据应用于智慧旅游的核心，文章探究了在智慧旅游应用中，目前大数据挖掘存在的几个问题。
关键词：大数据;智慧旅游;数据挖掘;
1引言
随着人民生活水平的进一步提高，旅游消费的需求进一步上升，在云计算、互联网、物联网以及移动智能终端等信息通讯技术的飞速发展下，智慧旅游应运而生。大数据作为当下的热点已经成了智慧旅游发展的有力支撑，没有大数据带给的有利信息，智慧旅游无法变得“智慧”。
2大数据与智慧旅游
旅游业是信息密、综合性强、信息依存度高的产业[1]，这让其与大数据自然产生了交汇。2010年，江苏省镇江市首先提出“智慧旅游”的概念，虽然至今国内外对于智慧旅游还没有一个统一的学术定义，但在与大数据相关的描述中，有学者从大数据挖掘在智慧旅游中的作用出发，把智慧旅游描述为:透过充分收集和管理所有类型和来源的旅游数据，并深入挖掘这些数据的潜在重要价值信息，然后利用这些信息为相关部门或对象带给服务[2]。这必须义充分肯定了在发展智慧旅游中，大数据挖掘所起的至关重要的作用，指出了在智慧旅游的过程中，数据的收集、储存、管理都是为数据挖掘服务，智慧旅游最终所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
3大数据挖掘在智慧旅游中存在的问题
2011年，我国提出用十年时间基本实现智慧旅游的目标[3]，过去几年，国家旅游局的相关动作均为了实现这一目标。但是，在借助大数据推动智慧旅游的可持续性发展中，大数据所产生的价值却亟待提高，原因之一就是在收集、储存了超多数据后，对它们深入挖掘不够，没有发掘出数据更多的价值。
3.1信息化建设
智慧旅游的发展离不开移动网络、物联网、云平台。随着大数据的不断发展，国内许多景区已经实现wi-fi覆盖，部分景区也已实现人与人、人与物、人与景点之间的实时互动，多省市已建有旅游产业监测平台或旅游大数据中心以及数据可视化平台，从中进行数据统计、行为分析、监控预警、服务质量监督等。透过这些平台，已基本能掌握跟游客和景点相关的数据，能够实现更好旅游监控、产业宏观监控，对该地的旅游管理和推广都能发挥重要作用。
但从智慧化的发展来看，我国的信息化建设还需加强。虽然通讯网络已基本能保证，但是大部分景区还无法实现对景区全面、透彻、及时的感知，更为困难的是对平台的建设。在数据共享平台的建设上，除了必备的硬件设施，大数据实验平台还涉及超多部门，如政府管理部门、气象部门、交通、电子商务、旅行社、旅游网站等。如此多的部门相关联，要想建立一个完整全面的大数据实验平台，难度可想而知。
3.2大数据挖掘方法
大数据时代缺的不是数据，而是方法。大数据在旅游行业的应用前景十分广阔，但是应对超多的数据，不懂如何收集有用的数据、不懂如何对数据进行挖掘和利用，那么“大数据”犹如矿山之中的废石。旅游行业所涉及的结构化与非结构化数据，透过云计算技术，对数据的收集、存储都较为容易，但对数据的挖掘分析则还在不断探索中。大数据的挖掘常用的方法有关联分析，相似度分析，距离分析，聚类分析等等，这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。其中，相关性分析方法透过关联多个数据来源，挖掘数据价值。但针对旅游数据，采用这些方法挖掘数据的价值信息，难度也很大，因为旅游数据中冗余数据很多，数据存在形式很复杂。在旅游非结构化数据中，一张图片、一个天气变化、一次舆情评价等都将会对游客的旅行计划带来影响。对这些数据完全挖掘分析，对游客“行前、行中、行后”大数据的实时性挖掘都是很大的挑战。
3.3数据安全
2017年，数据安全事件屡见不鲜，伴着大数据而来的数据安全问题日益凸显出来。在大数据时代，无处不在的数据收集技术使我们的个人信息在所关联的数据中心留下痕迹，如何保证这些信息被合法合理使用，让数据“可用不可见”[4]，这是亟待解决的问题。同时，在大数据资源的开放性和共享性下，个人保密和公民权益受到严重威胁。这一矛盾的存在使数据共享程度与数据挖掘程度成反比。此外，经过大数据技术的分析、挖掘，个人保密更易被发现和暴露，从而可能引发一系列社会问题。
大数据背景下的旅游数据当然也避免不了数据的安全问题。如果游客“吃、住、行、游、娱、购”的数据被放入数据库，被完全共享、挖掘、分析，那游客的人身财产安全将会受到严重影响，最终降低旅游体验。所以，数据的安全管理是进行大数据挖掘的前提。
3.4大数据人才
大数据背景下的智慧旅游离不开人才的创新活动及技术支持，然而与专业相衔接的大数据人才培养未能及时跟上行业需求，加之创新型人才的外流，以及数据统计未来3~5年大数据行业将面临全球性的人才荒，国内智慧旅游的构建还缺乏超多人才。
4解决思路
在信息化建设上，加大政府投入，加强基础设施建设，整合结构化数据，抓取非结构化数据，打通各数据壁垒，建设旅游大数据实验平台;在挖掘方法上，对旅游大数据实时性数据的挖掘就应被放在重要位置;在数据安全上，从加强大数据安全立法、监管执法及强化技术手段建设等几个方面着手，提升大数据环境下数据安全保护水平。加强人才的培养与引进，加强产学研合作，培养智慧旅游大数据人才。
参考文献
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数据科学的论文篇十
环境科学研究方法是青岛农业大学应用型人才培养方案中的主干专业课程，该课程综合实践性很强，结合环境科学类实验设计方法与数据分析实验，让学生对理论知识有更深层次的理解和掌握，为形成完整的环境科学知识体系奠定基础。然而目前，很多高校在这门课程中依然采用灌输填鸭式理论教学模式，过多强调深奥的理论知识而忽略实践课程，学生逐渐失去学习兴趣，严重影响教学质量。根据目前社会需求以及高校环境类人才培养现状，我们改革传统教学内容，创新理论教学与科学研究、生产实际相结合的课题教学模式，建立具有青岛农业大学特色的环境科学学科。
一、教学内容的改革
环境科学研究方法的教学内容分为理论教学和实践教学两个部分。理论教学内容主要包括实验设计、数理统计、假设检验、方差分析、相关回归等数据分析方法。结合本校环境科学的专业特色，本科毕业生多从事农业环境监测与评价方面的工作。从而要求该课程的教学内容与农业环境监测的特点相结合，在数据统计分析例题方面主要强调监测类数据的总结和分析，建立实用性较强的教学体系。目前，这门课程还没有适合的教材，以往教材理论部分过于强调数理统计的原理和方法，深奥难懂，与环境科学专业的结合性较差。因此该课程需从以下几方面进行教学内容改革：
1.强调基本理论的应用性
我们采用盖均镒编著的《试验设计与数据分析》，改革传统的教学内容，根据农业院校环境科学专业特色，听取专家建议和学生反馈意见，自编讲义，引用环境科学类实验数据进行整理分析，提高对数据分析的实际应用性。另外对课本上面繁杂的数理统计公式进行简化式教学，主要强调公式的实际应用性，忽略复杂的推导过程。
2.课程内容紧密结合学生的毕业方向
根据专业特色，明确学生就业和考研这两个毕业方向。课程学习以毕业方向为指导，就业学生主要侧重学习环境类监测数据的获取和分析。考研学生则更侧重环境类实验的设计与实验数据的整理与分析。学生认识到学习该门课程与自己毕业紧密联系，会激发学习热情，主动获取更多的知识为就业或考研做好准备。
3.课程内容与时俱进
利用信息网络，强调课程内容的新颖性，把握环境科学研究方法的发展动向，在理论学习的同时，介绍全新研究方法的进展和前沿领域。并适当结合科研文献，分析新颖的环境类实验设计方法和数据分析方式，给课程学习注入活力。
二、实践教学的`改革
实践教学是环境科学研究方法课程学习的重要环节，实践学习培养学生设计实验、全程参与，带着问题主动学习，从而实现对应用型创新人才的培养。我院该课程实践教学改革主要从课堂实验、参与教师科研课题和分析企业监测数据三部分实现。
1.课堂实验改革
实验课采用自主编制实验教材，学习spss软件对实验数据进行整理、归纳、分析和推导。适量增加环境科学实验设计性和综合性实验，让学生全程参与实验设计、实验布置、实验管理和实验数据分析各环节，提高综合性实验的效果。其次，以环境实验数据为实例进行分析，实现数据的整理和深层次挖掘。还利用多媒体课件和flash动画仿真技术展示实际生产工艺以及环境类监测数据的获取过程，使得课堂讲解生动清晰，有效提升授课质量。
2.参与教师的科研课题
把本科学生进行分组，根据环境科学专业的师资情况，分组参与教师的科研课题。结合大学生创新立项项目，培养学生的自主科研思维。学生在教师的指导下查阅文献，根据实验目的设计实验内容，并安排实验进度开展具体实验工作并分析整理实验数据，培养其创新和科研能力。
3.分析企业监测数据
让学生利用现有的理论知识整理和分析企业监测数据，提高学生解决实际问题的能力，实现课本知识与解决实际问题巧妙的结合。学生自主完成数据分析报告并组织报告展示，真正做到学以致用。
三、考核评价体系的改革
合理有效的课程考核能考察课程质量和授课效果。本课程学习过程中学生普遍反应信息量大、公式多、难记忆并计算困难。因此本课程的考核评价体系进行改革，理论和实践知识考核分数各占50%。其中理论考核主要以理解和分析内容为主，多为案例分析题，根据具体实验目的设计实验，或分析实际数据。实践考核主要根据科研训练的表现以及对实际数据的分析处理能力。环境科学研究方法课程教学模式改革探索任重道远，不断改进教学内容，增加实践教学环节的创新性和实用性，必定能提高教学质量，培养出符合应用型人才要求的环境科学本科学生。
数据科学的论文篇十一
随着科学技术发展以及社会进步，逐渐进入了计算机网络发展时代，计算机网络在生活以及工作中具有重要作用，并且很好提高了人们的生活质量以及办事效率。当然计算机网络的应用在推动社会发展基础上，也带来了很多问题，网络是把双刃剑，能够造福社会，同时也会产生一些负面影响。计算机网络的应用涉及很多个人信息以及数据等，特别是一些重要文件，若是丢失或是泄露等都会造成严重的损失。所以，当前的计算机网络数据安全逐渐成为关注的焦点，应重视对数据安全策略的分析以及研究，积极探索更加优良的计算机网络管理策略。
数据科学的论文篇十二
1.系统的设计
系统主要实现软件的模块话设计，包括反射率数据分析模块、速度分析模块、天线运行稳定性分析模块以及雷达组网数据分析模块。
1.1反射率分析模块
反射率的大小体现了气象目标的降水粒子的密度分布及体积大小，在实际气象技术中长期用于表示气象目标的强度，在工作上采用dbz单位表示。对于空管气象雷达图，数据显示采用ppi(planpositionimage)显示方式。该方式决定了一张气象雷达图由圆锥俯视平面上分析空间的回波构成。在设计上简单介绍其设计流程，首先必须读取原始数据，并判断是否首次读取，若为首次读取则对其进行预处理，否则进行坐标转换；其次进行图像绘制并判断是否需要改变仰角。此处需要关注的关键是如何进行数据的预处理。在实现上，对接收的数据进行反射率信息结构体赋值。当然该结构体包括了记录实际仰角角度、数据文件路径存储、雷达波段判断以及相关数据的偏移。通过扫描上述结构体可以实现对雷达数据的预处理。
1.2速度分析模块
多普勒雷达采用了速度退化模糊技术以扩大其对径向风速测量不模糊的区间。结构设计主要考虑数据显示的径向方式，流程设计则与反射模块类似。当然在界面设计上，系统将提供对颜色配置的`定义，使其人机交互更为快捷。
1.3天线稳定性分析模块
天线是雷达数据采集的关键部位，长期以来是影响雷达运行的主要关键点之一。其依赖于底下的电机进行旋转，目前大多数进口电机可以保证24小时安全运行。而运行时仰角提升和转速的平稳性直接影响雷达数据的采集。为此，我们通过在径向数据上采用方位角及仰角进行扫描实现曲线图监控。通过选择基数据再进行预处理后绘制相关曲线实现对天线运行状态的评估。其中，曲线图的绘制需要的参数为：纵坐标为气象雷达实际运行的每层仰角均值；横坐标为范围角：0-360°。
1.4雷达组网分析模块
按照民航局的总体规划，未来空管将实现多气象雷达覆盖，在这过程，多个气象雷达的组网将成为气象雷达数据的主要来源。这种模式将使得数据覆盖面更大、数据安全性更高、数据准确性更强。而与此同时带来了雷达数据融合组网的技术难点。设计上，首先模块将定义雷达站点配置信息，并与此同时提供组网雷达可选数据；其次对选择雷达数据进行数据预处理；再之则对雷达数据进行统计平均并做坐标转换；最后进行拼图处理。在这过程中，需要对雷达数据的强度进行自适应调整、显示范围自适应调整。与上述同理，系统核心在于预处理。在c#中定义list数据列表，并在定义其结构为[站点标示][距离][方位角]，对于数据读取时，需要进行插值算法处理，此时的单时数据拼接分析可以实现不同仰角和方位角的筛选。为了控制系统数据的准确性可以在前端定义雷达数据方位角表，根据表进行映射处理。通常如若出现非连续数据可以在预处理上对其进行差值补偿。在c#上可以采用反差圆补偿方法。
2．结束语
本文从实际出发，提出一种包括多普勒雷达反射率数据分析、速度分析、天线稳定性分析和雷达组网分析为一体的集成化空管气象雷达数据分析系统，该系统通过c#设计实现，能够应用于空管一线技术保障，并为相关多普勒雷达系统数据分析提供一种参考。
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数据科学的论文篇十三
数据科学是近年来兴起的一门新兴学科，涵盖了统计学、计算机科学和领域知识等多个领域，使得我们能够从大规模数据中获取有价值的信息和知识。作为一门综合性的学科，数据科学导论课程为我们提供了对数据科学基本概念、方法和应用的初步了解。在这门课程中，我收获颇丰，以下是我对于数据科学导论的开云官网app下载安装手机版 。
首先，数据科学导论课程为我们提供了对于数据科学基础概念的深入理解。在课程中，我们学习到了数据收集、存储和处理等基本概念。数据收集是数据科学的基础，了解不同类型的数据收集方法和技术能够帮助我们更好地理解数据的来源和质量。数据存储是数据科学中非常关键的一部分，我们学习到了不同的数据存储方式，并了解到了如何进行数据的清洗和整理以便于使用。此外，我们还了解到了关于数据处理的基本概念，如数据变换、提取和归约等。通过这门课程，我对于数据科学的基础概念有了更加清晰的认识。
其次，数据科学导论课程为我们提供了对于数据科学方法的初步介绍。数据科学方法是指通过数据来解决实际问题的方法和技术，包括了数据挖掘、机器学习和统计分析等。在课程中，我们学习了数据挖掘的基本流程和方法，了解了数据挖掘的主要任务和技术，如分类、聚类和关联规则挖掘等。此外，我们还了解到了机器学习的基本原理和方法，如监督学习和无监督学习等。通过这门课程，我对于数据科学方法有了初步的了解，进一步激发了我对于数据科学的兴趣。
第三，数据科学导论课程为我们提供了对于数据科学应用的实践经验。在课程中，我们不仅学习到了数据分析的基本方法和技术，还有机会通过实践项目来应用所学知识。通过实践项目，我们能够将课堂上理论知识与实际问题相结合，提高我们的数据科学技能。在实践项目中，我们需要收集和处理真实数据，并利用所学方法和技术进行数据分析和模型构建。通过这些实践经验，我深刻体会到了数据科学在实际问题中的应用和价值。
第四，数据科学导论课程为我们提供了对于数据科学领域的前沿发展动态的了解。数据科学是一个快速发展的领域，新技术和方法不断涌现，课程中我们学习到了数据科学领域的前沿研究和应用，如大数据分析、深度学习和自然语言处理等。了解数据科学领域的前沿动态能够帮助我们不断更新知识，紧跟科技发展的步伐。
最后，数据科学导论课程不仅加深了我对于数据科学的认识，还培养了我对于科学问题的思考能力和解决问题的方法。通过学习这门课程，我学会了如何收集和处理数据、如何选择合适的分析方法和技术，以及如何将数据科学应用于实际问题中。这些能力将对于我今后的学习和工作具有重要意义。
综上所述，数据科学导论课程是一门非常有价值的课程，通过这门课程我对于数据科学的各个方面有了初步的了解和体验。我相信这门课程为我今后的学习和发展奠定了坚实的基础，也激发了我对于数据科学领域的兴趣。我期待着在未来的学习和实践中能够不断探索数据科学的更多奥秘，为社会进步和人类福祉做出贡献。
数据科学的论文篇十四
学生观察实验后的讨论交流环节，是他们运用探究获得的现象或数据进行分析解释、推理论证的过程。但实际教学中，很多教师却只让学生以小组为单位陈述或展示获得的现象、数据，并没有对数据进行剖析，组与组之间没有互动交流，没有集体的相互论证，对个别小组的特殊数据亦以“可能你们小组测量的时候出了问题”等个人的经验感受来回避，最后以教师的小结作为结论而结束。其带来的不良后果有三：一是学生对自己的观察与实验结果缺乏信心，久而久之容易产生为了随大流而篡改数据的现象；二是缺乏分析与解释使学生难以在数据与结论之间建立关联，使概念真正内化于心；三是缺乏对学生科学逻辑思维能力的培养。本文以“热起来了”一课为例就数据的获取、呈现与论证谈谈自己的一些认识。
一、改进器材，科学获取数据
在学生的探究活动中，有许多因素会影响学生实验数据的获得，如实验仪器的不精密、实验材料的不典型以及周围环境的影响等，都会造成学生获取的实验数据不精确。在此数据基础上的解释与论证就会偏离预定目标，与建构核心概念背道而驰。
1、改进仪器，避免估值影响数据小学科学中有很多测量是需要学生进行估计的，如量筒测量液体的体积、玻棒式温度计测量液体的温度、弹簧测力计测量力的大小等，学生在利用这些仪器进行测量、记录数据时会有估上估下的误差值，单独一个数据或两个数据对比明显的情况下，不会受影响。但如果是一组连续的数据且数据变化不大的情况下，估值的上与下就会对数据的分析与解释造成直接的影响。“热起来了”一课中，教材安排的是采用玻棒式温度计测量一本字典的温度，它只能精确到1摄氏度，每一小格之间的0、1至0、9摄氏度的值是需要学生来估计的，这个值的大小有人为的主观因素，甚至同一位学生在前后几次的估值中都有差异，这就使得个别小组在记录的数据中出现了“裹了衣服后温度升高了零点几摄氏度”的情况，这为后面基于数据的解释与推理带来了麻烦。温度能否不用估计就直接显示出来呢？基于本课核心概念建构的需要，我们对仪器进行了升级，用数字温度计代替玻棒式温度计，解决了学生人为估值影响数据的问题，也符合新科技产品走进科学课堂的理念。使用数字温度计优势明显：一是灵敏度提高，节省了温度变化的等待时间；二是误差更小，数据更准确；三是温度不需要估算，消除了人为估值对数据的影响，更便于学生在excel表格中直接输入与呈现，为后续的论证环节做好了铺垫。
2、改进材料，防止他因干扰数据受年龄特点的影响，小学生在探究活动中往往对探究材料特别感兴趣，领到材料后，经常会不自觉地把弄一些材料，如对材料进行“亲密接触”，而这些材料又对“接触”比较敏感的话，就会对实验数据产生干扰。“热起来了”一课中部分小组在领到温度计以后不是先记录起始温度，而是用手握住了温度计下端的玻璃泡，致使温度升高，这时再记录起始温度，这样得到的数据显然不科学。特别是在测量几分钟内的温度变化过程中，有些同学把温度计取出来放进去反复操作，致使数据上下波动。这就导致了好多组数据出现温度升高的现象，也成了这节课上数据难处理的一大症结。除了在实验前对学生的操作进行强调以外，可以改进选用的材料。在本课中，可用一瓶接近人体温度的温水来模拟身体，代替教材中安排的字典。数字温度计一开始就插入瓶中，学生领到材料后，主观上不容易接触到温度计敏感的下部。由此，困扰教师的干扰数据问题迎刃而解。
二、借助图表，直观呈现数据
在学生获取实验数据之后，把数据呈现出来以供解释与论证尤为重要。常见的方式有三：一是学生根据记录表读、报数据；二是小组成员把记录表在实物投影仪上边展示边宣读；三是各组把数据填写在教师准备的汇总表中。显然，第一种方式失去了数据的价值，第二种方式比较常见，但缺乏全班整体数据的横向比较；第三种方式相对比较理想，但需要教师准备一张大的汇总表，且不利于数据的直观处理。在数字化时代，我们完全可以利用excel等软件以数据图表的形式呈现，同时可以对数据进行直观处理。
1、借助柱形图呈现数据整体excel中有个数据透视图功能，经过简单的设置就可以将数据汇总并以我们需要的图表形式直观呈现。“热起来了”一课采用柱形图的方式直观形象地呈现全班所有小组的实验数据，效果比较明显。数据的输入、呈现与学生的探究活动同步，在学生用数字温度计测量温度的过程中，每获得一个数据，各组就可以指定一名同学到台上电脑图表中输入数据，实时呈现在大屏幕上。有了全班同学的无形监督，避免了个别同学对数据的任意篡改。同时，学生在测量温度的间隙也不再无事可干，可通过大屏幕随时观察各组同学测得的实时数据，初步进行分析与思考。全班同学实验完毕，数据也同时输入完毕，一张全班各组数据的柱形图便呈现在大家面前。（图1）此图充分利用了excel数据处理模块，直观形象地呈现了12组学生的实验数据，使学生面对全班大量的数据不再眼花缭乱，通过图形与具体数据的结合，有助于学生对数据的观察与分析、推理与论证。
2、借助折线图呈现数据趋势有时候我们并非需要对所有数据进行呈现与对比分析，而是显现数据变化的趋势。这时，我们就可以借助折线图来达成目标。“热起来了”一课中学生在对数据进行整体分析后发现，衣服不能给身体增加热量，同时发现：裹了衣服温度反而还在降低，那衣服还有作用吗？而这个问题教师有预设，在学生探究活动中事先在其中一个小组增加了一个对比实验，这时就可以把这个小组的对比数据以折线图（图2）呈现，使学生对裹了衣服和没裹衣服的温度变化趋势一目了然，也使学生对保温的概念有一个新的认识：保温并不是能一直保持温度不降，而是减缓热量的散失，使温度降低的速度变慢。
三、利用数据，深入剖析论证
科学获取数据并借助图表直观呈现，其目的是帮助学生建立自己的观点，用事实说话、用证据解释，培养实证精神。因此，在交流研讨环节，教师要组织学生充分利用数据来说话、来解释，使研讨交流成为学生对话的平台，成为学生推理论证的契机，在个体到集体的论证中，思维得到发展，概念得以完善与提升。
1、自我分析，个体论证个体论证是本人或本组成员对自己或本组的实验数据分析与解释、交流与分享的过程，是学生基于自己的观点寻求证据进而完善自己观点的过程，有助于学生从证据上升到解释，促进思维的发展。“热起来了”一课中，全班学生在探究活动前就已经借助生活经验与感受建立了两种不同的观点：“衣服能给身体增加热量”和“衣服不能给身体增加热量”。但这两种观点都建立在学生主观感受的基础上，所以都成立，谁也说服不了谁。于是教师应引导学生要用事实来说话、用证据来解释。“事实”和“证据”就在学生实验中观察到的数据里。因此，研讨交流的.首要任务就是要组织学生开展个体论证，要让学生观察图1中自己小组的数据，对起始温度、1分钟后的温度、2分钟后的温度、3分钟后的温度等几个数据作纵向的观察与分析，用数据来佐证自己的观点。在观察分析中，有些小组发现自己数据中的四个温度没有一个上升，说明衣服不能给身体增加热量，与当初的观点一致；而起初持不同观点的小组也发现自己的四个数据没有上升，与当初的观点不一致，从而产生了认知冲突。在这里，是坚持自己原先的观点，还是尊重事实，尊重数据，体现了科学态度与精神的渗透与培养。
2、全班互动，集体论证在个体论证的基础上，教师组织学生开展集体论证，让全班同学对其他小组的数据进行比较分析、质疑批驳或解释评价，通过不同观点的相互“交锋”，产生思维碰撞，在实现从个体表征到集体建构的过程中理解科学概念和科学本质。“热起来了”一课，教师一方面要求学生对自己的数据进行分析论证，另一方面则要求他们对其他小组的实验数据进行观察。这时，有些同学就会关注一些特殊的数据，并提出自己的分析、质疑与推理。在此基础上，教师还应引导学生从全班的角度观察数据，从上升、下降或者基本一致几个方面分析数据。学生很快发现，图1中没有一个小组的温度上升，说明了衣服不能增加热量。同时还发现绝大部分小组数据有下降的现象，这在学生的意料之外，更促使学生去进一步分析原因，去联想生活实际来思考。在相互的交流论证中，知道了温水在不断地向外界散发热量，而衣服只是起到了保温的作用，使温度下降的速度减慢。这样，学生的汇报交流就不再是数据的简单呈现与结果的主观臆断，而是一个不断对话、交流的理性过程，更注重概念建构与思维发展的有效融合。综上所述，引导学生基于数据的分析与解释，能有效解决汇报交流单纯呈现数据的问题，能帮助学生改变为记录而记录、为汇报而汇报的现状，慢慢引领学生对数据的尊重、对数据的利用，以及运用数据来推理与论证的能力，更好地促进学生思维的发展。
数据科学的论文篇十五
近年来，随着技术的飞速发展和信息的爆炸式增长，数据科学作为一门新兴的学科领域逐渐崭露头角。在我修读《数据科学导论》这门课程期间，我深入研究了数据科学的基本概念、方法和应用，对于这门学科有了更深入的理解和认识。在这篇文章中，将通过总结我在学习过程中的体会和领悟，探讨数据科学所涉及的关键要素以及对个人和社会的重要意义。
首先，数据科学的核心是数据。数据不仅是信息的载体，更是推动科学发展的重要资源。数据科学家必须掌握数据管理、数据采集、数据清洗、数据分析等一系列技能，以确保数据的质量和可靠性。这对于一个优秀的数据科学家来说，并非易事。正如我在学习过程中所体会到的，数据科学并不仅仅是处理数以TB计算的海量数据，更是需要有对数据质量的敏感性和严谨性。只有通过充分了解数据的背景信息，全面了解数据的来源和采集方式，才能够正确并有效地应用这些数据。
其次，数据科学的应用广泛而深远。我们生活在一个数字化时代，大量的数据源源不断地生成。数据科学通过分析这些数据，揭示数据背后的规律和趋势，从而为企业决策、市场精细化、精准医疗等提供有效的支持。在学习过程中，我了解到数据科学在医疗保健领域的应用正在取得令人瞩目的成果。例如，通过对大量的医学数据进行分析，可以为疾病的早期预测和治疗方案的制定提供科学依据，从而提高病患的生存率和生活质量。这不仅是对现有医疗模式的颠覆和改进，也是对人类健康事业的巨大推动。
此外，数据科学的学习不仅仅需要对工具和方法的熟悉，还需要具备良好的数学、统计学和编程基础。无论是数据的探索、数据的可视化还是数据的建模分析，都需要数据科学家具备一定的数学和统计学知识。此外，编程在数据科学中扮演着极其重要的角色。Python、R、SQL等编程语言成为现代数据科学家的必需技能，只有掌握了这些编程语言，才能够更高效、更方便地处理和分析数据。通过学习数据科学导论这门课程，我不仅对这些工具和方法有了更深入的了解，还增强了自己的数学、统计和编程能力。
最后，数据科学对于个人和社会的意义重大。个人而言，数据科学的学习和实践可以帮助我们更好的理解和利用数据，提高决策的准确性和效率。社会范围内，数据科学的应用已经产生了重要的社会经济价值。通过对大数据的挖掘和分析，企业可以更好地了解市场需求，提高产品的竞争力；政府可以依据数据科学方法制定更科学的政策和规划，提升社会治理能力；医疗机构可以通过分析患者的大数据，实现个性化的医疗服务，提高医疗资源的利用效率等等。可以说，数据科学已成为推动社会进步和发展的重要动力。
总结起来，数据科学导论这门课程让我更加深入地认识和理解了数据科学的核心要素和应用价值。数据作为数据科学的核心，要求我们对数据的质量和可靠性有更高的要求。数据科学的应用涵盖了方方面面，对于企业决策、医疗保健等都有着重要意义。同时，数据科学的学习需要具备数学、统计、编程等多种能力，这对个人的综合素质提出了更高的要求。最重要的是，数据科学对于个人和社会的意义重大，已经成为社会进步的重要动力。数据科学导论课程的学习让我对数据科学有了更深入的了解，也有了更为明确的学习和发展方向。相信在不久的将来，我会通过自己的努力成为一名优秀的数据科学家，为社会的发展做出自己的贡献。
数据科学的论文篇十六
一、高等学校的成本核算的特点
1.注重精神产品成本核算
精神产品和物质产品的价值表现不同，同样的“所费”不一定取得同样的“所得”。高等学校的主要成果是人才不是物质产品，其价值就不能单纯用所耗活劳动和物化劳动的价值来表达。对于精神产品如何核算成本也只能是借助于“成本”的概念，在核算时与物质产品有其很明显的特殊性。物质生产部门对无意识的物体进行加工，投入多少活劳动与物化劳动一般是有固定比例的，其成本比较容易控制，而对人才的培养则不同，它受到多方面因素的控制和制约，如社会制度、社会环境、经济条件、科学文化水平等。高等学校成本核算不能单纯地被认为是费用的归集，它是指为了加强经济管理，培养合格的毕业生，在校期间发生的各种费用要有一个确定的标准来衡量。在评估上既要看到成本水平，又要考虑人才的质量和数量。
2.注重人才投资的预算
通常计算大学生某年平均培养费用的方法是以某年经费实际支出数除以该年在校学生的平均人数计算，也只是人才投资的预算内部分，不能被认为是培养大学生的成本，因为基建投资、其他各项一次性投资都未反映在年终决算中，也就是说没有反映在当年的经费支出数之内；另外其他各项投资虽然都是为了开发学生的智力却不全为当年学生受益。所以高等学校所要核定的成本不象企业计算的那种“全部成本”，也不是为培养学生所耗费用的简单总和，而是一种部分的活动成本。高等学校的成本概念既是广义的，又是特指的。它是指高等学校为培养每一个合格的大学毕业生，在校期间发生的通过学校管理活动能够有效控制的那部分费用支出，全部成本法不能适用高等学校的成本核算，而活动成本法则能满足和适应高等学校成本核算的要求。
二、高等学校成本核算方法———“活动成本法”
活动成本法起源于美国本世纪30年代，在国外广泛运用，其主要特点是：第一，经济责任明确，便于成本管理。一般地讲活动成本是各基层单位的可控成本，固定成本是管理当局的可控成本。第二，没有强制性的统一会计制度，成本计算简单固定成本的必分摊。第三，活动成本法是一种部分成本法，它与全部成本法相对称，活动成本法是包括变动费用，只有与业务量有关的变动费用才构成产品的成本要素。可见，这些特点都是满足高等学校成本核算特点和管理要求的，在运用中可以扬其长、避其短，及时总结经验，为高等学校科学管理开辟一条新路子。深入研究成本习性，是正确划分活动成本和固定成本、用好活动成本法的关键所在。应用活动成本法的前提条件是将成本按其习性划分成活动成本和固定成本。所谓成本习性是指成本额对业务量总数的依存关系。凡成本总额随业务量的增减成正比例变动的是活动成本，凡成本总额不随业务量变动，在短期内相对稳定的是固定成本，介于两者之间的是混合成本，对于混合成本还要采取一定方法继续分解。这是关键的一步，也是困难较大、问题较多的一步。
1.高等学校成本如何划分
从高等学校的经费分配角度来看，除一次性补助、基本建设投资外，基本上是“人头经费”，即上级主管单位按照当年在校学生人数的平均数乘以一定的预算标准计算出来的。学校得到这笔经费后，再按照先保证人员经费后，根据财力情况安排其他的原则进行经费再分配。从经费使用职能看，高等学校的经费可大致分为三大部分，即人员经费、公用经费和专项经费。而人员经费和公用经费合在一起就是前面所说的“人头经费”。其中人员经费中的本专科学生助学金，公用经费中的公务费、业务费、其他费用等开支状况除了很大程度上取决于预算定额和学生人数外，还与管理部门的管理水平有着非常密切的关系，所以以上这几项应是活动成本，人员经费中的工资则不同，虽然它也包括在“人头经费”中，但就其详细的开支内容来看，它与当年在校学生人数没有密切关系，是学校开办就必须按期开支的约束性成本，这种管理体制和性质是由我国现行的人事制度和工资政策所造成的。由于它一般不受基层管理活动的影响，所以是固定成本。人员经费中的补助工资、职工福利费、差额补助费等，也都是固定成本。高等学校的房屋、设备等固定资产具有同企业一样的性质，在其使用过程中能连续在若干个生产周期内发挥作用，并保持原有实物形态，其价值随着磨损程度逐渐消耗，并且消耗的价值要求得以充分的补偿。高等学校的这种补偿是靠国家拨款来实现的，它包括在每年的设备购置费和修缮费中，可见高等学校每年的'设备购置费和修缮费是为了当年保持学校一定的规模和能力以及发展需要的支出，包括补偿和发展两部分，类似企业中的大修理基金、折旧基金和企业生产发展基金，因此从这点分析，这两项的实标开支作为当年学生的培养成本是完全没有道理的。解决的办法是实行固定资产折旧制度，实行后提取的折旧费和大修理费才近似反映学校当年为培养学生用于固定资产方面的实际耗费，但现行的财务制度是高等学校的固定资产不实行折旧，因而设备购置费和修缮费也应是固定成本。到此为止，对高等学校的全部成本按其习性做以下划分：
(1)固定成本包括：工资、补助工资、职工福利费、设备购置费和修缮费；
(2)活动成本包括：人民助学金、公务费、业务费和其他费用等。这里提到的费用只是国家教育投资的一部分，如象离退休人员费用、科研课题费(包括补助费)等未涉及，因为它们与当年学生培养无关，应另法核算。
2.消耗性开支应该成为高等学校成本要素重点
活动成本法将高等学校的人民助学金、公务费、业务费、其他费用等消耗性开支作为成本要素重点加以核算控制，符合“尽可能节省各项消耗性开支，保证重点开支的需要”的原则。据统计，高等学校以上这几类开支占全部教育事业费的三分之一左右。由于它们都是纯消耗性的费用，因此它们的节约是完全意义上的节约，是应该花大力气管好用好的。值得提到的是高等学校的广大财务工作者一直就比较重视对这类成本的控制，在实践中创造了许多行之有效的控制方法，只是由于没有重视从理论方面去总结，有了好经验，但因为是各自为政，自成体系，自立标准，不能说服人，在推广上受到了一定的限制。现在，活动成本法从理论上解决了这个问题。
3.成本资料可进行校际比较
这是考核高等学校经济效益的指标之一。由于活动成本只将变动成本作为成本要素，故人才单位成本就等于总变动成本除以在校平均学生人数。这样计算排除了由于学校规模、投资、新老等因素不同而造成的成本差别，避免了按照传统方法(全部成本法)计算成本时最使人感到“问题多，而不好解决”的难题，为同类学校之间的成本比较提供了可能。一般地说，在同类学校中消耗性开支具有较大的共性，这部分费用消耗较低的应视为管理控制水平较高。目前各类高等学校消耗性费用存在较大的差异，除了地区、专业的原因外，主要是管理水平差异的反映。今后如果定期进行校际间横向比较，相信定会有成效。
4.活动成本法可以建立在高等学校现行会计科目上
财务会计系统地提供单位管理活动的原始记录，活动成本法是将财务会计提供的资料作进一步加工和引伸，使之更好地满足管理需要的一种先进的成本核算办法。这里运用的活动成本法是按“会计科目”来划分活成本和固定成本的，为的是把它同现行的会计制度联系在一起，它虽然有一定的假定性，但符合高等学校的成本特点和管理要求。特别值得一提的是，免去了计算成本时将固定费用分摊的繁琐计算，在增加工作量不多的情况下开辟了新的管理途径。
作者:姚航单位:辽宁医学院财务处
数据科学的论文篇十七
一、培养大数据高端人才
大数据管理与大数据应用都离不开大数据技术，但更离不开大数据人才。没有人才，再先进的设备只能是“豪华摆设”;没有人才，再先进的技术也只能是“纸上谈兵”。因此，推进大数据管理，除了需要培养一大批优秀的it人才外，还迫切需要培养一大批大数据人才———数据管理师、数据分析师，造就一批数据科学家等高端人才。因为只有他们才能驾轻就熟处理海量的信息，并从中挖掘出“数据财富”。此外，面对全体员工传播大数据知识，普及大数据技术，培训大数据技能，奠定推进大数据管理的群众基础和技术基础，同样也是一项长期而艰巨的任务。
二、构筑大数据管理“一站式”工程，建设“大数据管理智库”新平台
1．加强内、外部数据的“一站式”管理。对企业来说，数据无处不在，无时不有，究其来源，无非企业内部和外部两个渠道。内部数据的活水源头是各单位、各部门、各专业的统计报表提供的数据;外部数据一方面是国家管理部门、行业管理部门、权威机构等发布的统计数据，另一方面是来自互联网、移动互联网、各种传感器等信息感知和采集终端采集的数据。这些数据，日积月累，最终“百川归海”，汇成大数据的.海洋。大数据时代，企业通过建立“大数据管理智库”，打破渠道的边界，把不同来源的数据整合在一起，实施一站式管理，让数据时时刻刻为企业提供服务。
2．注重数据挖掘环节的“一站式”管理。企业数据挖掘过程也是数据发现和梳理的过程，其有4个重要环节:采集、存储、分析、预测。企业建立了“大数据管理智库”，对这4个环节实施一站式管理，可以大大“提纯”数据价值。首先是尽可能采集异源甚至是异构的数据，去伪存真，多角度验证数据的全面性和可信性。其次是要用到冗余配置、分布化和云计算技术，分类、过滤和去重，减少存储量，同时加入便于检索的标签。第三是将高维数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，导出可理解的内容。第四是将数据分析后预测出的结论应用到企业中去。
3．突出价值链上数据的“一站式”管理。企业价值链可以分为基本增值活动和辅助性增值活动两大部分。基本增值活动，即一般意义上的“生产经营环节”，如材料供应、成品开发、生产运行、成品储运、市场营销和售后服务。这些活动都与商品实体的加工流转直接相关;辅助性增值活动，包括组织建设、人事管理、技术开发和采购管理。价值链的每一个环节都有相伴而生的数据。过去这些数据处在分散状态。大数据时代，企业通过“大数据管理智库”平台，对这些数据实施一站式管理，有利于每一个环节的价值再创造和价值链的增值。
三、构筑大数据管理“一体化”工程，打造“大数据管理融合”新生态
1．大数据与云计算技术融合。大数据作为非结构化和电子化的海量数据，数量之大、类型之多、变化之快，前所未有。以云计算为代表的计算技术的不断进步，为我们提供了强大的计算能力，从而构建起了一个与物质世界相平行的数字世界。国有企业推进大数据管理，就必须建立和完善自己的云计算系统，否则，就是“巧妇难为无米之炊”。
2．大数据与市场调研的融合。大数据时代，没有数据是不能的，但数据也不是万能的。比如:数据不懂社交、不知道背景;数据不能反映客户的心理;数据分析擅长的是“量”而非“质”等。因此，国有企业在推进大数据管理时，如果将传统的市场调研智慧与大数据的巨大威力相结合，可能会在定性分析和定量分析方面产生巨大的优势。尤其在背景分析、心理分析方面，可以弥补大数据的短板。大数据时代，没有调查研究、没有大数据，就没有发言权，就没有决策权。
3．大数据与信息化建设融合。大数据发轫于信息化建设，伴随着信息化建设的进程同步成长，但同时又遵循自身发展的规律，自成一体。改革开放以来，国有企业在信息化建设方面迈出了坚实的步伐，这为推进大数据管理奠定了扎实的基础和一个高的起点。大数据时代，可以真正实现大数据管理与信息化“一体化建设”，相互促进，共同发展。
4．大数据与电子商务的融合。大数据与电子商务是“前店后厂”的关系。电子商务在前台直接面对客户，大数据则在后台充当“幕后英雄”，默默无闻为前台提供强大支撑和优质服务。电子商务作为一个新的商业模式从真正的兴起、发展，也仅仅只有短短十多年的时间。实践证明，电子商务相较传统的钢铁贸易交易，能够极大节约时间、人力、资金和渠道成本，能够更快速、更深入、更广泛的开发消费市场，同时，也能够密切联系供应商、采购商、服务商等产业链上的各个环节，不断拓展企业的发展空间。当前，由于制约钢铁企业电子商务发展的因素还很多，因此，钢铁企业电子商务发展非常缓慢，这显然落后于时代前进的步伐。相信在大数据时代，电子商务将焕发出勃勃生机，成为钢铁企业独领风骚的新的商业模式。
数据科学的论文篇十八
拥有访问权利才能访问计算机网络，所以，需要重视提高计算机访问控制能力。提高控制能力可以从以下几个方面着手。首先是验证用户，利用用户名的方式对访问用户进行验证，待计算机网络正确识别之后允许通过。其次是增加用户验证以及用户名的识别程序，只能输入正确的计算机指令才能进入。再者是对相应的程序增加权限设置，只有拥有权限的人才能进入。在计算机网络应用中增设验证步骤，主要是为了进一步保证计算机网络数据的安全，在此基础上还需要提高计算机中的防火墙防御技术，通过设定计算机屏障，能够严格控制双方的访问权，没有相应的授权不能进入个人账户中[3]。比如我们生活中最常见的用户验证设置“控制面板―用户账户―设置密码/管理其他账户”。防火墙是每个计算机都需要的，防火墙经常设置在内部网、互联网以及外网区域等中，主要是为了保证计算机网络数据的安全。
3.2重视计算机数据加密
计算机中的数据信息非常重要，所以需要不断提高对计算机数据加密的重视，这也是计算机网络数据安全控制中最基础的方式之一，能够对网络中的各种数据进行加密，提高数据信息的安全性。在原有计算机数据信息文件中进行加密处理，将其译成只有计算机能够识别的代码，在计算机加密处理中，将其称之为密文。这些密文职能通过代码翻译或是相对应的计算机钥匙才能打开。在技术发展进步基础上，加密技术也在不断升级，当前已经开始应用微机芯片等方式进行加密，总而言之，数据加密是保证计算机网路数据安全的重要手段。
3.3数据备份以及提高防御能力
保证计算机网络数据安全，还需要注意数据备份，对于重要的数据信息一定要备份，这样才能保证即使计算机网络数据出现问题，还能够存留一份，并且提高了计算机网络数据的恢复能力。与此同时，还需要提升计算机自身对病毒以及hacker的抗干扰能力，在遇到病毒或是hacker侵扰时能够及时阻止，这样才能保证计算机数据的安全。
4结语
综上所述，计算机是我们生活中的必需品，在很多地方都需要应用计算机网络，计算机网络数据安全对于我们来讲非常重要，因此，要不断加强对计算机网络数据安全防护的重视，进一步提高计算机网络数据安全控制能力，保证计算机网络数据的安全。
参考文献
飞轮数据科学的论文篇十九
第一段：引言
数据科学作为一门新兴的学科，正在迅速发展和普及。在学习了《数据科学导论》课程后，我对数据科学的概念、原理和应用有了更深入的理解。在这篇文章中，我将分享与数据科学导论相关的开云官网app下载安装手机版 ，包括对课程内容的理解和对数据科学的认识提升。
第二段：数据科学的概念和原理
在课程中，我学到了数据科学的核心概念和基本原理。数据科学是一门通过使用数学、统计学、计算机科学等技术和工具来处理和分析数据，从而获得有价值信息和解决实际问题的学科。数据科学的核心原理包括数据收集与整理、数据预处理、数据挖掘与分析、建模与预测等。通过学习这些概念和原理，我对数据科学的整体框架和流程有了更清晰的认识。
第三段：数据科学的应用领域和重要性
数据科学可以广泛应用于各个领域，如金融、医疗、社交媒体、电商等。它可以帮助企业进行市场分析与预测，优化运营和决策，提高工作效率。在医疗领域，数据科学可以帮助医生诊断与治疗疾病，实现精准医疗。而在社交媒体和电商领域，数据科学可以通过用户行为分析和推荐算法来提供个性化的服务和体验。正是因为数据科学在各个领域的重要性和应用价值，我对数据科学的前景和发展更加有信心。
第四段：数据科学导论课程的收获
在学习《数据科学导论》课程的过程中，我从两个方面获得了收获。首先，课程提供了针对数据科学的基础知识和理论讲解，让我对数据科学的基本概念有了更深入的理解。其次，课程安排了实践环节，让我有机会亲自动手实践数据分析的过程，并对一些常用的数据科学工具和技术有了实践经验。这些实践环节提高了我的数据科学能力，培养了我解决实际问题的能力。
第五段：对数据科学的展望和总结
数据科学是一门充满挑战和机遇的学科，它所涉及的数据量和复杂度不断增加，需要我们不断学习和更新自己的知识和技能。通过学习《数据科学导论》这门课程，我深刻意识到数据科学对于未来社会的重要性，以及它对于个人职业发展的吸引力。我将继续深入学习和研究数据科学，不断提高自己的能力，为实现数据驱动的决策做出贡献。
总之，在学习《数据科学导论》这门课程后，我对数据科学的概念、原理和应用有了更深入的理解。我认识到数据科学在各个领域的重要性和应用价值，并通过实践环节提高了我的数据科学能力。在未来，我将坚持学习和研究数据科学，为社会的发展和个人的成长做出贡献。
数据科学的论文篇二十
随着经济社会的飞速发展和人民生活水平的提高,人们对于环境质量的要求愈发迫切，环境科学的研究也越来越受到重视。环境问题具有类型多、成因复杂、影响面积广、社会危害大等特点，同时影响某一种环境问题的因素较多,迫切需要采用新的研究方法应用到环境科学的研究领域中。
自然界中的变化有两种基本方式，第一种是连续性的变化，即系统发生连续性的变化，存在着连续的增长或者下降，运用微积分的方法可以很好的研究和解释这种变化;另一种就是变化存在着不连续的突调和飞跃，从一个状态忽然转变为另一种状态，此类问题微积分学无法研究，而这种现象在自然界中广泛存在，例如金属的相变、水的沸腾、桥梁的忽然坍塌、细胞的分裂、人情绪的波动等，而系统状态从一种形式突然跳到另一种形式，就称为突变。
1突变理论的主要内容
突变理论,又称实变理论，是在1968年由法国数学家汤姆(renethom)创立的，理论创立后不久，就作为一支新兴的学科迅速发展起来。突变理论是数学中拓扑学的一个分支，主要研究动态系统中的不连续现象。近些年来，通过对突变理论的不断了解和研究的不断深入,突变论在理论及应用上都取得了很大的发展。
2突变理论与突变级数法
在突变理论中，突变级数法是一种应用最为广泛的综合评价方法。突变级数是一种多维模糊综合隶属函数。突变级数方法与传统的综合评价方法相比，在评价过程中不需要考虑各指标的权重，仅要考虑同一突变单元中的'各指标的相对重要性,从而减少了评价的主观性和复杂性。使得评价结果客观、准确，同时计算过程较简便。通过部分学者的研究结果来看，运用突变级数法与运用传统的综合评价法进行综合评价的结果基本相同，但该方法所需数据量少、计算过程简便。突变级数法在计算多目标评价决策问题上应用更适宜和准确。
基于突变级数法的基本步骤有：
2,1建立层次结构模型
根据综合评价的目的，将各个目标细化为若干个指标,对评价指标进行分组，组合建立起树状目标层次结构，每个指标要进行分解成更加具体的指标，直到可以对某个子指标进行定量化描述为止。在同一个层次的各个指标中，要将相对重要的指标放在这一层的前面。由于一般初等突变中，状态变量不超过4个，所以应尽量将评价指标控制在4个以内，超过4个的应根据重要程度进行相应的取舍。
2.2确定各层次的突变系统类型
根据某一突变单元中控制变量的数目确定突变系统类型，如控制变量数自为2时，该突变单位则为尖点突变模型。
2.4数据的归一化处理
由于各评价指标的数值和单位不同，无法进行综合评价运算，所以，首先通过归一化的方式去掉量纲。
2.5利用归一化公式进行综合评价
根据各指标初始的数值，按归一化公式由下到上依次分别计算各控制变量的值，直至计算到评价的最高层，即总目标层，得出突变级数综合隶属度，即评价综合值。
3.突变理论
应用突变级数法进行综合评判时，必须考虑两个原则：(1)“非互补性”原则：同一对象各控制变量不存在明显相互关联的作用，即为非互补性，在计算时来用最小值作为系统的值x=min|z?，毛，总,毛1;(2)“互补性”原则:各控制变量存在相互关联3突变理论在环境科学中的应用。
3.1突变理论在环境研究中的应用前提分析
生态系统是一个涉及多个因素的复杂系统，时刻处于一个动态的平衡状态，目卩稳态状态，对于一定的干扰,可以通过生态系统的自身调节能力减小或消除对其产生的影响，并继续保持稳态状态，发挥自我恢复能力，最终生态系统的结构和功能依然可以保持。
但是，如果对生态系统的干扰达到一定程度，生态系统就不能通过自身的调节能力恢复到受干扰之前的状态，生态系统结构和功能发生了根本性变化，造成了生态系统的退化。生态系统由一个连续状态突然变为一个间断状态，这个过程就是一个突变过程，使生态系统从可以自我恢复到发生根本性变化的那一点就是突变点。基于以上分析可以看出，生态系统就是一个大的突变系统，可以运用突变理论对其进行研究。
3.2突变理论在生态系统中的简单应用
突变理论在生态系统中已有了简单的应用，人们在管理草场的草地生态系统、林场的森林生态系统和水生生态系统时都可以通过应用突变理论，使管理更加科学。
在草地生态系统中确定放牧与草场的关系。对于一个草场来说，如果人们不进行放牧或放牧量过少，草场则会发生正向演替，向树木方向发展;而如果过度放牧，则会对草场造成破坏，使之发生逆向演替，向荒漠化方向发展，因此，确定一个合适的放牧量，既可以使牧草资源得到充分利用，而且也可以使草场迅速得到恢复，使牧草资源可以持续利用。根据突变理论就可构造一个突变模型，状态变量为草场单位面积蓄积量，控制变量为降水量和单位面积牲畜数量。通过得出这个突变模型的突变点，人们就可以调节最佳的放牧量。
同理，在水生生态系统中，运用突变理论确定最佳捕鱼量，既能使捕鱼量最大获得最大的经济效益又能保证种群的可持续发展。在森林生态系统中通过突变理论确定最佳砍伐量，判断何时采伐能获得木材的稳定高产，且不致破坏种群恢复再生产的能力。
3.3突变理论在环境科学领域的具体应用
突变理论在环境科学的具体研究中应用还不是很多，研究的并不深入。目前在环境科学的研究中应用较好的有：(1)研究生态系统的动态平衡，即通过控制某一条件使生态系统维持在稳态状态中，利用生态系统的自我的恢复能力能够维持其健康和良性循环。(2)控制合理的环境污染水平，通过突变理论中突变点的控制作用，制定合理的污染水平，从而实现经济效益和环境效益的和谐统一。(3)地下水、尾矿库、矿山等生态风险评估，运用突变理论预测的结果与实际情况比较相符。(4)在环境模拟预测中应用突变理论，对分析环境状态演变及发展态势有独特之处。(5)在环境影响评价中，特别是对单因子污染评价方面的应用，将突变理论应用在大气环境质量的评价中，通过对污染因子次序的调换引起某地大气质量评价结果顺序的变化可以确定某地区的主要污染物类型，从而为当地的环境管理提供技术支持[1°]。(6)生态系统的治理与恢复方面，例如：判断水生生态系统是缺水性还是污染行水生态危机，运用突变理论可以在水生态系统研究中起到很大的作用。(7)环境中多目标的综合决策问题，例如，生态风险评估研究、生态系统健康评价、生态安全研究,运用突变理论具有计算简单、所需的数据量较少等明显优势。部分学者运用相同的基础数据，分别采用突变级数法和模糊理论综合评价法获得的结论大体相同，说明突变理论中的突变级数法的评价结果科学、可靠。
4结语
目前,随着社会的飞速发展，经济发展和环境保护的矛盾日益突出，环境污染问题多发且复杂，迫切需要先进的理论方法应用到环境科学的研究中。突变理论能够很好的研究系统发生的不连续变化，非常符合环境问题发生不连续变化的特点。因此，随着人们对突变理论的认识、学习和研究的不断深入，突变理论必将在未来环境科学研究领域中发挥越来越重要的作用。
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