如何做学生大数据分析报告

文章阐述了关于如何做学生大数据分析报告，以及大数据时代培养学生数据分析观念的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、如何做数据分析大分类里面的小分类占比
• 2、高校数据可视化大屏原型(智慧校园)
• 3、什么是数据分析?
• 4、盘点2021年大数据分析常见的5大难点!

如何做数据分析大分类里面的小分类占比

可以单独列一个表示占比的区域。在大分类下列一个占比区域，然后可以计算小分类占大分类的比重。数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。

柱状图：当需要展示不同类别之间的占比关系时，柱状图是一个很好的选择。它可以清晰地展示出各个类别的数值大小，通过柱状的高度来直观体现各类别的占比情况。 饼图：饼图主要用于表示整体中各个部分的占比。

在Excel中统计各地区销售额占分类汇总的百分比，可以遵循以下步骤。首先，打开Excel，以图中的样本数据为例，目标是计算各地区的销售额占分类汇总的百分比。原始数据存储在表1中，经过处理后，数据***表位于表4。接下来，转到包含数据***表的工作表。对D2单元格进行编辑，将其内容更改为“占比”。

首先，确定需要计算占比的数据集，这通常包括各个分类的数值以及总和。例如，有一组销售数据，每个分类有各自的销售额，同时有一个总销售额。接着，使用公式“占比=分类数值/总和”来计算每个分类的占比。在Excel或Word等软件中，可以通过输入公式并引用相应的单元格来自动计算。

制作占比图表的具体操作方法如下：工具/材料：联想v340、window***cle2019。首先在表格中添加一项总和的数据，如本例中加一项SUM，本例中SUM的公式是：=SUM（B2：B5）。点插入图表，选择饼图的形状。都设置好后是这样的，然后在图上右键鼠标，点击数据系列格式。勾选需要的值。

矩阵分析比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

高校数据可视化大屏原型(智慧校园)

1、通过教育数据可视化大屏，教育机构能够更直观地洞察数据，提升决策效率，推动智慧校园建设。

2、智慧校园的建设框架分为基础设施和应用支撑体系，前者包括网络、服务器等，为应用提供数据基础；后者涵盖信息管理系统和教学管理系统等，为师生提供智能服务。其中，可视化大屏作为关键部分，***用三层架构：接入层整合应用，平台层共享数据，应用层提供个性化服务，大数据分析支持决策。

3、智慧校园可视化优势 提升管理效率：智慧校园通过集成校园各类数据和信息，提供清晰直观的视图效果。辅助用户更快速准确地了解校园运行状况，更高效地进行资源调配、做出科学决策规划。提高安全性和应急响应能力：智慧校园通过集成安防设备与监控系统，实现对校园安全的实时监控和预警。

4、其中，高校数字驾驶舱成为主流典型场景应用。安徽财经大学在数字化应用方面，通过报表和可视化大屏构建了九大数据业务主题，包括人事、消费、招生、教学、就业、校情、师资等，为全校师生、校领导和中层领导提供了数据展示和决策分析工具，实现了数据分析展示的统一归口。

5、智慧校园可视化技术，依托大数据、物联网、云计算等现代信息技术，正逐步成为推动教育创新、优化校园管理的关键工具。通过将复杂数据转换为直观图像和图表，大幅提升了校园管理效率与透明度，丰富师生校园体验。图扑智慧校园可视化平台，动态展示校园设施使用、能源消耗、安全监控等信息，为管理者决策提供精准依据。

什么是数据分析?

数据分析是指通过建立审计分析模型对数据进行核对、检查、复算、判断等操作，将被审计单位数据的现实状态与理想状态进行比较，从而发现审计线索，搜集审计证据的过程。·审计是对资料作出证据搜集及分析，以评估企业财务状况，然后就资料及一般公认准则之间的相关程度作出结论及报告。进行审计的人员必需有独立性及具相关专业知识。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析常用方法 对***析法，分析差异，揭示数据代表的事物的发展变化和规律性。

数据分析是对数据进行收集、整理、分析和解释的过程，目的是从数据中提取有价值的信息，并基于这些信息做出决策或得出结论。数据分析是通过收集、整理和分析数据来获取洞察力和知识的过程。其目的是从大量的数据中发现模式、趋势、关系和异常，来做出明智的决策。

数据分析，简而言之，就是对收集的各类数据，无论是原始数据还是经过加工的，通过运用统计学工具进行深入研究的过程。它的核心目标是挖掘数据的潜力，让数据发挥其应有的价值。

数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。

数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥其数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析可帮助人们作出判断，以便***取适当行动。

盘点2021年大数据分析常见的5大难点!

选择了设计过度的系统 如果组织没有使用大多数系统功能，则需要继续为其使用的基础设施支付费用。组织根据自己的需求修改业务指标并优化系统。可以***用更加符合业务需求的简单版本替换某些组件。

频繁迭代以获得更好的解决方案 由于低代码可实现更频繁的迭代，因此在整个开发过程中可以更快、更频繁地实现反馈。这最终有助于确保解决方案更好地与组织及其客户提出的需求和期望保持一致。

虚拟量测依赖于完善的物联网系统及强大的数据接入、存储和分析等能力，以往囿于技术水平虚拟量测只能基于有限的统计分析手段，而现在有了大数据、物联网等先进技术的支持，基于大数据分析的虚拟量测已经成为现实。

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