京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如何对考试成绩进行数据分析(3)-数据分析师考试
在以前学院很少会对成绩统计进行分析,但是在这个大数据时代,我们必须要跟的上时代,以前考试从来没有对它进行过数据分析,同这些成绩没有一个正确的认识,下面我们就对如何对考试成绩进行数据分析呢。
教师应该知道的几种成绩统计分析方法一、成绩段统计表此方法常用,举例如下:表:某年级某学科某班学生考试成绩统计(本卷满分100分)
| 分数段 | 100~90 | 90~75 | 75~60 | 60~30 | 30以下 |
| 人数 | 9 | 16 | 14 | 8 | 4 |
| 百分率(%) | 17.6 | 31.4 | 27.5 | 15.7 | 7.8 |
| 一组 | 82 | 83 | 84 | 87 | 88 | 88 | 89 | 89 | 90 | 90 |
| 二组 | 53 | 73 | 85 | 88 | 89 | 92 | 95 | 96 | 99 | 100 |
五、差异系数标准差可以用来比较两组数据之间的离散程度的大小,但有两种情况这种比较毫无意义:一是两组数据的测量单位不同;二是两组数据的测量单位虽然相同,但它们的平均数相差较大。
这时可用差异系数(用CV表示)进行比较。公式为:CV=S / χ —×100%(式中S为标准差,χ—为平均分)例如:某一测验,一年级的平均分是50分,标准差是4.12;三年级的平均分是80分,标准差是6.04。问这两个年级的测验分数中哪一个离散程度大?由于平均数相差较大,不可以直接比较两个标准差,计算后得到一年级的差异系数是8.24%,三年级的差异系数是7.55%,显然一年级的测验分数离散程度大。
六、标准分(用符号“Z”表示)平均值与标准差用来考察与分析同质的统计资料是有价值的,但对于不同质的考试,如不同学科,或同一学科不同考试意义就不大,这时一般就要用标准分数作比较。公式为:
例:有某生三次数学考试的成绩分别为70、57、45,三次考试的班平均为70、55、42,标准差分别为8、4、5。如何看待该生的三次考试成绩的地位?如果仅从原始分数看,肯定认为第一次最好,其实不然,要计算出各次的标准分数,才能说明问题。
根据公式得出:Z1=(70-70)/8=0 Z2=(57-55)/4=0.5 Z3=(45-42)/5=0.6 这说明,原始分数为70,其位置正在平均线上,而原始分数为57的,其位置在平均线上0.5处,而原始分数为45的,其位置在平均线上0.6处。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16