
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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10