第一篇：段考数据分析学习心得体会
段考成绩分析会学习心得
柯贤军
2016-12-11
周五，在教务处的组织下，我校全体老师就“段考”质量召开了分析会。本次分析会共有三个议程：
1、公布教学质量奖罚；
2、成绩分析与教学建议；
3、整改措施。我感觉本次会议的每个议程都给了我很大的触动和鼓舞。
首先，公布教学质量奖罚，学校拿出巨额奖金对一学年度学习上取得成就的老师进行表彰和鼓励，罚也起到了督促老师的作用。极大地促进了老师们教书育人，传道授业解惑的积极性。
第二个环节，成绩的分析。这个，我很头疼，很内疚。不管是在集团的排名，还是在教育局几十所学校的排名都不够理想，九年级语文平均分81.7分，离我的目标还差很远，优秀率过于偏低不具备中考整体的竞争；还有发展不均衡最高分102分，最低是56分，高低落差太大；但是值得庆幸的是没有低分率。造成这个结果，学校从管理层到老师都在寻找原因，最终培优辅差重视不够，力度不大；备课不精心，习题不精练；习惯养成不到位成为最突出的因素。
第三个议程，针对于目前现状，我们打算加大培优力度，关注学困生；加强针对性练习，让学生通过方法形成技能。
我们说教学，离不开两个字：教师的教和学生的学。从现在课堂教学改革和教育形势来说，学生的学所占的地位越来越重要。各种学习任务最终要靠我们同学们落实和完成的，积极学和被动的学，效果是截然不同的。因此，对于每一位任课老师来说，都要加强对学生学习主动性的培养。课前认真预习、课堂上认真听讲，积极开动脑筋思考，课后进行巩固，遇有疑难问题积极和同学们探讨，和老师交流，尤其是要加强师生之间的交流。面对我们学校的学生现状，我们的班主任和任课老师要协助学生清楚的知道自己的优势学科和弱势学科。应该说我们学校每个学生都有差科，差科补不起来，我们的成绩就不能达到真正的理想状态。那么，如何补。（1）、前提是靠自己，这个自己即是我们的学生也是我们的老师，订好计划，慢慢来，争取逐步提高。（2）、内容是从基础抓起。对于差科以教材为重点，强化基础，不追求偏难题。考试能将基础题的分数得住即可。（3）、适当倾斜，各任课老师在班主任的协调之下，每天挤出固定时间让学生倾斜薄弱学科。对于薄弱学科，一定要盯住不放，不能松懈。、让学生充满信心，相信自己 我们的孩子们由于种种原因，缺乏信心，总认为自己不行，有很强的自卑感。天生我才必有用，成绩差一点不要怕，要有信心去改变。有句格言：心态决定习惯，习惯决定性格，性格决定人生。要不断激励学生，鼓舞学生，要让孩子们知道“我们不是最优秀的，但我们是最执着的”，我觉得只有发自内心的设身处地的为他好，他才会真正的悦纳你，靠近你，追随你，我们需要做的只是给他们一点找到自信的机会和条件。4、注意劳逸适度，提高效率 学习是一个积累的过程，成绩靠的不是一时的激情。从态度上要端正，从方法上要讲究效率，向课堂 45 分钟要质量。应该说，我们大多数同学在课堂上的表现是积极的，大多数老师在课堂上是投入的；但个别同学在课堂上睡觉，没有把黄金时间把握好，个别老师的投入不仅已经占用了学生仅有的课间 10 分钟，甚至还影响到了下一节课。我们倡导老师们积极的生活，当然也希望自己能将这种积极地心态传递给我们的孩子们。学习时积极投入地学，该活动时放开地玩。我们师生都要学会合理利用时间，从而才能提高教与学的效率。“不为失败找理由，要为成功找方法”，让我们共同努力，采用有效措施，为我们整个学校的成功而奋斗！
第二篇：段考自我分析
段考自我分析
这次段考我彻底失败了，成绩上的失败尤其明显，这样说吧：全班最高分（年级最高分，我们班独揽年级前十，和所有科目平均分第一)李凌菲538，我才502，成绩如下
语文96（120分）这是这次最惨的科目，平时我都考得好上次还拿108，惨啊！
数学116（120分）数学在小学时就好，这个只能算正常发挥。
英语114（120分）现在学的这些东西很简单，这个成绩说明不了什么问题。
政治84（100分）老师没想到我考那么差，拿我试卷翻来翻去，他安慰我说没事的。
历史92（100分）这是我的强项科目，那么差，惭愧！
我这次成绩考不好，历史成绩还是老师要回来的，我考试时经不住诱惑，别人想从我这里作弊，我给了个假答案，被监考老师发现，报告学校去，我历史成绩作废，和那个人都被记过一次，我死了！！后来我主动向主任交了检讨书，老师就要回我的试卷，说我是行为作弊成绩真实有效，所以就恢复我的成绩（感动ing）。
总而言之，我要努力努力，期考考好来，争取吸取教训，重头再来！
第三篇：段考分析发言稿
发言稿
郭：各位叔叔阿姨，大家好。我是班长郭韬嵘。
张：我是学习委员张鑫岚。现在我们就段考的情况进行分析。
郭：大家可以看到桌上的成绩单，我们班总体来说考得还不错。
张：进入年级前一百的有20人，数量居于年级第二。班级总分居年级第三。
郭：这次进步的同学不少，但是也有一部分同学退步了。退步的原因总结起来有以下几点： 张：1.上课未专心听课。
2.平时默写或背书蒙混过关。平时的积累很是重要。如果平时的过关未落实到位，到了考试积在一起来背是很辛苦也很难有好效果的。
3.考前过于紧张。有不少同学包括我在内在考试之前过于紧张，以至于考试的时候失利。郭：我认为大家平时玩电脑、用手机聊天，这都是大家提高成绩的一大障碍。
张：是啊，这也是很重要的一个原因。我自己就有切身体会。我们每天需要和家人用手机通
话的机会是极少的，它的主要用途是和朋友发信息、上网聊天，或者煲电话粥。所以，我认为手机对我们未成年人来说是弊大于利的。
郭：我们在这里建议各位叔叔阿姨，在考试前后，还有平时做作业时，一定不要让自己的孩
子将手机带在身上，它会分散孩子精力的事物。
张：恩，是的。还有什么别的退步原因吗？
郭：当然，我们班最经很流行在网上搜集资料，然后再背。其实我认为这样不好。
张：是的，我认为这样会让孩子产生依赖，从而导致上课也不认真，认为只要考前打印一份
资料，然后再背就好了。
郭：话是这么说，你有什么好办法吗？让我们既可以好好复习，又不会有依赖心理。
张：我在考前会提前把老师上课的笔记整理在一个本子上，自己边抄边记。这样的效果非常
好。我就是这样记历史的。
郭：哦，难怪你历史考得好啊！
张：但是有些科目不可以这样做，比如地理。
郭：是的，地理最好是结合图来背。
张：恩，那样记是很轻松的。
郭：我发现在考试的时候很多同学坐不住。
张：是的，同学们大多考完就在睡觉或者是玩，没有耐性去检查。其实这是最愚蠢的做法。郭：是的，所以同学们在家的时候有时间可以自己练习一下静坐。
张：那样太浪费时间了，我觉得可以边做边写作文。这样还提高了语文水平，一举两得啊。郭：这倒是个不错的办法。
张：还有，同学们总是拿粗心给自己当借口，我觉得，粗心是个很大的毛病。有什么办法可
以改正吗？
郭：当孩子说自己错是因为粗心是，作为爸爸妈妈，可以给孩子一点小小的惩罚。张：比如呢？
郭：错一个题目可以罚10个。
张：是，可以让孩子记事。
郭：段考已经过去，分数已是个历史。
张：是的，现在我们要做的就是调整好心态，迎接新的学习旅程。
郭：希望我们的分析能给叔叔阿姨们一点启示。谢谢！
张：谢谢！
第四篇：数据网学习心得体会
数据通信技术与维护管理学习心得体会
在我们的仔细聆听中，我们期盼已久的培训学习在我们的恋恋不舍中敲响了结尾的钟声。对于一个月的培训课程，我想我只能用受益匪浅这四个字来形容了。老师们的博文广识、生动讲解、精彩案例无不在我的脑海里留下了深刻的印象，我只恨自己才疏学浅、文笔糟糕，不能够将所有的感触都通过文字显然于纸上。但是我还是尽力绞尽脑汁，以祈求能将培训完后心中所想所获能表达出来。
此次精彩的培训学习主要心得有以下几个方面：
一、让自己更加了解数据通信系统，了解数据通信原理，了解局域网技术和网络协议。
通过这次的培训学习，我知道了是一个由分布在各地的数据终端设备、数据交换设备和数据传输链路构成的网络，其功能是在网络协议支持下，实现数据终端间的数据传输和交换。数据通信网的组成包括:数据终端设备；数据交换设备；数据传输链路；通信协议。此外还掌握了网络协议分析软件的基本操作，并对ARP、TCP和UDP协议等做了基本的实作分析。
二、了解了综合视频监控、会议电视等数据通信业务 综合视频监控采用网络化、数字化视频监控技术和IP传输方式构建的视频监控系统，提供铁路各业务部门和信息系统所需的视频信息，实现网络和视频信息资源共享。全路现有视频系统达500多个，安装摄像机18524套。包括模拟和数字系统，除近年来建设的有青藏线路视频监视系统、客运专线、编组站及大站视频监视系统等，早期建设的视频系统大部分没有经过联网，仅为本地区单业务部门用户服务。
视频会议（会议电视）是视讯传输技术的典型应用之一，一种在不同地点的用户以电视的方式举行会议，传输图像、声音和文件的通信方式。视频会议具有节省时间、缩短空间、提高效率等优点。视频会议是现代计算机技术、通信技术和视频技术完美结合的产物。
三、学习了综合网管，数据网组网及相关技术规章，并了解了数据网常见故障分析及维护策略
网络管理功能可概括为OAM﹠P，即网络的操作(Operation)、管理(Administration)、维护(Maintenance)、服务提供(Provisioning)等所需要的各种活动。有时也只考虑前三种，即把网络管理功能归结为OAM.数据网网管的主要功能：对网络中的设备进行配置管理，以利于运营维护；实现网络的运行状况监控，包括：故障监视、告警等功能；实现网络的计费，例如：流量统计等；实现网络的安全管理，例如：相关安全设置、用户设置等。
铁路IP数据网分为专用IP数据网和综合IP数据网。专用IP数据网指独立组网的信息网络，包括：客票网、CTC/TDCS网、公安网、机要网等；铁路数据通信网是综合IP数据网（以下简称数据网），是铁路信息业务及通信系统数据通信业务共用的数据通信基础网络平台。
数据网应承载铁路信息化发展总体规划中的客货运营销、经营管理和部分运输组织的信息应用系统（包括：旅客信息服务信息系统、办公信息化、运输生产及调度指挥信息系统、各类监测系统等），以及通信系统数据通信业务（包括：铁路综合视频监控系统、GSM-R GPRS、会议电视系统、网管系统、SIM卡管理等系统）。
四、最后我们学员间还进行了工作交流
通过交流我们互相之间了解了各铁路局数据网的使用情况，并通过交流我们互相学习数据网的维护，从而提高了我对数据网维护工作的技术水平。以便以后能够更好的进行工作。
学习是可贵的，培训是精彩的。通过这次可贵而精彩的培训学习，我们向铁路数据通信更进了一步。感叹与憧憬之余，我想我们只有靠自己的聪明与才智、努力与勤奋去建设好铁路，为我们的铁路数据通信更好的发展贡献自己微薄的力量。
太原通信段技术支持中心
武威
2013年12月13日
第五篇：数据挖掘与分析心得体会
正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。
1、数据挖掘
数据挖掘应当更正确的命名为：“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。而“挖掘”一词确是生动形象的！人们把数据挖掘视为“数据中的知识发现（KDD）”的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤！
由此而产生数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程！数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。
数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进！
2、数据分析
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。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。
数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步：
1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。
2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。
3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。
数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。
由上可见，数据挖掘和数据分析虽然概念上层次清晰，作用上分工明确（数据分析主要以上数理统计为主，数据挖掘主要是挖掘算法为主）。但很明显的是，数据挖掘必须借助数据分析的有关方法来挖掘出有效的，对目标应用有意义的模式和知识。或者可以说：数据挖掘也可以是数据分析的一种！
在这样一个信息迅速膨胀的时代，数据挖掘和分析都与大量数据打交道。两者都离不开一种80年代后期兴起的一种高级数据分析技术：数据仓库和联机分析处理。
3、数据仓库
数据仓库是一个从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的的模式下，并且通常驻留在单个站点上。数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新来构造。为便于决策，数据仓库中的数据围绕主题组织。数据存储从历史的角度提供信息，并且通常是汇总的。数据仓库提供一些数据分析能力，称作联机分析处理（OLAP）。
数据仓库有以下四种关键特征：
面向主题的：数据仓库围绕一些重要主题，如顾客、供应商、产品、和销售组织。数据仓库关注决策者的数据建模与分析，而不是单位的日常操作和事务处理。因此，数据仓库通常排除对于决策无用的数据，提供特定主题的简明视图。
集成的：通常，构造数据仓库是将多个异构数据源，使用数据清理和数据集成技术，确保命名约定，编码结构，属性度量等的一致性。
时变的：数据存储从历史的角度提供信息。数据仓库中的关键结构都隐式或显式地包含时间元素。
非易失的：数据仓库总是物理地分离存放数据，这些数据源于操作环境下的应用数据。由于这种分离，数据仓库不需要事务处理、恢复和并发控制机制。通常，它只需要两种数据访问操作：数据的初始化装入和数据访问。
4、分类及算法
分类是一种重要的数据分析形式，它提取刻画重要数据类的模型。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。
分类算法主要有决策树归纳、贝叶斯分类、使用IF-THEN规则分类、神经网络、支持向量机等。
5、聚类分析
聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。
常用的算法有：
划分方法：k-均值算法，k-中心点算法。
层次方法：层次聚类算法、平衡迭代归约和算法、Chameleon（变色龙）、基于密度的方法：DBSCAN算法，OPTICS算法，DENCLUE算法。基于网格的方法：STING（统计信息网格），CLIQUE
6、广泛应用
作为一个应用驱动的领域，数据挖掘融汇来自其他一些领域的技术。这些领域包括统计学、机器学习、数据库和数据仓库系统，以及信息检索。数据挖掘研究与开发的多学科特点大大促进了数据挖掘的成功和广泛应用。
数据挖掘已经有许多成功的应用，如商务智能，Web搜索，生物信息学，卫生保健信息学，金融，数字图书馆和数字政府等。
7、学习总结
数据挖掘技术已经形成很广泛的应用空间，而目前JDMP的版本也在完善当中，大多数数据挖掘开发工具涌现出来。各种相关的框架如Hadoop也如雨后春笋纷纷出现。这些现象的出现，正是因为数据挖掘的发展会有越来越广泛的天空。然而数据挖掘还是有很多需要面临并且急需解决的问题„„而我们也希望其越来越深刻的研究和改进。
对于数据挖掘的学习，还是要注重算法的研究和开发。目前我还很欠缺这一块知识。包括统计学、概率论，机器学习等。数据挖掘是个繁复的过程，需要我们长此以往的研究！
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