第一篇：软件教学：如何用龙虎榜数据分析各路资金动向？
软件教学：如何用龙虎榜数据分析各路资金动向？
如果要问短线交易者最值得关注的数据是什么，龙哥一定首推龙虎榜。由于个股的短线走势受资金驱动影响比较大，所以龙虎榜是交易所提供的客观大资金交易数据，里面会披露出一只个股的游资、机构、庄家的资金动向。短线王App龙虎榜功能是基于交易所的一手数据进行的深度加工，可以借此来帮助我们短线买卖决策。每天16:30之后沪深两市的数据数据相继出炉。
一、基础功能1.进入龙虎榜页面，就可以看到当天所有龙虎榜上榜的个股。个股下面有标签（白马、游资、次新、庄股），一眼能够看出个股的特性。每只个股下面一行是榜单简要分析，一目了然，比如信维通信有5家机构净卖4.38亿+国家队净卖1.47亿，又比如张家港行是连续上榜+一线游资净卖1.58亿+蛇口游资锁仓。2.进入个股页面，可以看到当日的龙虎榜成交明细，哪家游资买入或者卖出，买入多少，卖出多少，是否有机构买入或者卖出，后面还列出了这个营业部的跟买胜率和平均收益，以方便我们跟踪研究。上面有总的买入金额和卖出金额统计，以此来对比多空力量。如果将当日的成交明细收起来，可以看到历史的成交明细，点开任何一个历史日期，可以回溯研究。点击右上角的K线小图标，可以进入资金流页面看每日的大资金流入或者流入情况，1月25日主力资金净流出1.16亿。
二、深度功能1.游资营业部：一线游资大多有其固定的营业部，其操作风格在营业部的交易记录留了印记，跟踪大咖游资营业部的交易记录，在我们做短线时，可以判断大咖游资都在做什么热点、仓位如何、活跃度如何。（1）游资排行榜a、实力榜：从资金实力来对营业部进行排序，看看谁的“肌肉”更强。b、收益榜：从跟买胜率和平均收益来评估这些营业部是否值得跟踪（主要是从该游资介入后个股的延续性和上涨高度来评估）。c、活跃榜：跟踪最活跃交易最频繁的营业部，这些营业部最容易在热门股票上交易，从而可以捕捉近期的市场热门股票和相关热点。d、新秀榜：游资也是一代新人换旧人，经常有黑马营业部杀出，更早的抓住他们，可以跟上最新的游资模式。（2）订阅游资营业部短线王App里有牛股营业部，是根据近期出现的牛股中，找出牛股主升浪之前就已经有买入操作的营业部，再从历史的是年数据中去追踪这些营业部，获得买入后较大涨幅概率，筛选出概率较大的营业部进行跟踪，营业部和股票每天都会进行更行。近期的牛股营业部里面有东兴证券泉州温陵北路营业部、海通证券天津霞光道营业部、海通证券上海建国西路营业部等等。同时，牛股营业部的操作历史也都被清楚的记录下来，可以帮助我们回溯分析研究。又比如游资界比较厉害的炒股养家，他一般很少打板纯粹题材股，一定要有基本面支撑的题材股。因此炒股养家介入的个股，很少涨停之后就歇菜了，大多数后续可以震荡走高。2.跟踪机构动向：机构是基本面主力军，机构买入的票一般基于业绩反转或者业绩加速，那么后续大概率会震荡走高。这个走高一方面跟业绩有关系，一方面机构的持续性买入也会在短期推高股价。比如近期的光线传媒被机构持续大量买入，走出了1+1涨停板的加速突破形态。3.帮派大全：从2016年开始，一些短庄出现大家的视野里，被称作“温州帮”、“浙江帮”、“山东帮”等等，这些资金影响股价，短期推动股价快速上涨，随后连续跌停板出货，刺激但也很暴利。短线王App捕捉帮派的持股动向和历史操作，帮助分析你手中的票是否是温州帮的票，后续如何操作。4.热门股票筛选：如果想捕捉近期的热门股票，来进行短线跟踪，可以使用近期股票汇总这个功能。通过筛选周期（近一周或者近一月），上榜次数，上榜后涨幅来抓取，从而可以跟上市场短线的节奏，及时把握热点。
第二篇：数据分析软件和工具
以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只 是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。
于我个人而言，所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调 整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈现美观的图表时，它的制图制表功能更是无可取代的利器；但需要说明的是，EXCEL毕竟只是办公软件，它 的作用大多局限在对数据本身进行的操作，而非复杂的统计和计量分析，而且，当样本量达到“万”以上级别时，EXCEL的运行速度有时会让人抓狂。
SPSS是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。首先，它是专业的统计软件，对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如；其次，它是统计软 件而非专业的计量软件，因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验（T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验）、多元统计分析（因子、聚类、判 别、偏相关等）和一些常用的计量分析（初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现），对于复杂的、前沿的计量分析无能为力；第三，SPSS主要用于 分析截面数据，在时序和面板数据处理方面功能了了；最后，SPSS兼容菜单化和编程化操作，是名副其实的傻瓜软件。
STATA与EVIEWS都是我偏好的计量软件。前者完全编程化操作，后者兼容菜单化和编程化操作；虽然两款软件都能做简单的描述统计，但是较之 SPSS差了许多；STATA与EVIEWS都是计量软件，高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现；STATA的扩展性较好，我们可以上网找自己需要 的命令文件（.ado文件），不断扩展其应用，但EVIEWS就只能等着软件升级了；另外，对于时序数据的处理，EVIEWS较强。
综上，各款软件有自己的强项和弱项，用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。EXCEL适用于处理小样本数据，SPSS、STATA、EVIEWS可以处理较大的样本；EXCEL、SPSS适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作，而STATA、EVIEWS在这方面 较差；制图制表用EXCEL；对截面数据进行统计分析用SPSS，简单的计量分析SPSS、STATA、EVIEWS可以实现，高级的计量分析用 STATA、EVIEWS，时序分析用EVIEWS。关于因果性
做统计或计量，我认为最难也最头疼的就是进行因果性判断。假如你有A、B两个变量的数据，你怎么知道哪个变量是因（自变量），哪个变量是果（因变量）？
早期，人们通过观察原因和结果之间的表面联系进行因果推论，比如恒常会合、时间顺序。但是，人们渐渐认识到多次的共同出现和共同缺失可能是因果关 系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。从归纳法的角度来说，如果在有A的情形下出现B，没有A的情形下就没有B，那么A很可能是B的原因，但也可能 是其他未能预料到的因素在起作用，所以，在进行因果判断时应对大量的事例进行比较，以便提高判断的可靠性。
有两种解决因果问题的方案：统计的解决方案和科学的解决方案。统计的解决方案主要指运用统计和计量回归的方法对微观数据进行分析，比较受干预样本与 未接受干预样本在效果指标（因变量）上的差异。需要强调的是，利用截面数据进行统计分析，不论是进行均值比较、频数分析，还是方差分析、相关分析，其结果 只是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。类似的，利用截面数据进行计量回归，所能得到的最多也只是变量间的数量关系；计量模型中哪个 变量为因变量哪个变量为自变量，完全出于分析者根据其他考虑进行的预设，与计量分析结果没有关系。总之，回归并不意味着因果关系的成立，因果关系的判定或 推断必须依据经过实践检验的相关理论。虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强，但如果研究者掌握了时间序列数据，因果判断仍有可为，其中最经典的方法就是 进行“格兰杰因果关系检验”。但格兰杰因果关系检验的结论也只是统计意义上的因果性，而不一定是真正的因果关系，况且格兰杰因果关系检验对数据的要求较高（多期时序数据），因此该方法对截面数据无能为力。综上所述，统计、计量分析的结果可以作为真正的因果关系的一种支持，但不能作为肯定或否定因果关系的最 终根据。科学的解决方案主要指实验法，包括随机分组实验和准实验。以实验的方法对干预的效果进行评估，可以对除干预外的其他影响因素加以控制，从而将干预实施后的效果归因为干预本身，这就解决了因果性的确认问题。关于实验
在随机实验中，样本被随机分成两组，一组经历处理条件（进入干预组），另一组接受控制条件（进入对照组），然后比较两组样本的效果指标均值是否有差 异。随机分组使得两组样本“同质”，即“分组”、“干预”与样本的所有自身属性相互独立，从而可以通过干预结束时两个群体在效果指标上的差异来考察实验处 理的净效应。随机实验设计方法能够在最大程度上保证干预组与对照组的相似性，得出的研究结论更具可靠性，更具说服力。但是这种方法也是备受争议的，一是因 为它实施难度较大、成本较高；二是因为在干预的影响评估中，接受干预与否通常并不是随机发生的；第三，在社会科学研究领域，完全随机分配实验对象的做法会 涉及到研究伦理和道德问题。鉴于上述原因，利用非随机数据进行的准实验设计是一个可供选择的替代方法。准实验与随机实验区分的标准是前者没有随机分配样本。
通过准实验对干预的影响效果进行评估，由于样本接受干预与否并不是随机发生的，而是人为选择的，因此对于非随机数据，不能简单的认为效果指标的差异 来源于干预。在剔除干预因素后，干预组和对照组的本身还可能存在着一些影响效果指标的因素，这些因素对效果指标的作用有可能同干预对效果指标的作用相混淆。为了解决这个问题，可以运用统计或计量的方法对除干预因素外的其他可能的影响因素进行控制，或运用匹配的方法调整样本属性的不平衡性——在对照组中寻 找一个除了干预因素不同之外，其他因素与干预组样本相同的对照样本与之配对——这可以保证这些影响因素和分组安排独立。
随机实验需要至少两期的面板数据，并且要求样本在干预组和对照组随机分布，分析方法就是DID（倍差法，或曰双重差分法）；准实验分析用截面数据就 能做，不要求样本在干预组和对照组随机分布，分析方法包括DID（需两期的面板数据）、PSM（倾向性得分匹配法，需一期的截面数据）和PSM-DID（需两期的面板数据）。从准确度角度来说，随机实验的准确度高于准实验和非实验分析。
关于分析工具的选择
如果根据理论或逻辑已经预设了变量间的因果关系，那么就无需使用实验方法。我对非实验数据分析工具的选择原则如下。
因变量为连续变量，自变量至少有一个连续变量，进行多元线性回归； 因变量为连续变量，自变量全部为分类变量，进行方差分析；
因变量为分类变量，自变量至少有一个连续变量，使用Logit模型或Probit模型； 因变量为分类变量，自变量全部为分类变量，进行交叉表分析和卡方检验；
因变量在某个闭区间内分布，并且有较多样本落在闭区间的边界上，使用Tobit模型；
因变量不唯一，如多产出问题，进行数据包络分析（DEA）；
因变量为整数、数值小、取零个数较多，使用计数（Count）模型； 数据具有层次结构（嵌套结构），使用多层线性模型（HLM）。
随着统计和计量经济学的发展，各种前沿分析工具层出不穷，但我认为最靠谱的分析工具不外乎以下四种：DID（针对随机实验），多元线性回归，固定效 应变截距模型（FE，针对面板数据），Logit模型或Probit模型（针对分类因变量数据）。其他方法或适用条件苛刻，或分析过程折腾，或方法本身不 可靠（尤其是聚类分析、判别分析，超级不靠谱），因此能用以上四种方法分析问题时，不必为“炫方法”而瞎折腾。关于拟合优度、变量选择原则及估计值绝对大小的意义
在人人的“数据分析”小站中，某同学提出这样一个问题：“多元回归分析中，怎么选择自变量和因变量，可以使R方达到80%以上？”
很显然，问这个问题的同学要么没学好计量，要么就是犯了功利主义的错误，或者二者皆有。拟合优度的大小很大程度上取决于数据本身的性质。如果数据是 时序数据，只要拿有点相关关系的变量进行回归就能使拟合优度达到80%以上，但这样的高R方根本说明不了什么，很可能使分析者陷入伪回归的陷阱，严谨的做 法当然是做平稳性检验和协整检验；如果是截面数据，根本没必要追求R方到80%的程度，一般来说，有个20%、30%就非常大了。
如果一定要增大R方，那么最应该做的的确是对纳入模型的变量进行选择。选择纳入模型的原则我认为有三条。第一，从理论和逻辑出发，将可能影响因变量 的变量作为自变量纳入模型，即理论上或逻辑上能影响因变量的自变量必须纳入模型，即使该自变量的回归系数不显著。第二，奥姆剃刀原则——如无必要，勿增实体，即理论上或逻辑上不能影响因变量的自变量不能纳入模型，即使该自变量的回归系数显著。第三，防止纳入具有多重共线性的自变量。
前面说了，对截面数据进行计量分析，R方能达到20%、30%是非常了不起的事情。但是，如果拟合优度（或类似拟合优度的指标）在20%、30%或 更低时，回归系数只具有定性或定序上的意义，强调其绝对数值的大小没什么意义。譬如lnY=alnA+blnB+„+zlnZ+c回归的R方为20%，a 为0.375，b为0.224，且二者的T检验显著，那么我们可以说，A、B对Y有影响，也可以说一百分点的A变化对Y的影响大于一百分点的B变化对Y的影响（控制其他因素的情况下），但说一百分点的A变化对Y的影响较一百分点的B变化对Y的影响大0.151%，就没什么意义了。
第三篇：用Excel2000进行数据分析（最终版）
数据分析
一、教材分析及处理
本节课是在学生学习了Excel的基础上，根据学生已有的信息技术知识水平以及掌握的Excel基本技能，重点定位于提高学生运用Excel知识解决实际问题的兴趣和能力上的授课内容。
由于我们职业学校，学生水平参差不齐，基础不牢固，故我们在进行课堂教学时要降低难度，教师以指引等手段引导学生设计问题、思考问题、解决问题，以达到我们完成教学的目的。
本节课内容实践性强、难度小，但面广量大，根据这一特点，设计了以短片引入课题，展示隐性问题，由学生结合教学内容和短片分组研讨思考并解决问题的教学思路。为提高学生的综合实践能力，设计了书写项目经营报告的环节。
教学目标： 知识与技能：
1、了解电子表格是进行数据分析的工具
2、掌握排序、筛选和分类汇总等分析方法的特点与意义
3、能运用排序、筛选和分类汇总等方法进行简单的数据分析
过程与方法：本节课通过对学生生活中的实际问题的需求分析，学生掌握排序、筛选、分类汇总等数据分析的分析的基本方法，以及利用这些方法所能实现的分析目标，培养学生观察问题、思考问题的能力和数据分析能力。
情感态度与价值观：体验利用数据分析手段分析数据的过程，感受数据背后所蕴涵的丰富信息，培养学生对数据的情感和从数据中探求信息的意识。
重点、难点与疑点：本节的重点是排序、筛选和分类汇总等基本分析方法的运用，难点是如何利用这些分析方法实现数据分析的目的，疑点是这些方法所能实现的分析目标。
二、教法设计
本节课教学重点在于如何运用EXCEL知识解决实际问题，所以教学过程中使用了事件引导法，分组讨论法，作品展示激励法等多种教学方法以激发学生完成课堂教学任务。
三、学法设计
学生思维活跃，有强烈的求知欲望，在教学过程中，力争抓住这一特点，并强化其好胜心理。授课过程中，让学生亲自体验信息处理的过程，自主学习与合作讨论相结合，加强合作意识的培养。
四、教学过程和教学模式
根据本节课的知识特点、学生已有的知识水平和教学目标的确定，我选用了自主学习的教学模式，主要采用学生分组合作研讨，自身动手实践的方法。课前准备为大屏幕投影，待处理的电子表格和教学短片。
教学过程设计如下:
播放短片------提出问题------交流操作思路-------分组解决实际问题-----成果展示与评价------课堂小结
五、教学过程
1激情引趣、提出问题
*屏幕播放案例短片（见附件），把学生的注意力吸引到课堂上来，激发他们亲自实践的欲望。
*打开待处理的数据表（大屏幕上显示），导入新课。
“同学们，商家提供的销售记录经过整理，已经录入到Excel工作表中。这是6月的销售记录，按照商家的意图，我们需要从中得出每种商品的毛利，每类商品的总进货金额、总出货金额、总出货数量、总毛利，以及每天的毛利总和；我们可以从中分析每类商品的毛利、毛利率以及商品的平均毛利率，并找出最大、最小毛利商品；依据商家的销售记录及计算结果，帮助经理确定今后的经营方向。要解决这些问题还得从Execel2000的公式入手。”
*提出本节课的任务
本堂课的任务是：利用Excel2000公式处理分析数据，解决商家提出的问题并向经理提交一份项目经营报告（大屏幕上显示）
6月份销售记录------→ 总结报告
任务1 每一类商品的毛利以及每天的毛利总和，列出6月份的毛利总和
任务2 分别按每一类商品的毛利金额和每天的销售总和排序，找出全月销售冠军
任务3 利用筛选功能分析销售额最高一天的商品特点，确定商家的经营方向
任务4 计算每种商品的平均销售金额，确定销售商品冠军名称。（分类汇总）要求：在完成上述任务后，向经理提交一份经营管理报告。
2、自主学习，合作研讨
首先将学生成四个小组，以小组为单位阅读、实践和研讨本节课的知识要点。要求借助计算机进行实践并在小组内思考、研究如下问题。（教师提出思考问题，教师同时巡视指导）
（1）Excel常用公式的种类有哪些？
（2）Excel输入公式的方法
（3）Excel复制公式的方法
（4）“自动求和”按钮如何使用？
（本环节的设计目的是：知识点较简单，学生自主学习与合作学习相结合，加强交流意识、合作意识的培养）
3、师生交流操作计划
（1）、请各小组选出一名同学说明一下本组的工作计划
（2）、交流一下本组预测可能遇到的难题，说明打算如何解决这些难点（课本、帮助、师生交流等）
（3）、解决数学公式：
毛利=商品的出货金额-商品进货金额
毛利率=商品的毛利/商品进货金额*100%（本环节的设计目的是：检测学生是否掌握了相关知识。教师对学生的操作计划要给予点评，并指导学生寻求正确的解决问题的方式）。
4、强化应用--------学生尝试解决问题
（1）、教师提示：每种计算公式完成第一次操作后，可将此公式复制到其它类别商品，以节省计算时间
（2）、排序方法：请参考课本P95，注意根据需要选择不同的排序方式以及自动填充名次序列的方法
（3）、筛选方法：请参考课本P97，注意筛选只是将不满足条件的信息暂时隐藏，不等于删除操作，筛选对文件信息没有破坏作用。学生可自己尝试如何恢复显示所有信息。
（4）、分类汇总：操作思路：先分类（排序）再统计（求和、平均值、计数等）操作过程参考P98，值得注意的是，在分类汇总前，必须先按分类项目对表格数据进行排序，否则，将不会得到正确的结果。
要求：在完成上述任务后，以小组为单位形成经营管理报告。（文件在数据文件中）
在师生共同分析问题后，得出基本操作步骤，然后由学生为四小组，相互协作自主合作完成上述问题，教师巡视指导。
5、初步成果展示与评价
（1）每组各选出一名同学在大屏幕上展示本组半成品作业，得出本组遇到的问题（2）全班交流：各组间互帮互助，解决（1）中出现的实际问题并交流操作心得
（本环节的设计目的是拉近小组间的差距，防止某一个小组的工作出现停顿情况，而且通过小组间的操作心得交流，各组可以有针对性地调整本组的操作计划，提高学习效率。）
6、最终成品展示与评价
（1）各组学生上传自己的报告，并解释操作过程和得出结论的依据，并由其它组同学对所有作品做出评价，（2）教师点评。
A、教师从学生在操作技巧上的表现进行评价：例如数据处理结果正确？方法是否得当？问题出在哪里？如何补救？报告中对经营方向的判断还有何异议？
B、教师从学生在操作过程中的表现上进行评价： 例如考虑问题的角度是否恰当？思考问题的方式是否新颖独特？有无独到的见解？有无值得大学学习的精神和勇气？
（本环节的设计目的是：展示作品，激励学生的成就感。）
六、课堂小结
同学们，你们今天运用自己的知识为商场的经理解决了一个经营方面的问题，作为经理非常感谢你们，我也为你们骄傲。通过今天的学习，你们掌握了信息处理的知识，我希望你们在今后的学习中注重自己信息能力的培养和积累。
（本环节的设计目的是：让学生抓住课堂内容的主干。）
七、巩固与提高（课后作业）：（1）完成课本的相关练习
（2）本周六，我校要举行全校运动会，请你们纪录下所有运动员的比赛成绩，并做出公平合理的评价。
附：短片设计
某超市经理求助：“王老师，你好！”
“你好！”
“我最近刚开了一家超市，总觉得不景气。所以，昨天，我记下了卖出的所有货物，你能不能帮我算一算：我一天有多少毛利，什么样的货最挣钱；如果我能拿出一个月的卖货单，你能帮我确定一下今后的经营方向吗？”
“没问题„„不过，还是请我的学生来试一试，好吧？”
“„„同学们，商家提供的记录经过整理，已经录入到Excel工作表中。这是一天的销售记录，我们需要从中得出每种商品的毛利，以及一天的毛利总和；这是商家一个月的销售记录，我们需要从中得出每类商品的毛利和毛利率以及商品的平均毛利率，并找出最大、最小毛利商品；分析商家的销售记录及计算结果，帮助老板确定今后的经营方向。你能利用Excel2000解决这些问题吗？”
第四篇：安全防护用软件 教学设计
第6课 安全防护用软件 教学设计
教学目标： 【知识与技能】
1、学会并掌握“360安全卫士”工具的使用，学会查杀恶意软件、还原浏览器IE默认主页、清除使用痕迹等操作。
2、掌握检测、修复系统的方法。
3、掌握查杀木马的方法。【过程与方法】
1、通过实例剖析、讲解、演示与学生操作、体验、交流等方法相结合，培养学生分析问题与自主学习的能力，发挥学生在学习过程中的主体作用。
2、加强个别辅导，缩小学生之间的个体差异。【情感态度价值观】
1、通过对恶意软件、恶意插件的讲解，使学生养成良好的上网习惯，不随便打开不健康的网站和来历不明的文件或电子邮件。
2、通过本节课的学习，使学生形成良好的信息素养，同时为终身学习打下基础。教学重点：
1、让学生掌握查杀恶意软件、还原浏览器IE默认主页、清除使用痕迹等操作。
2、让学生掌握使用软件检测修复系统。
3、让学生掌握利用软件查杀木马。教学难点：
1、恶意软件、恶意插件、漏洞的概念理解。
2、根据需要合理使用安全防护软件。课时：1课时 教学过程：
一、导入
1、播放视频 教师播放“熊猫烧香”病毒案告破的视频，让学生初步了解计算机病毒的危害。
2、简要介绍计算机病毒入侵事件
提问：同学们，你平时听说过哪些计算机病毒？有没有遭受过计算机病毒的侵扰？
学生自由发言，教师相机介绍近年来一些重大计算机病毒入侵事件。
3、简单介绍计算机病毒的特征及传播途径。
4、揭题并板书课题：安全防护用软件。
二、下载和安装安全防护软件
1、安全防护软件
借助课件向学生介绍目前常用的安全防护软件。常见国产安全防护软件有360、瑞星、金山等，在中国常见的外国安全防护软件有卡巴斯基、诺顿、小红伞等。
2、下载和安装防护软件
以“360安全卫士”为例，教师演示。
学生对照教材上的步骤完成软件的下载和安装操作。
三、使用安全防护软件
1、检测并修复计算机
教师介绍什么叫“插件”和“系统漏洞”，以及恶意插件和系统漏洞给计算机带来的危害。
教师利用多媒体播放记者采访“熊猫烧香”病毒发明人的视频对话，引出保护计算机其实只要把计算机的漏洞给堵上，就可以有效避免病毒入侵。
让学生自学教材上的相关内容，进行电脑体检，清除恶意插件，修复系统漏洞。
2、查杀木马
教师介绍“木马”的危害以及“木马”与其他计算机病毒的区别。请一位学生上来，按照教材步骤演示如何查杀木马。
3、安全防护软件的其他主要功能和设置
学生自主探究“360安全卫士”工具栏中还有哪些功能，怎样操作。小组交流、共享探究成果。全班交流，学生演示，互评。
4、巩固练习
清理电脑中的垃圾文件；清理电脑在使用过程中留下的痕迹。指名演示，教师评价。
四、总结拓展
1、教师总结
提高计算机安全，还包括很多方面，要提高防范意识，定时清理计算机。另外，保证计算机安全最重要的是人的因素，希望大家都要做一个网络时代的文明人，做一个对社会有用的人。
2、自学“知识库”
学生自己阅读教材上的“知识库”，了解压缩软件并进行操作实践。课件出示选择题，检验自学成果，教师适时补充介绍。
3、自我评价
学生根据本堂课学习情况，完成课后自我评价表。
第五篇：Search-Match X射线衍射数据分析软件使用简介
Search-Match X射线衍射数据分析软件使用简介
Crystallographica Search-Match(CSM)是英国牛津大学所属的牛津低温系统有限公司（Oxford Cryosystems Ltd.）开发的一款X射线衍射物相分析软件。它基于国际衍射数据中心（International Centre for Diffraction Data，即ICDD）提供的粉末衍射卡片（Powder Diffraction File，即PDF卡片)数据库，主要功能是对实验测得的X射线衍射数据进行全谱检索匹配，以确定样品中所含的物相。
CSM对输入数据格式的要求
CSM可以使用的数据格式不多，但它允许使用最通用的一个数据格式----文本数据。
下图为EXCEL软件显示的可以用于CSM的两列数据格式。各种不同的X射线衍射仪所提供的文本数据均可以通过EXCEL整合成这种数据格式，然后以文本形式存储起来，以供CSM调用。
点击Search-Match图标，进入软件主界面
导入X射线衍射TXT文本数据
打开“File”--“Import”--“Profile Data”，如下图所示：
选中待分析的一个两列文本数据文件，打开，如下图所示：
软件显示待测数据衍射图：
点击Search-match，完成搜索匹配：
搜索匹配结果出现在左栏中，左栏分别给出候选化合物的PDF卡片号、百分比匹配度、化合物名称以及分子式等信息，然后用鼠标点击这些候选化合物，右边出现待分析化合物与标准化合物的对比图，看哪个匹配更好。
把选定的化合物拉到左边空档：
谱图对比说明，待分析样品的物相为石英：
多相衍射图的分析：
若样品中含有多相物质，同样可用CSM自动分析出来。下图为两相样品的衍射图，搜索后，结果呈示样品中含有石英相，选中标准石英的衍射图：
谱图对比表明衍射图中还有其它与石英相不同的衍射线。对剩下的衍射线，CSM软件也给出可能与之相匹配的化合物：
点击左栏的候选化合物，查看匹配情况，把选中的化合物拉至空格处：
分析结果表明样品中含有石英和刚玉：
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