1. 数据分析的研究背景
国际背景：
1、美、日加紧侵略中国
2、俄国十月社会主义革命指明了方向 国内背景 1、北洋军阀政府的黑暗统治（根本原因） 2、工人阶级不断发展壮大（阶级基础）
3、新文化运动起了思想解放作用（思想基础） 巴黎和会： （1）积极性：缓解矛盾，初步建立新的国际体系。
和约在一定程度上暂时缓解了帝国主义战胜国与战败国，也缓和了战胜国之间的矛盾，使它们通过这个和约达成了利益的妥协，初步建立了帝国主义战后国际关系的新体系。（2）消极性：对德国过分的宰割，埋下了复仇的种子。（和约背后潜藏的新的危机）
2. 关于数据分析与研究的研究内容
课题选题意义和研究价值在撰写时，语言一定要精炼、简洁、明了。慎用研究成果填补空白、国内首创等词句。要人无我有、人有我深。所说的结论一定要尽量客观一些。那么，课题选题意义及研究价值怎么写? 课题选题意义及研究价值是撰写课题论证内容组成部分，体现的是实事求是、短小精悍。不过我们也明白，每一个选题都有属于自己的意义和价值，能所有选题千篇一律，因此，我们从案例中学习是最好的方法。 举例：《教育培训机构的现状调查及其建设标准研究》的选题意义及研究价值。 当前教育培训行业内竞争激烈、鱼目混珠，对我国教育培训机构的发展现状进行调查分析，并在此基础上进行培训机构的建设标准的探讨，无论对政府主管部门还是对教育培训机构自身都具有重要意义。 (1)当前国内培训机构普遍存在着定位不准、同质化经营等问题。对教育培训机构主管部门来说，可以通过该课题研究全面了解我国教育培训机构的发展特征及存在的问题，把握整个教育培训行业的一般规律和基本要素，对教育培训机构的建设标准的分析，有利于主管部门规范教育培训市场和行业环境，指导教育培训机构的运作，为决策提供依据。 (2)本研究有助于广大教育培训机构了解自身的运营特点、瞄准定位，为培训机构额自我评价提供了可参照的标准，促进自身的规范化发展，提升我国教育培训机构的发展水平。 课题选题意义及研究价值怎么写?以上就是本文关于此问题的介绍。更多课题申报的疑问，可以随时咨询我们在线编辑。
3. 数据分析报告背景
1、是数据体量巨大（Volume)。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB(1PB=210TB)，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
2、是数据类型繁多（Variety)。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
3、是价值密度低（Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
4、是处理速度快（Velocity)。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。
4. 大数据分析 研究背景
大数据最显著的特征是数据规模大。
由于电子设备的广泛使用和各种网络技术的新兴发展，人们的生活轨迹都被记录下来，这些记录意味着数据的爆发性增长。
广泛的数据来源，决定了数据形式的多样性。大致可以划分为三类，一是结构化数据，如财务系统数据、信息管理系统数据、医疗系统数据等；二是非结构化的数据，如视频、图片、音频等；三是半结构化数据，如HTML文档、邮件、网页等。
价值是大数据的核心特征，事实上，现实生活中所产生的数据中有价值的数据比例很小。在大数据时代的背景下，任何有价值的信息提取都需要依托海量的基础数据分析。
5. 研究现状与背景分析
文献综述包含的范围更广，不但要求包括国内外研究状况，还需要对其内容进行分类和总结，加入自己的看法。通常来说，国内外研究情况是文献综述的重要组成部分，占据文献综述的绝大部分内容，但是文献综述作者个人的评论也是十分必要的，也是整篇文章的核心之处。
6. 数据分析的研究背景是什么
一、什么是数学核心素养？
高中数学课程标准将高中阶段的数学核心素养定义为：具有数学基本特征的、适应个人终身发展和社会发展需要的人的思维品质与关键能力。那么，设定数学核心素养的标准又是什么呢？我们可以这样认为，数学教育的终极目标是，一个人学习数学之后，即便这个人未来从事的工作和数学无关，也应当会用数学的眼光观察世界，会用数学的思维思考世界，会用数学的语言表达世界。所谓数学的眼光，本质就是抽象，抽象使得数学具有一般性；所谓数学的思维，本质就是推理，推理使得数学具有严谨性；所谓数学的语言，主要是数学模型，模型使得数学的应用具有广泛性。
数学核心素养包含数学抽象、逻辑推理、数学建模、数学运算、直观想象、数据分析等六个方面。
1.数学抽象是指舍去事物的一切物理属性，得到数学研究对象的思维过程。
2.直观想象是指借助几何直观和空间想象感知事物的形态与变化，利用图形理解和解决数学问题的过程。
（数学抽象与直观想象体现了数学的一般特性。）
3.逻辑推理是指从一些事实和命题出发，依据规则推出其他命题的思维过程。
4.数学运算是指在明晰运算对象的基础上，依据运算法则解决数学问题的过程。
（逻辑推理与数学运算体现了数学思维的严谨性。）
5.数学建模是对现实问题进行数学抽象，用数学语言表达问题、用数学知识与方法构建模型解决问题的过程。
6.数据分析是指针对研究对象获取相关数据，运用统计方法对数据进行整理、分析和推断，形成关于研究对象知识的过程。
（数学建模与数据分析体现了数学的实用性。）
张奠宙：数学核心素养包括“真、善、美”三个维度。
通俗地说，数学的核心素养有“真、善、美”三个维度：
(1)理解理性数学文明的文化价值，体会数学真理的严谨性、精确性；
(2)具备用数学思想方法分析和解决实际问题的基本能力；
(3)能够欣赏数学智慧之美，喜欢数学，热爱数学。
基于此，我们将高中阶段的数学核心素养确定为数学抽象、逻辑推理、数学模型、直观想象、数学运算、数据分析六方面。虽然义务教育阶段的数学核心素养现在还没有开始正式讨论，但也离不开义务教育数学课程标准中提到的八个核心词：数感、符号意识、推理能力、模型思想、几何直观、空间想象、运算能力、数据分析观念。我们可以这样理解，数学抽象在义务教育阶段主要表现为符号意识和数感，推理能力即逻辑推理，模型思想即数学模型，直观想象在义务教育阶段体现的就是几何直观和空间想象。还有三个超出数学范畴的一般素养，义务教育阶段强调的是应用意识和创新意识，高中阶段则增加了学会学习。
在终极目标下，我们的数学教学活动应当秉承这样的基本理念：把握数学内容的本质；创设合适的教学情境，提出合理的问题；启发学生独立思考，鼓励学生与他人交流；让学生在掌握知识技能的同时，感悟数学的本质；让学生积累数学思维的经验，形成和发展数学核心素养。
二、义务教育数学核心素养反映数学本质与数学思想
数学核心素养可以理解为学生学习数学应当达成的有特定意义的综合性能力，核心素养不是指具体的知识与技能，也不是一般意义上的数学能力。核心素养基于数学知识技能，又高于具体的数学知识技能。核心素养反映数学本质与数学思想，是在数学学习过程中形成的，具有综合性、整体性和持久性。数学核心素养与数学课程的目标和内容直接相关，对于理解数学学科本质，设计数学教学，以及开展数学评价等有着重要的意义和价值。
1. 培养学科核心素养对教师教学提出挑战
教师要在学科教学中帮助学生掌握知识、提高能力、发展素养。形成学科核心素养是终极目标，在本质上，这样的目标不是教师短时间“教”出来的，而是学生领悟出来的，是长期经验的积累，是在一个过程中慢慢形成的。
比如，人们在超市购物时常常发现这样的情境，收银台前排了长长的队等待结账，而只买一两样东西的人也同样和买一车东西的人排队等候。有位数学家马上想到，能否考虑给买东西少的人单独设一个出口，这样可以免去这些人长时间的等候，会大大提高效率。那么问题就出现了，什么叫买东西少，1件、2件、3件或4件，上限是多少？因此，会想到用统计的方法，收集不同时段买不同件数东西人的数量，用这个数据可以帮助人们做出判断。在这个过程中，具有数感的人会有意识地把一些事情与数和数量建立起联系，认识到排队结账这件事中有数学问题，人们买东西的数量（个数）与结账的速度有关系。
从这个例子中可以了解到，具备数学素养可能有助于人们在具体的情境中发现问题、提出问题和解决问题。而这个情境本身可能并非有明显的数学问题。
2.如何将学科核心素养培养贯串于教学中
（1）. 数学抽象：让学生学会“用数学的眼睛看”
义务教育数学课程标准中提到的核心词，如符号意识、数感，甚至几何直观和空间想象，都可以归到数学抽象这个素养中。所谓数学抽象，是指舍去事物的一切物理属性，得到数学研究对象的思维过程。主要包括从数量与数量关系、图形与图形关系中抽象出数学概念及概念之间的关系，从事物的具体背景中抽象出一般规律和结构，并且用数学符号或者术语予以表征。简而言之，抽象就是从现实世界进入数学内部，让学生学会用数学的眼睛看。
（2）. 逻辑推理：让学生学会“用数学的思维想”
义务教育数学课程标准的核心词还提到运算能力和推理能力，这都属于逻辑推理。数学内部的发展依赖的就是逻辑推理。逻辑推理是指从一些事实和命题出发，依据规则推出其他命题的思维过程。它主要包括两类：一类是从特殊到一般的推理，推理形式主要有归纳、类比；一类是从一般到特殊的推理，推理形式主要有演绎。
（3）. 数学模型：让学生学会“用数学的语言说”
义务教育数学课程标准的核心词还有模型思想、数据分析观念等，这都是数学模型素养。数学模型是对现实问题进行数学抽象，用数学语言表达问题，用数学知识与方法构建模型、解决问题的过程。也就是说，数学模型是用数学语言讲述现实世界的故事，是沟通数学与现实世界的桥梁。因此数学模型是一个核心素养。在现代社会，数学的真正应用是模型，模型已经成为一种语言应用于物理、化学这些学科，甚至应用于社会科学和人文学科，数学模型引发的数学特征就是数学应用的广泛性。义务教育数学课程标准中主要提到两个模型，一个是加法模型，一个是乘法模型，或者转化成现实问题，一个是总量模型，一个是路程模型。
三、数学核心素养怎么考
1.通过由具体的实例概括一般性结论，看学生能否在综合的情境中学会抽象出数学问题，并在得到数学结论的基础上形成新的命题，以此考查数学抽象素养。
2.通过提出问题和论证命题的过程，看学生能否选择合适的论证方法和途径予以证明，并能用准确、严谨的数学语言表述论证过程，以此考查逻辑推理素养。
3.通过实际应用问题的处理，看学生是否能够运用数学语言，清晰、准确地表达数学建模的过程和结果，以此考查数学建模素养。
4.通过空间图形与平面图形的观察以及图形与数量关系的分析，通过想象对复杂的数学问题进行直观表达，看学生能否运用图形和空间想象思考问题，感悟事物的本质，形成解决问题的思路，以此考查直观想象素养。
5.通过各类数学问题特别是综合性问题的处理，看学生能否做到明确运算对象，分析运算条件，选择运算法则，把握运算方向，设计运算程序，获取运算结果，以此考查数学运算素养。
6.通过对概率与统计问题中大量数据的分析和加工，看学生能否获得数据提供的信息及其所呈现的规律，进而分析随机现象的本质特征，发现随机现象的统计规律，以此考查数据分析素养。
2020中考：数学核心素养怎么练？
1.要重视基本概念的复习
从概念的定义出发，由表及里，去伪存真，掌握概念的本质属性，这是提升数学素养的必要条件。
2.要重视基本定理、公式的复习
很多学生存在重应用轻推导的现象，就是只重视定理公式的应用，而忽视公式的推导、定理的证明。事实上，重视公式的推导、定理的证明，不仅有利于理解与掌握定理和公式，理解公式之间的相互关系，而且还可以进一步挖掘公式中蕴含的数学思想，从而成为我们解决有关问题的敲门砖。
3.要重视基本技能的复习
基本技能是数学基础知识的重要组成部分，在数学建模、数学运算以及数据分析等核心素养中都有它的影子，也是历年中考考查的重点。对基本技能的复习，主要包括掌握入手点、了解隐藏点与熟悉易错点。
所谓掌握入手点，就是要掌握基本思想方法，通过分析其本质特征，熟练掌握其适应范围，掌握基本问题的基本解法。
所谓了解隐藏点，就是要了解哪些知识有隐藏的漏洞，必须与哪些知识配合使用才能避免产生错误。
所谓熟悉易错点，如忽略函数的定义域、数列中没有注意n的取值范围等问题而导致错误。这些虽然不难掌握，但是如果不注意很容易出现错误。这也体现了数学核心素养中逻辑推理的严谨性。
4.要重视数学本质
数学核心素养中的数学抽象是数学的基本思想，是形成理性思维的重要基础，反映了数学的本质特征，贯穿在数学知识的产生、发展、应用的全过程中。
5.要重视中国古代数学文化
近几年的中考试题增加对中国传统文化进行考查的内容，将中国古代文明作为试题背景材料，体现中国传统文化对人类发展和社会进步的贡献。
四、教学思考
数学核心素养是以数学课程教学为载体，基于数学学科的知识技能而形成的重要的思维品质和关键能力。数学核心素养是在数学知识技能的学习过程中形成的，有助于学生深刻理解与掌握数学知识技能数学核心素养不等同于数学知识技能，是高于数学的知识技能，指向于学生的一般发展，反映数学学科的本质与及其赖以形成与发展的重要思想，有助于学生终身和未来发展。数学核心素养与数学课程的目标和内容密切相关，对于理解数学内容的本质，设计数学教学，以及开展数学学习评价等，有着重要的意义和价值。
数学核心素养是数学素养中最重要的思维品质和关键能力，是人们通过数学的学习建立起来的认识、理解和处理周围事物时所必备的品质与能力，通常是在人们与周围环境产生相互作用时所表现出来的思考方式和解决问题的策略。
如何在数学教育中提升学生的数学核心素养，是数学教育工作者面临的新课题。一线数学教师是落实本数学课程标准修订的关键，希望广大教师注重提升自身数学素养，特别是数学核心素养，关注数学内容、数学教学理论、数学教学实践与数学核心素养的有机结合，直面问题，不断探索，为学生营造良好的数学教育环境。
7. 大数据研究背景
大数据现在属于一个独立专业了，可能我们觉得它应该属于计算机，但现在教育部已经设立了。 专业背景是人类现在进入数据时代，数据正在成为一种生产资料，数据处理技术成为新兴产业。任何一个领域都能产生数据，需要我们对数据进行统计分析挖掘加工，创造意想不到的价值和财富。
目前国内外高校开展培养大数据人才的时间还不长，市场上掌握大数据处理和应用开发技术的人才短缺，大数据专业就是为了培养市场需要技术人才的专业。
目前这个专业在许多高校还是以校企合作方式展开，也就是企业派驻工程师负责教学，虽然有课纲了，但面对技术日新月异，很多专业课知识点教学方式还在摸索和调整阶段。