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  • 简单的学生成绩数据分析案例

    千次阅读 2021-06-23 16:30:08
    本程序从Excel文件读取学生成绩,统计各个分数段(90分以上,8089分,7079分,60~69分,60分以下)学生人数,并用柱状图(如图9-1)展示学生成绩分布,同时计算出最高分、最低分、平均成绩、各分数段人数等分析指标...

    题目要求

    学生成绩存储在Excel文件(如表9-1)中,本程序从Excel文件读取学生成绩,统计各个分数段(90分以上,8089分,7079分,60~69分,60分以下)学生人数,并用柱状图(如图9-1)展示学生成绩分布,同时计算出最高分、最低分、平均成绩、各分数段人数等分析指标。

    1. 建一个数据测试表

    随便建,最好各个分数区间都有,展示出来更直观,示例建表如下:
    在这里插入图片描述

    2. 编写程序

    程序可分为两部分编写,一部分用于读取表格数据,拿到分数数据再求其他相关量就好做了,第二部分就是拿到第一部分的成绩列表,再进行具体的数据分析需求。
    示例代码:

    #!/usr/bin/env python3
    # -*- coding: utf-8 -*-
    import xlrd
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    
    wb = xlrd.open_workbook('mark.xlsx')
    sheet = wb.sheet_names()
    sh = wb.sheet_by_name('Sheet1')
    course_list = sh.row_values(0)
    print(course_list[2:])  # ['physics', 'Python', 'math', 'english']
    course = input('请输入需要展示的课程名:')
    m = course_list.index(course)
    col_list = sh.col_values(m)
    print(col_list)  # ['math', 95.0, 94.0, 93.0, 92.0]
    score_list = col_list[1:]
    print(score_list)
    print(sum(score_list))
    print('最高分:%s ' % max(score_list))
    print('最低分:%s' % min(score_list))
    print('平均分:%s' % (int(sum(score_list)) / len(score_list)))
    
    y = [0, 0, 0, 0, 0]
    for score in score_list:
        if score >= 90:
            y[0] += 1
        elif score >= 80:
            y[1] += 1
        elif score >= 70:
            y[2] += 1
        elif score >= 60:
            y[3] += 1
        else:
            y[4] += 1
    print('90分以上:',y[0])
    print('80-90分:',y[1])
    print('70-79分:',y[2])
    print('60-69分:',y[3])
    print('60分以下:',y[4])
    
    
    xl = ['90分以上', '80-90分', '70-79分', '60-69分', '60分以下']
    
    x = [1, 2, 3, 4, 5]
    plt.xlabel('分数段')
    plt.ylabel('人数')
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    plt.xticks(x, xl)
    recs = plt.bar(x=x, height=y, color='green', width=0.5)
    plt.title(course + '成绩分析')
    for rec in recs:
        height = rec.get_height()
        plt.text(rec.get_x() + rec.get_width() / 2.0, 1.03 * height, '%s' % float(height))
    
    plt.show()
    
    

    3. 效果展示

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 高中某班级全体学生成绩分析图表.xlsx
  • 学生成绩统计与分析,利用Excel制作,使用了数据透视表
  •   本章将以初三年级的期中考试成绩为例,应用EXCEL中的数据透视表和数据分析中的描述统计功能,先对本次的成绩进行总体分析。   参考人数共652人,14个班,其中一名学生部分科目缺考,为了保证学生的私密,对...

    第1章 考试成绩表总体分析

    • 【 前 言 】 2
      • 第1章 考试成绩表总体分析 4
        • 1.1异常数据排查 4
        • 1.2利用“描述统计”对成绩进行总体分析 5
        • 实例1-2 5

      本章将以初三年级的期中考试成绩为例,应用EXCEL中的数据透视表和数据分析中的描述统计功能,先对本次的成绩进行总体分析。
      参考人数共652人,14个班,其中一名学生部分科目缺考,为了保证学生的私密,对学生的姓名作了修改,其结构如表1.01所示,并命名数据表名称为“总表”。
    表1.01 学生成绩总表

    1.1异常数据排查

      拿到了成绩数据后,首先是要检查数据的完整性,其次是对一些异常的数据进行排除。数据的完整性就是检查成绩数据是否缺漏,参考人数是否正确。异常的数据比如缺考的学生,得分为0的或成绩为空值的,采用什么方式进行排查呢?可以使用EXCEL中的筛选、排序等工具,对一些异常的数据进行隔离处理。对于不完整的数据信息,如果没有考试过程中的记录,还应该追查具体原因。在整理数据前,要注意做好原始数据的备份,以备对照检查。

    1.2利用“描述统计”对成绩进行总体分析

      “描述统计”是EXCEL的【数据分析】中自带的全面数据分析功能,利用此功能,可以非常快速地统计出数据的各项常见指标。

    实例1-2

    1、操作过程

      单击【数据】菜单,在最右边找到【数据分析】(如果没有,请先加载,步骤是单击【菜单】-【加载】,在弹出的窗口中选择“加载项”-“分析工具库”,单击【确定】),单击进入【数据分析】面板,选择“描述统计”,进入【描述统计】窗口,如图1.1.01所示,在“输入区域”中选择数据范围,这里是总分加上所有学科的数据区域,在输出区域中选择要输出的位置,勾选要统计的各个选项,单击【确定】,即得到本次考试的总体情况表,整理后如表1.1.01所示。增加了差异系数、难度和区分度三个指标,下面逐一解释各指标的意义和作用。
    图1.2.01 描述统计面板
    表1.2.01 成绩总体情况分析表

    2、统计指标
    (1)平均分

      在统计学上称为平均数,在成绩统计中,一般指简单算术平均数,是一个最基本的特征量数,指的是简单地把一批数据总和除以数据总次数所得的商数[1]。
       在EXCEL中,常用AVERAGE,AVERAGEIF,AVERAGEIFS三个函数来统计平均分。
      在本例中,总分平均分是504.7745,标准误差是5.2194,说明总分平均分在±5.2194之间的范围内取值是有效的。

    (2)中位数与众数

      中位数指一组数中按大小排序,位于中间的数[2],在EXCEL中,求中位数的是MEDIAN函数;众数是指总体中出现次数最多的标志值[3],在EXCEL中,函数MODE用于求众数。
       表里的中位数是531,说明中间哪个学生的分数是531分;众数是611,说明在611分这范围的人数最多。

    (3)标准差

      标准差是反映一个数据集的离散程度,指的是一组数据的离差平方和除以数据个数所得商的算术平均根[4]。在EXCEL中,可以通过函数STDEV(样本标准差)或STDEVP(总体标准差)求得,一般计算样本标准差即可。在这里可以简单理解为标准差小的全级学生的成绩跟平均值的距离比较小,反之则比较大。

    (4)峰度、偏度

      峰度和偏度是反映数据分布的参考值,峰度指数据分布平峰或尖峰的程度,也叫峰态[5],正态分布其参考值是3,低于3为平峰,在这里可以理解为各分数段的人数较分散,大于3则为尖峰,在这里可理解为某一分数段的人数较集中,偏度是反映不对称分布的偏态方向和程度的统计分析指标,也叫偏斜度,结合平均数、标准差,从另一角度描述了现象总体数据分布的特点[6],当偏度值大于0,表示正偏,这里可理解为低于平均分的人较多,偏度小于0,则为负偏,这里可理解为高于平均分的人较多。
    在EXCEL中,峰度可以用函数KURT计算,偏度则可以用函数SKEW计算。
    在这里插入图片描述

    (5)区域

      区域是最大值和最小值的差,表示分值范围。

    (6)最大值和最小值

       最大值是指一组数据中最大的数,在这里就是最高分,可用MAX函数计算。最小值是指一组数据中最小的数,就是最低分,在EXCEL用函数MIN可以求出。

    (7)观察数

      观察数实质就是参加考试的学生人数,对于缺考的学生不作统计,从表中可以看到语文的考试人数是652人,而数学的考试人数是651人,说明数学科有一个学生缺考。

    (8)差异系数

      差异系数是标准差和平均分的比值,是一种反映相对离散程度的系数,适合于不同性质数据的研究与比较[7]。本例中可看到数学的差异系数最大,可以理解为是拉开成绩距离最大的学科,而语文的差异系数最小,说明语文的成绩相对较接近,也可以说数学的离散程度比语文的高。

    (9)难度

      难度是反映被试完成题目或项目任务时所遇到的困难程度[8],可用计算得分率作为难度的指标。难度P的计算公式为:
      P=1-X/F
      其中X是该科平均分,F满分表示该科的总分。
      从表中可看到数学的难度最大,而化学的难度最小。

    (10)区分度

      区分度是题目区别初试水平的能力的量度[9],一般以字母D表示。计算方法为:
      D=(X高-X低)/F
      X高和X低分别表示高分组的平均分和低分组的平均分,其比例一般是各占总人数的27%,F是表示该题目的满分值。
      一般来说,区分度低于0.2,必须修改或淘汰,而高于0.4,则处于优良级别,从表中可看到数学的区分度最好,语文和化学的区分度则属于合格区间。从总体看,本次考试的区分度还是比较理想的,没有出现极端的现象。
    在这里插入图片描述

    (11)置信度(95%)

    是表示此统计的可信度为95%,也就是说存在有5%的误差。比如总分置信度(95%)的值是10.2488,说明其值的误差范围是在±10.2488之间。

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  •   在进行数据分析时,为了直观显示成绩分布规律,即是正态,正偏态和负偏态三种分布状态,可以画总分及各学科的正态分布图,其作用一是对学生进行比较,通过分布曲线,可以分析出学生成绩是不是存在两极分化(两头...

    第2章 统计分数段人数

    2.4 正态分布图

      在进行数据分析时,为了直观显示成绩分布规律,即是正态,正偏态和负偏态三种分布状态,可以画总分及各学科的正态分布图,其作用一是对学生进行比较,通过分布曲线,可以分析出学生成绩是不是存在两极分化(两头大的情况),二是确定测验难度,按教育与统计学理论,一次难度适中信度可靠的考试,学生的成绩若接近正态分布,反映中等成绩的考生居多,峰值偏左则为正偏态分布,反映低分的学生居多,峰值偏右则为负偏态分布,反映高分的学生居多。下面就以总分为例,在EXCEL中如何画正态分布图。

    实例2-4

    1、作直方图

      首先要画直方图,确定分组数和组距,然后求出频率和正态分布数据,就可以画出正态分布曲线。如表2.4.01所示,可以计算出总分D列的分组数和分组组距。
    表2.4.01正态分布图的分组数
      再做另一数据表,求出频率和对应的正态分布曲线数值,如表2.4.02所示。
      “分组”列的数值为最小值跟分组组距的累加。
      频率使用了数组函数FREQUENCY,该函数是计算值在某个范围内出现的频率, 然后返回一个垂直的数字数组,这里为”FREQUENCY(总表!D:D,S2:S28)”,意思是调用总表D列的总分在统计表中S列这个范围内求频数,注意的是要按Ctrl+Shift+Enter确定数组函数。
      正态分布曲线图数值的求法,用到NORMDIST、AVERAGE(平均值)STDEV (标准差)三个函数,在“正态分布曲线图数值”下插入函数“NORMDIST (S2,AVERAGE(总表!D:D),STDEV(总表!D:D),0)”,往下填充即可完成,见表2.4.02。
    表2.4.02 正态分布曲线值生成图表

    1、正态曲线的画法

      (1)选择“频率”下的数据,单击【插入】菜单中的“柱型图”,选择“二维柱型图”,可以得到如图2.3.01的图表。
    图2.4.01 频率图表
      (2)添加正态曲线,单击频率图表,按右键,在弹出的菜单中选择“选择数据”,在弹出的“选择数据源”面板中单击“添加”,在弹出的“编辑数据系列”面板,选择“系列名称”和“系列值”的数据范围,如图2.3.02所示,单击【确定】,返回“选择数据源”面板,单击【确定】后,可以看到在原来的图表X坐标轴上有很小的柱形,很小心地选中这些小柱形,选择“更改图表类型”,选择“折线图”,这时正态分布曲线图成了一条几乎贴在X轴的直线,选中这条直线,按右键,在弹出的菜单中选择“设置数据系列格式”,在“系列选项”中选择“系列绘制在”,“次坐标轴”,在“线型”中选择“平滑线”,这时的图表已如图2.4.03所示,正态分布曲线图已绘制完成。如果要更直观些,可以将X坐标轴的数据转换为对应的分数。结合前面的峰度和偏度值,更容易理解数据的分布形态了。
    图2.4.02
    图2.4.03正态分布曲线图

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    贺路路 阮晓龙

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    摘  要: 分析学生成绩有利于优化课程设置,有利于提升教学质量。由于学生成绩具有多主体性和时序性等特征,大多数分析工具和展示方式均存在分析因子难以结合,异常数据分析缺乏针对性等现象。因此,本文提出从课程、学生和教师等任意主体出发,采用真实教学数据进行分析。即,设计分析模型并邀请教学人员对其进行修正,再利用可视化图表库ECharts对分析结果进行直观展示。通过对近五年的学生成绩进行分析与可视化展示,可直观地看到学生学习过程中以及教学过程中存在的优势与不足。

    关键词: 成绩分析; 课程教学; 教学质量; ECharts; 教学数据

    中图分类号:G642.1            文献标志码:A     文章编号:1006-8228(2019)09-50-03

    Research on data analysis model and visualization of college students'examination achievements

    He Lulu, Ruan Xiaolong

    (College of Information Technology, Henan University of Traditional Chinese Medicine, Zhengzhou City, Henan Province, 450046)

    Abstract: The analysis of students' scores is conducive to optimizing the curriculum and improving the quality of teaching. Due to the multi-subjectivity and time series of students' performance, most of the analysis tools and display methods are difficult to combine the analysis factors and lack of pertinence in the analysis of abnormal data. Therefore, starting from any subject such as curriculum, student and teacher, this paper uses real teaching data to analyze. That is, design the analysis model and inviting the teaching staff to revise it, and then display the analysis results intuitively with charting and visualization library ECharts. Through the analysis and visualization of students' achievements in the past five years, the advantages and disadvantages of students' learning process and teaching process can be seen intuitively.

    Key words: score analysis; curriculum teaching; teaching quality; ECharts; teaching data

    0 引言

    高校畢业生出现与其能力、素质不匹配的问题日渐突出[1],对其成绩分析不足,挖掘不够的问题也大量存在。如何展现这些数据所蕴含的价值,是教学信息化的重要研究方向之一[2]。

    对成绩的分析多采用Excel等简单工具,仅获得平均分、标准差、方差等内容,并未对学生成绩进行深入挖掘。结果简单,很难促进教学进步,指导进一步教学进程。因此,建立一套能够促进学生成长、促进素质提高的制度迫在眉睫,也已成为本科教学改革的重要任务。

    结合我院实际情况,本文拟通过交叉分析模型来科学展示学生的成绩,期望能够帮助院系管理者发现学生成绩的特点,更全面地展示教学效果、促进我院学生综合素质得到进一步的发展。

    1 数据可视化技术

    1.1 什么是数据可视化

    简单的说,数据可视化就是按照既定方式对数据进行挖掘处理,并按照一定的方式/方法将数据呈现出来,帮助管理者更好地发现问题、解决问题,体现数据的巨大价值。

    1.2 数据可视化的优点

    ⑴ 高速信息传播

    人脑接收视觉信息的速度通常比文字信息快10倍。相比那些纷繁复杂的报告、电子表格,使用图形化方式来总结、展示复杂数据中所蕴含的重要信息,可有效提升信息展示效果,直观查看数据的内在联系,可视化可以更快地帮助管理者理清事务本质,紧抓工作内涵。

    ⑵ 多维数据显示

    数据地可视化,可以是二维,也可以是三维,对之进行排列、组合、分析、挖掘即可发现数据中隐含的规律及价值[3]。

    ⑶ 直观信息呈现

    数据可视化,通常使用较少的图形来展示复杂的逻辑关系,甚至单个图形也可深入挖掘数据内涵。丰富且有意义的图形有助于教师了解学生状态,可更有针对性地帮助学生,同时也可减轻教师的工作量,使之管理效率得到提高。

    2 数据预处理

    本分析中的学生成绩来源于河南中医药大学信息技术学院近10年的积累,其中存在许多缺失数据、不规范数据、不标准数据[4],因此对数据进行预处理,特别是缺失值、异常值、冗余值等内容操作很有必要,这样的清洗过程,有利于保证成绩数据的真实性和可用性。

    预处理操作如下,首先将学生成绩中标记“没写”、“缺考”、“入伍”、“休学”、“缓考”、“无理论成绩”等进行格式化,并清除无效数据。之后再对数据得含义进行解读,数据中的字段内容如表1所示。

    基于河南中医药大学信息技术学院的学生成绩数据与数据含义创建数据存储模型,并将清洗后的数据存储至数据库中。

    3 学生成绩的总体分析

    本数据分析中参与学生1927名,参与专业8个,参与年级10个,参与班级39个,参与课程433个,共50万余条。本文从不同角度对学生成绩数据进行分析后,建立了多个角度、多个体系地分析模型,可全面呈现本院系的学生成绩。

    3.1 學生成绩整体分析

    ⑴ 分析方式

    学生成绩整体分析的目的是了解学生最终考试的整体情况。首先将成绩划分为0-59分,60-69分,70-79分,80-89分,90-100分五个区间,然后统计每个区间、每个人、每个课程成绩,得到学生成绩的最终区间分布。

    ⑵ 分析结果

    整体分析的结果如图1所示,可以看出学生成绩呈正态分布,符合教学规律,多数处在70-79分和80-89分的区间内,80-89分区间内的学生最多,为32974人课,0-59分区间内学生最少,为2623人课。

    3.2 各年级学生平均分分析

    ⑴ 分析方式

    从各年级学生成绩平均分中,可看出每个年级的整体情况,与其他年级对比后,可查看院系各专业课程的教学情况。

    ⑵ 分析结果

    学生成绩平均分历年变化不大,在78.68分上下,略有浮动;专科学生平均分历年变化较本科生来大,在76.07分上下,如图2所示。

    3.3 各年级学生成绩分布分析

    ⑴ 分析方式

    从各年级学生成绩,可获取优秀、良好、中等、及格、不及格人数的分布情况,有利于了解各年级学生的综合素质。

    ⑵ 分析结果

    通过分析,可看出各年级学生成绩呈正态分布,集中在中等、良好部分。同时各年级的优秀率相对高于不及格率,如图3所示。

    3.4 所有学生成绩分布分析

    ⑴ 分析方式

    对所有学生的成绩进行分析汇总后,可利用散点图绘制出学生成绩的分布区间。

    ⑵ 分析结果

    通过分析可看出,学生成绩多分布在75分-85分之间,绝大部分学生的成绩大于60分,在75分-85分之间,极少部分学生成绩小于60分,如图4所示。

    4 学生成绩的专业分析

    4.1 各专业学生成绩分布分析

    ⑴ 分析方式

    从各专业学生成绩分布中,可看出每个专业的教学质量[5]。统计各专业的人数、总分、课程数,算出每个专业的优秀、良好、中等、及格、不及格人数,对展示各专业的学习效果来讲也很重要[6]。

    ⑵ 分析结果

    可以看出,各专业学生成绩的分布类似,各专业相差不大,较多的学生分布在中等、良好部分,少数学生不及格,少数学生优秀,如图5所示。

    4.2 各专业成绩优秀率分析

    ⑴ 分析方式

    从各专业成绩优秀率分析当中,可看出各专业的优秀情况。先统计出各个专业的学生人数,再统计出优秀学生人数,就可进行简单计算。

    ⑵ 分析结果

    通过分析可知,计算机网络技术专业成绩优秀率达0.27,其他专业优秀率都在0.13左右,计算机信息管理专业优秀率最低。如图6所示。

    5 结束语

    利用可视化技术,将数据挖掘分析的思想与信息技术学院实际情况相结合后,为教学工作提供了大量有用信息。所使用分析模型均根据信息技术学院的教学特点来设计,所呈现的分析结果具有较高的参考意义[7],这可为教学改革与教学质量提升提供了有力数据支撑。从分析结果可以看出,目前学院学生在学习过程中以及教师在教学过程中存在的优势与不足[8],这也是本次研究的重要意义所在。

    参考文献(References):

    [1] 方锦雯,姚壹壹,蔡军伟,巩学梅.学生成绩分析中最优试卷样本量确定的研究[J].宁波工程学院学报,2018.3:63-68

    [2] 范双南,赵辉煌,肖四喜,邹祎.基于主成分分析的《计算机基础》课程学生平时成绩综合评价[J].轻工科技,2018.10:175-176

    [3] 张濠天,张文卿,王元元,施月霞,曾南焱.关联规则挖掘在成绩分析中的应用[J].中国高新区,2018.10:47.

    [4] 龚玉玲,徐晓栋.基于SAS的学生成绩混合正态分布的研究[J].江苏科技信息,2018.35(1):69-71

    [5] 陈卓.基于SPSS的学生成绩影响因素分析[J].电子制作,2017.20:43-44,54.

    [6] 闫波,赵德成,王璐环.哪些因素在影响中国学生学习成绩?——基于PISA2015中国四省(市)学生数据的多水平分析[J].中小学管理,2017.10:9-12

    [7] 刘钟情.数据挖掘在体育院校计算机等级考试成绩分析中的应用研究[J].江汉大学学报(自然科学版),2016.44(4):377-381

    [8] 张维国.基于数据挖掘的在线考试系统设计与实现[J].计算机时代,2015.12:41-44

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  • 通过excel表格分析学生成绩

    千次阅读 2020-12-30 15:19:35
    题目要求:分析文件’课程成绩.xlsx’,至少要完成内容:分析1)每年不同班级平均成绩情况、2)不同年份总体平均成绩情况、3)不同性别学生成绩情况,并分别用合适的图表展示出三个内容的分析结果。废话不多,直接上代码1...
  • ​ 对学生学习情况进行数据可视化分析 实验数据 xAPI-Edu-Data 来源于阿里云天池 实验内容 分析学校的男女比例,并判断男女学生的选课情况和学习情况 看各学科的选课情况及成绩分布 看缺课与成绩的关系 看成绩和...
  • 一款注重优化成绩采集方法、丰富成绩分析维度的成绩统计系统,力争做到符合教师工作习惯、使用方法简单、数据分析多样、分析结果科学,为教师的试卷分析、教育科研提供数据参考。 统计学生成绩是教育教学过程中不可...
  • Python语言可以利用Pandas、Pyecharts等各种类库,进行数据分析。 本文介绍的成绩分析大体分为三步: 一、拼合单科成绩,合成学年成绩,计算总分,按总分成绩排名次,然后由学年成绩筛选出各个班级的成绩,将学年...
  • 他在这台电脑中安装了 Microsoft Office,决定通过 Excel 来管理学生成绩,以弥补学校缺少数据库管理系统的不足。现在,第一学期期末考试刚刚结束,小蒋将初一年级三个班的成绩均录入了文件名为“Excel素材.xlsx”的...
  • 是一款学生成绩分析系统,供各中,小学及院校的老师使用,借助此软件老师可轻松管理和分析学生的成绩。不仅大大提高了老师的工作效率,而且同时还能通过报表对比,查询和图表解析快速的对一个学生或一个班级的成绩...
  • 【已有功能】某班有30名学生的3门课程成绩,请统计每个学生课程的总分、平均分,每门课程的最高分、最低分,并绘制图形,对比各成绩段的成绩人数分布。 【教学目标】强化numpy和matplotlib的应用能力,numpy读取csv...
  • 请关注公众号【程序猿声】,后台回复【Python成绩管理】不包括【】即可1 总体构思其实类似这类信息管理系统之类的程序,核心还是和数据打交道吧,包括增删查改,读取、展示、保存等。在数据结构上...

空空如也

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学生成绩数据分析图表