數據——決策的依據

雍亞波

隨著人工智能時代的到來，大數據給我們的生活帶來了諸多便利。數據收集的意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理，以達到決策的目的。

一、收集數據

調查方式分為普查和抽樣調查，我們可根據實際情況和調查方式的優缺點選擇合適的調查方式。比如，調查長江的水質、全國中學生視力情況等，因為調查范圍廣，適合采用抽樣調查；而調查某班級學生身高、體重等，適合采用普查。

抽樣調查中，選取的樣本要有代表性，不能是某個特定的群體；選取的樣本要具有廣泛性，數量不能太少。比如，要了解某校學生的視力情況，比較有代表性的樣本是七、八、九三個年級各10%的學生或各班學號尾號為2的學生，而不是三個年級某班的學生或全校男生。

二、整理數據

我們收集好數據，可以利用統計圖表進行整理、描述，再根據圖表了解數據的分布特征和變化規律，最后，從數據中獲取信息、做出決策。常見的統計圖表有扇形統計圖、條形統計圖、折線統計圖、頻數分布表和頻數分布直方圖。不同的統計圖有不同的特點，當需要直觀地表示數據時，我們可以選用條形統計圖；需要顯示數據的變化趨勢時，可以選用折線統計圖；需要反映各部分占總體的百分比時，可以選用扇形統計圖。隨著計算機技術和統計學不斷發展，現在還出現了很多新穎、有趣的統計圖表。

三、分析數據

我們可以根據統計圖表提供的信息進行分析，利用樣本的某種特性估計總體的相應特性，再做出合理的決策。

比如，某校八年級640名學生在“計算機應用”培訓前后各參加了一次測試，并以同一標準分成“不合格”“合格”“優秀”3個等級。為了了解培訓效果，老師用抽樣調查的方式從中抽取32名學生的2次測試等級，通過分析與整理，繪制了圖1。

根據圖1，我們可以估計該校八年級學生中，培訓前等級為“優秀”的學生有20名，培訓后等級為“優秀”的學生有160名，從而可以確定這次培訓對于提升學生的計算機應用能力效果非常明顯。

（作者單位：江蘇省鹽城市鹿鳴路初級中學）