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【摘 要】隨着我国信息技术的快速发展和不断应用，其影响力已扩散到各个方面。近年来，随着经济的快速发展，我国市场经济的总体发展趋势良好，在互联网方面也提出了较高的要求，将互联网技术应用于教育中，可以有效的提高学生多方面的实践能力。利用数据分析手段，对学生的行为进行分析，从中寻找规律，帮助学生进行推理能力的培养。推理能力主要表现为对学科知识的感知能力，以及在解题时良好的逻辑思维，在不断进行思维培养的过程中，提高学生的学习能力。本文针对数据分析的特点，方式进行分析，探讨如何利用数据分析提高学生的统计推理能力。
【关键词】数据分析;学生统计推理能力
1.数据分析手段
大数据时代是互联网发展的产物。随着大数据移动应用技术的不断完善，基础设施也越来越多。各企业的快速发展，使用不同类型的智能终端，进行移动业务的推广，加速了互联网时代的发展步伐。大数据是时代发展的新成就，我们希望让大数据发挥其最大的作用，需要用新的技术来管理和分析。随着互联网的普及，人们对互联网的认识也不断加深，学生也随之增加。在网络背景下，信息数据的分析可以了解到学生的兴趣爱好，以及行为能力。数据的产生以及传播，给网络平台提供了更高的要求。人们在互联网中的行为被数据后台所监控，通过对数据的分析来了解整体行为意图，促进网络环境的更好发展。
1.1网络大数据
在网络环境中，通过互联网产生大量的数据，对数据进行统计分析，总体由“人、物、机”之间进行不断的转化，但是大数据发展的主体仍然是学生，为学生提供服务是互联网发展的重要基础。对于目前大数据发展情况来说，对互联网的数据形式进行更改，对人们的生活产生影响，为学生提供更优质的服务。
1.2数据分析
数据分析是对所收集到的数据进行分析，让其被更好地利用。以往对数据统计的方法较为单一，分析数据的方式也并不高效。在大数据背景下，对数据的结构进行整合，对数据的发展趋向进行分析，对数据类型进行分类，保证大数据背景下的数据采集，分析，使用可以发挥最大的作用。
1.3学生行为分析
学生的行为分析，是通过学生在网络上留下的浏览痕迹，形成的规律进行整合。在此过程中，会对学生的信息进行了解，通过多方面的分析，确立学生的特征，以及学生的习惯。整个过程通过可视化的特征，建立图表依据趋势图，明确学生的目标需求。对于商家来说，对学生的行为进行分析，有助于提高企业的发展，根据学生的需求进行商品推荐，不但提高了企业经营效率，也为学生提供了更好地服务。
2.数据分析在培养学生推理能力方面的优势
2.1相似匹配
相似匹配是通过一定的方法，来计算两个数据的相似程度，来比较两者之间的联系。在数学教学中，可以引入该方法，让学生有举一反三的意识，根据两道题之间的相似点找到最优的解题方法，培养学生自主学习，主动学习的能力。
2.2频繁项集
频繁项集是指事例中频繁出现的项的集合，在数学教学中，可以根据所有学生中犯错最频繁的题目进行再讲解，达到再巩固的效果，让学生扎扎实实的掌握知识。
2.3统计描述
统计描述是根据数据的特点，用一定的统计指标和指标体系，表明数据所反馈的信息，是对数据分析的基础处理工作。制定一个考核标准，定期对学生进行考核，了解学生知识点掌握的情况，反馈给老师的信息，老师进行分析，制定相应的教学计划，同时也能了解到当前阶段的教学方式是否适合学生，从而进行改进。
3.数据分析背景下提高学生推理能力的思维模式
3.1利用思维导图提高学生推理能力
关于思维导图的概念学说最早是由英国的一位著名的教育学家提出来的。思维导图巧妙的运用人类独有的思维模式特征来进行解答问题，通过这种模式来对事物有更深程度的认知。对于高中生来说，学科课程的学习可以运用思维导图在脑海中形成一个完整的构架。根据思维导图来对问题进行分析，找出相应的知识点，那么问题的答案就会迎刃而解。通俗易懂的来说，思维导图就是运用学生本身的思维模式将问题形象化，在大脑中自然的思考问题。大脑会给出相应的信息资料，通过筛选，然后接收文字信号，最终得出一个中心思想，再将其进行下一步的延伸，每一项的延伸内容都和这个中心思想有着密切的联系，之后大脑会形成一个放射状的立体结构，将每个思考的想法和中心点联系在一起，通过思维导图来得出正确答案。
3.2建立清晰的思维模式
结合高中生的心理特点，首先解决学科问题，要有足够清晰的思维模式和解题思路。学科知识能够系统的在脑海中形成一个自我认知的思维导图，因此需要学生掌握更多的学科基础知识。通过这种方式可以更容易在思维导图中更快的找出相应的知识点，从而找出问题的答案。
3.3系统的整理学科知识
学科是需要高中生具有较强的逻辑思维，高中生在进行学科问题解答时，需要逐步形成思维导图，在脑海中想象自己以前学过的学科知识，将这些零碎的知识通过较强的逻辑思维将他们整合起来，哪些是没有用的知识点，哪些是有用的知识点，一步步进行筛选，然后得出问题的答案。
3.4探究多种学科解题思路
高中学科是一门较难的课程，因此高中生在解答学科问题时，往往会遇到一些困难。主要原因是因为题目中经常会出现一些超出能力范围的知识点，这些知识点太过于抽象，容易误导高中生在审题的过程中进入一个思维误区，从而很难得出正确的答案。针对这种现象，高中生更加需要合理的运用思维导图分析学科题目，通过多种途径来解答学科问题，快速清晰的看出问题的真实表述目的，得出相应的知识点，从而解出答案。
3.5找寻教学规律
在大数据的驱动下，教育研究可以根据学生的学习状态，影响学生学习的因素进行揭示和分析。找到导致学生学习进步，退后的原因，进行分析，找到一定规律，也可以找到教学方式中需要改进的部分和沿用的部分。规律发现并非易事，找到好的方法就可以找到其中的规律，利用大数据分析手段，组织老师对学生进行评价，开展可以展现学生特点的活动，更好的了解学生，才可以更好的对学生进行教育。大数据在学生学习过程中产生各种的大量数据进行分析，大数据显示的数据可以为学校和老师做个参考，为教师提供学生的学习状况信息，为学生的发展提供帮助，同时也更能提高学习者的学习行为和教师的教学效率，对症下药。 4.激发学生学习兴趣，营造良好的学习氛围
兴趣是学生学习最好的老师，想要提高学生学习的积极性，就需要利用科学的手段对学生进行兴趣引导，为学生营造良好的学习氛围。例如现代化科技，多媒体教学等可以对学生产生吸引的技术，来吸引学生的注意。在此时，大数据就可以对学生的兴趣爱好进行分析统计，为教师制定教学方案提供信息支持。在学习统计时，和学生进行互动，让学生数数有多少种水果，各有多少个，让学生用自己的方法进行统计。利用信息手段向学生展示，可以提高学生学习的兴趣，感受到数学的快乐，活跃的气氛就会加大课堂的教学效率。
4.1向学生提问，科学引导
在教学开始之前，利用多媒体技术比如抢答器的使用对学生进行提问、引导。教师再根据大数据搜集上来的学生知识掌握情况进行教学设计的调整。教师还可以利用信息技术在课堂教学中将数学“生活化”，例如，在學习分数时，利用蛋糕分割的方法，让学生了解分数。分蛋糕，几个人一块蛋糕分为几块，老师借用这样的场景带入到新知识的教学中。利用这样的情景教学，可以让学生更加直观的了解数学，也让学生认识到数学在我们的生活中随时存在。教师向学生提出相关问题，对学生进行引导，给予学生独立思考的时间，让学生大胆的思考，发挥自己的思维能力解决数学问题。
4.2注重动手实践
数学教学区别于其他学科，数学的教学需要具有实践性，让学生从实践中掌握理论知识。有时候数学知识较为抽象，需要借助多种多样的教学方式提高课堂的教学效率。在数学课堂中，教师需要关注到每一个学生的学习状况，让每一个学生都参与其中，为学生提供良好的动手平台，通过实践让学生理解较为抽象的数学知识。例如，在学习对称的知识点时，就让学生带镜子观察镜面成像，也可以让学生剪纸发现对称图形的特点。通过生活中普遍的现象，让学生结合数学知识，帮助学生理解数学理论知识的重点。在学习镜面成像的生活，可以让学生观察镜子中的成像特点，根据镜面所呈现的现象来对学生进行教学。学生通过实践对数学知识进行了深入的了解，在此过程中激发了学生的学习积极性，也培养了学生的正确的思维方式，帮助学生利用数学中所学到的知识来解释生活中的现象。
4.3重视课后与课堂的紧密衔接性
小学数学的课程设置往往具有较高的系统性，前后知识点都保持衔接，在学习一个知识点的时候，可能对下一个知识点产生影响。在此背景下，教师在教学过程中，需要对知识点的体系进行了解，保证知识的讲解中具有紧密的衔接性。例如较为典型的鸡兔同笼问题，让学生根据鸡兔不同的体态特征求出具体的个数。首先让学生从题目入手，鸡的脚有两只，兔子有四只，让学生注意题目中的关键信息，以此求出具体的答案。解答这类问题，需要对前面的知识点进行复习，在学生看到应用题时，需要对应用题的解答步骤进行熟悉，然后在详细了解方程的建立。看似简单的问题，其中包含很多的知识点。教师注重对学生知识点复习，要求学生在课后对知识点进行复习。帮助学生发现题目中所存在的知识点，利用正确的方式进行解题。利用一层一层递进的方法，让学生更好的接受，重视课后的复习巩固。
5.结语
在数据分析的背景下，学生统计推理能力主要表现为解题时的思维能力，以及在学习中总结经验，不断创新的过程。利用信息技术，对学生的行为进行分析，注重学生之间的差异性，通过对学生思维能力的培养，促使学生有较强的逻辑思维，具备一定的推理能力。利用思维导图的方式，要求学生学习如何进行统计推理，确保学生学习能力的提升。
参考文献
[1]申敏.数据分析的原则和一般方法[A];2010年云南电力技术论坛论文集（文摘部分）[C];2010年
[2]刘刚.小学生数据分析观念的培养[A];中华教育理论与实践科研论文成果选编（第五卷）[C];2013年
[3]石勇.在银行和金融数据分析中的评分方法[A];Data Analysis， Econo-physics and Risk Management--Proceedings of CCAST （World Laboratory） Workshop[C];2001年
[4]吴一平.基于数据分析的离校工作改进[A];中国高等教育学会教育信息化分会第十二次学术年会论文集[C];2014年
[5]徐斌.让数据变得“亲切”起来[J].江苏教育：小学教学，2014（21）：64-65.
[6]周丹菊，王乃涛.儿童数据分析观念的培养策略[J].江苏教育：小学教学，2017（33）：35-36+39.
【关键词】数据分析;学生统计推理能力
1.数据分析手段
大数据时代是互联网发展的产物。随着大数据移动应用技术的不断完善，基础设施也越来越多。各企业的快速发展，使用不同类型的智能终端，进行移动业务的推广，加速了互联网时代的发展步伐。大数据是时代发展的新成就，我们希望让大数据发挥其最大的作用，需要用新的技术来管理和分析。随着互联网的普及，人们对互联网的认识也不断加深，学生也随之增加。在网络背景下，信息数据的分析可以了解到学生的兴趣爱好，以及行为能力。数据的产生以及传播，给网络平台提供了更高的要求。人们在互联网中的行为被数据后台所监控，通过对数据的分析来了解整体行为意图，促进网络环境的更好发展。
1.1网络大数据
在网络环境中，通过互联网产生大量的数据，对数据进行统计分析，总体由“人、物、机”之间进行不断的转化，但是大数据发展的主体仍然是学生，为学生提供服务是互联网发展的重要基础。对于目前大数据发展情况来说，对互联网的数据形式进行更改，对人们的生活产生影响，为学生提供更优质的服务。
1.2数据分析
数据分析是对所收集到的数据进行分析，让其被更好地利用。以往对数据统计的方法较为单一，分析数据的方式也并不高效。在大数据背景下，对数据的结构进行整合，对数据的发展趋向进行分析，对数据类型进行分类，保证大数据背景下的数据采集，分析，使用可以发挥最大的作用。
1.3学生行为分析
学生的行为分析，是通过学生在网络上留下的浏览痕迹，形成的规律进行整合。在此过程中，会对学生的信息进行了解，通过多方面的分析，确立学生的特征，以及学生的习惯。整个过程通过可视化的特征，建立图表依据趋势图，明确学生的目标需求。对于商家来说，对学生的行为进行分析，有助于提高企业的发展，根据学生的需求进行商品推荐，不但提高了企业经营效率，也为学生提供了更好地服务。
2.数据分析在培养学生推理能力方面的优势
2.1相似匹配
相似匹配是通过一定的方法，来计算两个数据的相似程度，来比较两者之间的联系。在数学教学中，可以引入该方法，让学生有举一反三的意识，根据两道题之间的相似点找到最优的解题方法，培养学生自主学习，主动学习的能力。
2.2频繁项集
频繁项集是指事例中频繁出现的项的集合，在数学教学中，可以根据所有学生中犯错最频繁的题目进行再讲解，达到再巩固的效果，让学生扎扎实实的掌握知识。
2.3统计描述
统计描述是根据数据的特点，用一定的统计指标和指标体系，表明数据所反馈的信息，是对数据分析的基础处理工作。制定一个考核标准，定期对学生进行考核，了解学生知识点掌握的情况，反馈给老师的信息，老师进行分析，制定相应的教学计划，同时也能了解到当前阶段的教学方式是否适合学生，从而进行改进。
3.数据分析背景下提高学生推理能力的思维模式
3.1利用思维导图提高学生推理能力
关于思维导图的概念学说最早是由英国的一位著名的教育学家提出来的。思维导图巧妙的运用人类独有的思维模式特征来进行解答问题，通过这种模式来对事物有更深程度的认知。对于高中生来说，学科课程的学习可以运用思维导图在脑海中形成一个完整的构架。根据思维导图来对问题进行分析，找出相应的知识点，那么问题的答案就会迎刃而解。通俗易懂的来说，思维导图就是运用学生本身的思维模式将问题形象化，在大脑中自然的思考问题。大脑会给出相应的信息资料，通过筛选，然后接收文字信号，最终得出一个中心思想，再将其进行下一步的延伸，每一项的延伸内容都和这个中心思想有着密切的联系，之后大脑会形成一个放射状的立体结构，将每个思考的想法和中心点联系在一起，通过思维导图来得出正确答案。
3.2建立清晰的思维模式
结合高中生的心理特点，首先解决学科问题，要有足够清晰的思维模式和解题思路。学科知识能够系统的在脑海中形成一个自我认知的思维导图，因此需要学生掌握更多的学科基础知识。通过这种方式可以更容易在思维导图中更快的找出相应的知识点，从而找出问题的答案。
3.3系统的整理学科知识
学科是需要高中生具有较强的逻辑思维，高中生在进行学科问题解答时，需要逐步形成思维导图，在脑海中想象自己以前学过的学科知识，将这些零碎的知识通过较强的逻辑思维将他们整合起来，哪些是没有用的知识点，哪些是有用的知识点，一步步进行筛选，然后得出问题的答案。
3.4探究多种学科解题思路
高中学科是一门较难的课程，因此高中生在解答学科问题时，往往会遇到一些困难。主要原因是因为题目中经常会出现一些超出能力范围的知识点，这些知识点太过于抽象，容易误导高中生在审题的过程中进入一个思维误区，从而很难得出正确的答案。针对这种现象，高中生更加需要合理的运用思维导图分析学科题目，通过多种途径来解答学科问题，快速清晰的看出问题的真实表述目的，得出相应的知识点，从而解出答案。
3.5找寻教学规律
在大数据的驱动下，教育研究可以根据学生的学习状态，影响学生学习的因素进行揭示和分析。找到导致学生学习进步，退后的原因，进行分析，找到一定规律，也可以找到教学方式中需要改进的部分和沿用的部分。规律发现并非易事，找到好的方法就可以找到其中的规律，利用大数据分析手段，组织老师对学生进行评价，开展可以展现学生特点的活动，更好的了解学生，才可以更好的对学生进行教育。大数据在学生学习过程中产生各种的大量数据进行分析，大数据显示的数据可以为学校和老师做个参考，为教师提供学生的学习状况信息，为学生的发展提供帮助，同时也更能提高学习者的学习行为和教师的教学效率，对症下药。 4.激发学生学习兴趣，营造良好的学习氛围
兴趣是学生学习最好的老师，想要提高学生学习的积极性，就需要利用科学的手段对学生进行兴趣引导，为学生营造良好的学习氛围。例如现代化科技，多媒体教学等可以对学生产生吸引的技术，来吸引学生的注意。在此时，大数据就可以对学生的兴趣爱好进行分析统计，为教师制定教学方案提供信息支持。在学习统计时，和学生进行互动，让学生数数有多少种水果，各有多少个，让学生用自己的方法进行统计。利用信息手段向学生展示，可以提高学生学习的兴趣，感受到数学的快乐，活跃的气氛就会加大课堂的教学效率。
4.1向学生提问，科学引导
在教学开始之前，利用多媒体技术比如抢答器的使用对学生进行提问、引导。教师再根据大数据搜集上来的学生知识掌握情况进行教学设计的调整。教师还可以利用信息技术在课堂教学中将数学“生活化”，例如，在學习分数时，利用蛋糕分割的方法，让学生了解分数。分蛋糕，几个人一块蛋糕分为几块，老师借用这样的场景带入到新知识的教学中。利用这样的情景教学，可以让学生更加直观的了解数学，也让学生认识到数学在我们的生活中随时存在。教师向学生提出相关问题，对学生进行引导，给予学生独立思考的时间，让学生大胆的思考，发挥自己的思维能力解决数学问题。
4.2注重动手实践
数学教学区别于其他学科，数学的教学需要具有实践性，让学生从实践中掌握理论知识。有时候数学知识较为抽象，需要借助多种多样的教学方式提高课堂的教学效率。在数学课堂中，教师需要关注到每一个学生的学习状况，让每一个学生都参与其中，为学生提供良好的动手平台，通过实践让学生理解较为抽象的数学知识。例如，在学习对称的知识点时，就让学生带镜子观察镜面成像，也可以让学生剪纸发现对称图形的特点。通过生活中普遍的现象，让学生结合数学知识，帮助学生理解数学理论知识的重点。在学习镜面成像的生活，可以让学生观察镜子中的成像特点，根据镜面所呈现的现象来对学生进行教学。学生通过实践对数学知识进行了深入的了解，在此过程中激发了学生的学习积极性，也培养了学生的正确的思维方式，帮助学生利用数学中所学到的知识来解释生活中的现象。
4.3重视课后与课堂的紧密衔接性
小学数学的课程设置往往具有较高的系统性，前后知识点都保持衔接，在学习一个知识点的时候，可能对下一个知识点产生影响。在此背景下，教师在教学过程中，需要对知识点的体系进行了解，保证知识的讲解中具有紧密的衔接性。例如较为典型的鸡兔同笼问题，让学生根据鸡兔不同的体态特征求出具体的个数。首先让学生从题目入手，鸡的脚有两只，兔子有四只，让学生注意题目中的关键信息，以此求出具体的答案。解答这类问题，需要对前面的知识点进行复习，在学生看到应用题时，需要对应用题的解答步骤进行熟悉，然后在详细了解方程的建立。看似简单的问题，其中包含很多的知识点。教师注重对学生知识点复习，要求学生在课后对知识点进行复习。帮助学生发现题目中所存在的知识点，利用正确的方式进行解题。利用一层一层递进的方法，让学生更好的接受，重视课后的复习巩固。
5.结语
在数据分析的背景下，学生统计推理能力主要表现为解题时的思维能力，以及在学习中总结经验，不断创新的过程。利用信息技术，对学生的行为进行分析，注重学生之间的差异性，通过对学生思维能力的培养，促使学生有较强的逻辑思维，具备一定的推理能力。利用思维导图的方式，要求学生学习如何进行统计推理，确保学生学习能力的提升。
参考文献
[1]申敏.数据分析的原则和一般方法[A];2010年云南电力技术论坛论文集（文摘部分）[C];2010年
[2]刘刚.小学生数据分析观念的培养[A];中华教育理论与实践科研论文成果选编（第五卷）[C];2013年
[3]石勇.在银行和金融数据分析中的评分方法[A];Data Analysis， Econo-physics and Risk Management--Proceedings of CCAST （World Laboratory） Workshop[C];2001年
[4]吴一平.基于数据分析的离校工作改进[A];中国高等教育学会教育信息化分会第十二次学术年会论文集[C];2014年
[5]徐斌.让数据变得“亲切”起来[J].江苏教育：小学教学，2014（21）：64-65.
[6]周丹菊，王乃涛.儿童数据分析观念的培养策略[J].江苏教育：小学教学，2017（33）：35-36+39.