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科学的小论文
去年夏天爸爸给我买了两只小巴西龟，它三角型的头上长着两只小黑豆似的眼睛，皮肤呈灰褐色，脖子上有许多褶皱，伸缩的弹性很大。小乌龟背上背着一个椭圆形的硬壳，一共分成十三块，腹部是黄色的还有一些花纹，真像一位将军身上穿的铁甲。
刚买来时把它放在一个很小的玻璃瓶里，活动的空间太少。为了给它一个宽敞的房子，我跟妈妈特意从市场上精心挑选了一个大的玻璃缸，这下它在里面玩的可更欢了，在新居里面跑来跑去，爬上爬下。
夏天的小乌龟就像一个淘气的小男孩，我每天都把它放出来，让它在地板上、沙发上锻炼身体，有时它爬到阳台上晒太阳；有时候它还会超越自我，有一次我在地板上放了一块乌龟食，它以最快的速度冲了过去，打破了自己原来保持的记录。还有一次我故意把乌龟四脚朝天的放在地板上，谁知，小乌龟伸长脖子，挺起了肚子，四只脚不停地划着，不一会儿，自己翻了过来，我惊呆了，小乌龟居然这么顽强，我们学习同样也应该有这种不懈的精神。
冬天来了，小乌龟变得懒洋洋的，慢慢的那只活泼可爱的小乌龟就开始冬眠了，这时的他就像一个小婴儿一样在熟睡，无论你怎么动它，他都不睁眼，再好吃的美味它也不吃了。
现在春天来了，小乌龟慢慢动了起来，眼睛也睁开了，也开始蜕皮了，有时我还会帮他一下。
我可爱的小乌龟快点动起来，美丽的春天来了！
大数据高等学校教学的论文
如果把“数据化”作为人类社会走向信息时代的初级阶段，那么大数据技术的出现则可视为“数据颠覆传统”的中级阶段。在这一阶段，信息无所不在无所不包，随着技术的进步以及大数据的运用，改变了传统认识论模式，出现了从因果关系到相关关系的思维变革，大数据为我们的研究和管理工作带来了“三大变化”：第一，数据只求规模，不求样本；第二，数据求杂求量，不苛求精确度；第三，分析和处理数据只求相关性，不求原因。从教育行业来看，大数据技术将会为教育的发展带来新的挑战与机遇。高等学校在信息化的过程中会产生大量的数据，这当中包含了教师与学生的交流的信息、注册与选课信息、学籍与成绩信息以及各种校园卡信息等，这些大数据完整且客观性强，有非常高的应用价值，应用前景更加广阔。利用大数据技术，可以在很大程度上帮助学校对资源管理、教学模式、教学内容、教学方法进行创新，提升教育理念，进而满足社会对高等教育的个性化需求，为社会培养出更加优秀的人才。目前，高等学校的信息化系统建设正不断发展和完善，除了校园网络、各种数据管理系统、远程教学系统之外，还有数字化校园、图书馆信息管理系统等，如何对这些系统所产生的海量数据进行综合分析，为学校管理提供决策支持和帮助，建立高效的智慧化校园，已成为一个非常突出的问题。数据的价值是巨大的，虽然也会产生大量冗余信息，但是通过精准的分析，大数据将产生巨大作用。从高等教育的角度来看，教育管理、思维方式、学习行为、教学评估等，无不受到大数据的影响。
大数据高等学校教学的论文
大数据时代的教育管理在履行教育管理职能的过程中将更加凸显管理的及时性、前瞻性、区分性、整合性、权变性等特点，为教育管理的变革带来了大机遇。
2.1利用数据挖掘技术改革教学模式和教学方法。
高等学校是培养人才的场所，教育的出发点是希望通过知识的传授对学生成长产生影响，而知识的形成是一个长期的过程，模式一旦固定下来，改变就变得缓慢。在传统的教育过程中，对学生的影响大部分都是预先设定好的，在教学计划的指引下，教师与学生按部就班地开展教学活动。大数据完全有可能为这种教学活动重新注入新的活力，利用数据挖掘技术，对在纷繁复杂的日常教学中产生的数据进行综合分析，归纳出具有预测性的内容。例如，可以了解什么样的教学方法更适合学生的实际；当前上课的内容在哪个时间段更容易被学生接受；每个学生通过怎样独特的方式更容易掌握当前所学的内容；用什么方式巩固提高知识更有效等等。甚至还可以通过对教学行为中产生数据的分析，归纳出学生最近的学习、思想和行为倾向，有效地预防教学活动中不当行为的出现。应用教学数据分析，一方面，课程教学活动会根据数据分析产生的新情况进行调整；另一方面，新的知识与新的教学方法会随时被归纳出来，学习的内容更具有前瞻性。
2.2重视学习分析，促进教与学的融合。
学习分析主要是对学生在学习中所形成的数据进行研究，对学生未来的学习表现以及潜在的问题进行合理的预测。学习分析在高等教育中的应用具有很多优势，在解决目前高校有关学习和教育经验等诸多问题时具有巨大潜力。学习分析包含了学生在学习方面有何特点、学习方法怎样、习惯怎样、兴趣如何，成绩如何等内容，通过校园的信息化系统不仅能获取学生的显性行为数据，如作业完成的情况、实验技能的情况、考核结果及考试成绩，而且还能获取学生的隐性行为数据，如参加课外及社团活动、互联网社交情况等，根据数据可以预测建立学生在课程学习过程中额外教学资源支持的需求模型、测量学生特别的潜质、构建能够改进和提高教学效率的弹性模式等，让学生拓展在当前学习环境下的理解能力，鼓励学生对自己的课程学习负责，增强学生自主管理学业发展的能力，为学生创造个性化的教育条件。对学生来说，学习分析能够让他们更好地了解自己在课程学习中所存在的问题，同时可以对自己的学习行为及习惯进行优化，掌握学习的主动权，自主开展个性化的学习;对于教师与管理者来说，可以利用学习分析结果对课程质量进行综合评估，从而能更加有效地改进教学方法、教学手段和教学内容，促进教与学的融合。
2.3不断提升教师的综合素质，重视数据分析能力的培养。
教师的综合素质包含许多内容，以往我们强调的是专业知识，因为这是教师展开正常教学，保证基本的教学品质的必备条件。不可否认，教师的专业知识是影响教学活动最重要的`因素，也是学生衡量一个教师优劣的重要标准。但在大数据时代，未来的教学活动，教师除了要具备丰富的专业知识外，还需掌握一项重要的技能，即对教育数据的分析和研判，这或许成为教师在教学活动中关乎成败的重要因素。大数据时代下教学活动将产生海量的教育数据，如何从中寻找出具有教学价值的内容，成为教师在教学活动中一项非常重要任务。通过对教育数据的挖掘和处理，教师能够对学生各种相关数据进行综合分析、关联，并能及时采取应对措施使教学活动更加适应学生的需求，这样既能激发学生的学习兴趣，提高学习成绩，也能促进学生身心健康发展。因此，为了迎接大数据带来的新挑战，高校要做好教师队伍的建设工作，积极培养教育数据分析人才，应该尽早开设数据分析课程，以适应社会的发展和市场的需要。大数据技术的兴起，高等教育将面临着极大的挑战，高等教育能否抓住机遇持续发展，直接影响到国家长远的发展与兴衰。随着信息时代的发展，高等教育中对信息技术的应用也将越来越先进，越来越广泛，大数据技术的推广和应用已成燎原之势，大数据管理必将渗透到高等学校教学管理的各个方面。同时，大数据技术将进一步促进学校和社会的互动，使高校和社会之间的关系更加紧密，学校教育与社会发展可以相互支撑，学校可实时把握社会需求，根据社会的实际需求来完成和制定教学规划和进行相应的改革，而社会也能及时掌握高等教育人才培养的新动向，及时把新的教育成果应用到各个领域的生产、管理等过程当中。总之，通过大数据管理，学校、学生、社会三者能有机地联系在一起，相互依赖，相互影响，相互促进，共同进步，为构建和谐社会做出应有的贡献。
大数据高等学校教学的论文
我国高校自主招生政策的制定和执行，主要目的在于为高校选拨高质量生源，简化招生运行流程，为具有创新潜能的人才提供优先选择高校的途径。
显然，在这种政策制度下，高校教育成本的构成有所变化。
高校自主招生制度下主要涉及的高校教育成本可以分为两个部分：招生成本和学生培养成本。
首先，自主招生制度下高校需要增加招生过程中的成本。
对于传统的高校教育而言，高校投入的招生成本较少，大部分成本是政府对于统一“高考”平台的构建和运行成本。
在自主招生制度下，高校需要完成包括入学标准制定、考生入学测试和招生录取实施在内的自主招生流程，如果参照“高考”标准严格执行笔试命题、笔试组织、笔试阅卷、面试执行、综合考评等，这其中涉及的人力成本和实际物质消耗成本均会大大提高高校的招生成本。
统计表明，[2]高校通过自主招生招收学生的人均成本是通过高考形式招收学生的人均成本的数倍乃至数十倍。
另外，自主招生制度无疑为考生提供了一个双向选择的机会，由于自主招生与高考并不冲突，这令大部分考生倾向于报考拥有较好口碑且实力较强的高校。
高校的教育质量不仅和教学过程相关，更和高校的公用资源紧密相关。
高等教育本身不仅需要独具优势的师资力量，更需要具有一流水平的硬件设施支持。
因此，高校要想吸引优质生源参加本校的自主招生并开展有针对性的人才培养，就必须要构建强大的师资队伍，并加大对公共资源的建设力度，这都需要加大教育成本投入。
其次，自主招生制度下高校需要提高学生的培养成本。
自主招生不仅仅是招收学生的途径，更是对学生进行选拔培养的重要方式。
虽然大部分高校并未设立单独的培养自主招生考生的机构，但部分国内一流高校都以因材施教、分流培养为基准，建立了重点培养创新意识和能力的独立学院，如清华大学的计算机科学实验班、北京大学的元培学院、浙江大学的竺可桢学院和哈尔滨工业大学的英才学院等。
高校也为这些面向优质生源的独立学院提供了更多的教学资源和优质的师资力量。
随着高校自主招生制度的确立，这些独立学院的招生名额逐年增加，而通过自主招生途径入学的学生占独立学院生源的比例也逐年增加。
换言之，自主招生制度为高校的这些独立学院提供了更多的生源选择，高校也间接为自主招生提高了教育成本投入。
二、构建高等学校自主招生的监督体系。
鉴于高校教育的特殊性，高校自主招生的具体教育成本核算难以像企业产品生产的成本核算那样明确、清晰，对于自主招生的公平性问题，则更加难以进行数字化的量化计算。
因此，提高高校自主招生的教育投入使用效益，保障高校自主招生过程中的教育公平，需要间接地从构建高校自主招生的监督体系入手，从而完善高校自主招生政策。
(一)招生环节的监督体系构建。
首先，构建和完善高等学校自主招生环节的内部约束监督机制。
高等学校自主招生针对的是具有创新能力和特殊才能的高中毕业生。
在招生中要明确统一的招考标准，严格执行招生简章的招考流程，构建科学合理的招考组织结构和权力网络，最大限度地实现招考过程的公开透明，从根源上杜绝权利寻租的空间。
同时，要依照《教育部关于实行高等学校招生工作责任制及责任追究暂行办法》等文件的相关规定，制定相应的工作细则，如相应的公示制度、回避制度等，并严格按照法律法规追究当事人及相关领导的责任。
其次，构建和完善高校自主招生环节的外部约束监督机制。
外部监督的主体既可以是高校主管部门或当地政府，也可以是公众百姓。
高校主管部门和当地政府可以成立专门的或者临时的监管机构，专职管理高校自主招生过程中的各种行为，并对违规行为进行查处。
同时，还要开通相应的监督举报通道，如电子信息平台、举x箱和监督热线等，为公众监督检举提供便捷的言路渠道。
相对政府部门而言，公众则能够更加直接地发挥更为有效的监督作用。
对高校自主招生环节的监督，不仅是公众的权利，某种程度上也是公民的义务。
作为高校自主招生的直接参与者和利益相关者，参加自主招生的考生和家长有权监督自主招生环节的全过程，提出存疑之处并加大约束力度。
而其他知情公众也有权参与监督，当发现高校实际操作与公开的基本标准和过程不相符时，应及时向相应部门或媒体提供真实、有效的监督举x息。
(二)学生培养环节的监督体系构建。
学生培养环节中的教育成本投入需要综合考虑教育的效率和公平性问题，该环节的监督体系主要体现在如何因材施教地构建和实现多元化的人才培养评价机制。
对于自主招生的优质生源，不采用专门的人才培养方案将大大降低人才培养的效率，同时为了兼顾教育公平性原则，应将人才培养方案同时面向所有入学学生，充分调动学生的积极性，令学生能够为了同样的优质教育资源进行公平竞争。
多元化的人才培养机制可以通过按大类进行低年级教育、按兴趣自主选择高年级专业、采用导师制和学分制的双重评判标准等方式实现。
高校要将优质的教育资源应用于具有潜力的学生群体中，在完成普及式高等教育的同时致力于创新人才的培养。
进而综合对高校培养优质生源的能力和方案有效性进行评估监控，以促进学生培养环节中教育成本投入的效果最大化。
另外，学校建设和人才培养是一个相辅相成的过程，构建高水平的师资队伍和建设一流的硬件设施不仅能够提高高校自主招生的吸引力，也有助于高端人才培养。
科学的小论文
鸡蛋是一种好吃又有营养的食物，日常生活中，也有许多以鸡蛋作为主食而制作出的佳肴，煎蛋、煮蛋、炒蛋、蒸蛋…..这些都是最平常的，今天，我们就以蛋为实验主材，来研究“煮蛋”快还是“煎蛋”快。
“煮蛋”快！不“煎蛋”快！“no，我们都不对，应该是这两种方式同样快。”是这样的吗？对于煮蛋与煎蛋，是其中的一种方式更快呢？人们都做出了不同的推测与想法，不过，光有想法是远远不够的，还必须以科学的依据来做出判断。今天，请跟随科学的脚步，去从实践中得出结果。
首先，准备实验材料与实验工具，我们需要两个差不多大小的鸡蛋，一些油，两个同样大小材质的容器，一碗热水，两个煤气灶，我们把两个鸡蛋分为对照组与实验组进行实验。首先，将对照组的鸡蛋放入装有热水的容器，盖上盖子等候；将实验组的鸡蛋打碎，打入装有油的容器等待，为了方便观察，列出了以下统计：
煮蛋。
1分钟。
发出“磁磁”的响声，蛋白开始凝涸。
表皮开始凝涸，蛋黄蛋白无变化。
2分钟。
蛋白开始变成白色，蛋黄变稠。
蛋白有些部分呈块状，蛋黄无变化。
3分钟。
蛋白全变白，蛋黄全呈膏状，鸡蛋完全熟透。
蛋白几乎熟透，蛋黄外部已熟，中间部位流液。
4分钟。
蛋白熟透，蛋黄的液体还有一些。
5分钟。
蛋白蛋黄完全熟透。
从以上列表发现，煎蛋比煮蛋快，可以节省许多时间。今天我们的科学小实验证明了这一点。
大数据高等学校教学的论文
摘要：大数据和智慧旅游都是当下的热点，没有大数据的智慧旅游无从谈“智慧”，数据挖掘是大数据应用于智慧旅游的核心，文章探究了在智慧旅游应用中，目前大数据挖掘存在的几个问题。
关键词：大数据;智慧旅游;数据挖掘;。
1引言。
随着人民生活水平的进一步提高，旅游消费的需求进一步上升，在云计算、互联网、物联网以及移动智能终端等信息通讯技术的飞速发展下，智慧旅游应运而生。大数据作为当下的热点已经成了智慧旅游发展的有力支撑，没有大数据带给的有利信息，智慧旅游无法变得“智慧”。
旅游业是信息密、综合性强、信息依存度高的产业[1]，这让其与大数据自然产生了交汇。2010年，江苏省镇江市首先提出“智慧旅游”的概念，虽然至今国内外对于智慧旅游还没有一个统一的学术定义，但在与大数据相关的描述中，有学者从大数据挖掘在智慧旅游中的作用出发，把智慧旅游描述为:透过充分收集和管理所有类型和来源的旅游数据，并深入挖掘这些数据的潜在重要价值信息，然后利用这些信息为相关部门或对象带给服务[2]。这必须义充分肯定了在发展智慧旅游中，大数据挖掘所起的至关重要的作用，指出了在智慧旅游的过程中，数据的收集、储存、管理都是为数据挖掘服务，智慧旅游最终所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
2011年，我国提出用十年时间基本实现智慧旅游的目标[3]，过去几年，国家旅游局的相关动作均为了实现这一目标。但是，在借助大数据推动智慧旅游的可持续性发展中，大数据所产生的价值却亟待提高，原因之一就是在收集、储存了超多数据后，对它们深入挖掘不够，没有发掘出数据更多的价值。
3.1信息化建设。
智慧旅游的发展离不开移动网络、物联网、云平台。随着大数据的不断发展，国内许多景区已经实现wi-fi覆盖，部分景区也已实现人与人、人与物、人与景点之间的实时互动，多省市已建有旅游产业监测平台或旅游大数据中心以及数据可视化平台，从中进行数据统计、行为分析、监控预警、服务质量监督等。透过这些平台，已基本能掌握跟游客和景点相关的数据，能够实现更好旅游监控、产业宏观监控，对该地的旅游管理和推广都能发挥重要作用。
但从智慧化的发展来看，我国的信息化建设还需加强。虽然通讯网络已基本能保证，但是大部分景区还无法实现对景区全面、透彻、及时的感知，更为困难的是对平台的建设。在数据共享平台的建设上，除了必备的硬件设施，大数据实验平台还涉及超多部门，如政府管理部门、气象部门、交通、电子商务、旅行社、旅游网站等。如此多的部门相关联，要想建立一个完整全面的大数据实验平台，难度可想而知。
大数据时代缺的不是数据，而是方法。大数据在旅游行业的应用前景十分广阔，但是应对超多的数据，不懂如何收集有用的数据、不懂如何对数据进行挖掘和利用，那么“大数据”犹如矿山之中的废石。旅游行业所涉及的结构化与非结构化数据，透过云计算技术，对数据的收集、存储都较为容易，但对数据的挖掘分析则还在不断探索中。大数据的挖掘常用的方法有关联分析，相似度分析，距离分析，聚类分析等等，这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。其中，相关性分析方法透过关联多个数据来源，挖掘数据价值。但针对旅游数据，采用这些方法挖掘数据的价值信息，难度也很大，因为旅游数据中冗余数据很多，数据存在形式很复杂。在旅游非结构化数据中，一张图片、一个天气变化、一次舆情评价等都将会对游客的旅行计划带来影响。对这些数据完全挖掘分析，对游客“行前、行中、行后”大数据的实时性挖掘都是很大的挑战。
3.3数据安全。
2017年，数据安全事件屡见不鲜，伴着大数据而来的数据安全问题日益凸显出来。在大数据时代，无处不在的数据收集技术使我们的个人信息在所关联的数据中心留下痕迹，如何保证这些信息被合法合理使用，让数据“可用不可见”[4]，这是亟待解决的问题。同时，在大数据资源的开放性和共享性下，个人保密和公民权益受到严重威胁。这一矛盾的存在使数据共享程度与数据挖掘程度成反比。此外，经过大数据技术的分析、挖掘，个人保密更易被发现和暴露，从而可能引发一系列社会问题。
大数据背景下的旅游数据当然也避免不了数据的安全问题。如果游客“吃、住、行、游、娱、购”的数据被放入数据库，被完全共享、挖掘、分析，那游客的人身财产安全将会受到严重影响，最终降低旅游体验。所以，数据的安全管理是进行大数据挖掘的前提。
大数据背景下的智慧旅游离不开人才的创新活动及技术支持，然而与专业相衔接的大数据人才培养未能及时跟上行业需求，加之创新型人才的外流，以及数据统计未来3~5年大数据行业将面临全球性的人才荒，国内智慧旅游的构建还缺乏超多人才。
4解决思路。
在信息化建设上，加大政府投入，加强基础设施建设，整合结构化数据，抓取非结构化数据，打通各数据壁垒，建设旅游大数据实验平台;在挖掘方法上，对旅游大数据实时性数据的挖掘就应被放在重要位置;在数据安全上，从加强大数据安全立法、监管执法及强化技术手段建设等几个方面着手，提升大数据环境下数据安全保护水平。加强人才的培养与引进，加强产学研合作，培养智慧旅游大数据人才。
参考文献。
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数据科学导论心得体会论文
数据科学作为一门新兴的学科，正在迅速发展和普及。在学习了《数据科学导论》课程后，我对数据科学的概念、原理和应用有了更深入的理解。在这篇文章中，我将分享与数据科学导论相关的心得体会，包括对课程内容的理解和对数据科学的认识提升。
第二段：数据科学的概念和原理。
在课程中，我学到了数据科学的核心概念和基本原理。数据科学是一门通过使用数学、统计学、计算机科学等技术和工具来处理和分析数据，从而获得有价值信息和解决实际问题的学科。数据科学的核心原理包括数据收集与整理、数据预处理、数据挖掘与分析、建模与预测等。通过学习这些概念和原理，我对数据科学的整体框架和流程有了更清晰的认识。
第三段：数据科学的应用领域和重要性。
数据科学可以广泛应用于各个领域，如金融、医疗、社交媒体、电商等。它可以帮助企业进行市场分析与预测，优化运营和决策，提高工作效率。在医疗领域，数据科学可以帮助医生诊断与治疗疾病，实现精准医疗。而在社交媒体和电商领域，数据科学可以通过用户行为分析和推荐算法来提供个性化的服务和体验。正是因为数据科学在各个领域的重要性和应用价值，我对数据科学的前景和发展更加有信心。
在学习《数据科学导论》课程的过程中，我从两个方面获得了收获。首先，课程提供了针对数据科学的基础知识和理论讲解，让我对数据科学的基本概念有了更深入的理解。其次，课程安排了实践环节，让我有机会亲自动手实践数据分析的过程，并对一些常用的数据科学工具和技术有了实践经验。这些实践环节提高了我的数据科学能力，培养了我解决实际问题的能力。
第五段：对数据科学的展望和总结。
数据科学是一门充满挑战和机遇的学科，它所涉及的数据量和复杂度不断增加，需要我们不断学习和更新自己的知识和技能。通过学习《数据科学导论》这门课程，我深刻意识到数据科学对于未来社会的重要性，以及它对于个人职业发展的吸引力。我将继续深入学习和研究数据科学，不断提高自己的能力，为实现数据驱动的决策做出贡献。
总之，在学习《数据科学导论》这门课程后，我对数据科学的概念、原理和应用有了更深入的理解。我认识到数据科学在各个领域的重要性和应用价值，并通过实践环节提高了我的数据科学能力。在未来，我将坚持学习和研究数据科学，为社会的发展和个人的成长做出贡献。
试论大数据环境中社会科学研究范式论文
环境科学研究方法是青岛农业大学应用型人才培养方案中的主干专业课程，该课程综合实践性很强，结合环境科学类实验设计方法与数据分析实验，让学生对理论知识有更深层次的理解和掌握，为形成完整的环境科学知识体系奠定基础。然而目前，很多高校在这门课程中依然采用灌输填鸭式理论教学模式，过多强调深奥的理论知识而忽略实践课程，学生逐渐失去学习兴趣，严重影响教学质量。根据目前社会需求以及高校环境类人才培养现状，我们改革传统教学内容，创新理论教学与科学研究、生产实际相结合的课题教学模式，建立具有青岛农业大学特色的环境科学学科。
一、教学内容的改革。
环境科学研究方法的教学内容分为理论教学和实践教学两个部分。理论教学内容主要包括实验设计、数理统计、假设检验、方差分析、相关回归等数据分析方法。结合本校环境科学的专业特色，本科毕业生多从事农业环境监测与评价方面的工作。从而要求该课程的教学内容与农业环境监测的特点相结合，在数据统计分析例题方面主要强调监测类数据的总结和分析，建立实用性较强的教学体系。目前，这门课程还没有适合的教材，以往教材理论部分过于强调数理统计的原理和方法，深奥难懂，与环境科学专业的结合性较差。因此该课程需从以下几方面进行教学内容改革：
1.强调基本理论的应用性。
我们采用盖均镒编著的《试验设计与数据分析》，改革传统的教学内容，根据农业院校环境科学专业特色，听取专家建议和学生反馈意见，自编讲义，引用环境科学类实验数据进行整理分析，提高对数据分析的实际应用性。另外对课本上面繁杂的数理统计公式进行简化式教学，主要强调公式的实际应用性，忽略复杂的推导过程。
2.课程内容紧密结合学生的毕业方向。
根据专业特色，明确学生就业和考研这两个毕业方向。课程学习以毕业方向为指导，就业学生主要侧重学习环境类监测数据的获取和分析。考研学生则更侧重环境类实验的设计与实验数据的整理与分析。学生认识到学习该门课程与自己毕业紧密联系，会激发学习热情，主动获取更多的知识为就业或考研做好准备。
3.课程内容与时俱进。
利用信息网络，强调课程内容的新颖性，把握环境科学研究方法的发展动向，在理论学习的同时，介绍全新研究方法的进展和前沿领域。并适当结合科研文献，分析新颖的环境类实验设计方法和数据分析方式，给课程学习注入活力。
二、实践教学的`改革。
实践教学是环境科学研究方法课程学习的重要环节，实践学习培养学生设计实验、全程参与，带着问题主动学习，从而实现对应用型创新人才的培养。我院该课程实践教学改革主要从课堂实验、参与教师科研课题和分析企业监测数据三部分实现。
1.课堂实验改革。
实验课采用自主编制实验教材，学习spss软件对实验数据进行整理、归纳、分析和推导。适量增加环境科学实验设计性和综合性实验，让学生全程参与实验设计、实验布置、实验管理和实验数据分析各环节，提高综合性实验的效果。其次，以环境实验数据为实例进行分析，实现数据的整理和深层次挖掘。还利用多媒体课件和flash动画仿真技术展示实际生产工艺以及环境类监测数据的获取过程，使得课堂讲解生动清晰，有效提升授课质量。
2.参与教师的科研课题。
把本科学生进行分组，根据环境科学专业的师资情况，分组参与教师的科研课题。结合大学生创新立项项目，培养学生的自主科研思维。学生在教师的指导下查阅文献，根据实验目的设计实验内容，并安排实验进度开展具体实验工作并分析整理实验数据，培养其创新和科研能力。
3.分析企业监测数据。
让学生利用现有的理论知识整理和分析企业监测数据，提高学生解决实际问题的能力，实现课本知识与解决实际问题巧妙的结合。学生自主完成数据分析报告并组织报告展示，真正做到学以致用。
三、考核评价体系的改革。
合理有效的课程考核能考察课程质量和授课效果。本课程学习过程中学生普遍反应信息量大、公式多、难记忆并计算困难。因此本课程的考核评价体系进行改革，理论和实践知识考核分数各占50%。其中理论考核主要以理解和分析内容为主，多为案例分析题，根据具体实验目的设计实验，或分析实际数据。实践考核主要根据科研训练的表现以及对实际数据的分析处理能力。环境科学研究方法课程教学模式改革探索任重道远，不断改进教学内容，增加实践教学环节的创新性和实用性，必定能提高教学质量，培养出符合应用型人才要求的环境科学本科学生。
试论大数据环境中社会科学研究范式论文
随着经济社会的飞速发展和人民生活水平的提高,人们对于环境质量的要求愈发迫切，环境科学的研究也越来越受到重视。环境问题具有类型多、成因复杂、影响面积广、社会危害大等特点，同时影响某一种环境问题的因素较多,迫切需要采用新的研究方法应用到环境科学的研究领域中。
自然界中的变化有两种基本方式，第一种是连续性的变化，即系统发生连续性的变化，存在着连续的增长或者下降，运用微积分的方法可以很好的研究和解释这种变化;另一种就是变化存在着不连续的突调和飞跃，从一个状态忽然转变为另一种状态，此类问题微积分学无法研究，而这种现象在自然界中广泛存在，例如金属的相变、水的沸腾、桥梁的忽然坍塌、细胞的分裂、人情绪的波动等，而系统状态从一种形式突然跳到另一种形式，就称为突变。
1突变理论的主要内容。
突变理论,又称实变理论，是在1968年由法国数学家汤姆(renethom)创立的，理论创立后不久，就作为一支新兴的学科迅速发展起来。突变理论是数学中拓扑学的一个分支，主要研究动态系统中的不连续现象。近些年来，通过对突变理论的不断了解和研究的不断深入,突变论在理论及应用上都取得了很大的发展。
2突变理论与突变级数法。
在突变理论中，突变级数法是一种应用最为广泛的综合评价方法。突变级数是一种多维模糊综合隶属函数。突变级数方法与传统的综合评价方法相比，在评价过程中不需要考虑各指标的权重，仅要考虑同一突变单元中的'各指标的相对重要性,从而减少了评价的主观性和复杂性。使得评价结果客观、准确，同时计算过程较简便。通过部分学者的研究结果来看，运用突变级数法与运用传统的综合评价法进行综合评价的结果基本相同，但该方法所需数据量少、计算过程简便。突变级数法在计算多目标评价决策问题上应用更适宜和准确。
基于突变级数法的基本步骤有：
2,1建立层次结构模型。
根据综合评价的目的，将各个目标细化为若干个指标,对评价指标进行分组，组合建立起树状目标层次结构，每个指标要进行分解成更加具体的指标，直到可以对某个子指标进行定量化描述为止。在同一个层次的各个指标中，要将相对重要的指标放在这一层的前面。由于一般初等突变中，状态变量不超过4个，所以应尽量将评价指标控制在4个以内，超过4个的应根据重要程度进行相应的取舍。
2.2确定各层次的突变系统类型。
根据某一突变单元中控制变量的数目确定突变系统类型，如控制变量数自为2时，该突变单位则为尖点突变模型。
2.4数据的归一化处理。
由于各评价指标的数值和单位不同，无法进行综合评价运算，所以，首先通过归一化的方式去掉量纲。
2.5利用归一化公式进行综合评价。
根据各指标初始的数值，按归一化公式由下到上依次分别计算各控制变量的值，直至计算到评价的最高层，即总目标层，得出突变级数综合隶属度，即评价综合值。
3.突变理论。
应用突变级数法进行综合评判时，必须考虑两个原则：(1)“非互补性”原则：同一对象各控制变量不存在明显相互关联的作用，即为非互补性，在计算时来用最小值作为系统的值x=min|z?，毛，总,毛1;(2)“互补性”原则:各控制变量存在相互关联3突变理论在环境科学中的应用。
3.1突变理论在环境研究中的应用前提分析。
生态系统是一个涉及多个因素的复杂系统，时刻处于一个动态的平衡状态，目卩稳态状态，对于一定的干扰,可以通过生态系统的自身调节能力减小或消除对其产生的影响，并继续保持稳态状态，发挥自我恢复能力，最终生态系统的结构和功能依然可以保持。
但是，如果对生态系统的干扰达到一定程度，生态系统就不能通过自身的调节能力恢复到受干扰之前的状态，生态系统结构和功能发生了根本性变化，造成了生态系统的退化。生态系统由一个连续状态突然变为一个间断状态，这个过程就是一个突变过程，使生态系统从可以自我恢复到发生根本性变化的那一点就是突变点。基于以上分析可以看出，生态系统就是一个大的突变系统，可以运用突变理论对其进行研究。
3.2突变理论在生态系统中的简单应用。
突变理论在生态系统中已有了简单的应用，人们在管理草场的草地生态系统、林场的森林生态系统和水生生态系统时都可以通过应用突变理论，使管理更加科学。
在草地生态系统中确定放牧与草场的关系。对于一个草场来说，如果人们不进行放牧或放牧量过少，草场则会发生正向演替，向树木方向发展;而如果过度放牧，则会对草场造成破坏，使之发生逆向演替，向荒漠化方向发展，因此，确定一个合适的放牧量，既可以使牧草资源得到充分利用，而且也可以使草场迅速得到恢复，使牧草资源可以持续利用。根据突变理论就可构造一个突变模型，状态变量为草场单位面积蓄积量，控制变量为降水量和单位面积牲畜数量。通过得出这个突变模型的突变点，人们就可以调节最佳的放牧量。
同理，在水生生态系统中，运用突变理论确定最佳捕鱼量，既能使捕鱼量最大获得最大的经济效益又能保证种群的可持续发展。在森林生态系统中通过突变理论确定最佳砍伐量，判断何时采伐能获得木材的稳定高产，且不致破坏种群恢复再生产的能力。
3.3突变理论在环境科学领域的具体应用。
突变理论在环境科学的具体研究中应用还不是很多，研究的并不深入。目前在环境科学的研究中应用较好的有：(1)研究生态系统的动态平衡，即通过控制某一条件使生态系统维持在稳态状态中，利用生态系统的自我的恢复能力能够维持其健康和良性循环。(2)控制合理的环境污染水平，通过突变理论中突变点的控制作用，制定合理的污染水平，从而实现经济效益和环境效益的和谐统一。(3)地下水、尾矿库、矿山等生态风险评估，运用突变理论预测的结果与实际情况比较相符。(4)在环境模拟预测中应用突变理论，对分析环境状态演变及发展态势有独特之处。(5)在环境影响评价中，特别是对单因子污染评价方面的应用，将突变理论应用在大气环境质量的评价中，通过对污染因子次序的调换引起某地大气质量评价结果顺序的变化可以确定某地区的主要污染物类型，从而为当地的环境管理提供技术支持[1°]。(6)生态系统的治理与恢复方面，例如：判断水生生态系统是缺水性还是污染行水生态危机，运用突变理论可以在水生态系统研究中起到很大的作用。(7)环境中多目标的综合决策问题，例如，生态风险评估研究、生态系统健康评价、生态安全研究,运用突变理论具有计算简单、所需的数据量较少等明显优势。部分学者运用相同的基础数据，分别采用突变级数法和模糊理论综合评价法获得的结论大体相同，说明突变理论中的突变级数法的评价结果科学、可靠。
4结语。
目前,随着社会的飞速发展，经济发展和环境保护的矛盾日益突出，环境污染问题多发且复杂，迫切需要先进的理论方法应用到环境科学的研究中。突变理论能够很好的研究系统发生的不连续变化，非常符合环境问题发生不连续变化的特点。因此，随着人们对突变理论的认识、学习和研究的不断深入，突变理论必将在未来环境科学研究领域中发挥越来越重要的作用。
小学科学实验数据分析论文
拥有访问权利才能访问计算机网络，所以，需要重视提高计算机访问控制能力。提高控制能力可以从以下几个方面着手。首先是验证用户，利用用户名的方式对访问用户进行验证，待计算机网络正确识别之后允许通过。其次是增加用户验证以及用户名的识别程序，只能输入正确的计算机指令才能进入。再者是对相应的程序增加权限设置，只有拥有权限的人才能进入。在计算机网络应用中增设验证步骤，主要是为了进一步保证计算机网络数据的安全，在此基础上还需要提高计算机中的防火墙防御技术，通过设定计算机屏障，能够严格控制双方的访问权，没有相应的授权不能进入个人账户中[3]。比如我们生活中最常见的用户验证设置“控制面板―用户账户―设置密码/管理其他账户”。防火墙是每个计算机都需要的，防火墙经常设置在内部网、互联网以及外网区域等中，主要是为了保证计算机网络数据的安全。
3.2重视计算机数据加密。
计算机中的数据信息非常重要，所以需要不断提高对计算机数据加密的重视，这也是计算机网络数据安全控制中最基础的方式之一，能够对网络中的各种数据进行加密，提高数据信息的安全性。在原有计算机数据信息文件中进行加密处理，将其译成只有计算机能够识别的代码，在计算机加密处理中，将其称之为密文。这些密文职能通过代码翻译或是相对应的计算机钥匙才能打开。在技术发展进步基础上，加密技术也在不断升级，当前已经开始应用微机芯片等方式进行加密，总而言之，数据加密是保证计算机网路数据安全的重要手段。
3.3数据备份以及提高防御能力。
保证计算机网络数据安全，还需要注意数据备份，对于重要的数据信息一定要备份，这样才能保证即使计算机网络数据出现问题，还能够存留一份，并且提高了计算机网络数据的恢复能力。与此同时，还需要提升计算机自身对病毒以及hacker的抗干扰能力，在遇到病毒或是hacker侵扰时能够及时阻止，这样才能保证计算机数据的安全。
4结语。
综上所述，计算机是我们生活中的必需品，在很多地方都需要应用计算机网络，计算机网络数据安全对于我们来讲非常重要，因此，要不断加强对计算机网络数据安全防护的重视，进一步提高计算机网络数据安全控制能力，保证计算机网络数据的安全。
参考文献。
飞轮
试论大数据环境中社会科学研究范式论文
21世纪是一个信息化的时代。在这个时代下，数据最有说服力，人们对大数据的认识是不同的，很多人都觉得它是宝贵的资源，认为它是一种重要的源数据，凝聚着客观的智慧，它能够给社会科学的研究提供很多重要的信息。然而，它又不是万能的，我们切不可将其作为唯一的研究方法。
一、研究范式分析。
在研究社会科学的时候，主要有四种研究范式。第一范式主要是对自然现象的描述，这种范式出现在文艺复兴之前；第二范式主要是对模型的建造与概括，它稍晚于第一范式，产生于文艺复兴以后；第三范式主要是进行科学计算，它以计算机为依托，将复杂的现象模拟出来；第四种范式就是探索数据，而且会涉及到大量的数据、重视挖掘、统计与分析数据。
克里斯・安德森指出，很多社会科学都想要将行为的原因找出来，然而他们却怎么都找不到，其实不需要对行为的原因作出解释，仅仅需要对个体的行为进行了解；为此，只需要通过大量的数据分析来找出之间的关系与关联，这就要求有大量的数据，在数据的支撑下，不需要再进行假设，只需要在计算机中计算，从而得出相应的规律即可。
传统科学研究与大数据思维之间有很大的差别，前者比较侧重的是数据的演绎，而后者则十分注重数据的归纳。前者的演绎是建立在已知公理的基础上的，在公理的辅助下判断特殊情况，并在此基础上得出相应的结论，演绎的方法也是研究现代科学最基本的方法。
现代科学研究都是建立在观察和分析的基础上的，在分析之后提出相应的问题，然后在问题的基础上会提出假设，之后就会根据假说再演绎、推理，最终在实验的基础上，得出确定性结论；与演绎不同，归纳遵循的思维过程就是从特殊到一般，它需要海量的数据，并对数据进行分析和归纳，从而得出这些数据的'共同特性，从而得出相应的推断、非确定性结论。在现实中，归纳法是商业推广中最经常使用的。比如，通过对数据的分析，就可以发现一些顾客在购买a商品的时候也会同时购买b商品，这就会使商家得到一个有不确定性的预测，即购买a商品的顾客同时也会买b。如果在分析的结果中这种现象大量存在，那么商家就可以向购买a的顾客推荐b，从而形成一种连带的效应。这个消费的案例就在一定程度上表明了数据归纳分析的优点，即使没有理论的指导，也不需要进行假设，更不用对其进行证实、证伪，只需要对数据进行分析就可以找到事物之间的关联性，从而达到相应的目的。正是因为大数据分析的归纳功能十分便捷，因此很多人都觉得它可以代替传统的演绎方法，然而这种认识是错误的。
如今虽然处于一个大数据时代，但是数据再大也是有限的，有限数据也就决定了样本的数量也是有限的，在有限的样本下，就根本不能得出具有确定性的结论，一般都是预测和非确定性的结论，非确定性就表明它只是一种概率，而不是绝对的存在，然而社会科学是一门科学它所需要的并不是一种概率，而需要一种准确的因果联系和精确的答案。
此外，大数据的归纳方法虽然被很多的商业推广所使用，但是也不能仅仅只探索事情之间的可能性联系，这是不够的，它也需要对事物之间的因果关系进行探索。
从本质上来说，归纳和演绎是人类思维中必不可少的，同时存在的两种方法，它们之间相辅相成、相互依托。在具体的实践中，大数据分析并不只是单纯地数据归纳，它不仅需要数据，在分析数据的时候同样会联系到以往的知识和实验。算法以及程序的开发与研究都是建立在以往的理论和知识积累上的；实验检测是每一个设计好的算法和程序都必须经过的一个阶段；然而如果研究者没有事前考虑某些事物之间的联系或者是其它方面的问题，那么就不会开发出什么程序，更不知道用程序来干什么。
从众多的实践来看，大数据的归纳方法，主要是用来进行预测，而不是做出科学假设。数据分析家在数据分析的基础上，除了要对自然事件进行预测，还会对社会事件进行预测。然而大数据归纳分析的准确性遭到了很多科学家的质疑，但是由于受社会科学研究的传统理念影响，就认为与自然界相比，人类社会有别样的复杂性，往往无法预知社会发展和人的行为，然而大数据的出现和发展，给这种思想带来了很大的冲击。
二、数据研究方法。
在进行大数据研究的时候，往往需要收集海量的网络信息，然后在此基础上对所有的信息进行分析，比如，通过对微博上的帖子进行收集，收集之后，再根据帖子的性质以及语义等多种角度对其进行合理的分类，最后统计其中的词频。在社会科学研究的传统方法中是不可能得到那么多的资料，不仅如此，在质量上也不能很好的保证，然而传统的研究方法有自己的优点，比如说通过访谈，不仅仅可以收集到受访者的谈话，更重要的是它可以探查人们的心理和想法，从而可以对他们的情感进行了解和把握，通过谈话可以将文字表达不出来的细腻的情感与表情揭示出来。大数据虽然有很多的优势，但是它不可能成为唯一的社会科学研究的方法，它不能取代抽样调查，主要是因为在很多时候，某些特殊领域的信息是不能公开的，所以在计算机上是找不到相应数据的，这个时候只能依靠抽样调查来进行了解。此外，大数据所分析的数据是有限的，因此很难得到比较完整的结论，而抽样则是从整体样本中选取典型样本，相比较之下具有绝对的优势。最后，大数据分析收集的只是一些死信息，而抽样调查等传统的研究方法则可以充分调动受访者的主观能动性，从而可以灵活地掌握采访的信息，很多时候不仅能够得到需要的信息，还有可能发现新的信息。
三、结语。
在如今的大数据时代，大数据分析具有重要的作用和价值，它毋庸置疑地可以促进社会科学的研究与发展，但是同样不能忽视其他的研究方法。只有将大数据的分析归纳方法与传统的方法完整地结合起来，才能促进社会科学的研究与发展。只有不断探索新的方法，才能给社会科学研究发展提供强大的动力，因此要促进多种方法的并存互渗，使社会科学从多种角度来观察社会与人类，从而更加深入地阐释人类的社会生活。
【参考文献】。
[2]李晓凤.社会工作研究范式的发展及其对社会科学研究的启示[j].广东工业大学学报（社会科学版），.06.5-11+101.
小学科学实验数据分析论文
随着科学技术发展以及社会进步，逐渐进入了计算机网络发展时代，计算机网络在生活以及工作中具有重要作用，并且很好提高了人们的生活质量以及办事效率。当然计算机网络的应用在推动社会发展基础上，也带来了很多问题，网络是把双刃剑，能够造福社会，同时也会产生一些负面影响。计算机网络的应用涉及很多个人信息以及数据等，特别是一些重要文件，若是丢失或是泄露等都会造成严重的损失。所以，当前的计算机网络数据安全逐渐成为关注的焦点，应重视对数据安全策略的分析以及研究，积极探索更加优良的计算机网络管理策略。
试论大数据环境中社会科学研究范式论文
社会科学的实证研究在应用统计学时，统计分析是其关键环节，资料性质分析、资料类型的判断、统计方法的选择等各个环节都应把握好，否则，其分析结果将是没有意义的。本文拟通过对社会科学实证研究论文中应用统计分析方法出现的问题，从描述性分析、定量资料的统计分析、定性资料的统计分析、相关与回归分析等方面进行解析。
一、描述性分析问题。
在社会科学实证研究中，一般首先要对社会调查数据进行描述性统计分析，以发现其内在的规律性，再选择进一步的分析方法。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、集中趋势分析、离散程度分析、分布形态以及一些基本的统计图形。
描述性统计分析虽然较为简单，但如果对某个事件或某种现象的描述不清楚或存在偏差，那么其后的所有分析都将值得怀疑，而描述的偏差可能会引起公众或学术界对某些社会现象的误解，甚至误导政府决策。
1.均值的误用。
均值是用于描述样本集中趋势的最常用指标，但应注意，对于正态或近似正态的对称分布样本，它是较好的指标，一般与离散趋势指标中的标准差一起描述数据资料（即形式）；而对于偏态分布的样本，则常用中位数来描述集中趋势，一般与离散趋势指标中的四分位数间距一起描述数据资料（即形式），究其原因是均值容易受到极端值的影响。
对于两个分布完全不同的样本，可能会得到相同的均值，因此均值在某种程度上抹杀了样本内部的差异，而往往这种内部差异正是需要进行深入研究或应当引起人们注意的。为了弥补均值的这种缺陷，一般在报告均值的同时，也应该报告标准差，或用直方图或散点图的形式描述分布，以展示群体内部的差异。
2.绝对数的.误用。
因为社会调查研究比较容易得到大容量的样本，所以对任何小概率事件，用绝对数报告都会出现较大的数字，单纯对绝对数的强调往往会产生误解。比较合理的方式一般是在报告某事件绝对数的同时，给出该事件的发生率或占研究样本的比例。
3.相对数的误用。
相对数常用于描述定性资料的内部构成情况或相对比值或某现象的发生强度，一般有比与率两种形式。虽然比与率的计算形式是相同的，即两个绝对数之商乘以100%，但它们的含义是不同的。率用于反映某种事物或现象发生的强度，而比则用于反映部分与整体或某一部分与另一部分之间的关系。当数据的比较基础相差悬殊，用绝对数表述没有可比性时，就要借助于相对数。
应用相对数也容易出现一些问题，如：百分比与百分率的混用；当分母很小时，只计算百分比或百分率，而没有报告样本量；当比较两个或多个总体率时，没有考虑到各总体对应的内部构成情况是否一致，而直接比较等。
例如在报告流动人口犯罪问题时，给人的印象往往是流动人口犯罪率高于常住人口，其实是忽视了流动人口的年龄和性别构成与常住人口完全不同，且青年男性是犯罪率较高的人群，这样对两个不同群体的比较往往会导致错误的结论。
二、定量资料的统计分析问题。
定量资料的统计分析是指所观测的结果变量是定量的，而且希望考察定性的影响因素取不同水平时，定量观测结果的均值之间的差别是否有统计学意义。定量资料的统计分析在统计学应用中占有很大的比重，出现的误用也比较多。
正确选择定量资料统计分析方法的关键有两点：一是正确判断统计研究设计的类型；再是检验定量资料是否满足“独立性、正态性及方差齐性”的前提条件。
在社会科学研究中，定性资料的统计分析常犯的错误主要就是列联表的误判，从而错误的选用统计方法。
三、相关与回归分析问题。
相关分析是研究变量之间的相互关系，常局限于统计描述，较难从数量角度对变量之间的联系进行深入研究；回归分析则是研究变量之间的依赖关系，可实现对自变量进行控制，对因变量进行预测，及对随机变化趋势进行适当修匀。
相关分析可用于对定类、定序、定距及定比等尺度的各类资料进行定量描述，但各类资料的计算公式是不同的，所以应用时，需要判明资料的类型；而回归分析则要根据因变量性质的不同，选用不同的回归分析方法，一般可分为两类：一是因变量为连续型变量，具体的，当为非时间性的连续型变量时，可用线性回归分析、多项式回归分析、非线性回归分析等；当为时间变量时，可用cox半参数回归分析、指数分布回归分析及威布尔回归分析等；当为随时间变化的连续型变量时，则需要利用时间序列分析。二是因变量为离散型变量，需要利用logistic回归分析、对数线性模型分析及多项logit模型分析等。
在社会科学研究中，相关与回归分析的应用非常广泛。但应用时也经常出现一些错误：
1.没有结合问题的专业背景和实际意义，就进行相关与回归分析。其结果有时可能是莫名奇妙的，可能出现所谓的虚假相关。
2.对于较简单的线性相关与回归分析，不注意应用条件，盲目套用。一般地，pearson相关分析要求两变量都是随机变量，且都服从或近似服从正态分布，若不满足条件，应采用其它相关分析法，如spearman相关分析等。而线性回归分析则要求因变量必须是随机变量，且服从或近似服从正态分布，在回归分析前，先要进行统计检验，证实两变量的显著相关性，再进一步进行回归分析才有意义。
3.只求得相关系数或回归方程，而不进行参数假设检验就下统计分析结论。因为相关系数或回归方程都是由样本数据求得的，是否具有统计学意义，必须通过其相关参数的假设检验来判定。
4.多元回归分析策略的错误。在社会科学实证研究中，对多元回归分析的应用，不少人采取的策略是先用单变量分析，得到有统计学意义的多个变量，再将它们引入回归方程进行多变量分析，用逐步回归法进行筛选，从中选出有统计学意义的变量，这种分析策略是不正确的。因为自变量之间可能存在不同程度的交互作用，在单变量分析中无统计学意义的变量并非在多元回归分析中也没有意义。正确的处理方法应该是先综合分析各种变量之间的作用、实际意义及关系，有些可作为控制变量（如性别、年龄等），将经过初步筛选的所有变量代入回归方程进行分析，再采用逐步回归方法，必要时可多用几种筛选变量的方法，同时要注意自变量间的交互作用，进行综合分析，这样才能得到较为可靠的结果。