无论是身处学校还是步入社会，大家都尝试过写作吧，借助写作也可以提高我们的语言组织能力。范文书写有哪些要求呢？我们怎样才能写好一篇范文呢？接下来小编就给大家介绍一下优秀的范文该怎么写，我们一起来看一看吧。
数据分析岗位是干的篇一
项目数据分析报告是通过对项目数据全方位的科学分析来评估项目的可行性，为投资方决策项目提供科学、严谨的依据，降低项目投资的风险。
项目数据分析报告—项目市场化操作的科学依据：
政策背景：随着我国经济体制变革的不断深入发展，中国的决策高层已经完全意识到了项目分析的真正意义，这一佐证就是《国务院关于投资体制改革的决定》的出台。决定明确政府不再承担对投资项目的审核评估，实行备案制。而投资方和项目方，则对项目的风险承担完全责任，完全按照市场经济的模式来实施项目分析评估。这就正式宣告，中国的项目分析，将彻底进入市场化的运作模式。
时代需求：进入二十一世纪信息化时代，传统意义上的经济、管理和投资金融等学科和电子信息技术发生了不可分割的交融。作为先进生产力代表的电子信息技术，成为经济、管理和投资金融等领域创新变革的支撑和动力。“项目数据分析”以专业技术的身份出现在经济、管理和投资金融专业等领域，是信息化时代发展的必然结果。
项目数据分析报告—项目可行性判断的重要依据
任何欣欣向荣的企业，都是建立在所开发的优质项目基础上的。但如何才能确定项目的可行和优质呢？发达国家的做法是对项目的最终决策，一切以科学定量分析的项目数据为依据。在中国，随着世界经济一体化进程的加速和全球投资市场的蓬勃发展，加上中国投资分析行业正处于发展的起步阶段，投资人、企业管理层都迫切需要一个统一的、规范的标准来衡量投资项目的科学性和可行性，专业的项目数据分析报告在中国变得炙手可热。越来越多的投资人也选择项目数据分析报告为他们准备投资的项目做出科学、合理的分析，以便正确决策项目；越来越多的风险投资机构把项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据。
我们的目标：
构建数据分析报告的具体目标应可以描述为以下3个方面：
1、进行总体分析。从项目需求出发，对被项目的财务、业务数据进行总量分析，把握全局，形成对被分析的项目财务、业务状况的总体印象。
2、确定项目重点，合理配置项目资源。在对被分析的项目总体掌握的基础上，根据被分析项目特点，通过具体的趋势分析、对比分析等手段，合理的确定分析的重点，协助分析人员作为正确的项目分析决策，调整人力物力等资源达到最佳状态。
3、总结经验，建立模型。通过选取指标，针对不同的分析事项建立具体的分析模型，将主观的经验固化为客观的分析模型，从而指导以后项目实践中的数据分析。
以上3个具体目标的联系是紧密的，不是孤立的，只有在进行总体分析的基础上，才能进一步的确定项目重点，并在对重点内容的分析中得出结果，进而实现评价的过程。如果单单实现其中一个目标，最终得出的报告将是不完整的，对制订项目实施方案也没有可靠的支撑作用。
我们的原则
1、规范性原则。
数据分析报告中所使用的名词术语一定要规范，标准统一，前后一致，基本上要与前人所提出的相一致。
2、重要性原则。
数据分析报告一定要体现项目分析的重点，在项目各项数据分析中，就应该重点选取真实性、合法性指标，构建相关模型，科学专业地进行分析，并且反映在分析结果中对同一类问题的描述中，也要按照问题的重要性来排序。
3、谨慎性原则。
数据分析报告的编制过程一定要谨慎，体现在基础数据须要真实完整，分析过程须要科学合理全面，分析结果可靠，建议内容实事求是。
4、鼓励创新原则。
科技是在不断发展进步的，必然有创新的方法或模型从实践中摸索总结出来，数据分析报告要将这些创新的想法记录下来，发扬光大。
总之，一份完整的数据分析报告，应当围绕目标，确定范围，遵循一定的前提和原则，系统的反映行业分析的全貌，从而推动该行业的进一步发展。
样本如下：
目录
第一章项目概述
此章包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及建议等。
第二章项目市场研究分析
此章包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。
第三章项目数据的采集分析
此章包括数据采集的内容、程序等。
第四章项目数据分析采用的方法
此章包括定性分析方法和定量分析方法。
第五章资产结构分析
此章包括固定资产和流动资产构成的基本情况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。
第六章负债及所有者权益结构分析
此章包括项目负债及所有者权益结构的分析：短期借款的构成情况、长期负债的构成情况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。
第七章利润结构预测分析
此章包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利能力分析、利润的真实判断性分析。
第八章成本费用结构预测分析
此章包括总成本的构成和变化情况、经营业务成本控制情况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。
第九章偿债能力分析
此章包括支付能力分析、流动及速动比率分析、短期偿还能力变化和付息能力分析。
第十章公司运作能力分析
此章包括存货、流动资产、总资产、固定资产、应收账款及应付账款的周转天数及变化原因分析，现金周期、营业周期分析等。
第十一章盈利能力分析
此章包括净资产收益率及变化情况分析，资产报酬率、成本费用利润率等变化情况及原因分析。
第十二章发展能力分析
此章包括销售收入及净利润增长率分析、资本增长性分析及发展潜力情况分析。
第十三章投资数据分析
此章包括经济效益和经济评价指标分析等。
第十四章财务与敏感性分析
此章包括生产成本和销售收入估算、财务评价、财务不确定性与风险分析、社会效益和社会影响分析等。
第十五章现金流量估算分析
此章包括全投资现金流量的分析和编制。
第十六章经营风险分析
此章包括经营过程中可能出现的各种风险分析。
第十七章项目数据分析结论与建议
第十八章财务报表
第十九章附件
数据分析岗位是干的篇二
回顾20xx，这是不平静的一年，酒店旅游行业发生了众多事情。酒店之间收购之战，当酒店产品被迫下架;当ota控制酒店低价竞争;当酒店支付高佣金低报价;当酒店被ota逼着选边站队;受伤的总是酒店和客户?新的一年该怎么办?做强直销渠道才是硬道理，无论这个世界怎么变换，ota怎么折腾，酒店都能在大浪中站稳。
20xx年1月，新的一年新的开始，米订商学院继续为酒店运营者们倾情奉献中国酒店业移动互联网(典型)运营数据分析，为您剖析酒店互联网微营销的问题;为您分析移动互联网时代酒店的发展思维和营销方向以让更多酒店了解最新移动互联网营销产生的效果和作用，掌握行业发展动态。
(一)20xx年1月米订mss酒店运营数据排名topxx(按照当月订单量排序)
分析：
1、数据显示，topxx中月订单都超过了300单。订单排名方面;海门东恒盛以xx46单位居第一;湖北星球国际大酒店以1147单位列第二;好逸smart酒店(春熙店)以835单获得第三名。
2、排名榜中酒店类型有高星级酒店也有中档酒店、经济型酒店，说明移动端营销适合各类型酒店。
3、从总订单量及会员重购率来看，排行榜中有60%的酒店会员重购率超过10%，说明移动端用户会员消费习惯培养成熟后，更容易提升会员重购率，培养忠诚客户。
(二)酒店新秀分析
速8酒店上海松江车墩影视城店和7天酒店临平店为米订mss新合作酒店，mss月订单量分别为346单和310单，重购率分别达到了25.64%和10.87%。经过调查分析，原因在于以下几点：
2、酒店管理层重视，团队执行力强;
3、设置有效的管理措施和激励机制，激励全员参与配合。
(三)会员分析
数据显示：20xx年1月份会员新增量排名情况是，张家港沙洲湖酒店以671人获得第一名;南昌瑞颐大酒店和合肥辰茂和平酒店分别以380人、226人分获第二名、第三名。数据显示前五名的会员增长人数超过100人。其中速8酒店上海松江车墩影视城店以xx2人位列第四名，作为一家经济连锁酒店，有与其他大牌星级酒店相比，有后来者居上的潜力和趋势。
通过对系统访问量和会员增加量两个维度进行相关数据分析，总体来看系统访问量与会员增加量关联性较强，而且是呈正相关。移动端的关键是系统访问量的转化，访问量越大，会员转化率也越大。
(四)会员重购率分析
注：重购率=消费酒店项目2次及2次以上的会员数/总会员数
数据显示：会员重购率排名中排名前三位的是云顶之星上海店、海门东恒盛国际大酒店、湖北星球国际大酒店，重购率分别是40.00%、26.45%、26.30%。排名前五位的重购率都超过了25%。
通过以上可以得知：发展会员，做好会员营销，是酒店移动互联网直销的核心点，同时也说明仅仅有会员数量不够，如何提升会员重购率才是根本，也是酒店提高订单量和收益的重要保障。
(五)酒店类型分析
从酒店类型来看，topxx中星级酒店在占比60%，经济连锁酒店和精品连锁酒店各占20%。虽然星级酒店所占比例仍然较高，但是经济连锁酒店作为后起之秀，发挥自身优势，利用移动互联网正在奋起直追。这也说明了无论哪一类型酒店，只要积极拥抱移动互联网，利用移动营销工具做好运营，就能获得较高收益。
在移动互联网时代，利用移动互联网工具，发展会员，提高会员重购率才是移动互联网营销的核心。无论是星级酒店还是经济连锁酒店，工具都是公平公正的;酒店移动互联网营销关键在于运营，只有高层重视，全员参与，运营人员懂方法，会操作，才能落地转化为结果。
数据分析岗位是干的篇三
第一段：引言（150字）
数据分析是目前互联网时代的热门技能之一，它能够帮助我们从大量的数据中获得有价值的信息和洞察力。近期，我也开始学习数据分析，并深感这是一项充满挑战和乐趣的技能。通过学习数据分析，我不仅提升了自己的专业素养，还培养了自己的逻辑思维和问题解决能力。本文将分享我在学习数据分析过程中获得的一些心得体会。
第二段：学习数据分析帮助我提升专业素养（250字）
学习数据分析让我懂得了其在各行业的广泛运用，这种技能对于在职场上的竞争至关重要。通过掌握数据分析工具和技术，我可以更好地理解数据科学的基本原理，并能够利用不同的数据分析方法来解决实际问题。我学会了整理和清洗数据、运用统计分析方法、制作数据可视化图表等，这些都使我能够更加高效地工作和取得好的成果。同时，通过学习数据分析，我也了解到数据隐私和安全保护的重要性，能够在处理数据时严格遵守法律法规和道德规范。
第三段：数据分析培养了我的逻辑思维和问题解决能力（250字）
数据分析本质上是一个解决问题的过程，因此，学习数据分析培养了我的逻辑思维和问题解决能力。在数据分析过程中，我需要先设定问题的目标，然后明确需要收集和分析哪些数据。接下来，我要选择合适的分析方法并进行数据处理，最后根据分析结果得出结论并提出解决方案。这个过程要求我进行逻辑思考、合理推理和细致分析，以便全面解决问题。通过不断练习和实践，我的逻辑思维和问题解决能力得到了显著提升，我能够更加深入地剖析问题和推导解决方案。
第四段：数据分析让我更深入地了解客户需求（250字）
作为一名数据分析师，我常常需要分析大量的客户数据以了解他们的需求和行为。通过数据分析，我能够深入了解客户的喜好、购买习惯和消费行为，从而更好地满足他们的需求并提供个性化的产品和服务。我学会了运用数据分析方法解读用户行为数据，通过用户画像和行为分析来推测用户的需求和兴趣，进而提供更有针对性的营销策略。这些分析结果将有助于企业提高市场竞争力，为客户提供更好的体验。
第五段：结语（200字）
通过学习数据分析，我不仅提升了专业素养，还培养了自己的逻辑思维和问题解决能力，对客户需求有了更深入的了解。数据分析是一项迫切需要掌握的技能，它不仅可以应用于各行各业，还能为个人发展带来新的机会和突破。在不断学习和实践中，我相信我会更加熟练地运用数据分析技能，并将其应用于实际工作和生活中，为个人和社会创造更大的价值。数据分析是一门充满挑战和乐趣的技能，我愿意不断学习和探索，不断提升自己在数据分析领域的能力和经验。
数据分析岗位是干的篇四
我认为一份好的分析报告，有以下一些要点：
十三、最后，要感谢那些为你的这份分析报告付出努力做出贡献的人，包括那些为你上报或提取数据的人，那些为产品作出支持和帮助的人（如果分析的是你自己负责的产品），肯定和尊重伙伴们的工作才会赢得更多的支持和帮助，而且我想你也不是只做一锤子买卖，懂得感谢和分享成果的人才能成为一个有素养和受人尊敬的产品经理。
数据分析岗位是干的篇五
数据分析是一种通过对数据进行收集、整理、分析和解释的过程，以获得对事物的正确认识，并为决策提供合理的依据。在进行数据分析的过程中，采用了一种被称为“数据分析四步法”的方法。本文将从需求明确下数据收集开始，逐步展开，阐述这个方法的具体步骤和心得体会。
第一步：需求明确下数据收集
数据分析的第一步是明确需要解决的问题并收集相关的数据。在这一阶段，需要确定问题的范围和目标，并确定哪些数据可以帮助我们回答这些问题。例如，如果我们的问题是了解某个产品的市场需求，那么我们需要收集相关的销售数据、用户反馈等信息。通过这一步，我们可以保证分析的重点和方向，并为后续的分析提供所需的数据基础。
在实际操作中，我发现通过充分了解问题的背景和目标，可以更加准确地进行数据的收集。同时，及时和相关人员沟通，了解他们的需求和期望，能够让我们更好地理解问题，并根据实际情况有针对性地收集数据。这样可以使得数据分析更具有针对性和实际应用价值。
第二步：数据整理与清洗
收集到的数据可能存在各种各样的问题，例如数据缺失、异常值等。数据整理与清洗是数据分析中必不可少的一步，它们保证了数据的质量和准确性。在这一步中，我们需要对数据进行检查、剔除异常值、填充缺失值，使得数据能够更好地反映事物的真实状态。
在进行数据整理和清洗的过程中，我发现有时候会遇到一些数据缺失的情况。这时候，我们可以通过插值或者删除缺失数据的方法进行处理，但是我们要根据实际情况选择合适的处理方法。同时，还需要对数据进行统计描述，了解数据的分布情况、相关性等，以便后续的数据分析和解释。
第三步：数据分析与建模
数据分析的核心就是通过具体的分析方法和建模技术对数据进行处理和解释。在这一步骤中，我们可以使用统计学、机器学习等方法，根据数据的特点和问题的需求，选择合适的数据分析方法。通过这一步的分析，我们可以对数据进行挖掘和发现隐藏在数据中的规律和趋势。
当然，在进行数据分析和建模时，组织好分析的逻辑和步骤是非常重要的。在我的实践中，我发现合理规划分析的步骤和流程，可以更好地进行数据模型的构建和优化。同时，也要注意在分析的过程中保持理性和客观的态度，不要因为主观偏见而导致分析结果的失真。
第四步：数据解释与可视化
数据的解释是将数据分析的结果转化为易于理解和传递的形式。在这一步骤中，我们可以利用数据可视化工具和技术，将数据分析的结果以图表、报告等形式展示出来，帮助他人更好地理解我们的分析结果，并支持他们在决策过程中的选择。
在进行数据解释和可视化时，我发现选择合适的方式和工具是非常重要的。根据受众的不同，我们可以采用图表、报告、演示等形式，使得数据的解释更加生动和有效。同时，还要注意表达的准确和简洁，不要过多地使用专业术语和复杂的图表，以免造成误解或者困惑。
总结起来，数据分析四步法是一种非常实用和有效的数据分析方法。通过需求明确下数据收集、数据整理与清洗、数据分析与建模、数据解释与可视化这四个步骤的有机结合，我们可以更好地处理和分析数据，并为决策提供合理的依据。在实际应用中，我深刻体会到这个方法的重要性和价值，希望能不断完善和提升自己的数据分析能力，为企业和社会的发展做出更好的贡献。
数据分析岗位是干的篇六
数据分析是现代社会中一项重要的技能和工作。无论是企业经营决策还是学术研究，数据分析都扮演着关键的角色。而在进行数据分析的过程中，遵循四步法是必不可少的。这四步法是：定义问题、收集数据、分析数据和得出结论。在实践中，我深刻感受到这四步法的重要性，并总结出了一些心得体会。
首先，定义问题是数据分析的起点。在进行数据分析之前，我们需要明确自己的目标和问题。例如，假设我们是一家企业，想要分析销售数据以了解哪些产品的销量最高。我们可以将问题定义为“如何确定销量最高的产品”。通过明确问题，我们能够有针对性地展开数据分析，而不是盲目地收集数据和分析。
然后，收集数据是进行数据分析的基础。数据的质量和完整性对最终结果具有重要影响。为了收集数据，我们可以借助各种途径，如市场调研、问卷调查、销售记录等。此外，还需要注意数据的准确性和真实性，避免因为数据问题造成错误的结论。在实践中，我发现收集数据是一项耗时耗力的工作，但只有确保数据的可靠性和有效性，才能进行准确的数据分析。
接下来，分析数据是数据分析的核心步骤。在这一步骤中，我们需要运用各种统计分析方法，以揭示数据背后的规律和趋势。常用的统计分析方法包括描述统计、推断统计和回归分析等。通过对数据的分析，我们可以获得关于问题的更深层次的理解和见解。在我的实践中，我深刻领悟到分析数据需要耐心和细致，需要将不同的统计方法相互结合，才能得出准确的结论。
最后，得出结论是数据分析的目标和结果。通过数据分析，我们可以得出对于问题的结论和建议。例如，在之前的例子中，我们可以得出“产品A的销量最高”的结论，并提出相应的市场推广建议。在得出结论时，我们需要确保结论的客观性和可行性，避免受到主观偏见和误导。同时，与他人讨论和对比不同观点也是得出准确结论的重要环节。
综上所述，数据分析四步法在实践中具有很强的指导意义。通过定义问题、收集数据、分析数据和得出结论，我们能够确保数据分析的有效性和准确性。在我个人的实践中，我发现只有遵循四步法，才能顺利进行数据分析并得出有价值的结论。因此，我相信数据分析四步法将在未来的数据分析工作中继续发挥重要作用。
数据分析岗位是干的篇七
数据分析是一项复杂而精确的工作，需要科学的方法和有效的技巧。在数据分析的过程中，我对各种数据分析方法进行了学习和实践，积累了一些心得和体会。本文将围绕数据分析方法的应用、数据清洗与处理、模型构建、模型评估以及结果解释五个方面进行阐述，以展示我对数据分析方法的理解和体验。
首先，在数据分析的过程中，选择合适的分析方法是至关重要的。不同类型的数据需要不同的分析方法，而选择适合的方法则需要综合考虑数据特征、分析目的和问题背景等因素。例如，在处理时间序列数据时，可以使用ARIMA模型进行预测；在处理分类问题时，可以使用决策树或逻辑回归等方法。因此，熟悉各种数据分析方法，并能灵活应用，是提高数据分析质量的重要一步。
其次，在数据分析的过程中，数据清洗与处理是一个必不可少的环节。原始数据往往存在噪声、缺失值和异常值等问题，这些问题会对分析结果产生不良影响。因此，对数据进行清洗和处理，以确保数据的准确性和完整性，是有效数据分析的基础。常用的数据清洗方法包括删除重复值、填补缺失值和删除异常值等。通过合理运用这些方法，可以提高数据的质量，为后续分析打下坚实的基础。
第三，在数据分析的过程中，构建可靠的模型是关键。模型的选择和设计直接影响着数据分析的结果和效果。在模型构建之前，需要对数据进行探索性分析，了解数据的分布、特征和规律，以便选择合适的模型。在模型构建时，需要注意选择合适的算法以及调整模型的参数，以提高模型的拟合能力和预测准确性。此外，模型的可解释性也是一个重要的考量因素，合理解释模型的结果可以增加数据分析的可信度。
其次，模型的评估是数据分析的另一个关键环节。模型的好坏取决于其预测的准确性和稳定性，而模型评估可以对模型进行客观的量化评价。常用的模型评估方法包括均方误差、交叉验证和ROC曲线等。这些评估指标能够帮助我们了解和比较不同模型的性能，从而选择最佳的模型进行分析和预测。同时，在评估模型时，还需要考虑模型的复杂度和可解释性，以免过度拟合或过度简化。
最后，在数据分析的过程中，对结果进行解释和应用是至关重要的。数据分析的最终目的是为业务决策提供有效的依据，而解释和应用分析结果是将数据分析结果转化为实际行动的关键一步。在结果解释时，我们需要清晰地描述分析结果的内涵和意义，并且在解释结果时，要注意结果的可信度和有效性，以便为决策者提供科学的建议。同时，我们还需要将分析结果与实际场景结合，探讨如何应用结果来改善业务绩效或解决问题。
总之，数据分析方法的运用需要科学的方法和有效的技巧。在数据分析的过程中，我们应该选择合适的分析方法，进行数据清洗和处理，构建可靠的模型，进行模型评估，并合理解释和应用分析结果。通过不断的学习和实践，我们可以不断提高自己的数据分析能力，并更好地为业务决策提供科学支持。
数据分析岗位是干的篇八
学生进入高中就当地实际有如下不同：学生从在家生活，多数变为住校生活，生生活环境变化;有熟悉的同伴，也有开始结识新的同伴;有原来相互了解的老师，现在必须接受新的面孔;有相对混沌的年龄步入初步思考未来的朦胧。我们学校心理健康教育组针对我校学生入学基础薄弱，常常伴随一些心理异常现象表现，学校、班级、家长存有教育困惑的实际，对高一学生开设了“走进自我”心理健康教育校本课程，内容包括：学会合作，营造和谐心理活动课、了解他人，认识自我——我给同学找优点、给我自己找不足心理活动课、中学生应有的心理品质、良好的养生处事原则、亲子沟通视频观看与讨论。在完成1-4班的教学过程后，对高一全体学生进行了一次心理健康测试。目的：一是对学生的心理健康状况有一个全面的掌握，了解个别学生的特殊心理状况，会同班主任及家长进行必要的心理辅助工作;二是对照学生开设心理健康教育课程后的作用。现就测试情况报告如下：
《中国中学生心理健康量表》(mssmhs)来源自王极盛教授(1997)撰写的《中国中学生心理健康量表的编制及其标准化》。该量表共有60个项目组成，包括10个分量表。它们分别为强迫症状、偏执、敌对、人际关系敏感、抑郁、焦虑、学习压力感、适应不良、情绪不稳定、心理不平衡。即可以从整体上衡量受试者的心理健康状况，也可以根据每个量表的平均分进行评价。
《中国中学生心理健康量表》是采用五级计分法，即无为1分，轻度为2分，中度为3分，偏重为4分，严重为5分。该总均分是由60个项目的得分加在一起除以60，得出受试者心理健康的总均分，表示心理健康总体状况。10个分量表分别由6个项目组成的，将每个分量表6项得分之和除以6，就是该量表的因子分。如果心理健康总均分或因子分低于2分，表示心理比较健康;超过2分(包括2分)，表示存在一定程度的心理问题;总均分或因子分是5分，表示存在着严重的问题。
考虑学生实际，排除假选择的可能性，学校对因子分2.5分以上的进行了统计，全年级各因子所占比例为：强迫症状19.16%、偏执13.53%、敌对14.05%、人际关系敏感20.81%、抑郁16.43%、焦虑20.53%、学习压力感22.93%、适应不良24.33%、情绪不稳定26.67%、心理不平衡9.11%。从以上数据看出如下问题：1、学生心理健康状况不容乐观，情绪不稳定、适应不良、学习压力感、焦虑、人际关系敏感五项都超过学生数的20%。2、学生进入高一后，大部分学生住校，开始远离父母，进行相对独立的生活，增加了与同学相处的时间，但是学生来自不同的学校，相互熟悉需要一个过程，因此表现在适应不良、情绪不稳定、人际关系敏感比较明显的比例较高，当然情绪不稳还应该考虑到离家住校后的想家情绪的影响。3、由于学生中考成绩低，基础薄弱，反应在学习压力和焦虑因子的比率也较高。根据这一测试结果，建议班级工作中要充分利用活动课、班会、家长会、师生交流等机会，给学生创造沟通、倾诉的平台，进而得到缓解;建议级部教学中强化备课要备学生这一环节，针对学生基础实际，设计教学内容，控制习题、考试难度，给学生以成功感受，以此来缓解学习压力和焦虑情绪;根据测试结果中基础相对较好的两个班级3班和9班学习压力感明显低于其他班级，也说明了这一点。
根据测试结果对照表(见附表1)不难看出以下结果：1-4班各因子2.5分以上平均比例明显少于5-12班的平均比例，其中特别明显的是抑郁因子高出8.6个百分点、情绪不稳定因子高出9.4个百分点，还有适应不良因子高出5.86个百分点。这与在1-4班刚刚结束的心理健康课中所涉及的教学内容是相吻合的，笔者认为心理健康教育课程是起到了积极的作用的。从测试结果来看，学校开设心理健康教育课程不单单是必要的，而且是有价值的。
1、个别班级分析：3班、9班学习压力百分比低于其他班级，这两个班学生的学习基础平均成绩高于其他班级(通过期中考试成绩分析得知)，老师讲授内容及难度相对更适合这两个班级的学生接受能力，所以感觉学习压力相对小一些;而其他班级学生基础平均水平均低于这两个班级，学生学习困惑较多，成功感受指数偏低，所以学习压力较大。10班各项因子比例都普遍较低，与班主任交流，可能原因为：班主任年轻，又是从事体育教学，师生关系融洽，体育科有充分的交流机会，而班主任对学生又尽心尽力的工作，在交流中得到了沟通，学生安全感、信任感的提升也起到了积极的作用，反映出的表现是学生普遍比较活泼。当然还需要进一步观察。
2、学生个案分析：学生个案中跟踪学生两人，测试因子得分都较高：学生a表现上课不积极回答问题，课间独自来往于校园，即使上课也愿意独自做到一个角落(见测试结果)。建议班主任要与家长及时沟通，给学生更多的关注、倾听和关心，激起生活的乐趣，给予创造更多的倾诉机会。学生b性格表现内向，对同学常有敌意指向，不愿意参加活动，表现出退学行为，家长送回学校，家长反映的原因是家庭父母不和，从小跟母亲生活，对父亲有厌烦之感，家长已经与其做过心理咨询(见测试结果)。建议继续做心理咨询，经常带学生参加一些外出活动的事件，比如购物、走亲访友等，建议老师积极关注其变化，经常与其交流，倾听其倾诉。上述两个学生的个案看测试结果与观察表现相吻合，说明本测定量表具有一定的可靠性。
1、掌握应对策略，对班级测试指数高的项目因子，即不要迷信测试、也要适时调节：针对班级整体发挥集体的作用，有意识的开展班级活动，充分利用班级骨干，也要充分给重点学生创造活动平台。
2、各类因子指向的学生应对策略建议：深入了解学生的生活背景及家庭状况，必要时对家长提出建议;对学生要有针对性的关注和关心，更重要的是针对性的安排谈话和活动，做学生忠实的倾听者，加强认知指导。
综上所述，本次测试具有一定的可信度，可以为班主任及家长提供一些培养学生心理健康的依据，同时说明学校心理健康教育课程的开设具有一定积极作用，班主任的工作方式对学生的心理健康也起着重要的作用，学校教学的设计要最大限度的适合学生的知识基础，这也有利于学生心理健康的发展。