S的信息系统开发及SPSS数据处理报告.doc

信管专业实习报告题 目基于B/S的信息系统开发及SPSS数据处理二级学院信息管理系专 业信息管理与信息系统班 级学 号学生姓名指导教师信息管理教研室专业教师实习时间2008-2009学年第一学期14-17周专业实习评审表二级学院：信息管理系姓 名专业班级题 目：基于B/S的信息系统开发及SPSS数据处理评审意见成 绩指导教师签名评审时间： 年 月 日目 录第1章 专业实习报告的内容介绍21.1 实习目的 21.2 实习内容 21.3 实习环境 21.4 实习的基本要求 3第2章 基于B/S结构的信息系统的实现 42.1 基于B/S结构的信息系统开发方法介绍 42.2 网站计数器的功能分析42.2.1 功能介绍 42.2.2 实现方式分析 42.2.3 数据库设计 52.3 网站计数器功能的实现 82.3.1 主要代码 82.3.2 界面 82.4 网站计数器的不足及需要完善的内容 112.5 网站计数器功能实现过程的总结 11第3章 SPSS数据处理 123. 1 SPSS数据处理方法介绍 123. 2 SPSS数据处理的功能分析123. 3 SPSS数据处理任务及分析结果133.3.1 熟悉SPSS操作界面 143.3.2 用SPSS统计软件进行正态总体期望的检 143.3.3 用统计软件SPSS进行方差分析 163.3.4 用统计软件SPSS进行相关分析 183.3.5 进行一元与多元线性回归分析 203. 4 SPSS数据处理的总结 23参考文献 2426基于B/S的信息系统开发及SPSS数据处理专业实习报告第1章 专业实习报告的内容介绍1.1 实习目的在学习了专业课程，已经掌握相当的专业理论及实务知识的基础上，通过专业实习，增强学生对建设信息系统实践的感性认识，培养学生综合运用所学理论、联系实际分析和解决问题的能力，积累经验。了解与计算机应用密切相关的方面，能够联系实际问题进行系统分析，建立信息系统的整体概念，学会运用专业知识去发现问题和解决问题的方法，增强实践能力。通过实习，参加了一定的专业实践，了解自身所具备的基础及存在的问题，增强学好专业的信心和从事相关专业工作的责任感和事业心，提高实践能力，增强调查研究和随机应变的独立工作的能力。同时为我们的毕业设计和走入社会奠定了良好的基础。1.2 实习内容 综合运用ASP.NET和软件工程理论去分析和解决实际问题,通过本次专业实习使学生能够熟练地使用ASP.NET技术,并按照系统工程化的方法开发一般的信息系统项目。掌握常用的信息数据分析理论及方法，并熟练运用SPSS工具解决实际中的数据处理问题。1.3 实习环境 在Microsoft Visual Studio基本环境下，运用ASP.NET +数据库实现具体网络信息系统的一个具体小功能,并完善相关功能。 熟悉SPSS的操作界面，掌握运用统计软件进行一系列的系统分析。1.4 实习的基本要求 1、本专业实习分析一个网上系统的功能以及业务流程，建立前后台信息管理系统，实习重点是综合运用数据库、网络知识、HTML及面向对象语言设计动态网页系统，是以前所学课程的汇总与综合，模拟已有的网络信息系统，实现并完善部分功能,专业实习以学生实现功能为主，老师辅导为辅。考核方式以书面设计文档（包括数据库设计、代码设计、功能分析等）及系统演示。2、熟悉SPSS的相关功能，运用所学的数据分析、数据处理的知识，选用适当的方法，使用SPSS软件对实际数据进行相关的处理。第2章 基于B/S结构的信息系统的实现2.1 基于B/S结构的信息系统开发方法介绍B/S结构的信息系统开发需在Microsoft Visual Studio环境下，运用ASP.NET +数据库实现具体网络信息系统的一个具体小功能,并完善相关功能。ASP.NET的实现语言可以是VB.NET或者C#，数据库可以自己选择Access或者SQL Server。在实现系统的过程中，注意保存相关文档资料，需要写出功能分析、设计实现的思路（算法分析）、数据库分析设计的过程，并附加上源代码。具体知识点如下：1web开发工具和方法：主要内容包括Web系统结构、HTML语言基础、Microsoft Visual Studio工作环境、网页设计技术、网页设计编程语言（ASP.NET）等，学生应熟练掌握，并制作动态网页。2Web数据库开发：创建数据库、建立数据分析数据库、连接数据源, 并进行数据库的增加、删除、更新等操作。3掌握 IIS（Internet Information Server）安装、设置步骤和方法2.2 网站计数器的功能分析.2.1 功能介绍本计数器主要实现了在线人数统计，客户端地址分析，为了更好地掌握访问者情况，需要对客户端浏览器类型，版本分析。2.2.2 实现方式分析为获取浏览器版本,可以通过ASP.NET内置对象Request的相关属性和方法来实现该功能,具体实现过程如下：相关实现流程图开始网站计数器主页面自制服务器行为PHP线上人数记录访客的位置及访问时间显示资料库中最新的10则资料显示资料总笔数以系统时间筛选本日浏览资料，并显示浏览人次。本日网站浏览人数显示访客地址资料页面网站总浏览人数将访客浏览网站的时间、地址等资讯资料在webCount资料表中线上人数2.2.3 数据库设计此设计可以在本计数器基础之上设计计数分析程序，可以对页面访问、ip访问次数进行分析，并形成报表。 一、数据库设计 数据库采用mysql 相关文件：createDatabase.sql创建数据库 createTblCounter.sql创建计数器表 表名：tpCounter（table of pages counter） 字段： 名称类型意义 idInt (10) auto_increment序列号 pagenamevarchar(20)页面标识,缺省为页面文件名 countInt(10)计数值 表名：tiCounter（table of ip counter） 字段： 名称类型意义 idInt(10) auto_increment序列号 ipvarchar(20)Ip标识 countInt(10)该ip访问次数 datedatetime最近访问时间 pagestext曾访问过的页面id，用|分隔 二、详细说明： 1、可以对每个页面进行计数，也可以统计每个ip访问的次数，最近访问时间，以及每次访问的页面，需要两个表； 2、统计网站访问人次：tpCounter中设置一个站标识建议用pagename=0标志； 3、每次打开页面时都先检查session，若不存在该用户的session，说明是刚刚开始访问本网站，此时创建一个此用户的session，对网站计数增1，对所访问页面计数增1；打开或刷新页面时如果该用户session已存在，网站计数值不增加，但是页面计数值每刷新一次都要增1； 4、关闭页面时，检查该用户打开本网站页面数是否为0,是则销毁该用户的session，否则不销毁；此功能不需编写程序，服务器自动执行 5、在访问时如果页面在tpCounter中没有标识，自动在表中插入一条记录； 6、pages是一个文本类型，记录了浏览者访问的时间和访问的页面，其中包含类似这样格式的字符串： |2001-5-1 16:00:00|1|12|5|2001-8-3 10:12:5|4|9| 表示此ip在2001-5-1 16:00:00访问了1、12、5页面，在2001-8-310:12:5访问了5、4、9页面页面的号从上一个表中获得； 7、设计计数的文件(.php)，每一个页面都包含这个文件，这个文件中包含以下的功能： 1session检查， 2连接数据库， 3计数参数为 页面名称、ip、当前时间， 4读写数据库， 5断开与数据库的连接； 8、对所访问的页面的记录采用如下方式： 用户打开一个新的页面时，如果用户session不存在，写入时间并记录当前页面，若存在，写入当前页面。写入采用附加的方式。 9、网站计数在此头文件中，对页面计数在所计页面中。 10、每一个页面在包含本文件时，如果要对页面计数，一定要在包含之前使用变量$page_name，并赋值为页面的名称，页面名称不能有重复。 三、接口描述： 相关文件：counter.php 1/Boolean check_session() 功能描述：session检查，原来存在返回true；原来不存在返回false，并创建，并注册布尔型变量existing 入口参数：无 出口参数：布尔型 2/site_count($content) 功能描述：网站访问计数 入口参数：数据库连接 出口参数：计数值 3/page_count($connect,$page_name,$flag=true) 功能描述：网页计数，返回页面访问次数，整型，$flag是是否增加计数的标志，缺省true 入口参数：$connect：数据库连接,$page_name：网页名称 出口参数：页面访问次数 4/show_site_count(int type) 功能描述：显示计数 入口参数：type=1采用图形计数 type=2采用文本计数 四、流程 0/检查进入页面的权限 由于头文件需要通过引用才可以编译，因此必须检查是通过引用还是直接浏览 1/链接数据库 2/检查session，若不存在，创建session，进行网站计数 3/显示计数 4/进行页面计数 5/断开与数据库的连接自动实现2.3 网站计数器功能的实现相关功能的实现过程,交互式控件的相关代码,主要界面的截图,功能测试等.2.3.1 主要代码针对textbox1代码设计：public partial class _Default : System.Web.UI.Page protected void Page_Load(object sender, EventArgs e) TextBox1.Text = Applicationcount.ToString();Golbal.asax代码设计： void Application_Start(object sender, EventArgs e) / 在应用程序启动时运行的代码 Application.Lock(); Applicationcount=0; Application.UnLock(); void Application_End(object sender, EventArgs e) / 在应用程序关闭时运行的代码 void Application_Error(object sender, EventArgs e) / 在出现未处理的错误时运行的代码 void Session_Start(object sender, EventArgs e) / 在新会话启动时运行的代码 Application.Lock(); Applicationcount = Convert.ToInt32(Applicationcount) + 1; Application.UnLock(); void Session_End(object sender, EventArgs e) / 在会话结束时运行的代码。 / 注意: 只有在 Web.config 文件中的 sessionstate 模式设置为 / InProc 时，才会引发 Session_End 事件。如果会话模式设置为 StateServer / 或 SQLServer，则不会引发该事件。 Application.Lock(); Applicationcount = Convert.ToInt32(Applicationcount) -1; Application.UnLock(); Web.config代码设计：Sessionstate mode =“Inpro”；2.3.2 界面2.4 网站计数器的不足及需要完善的内容这个设计过程中，发现网站计数器还存在着不足的地方，比如暂停、计数、清零等的三个控制功能，如果改进了这三方面，网站的计数器就能成为一个更加适用，功能更加完备的一个系统。2.5 网站计数器功能实现过程的总结 通过对于B/S结构的信息系统的专业实习，我不仅加深了对B/S结构的理解，将理论很好地应用到实际当中去，而且我还学会了如何去培养我们的实践能力，从而不断地战胜自己，超越自己。实践是建立在充分掌握理论知识的基础上进行的，发挥我们的潜力，开动我们的脑子，从而做出想要的东西。我在这个设计的过程中，了解了网站计数器的功能、设计以及功能的实现。设计结果能够符合题意，成功完成了此次实习要求，对于这次专业实习不只在乎这一结果，更加在乎的，是这个过程。这个过程中，花费了大量的时间和精力，更重要的是能够自己独立地完成。基于B/S的信息系统开发及SPSS数据处理专业实习报告第3章 SPSS数据处理3.1 SPSS数据处理方法介绍SPSS数据处理是使学生掌握描述性统计与数理统计的基本概念，了解它们的基本理论和方法，从而使学生初步掌握处理总体现象和随机现象的基本思想和方法，培养学生运用概率统计方法分析和解决、处理实际不确定问题的基本技能和基本素质。1、熟悉SPSS操作界面、数据定义及输入、输出2、掌握数据的样本均值、样本标准差、中位数、众数、样本和等的，操作掌握数据的频次分析3、学会SPSS统计软件进行正态总体期望的检验（单个总体和两个总体）；4、掌握用统计软件SPSS进行方差分析；5、掌握用统计软件SPSS进行相关分析；6、熟练绘制散点图7、掌握用统计软件SPSS进行回归分析3.2 SPSS数据处理的功能分析SPSS数据处理首先，它采用现今广为流行的电子表格形式作数据管理器，使用户变量命名、定义数据格式、数据输入与修改等过程一气呵成；其次，采用菜单方式选择统计分析命令，采用对话框方式选择子命令，简明快捷，无需死记大量繁冗的语法语句，这无疑是计算机操作的一次解放；第三，采用对象连接和嵌入技术，使计算结果可方便地被其他软件调用，数据共享，提高工作效率。作为统计分析工具，理论严谨、内容丰富，数据管理、统计分析、趋势研究、制表绘图、文字处理等功能，几乎无所不包。3.3 SPSS数据处理任务及分析结果3.3.1熟悉SPSS操作界面现有如下数据请输入到SPSS中，并形成一份数据文件,并在性别中用0表示女，1表示男。分析结果：3.3.2用SPSS统计软件进行正态总体期望的检验现有如下数据，存放在住房状况调查.sav中，要求如下：1、统计“人均住房面积”的均值、标准差、中位数、众数，并作频次分析。2、在95%的置信水平下，推断家庭人均住房面积的均值是否为20。3、分析本市户口与外地户口家庭人均住房面积的平均值是否存在显著性差异。分析结果：Statistics人均面积NValid2993Missing0Mean22.0060Median19.6250Mode20.00Std. Deviation1.27011E1Percentiles2513.66675019.62507526.6667One-Sample StatisticsNMeanStd. DeviationStd. Error Mean人均面积299322.006012.70106.23216One-Sample TestTest Value = 20 tdfSig. (2-tailed)Mean Difference95% Confidence Interval of the DifferenceLowerUpper人均面积8.6402992.0002.005961.55082.4612Group Statistics户口状况NMeanStd. DeviationStd. Error Mean人均面积本市户口282521.725812.17539.22907外地户口16826.716518.967481.46337Independent Samples TestLevenes Test for Equality of Variancest-test for Equality of MeansFSig.tdfSig. (2-tailed)Mean DifferenceStd. Error Difference95% Confidence Interval of the DifferenceLowerUpper人均面积Equal variances assumed65.469.000-4.9682991.000-4.990691.00466-6.96057-3.02080Equal variances not assumed-3.369175.278.001-4.990691.48119-7.91396-2.067423.3.3用统计软件SPSS进行方差分析现有某企业的工资与工作岗位、性别情况，请作如下分析：1、三类职工的当前平均工资有无显著差异，并进一步分析各岗位工资情况。2、工作岗位、性别以及工作岗位和性别的交互作用是否对当前工资产生影响进行分析。分析结果：ANOVA当前工资Sum of SquaresdfMean SquareFSig.Between Groups4.207E1022.104E10146.373.000Within Groups5.217E103631.437E8Total9.424E10365Test of Homogeneity of Variances当前工资Levene Statisticdf1df2Sig.10.5122363.000ANOVA当前工资Sum of SquaresdfMean SquareFSig.Between Groups4.207E1022.104E10146.373.000Within Groups5.217E103631.437E8Total9.424E10365Multiple ComparisonsDependent Variable:当前工资(I) 工作类型(J) 工作类型Mean Difference (I-J)Std. ErrorSig.95% Confidence IntervalLower BoundUpper BoundLSD一线工人科以上干部$-40,666.785*$2,455.919.000$-45,496.40$-35,837.17一般机关员工$4,153.925*$1,765.545.019$681.95$7,625.90科以上干部一线工人$40,666.785*$2,455.919.000$35,837.17$45,496.40一般机关员工$44,820.710*$2,853.103.000$39,210.02$50,431.40一般机关员工一线工人$-4,153.925*$1,765.545.019$-7,625.90$-681.95科以上干部$-44,820.710*$2,853.103.000$-50,431.40$-39,210.02Tamhane一线工人科以上干部$-40,666.785*$3,313.638.000$-49,089.42$-32,244.15一般机关员工$4,153.925*$1,281.874.005$1,046.24$7,261.61科以上干部一线工人$40,666.785*$3,313.638.000$32,244.15$49,089.42一般机关员工$44,820.710*$3,403.657.000$36,222.90$53,418.52一般机关员工一线工人$-4,153.925*$1,281.874.005$-7,261.61$-1,046.24科以上干部$-44,820.710*$3,403.657.000$-53,418.52$-36,222.90*. The mean difference is significant at the 0.05 level.Between-Subjects FactorsValue LabelN工作类型1一线工人2852科以上干部263一般机关员工55性别fFemale160mMale206Tests of Between-Subjects EffectsDependent Variable:当前工资SourceType III Sum of SquaresdfMean SquareFSig.Corrected Model4.946E10a41.237E1099.696.000Intercept2.845E1112.845E112.294E3.000工作性质3.016E1021.508E10121.593.000gender3.267E913.267E926.337.000工作性质 * gender7.426E717.426E7.599.440Error4.478E103611.240E8Total5.212E11366Corrected Total9.424E10365a. R Squared = .525 (Adjusted R Squared = .520)3.3.4用统计软件SPSS进行相关分析现有保单推销员的保单推销数与保单推销的年数资料，在“保单推销.Sav”中，请作如下分析：1、通过相关分析确定保单推销数与保单推销的年数之间是否相关，相关系数为多少？2、资料绘出这两者之间的散点图3、对这两者作线性回归分析。分析结果：Correlations去年的保单推销数推销保单的年数去年的保单推销数Pearson Correlation1.910*Sig. (2-tailed).000N1616推销保单的年数Pearson Correlation.910*1Sig. (2-tailed).000N1616*. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).Model SummaryModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate1.910a.828.81510.645a. Predictors: (Constant), 推销保单的年数ANOVAbModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression7620.91117620.91167.249.000aResidual1586.52714113.323Total9207.43715a. Predictors: (Constant), 推销保单的年数b. Dependent Variable: 去年的保单推销数CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.BStd. ErrorBeta1(Constant)51.1656.4467.937.000推销保单的年数3.364.410.9108.201.000a. Dependent Variable: 去年的保单推销数3.3.5进行一元与多元线性回归分析现有证券投资额与依据的调查分析数据，请用逐步线性回归法研究某城市散户股民在“证券市场的投资总额”是否可以用变量“证券市场外的收入”、“受教育程度”、“入市年份”和“股民年龄”来说明。分析结果：Variables Entered/RemovedaModelVariables EnteredVariables RemovedMethod1证券市场以外年收入.Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter = .100).2入市年份.Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter = .100).3年龄.Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter = .100).4受教育程度.Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter = .100).a. Dependent Variable: 投入证券市场总资金Model SummaryModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate1.373a.139.1362.470182.417b.174.1692.423353.439c.193.1862.398414.455d.207.1972.38135a. Predictors: (Constant), 证券市场以外年收入b. Predictors: (Constant), 证券市场以外年收入, 入市年份c. Predictors: (Constant), 证券市场以外年收入, 入市年份, 年龄d. Predictors: (Constant), 证券市场以外年收入, 入市年份, 年龄, 受教育程度ANOVAeModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression334.4971334.49754.819.000aResidual2074.6143406.102Total2409.1113412Regression418.2872209.14435.613.000bResidual1990.8243395.873Total2409.1113413Regression464.8163154.93926.935.000cResidual1944.2953385.752Total2409.1113414Regression498.0434124.51121.956.000dResidual1911.0683375.671Total2409.111341a. Predictors: (Constant), 证券市场以外年收入b. Predictors: (Constant), 证券市场以外年收入, 入市年份c. Predictors: (Constant), 证券市场以外年收入, 入市年份, 年龄d. Predictors: (Constant), 证券市场以外年收入, 入市年份, 年龄, 受教育程度e. Dependent Variable: 投入证券市场总资金CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.BStd. ErrorBeta1(Constant)3.494.26912.995.000证券市场以外年收入.377.051.3737.404.0002(Constant)4.493.37312.031.000证券市场以外年收入.374.050.3707.491.000入市年份-.198.053-.187-3.777.0003(Constant)3.331.5516.048.000证券市场以外年收入.383.050.3797.741.000入市年份-.166.053-.156-3.117.002年龄.291.102.1432.844.0054(Constant)2.493.6473.852.000证券市场以外年收入.371.049.3667.492.000入市年份-.180.053-.169-3.380.001年龄.325.103.1593.170.002受教育程度.273.113.1202.421.016a. Dependent Variable: 投入证券市场总资金Excluded VariablesdModelBeta IntSig.Partial CorrelationCollinearity StatisticsTolerance1受教育程度.071a1.404.161.076.987入市年份-.187a-3.777.000-.2011.000年龄.176a3.552.000.189.9962受教育程度.099b1.977.049.107.969年龄.143b2.844.00