1.本软件适用于Windows XP/2000/2003和Windows 7/Windows 8操作系统。 2.本软件要求安装Office 2003以上的版本，并支持宏功能。 3.本软件绿色免安装，下载解压后放在任何文件夹下均可运行。

系统主要使用技术：Struts2——请求响应 Spring——java对象注入 Spring JDBC——数据库连接 Jquery UI——界面设计 JFreeChart——成绩分析 iText——成绩打印PDF格式 Ajax+Json——表单验证 用户角色： 学生用户（学号+密码+验证码）{成绩查询 修改登录密码} 教师用户（教师编号+密码+验证码）{成绩添加 成绩修改 成绩删除 成绩查看、分析 修改登录密码 } 管理员用户（姓名+密码+验证码）{学生管理 教师管理 课程管理 班级管理 成绩管理 修改登录密码 } 成绩管理{成绩添加 成绩查询 成绩分析 成绩修改 成绩删除 成绩统计 成绩打印（只支持PDF格式） }

好用的excel用于成绩分析的模板，通过它可以对班级中学生成绩进行分析

球队得分为因变量，本球队与对手投篮命中率、篮板对比、助攻对比等，评判一个球队的实力，使用逻辑回归和贝叶斯回归作分析,并使用ROC曲线判断各指标对对综合得分的影响程度，得出最终判别模型后，得出各球队的经济实力，并进行比较

本文介绍的是利用Python语言，做成绩分析并生成成绩分析动态图表。Python语言可以利用Pandas、Pyecharts等各种类库，进行数据分析。 本文介绍的成绩分析大体分为三步： 一、拼合单科成绩，合成学年成绩，计算总分，按总分成绩排名次，然后由学年成绩筛选出各个班级的成绩，将学年成绩，各班级成绩存入一个Excel文件中，工作表分别命名为学年成绩，高三（1）班……等 二、利用生成的第一步生成的Excel文件，做成绩分析，保存成绩分析表格。 三、利用成绩分析表格，做成绩分析动态图。 下面是部分源代码： 1、成绩整理与合并 import glob import os import pandas as pd from functools import reduce inputPath="./原始成绩/" writer_lk = pd.ExcelWriter('./整理后的成绩/2020一模理科总成绩及各班级成绩.xlsx') writer_wk = pd.ExcelWriter('./整理后的成绩/2020一模文科总成绩及各班级成绩.xlsx') inputWorkbook=glob.glob(os.path.join(inputPath,"*.xls")) #====================读取全部学生的所有科目成绩=================================== yw_score = pd.read_excel(inputWorkbook[2]) sxlk_score = pd.read_excel(inputWorkbook[1]) sxwk_score = pd.read_excel(inputWorkbook[0]) yy_score = pd.read_excel(inputWorkbook[5]) yy_score['英语'] = (yy_score['英语'] * 1.25).round(0)#英语成绩不计算听力成绩*1.25 lkzh_score = pd.read_excel(inputWorkbook[4]) wkzh_score = pd.read_excel(inputWorkbook[3]) #======================================================================= #====================整理出理科成绩及分班成绩、计算总分、总分排名、班级排名============================= lk_class = ['高三（1）班','高三（2）班','高三（3）班','高三（4）班'] wk_class = ['高三（5）班','高三（6）班'] lk_yw = yw_score.loc[(yw_score.班级.isin(lk_class)), ['班级','姓名','语文']] lk_sx = sxlk_score[['姓名','数学']] lk_yy = yy_score.loc[(yy_score.班级.isin(lk_class)), ['姓名','英语']] lk_k3 = lkzh_score[['姓名','物理','化学','生物','理综']] lk_list = [lk_yw, lk_sx, lk_yy, lk_k3] score_lk = (reduce(lambda left, right: pd.merge(left, right, on='姓名'), lk_list)) score_lk['总分'] = (score_lk['语文'] + score_lk['数学'] + score_lk['英语'] + score_lk['理综']).round(0) def sort_grade(score): score_sort = score.sort_values(by=['总分'], ascending=False) score_sort['年级排名'] = score_sort['总分'].rank(ascending=0,method='min') return score_sort def sort_class_lk(score_garde,name): class_sort = score_garde.loc[score_garde.班级 == name, :] class_sort = class_sort.sort_values(by=['总分'], ascending=False) class_sort['班级排名'] = class_sort['总分'].rank(ascending=0,method='min') class_sort.to_excel(writer_lk, index=None, sheet_name=name) lk_grade_sort = sort_grade(score_lk) lk_grade_sort.to_excel(writer_lk, index=None, sheet_name='学年成绩') for lk in lk_class: class_sort = sort_class_lk(score_lk, lk) writer_lk.save() writer_lk.close() # #============整理出文科成绩及分班成绩、计算总分、总分排名、班级排名================== wk_yw = yw_score.loc[(yw_score.班级.isin(wk_class)), ['班级','姓名','语文']] wk_sx = sxwk_score[['姓名','数学']] wk_yy = yy_score.loc[(yy_score.班级.isin(wk_class)), ['姓名','英语']] wk_k3 = wkzh_score[['姓名','政治','历史','地理','文综']] wk_list = [wk_yw, wk_sx, wk_yy, wk_k3] score_wk = (reduce(lambda left, right: pd.merge(left, right, on='姓名'), wk_list)) score_wk['总分'] = (score_wk['语文'] + score_wk['数学'] + score_wk['英语'] + score_wk['文综']).round(0) def sort_class_wk(score_garde,name): class_sort = score_garde.loc[score_garde.班级 == name, :] class_sort = class_sort.sort_values(by=['总分'], ascending=False) class_sort['班级排名'] = class_sort['总分'].rank(ascending=0,method='min') class_sort.to_excel(writer_wk, index=None, sheet_name=name) wk_grade_sort = sort_grade(score_wk) wk_grade_sort.to_excel(writer_wk, index=None, sheet_name='学年成绩') for wk in wk_class: class_sort = sort_class_wk(wk_grade_sort, wk) writer_wk.save() writer_wk.close() 2、成绩区间分割与统计 #coding:utf-8 import numpy as np import pandas as pd from functools import reduce fpath_lk="./整理后的成绩/2020一模理科总成绩及各班级成绩.xlsx" fpath_wk="./整理后的成绩/2020一模文科总成绩及各班级成绩.xlsx" writer_lk = pd.ExcelWriter('./整理后的成绩/2020一模理科成绩区间分布统计.xlsx') writer_wk = pd.ExcelWriter('./整理后的成绩/2020一模文科成绩区间分布统计.xlsx') lk = pd.read_excel(fpath_lk, None) #获取表格中的所有工作表的内容 wk = pd.read_excel(fpath_wk, None) #===================1.定义区间分割函数===================================== def cut_750(score_750,len): bins_750= [0,370,380,390,400,410,420,430,440,450,460,470,480,490,500,510,520,530,540,550,560,570,580,590,600,620,640,660,750] labels_750 = ['0-370','370-379','380-389','390-399','400-409','410-419','420-429','430-439','440-449','450-459','460-469','470-479','480-489','490-499','500-509','510-519','520-529','530-539','540-549','550-559','560-569','570-579','580-589','590-599','600-619','620-639','640-659','660-750'] cut_750 = pd.cut(score_750, bins_750, labels=labels_750, right=False) qj = pd.DataFrame({'区间':pd.value_counts(cut_750).index,'人数':pd.value_counts(cut_750),'百分比':((pd.value_counts(cut_750))/len).round(3).apply(lambda x: format(x, '.2%'))}).sort_values(by='区间', ascending=False) qj = qj.reset_index(drop=True) return qj def cut_150(score_150,len): bins_150 = [0,30,60,90,120,150] labels_150 = ['0-30', '30-60', '60-90', '90-120', '120-150'] cut_150 = pd.cut(score_150, bins_150, labels=labels_150, right=False) qj = pd.DataFrame({'区间':pd.value_counts(cut_150).index,'人数':pd.value_counts(cut_150),'百分比':((pd.value_counts(cut_150))/len).round(3).apply(lambda x: format(x, '.2%'))}).sort_values(by='区间') 其他源代码及始数据已上传，欢迎各位借鉴，第一次编程，希望网友们能指点不足之处，联系qq:912182988

中学数学有效教学课题研究成绩分析.doc

成绩分析系统，java源代码，excel+控制台程序对学生成绩的分析统计等功能

2208字详细实验报告。 源码下载链接：http://download.csdn.net/detail/laudukang/8341421 1题目介绍与分析1.1 题目介绍1.2 实验要求分析2. 程序静态结构3. 程序主要功能4. 程序 测试5. 实验总结 题目要求：综合运用Java语言和面向对象技术开发一个小型软件系统：学 生成绩分析程序，该程序支持文本文件成绩单和对象文件成绩单，其中文本文件成绩单每行 存储一个学生的成绩，包括：学号、姓名和成绩，中间用英文逗号分隔（学号和姓名是字符 串，成绩使用整数），对象文件成绩单由系统生成

基本数据说明 班级：程序要求处理若干班级，每个班级包含的属性有：年级、专业、班和若干学生 学生：每个班级包含多名学生，学生的属性有：学号和姓名 课程：程序中可以处理多门课程的属性：课程编号、名称、学分、学时 成绩单：期末考试完后。保存学生的考试成绩单，包括：班级、课程、考试日期、考试人数、每个考生的成绩 数据存储 上述数据应该可以保存在文件中。 提示：可以保存在对象文件中。 实现的功能 基本数据输入：程序提供界面（推荐实现GUI），能够建立并输入班级、学生和课程的信息 考试成绩输入：程序提供界面（推荐实现GUI），指定班级、课程后，输入该班所有学生的该门课程的考试成绩 成绩查询：输入学号和课程后，能够显示该学生的考试成绩 成绩分析：指定班级和课程后，对该班的该课程进行以下3个方面的分析： 分数分析：最高分、最低分、平均分 图形分析：生成考试成绩统计图（柱状图）、（饼图分析）

初中生物考试成绩分析表(模板).doc