浙教版（2019）高中信息技术必修一 4.1.1 常用表格数据的处理 教案

4.1 常用表格数据的处理
本节重点 1.能根据实际需求，对表格数据进行处理。 2.了解Excel工具使用。
本节难点 1.能根据实际需求，对表格数据进行处理。 2.了解Excel工具使用。
教学内容 教师复案备注 学生学习笔迹
【重点回顾】 在生产生活中，人们经常遇到以二维表方式组织存储的数据，如成绩数据、商品销数据、家庭收支数据等。这些基于表格的数据常常需要进行计算、排序、筛选、图表呈等处理。
数据处理的核心是数据，数据的质量直接影响数据分析的结果。但获取到的数据都是优质的，常常存在缺失、重复、错误、数量级不同等问题。因此，在数据分析和梦挖掘前，通常先对数据进行整理。 【新课导入】 数据整理的目的是检测和修正错漏的数据、整合数据资源、规整数据格式、提高数据质量。 常见的数据问题有数据缺失、数据重复、数据异赏，还有逻辑错误、格式不一致等。 数据缺失问题是数据集中普遍存在的问题，最简单的处理方法是忽略含有缺失值的实例或属性。但这样处理可能造成数据集不完整，致使后续的统计分析结果出现偏差。因此较好的方法是根据数据间的关联性估计较准确的缺失值，并通过合适的方法对缺失值进行填充。通常采用平均值、中间值或概率统计值来填充缺失值。 数据重复问题在多数据源进行合并集成时经常出现。重复数据会导致数据冗余，浪费存储空间和网络带宽，在数据分析中还可能会误导用户。重复数据的检测可以分为基于字段和基于记录两个方面，需要根据实际情况采用不同的算法进行检测。对于重复数据，可以在进一步审核的基础上进行合并或删除等处理。 异常数据指数据集中不符合一般规律的数据对象，它可能是要去掉的噪声，也可能是含有重要信息的数据对象。 逻辑错误问题指数据集中的属性值与实际值不符，或违背业务规则或逻辑。如某人的生日为“2000/13/25”，月份数据超出了月份的最大值，通过检测字段中各属性有效数据值的范围可以判断该值错误。 【自主学习一】 布置任务：阅读教材，小组讨论完成教材第109页“问题与讨论”： 两个不同来源的数据集A、B如图4.1.1、4.1.2 所示。若要合并这两个数据集以对比分析两个球员的技术情况，将遇到哪些问题？该如何处理？ 图4.1.1 数据集A 图4.1.2 数据集B 设计意图：学生在真实的数据问题驱动下，结合数据案例阅读教材，认识、感悟、辨别数据中存在的具体问题及常见处理方法，形成初步数据质量意识。 拓展任务1（选做）：处理数据集A、B中存在的问题，合并数据集A、B。 设计意图：纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。设计为可选的拓展任务主要出于对教学时间的考虑，同时为不同层面的学生提供选择。 【自主学习二】 布置任务：自主阅读教材“4.1.2 数据计算”内容， 实践“使用Excel软件分析某球员的各赛季数据，统计其各赛季场均情况”的实例。 某球员的各赛季数据 设计意图：一方面，表格数据学生在日常生活中接触较多，学生具备一定的前知识和经验；另一方面，教材对该部分内容和实例的阐述条理清晰、易读易懂。在学生能力所及的范围内，让学生通过独立阅读、亲身实践、合作探讨完成学习，可以促进学生自主学习能力的发展。 分析数据 数据采用电子表格格式组织和存储，表中数据包含了赛季、球队、出场、投篮、三分等数据。各项场均与各项总计、出场次数的关系为：各项场均=各项总计/出场次数。 计算各赛季场均篮板、助攻、抢断、盖帽、得分 ①在O3单元格中输入公式=G3/$C3。
②拖曳“填充柄”自动填充公式到R16单元格，完成各赛季场均篮板、助攻、抢断、盖帽的计算。
③在S3单元格中输入公式=M3/C3，自动填充至S16单元格，完成各赛季场均得分的计算。 查看、分析计算结果 观察数据表中的数据，重点检查各赛季场均数据的计算是否正确、完整。通过分析各赛季比赛的场均数据，可以了解该球员在各赛季比赛中的技术发挥和表现情况。 【学考链接】
学后思考 教学反思 得：
失：