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第1节 数据与数据分析
川教版 八年级下
新知导入
大数据这个词大家耳熟能详,大数据“杀熟”目前也是随处都能听见。什么是数据,怎样对数据进行分析的呢?这节课我们一块来学习这方面的内容。
新知讲解
一、数据及其价值
大数据时代,数据在我们身边无处不在。
例如:同学们进出校门的时间,体育课上测量的各种运动成绩,食堂就餐的消费记录,电子手表上显示的日期、时间等,这些数字都是数据。
新知讲解
思考
我们的名字、奥运会的主题曲、老师网课的视频等是不是数据?数据一定是数值吗?
新知讲解
数据:在计算机系统中,各种字母、数字符号的组合、语音、图形、图像等统称为数据,数据经过加工后就成为信息。
在计算机科学中,数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称,是用于输入电子计算机进行处理,具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。
新知讲解
在我们的日常生活中,碎片化的数据不断产生,这些数据有什么价值呢?
阅读以下材料,体会数据在某些行业、某些领域的应用价值。
新知讲解
材料1
目前网络上有很多销售平台,这些平台会基于用户的搜索行 为、浏览行为、历史评论和个人资料等数据,定期为客户推送个性化的 产品和服务,以增强购物体验。如某购书平台,用户既可以选择不同类别 的书籍,还可以看到商家有针对性的推荐书目,以及书籍的销售量、评价 等,用户也可以根据自己的需求选购图书。
新知讲解
材料2
通过收集用户、GPS定位、监测路面交通流量、检测摄像头等 数据并进行综合分析,现在的很多手机地图、导航软件能及时发布实时路况信息。实时交通地图(如下图所示)可以让我们知道哪些路段严重拥堵、哪些路段可以缓慢通行、哪些路段畅通无阻,通过这些路段大约需要多少时 间,车主可以自行选择所需路线来行驶。有的地图还提供出行路况、交通实况、实时天气、出行常识等方面的内容,让我们的出行变得更加便捷。
新知讲解
某时刻成都实时交通地图
新知讲解
材料3
随着人们对自身身体健康情况的关注度提高,监测健康指标 的可穿戴设备在日常生活中得到了广泛的应用。如:计步器、体重跟踪器、睡眠监测仪、家用血压计等,这些设备可以检测和记录 与我们身体相关的健康数据。通过对这些数据的分析,就能随时获知穿戴 者的健康状况。
家用血压计
合作探究
以“数据在某方面的价值”为中心思想,选择2~3个主题,列举你所了解的数据在各个行业、各个领域的应用实例,探讨其价值,做好记录和分析,并填写下表。
任务—
行业或领域 应用实例 数据的价值
合作探究
在日常生活方面的应用;
在日常学习方面的应用;
在通信服务方面的应用;
在医疗保健方面的应用;
在金融商业方面的应用;
在工业生产方面的应用;
在交通出行方面的应用;
在科学技术方面的应用;
……
参考选题:
新知讲解
从前面的案例可以看出,数据可以帮助人们提取信息,做出决策。
因此,对数据进行分析与处理,挖掘其价值,成为人们认识和理解现实世界客观事物的重要依据,这将从根本上改变人们的生活方式、行为方式和价值观念。
新知讲解
二、数据分析
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析, 提取有用信息,并形成结论的过程。
通过数据分析,可以将看似杂乱无章的数据,运用数字化工具和技术,找出数据的内在结构和规律,构建数学模型,并进行可视化表达,再通过验证将模型转化为知识,以发挥诊断过去、预测未来的作用。
新知讲解
对某一问题进行数据分析,一般需要经历如图所示的过程。
明确目的
数据收集
数据处理
数据可视化
撰写报告
新知讲解
只有明确了数据分析的目的,才能确保数据分析有效进行。
数据收集是为数据分析提供依据,数据一般来源于数据库、互联网、市场调査、公开出版物等。
数据处理包括数据采集、分组、组织、计算、存储、检索、排序等。
新知讲解
数据可视化是用图表的形式展示有用的信息,使人 们一目了然地发现数据的本质与作用。
撰写报告是对整个数据分析过程的总结,一份完整的报告需要一个明确的主题、清晰的目录、图文并茂的数据描述、结论与建议等。
新知讲解
常见的分析方法包括对比分析法、平均分析法和交叉分析法等。
其中对比分析法是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异,借以了解问题的一种分析方法。
新知讲解
例如,通过分析国家统计局关于人口出生率、死亡率和自然增长率数据(如图所示)
新知讲解
对比我国近五年的人 口出生率和自然增长率,可以发现,除2016年有小幅增长以外,其余年份均在下降。
合作探究
在日常生活中,网络购物已经逐渐成为人们常用的一种购物方式, 请你运用对比分析法,分析国家统计局关于2019年我国网上零售额的部分数据(如图所示)。
任务二
合作探究
对比2019年我国网上零售额发现,从2019年2月到2019年12每月逐渐增加。
新知讲解
三、常用的数据分析软件
用于数据分析的工具软件很多,常用的有电子表格Excel、统计产品与服务解决方案SPSS、统计分析系统SAS和Python等
其中,Python数据处理语言简洁而清晰,操作简单、易学且免费开源。
新知讲解
Python中拥有丰富和强大的模块。
例如用于科学计算的numpy模块、用于数据可视化的matplotlib模块等,使用它们时往往代码量少,面对海量数据,也能轻松高效地完成数据的分析和处理。
合作探究
你还知道哪些用于数据分析的免费软件?
任务三
合作探究
DevInfo——联合国发展集团认可的用于监测和分析人类发展的数据库系统。
ELKI—— Java中的数据挖掘框架,具有面向数据挖掘的可视化功能。
KNIME—— Konstanz Information Miner,一个用户友好和全面的数据分析框架。
Orange——一个可视化编程工具,以交互式数据可视化和统计数据分析、数据挖掘和机器学习方法为特色。
Pandas——用于数据分析的Python库
SciPy—— 用于数据分析的Python库
课堂练习
请你运用对比分析法,分析近5年全国高校毕业生人数的变化。(如图所示)。
课堂总结
总结本节课所讲内容
板书设计
一、数据及其价值
二、数据分析
三、常用的数据分析软件
https://www.21cnjy.com/help/help_extract.php中小学教育资源及组卷应用平台
川教版八年级下册第三单元第1节数据与数据分析教学设计
课题 数据与数据分析 单元 第三单元 学科 信息技术 年级 八年级
学习 目标 理解数据的价值。 了解什么是数据分析。 了解常用的数据分析软件。
重点 理解数据的价值;了解什么是数据分析;了解常用的数据分析软件。
难点 理解数据的价值;了解什么是数据分析。
教学过程
教学环节 教师活动 学生活动 设计意图
导入新课 大数据这个词大家耳熟能详,大数据“杀熟”目前也是随处都能听见。什么是数据,怎样对数据进行分析的呢?这节课我们一块来学习这方面的内容。 听老师讲解 调动学生学习的积极性,为以下的学习打下良好的基础
讲授新课 一、数据及其价值 大数据时代,数据在我们身边无处不在。 例如:同学们进出校门的时间,体育课上测量的各种运动成绩,食堂就餐的消费记录,电子手表上显示的日期、时间等,这些数字都是数据。 思考 我们的名字、奥运会的主题曲、老师网课的视频等是不是数据?数据一定是数值吗? 数据:在计算机系统中,各种字母、数字符号的组合、语音、图形、图像等统称为数据,数据经过加工后就成为信息。 在计算机科学中,数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称,是用于输入电子计算机进行处理,具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。 在我们的日常生活中,碎片化的数据不断产生,这些数据有什么价值呢? 阅读以下材料,体会数据在某些行业、某些领域的应用价值。 材料1 目前网络上有很多销售平台,这些平台会基于用户的搜索行 为、浏览行为、历史评论和个人资料等数据,定期为客户推送个性化的 产品和服务,以增强购物体验。如某购书平台,用户既可以选择不同类别 的书籍,还可以看到商家有针对性的推荐书目,以及书籍的销售量、评价 等,用户也可以根据自己的需求选购图书。 材料2 通过收集用户、GPS定位、监测路面交通流量、检测摄像头等 数据并进行综合分析,现在的很多手机地图、导航软件能及时发布实时路况信息。实时交通地图(如下图所示)可以让我们知道哪些路段严重拥堵、哪些路段可以缓慢通行、哪些路段畅通无阻,通过这些路段大约需要多少时 间,车主可以自行选择所需路线来行驶。有的地图还提供出行路况、交通实况、实时天气、出行常识等方面的内容,让我们的出行变得更加便捷。 材料3 随着人们对自身身体健康情况的关注度提高,监测健康指标 的可穿戴设备在日常生活中得到了广泛的应用。如:计步器、体重跟踪器、睡眠监测仪、家用血压计等,这些设备可以检测和记录 与我们身体相关的健康数据。通过对这些数据的分析,就能随时获知穿戴 者的健康状况。 任务— 以“数据在某方面的价值”为中心思想,选择2~3个主题,列举你所了解的数据在各个行业、各个领域的应用实例,探讨其价值,做好记录和分析,并填写下表。 参考选题: 在日常生活方面的应用; 在日常学习方面的应用; 在通信服务方面的应用; 在医疗保健方面的应用; 在金融商业方面的应用; 在工业生产方面的应用; 在交通出行方面的应用; 在科学技术方面的应用; …… 从前面的案例可以看出,数据可以帮助人们提取信息,做出决策。 因此,对数据进行分析与处理,挖掘其价值,成为人们认识和理解现实世界客观事物的重要依据,这将从根本上改变人们的生活方式、行为方式和价值观念。 二、数据分析 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析, 提取有用信息,并形成结论的过程。 通过数据分析,可以将看似杂乱无章的数据,运用数字化工具和技术,找出数据的内在结构和规律,构建数学模型,并进行可视化表达,再通过验证将模型转化为知识,以发挥诊断过去、预测未来的作用。 对某一问题进行数据分析,一般需要经历如图所示的过程。 只有明确了数据分析的目的,才能确保数据分析有效进行。 数据收集是为数据分析提供依据,数据一般来源于数据库、互联网、市场调査、公开出版物等。 数据处理包括数据采集、分组、组织、计算、存储、检索、排序等。 数据可视化是用图表的形式展示有用的信息,使人 们一目了然地发现数据的本质与作用。 撰写报告是对整个数据分析过程的总结,一份完整的报告需要一个明确的主题、清晰的目录、图文并茂的数据描述、结论与建议等。 常见的分析方法包括对比分析法、平均分析法和交叉分析法等。 其中对比分析法是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异,借以了解问题的一种分析方法。 例如,通过分析国家统计局关于人口出生率、死亡率和自然增长率数据(如图所示) 对比我国近五年的人 口出生率和自然增长率,可以发现,除2016年有小幅增长以外,其余年份均在下降。 任务二 在日常生活中,网络购物已经逐渐成为人们常用的一种购物方式, 请你运用对比分析法,分析国家统计局关于2019年我国网上零售额的部分数据(如图所示)。 对比2019年我国网上零售额发现,从2019年2月到2019年12每月逐渐增加。 三、常用的数据分析软件 用于数据分析的工具软件很多,常用的有电子表格Excel、统计产品与服务解决方案SPSS、统计分析系统SAS和Python等 其中,Python数据处理语言简洁而清晰,操作简单、易学且免费开源。 Python中拥有丰富和强大的模块。 例如用于科学计算的numpy模块、用于数据可视化的matplotlib模块等,使用它们时往往代码量少,面对海量数据,也能轻松高效地完成数据的分析和处理。 任务三 你还知道哪些用于数据分析的免费软件? DevInfo——联合国发展集团认可的用于监测和分析人类发展的数据库系统。 ELKI—— Java中的数据挖掘框架,具有面向数据挖掘的可视化功能。 KNIME—— Konstanz Information Miner,一个用户友好和全面的数据分析框架。 Orange——一个可视化编程工具,以交互式数据可视化和统计数据分析、数据挖掘和机器学习方法为特色。 Pandas——用于数据分析的Python库 SciPy—— 用于数据分析的Python库 课堂练习 请你运用对比分析法,分析近5年全国高校毕业生人数的变化。(如图所示)。 通过教师的讲解,以小组合作的方式,开展探讨交流,完成任务。 学生小组间讨论,共同完成任务。 通过教师的讲解,以小组合作的方式,开展探讨交流,完成任务。 通过教师的讲解,以小组合作的方式,开展探讨交流,完成任务。 学生小组间讨论,共同完成任务。 通过教师的讲解,以小组合作的方式,开展探讨交流,完成任务。 通过教师的讲解,以小组合作的方式,开展探讨交流,完成任务。 学生小组间讨论,共同完成任务。 通过教师的讲解,以小组合作的方式,开展探讨交流,完成任务。 学生小组间讨论,共同完成任务。 学生小组间讨论,共同完成任务,并分组汇报。 通过小组合作,加强学生组内团结、共同完成任务 锻炼学生的语言组织能力和表达的能力。 通过小组合作,加强学生组内团结、共同完成任务 通过小组合作,加强学生组内团结、共同完成任务 锻炼学生的语言组织能力和表达的能力。 通过小组合作,加强学生组内团结、共同完成任务 通过小组合作,加强学生组内团结、共同完成任务 锻炼学生的语言组织能力和表达的能力。 通过小组合作,加强学生组内团结、共同完成任务 锻炼学生的语言组织能力和表达的能力。 培养学生独立完成练习的能力。
课堂小结 总结本节课所学内容 学生回答 梳理本节课的知识点,完成学习目标,培养学生总结概况能力
板书设计 一、数据及其价值 二、数据分析 三、常用的数据分析软件
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