第3章数据处理与应用3.3数据分析与可视化 教案（表格式） 高中教学同步《信息技术-数据与计算》（人教-中图版2019）

《信息技术-数据与计算》教案
课 题 第 3章数据处理与应用3.3数据分析与可视化 课 型 班课 课 时 1
授课班级 高一1班
学习目标 3.3.1 数据分析 理解数据分析的基本概念和作用：学生能够描述数据分析的定义，并解释其在了解事物现状、剖析发展历程、预测未来走向中的作用。 掌握数据分析的基本方法：学生能够识别并应用对比分析法、平均分析法和结构分析法等基本数据分析方法，并能选择合适的方法对具体数据进行分析。 实践数据分析工具的使用：通过电子表格软件、在线数据分析平台及编程工具（如Python）进行数据分析，使学生能够实际操作并理解不同工具的应用。 体验实际数据分析案例：通过具体的数据分析案例（如南水北调中线工程各地区水资源情况的分析），让学生从实际数据中提取信息，增强理解和应用能力。 3.3.2 数据可视化 理解数据可视化的重要性和功能：学生能够描述数据可视化的定义和目的，并解释其如何帮助人们更好地理解数据。 学习和应用多种数据可视化形式：学生能够识别并使用图表（如折线图、柱形图、饼图、散点图和雷达图）和词云等多种可视化工具来表达和分析数据。 掌握使用Python进行数据可视化的技巧：通过Matplotlib库的学习和应用，使学生能够自主创建各种图表，有效地展示数据分析结果。 完成一个数据可视化项目：指导学生完成至少一项数据可视化项目，如制作词云或绘制图表，以增强其数据呈现能力。
学习重难点 教学重点 理解数据分析的基本概念和作用：强调数据分析的定义、目的以及在不同领域（了解现状、剖析历程、预测未来）的应用重要性。 掌握和应用基本的数据分析方法：包括对比分析法、平均分析法和结构分析法，使学生能够选择合适的方法进行数据分析。 数据可视化技术的学习和应用：通过图表（折线图、柱形图等）和词云的学习，使学生能够选择合适的工具进行数据可视化，清晰展示数据分析结果。 实践操作数据分析和可视化工具：使用电子表格软件、在线数据分析平台及编程工具（如Python），实际操作数据处理和可视化，加深理解和应用。 教学难点 数据分析方法的选择和应用：学生需要根据具体问题选择合适的数据分析方法，这要求他们不仅理解每种方法的原理，还要能灵活运用到实际问题中。 编程工具的运用：对于初学者来说，使用编程工具如Python进行数据分析可能较为困难，需要从基础语法教起，逐步引导至数据分析应用。 数据可视化的有效表达：选择最合适的图表类型来表达特定的数据分析结果，这不仅需要对数据有深刻理解，还需要对各种可视化工具的使用有足够的掌握。 综合应用能力的培养：将数据采集、处理、分析和可视化全过程融会贯通，解决实际问题，这需要较强的综合应用能力和实践经验积累。
教学方法 讲授法：老师通过讲解数据分析的定义、作用、应用领域以及基本方法，帮助学生建立对数据分析的基础知识体系。 案例分析法：通过具体的数据分析案例（如南水北调工程水资源分析），展示数据分析在实际中的应用，增强学生的实际应用能力和理解深度。 实践操作法：学生通过使用电子表格软件、在线数据分析平台及编程工具（Python等）亲自进行数据处理和分析，加深对数据分析方法和工具的掌握。 探究式学习法：鼓励学生通过编写程序来探索数据背后的信息，例如统计分析南水北调中线工程各地区水资源情况，并利用数据可视化技术呈现分析结果。 视觉教学法：利用图表、词云等多种数据可视化形式直观展示数据关系和趋势，帮助学生更好地理解复杂的数据结构及其分析结果。 小组讨论与合作学习：在实践操作和探究式学习环节中，学生可能需要分组合作，共同讨论问题解决方案，增进团队合作能力。
课前准备 课程内容的规划与设计：教师需要全面了解数据分析与可视化的基本概念、方法和应用，包括数据采集、整理、分析及可视化展示等。同时，设计适合学生理解和掌握的课程结构，确保内容的逻辑性和实用性。 案例和实例的准备：挑选或创建相关的数据分析案例和实例，如南水北调工程的水资源分析、智能电表用电模式预测等，以便在授课中具体说明数据分析的应用。 教学工具和材料的准备： 准备电子表格软件（如Excel）、在线数据分析平台及编程工具（如Python）的使用教程和示例。 收集或制作数据可视化的案例，如柱形图、折线图、饼图等，以及词云生成的示例和代码。 互动环节的设计：设计课堂讨论问题、小组合作任务或实践操作练习，促进学生的主动学习和深入理解。 评估与反馈机制的建立：制定适当的评估标准和反馈方式，以监控学生的学习进度和理解程度，及时调整教学方法和内容。
教学媒体 电子表格软件：用于数据的格式编辑、统计计算和图表处理。 在线数据分析平台：提供多种分析功能和简单易用的交互界面，适用于大规模数据处理。 编程工具（如Python）：用于编写程序进行数据分析，例如分析公共交通运营数据或用户行为数据。 图表绘制工具（如Matplotlib库）：用于创建各种图表，如折线图、柱形图、饼图等，以可视化展示数据。 词云生成工具：利用wordcloud库生成词云，可视化文本数据中的关键词频率。
教学过程
教学环节 教师活动设计 学生活动设计 设计意图
活动一： 创设情境 生成问题 向学生介绍数据分析与可视化的基本概念和重要性。 解释数据分析在了解现状、剖析发展历程和预测未来走向中的应用。 展示数据分析的三种基本方法：对比分析法、平均分析法和结构分析法。 讲解如何使用电子表格软件、在线数据分析平台和编程工具进行数据分析。 演示数据可视化的不同形式（图表、词云）及其实现方式。 听取教师关于数据分析与可视化的介绍。 观察并思考数据分析在不同领域的应用案例。 学习数据分析的三种基本方法，并尝试理解其适用场景。 了解不同的数据分析工具，包括电子表格软件、在线平台和编程工具。 观看数据可视化的示例，并思考其对信息表达的作用。 使学生对数据分析与可视化有一个整体的认识。 通过实际应用案例，增强学生对数据分析作用的理解。 引导学生掌握数据分析的基本方法，为后续学习和实践打下基础。 展示多种数据分析工具，激发学生的学习兴趣和探索欲望。 通过数据可视化实例，让学生认识到数据可视化在信息传达中的重要性。
活动二： 调动思维 探究新知 回顾数据分析的定义、作用和方法。 提问学生关于数据分析工具的使用场景和优缺点。 组织小组讨论，让学生分享对数据可视化形式的理解。 提供几个简单的数据分析案例，让学生尝试指出使用的方法。 总结学生的讨论和回答，强调数据分析的关键概念。 参与重点概念的回顾和复习。 回答问题，分享自己对数据分析工具的认识。 参与小组讨论，与同学交流对数据可视化的见解。 分析简单的数据分析案例，识别所使用的分析方法。 听取教师的总结，巩固对关键概念的理解。 通过复习，加深学生对已学知识的记忆。 通过互动提问和讨论，检验学生对概念的掌握程度。 促进学生之间的交流与合作，共同探讨数据分析的应用。 培养学生的分析能力，通过实际案例锻炼其应用所学知识的能力。 帮助学生整理思路，明确数据分析的核心要点。
活动三： 调动思维 探究新知 选取历年的真题或模拟题，涉及数据分析与可视化的内容。 指导学生如何审题，理解题目的要求和解题步骤。 监督学生独立完成真题演练，提供必要的辅导和支持。 组织小组讨论，让学生分享解题过程和答案。 对学生的答案进行点评，给出正确答案和解析。 仔细阅读并理解所选真题的内容和要求。 独立思考并尝试解答真题，运用所学的数据分析方法。 参与小组讨论，与同学分享自己的解题思路和答案。 听取教师的点评和解析，对照自己的答案找出不足之处。 根据教师的反馈修正自己的理解和答题方法。 通过真题演练，让学生熟悉考试的题型和难度。 培养学生的独立思考能力和解决问题的能力。 促进学生之间的交流与合作，共同提高解题水平。 及时反馈和纠正学生的错误理解，帮助他们掌握正确的答题方法。 增强学生的应试信心，为正式考试做好准备。
活动四： 巩固练习 素质提升 准备一些涉及数据分析与可视化的练习题。 指导学生如何运用所学的知识解决这些问题。 巡视课堂，观察学生的解题过程并提供即时帮助。 收集学生的练习成果，进行点评和总结。 根据学生的表现给予鼓励和建议，指出改进方向。 认真听取教师的指导，理解练习题的要求。 独立完成练习题，运用所学的数据分析方法和工具。 遇到困难时主动寻求教师或同学的帮助。 将自己的练习成果提交给教师，接受点评和反馈。 根据教师的建议反思自己的解题过程，寻找提升空间。 通过课内练习，加强学生对数据分析与可视化知识的掌握。 培养学生的动手能力和实际操作能力，将理论知识应用于实践中。 提供个性化的指导和反馈，帮助学生克服学习中的难点和疑惑。 通过点评和总结，让学生了解自己的学习成果和不足之处。 激发学生的学习积极性和主动性，促进他们的自我提升和发展。
课堂小结 作业布置 课堂小结 数据分析概念：数据分析是使用计算工具从收集来的数据中提取有用信息，以便支持决策。它广泛应用于多个领域，帮助我们了解事物的现状、历史和预测未来。 数据分析作用： 了解事物现状：通过分析如游客人数、旅游花费等数据，帮助理解当前状况。 剖析事物历史：分析如城市降水量和航班正常率的历史数据，揭示现象原因。 预测未来趋势：使用智能电表数据预测电力使用，体育赛事预测等。 基本分析方法： 对比分析法：比较两个或更多数据，可以是横向或纵向比较。 平均分析法：用平均值描述数据特征，如国内旅游人均消费。 结构分析法：分析数据的内部结构，例如网站访问网络统计。 数据分析工具： 电子表格软件：方便进行数据编辑、统计和图表处理。 在线数据分析平台：简化分析流程，适合大规模数据。 编程工具：Python等语言用于编写自定义脚本，处理复杂分析。 数据可视化： 可视化形式：图表、词云等，直观展示数据关系和趋势。 图表类型：折线图、柱形图、饼图等，根据数据特点选择合适的图表。 词云：显示文本数据中的关键词，帮助快速理解内容重点。 作业布置 选择一个你感兴趣的数据集，运用本节课学习的基本分析方法（对比分析法、平均分析法、结构分析法）进行分析，并撰写简短的报告，报告中需包括数据集的选择理由、分析方法的应用及分析结果。 尝试使用电子表格软件或在线数据分析平台，导入你选择的数据集，练习创建图表或词云，以直观展示你的分析结果。分享你认为最有效和最有趣的发现，并解释为什么。 探索并实践使用Python进行数据分析，可以尝试编写简单的程序来处理和分析数据。如果遇到困难，可查阅相关教程或文档，并向同学或老师求助。提交一份关于你使用Python进行数据分析的经历和收获的报告。
板书设计 3.3数据分析与可视化 3.3.1数据分析 采集了所需要的数据，并对数据进行了组织和整理后，为了获得有价值的信息，还需要对数据做进一步的分析。数据分析指用适当的计算方法与工具对收集来的数据进行处理，提取有用信息，形成结论从而支持决策。 数据分析的作用 数据分析广泛应用于社会各个领域，发挥着日益重要的作用。数据分析可以让我们了解事物的现状、剖析其发展历程和预测未来走向。 1.了解事物的现状 通过数据分析，可以帮助我们更好地认识所调研事物的目前状况。例如，通过分析游客人数变化、旅游花费等数据，如图3.3.2所示，能够了解旅游业当前整体的发展状况，帮助旅游业经营者有针对性地调整经营策略，制订发展方案。 2.剖析事物的发展历程 通过数据分析，可以剖析事物的发展历程，了解事物的过去，揭示某些现象产生的原因。例如，分析全国27个主要城市近50年来月平均降水量和降水天数，再对比相关城市航班正常率的数据，可以发现航班正常率的走向与月降水量和天数呈相反方向变化的趋势。对航空公司、空中交通管理措施和天气等各方面大量历史数据的分析研究，可以帮助管理者找到影响航班正常运行的干扰因素，从而选择最佳的应对措施。 3.预测事物的未来走向 通过数据分析，可以预测事物未来可能会发生什么，推断未来的发展趋势，并为制订相应的目标及策略提供依据。目前，利用数据分析进行预测已经应用于各个领域，包括体育赛事预测、用户行为预测、能源消耗预测、交通行为预测和人体健康预测等。例如，通过各个家庭安装的智能电表，对电力的使用状况进行监控，检测出用电模式，从而对用电需求做出预测。 数据分析的基本方法 从统计应用上讲，数据分析可以分为描述性数据分析、探索性数据分析和验证性数据分析。其中，描述性数据分析侧重于对数据的各种特征进行分析，对变量之间的关系进行估计和描述；探索性数据分析主要用于在数据之中发现新的特征；验证性数据分析侧重于验证已有假设的真伪。常用的数据分析方法有对比分析法、平均分析法和结构分析法等。1.对比分析法 对比分析法也叫比较分析法，是将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们的差异，揭示出这些数据所反映的事物规律的方法，是一种常用的分析方法。 对比分析法通常用于从数量上展示和说明研究对象规模大小、水平高低、速度快慢及各种关系是否协调等。例如，在商品生产中，已完成商品数量与目标数量的差距对比，本月生产的数量与上月生产数量的对比，同公司各部门间的对比等都是对比分析法的典型应用。 对比分析法分为横向和纵向对比两大类。任务完成量与目标量的对比，部门之间、地区之间的对比都是横向对比，而不同时期的比较则为典型的纵向对比。例如，图3.3.3中的全国水资源开发利用综合对比属于横向对比，图3.3.4中的2016年中国创新能力指数数据与上年数据的对比即是纵向对比。 2.平均分析法 平均分析法是运用计算平均数的方法来反映总体在一定时间、地点等条件下某一数量特征的一般水平。平均指标中最常用的是算术平均数，如平均身高、平均工资和平均降水量等。图3.3.5展示了我国2012—2016年国内旅游人均消费情况。 平均分析法多用于比较同类现象在不同地区、不同行业、不同类型单位等之间的差异程度，分析现象之间的依存关系，进行数量上的推算；也可以对某一现象在不同时间的水平进行比较，以说明现象的发展规律及趋势。 3.结构分析法 结构分析法也称构成分析法，是将各个部分与总体进行对比，是分析事物内部的结构和部分与整体之间关系的方法。结构分析法的基本表现形式就是计算结构指标。 结构指标即各个部分相对于总体所占的百分比，因此总体中各结构指标的总和等于100%。图3.3.6为某网站的用户使用不同无线网络访问该网站的次数统计情况。可以看出使用4G网络访问该网站的占63.19%，使用WiFi的占28.08%，使用3G网络的占8.73%。图中清楚地反映出各部分在总体中所占的百分比。 上述几种基本的数据分析方法分别适用不同的情况，在实际应用中，需要根据具体问题合理选取并综合运用。 体验数据分析 确定了数据分析方法后，我们还需要借助合适的工具才能更快捷地进行数据分析。计算机普及前，数据分析主要依靠人工方式完成。随着计算机的广泛应用，涌现出很多功能强大的数据分析工具，例如电子表格软件、在线数据分析平台和程序设计语言编写的程序等。 1. 用电子表格软件进行数据分析 电子表格软件可对数据进行格式编辑、统计计算和图表处理等。在电子表格软件中， 通常用若干工作表存储数据。图3.3.7就是使用电子表格软件处理数据的示意图。 2.用在线数据分析平台进行数据分析 随着数据规模越来越大，应用范围越来越广，分析数据和挖掘数据价值的需求也越来越多，许多在线数据分析平台应运而生。这些平台集成了多种分析功能，提供了简单易用的交互界面，使得多种数据分析需求得以实现。 数据分析除了可以对数值型数据进行统计和描述以外，还可以对文本、图像等数据进行分析。常用的文本分析有字词频率统计、语句分词、句法分析、分类分析和情感分析等。例如，对一段描述南水北调工程的文字进行文本分析后，得到的结果如图3.3.8所示。 3.使用编程工具进行数据分析 除了使用现成的工具分析数据，也可以根据需要编写程序进行数据分析。例如，可以使用Python语言编写程序对公共交通运营数据进行分析，找出不同线路的发展特点，针对线路的历史成本，分析线路发展的基本规律，从而找出有用的信息；还可以编写程序分析海量用户行为数据，从而了解用户的真实需求，为用户建立独有的行为档案，提供个性化服务。 例1：编写程序统计分析南水北调中线工程各地区水资源情况。 问题：分析南水北调中线工程各地区水资源数据，有助于了解我国水资源的分布情况。将采集并整理后的中线工程各地区水资源数据保存为“07—16nsbd.csv”文件，如图3.3.10所示。编写程序，计算中线工程各地区2007—2016年水资源总量的平均值，并将结果保存到CSV文件中。 (1)分析问题 已知条件：已有中线工程各地区水资源数据文件“07—16nsbd.csv”，其中包含了2007—2016年相关地区水资源数据。 求解目标：统计计算中线工程各地区2007—2016年水资源总量的平均值，将统计结果保存为CSV文件“nsbd_avg.csv”，并显示中线工程各地区十年来的平均水资源总量。 已知与未知的关系：可以根据中线工程各地区水资源数据文件“07—16nsbd.csv”中的2007—2016年水资源数据，计算出各地区这十年水资源总量的平均值。 （2）规划问题求解流程 首先导人用到的库，读人“07—16nsbd.csv”文件中的全部数据，然后统计各地区十年水资源总量的平均值，生成一个数据表，并将统计结果写人CSV文件。 （3）编程实现与调试 进行编程实现，程序示例如下： #导入所需库并设置别名 import pandas as pd df=pd.readcsv("07-16nsbd.csv",encoding="gbk",header=1) #为DataFrame增加“平均水资源总量”列，并计算各地区2007—2016年水资源量的平均值填入该列df["平均水资源总量"]=df.mean(axis=1) #显示各地区十年的平均水资源总量 print（df[[“地区”，“平均水资源总量”]） df.to_csv("nsbd_avg.csv",encoding="gbk",float_format="%.3f") （4）保存文件，调试运行程序 程序运行结果如图3.3.11所示。 通过以上统计分析，用数据展现了我国部分地区水资源的实际情况：南方地区湖北省水资源较为丰富，而北京市、河北省等北方地区水资源相对匮乏。因此，政府实施南水北调工程意义重大，有助于优化我国水资源配置，缓解北方地区水资源短缺局面，促进经济和社会的可持续发展。 3.3.2数据可视化 数据可视化是以图形、图像和动画等方式直观生动地呈现数据及数据分析结果，揭示数据之间的关系、趋势和规律等，便于人们更好地理解数据。可视化的作用体现在多个方面，如观察事物变化的趋势、揭示想法和关系、总结或汇聚数据、形成论点或意见等。例如，国家统计局网站中以可视化的形式呈现的全国交通运输状况，如图3.3.14所示。其中，各柱形的高低呈现了各年的货物运输总量情况，折线点的变化反映出运输量增长速度在几年内的变化趋势。 数据可视化的形式 数据可视化的形式丰富多样，常见的有图表、词云等。例如，图3.3.15形象地展示了某公交线路的路线及客流情况。图中的蓝色线条显示了公交车行进的路线，右侧的柱形图显示了各站点乘车的人数，折线图显示出客流随时间的变化情况。 数据可视化的实现 数据可视化帮助人们形象地获取其中的信息。我们可以使用多种形式对数据进行可视化。 1.用图表将数据可视化 图表是数据处理中常用的数据可视化形式之一。常用的图表包括折线图、柱形图、饼图、散点图和雷达图等。各种图表呈现数据的形式各有特点，应该根据实际需要选择不同的图表进行数据呈现。 折线图：折线图可显示随时间而变化的连续数据，常用于分析相等时间间隔下数据的发展趋势。图3.3.17呈现了2017年2月—2018年1月鲜果类居民消费价格的变化趋势。 柱形图：通常用于显示一定范围内数据的变化情况或用于各项数据的比较。例如，图3.3.18可以对比2012—2016年全国研究生招生人数。 饼图：用于显示各部分数据在总数据中的大小和比例关系。例如，图3.3.19呈现了2016年全国各类用水总量在用水总量中所占的比例。 散点图：用于表示若干数据系列中各数值之间的关系，以便判断两个变量之间是否存在某种关联。适用于三维数据集，但其中只有两维需要比较。图3.3.20展现了4种产品每月销售量数据之间的关系。 雷达图：用来比较每个数据相对中心的数值变化，适用于多维数据的呈现，且每个维度可以排序。例如，图3.3.21显示了用户1和用户2在购买频率、购买商品种类等5个维度上的情况。 使用Python语言可以灵活地制作出以上图表，绘制时可以使用Matplotlib库。该库是提供数据绘图功能的第三方扩展库，其pyplot子库主要用于实现各种数据图表的绘制。绘图时可使用import matplotlib.pyplot as plt语句导入该库，在后续的代码中，则用plt代替pyplot。 例如，使用pyplot子库中的画图函数plot（x，y）可以绘制折线图，程序如下： import matplotlib.pyplot as plt x=[1,2.2,3,4,5,6,7] y=[1,7,25,11,8,10,16] #绘制折线图 plt. plot(x, y) #显示图表 plt. show() 该程序运行的效果如图3.3.22所示。 若将plot（x，y）修改为plot（x，y，“o”），则可绘制出散点图（函数中的“o”表示的是点形标记符），程序运行效果如图3.3.23所示。 使用pyplot子库我们还可以绘制其他图表，也可以为图表添加需要的文字，比如标题、横纵坐标轴的文字说明等。 例2：编写程序用图表可视化呈现南水北调中线工程各地区水资源总量数据。 问题：前面，我们已经计算出中线工程各地区水资源总量的10年平均值，为便于直观地对比分析中线工程各地区水资源情况，需编写程序绘制适当的图表进行呈现。 (1)分析问题 已有需要进行可视化的水资源数据，即供水区湖北省数据，受水区河南省、河北省、北京市和天津市数据，需制作图表呈现数据。为了便于对比各区域数据，选择用柱形图呈现。 （2）规划问题求解流程 首先导人绘制图表需要用到的Matplotlib库，然后从“nsbd_avg.csv”文件中读取数据，再绘制图表，设置图表标题和横、纵坐标轴，最后显示出柱形图。 （3）编程实现与调试 （4）保存文件，调试运行程序程序运行结果如图3.3.24所示。 通过对比图3.3.24中的柱形图，能够直观地看到供水区湖北省水资源远远多于受水区各省市。使用类似的方法，我们可以选择适当的图表可视化南水北调工程的各种数据。2.用词云将数据可视化 日常生活中需要处理大量的文本数据，如新闻、邮件、报告等。面对日益加快的工作节奏，人们需要更高效的文本阅读和分析方法。文本可视化通过丰富的图形或图像，以易于理解和接受的方式揭示文本中的信息，因而得到广泛应用。 词云是目前常用的关键词可视化形式，它能直接抽取文本中的关键词，并将其按照一定顺序和规律整齐美观地呈现在屏幕上。关键词是从文本的文字描述中提取的语义单元，可反映出文本内容的重点。用词云可视化文本数据可以帮助人们快速地了解文本的内容和特征等信息。 词云通常使用字体的大小和颜色表示关键词的重要程度或出现频次。图3.3.26是为50首唐诗制作的词云，字越大表示该关键词使用频率越高。从图中可以看出，50首唐诗中使用频率比较高的词有长安、门前、子夜等。 例3：编写程序制作词云。 问题：《2021年中国水资源公报》中从水资源量、蓄水动态和水资源开发利用等方面全面描述了我国2021年水资源的整体情况。编写程序对《2021年中国水资源公报》中的文字进行词频分析，并生成词云。 (1)分析问题 已知条件：已有水资源公报文本文件“2021年中国水资源公报.txt”，制作词云需要用到PIL、NumPy、wordcloud、jieba和Matplotlib等第三方扩展库； 求解目标：为“2021年中国水资源公报.txt”文件制作词云； 已知与未知的关系：利用第三方扩展库可以对已有的文本文件进行分词，生成并绘制词云。 （2）规划问题求解流程 首先导人用于制作词云的第三方扩展库，再读人报告的文本文件，然后进行分词，随后配置制作词云的各项参数，如字体、背景色和词云形状等，最后生成词云图片。 （3）编程实现与调试 （4）保存文件，调试运行程序 制作完成的词云效果示意如图3.3.27所示。
教学反思 本次教学反思围绕“数据分析与可视化”展开，旨在总结教学内容和方法的有效性，以及学生在学习过程中的表现和反馈。 教学实施情况 数据采集与组织： 学生能够理解并掌握如何采集、整理和分析数据。通过实际例子（如旅游业发展状况分析），学生学会了如何使用电子表格软件处理和组织数据。 在教学中引入了多种数据收集实例，如城市降水量与航班正常率的关系，智能电表监控电力使用等，有效增强了学生对数据分析应用场景的认识。 数据分析的作用： 详细讲解了数据分析的三大作用：了解事物现状、剖析事物发展历程和预测未来走向。通过具体案例，如全国主要城市月平均降水量分析，辅助学生理解数据分析的实际意义。 强调了数据分析在多个领域（如体育赛事预测、用户行为预测）的应用，帮助学生拓宽了对数据分析应用的视野。 数据分析的基本方法： 对比分析法、平均分析法和结构分析法的教学使学生掌握了基础的数据分析技巧。特别是通过实例（如国内旅游人均消费情况图）的展示，加深了学生对分析方法应用的理解。 编程工具的使用介绍，例如使用Python编写程序分析公共交通运营数据，提高了学生的编程兴趣和能力。 数据可视化： 数据可视化的重要性通过实例（如全国交通运输状况图）得到了有效传达。学生通过学习，理解了可视化在呈现数据趋势、关系和规律中的作用。 词云和图表的制作教学，特别是编写程序制作《2021年中国水资源公报》词云，提升了学生的实践操作能力和创新思维。 学生反馈与学习效果 学生对于数据的采集、组织和分析表现出浓厚兴趣，特别是在实操环节，如利用电子表格软件和编程工具进行数据处理。 通过作业提交和课堂讨论，观察到学生在理解数据分析方法和使用数据可视化技术方面有显著进步。 学生反映，通过具体案例的学习，能更好地把握数据分析的实际应用，增强了解决实际问题的能力。 改进方向 在未来的教学中，可以增加更多与学生专业或兴趣相关的例子，以提高学习的针对性和实用性。 考虑组织更多的小组讨论和项目实操，促进学生间的交流与合作，深化数据分析和可视化的理解和应用。 加强对比分析法、平均分析法和结构分析法的练习，让学生在理论学习基础上，有更多机会进行实践操作，以巩固所学知识。 总体来说，本次教学在提高学生对数据分析理论及其应用的认识方面取得了积极成效，学生参与度高，反馈积极。未来的教学中，将继续优化教学内容和方法，提升学生的学习体验和实践能力。