第18课 数据分析与处理 教案 义务教育（2025）八年级下册信息科技
文档属性
| 名称 | 第18课 数据分析与处理 教案 义务教育（2025）八年级下册信息科技 |  | |
| 格式 | doc | ||
| 文件大小 | 5.8MB | ||
| 资源类型 | 试卷 | ||
| 版本资源 | 义务教育版 | ||
| 科目 | 信息技术（信息科技） | ||
| 更新时间 | 2025-03-04 21:28:35 | ||
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文档简介
中小学教育资源及组卷应用平台
八年级信息科技教学设计
课题 第18课 数据分析与处理 课型 新授课
备课时间 月 日 主备人 Xinxijishu886 授课时间 月 日- 月 日
教学内容及教材分析 本节课是人教版《初中信息技术八年级（下册）》第四单元《简易物联系统实践》第18课，课题为《数据分析与处理》。本节课主要让学生理解物联网环境下数据处理的重要性，掌握基本的数据处理工具和方法，特别是通过Python中的pandas模块进行数据处理。对于八年级学生而言，他们已经具备了一定的数学基础和逻辑思维能力，能够理解简单的数据概念和操作。因此，本设计将教学内容分为三大部分：了解数据处理工具、体验从物联网服务平台获取数据、以及学习处理数据的一般方法。通过情境导入和具体案例分析，激发学生的学习兴趣，引导他们从理论到实践，逐步掌握数据处理的基本技能。
课标要求 了解常见的数据处理工具，会在物联网服务平台中查看和下载数据。了解物联系统中处理数据的方法，能够利用程序处理简单的数据。
核心素养目标 信息意识：学生能够认识到物联网环境下数据处理的重要性，理解数据在日常生活和科学研究中的应用价值。培养学生主动收集、整理和分析数据的意识，形成用数据说话的习惯。计算思维：学生能够运用逻辑思维和抽象思维，理解数据处理的基本流程和方法。掌握Python中pandas模块的基本操作，能够使用pandas进行数据整理、筛选、排序和统计分析。数字化学习与创新：学生能够通过实践操作，体验从物联网服务平台获取数据的过程，培养利用技术工具解决实际问题的能力。鼓励学生探索不同的数据处理方法，培养他们的创新意识和创新能力。信息社会责任：学生在数据处理过程中，能够遵守数据保护原则，尊重他人隐私，树立正确的信息伦理观。培养学生的数据安全意识，了解数据安全的重要性及防护措施。
教学重点 1.常见的数据处理工具和方法。2.从物联网服务平台获取数据的方法。3.利用程序进行简单的数据处理。。
教学难点 运用数据处理工具进行实际的数据分析和处理。理解数据处理过程中的算法和逻辑。
教学方法 情境教学法、任务驱动法、分组合作法、示范讲解法。
学习方法 自主探究法、合作学习法、实践操作法。
教学工具 多媒体课件、物联网服务平台账号、API密钥、电子表格软件、编程环境（如Python）、相关网络资源和视频。
教学过程 教 学 内 容
复习巩固：展示一段关于城市交通流量监测的短视频，引导学生思考交通流量数据是如何被采集和处理的。提问：1.你们在日常生活中接触过哪些数据处理工具？2.它们是如何帮助你们处理数据的？。新课导入：1.观看视频，思考并回答教师的问题。2.分享自己使用数据处理工具的经验和感受。通过短视频和提问，激发学生的学习兴趣和思考。引导学生回忆和分享自己使用数据处理工具的经验，为后续学习打下基础。新课教学：物联系统运行后，通过传感器和互联网采集的数据，会上传到物联网服务平台。物联网服务平台只是将数据汇集在一起，而数据往往需要被加工和处理之后才能产生价值。一、了解常见的数据处理工具 在人类文明的历程中，人们对数据处理工具的改进一直没有停止过，从早期的算盘到机械式计算机（图18.1），再到电子计算机和计算器。 随着互联网和物联网的不断发展，数据产生的速度越来越快，数据种类也越来越多。人们主要借助计算机中的工具处理数据，比较常用的有《WPS表格》等电子表格软件和FineBI、Hadoop等专用的数据分析软件。随着编程语言的发展，人们开始借助编程工具处理数据。学习活动1你使用过哪些数据处理工具？处理过什么数据？在计算机中正确安装Python后，可以在命令提示符中分别输入pip install pandas和pip install numpy来安装pandas库和numpy库。二、体验从物联网服务平台获取数据物联网服务平台通常可以提供两种数据下载方式：以数据文件的形式下载和通过API调用。教师可以结合数据与编码模块的相关知识，以及之前学习活动中获取的相关数据开展教学。学习活动21. 以数据文件的形式下载，用电子表格软件进行处理。登录在线MQTT服务器，进入相应的主题管理页面，在查看详情页面下载。2. 通过API调用数据，可以实现自动从物联网服务平台获取数据，主要代码如图18.2所示。通过API调用数据的学习活动可以选做。不同的在线MQTT服务器，其API的使用方法也不同，因此在使用API前，需要参阅相关的说明文档。教师可以事先准备程序框架，让学生填入用户名、密码、主题等参数，并运行程序进行体验。物联系统中的原始数据可能会出现数据缺失、数据重复、数据格式错误等问题。教师可引导学生进一步探索数据异常的处理方法。三、了解处理数据的一般方法在进行数据处理前，要明确数据处理的目标和思路。通过对环境数据的分析，能够进一步了解当前环境情况。在Python中可以借助pandas、numpy等数据处理模块处理数据。例如，pandas提供了对表格数据进行快速处理的一系列方法。学会使用这些数据处理模块，可以提高数据处理效率。学习活动31. 整理数据。对从API获取的数据进行整理，并转换为适合编程处理的数据格式，如DataFrame类型数据，主要代码如图18.3所示。2.获取最高温度和最低温度。利用 sort values()对数据进行排序，获取最后一行和第一行的数据，主要代码如图18.4所示。3. 分析光照强度与光照时间。阳光对植物的生长有直接影响，不同位置每天所能接受的光照时间不同。为此可以通过数据筛选出光照强度大于某个阈值的数据，并由此来确定不同位置的光照时间，如筛选出某个设备ID中光照强度大于等于1000的时间段，如图18.5所示。4. 分析土壤湿度。所处位置不同，花盆内土壤湿度情况可能也不同。通过计算每个花盆的土壤湿度平均值，可以了解其湿度情况。为了得到所有花盆中土壤湿度的平均值，需要先根据设备ID对数据进行分组，再求出每个组的平均值。groupby( )提供了数据分组功能，先根据clientId进行分组，再利用mean( )函数求每组数据的平均值，如图18.6所示。
课堂小结: 活动1.引导学生思考数据分析与处理在人工智能、大数据等领域的应用前景。2.鼓励学生关注数据分析与处理技术的最新动态和发展趋势，积极学习新知识和新技能。。
作业布置 1．数据处理工具有很多，在处理物联系统的数据时，可以通过编程来处理数据。2．一般可以通过从物联网服务平台下载数据文件，或调用API获取物联网服务平台中的数据。 3．通过pandas模块，可以方便地对数据进行整理、统计、筛选等操作。。
板书设计 1.列举出至少三种常见的数据处理工具，并说明它们的应用场景和优势。2.从物联网服务平台获取一组数据，使用电子表格软件进行处理和分析，并撰写简短的报告。
板书设计 第18课 数据分析与处理一、了解常见的数据处理工具二、体验从物联网服务平台获取数据三、了解处理数据的一般方法
组长审批意见及签字 签字： 年 月 日
教学反思
课后签字 签字： 年 月 日
21世纪教育网 www.21cnjy.com 精品试卷·第 2 页 （共 2 页）
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八年级信息科技教学设计
课题 第18课 数据分析与处理 课型 新授课
备课时间 月 日 主备人 Xinxijishu886 授课时间 月 日- 月 日
教学内容及教材分析 本节课是人教版《初中信息技术八年级（下册）》第四单元《简易物联系统实践》第18课，课题为《数据分析与处理》。本节课主要让学生理解物联网环境下数据处理的重要性，掌握基本的数据处理工具和方法，特别是通过Python中的pandas模块进行数据处理。对于八年级学生而言，他们已经具备了一定的数学基础和逻辑思维能力，能够理解简单的数据概念和操作。因此，本设计将教学内容分为三大部分：了解数据处理工具、体验从物联网服务平台获取数据、以及学习处理数据的一般方法。通过情境导入和具体案例分析，激发学生的学习兴趣，引导他们从理论到实践，逐步掌握数据处理的基本技能。
课标要求 了解常见的数据处理工具，会在物联网服务平台中查看和下载数据。了解物联系统中处理数据的方法，能够利用程序处理简单的数据。
核心素养目标 信息意识：学生能够认识到物联网环境下数据处理的重要性，理解数据在日常生活和科学研究中的应用价值。培养学生主动收集、整理和分析数据的意识，形成用数据说话的习惯。计算思维：学生能够运用逻辑思维和抽象思维，理解数据处理的基本流程和方法。掌握Python中pandas模块的基本操作，能够使用pandas进行数据整理、筛选、排序和统计分析。数字化学习与创新：学生能够通过实践操作，体验从物联网服务平台获取数据的过程，培养利用技术工具解决实际问题的能力。鼓励学生探索不同的数据处理方法，培养他们的创新意识和创新能力。信息社会责任：学生在数据处理过程中，能够遵守数据保护原则，尊重他人隐私，树立正确的信息伦理观。培养学生的数据安全意识，了解数据安全的重要性及防护措施。
教学重点 1.常见的数据处理工具和方法。2.从物联网服务平台获取数据的方法。3.利用程序进行简单的数据处理。。
教学难点 运用数据处理工具进行实际的数据分析和处理。理解数据处理过程中的算法和逻辑。
教学方法 情境教学法、任务驱动法、分组合作法、示范讲解法。
学习方法 自主探究法、合作学习法、实践操作法。
教学工具 多媒体课件、物联网服务平台账号、API密钥、电子表格软件、编程环境（如Python）、相关网络资源和视频。
教学过程 教 学 内 容
复习巩固：展示一段关于城市交通流量监测的短视频，引导学生思考交通流量数据是如何被采集和处理的。提问：1.你们在日常生活中接触过哪些数据处理工具？2.它们是如何帮助你们处理数据的？。新课导入：1.观看视频，思考并回答教师的问题。2.分享自己使用数据处理工具的经验和感受。通过短视频和提问，激发学生的学习兴趣和思考。引导学生回忆和分享自己使用数据处理工具的经验，为后续学习打下基础。新课教学：物联系统运行后，通过传感器和互联网采集的数据，会上传到物联网服务平台。物联网服务平台只是将数据汇集在一起，而数据往往需要被加工和处理之后才能产生价值。一、了解常见的数据处理工具 在人类文明的历程中，人们对数据处理工具的改进一直没有停止过，从早期的算盘到机械式计算机（图18.1），再到电子计算机和计算器。 随着互联网和物联网的不断发展，数据产生的速度越来越快，数据种类也越来越多。人们主要借助计算机中的工具处理数据，比较常用的有《WPS表格》等电子表格软件和FineBI、Hadoop等专用的数据分析软件。随着编程语言的发展，人们开始借助编程工具处理数据。学习活动1你使用过哪些数据处理工具？处理过什么数据？在计算机中正确安装Python后，可以在命令提示符中分别输入pip install pandas和pip install numpy来安装pandas库和numpy库。二、体验从物联网服务平台获取数据物联网服务平台通常可以提供两种数据下载方式：以数据文件的形式下载和通过API调用。教师可以结合数据与编码模块的相关知识，以及之前学习活动中获取的相关数据开展教学。学习活动21. 以数据文件的形式下载，用电子表格软件进行处理。登录在线MQTT服务器，进入相应的主题管理页面，在查看详情页面下载。2. 通过API调用数据，可以实现自动从物联网服务平台获取数据，主要代码如图18.2所示。通过API调用数据的学习活动可以选做。不同的在线MQTT服务器，其API的使用方法也不同，因此在使用API前，需要参阅相关的说明文档。教师可以事先准备程序框架，让学生填入用户名、密码、主题等参数，并运行程序进行体验。物联系统中的原始数据可能会出现数据缺失、数据重复、数据格式错误等问题。教师可引导学生进一步探索数据异常的处理方法。三、了解处理数据的一般方法在进行数据处理前，要明确数据处理的目标和思路。通过对环境数据的分析，能够进一步了解当前环境情况。在Python中可以借助pandas、numpy等数据处理模块处理数据。例如，pandas提供了对表格数据进行快速处理的一系列方法。学会使用这些数据处理模块，可以提高数据处理效率。学习活动31. 整理数据。对从API获取的数据进行整理，并转换为适合编程处理的数据格式，如DataFrame类型数据，主要代码如图18.3所示。2.获取最高温度和最低温度。利用 sort values()对数据进行排序，获取最后一行和第一行的数据，主要代码如图18.4所示。3. 分析光照强度与光照时间。阳光对植物的生长有直接影响，不同位置每天所能接受的光照时间不同。为此可以通过数据筛选出光照强度大于某个阈值的数据，并由此来确定不同位置的光照时间，如筛选出某个设备ID中光照强度大于等于1000的时间段，如图18.5所示。4. 分析土壤湿度。所处位置不同，花盆内土壤湿度情况可能也不同。通过计算每个花盆的土壤湿度平均值，可以了解其湿度情况。为了得到所有花盆中土壤湿度的平均值，需要先根据设备ID对数据进行分组，再求出每个组的平均值。groupby( )提供了数据分组功能，先根据clientId进行分组，再利用mean( )函数求每组数据的平均值，如图18.6所示。
课堂小结: 活动1.引导学生思考数据分析与处理在人工智能、大数据等领域的应用前景。2.鼓励学生关注数据分析与处理技术的最新动态和发展趋势，积极学习新知识和新技能。。
作业布置 1．数据处理工具有很多，在处理物联系统的数据时，可以通过编程来处理数据。2．一般可以通过从物联网服务平台下载数据文件，或调用API获取物联网服务平台中的数据。 3．通过pandas模块，可以方便地对数据进行整理、统计、筛选等操作。。
板书设计 1.列举出至少三种常见的数据处理工具，并说明它们的应用场景和优势。2.从物联网服务平台获取一组数据，使用电子表格软件进行处理和分析，并撰写简短的报告。
板书设计 第18课 数据分析与处理一、了解常见的数据处理工具二、体验从物联网服务平台获取数据三、了解处理数据的一般方法
组长审批意见及签字 签字： 年 月 日
教学反思
课后签字 签字： 年 月 日
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