第四单元 第18课 数据分析与处理 教案 义务教育版（2024）信息科技八年级全一册
文档属性
| 名称 | 第四单元 第18课 数据分析与处理 教案 义务教育版（2024）信息科技八年级全一册 |
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| 格式 | doc | ||
| 文件大小 | 1.1MB | ||
| 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 | 2025-11-29 15:34:14 | ||
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文档简介
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第18课 数据分析与处理 教学设计
课题 数据分析与处理 单元 第四单元 学科 信息科技 年级 八年级
单元主题 【学情分析】在上一单元学习的简单物联功能实践的基础上，本单元的内容比较综合，让学生从物联系统的整体出发进行分析和规划，最终学会设计较为完整的简易物联系统。物联系统的工作过程本质上是通过感知外部环境，并通过数据传输、存储、处理，最终反馈到外部环境的过程。本单元围绕简易物联花盆系统，通过划分物联系统的模块，根据需求确定感知、传输、反馈和控制等功能，最后完成简易物联系统的搭建。与前面三个单元相比，本单元的实践难度略大，在具体实施过程中，可以先实现每个模块的功能，再将所有模块集成在一起。教学中可根据本地实际情况或者学生兴趣，选择其他的实践案例。【内容结构】
学习目标 1. 信息意识：通过体验物联网的数据交互方式，了解万物互联和智能感知对信息社会发展的作用，感受物联网给人们的学习、生活和工作方式带来的改变。2. 计算思维：能够根据需求，设计和搭建简单的物联系统原型，结合项目活动采集、分析和呈现数据，解决实际问题，发展计算思维。3. 数字化学习与创新：能够主动利用数字设备开展实践创新活动，并在创新活动中认识到原始创新对可持续发展的重要性。4. 信息社会责任：了解自主可控对国家安全及物联网未来发展的重要意义。
重点 从物联系统中获取数据；处理数据的方法。
难点 利用程序实现简单数据的处理与分析。
教学过程
教学环节 教师活动 学生活动 设计意图
激趣导入 【问题情境】观察校园气象站采集到的这些数据，若要判断植物在什么环境下更适合生长，应该怎么办？【建构】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。今天我们就来学习‘数据分析与处理’，一起探索数据的奥秘。 注意、思考、讨论 吸引学生的注意力，启发学生思考。
学习活动 【学习活动】一、常见的数据处理工具【思考-讨论】从古至今，你知道有哪些数据计算的工具？【学习探究】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。物联系统产生大量数据，早期的数据处理工具已经不能胜任复杂的数据处理任务。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。【思考-讨论】说一说自己曾经使用过哪些数据处理工具？处理过什么数据？【学习活动】二、从物联网服务平台获取数据【合作探究】在前面的课程中，我们已经搜集到了一段时间内的环境数据，并存储在物联网服务平台中。两种数据下载方式：1. 通过数据文件直接下载，用电子表格软件处理；2. 通过API调用数据，编程获取数据。任务一：登录到物联网服务平台，尝试以数据文件形式下载数据。操作提示：1. 登录服务平台；2. 进入相应的主题管理页面；3. 在查看详情页面点击下载。 任务二：通过API获取数据。操作提示：1. 参阅说明文档（不同在线MQTT服务器的API使用方法有所差异，所以在使用API前，需要参阅相关的说明文档。）；2. 确定API的URL；3. 传入相关参数后发起网络请求；4. 通过API调用数据。【学习活动】三、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。【思考-讨论】通过编程从API获取数据，并不能直接使用。有没有简单的方法直接处理这些数据呢？【学习探究】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。1．数据整理 对从应用程序接口获取数据进行整理，并转换为适合编程处理的数据格式，如DataFrame 类型数据。2．数据分析——最高和最低温度想要从数据中快速得到最高温度和最低温度，可以利用 sort_values 方法对数据进行排序。3．数据分析——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。4．数据分析——土壤湿度先根据设备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。 1．统计分析法：通过求一组数据的最大值、最小值、平均值等方式进行分析处理。例如，对物联花盆系统项目采集到的温度数据求最大值和最小值。2．对比分析法：通过对比不同数据，分析其异同。例如，可以对不同区域的温度数据进行对比。3．分组分析法：将数据根据某个条件分成若干组，再对数据进行统计和对比分析。如案例中先根据设备ID进行分组，再进行对应的分析处理。 听讲、思考、讨论 教师通过引领学生学习课程内容，促进学生学习知识。学生通过认真听讲、合作探究等方式，积极学习基础知识和相关技能。另外，通过提问的方式引发学生思考，培养其思考和解决问题的能力。
课堂小结 知识回顾 对课堂知识进行总结和梳理，帮助学生更好地理解和掌握所学内容。
拓展-提升 【拓展-提升】海王星是利用数据进行预测而非依靠观测发现的行星。请通过互联网查阅关于海王星被发现的资料，结合自己的理解谈谈数据分析处理在科学研究活动中的重要作用。 自主探究 呼应课堂核心知识，并通过生活案例拓展学生的认知边界。
21世纪教育网 www.21cnjy.com 精品试卷·第 2 页 （共 2 页）
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第18课 数据分析与处理 教学设计
课题 数据分析与处理 单元 第四单元 学科 信息科技 年级 八年级
单元主题 【学情分析】在上一单元学习的简单物联功能实践的基础上，本单元的内容比较综合，让学生从物联系统的整体出发进行分析和规划，最终学会设计较为完整的简易物联系统。物联系统的工作过程本质上是通过感知外部环境，并通过数据传输、存储、处理，最终反馈到外部环境的过程。本单元围绕简易物联花盆系统，通过划分物联系统的模块，根据需求确定感知、传输、反馈和控制等功能，最后完成简易物联系统的搭建。与前面三个单元相比，本单元的实践难度略大，在具体实施过程中，可以先实现每个模块的功能，再将所有模块集成在一起。教学中可根据本地实际情况或者学生兴趣，选择其他的实践案例。【内容结构】
学习目标 1. 信息意识：通过体验物联网的数据交互方式，了解万物互联和智能感知对信息社会发展的作用，感受物联网给人们的学习、生活和工作方式带来的改变。2. 计算思维：能够根据需求，设计和搭建简单的物联系统原型，结合项目活动采集、分析和呈现数据，解决实际问题，发展计算思维。3. 数字化学习与创新：能够主动利用数字设备开展实践创新活动，并在创新活动中认识到原始创新对可持续发展的重要性。4. 信息社会责任：了解自主可控对国家安全及物联网未来发展的重要意义。
重点 从物联系统中获取数据；处理数据的方法。
难点 利用程序实现简单数据的处理与分析。
教学过程
教学环节 教师活动 学生活动 设计意图
激趣导入 【问题情境】观察校园气象站采集到的这些数据，若要判断植物在什么环境下更适合生长，应该怎么办？【建构】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。今天我们就来学习‘数据分析与处理’，一起探索数据的奥秘。 注意、思考、讨论 吸引学生的注意力，启发学生思考。
学习活动 【学习活动】一、常见的数据处理工具【思考-讨论】从古至今，你知道有哪些数据计算的工具？【学习探究】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。物联系统产生大量数据，早期的数据处理工具已经不能胜任复杂的数据处理任务。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。【思考-讨论】说一说自己曾经使用过哪些数据处理工具？处理过什么数据？【学习活动】二、从物联网服务平台获取数据【合作探究】在前面的课程中，我们已经搜集到了一段时间内的环境数据，并存储在物联网服务平台中。两种数据下载方式：1. 通过数据文件直接下载，用电子表格软件处理；2. 通过API调用数据，编程获取数据。任务一：登录到物联网服务平台，尝试以数据文件形式下载数据。操作提示：1. 登录服务平台；2. 进入相应的主题管理页面；3. 在查看详情页面点击下载。 任务二：通过API获取数据。操作提示：1. 参阅说明文档（不同在线MQTT服务器的API使用方法有所差异，所以在使用API前，需要参阅相关的说明文档。）；2. 确定API的URL；3. 传入相关参数后发起网络请求；4. 通过API调用数据。【学习活动】三、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。【思考-讨论】通过编程从API获取数据，并不能直接使用。有没有简单的方法直接处理这些数据呢？【学习探究】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。1．数据整理 对从应用程序接口获取数据进行整理，并转换为适合编程处理的数据格式，如DataFrame 类型数据。2．数据分析——最高和最低温度想要从数据中快速得到最高温度和最低温度，可以利用 sort_values 方法对数据进行排序。3．数据分析——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。4．数据分析——土壤湿度先根据设备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。 1．统计分析法：通过求一组数据的最大值、最小值、平均值等方式进行分析处理。例如，对物联花盆系统项目采集到的温度数据求最大值和最小值。2．对比分析法：通过对比不同数据，分析其异同。例如，可以对不同区域的温度数据进行对比。3．分组分析法：将数据根据某个条件分成若干组，再对数据进行统计和对比分析。如案例中先根据设备ID进行分组，再进行对应的分析处理。 听讲、思考、讨论 教师通过引领学生学习课程内容，促进学生学习知识。学生通过认真听讲、合作探究等方式，积极学习基础知识和相关技能。另外，通过提问的方式引发学生思考，培养其思考和解决问题的能力。
课堂小结 知识回顾 对课堂知识进行总结和梳理，帮助学生更好地理解和掌握所学内容。
拓展-提升 【拓展-提升】海王星是利用数据进行预测而非依靠观测发现的行星。请通过互联网查阅关于海王星被发现的资料，结合自己的理解谈谈数据分析处理在科学研究活动中的重要作用。 自主探究 呼应课堂核心知识，并通过生活案例拓展学生的认知边界。
21世纪教育网 www.21cnjy.com 精品试卷·第 2 页 （共 2 页）
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