(共28张PPT)
信息技术浙教版
九年级
第4课
数据分析应用实例
新知导入
右图是“2019年春节抗州市空气质量情况研究报告”，这样的研究报告是怎样统计出来的，今天我们通过这个实例来学习数据如何分析处理并撰写报告。
新知讲解
数据分析在日常工作和生活中应用广泛，如智能推荐、交通疏导、能源调控等。
虽然数据分析的应用场景各不相同，但是其分析过程和方法基本相似。
例如，要研究春节期间全国空气质量的情况，可以按照以下过程进行。
新知讲解
一、明确分析的目的和思路
研究空气质量情况，分析污染源或主要污染物，将有助于治理环境污染、改善人们的健康状况。
新知讲解
空气质量情况有一个常用的衡量指标一一空气质量指数(简称AQ)。
它描述了空气污染程度和对身体健康的影响，如表所示。
新知讲解
PM2.5、PMI0、二氧化硫等六项主要污染物的浓度值是AQ计算与评价的主要依据，可利用这些数据研究。
新知讲解
二、数据收集和整理
这些网站一般每小时会更新数据，但不提供数据文件的下载服务。
确定好具体需要哪些数据后，就可以登录相关空气质量实时发布网站查询所需的数据。
若用户想要收集某段时间内的所有数据，则需要手动查询并记录每小时的数据，工作量非常大。
新知讲解
因此，在遵循网络道德规范、确保数据真实有效的前提下，也可以从网上下载他人整理好的开放的数据文件。
本次研究采用他人整理好的开放的数据文件，经过数据规范化、査重等处理，最后得到两万多条数据，结果如图所示。
新知讲解
三、数据分析与数据可视化
由于要对两万多条数据进行分组、批量计算等处理，利用电子表格处理软件进行分析效率较低。
数据准备好以后，就可以进行数据分析了。
因此，可以选用
Python语言编写程序，借助第三方库“
pandas”实现数据的读取、分组、批量计算等。
新知讲解
1.读取数据
“pandas”库提供“read_
excel”函数，用于快速加载Excel表格中的数据。
如图所示，利用
read_excel函数将“
AqIdata.xlsx”文件中的数据载入对象“df”中后，可以用“info”函数观察“df”中数据的行数、列名称、数据类型等情况，再用形如“df[＇列名称]”的代码访问相应列的数据。
新知讲解
程序运行后得到26424条数据，具体情况如图所示。
新知讲解
2.处理分析
首先，采用平均分析法分析全国整体空气质量状况。
读取数据后，就可以针对不同的分析要求，采用合理的分析方法进行处理和分析。
如图所示，用groupby”函数将“df＂”中的数据按“time”列的空气质量监测时间分组
新知讲解
再用“mean”函数批量计算各组的AQI平均值，处理结果如图所示。
新知讲解
为了更直观地呈现上述计算结果，使用第三方库“
matplotlib”的“
pyplot子库绘制折线图，绘制方法和代码如图所示
新知讲解
可视化结果如图所示。
新知讲解
全国AQI的变化情况正好与全国人民集中燃放烟火的情况吻合
2019年2月5日凌晨2点空气污染最严重，当时AQI平均值接近180。
再用相同方法研究PM2.5等指数的变化情况，结果如图所示
新知讲解
接着，就可以根据AQI和各污染物浓度的变化情况，采用对比分析法寻找导致空气质量变化的主要原因。
对照发现，PM2.5、PM10和二氧化硫的浓度变化情况与AQI基本一致，是导致空气质量变化的主要原因。
新知讲解
为了进一步研究这三个指数在全国空气污染最严重时的污染情况，需要统计当时各城市的主要污染物。
新知讲解
如图所示，根据“time”列的值对数据进行筛选，选取监测时间为“2019-02-0502:000”的数据
新知讲解
用“
value_
counts”函数统计“main_
pollution”列中各污染物出现的次数，处理结果如图所示。
可见当时PM2.5和PM10是各城市的主要污染物，污染情况比较严重。
新知讲解
除了前面所做的分析之外，还可以采用分组分析法，研究不同时段或不同城市的空气质量情况等。
新知讲解
数据分析完成后，一般要撰写分析报告，对分析结果做进一步的阐述。
数据分析报告的主要内容包括:
介绍数据分析的背景和意义、展示分析的过程和结果、提出相关建议或解决方案等。
四、撰写报告
一份高质量的报告，可以让人们快速了解数据分析中的关键信息和研究价值。
课堂练习
在本课分析结果的基础上，进一步研究自己所在城市的空气质量情况，并撰写分析报告。
课堂小结
总结本节课所学内容
板书设计
一、明确分析的目的和思路
二、数据收集和整理
三、数据分析与数据可视化
1.读取数据
2.处理分析
四、撰写报告
1.查找数据，分析出近几年家乡环境情况，并撰写报告？
作业布置
谢谢
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浙教版信息技术九年级第4课数据分析应用实例教学设计
课题
数据分析应用实例
单元
第一单元
学科
信息技术
年级
九年级
学习目标
知识目标：了解完整的数据分析过程技能目标：掌握数据分析的一般方法，感受数据分析在生活中的作用。情感目标：通过数据分析的学习，提高学生对生活中事物进行处理的乐趣。
重点
掌握数据分析的一般方法，感受数据分析在生活中的作用。
难点
掌握数据分析的一般方法，感受数据分析在生活中的作用。
教学过程
教学环节
教师活动
学生活动
设计意图
导入新课
右图是“2019年春节抗州市空气质量情况研究报告”，这样的研究报告是怎样统计出来的，今天我们通过这个实例来学习数据如何分析处理并撰写报告。
观察图片思考并回答问题
激发学生学习兴趣并快速进入学习状态
讲授新课
数据分析在日常工作和生活中应用广泛，如智能推荐、交通疏导、能源调控等。虽然数据分析的应用场景各不相同，但是其分析过程和方法基本相似。
例如，要研究春节期间全国空气质量的情况，可以按照以下过程进行。一、明确分析的目的和思路研究空气质量情况，分析污染源或主要污染物，将有助于治理环境污染、改善人们的健康状况。空气质量情况有一个常用的衡量指标一一空气质量指数(简称AQ)。它描述了空气污染程度和对身体健康的影响，如表所示。PM2.5、PMI0、二氧化硫等六项主要污染物的浓度值是AQ计算与评价的主要依据，可利用这些数据研究。二、数据收集和整理确定好具体需要哪些数据后，就可以登录相关空气质量实时发布网站查询所需的数据。这些网站一般每小时会更新数据，但不提供数据文件的下载服务。若用户想要收集某段时间内的所有数据，则需要手动查询并记录每小时的数据，工作量非常大。因此，在遵循网络道德规范、确保数据真实有效的前提下，也可以从网上下载他人整理好的开放的数据文件。本次研究采用他人整理好的开放的数据文件，经过数据规范化、査重等处理，最后得到两万多条数据，结果如图所示。三、数据分析与数据可视化数据准备好以后，就可以进行数据分析了。由于要对两万多条数据进行分组、批量计算等处理，利用电子表格处理软件进行分析效率较低。因此，可以选用
Python语言编写程序，借助第三方库“
pandas”实现数据的读取、分组、批量计算等。1.读取数据“pandas”库提供“read_
excel”函数，用于快速加载Excel表格中的数据。如图所示，利用
read_excel函数将“
AqIdata.xlsx”文件中的数据载入对象“df”中后，可以用“info”函数观察“df”中数据的行数、列名称、数据类型等情况，再用形如“df[＇列名称]”的代码访问相应列的数据。程序运行后得到26424条数据，具体情况如图所示。2.处理分析读取数据后，就可以针对不同的分析要求，采用合理的分析方法进行处理和分析。首先，采用平均分析法分析全国整体空气质量状况。如图所示，用groupby”函数将“df＂”中的数据按“time”列的空气质量监测时间分组再用“mean”函数批量计算各组的AQI平均值，处理结果如图所示。为了更直观地呈现上述计算结果，使用第三方库“
matplotlib”的“
pyplot子库绘制折线图，绘制方法和代码如图所示可视化结果如图所示。全国AQI的变化情况正好与全国人民集中燃放烟火的情况吻合2019年2月5日凌晨2点空气污染最严重，当时AQI平均值接近180。再用相同方法研究PM2.5等指数的变化情况，结果如图所示接着，就可以根据AOI和各污染物浓度的变化情况，采用对比分析法寻找导致空气质量变化的主要原因。对照发现，PM2.5、PM10和二氧化硫的浓度变化情况与AQI基本一致，是导致空气质量变化的主要原因。为了进一步研究这三个指数在全国空气污染最严重时的污染情况，需要统计当时各城市的主要污染物。如图所示，根据“time”列的值对数据进行筛选，选取监测时间为“2019-02-0502:000”的数据用“
value_
counts”函数统计“main_
pollution”列中各污染物出现的次数，处理结果如图所示。可见当时PM2.5和PM10是各城市的主要污染物，污染情况比较严重。除了前面所做的分析之外，还可以采用分组分析法，研究不同时段或不同城市的空气质量情况等。四、撰写报告数据分析完成后，一般要撰写分析报告，对分析结果做进一步的阐述。数据分析报告的主要内容包括:介绍数据分析的背景和意义、展示分析的过程和结果、提出相关建议或解决方案等。一份高质量的报告，可以让人们快速了解数据分析中的关键信息和研究价值。课堂练习在本课分析结果的基础上，进一步研究自己所在城市的空气质量情况，并撰写分析报告。
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。亲身感受，共同合作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。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，并分组汇报。
通过小组合作，加强学生组内团结、共同完成任务增强对知识的掌握加强学生组内团结、共同完成任务加强学生组内团结、共同完成任务加强学生组内团结、共同完成任务培养学生独立完成练习的能力。
课堂小结
分小组总结归纳，教师补充。
各组汇报总结，其他小组成员做补充。
锻炼学生的总结能力，逻辑思维、语言表达能力。
布置作业
1.查找数据，分析出近几年家乡环境情况，并撰写报告？
板书
一、明确分析的目的和思路二、数据收集和整理三、数据分析与数据可视化1.读取数据2.处理分析四、撰写报告
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精品试卷·第
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