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

《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