川教版（2019）信息技術（八年級下冊）第三單元

數據分析與處理3.1數據與數據分析一學習目標1、理解數據的價值2、了解什么是數據分析3、了解常用的數據分析軟件二新課講解教師講解——數據及其價值在當今社會，數據體現出了前所未有的價值，每時每刻都有各種數據被人們發現、分析、利用，并創造出巨大的財富，數據改變著人們的生活、學習、工作方式，而數據的種類和形式也在不知不覺中變化著。二新課講解教師講解——數據及其價值→生活中的數據購物小票火車票運動手表數據二新課講解思考我們的名字、奧運會的主題曲、老師網課的視頻等式不是數據？數據一定是數值嗎？二新課講解教師講解——數據及其價值→數據的定義數據是對客觀事物的符號表示，例如圖形符號、數字、字母等。其中，數字是最簡單的一種數據，是對數據的一種傳統和狹義的理解。在計算機科學中，數據是指所有能輸入到計算機并被計算機程序處理的符號總稱，表現形式有：文字、圖形、圖像、音頻、視頻等。1、預訂車票時，余票的數量是數據，座位等級也是數據。2、觀看電影時，點播的視頻是數據。3、光盤、U盤存儲的文件是數據。二新課講解討論在我們的日常生活中，碎片化的數據不斷產生，這些數據有什么價值呢？閱讀以下材料，體會數據在某些行業、某些領域的應用價值。二新課講解案例一目前網絡上有很多銷售平臺，這些平臺會基于用戶的搜索行為、瀏覽行為、歷史評論和個，人資料等數據，定期為客戶推送個性化的產品和服務，以增強購物體驗。如某購書平臺，用戶既可以選擇不同類別的書籍,還可以看到商家有針對性的推薦書目，以及書籍的銷售量、評價等，用戶也可以根據自己的需求選購圖書。二新課講解案例二通過收集用戶、GPS定位、監測路面交通流量、檢測攝像頭等數據并進行綜合分析,現在的很多手機地圖、導航軟件能及時發布實時路況信息。實時交通地圖(右圖所示)可以讓我們知道哪些路段嚴重擁堵、哪些路段可以緩慢通行、哪些路段暢通無阻，通過這些路段大約需要多少時間，車主可以自行選擇所需路線來行駛。有的地圖還提供出行路況、交通實況、實時天氣、出行常識等方面的內容，讓我們]的出行變得更加便捷。二新課講解案例三隨著人們對自身身體健康情況的關注度提高，監測健康指標的可穿戴設備在日常生活中得到了廣泛的應用。如：計步器、體重跟蹤器、睡眠監測儀、家用血壓計(右圖所示)等，這些設備可以檢測和記錄與我們身體相關的健康數據。通過對這些數據的分析，就能隨時獲知穿戴者的健康狀況。二新課講解討論在我們的日常生活中，碎片化的數據不斷產生，這些數據有什么價值呢？閱讀以下材料，體會數據在某些行業、某些領域的應用價值。數據可以幫助人們提取信息，做出決策。因此，對數據進行分析和處理、挖掘其價值，成為人們認識和理解現實世界客觀事物的重要依據，這將從根本上改變人們的生活方式、行為方式和價值觀念。二新課講解任務一以“數據在某方面的價值”為中心思想，選擇2~3個主題，列舉你所了解的數據在各個行業、各個領域的應用實例，探討其價值，做好記錄和分析，并填寫下表。行業或領域應用案例數據的價值二新課講解教師講解——數據分析數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息，并形成結論的過程。通過數據分析，可以將看似雜亂無章的數據，運用數字化工具和技術，找出數據的內在結構和規律，構建數學模型，并進行可視化表達，再通過驗證將模型轉化為知識，以發揮診斷過去、預測未來的作用。二新課講解教師講解——數據分析→數據分析的一般過程明確目的數據收集數據處理數據可視化撰寫報告二新課講解教師講解——數據分析→數據分析的一般過程明確目的數據收集數據處理數據可視化撰寫報告只有明確數據分析的目的，才能確保數據分析有效進行。數據收集是為數據分析提供依據，數據一般來源于數據庫、互聯網、市場調查、公開出版物等。數據處理包括：數據采集、分組、組織、計算、存儲、檢索、排序等。數據可視化是用圖表的形式展示有用的信息，使人們一目了然地發現數據的本質與作用。撰寫報告是對整個數據分析過程的總結，一份完整的報告需要一個明確的主題、清晰的目錄、圖文并茂的數據描述、結論和建議等。二新課講解教師講解——數據分析→常用的分析方法常見的分析方法包括：對比分析法、平均分析法和交叉分析法等。二新課講解教師講解——數據分析→常用的分析方法→對比分析法對比分析法是通過實際數與基數的對比來提示實際數與基數之間的差異，借以了解問題的一種分析方法。二新課講解教師講解——數據分析→常用的分析方法→對比分析法例如，通過分析國家統計局關于人口出生率、死亡率和自然增長率數據，對比我國近五年的人口出生率和自然增長率，可以發現，除2016年有小幅增長以外，其余年份均在下降。二新課講解任務二在日常生活中，網絡購物已經逐漸成為人們常用的一種購物方式，請你運用對比分析法，分析國家統計局關于2019年我國網上零售額的部分數據。二新課講解教師講解——常用的數據分析軟件用于數據分析的工具軟件很多，常用的有電子表格Excel、統計產品與服務解決方案SPSS、統計分析系統SAS和Python等。我們可以根據不同的需求選擇相應的軟件來完成數據的分析和處理。二新課講解教師講解——常用的數據分析軟件Python數據處理語言簡潔而清晰，操作簡單、易學且免費開源，Python中擁有豐富和強大的模塊。例如用于科學計算的numpy模塊、用于數據可視化的matplotlib模塊等，使用它們時往往代碼量少，面對海量數據，也能輕松高效地完成數據的分析和處理。三課堂小結小結請各小組根據上節課了解到的思維導圖的使用方法，使用思維導圖的方