第2章需求分析与数据采集2.3数据结构化与数据清洗 教案（表格式） -高中教学同步《信息技术数据管理与分析》（人教-中图版2019）

《信息技术-数据管理与分析》教案 课 题 第2章需求分析与数据采集2.3数据结构化与数据清洗 课 型 班课 课 时 1 授课班级 高一1班 学习目标 理解数据结构化的概念：学生将能够解释什么是结构化数据、非结构化数据和半结构化数据，并能举例说明它们在实际情境中的应用。 掌握数据结构化的重要性：学生将认识到数据结构化在数据处理过程中的作用，理解为什么需要将非结构化数据转换为结构化数据，并了解这一过程对于提高数据分析效率的重要性。 识别噪声数据及其影响：学生将学会识别噪声数据，理解噪声数据对数据分析和决策可能造成的负面影响，并探讨噪声数据产生的原因。 学习数据清洗的基本方法和技术：学生将熟悉数据清洗的基本步骤，包括错误纠正、重复项删除、数据规格统一等，并能使用Python中的Pandas库进行实际的数据清洗操作。 实践数据清洗的技能：通过案例分析和实践操作，学生将能够运用所学知识解决实际问题，如检测和过滤异常值、移除重复数据和冗余信息，以及处理缺失值等。 培养数据质量意识：学生将意识到高质量数据在数据分析中的重要性，并理解数据清洗作为数据预处理的关键步骤，对于确保数据准确性和可靠性的作用。 提升问题解决能力：学生将通过本课程的学习，提升面对复杂数据问题时的分析和解决能力，学会如何在数据中发现问题、提出解决方案并实施。 学习重难点 教学重点 理解数据结构化的重要性： 介绍不同结构化程度的数据（结构化、非结构化、半结构化）及其在实际应用中的意义。 强调数据结构化对于后续数据分析、挖掘和应用的重要性。 认识噪声数据的现象与成因： 解释噪声数据的定义和它在数据分析中的影响。 分析噪声数据的主要成因，包括数据采集工具、数据输入、数据传输过程中的错误。 掌握数据清洗的基本步骤和方法： 介绍数据清洗的定义和主要步骤，如纠正错误、删除重复项、统一规格等。 教授使用Python中的Pandas库进行数据清洗的具体方法，如缺失值检查、过滤数据、检测和过滤异常值、移除重复数据等。 教学难点 区分不同结构化程度的数据： 学生在理解结构化、非结构化和半结构化数据的概念时可能存在困难，需要通过实际案例和数据分析实例来加深理解。 识别和处理噪声数据： 噪声数据的识别和处理需要一定的数据敏感度和实践经验，学生在初学时可能难以准确识别和处理噪声数据。 使用Python进行数据清洗的实操： 学生需要具备一定的Python编程基础，包括数据框（DataFrame）的操作、函数调用、条件判断等。对于初学者来说，编写和调试代码可能是一个挑战。 数据清洗过程中可能会遇到各种复杂的数据问题，需要灵活运用Pandas库中的不同方法和函数来解决，这对学生来说也是一个难点。 教学方法 讲授法：教师通过讲解数据结构化的概念、不同结构化程度数据的特征、噪声数据的概念及其成因，以及数据清洗的重要性和基本步骤，为学生提供了理论基础。 案例分析法：通过引入实际案例，如银行发放信用卡的例子，让学生理解噪声数据的具体表现和影响，增强学生的实际问题分析能力。 示例演示法：教师通过展示使用Python中的Pandas库进行数据清洗的代码示例，包括数据缺失检查、填充缺失值、过滤数据、检测和过滤异常值、移除重复数据与冗余信息等操作，使学生直观地了解数据清洗的具体实现方法。 讨论互动法：鼓励学生在课堂上对案例和示例进行讨论，提出自己的见解和疑问，促进学生之间的交流和思维碰撞。 实践操作法：通过让学生亲自编写代码进行数据清洗的练习，加深对数据结构化和数据清洗技术的理解和掌握，提高学生的动手能力和解决实际问题的能力。 多媒体辅助教学：利用图表、流程图等多媒体工具，帮助学生更清晰地理解数据结构化、噪声数据和数据清洗的概念和过程。 课前准备 教学 ... ...