第4章数据分析4.1数据分析的工具与方法 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4章数据分析4.1数据分析的工具与方法 课 型 班课 课 时 1 授课班级 高一1班 学习目标 4.1.1 数据分析的工具 理解电子表格软件在数据分析中的应用。 学习专业数据分析工具如SPSS、SAS的使用。 掌握通过编程实现数据分析，包括使用Python中的Numpy、Pandas、Matplotlib等库。 了解读取文件和连接数据库的扩展工具，如Xlrd、Xlwt、Pymysql。 4.1.2 常用的数据分析方法 对比分析法：掌握如何运用对比分析法来比较数据间的特点和关系。 分组分析法：学会通过统计分组计算和分析数据的内部结构或现象间的依存关系。 交叉分析法：应用交叉分析法从多个维度细分数据，寻找最相关的维度以探索数据变化原因。 平均分析法：使用平均分析法来分析数据的一般水平，并说明现象的发展趋势及规律。 相关分析法：利用相关分析法来测定现象之间关系的密切程度，并进行适当的统计指标表示。 4.1.3 数据挖掘 了解数据仓库的概念以及其在数据存储技术中的作用。 掌握联机分析处理（OLAP）的基本功能和在数据分析中的应用。 学习数据挖掘的过程，包括提取、清洗、集成和分析大量数据集中的信息。 认识数据挖掘与数据分析的联系与区别，以及机器学习在其中的应用。 探索数据挖掘涉及的跨学科知识，如统计学、机器学习、数据库和信息检索等。 学习重难点 教学重点 数据分析工具的掌握和应用 强调电子表格软件、专业数据分析工具（如SPSS、SAS）及编程工具（例如Python的Numpy、Pandas、Matplotlib等库）在数据分析中的重要性和选择使用标准。 常用数据分析方法的理解与实践 通过案例学习和实际操作，深入理解对比分析法、分组分析法、交叉分析法、平均分析法和相关分析法等方法的应用。 数据挖掘的概念与技术 学习并理解数据仓库、联机分析处理以及数据挖掘的基本概念，包括其在大数据环境下的应用场景和重要性。 教学难点 数据分析工具的选择与应用 教学中需要帮助学生理解各种数据分析工具的功能及其最适应的应用场景，这需要对每种工具有深入的了解和实际操作经验。 数据分析方法的综合运用 学生需要掌握如何根据具体的数据分析任务选择合适的分析方法，这既需要对方法本身的理解，也需要具备一定的实践经验来做出最佳选择。 数据挖掘技术的深入理解 数据挖掘涉及多个学科和技术的交叉，如统计学、机器学习等，学生需要掌握这些交叉领域的基础知识，才能有效地进行数据挖掘。 教学方法 理论讲解：介绍了数据分析的工具、方法和数据挖掘的基本概念。这帮助学生建立起对数据分析领域的整体认识。 案例分析：通过具体的商业和科研场景案例来展示数据分析工具和方法的应用，如对比两家店铺的顾客数变化、医院医生接诊人数的分析等。这种方法可以增强学生的实际应用能力和理解深度。 实际操作演示：课堂上通过Python编程语言展示了如何使用各种数据分析库（如Numpy、Pandas、Matplotlib）处理和可视化数据。这种实操环节能加强学生的实践操作能力。 程序编写实践：学生被引导编写和运行自己的代码来实现数据分析方法，如创建数据帧、制作图表等。这是学习编程和数据处理技能的有效途径。 分组讨论与合作学习：在分析具体数据时，学生被分成小组，共同讨论如何选择合适的分析工具和方法。这促进了同学间的合作与交流，提高了解决问题的能力。 相关分析法应用：教学中还包括了如何运用相关分析法来研究数据间的关系，并通过实际数据演示这一过程，帮助学生理解并运用这种方法。 课前准备 教材准备：教师需要准备关于数据分析工具与方法的教材，包括电子表格软件、专业数据分析工具（如SPSS、SAS）和编程工具（如Python中的Numpy、Pandas、Matplotlib等库）。此外，还需要准备有关数据挖掘的基本概念和作用的资料。 ... ...