课时课题 第3节 数据的统计分析（2个课时） 课时目标 1.通过了解常见的数据分析方法，能够在实际的数据处理和分析情境中灵活应用。 2.能根据实际需求，对表格数据进行整理与计算。 3.能使用电子表格和Python程序进行数据分析，实际的数据分析工作中灵活运用这些工具，提高数据分析的效率和准确性,并能从中提取有用信息形成结论。 教学准备 带有python环境、office软件的计算机房 教学流程 具体导学过程 意图交流 第一课时： 教学导入 由“采集天气数据”的项目子任务导入。 新课导学 探索《第3节 数据的统计分析》 教师布置本节课学习任务 ———收集与数据采集相关的知识与工具，来为“分析天气数据”作知识储备。 教师引领学生探索“常见的数据分析方法” ①自主阅读：书本P23-25及查找网络知识，进行简单的知识梳理。 ②知识梳理：常见的数据分析方法有 、 、 ，如果要分析本班同学本学期的语文成绩变化情况，可以使用 教师引领学生将知识技能内化为能力 ①学会分析：以“分析天气数据”任务为例，在进行数据分析时，应该如何选用合适数据分析的方法？ ———提供支架：对比分析法：比较和分析不同地区或者不同时间的天气数据。比如，比较两个城市在同一天的气温差异，或者分析一个城市在不同年份的气候变化情况。 聚类分析法：对大量的天气数据进行分类，以便找出相似天气的情况。比如，识别同一季节内相似的天气状况，或者找出一年中气温变化趋势相似的日子等。 平均分析法：计算和评估长期的天气数据。比如，计算一个地区的平均气温、降水量等气候指标，从而了解该地区的气候特征。 ②学会思考：数据分析无法得到有效的结论？ ———提供支架：如果分析结果不佳，可能与以下几个因素有关：1. 数据质量差：如果数据存在大量的错误或者缺失，那么无论采用何种分析方法都可能导致分析结果不佳；选择的分析方法不合适：每一种数据分析方法都有其适用的场景，如果选择了不适合的天气数据分析的方法，可能会影响分析结果。没有考虑到特定的天气现象：天气现象往往具有复杂性和多样性，如果在分析中忽略了某些特定的天气现象，可能会导致分析结果不准确。 …… ③学会实践：以小组为单位，选择合适的数据分析方法，用Excel 分析视力数据。 ———学生撰写PPT 研究报告，并进行交流分享。 教师促进学生形成必备品格与正确价值观念 提问1：分类和聚类的区别？ 提问2：从视力分析实践中，我们能获得哪些启示？ ———在学生讨论基础上进行评价总结。 习题测试 3. 在 Excel 表格 E2 单元格输入公式“=AVERAGE(A2:D2) ”，然后用自动 1.电子表格分析气温数据时， 可以调用合适的函数进行数据分析，如用于求最高气温的函数是 ，可以用于求平均气温的函数是 小结回顾 要求学生按照下列提示进行总结回顾： 1.学到了哪些知识与技能？ 2.提升了哪些方面的能力？ 3.生成了怎样的观点？ 四、布置作业 请各小组对项目探究的阶段成果进行整理并提交，整理内容： 1.不同方式进行数据分析的体验与实践评价 第二课时： 教学导入 由继续开展“分析天气数据”项目子问题导入。 新课导学 探索《第3节 数据的统计分析》 教师布置本节课学习任务 ———了解使用编程分析数据的方法，来为“天气数据分析”作知识储备。 教师回顾旧知，介绍新的数据分析工具 教师布置阅读“编写程序分析数据”任务并要求进行知识梳理 ①自主阅读：书本P27-29，可以通过网络补充。 ②知识梳理： A.Series和DataFrame的异同。 B.编程分析数据时会用到的函数。 教师引领学生将知识技能内化为能力 ———实践活动：用pandas处理数据。借助电子资源学习简单的编程知识，为后续可视化打下基础。 （5）教师引领学生进行实践、展示 四、小结回顾 请同学按照下列提示进行总结回顾 ... ...
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