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课件网) 第九课 分析处理气象数据 从原始数据到智能决策 数据分析的目的是把原始数据转化为信息，再把信息转化为知识。本课我们将学习气象数据分析方法，绘制校园气象数据表，并分析数据提炼有效信息。 教学目标 信息意识 理解气象数据的价值，能识别不同分析方法（对比、平均、结构）的适用场景。 意识到数据质量对人工智能天气预报的影响。 计算思维 掌握对比、平均、结构分析法的操作逻辑，通过工具生成统计图表。 理解数据从“原始→信息→知识”的转化过程。 数字化学习与创新 利用电子表格或编程工具优化数据分析流程。 通过物联网平台导出数据，完成综合分析任务。 信息社会责任 分析数据对政策制定（防汛、用水）的支撑作用。 讨论AI天气预报的伦理挑战（数据隐私、模型可解释性）。 导入： “气象数据如何从‘数字’变成‘救命信息’？” 互动活动： “数据盲盒”：每组选择一组气象数据（如温度、降水量），快速讨论其可能反映的问题（如干旱、洪涝）。 聚焦———数据分析 数据分析目的 "数据分析的目的是把原始数据转化为信息，再把信息转化为知识。" 数据分析方法 掌握对比分析法、平均分析法和结构分析法三种气象数据分析方法。 实践任务 绘制校园气象数据表，分析数据并提炼有效信息。 探索———对比分析法 定义： 也叫比较分析法，是将两个或两个以上的数据进行比较，分析他们的差异。 通常用于从数量上展示和说明研究对象规模大小、水平高低、速度快慢及 各种关系是否协调等，揭示出这些数据所反映的事物规律，是一种常用的分析方法。 做一做： 请根据北京各月平均气温折线图，上网查找我国的供暖政策以及各地供暖时间，分析北京供暖时间的设定原因， 并记录在教材P51页的框中。 探索———平均分析法 — 定义 平均分析法是运用计算平均数的方法来反映总体在一定时间、地点等条件下某一数量特征裾一般水平，以说明现象的发展趋势及规律。 其中，平日数是一个抽象化的数值，用来说明总体各单位标志值的集中趋势，如平均身高、平均工资和平均降水量等。 — 做一做 下表所示为2018 2021年北京各月降水量，请根据该表制作每月平均降水量柱状图，分析每月平均降水量的变化趋势。使用Execel或者Python将提供的数据表生成图表。 做一做： 通过分析，你能从制作的柱状图中获取哪些信息？这些信息对政府部门制定用水政策有什么帮助？将这些内容记录在教材P52页的框中。 探索———结构分析法 — 定义 结构分析法也称构成分析法，是将各个部分与总体对比，分析事务内部的结构和部分与整体之间关系的方法。 结构分析法的基本表现形式就是计算结构指标。 — 做一做 下表所示为2021年上海各月降水量，请根据该表制作饼图，标注出每月降水量的百分比。 设计———方法选择与工具 上述几种基本的数据分析方法分别适用于不同的情况，在实际应用中，需要根据具体问题合理选取并综合运用。请选择一种或者几种数据分析方法对你收集的校园气象数据进行分析，并说明选用此数据分析方法的理由。填写在教材P53页的方框中。 确定数据分析方法后，我们还需要借助合适的工具来更快捷地进行数据分析。计算机普及前，数据分析主要依靠人工方式完成。 电子表格软件 快速生成图表，进行基础数据处理。 在线数据分析平台 提供多样化的分析工具和可视化选项。 编程工具 如Python、R，适合复杂数据分析需求。 "根据具体问题合理选取并综合运用分析方法。" 实践———数据分析任务 学习了气象数据的处理方法后，接下来我们要通过物联网平台导出一周的气象数据记录，并针对已经导出的校园气象数据进行以下分析工作。 任务1 平均分析法分析周温度变化（生成统计图表）。 任务2 对比分 ... ...
