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课件网) 5.2 数据的整理 第5章 数据的收集与整理 【2025-2026学年】2024沪科版 数学 七年级上册 授课教师：******** 班 级：******** 时 间：******** 5.2 数据的整理 汇报人：[教师姓名] 汇报班级：[具体班级] 学习引入 上一节课我们学习了数据的收集，通过各种方法获取了大量的数据。但这些原始数据往往是杂乱无章的，就像一堆散落的珍珠，难以直接从中发现规律和有用的信息。例如，收集到全班同学的身高数据后，一堆无序的数字很难让我们快速看出身高的分布情况。因此，我们需要对收集到的数据进行整理，让它们变得有条理。本节课我们就来学习数据的整理相关知识。 学习目标 理解数据整理的意义，知道为什么要对数据进行整理。 掌握数据整理的常用方法，能对收集到的原始数据进行分类、排序、分组等操作。 学会用统计表呈现整理后的数据，能根据统计表获取信息。 培养处理数据的能力，体会数据整理在数据分析中的重要性。 知识点：数据整理的意义 数据整理是指对收集到的原始数据进行加工处理，使其系统化、条理化的过程。其意义主要体现在以下几个方面： 便于观察和分析：整理后的数据分析，我们可以更清晰地看出数据的分布特征、变化趋势等，从而发现其中的规律。例如，将全班同学的成绩按分数段整理后，能很快看出各分数段的人数分布。 去除无效信息：在收集数据的过程中，可能会出现一些错误或重复的数据，通过整理可以去除这些无效信息，保证数据的准确性。 为后续分析做准备：整理好的数据是进行数据描述、统计推断等后续分析工作的基础，只有经过整理的数据才能更好地被利用。 知识点：数据整理的方法 数据整理的方法有很多，常用的有分类、排序、分组等，这些方法可以根据数据的特点和整理目的灵活选用。 分类 分类是指将数据按照一定的标准划分成不同的类别，使同一类别的数据具有相同的特征。 分类标准：分类标准可以是数据的属性、特征等。例如，对学生的性别数据进行分类，可以分为 “男” 和 “女” 两类；对商品的销售数据按商品种类分类，可以分为 “食品”“服装”“电器” 等类别。 操作步骤： 确定分类标准。 逐一检查每个数据，将其归入相应的类别。 统计每个类别的数据数量。 排序 排序是指将数据按照一定的顺序（如从小到大、从大到小）进行排列。 适用情况：排序适用于数值型数据，通过排序可以直观地看出数据的最大值、最小值以及数据的分布范围。例如，将学生的考试成绩从高到低排序，能快速找到最高分和最低分。 操作步骤： 确定排序的顺序（升序或降序）。 对数据进行比较，按照确定的顺序重新排列。 分组 分组是指将数据按照一定的范围划分成若干个组，每个组包含一定范围内的数据。 适用情况：当数据数量较多且数值分布较广时，分组可以使数据的分布情况更加清晰。例如，将学生的身高数据分成 “150cm 以下”“150 - 160cm”“160 - 170cm”“170cm 以上” 等组。 操作步骤： 确定分组的范围和组数。分组的范围要能涵盖所有数据，组数不宜过多或过少，一般以 5 - 10 组为宜。 确定每组的组限，即每组的起始值和终止值。 将每个数据归入相应的组，并统计每组的数据数量（即频数）。 知识点：数据整理的呈现形式 ——— 统计表 经过整理的数据可以用多种形式呈现，其中统计表是最常用的形式之一。统计表是将整理好的数据按照一定的顺序排列在表格中的形式，它能使数据更加清晰、直观。 统计表的结构 一个完整的统计表通常包括以下几个部分： 表名：说明统计表所反映的数据内容，位于表格的上方。 行标题：表示数据的类别或分组，位于表格的左侧。 列标题：表示统计指标的名称，位于表格的上方。 数据：即统计表的核心内容，位于行标题 ... ...
