数据处理的一般过程 学习目标 认识数据处理，感受数据处理对日常生活的影响。 了解数据处理的一般过程，能通过数据处理获取有价值的信息。 体验探索 对比我国部分城市降水量和气温数据 （1）对比4个城市全年降水总量； （2）对比哈尔滨和广州的气温变化曲线。 体验探索 思考： （1）通过对比，能从图中获取哪些信息，这些信息对制定用水政策有什么帮助？ （2）了解我国水资源分布的特点，思考实施南水北调工程的原因。 1.数据处理 日常生活和社会生产都有数据的产生与传播。这些数据经过处理后，就有可能发现其中包含的信息，挖掘其内在价值，更好地为我们服务。 思考活动 南水北调工程图 思考活动 南水北调工程中的数据处理 结合课本材料，思考：得到中线工程结论需要用到哪些数据，这些数据是如何被处理的？ 1.数据处理 数据处理一般指对数据进行采集、整理、分析和可视化表达的过程。 数据采集可为数据处理准备必要的数据。 用一定的方法对收集来的数据进行整理、分析，提取有用信息，形成结论，可以指导决策。 借助数据可视化呈现方式能够更好地表达数据所蕴含的信息。 1.数据处理 在数据处理过程中，从大量的、无序的、难以理解的数据中，提取有价值有意义的数据，分析这些数据，获得有用的信息，有助于做出正确的判断和决策。 拓展阅读 数据分析助决策 数据的分析与应用，能够为制定决策提供依据和支持。 拓展阅读 从图3.1.3中可看出，2月10日-16日，景区游客人数多日接近甚至超过饱和接待值。图3.1.4则反映出这段时间内的游客绝大多数来源于省内。 据此，相关部门给出了有针对性的建议，如优化调整免费政策实施细则、采取免费活动周对省内游客按地市进行轮换免费等措施以缓解景区压力。 2.数据处理的过程 面对纷繁复杂的数据，虽然分析的目标可能不同，对象也各异，但数据处理的流程基本一致，都要经历数据采集、数据整理、数据分析和数据呈现等环节。 2.数据处理的过程 （1）数据采集 数据有不同的表现形式，数据的来源也多种多样，因此数据采集的方法、采集的工具和采集后的存储方式也不尽相同。 2.数据处理的过程 （2）数据整理 数据整理通常指对数据进行校验和标准化。由于采集到的数据可能有缺失、重复或错误，因而需要进行必要的整理。通常，数据整理是开展数据分析前的重要准备工作，整理后的数据按照一定的标准进行存储。 2.数据处理的过程 （3）数据分析 数据分析指运用适当的分析方法和工具，对整理后的数据加以详细研究和概括总结，从中提取有价值的信息，最终形成结论的过程。 2.数据处理的过程 （4）数据呈现 数据呈现是将数据分析结果以恰当的方式呈现出来，以便于人们理解和使用。可视化表达具有直观、生动和易于理解的优势，被广泛应用于数据和数据分析结果的表示和呈现。 2.数据处理的过程 经过采集、整理、分析和呈现这几个环节，我们就有可能从数据中得到有价值的信息，进而利用这些信息做出正确的判断和决策。 实践活动 分析我国长江流域和黄河流域降水量情况 降水量的多少对水资源分布具有重要影响，分析各地降水量可以帮助我们从某个角度了解当地水资源情况。现有我国长江流域和黄河流域降水量数据，如表所示。试分析上述流域降水量数据，对比这些流域的水资源差异。 项目实施 根据课本P90完成南水北调工程的项目规划。 谢谢 ... ...
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