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课件网) 3.2 数据采集与整理 学习目标： 通过生活中的应用实例，体验数据分析的方法和作用，感受数据分析对人们日常生活的影响。 能够利用软件工具或平台、Python程序对数据进行计算与分析。 了解数据可视化的概念、作用和表现形式，能够根据需求选择合适的可视化形式，能够挖掘数据分析的社会价值。 理解南水北调工程的重要意义，提高合理用水、节约用水意识。 南水北调工程的起因是什么？ 如今中线工程完工供水对沿途四省市有什么 具体影响？ 对当地今后的经济和社会可持续发展战略作用是什么？ 新课导入： 数据 收集、整理、存储 收集整理存储的这些数据到底有什么作用？ 如何去分析处理才能有助决策？ 数据分析 1.数据分析的作用 2.数据分析的基本方法 3.数据分析体验 数据 知识 信息 数据收集 数据整理 数据存储 数据分析 数据分析： 指用适当的计算方法与工具对收集来的数据进行处理，提取有用信息，形成结论，从而支持决策。 描述性 数据分析 探索性 数据分析 验证性 数据分析 侧重于对数据的各种特征进行分析，对变量之间的关系进行评估和描述。 主要用于在数据中发现新的特征。 为侧重于验证已有假设的真伪。 数据分析的基本方法 结构分析法： 也称构成分析法，是将各个部分与总体进行对比，是分析事物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。 对比分析法： 也叫比较分析法，是将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们的差异，揭示出这些数据所反映的事物规律的方法，是一种常用的分析方法。 平均分析法： 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的一般水平。 平均指标中最常用的是算术平均数，如平均身高、平均工资和平均降水量等。 体验数据分析 用电子表格软件进行数据分析 用在线数据平台进行数据分析 使用编程工具进行 数据分析 体验实践： 使用编程工具进行数据分析。 （1）问题：编写程序统计分析南水北调中线工程各地区2007-2016年水资源情况。 （2）任务：运用解析算法描述问题求解过程。 ①分析问题（已知条件、求解目标、已知和未知的关系）； ②规划问题求解流程； ③利用Python语言编程实现与调试；（教科书第111页） ④保存文件，运行程序。 （3）分析结论，思考下列两问题： ①中线各地区水资源的实际情况如何？ ②政府实施南水北调工程的起因是什么？ 数据可视化： 数据可视化是以图形、图像和动画等方式直规生动地呈现数据及数据分析结果，揭示数据之间的关系、趋势和规律等，方便人们更好地理解数据。 体验探究1： 在Excel中实现数据的可视化 体验探究2： 在python中 编写程序制作《三国演义》词云。 from scipy.misc import imread import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud import jieba import imageio import numpy as np text=open("sanguo.txt","rb").read() text_jieba=" ".join(jieba.cut(text)) mask=np.array(image.open("2.png")) wc =WordCloud( font_path="C:\Windows\Fonts\SimHei.ttf", background_color="white", max_words=200, mask=mask, max_font_size=30 ) wc.generate(text_jieba) wc.to_file("三国演义词云.jpg") plt.figure() plt.imshow(wc) 知识拓展： 1.Scipy:科学计算核心库之一。 Scipy的misc用于对图像进行操作，函数imread()读入用于生成词云的图像文件。 2.Jieba：中文分词工具，使用cut方法进行分词。 3. Wordcloud：词云生成工具，使用generate方法读取文本生成词云。 作业： 现有5名篮球队员的比赛数据，如表3.3.5所示。试分析比较他们在各项能力上的差异。思考：哪种图表形式适合呈现队员的数 ... ...
