第五章数据处理和可视化表达 教学设计 2023-2024学年高中信息技术粤教版（2019） 必修1

第五章数据处理和可视化表达课题数据处理和可视化表达课时4课时教材分析本章是必修一第五章的内容，随着移动互联网和物联网的飞速发展，人类社会产生的数据以惊人的速度增长，海量的数据几乎包含了一切形式的数据。本章要让同学认识到大数据及其特征，认识大数据对人们日常生活的影响，了解数据采集、分析和可视化表达的基本方法；学会选用恰当的软件工具或平台处理数据，分析报告；学会利用python的扩展库来解决会考题，理解对数据保护的意义。学情分析在第五章当中学生已经对python语言已经有了基本的了解，在本章的学习党中除了了解大数据还要学习python的扩展库。在本章节的学习当中要注重培养学生学习的主动性，培养学生自主学习的意识。让学生学会选择恰当的学习工具进行学习，建构知识，培养技能，发展思维。促进信息技术学科核心素养达成，完成项目学习目标。教学目标1.能够理解大数据的4V特征并能举出例子。2.了解数据采集，分析和可视化表达的基本方法。3.了解python的第三方库的基础知识，学会利用第三方库来做题。4.促进信息技术学科核心素养达成，完成学习目标。重点与难点重点：大数据的4V特征，可视化表达的基本方法，python的扩展库。难点：python的扩展库。教学方法讲授法、任务驱动法、小组合作法、自主探究法课前准备多媒体课件、教学视频，随堂练习教学设计导入让学生进行思考你在网站购物时是否出现过类似的事情：当你在搜索一件物品的时候，购物网站就会给你进行类似商品的推荐和广告的投放。从此例子来引入本章内容的学习。授新课任务一：认识大数据的概念和特征让同学自行阅读课本P101-P102来了解大数据的概念和特征，阅读完成之后学生进行总结，教师加以补充，在上新课之前所举的购物网站的例子就是应用的大数据。让学生4人为小组讨论一下在日常生活中还有哪些应用了大数据？例如移动支付、网约车、高德地图等。任务二：观看视频总结大数据对日常生活的影响让学生们观看视频《大数据时代，我们无处可逃》然后以小组为单位讨论一下大数据时代对日常生活的影响。正面影响方便支付2.方便出行3.方便购物和产品推荐4.方便看病和诊病负面影响个人信息泄露2.信息伤害与诈骗任务三：阅读课本了解数据采集的方法和工具让学生自行阅读课本P104-P109了解数据采集的方法和工具以及数据的存储和保护，阅读完成之后学生进行总结。任务四：学习python网络采集程序使用的扩展库（一）导入模块的方法import模块名as别名例如：importnumpyasnpfrom模块名import功能名as别名例如：frommatplotlibimportpyplotasplt扩展库1.NumPy：是Python语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。2.SciPy：是一个算法库和工具包3.Matplotlib:是一个2D绘图库，可以生成绘图、直方图、条形图、散点图。4.NumPy常与SciPy和Matplotlib一起使用知识点：函数描述Plt.title()设置图像的标题plt.xlable()设置x轴的名称Plt.ylable()设置y轴的名称plt.show()显示图像Plt.plot(x,y)绘制线性图Plt.scatter(x,y)绘制散点图Plt.pie(x,y)绘制饼图Plt.bar(x,y)绘制柱形图5.pandas库：Pandas库主要用于快速简单的数据操作，聚合和可视化呈现。库中有两个主要的数据结构，一维数组（Series）和二维数组（DataFrame）结构。（1）Series：一维数组DataFrame：二维的表格型数据结构series求和sum()，求平均值mean()DataFrame的行列求和，求平均值知识点：Pandas.DataFrame.sum()返回所有列的和Pandas.DataFrame.sum(axis=1)返回所有行的和扩展：Random生成随机数的函数库知识点：random.random（）返回随机生成的一个实数Random.randint(a,b)生成一个[a,b]之间的整数Random.Shuffle()打乱排序任务五：观看视频了解数据的分析数据的分析一般包括特征探索，关联分析，聚类分类，建立模型和模型评价。1、数据的特征探索：对数据进行预处理，发现和处理缺失值、异常数据、绘制直方图、求最大值、最小值、极差2、关联分析：发现大量数据集中的关联性或相关性，从而描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式。3、聚类分析：依据研究对象（样品或指标）的特征，对其进行分类的方法，减少研究对象的数目。任务六：阅读课本了解数据的可视化表达的方式，观看视频了解什么是词云图词云图是目前常用的关键词可视化数据的表达方式，词云图通常使用文字的大小和颜色来表示关键词出现的频次。用python编程进行词云图的制作的顺序为：导入文本，分词，特征提取，数据分析，保存词云图总结由学生进行总结，教师进行补充课堂练习1.手机导航应用能够实时推荐最快路线，主要体现了大数据的（）特征A数据体量巨大B数据类型多C数据变化速度快D价值密度低2.2020年11月1日，正式开始第七次全国人口普查，普查信息除了普查员登记获取之外，还可以通过小程序自主填报。后者的数据采集方式是（）A实验数据采集B传感器采集C网络爬虫D系统录入我们在用python进行数据分析的时候，经常会用到pandas库中的DataFrame,这是类似于（）的数据结构。A一维表格B二维表格C三维表格D四维表格在用python编程对数据进行分析的时候，代码pandas.DataFrame.sum()执行的操作是（）A返回所有列的和B返回所有行的和C返回所有数据中的最大值D返回所有数中最小值利用python程序绘制y=2的x次方（y=2^x）函数图像，则下列程序第五行应该填写的代码是（）1Importmatplotlib.pyplotasplt2Importnumpyasnp3x=np.linspace(0,10,50)4Y=2**x56Plt.show()Aplt.plot(x,y)Bplt.plot(y,x)Cplt.bar(x,y)Dplt.boxplot(x,y)吴老师利用python编写一个程序画出一个一元一次方程的函数图，程序如下所示：1importnumpyasnp2frommatplotlibimportpyplotasplt3x=np.arange(1,10)4y=2*x*x+6*x-125plt.title(“y=2*x*x+6*x-12”)6plt.xlable(“x”)7plt.ylable(“y”)8plt,plot(x,y)9plt.show()请问程序第5行语句的作用是：（）请问程序第8行语句的作用是：（）如果将第8行plt.plot(x,y)语句改为plt.bar(x,y),则程序执行结果变为绘制（）图。利用python编程处理数据的时候，常常会用到pandas库，其中一维数据结构是series1importrandom2s=pandas.Series([4,6,7])