人教版七年级数学下册数据的收集、整理与描述专题四核心素养课件

2024-02-01人教版七年级数学下册数据的收集、整理与描述专题四核心素养课件数据收集基本概念与方法数据整理原则与步骤数据描述性统计分析应用概率论基础知识回顾与拓展统计图表在数据可视化中应用核心素养培养策略探讨目录01数据收集基本概念与方法数据收集是指根据研究目的和任务，有计划、有组织地获取所需数据的过程。定义数据收集是统计分析和决策制定的基础，能够提供客观、准确的信息，帮助人们了解实际情况，发现问题并解决问题。意义数据收集定义及意义数据可以来源于各种渠道，如官方统计、调查问卷、实地访谈、网络爬虫等。根据数据来源和性质，数据可以分为定量数据和定性数据；根据时间顺序，数据可以分为截面数据和时间序列数据。数据来源与分类分类来源明确调查目的，合理设置问题，保证问题客观、中立、无歧义；注意问题顺序和逻辑，避免引导性问题和敏感性问题。原则采用封闭式问题和开放式问题相结合的方式，便于量化和深入分析；设置过滤性问题，筛选符合条件的受访者。技巧调查问卷设计原则与技巧策略制定详细的访谈计划，明确访谈目的和对象；建立良好的沟通关系，营造轻松、自然的访谈氛围。注意事项尊重受访者，避免引导性语言和主观判断；注意记录访谈内容，确保信息准确无误；保护受访者隐私，遵守伦理规范。实地访谈策略及注意事项02数据整理原则与步骤010204数据清洗与预处理重要性去除重复、无效数据，提高数据质量修正错误数据，确保数据准确性对数据进行格式化处理，便于后续分析减少计算量，提高数据处理效率03设定统一编码规则，便于数据分类和识别采用标准化录入方式，减少录入错误利用数据校验功能，确保数据录入准确性对录入数据进行备份，防止数据丢失01020304数据编码和录入方法论述分析缺失值产生原因，采取针对性措施对于关键性缺失值，需重新收集或采用其他可靠数据进行补充对于非关键性缺失值，可采用插值法进行处理对处理后的数据进行再次检查，确保数据完整性缺失值处理策略探讨利用统计方法检测异常值，如标准差、箱线图等对于不合理异常值进行剔除或修正结合业务背景判断异常值是否合理对处理后的数据进行再次分析，确保数据可靠性异常值检测及处理方法03数据描述性统计分析应用所有数据的和除以数据的个数，用于表示一组数据的中心位置。平均数中位数众数将一组数据按大小顺序排列，位于中间位置的数即为中位数，用于统计学中的中心位置测量。一组数据中出现次数最多的数，也用于表示数据的集中趋势。030201集中趋势度量：平均数和中位数等概念介绍每个数据与全体数据平均数之差的平方值的平均数，用于衡量数据的离散程度。方差方差的算术平方根，也用于表示数据的离散程度。标准差给定一组数据，演示如何计算方差和标准差。计算示例离散程度度量：方差和标准差计算示例数据分布的不对称性，可以通过偏态系数进行度量。偏态系数大于0表示右偏，小于0表示左偏。偏态数据分布形态的陡峭程度，可以通过峰态系数进行度量。峰态系数大于3表示分布形态陡峭，小于3表示分布形态平缓。峰态根据偏态系数和峰态系数的取值范围，判断数据的偏态和峰态。判断方法偏态与峰态判断方法论述

箱线图在描述性统计中应用箱线图概念箱线图是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图，包括一组数据的最大值、最小值、中位数、及上下四分位数。箱线图绘制方法介绍如何绘制箱线图，包括确定箱体、须线和异常值的绘制。箱线图应用通过箱线图可以直观地看出数据的分布情况，包括数据的集中趋势、离散程度和异常值等。在数据分析、质量控制等领域有广泛应用。04概率论基础知识回顾与拓展03事件的互斥与对立理解互斥事件与对立事件的概念，能够判断两个事件是否为互斥或对立关系。01事件包含、相等关系回顾事件A包含于事件B、事件A与事件B相等的基本概念，理解事件之间的逻辑关系。02事件的并、交、差运算掌握事件的并集、交集、差集运算规则，能够运用这些规则进行事件的组合与分解。事件关系及运算规则复习123阐述条件概率的定义，掌握条件概率的计算方法，能够运用条件概率解决实际问题。条件概率定义及计算介绍独立性检验的基本方法和步骤，包括列联表分析、卡方检验等，能够运用这些方法判断两个事件是否独立。独立性检验方法及步骤理解条件概率与独立性之间的关系，能够运用相关知识解决涉及条件概率和独立性的综合问题。条件概率与独立性的关系条件概率和独立性检验方法论述分布函数的概念及性质阐述分布函数的概念，掌握分布函数的性质，能够运用分布函数描述随机变量的取值规律。常见分布类型及其特点介绍常见的分布类型，如二项分布、泊松分布、正态分布等，理解这些分布的特点和适用场景。随机变量的概念及分类介绍随机变量的基本概念，包括离散型随机变量和连续型随机变量，理解随机变量在描述随机现象中的重要作用。随机变量及其分布函数简介期望值和方差的概念及计算01阐述期望值和方差的基本概念，掌握期望值和方差的计算方法，能够运用这些知识分析随机变量的数字特征。期望值和方差在决策中的意义02理解期望值和方差在决策中的重要作用，能够运用这些知识评估不同方案的优劣。决策树方法与期望值、方差结合应用03介绍决策树方法的基本概念，理解如何将期望值和方差与决策树方法相结合进行决策分析，能够运用这些知识解决实际决策问题。期望值和方差在决策中应用05统计图表在数据可视化中应用折线图适用于展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势，可以直观地看出数据的增减情况。常用于分析时间序列数据。柱状图适用于展示各类目之间的差异，对比效果明显，易于理解。常用于展示不同组别或时间段的数据对比。饼图适用于展示各类别在总体中所占的比例，可以直观地看出各类别的占比情况。但需注意，当类别过多时，饼图可能不易于阅读和理解。柱状图、折线图和饼图使用场景比较散点图：适用于展示两个变量之间的关系，可以直观地看出变量之间是否存在相关性以及相关性的强弱。常用于探索性数据分析阶段，帮助分析师发现数据中的规律和异常值。通过观察散点图中点的分布情况和趋势，可以对变量之间的关系进行初步判断，为后续的数据分析提供方向。散点图在探索性数据分析中应用直方图是一种展示数据分布的图表，将数据分成若干组并用矩形条表示各组数据的频数或频率。通过直方图可以直观地看出数据的分布形态、中心位置和离散程度。核密度估计是一种非参数密度估计方法，通过对数据点附近的局部区域进行平滑处理来估计数据的概率密度函数。相比于直方图，核密度估计能够更加平滑地展示数据的分布情况，尤其适用于展示连续型变量的概率密度。直方图和核密度估计方法论述又称盒须图，是一种展示数据分散情况的统计图。箱线图包含了数据的最大值、最小值、中位数及上下四分位数等信息，可以直观地看出数据的异常值和分散程度。箱线图是一种结合了箱线图和核密度估计的可视化工具，既能够展示数据的分布情况又能够展示数据的概率密度。小提琴图的形状类似于小提琴，中间部分表示数据的概率密度，两侧部分表示数据的分散情况。通过小提琴图可以更加全面地了解数据的分布特征和概率密度情况。小提琴图箱线图、小提琴图等高级可视化工具06核心素养培养策略探讨加强逻辑推理训练通过大量练习，提高学生在数据收集、整理与描述中的逻辑推理能力。鼓励自主探究引导学生自主发现问题、提出问题并解决问题，培养独立思考和逻辑思维能力。强化数学基础知识学习掌握数学基本概念、性质和定理，为逻辑思维提供坚实基础。逻辑思维能力提升途径创设问题情境结合生活实际，创设具有挑战性的问题情境，激发学生解决问题的兴趣。教授问题解决策略引导学生掌握问题分析、假设检验、归纳总结等问题解决策略。鼓励实践应用将所学知识应用于实际问题的解决中，提高问题解决能力。问题解决能力锻炼方法组织学生进行小组合作，共同完成任务，培养团队意识和协作精神。开展小组合作活动明确小组成员的角色分工，促进团队成员之间的互相依赖和协作。强调角色分工鼓励学生在小组内交流想法、分享经