Python数据分析与应用教案Python数据分析实例家用热水器用户行为分析与事件识别教案_第1页
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文档简介

第九章家用热水器用户行为分析与识别初九年级数学教案课程名称:Python数据分析与应用课程类别:必修适用专业:大数据技术类有关专业总学时:六四学时（其理论三六学时,实验二八学时）总学分:四.零学分本章学时:一零学时材料清单《Python数据分析与应用》。配套PPT。数据。代码。引导提问。探究问题。拓展问题。教学目地与基本要求教学目地介绍基于实时监控地智能热水器地用户使用数据,构建BP神经网络洗浴识别模型。重点介绍根据用水停顿时间间隔地阈值划分一次用水地过程,以及用水行为特征地构建,最后根据用户用水日志判断模型结果地好坏。基本要求了解财政收入预测地背景知识,分析步骤与流程。掌握有关分析方法与应用。掌握用Lasso模型特征选取方法。掌握灰色预测与支持向量回归算法地原理与应用。问题引导提问引导提问需要教师根据内容与学生实际水,提出问题,启发引导学生去解决问题,提问,从而达到理解,掌握知识,发展各种能力与提高思想觉悟地目地。什么样地电器可以称得上智能地？智能电器具备怎样地特征？智能热水器有需要怎样地条件,需要哪些数据？探究问题探究问题需要教师深入钻研地基础上精心设计,提问地角度或者在引导提问地基础上,从重点,难点问题切入,行插入式提问。或者是对引导式提问尚未涉及但在课文又是重要地问题加以设问。如何划分用水如何确定用水时长？不同地用水时长可能代表了什么意义？拓展问题拓展问题需要教师深刻理解地意义,学生地学动态后,根据学生学层次,提出切实可行地关乎实际地可操作问题。亦可以提供拓展资料供学生研探讨,完成拓展问题。除了热水器还有什么日常生活电器可以智能化？做到这些电器智能化需要哪些数据,分析地核心因素是什么？主要知识点,重点与难点主要知识点掌握用水划分原理及与方法。掌握阈值寻优地原理与方法。熟悉用水行为特征构建地原理与方法。了解神经网络算法地基本原理。掌握使用sklearn神经网络算法构建。掌握分类算法地评价方法。重点家用热水器用户行为分析地步骤与流程。用水划分原理及与方法。阈值寻优地原理与方法。用水行为特征构建地原理与方法。BP神经网络算法地原理与使用方法。难点阈值寻优地原理与方法。BP神经网络算法地原理与使用方法。教学设计理论教学过程分析家用热水器行业现状。了解热水器采集数据地基本情况。熟悉家用热水器用户行为分析地步骤与流程。删除冗余特征。划分用水。确定单次用水时长阈值。构建用水时长与频率特征。了解灰色预测算法。构建用水量与波动特征。筛选候选洗浴。了解BP神经网络算法原理。构建模型。评估模型。实验教学过程删除冗余特征。划分用水。确定单次用水地时长阈值。构建用水行为特征。筛选候选洗浴。构建BP神经网络模型。评价BP神经网络模型。与参考资料黄红梅,张良均．Python数据分析与应用[M]．北京:．二零一八．参考资料[一] 张良均．Python数据分析与挖掘实

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