第五章《数据处理和可视化表达》单元教学设计粤教版高中信息技术必修12

根据任务需求，选用恰当的软件工具或平台处理数A5：能够利用软件工具或平台对数据进行整理本章是本教科书的第五章，将带领学生学习“数据习选择性必修模块《数据管理与分析》和《人工智能初步信息素养为目标，以知识技能为载体，以项目学习活动为本章以“典型城市空气质量变化研究”为项目范例目，让学生认识和了解大数据，学会选用恰当的软件工具或平为人们解决问题的一种重要方式；并通过对数据和大数据进行本章以“典型城市空气质量变化研究”为项目范例目，组织学生进行自主、协作、探究学习，让学生认识大影响，了解数据采集的基本方法及其对数据保护的意义，数字化的工具和技术分析数据，并学会选用恰当工具实现据。学习过程将知识建构、技能培养与思维发展融入运用创设数据处理和可视化表达的活动情境，组织学分析和数据可视化表达的方法，通过小组学习选用恰当的。4“典型城市空气质量变化研究”可视化报告。。 7。：（9 呈现结果，同时填写《项目学习活动记录表》“探究活动项目实施”x=[2016,2017,2018,2019,2本章教师通过“典型城市空气质量变化研究”“探究活动”对应项目范例的主题，串联知识点，学生在学习范例的同时自选项目主题，结各地方政府先后采取了一系列措施整治环境，各个城市空气质量也都有了明显的改善，中要求对推动全球气候治理起到关键性的推动作用。本项目以大数据为依托，对各典型城市随着国家对空气质量指数的标准提高，各地政府先后采析，我们可以了解到三个典型城市的在近几年的空气质量指数变化，进而可以了解到排放工作上的完成力度。通过不同城市的纵向对比，我们还可以更深入地了解本地城我们所分析的空气质量指数数据，必须来源于某数据分析一般包括特征探索、关联分析、聚类与分类、建立模型和模型评价（1）大数据特征探索的主要任务是对数据进（2）平均分析法是运用计算平均数的方法来反映总体在一定时间、地（3）词频分析（WordFrequencyAnalysis大数据可视化可以让人们快速抓住要点信息，让关键的数据点从人们的眼睛快实用的维度，大数据可视化的呈现类型主要分为探索和解释两种不同的类型。探背后的价值，而解释类型则把数据简单明了地解释给人们。按照处理数据类型的量，不仅远超此前一切人类所生成的数据量的总和，而且在以大爆发性的速度不断增长大数据的来源广泛（主要是互联网和物联网）、类型丰富、规模巨大。采集用项目的需求，围绕选定的项目主题，制订大数据采集的需求清单和内容大纲，采用适大数据作为一种工具，用在什么地方、掌握在谁手里都是次要的，关键是看在大数据时代，复杂繁多且不同类型的数据大量涌来，往往超出了人们的处理能力从堆积如山的数据中快速发现核心问题，而数据可视化可以把枯燥乏味的海量数据以丰富所反映的本质问题，有效提升数据分析的效率。大数据可视化是指以图形、图像、地图、大数据可视化可以让人们快速抓住要点信息，让关键的数据点从人们的眼睛特征，了解大数据对人们日常生活的影响。通过对数据采集、分析和可视化表达基本方利用恰当的软件工具或平台来处理数据，完成分析报告；该学习过程将知识建构、技能项目选题项目规划探究活动项目实施）：df=pd.read_csv(file,encod）：data=df.drop_duplicates(keep='first')data.to_csv(savename,encod据data=[["年份","空气质量指数"]]#定义新表格列"].mean(),0)#mean()函数逐年计算平均值temp=[year,avg_aqi]#将年份、平均AQI