信息技术必修一《数据与计算》第三章第二节《数据分析与可视化》教案

信息技术必修一《数据与计算》第三章第二节《数据分析与可视化》教案课题：科目：班级：课时：计划1课时教师：单位：一、课程基本信息1.课程名称：信息技术必修一《数据与计算》第三章第二节《数据分析与可视化》

2.教学年级和班级：高中一年级信息技术班

3.授课时间：第5学时，星期三上午第2节

4.教学时数：45分钟

本节课将依据课本内容，指导学生了解数据分析的基本概念，掌握利用常见工具进行数据可视化表达的方法。通过案例分析与实操演练，使学生对数据整理、分析和可视化表达的过程有更深入的理解，提高他们运用信息技术解决实际问题的能力。二、核心素养目标1.数据观念：培养学生理解数据的价值，掌握数据收集、处理和分析的基本方法，形成数据驱动的决策意识。

2.信息素养：提高学生运用信息技术工具进行数据处理和可视化的能力，培养信息获取、筛选和表达的能力。

3.创新思维：激发学生通过数据分析解决问题的创新思维，鼓励尝试不同的数据分析方法和可视化手段。

4.团队协作：通过小组合作，培养学生沟通交流、共同解决问题的团队协作能力，增强集体荣誉感。三、教学难点与重点1.教学重点：

-数据分析的基本步骤与方法：包括数据清洗、整理、分析及可视化表达等核心环节，强调数据的预处理和有效信息提取。

-常用数据可视化工具的使用：如Excel、Tableau等，教授学生如何利用这些工具将数据转化为图表，以便更直观地展现数据关系和趋势。

-数据分析在实际问题中的应用：通过案例教学，让学生掌握如何将数据分析应用于解决实际问题。

2.教学难点：

-数据清洗与整理：学生往往难以理解数据中的噪声和异常值处理，以及如何将原始数据转换为适合分析的形式。

-复杂数据分析方法的掌握：例如，如何使用回归分析、聚类分析等高级分析方法，这对学生的数学基础和逻辑思维能力要求较高。

-数据可视化的选择与设计：学生需要学会根据数据特点和分析目的选择合适的图表类型，以及如何设计出既美观又清晰的可视化作品，这需要一定的审美和创造力。四、教学方法与手段1.教学方法：

-讲授法：通过生动的语言和案例，向学生介绍数据分析的基本概念、步骤和方法，确保学生掌握核心知识。

-讨论法：组织学生就数据分析的实际问题进行小组讨论，激发学生的思考，培养解决问题的能力。

-实验法：指导学生利用教学软件进行数据分析实践操作，通过亲身体验加深对数据分析过程的理解。

2.教学手段：

-多媒体设备：使用PPT、视频等展示数据分析实例，直观呈现数据分析过程，帮助学生理解抽象概念。

-教学软件：运用Excel、Tableau等教学软件进行实操演示，让学生在实际操作中掌握数据分析技巧。

-网络资源：整合优质网络资源，为学生提供丰富的学习资料和实践案例，拓展学习视野。五、教学过程首先，我会引导同学们回顾上一节课的内容，复习数据的收集和存储，为今天的《数据分析与可视化》做好铺垫。

1.导入新课

同学们，上节课我们学习了如何收集和存储数据，那么收集来的数据有什么用呢？这节课我们将一起学习如何分析这些数据，并从中获取有价值的信息。

2.知识讲解

首先，我会给大家讲解数据分析的基本概念、步骤和方法。

（1）数据分析的基本步骤：数据清洗、数据整理、数据分析、数据可视化。

（2）数据清洗：去除数据中的噪声和异常值，确保分析结果的准确性。

（3）数据整理：将原始数据转换为适合分析的形式，如制作表格、图表等。

（4）数据分析：运用各种分析方法，如描述性统计、回归分析等，对数据进行分析。

（5）数据可视化：将分析结果以图表、图像等形式展示，使数据更加直观。

3.实例演示

（1）使用Excel进行数据清洗和整理。

（2）运用Excel的图表功能，展示数据可视化效果。

（3）讲解如何根据数据特点和分析目的选择合适的图表类型。

4.学生实操

现在，请同学们打开电脑，跟随我一起进行实操练习。

（1）在Excel中导入一组数据，进行数据清洗和整理。

（2）尝试使用不同的图表类型展示数据，比较它们的优缺点。

（3）小组讨论：如何将数据分析应用于解决实际问题？

5.课堂讨论

同学们，你们在实操过程中遇到了哪些问题？让我们一起讨论解决。

（1）数据清洗中，如何处理缺失值和异常值？

（2）数据整理时，如何选择合适的表格和图表形式？

（3）在数据可视化过程中，如何使图表更加美观、清晰？

6.知识拓展

现在，让我们拓展一下知识，了解一些高级数据分析方法。

（1）回归分析：探究两个或多个变量之间的关系。

（2）聚类分析：将相似的数据点分为一类，用于发现数据中的规律。

（3）时间序列分析：分析随时间变化的数据，预测未来趋势。

7.课堂小结

8.作业布置

请同学们完成以下作业：

（1）运用所学知识，对一组数据进行清洗、整理、分析和可视化。

（2）撰写一篇数据分析报告，阐述数据分析过程和结果。

（3）思考：如何将数据分析与所学专业相结合，为未来的职业生涯做好准备？六、拓展与延伸1.拓展阅读材料：

-《数据科学入门》：介绍数据科学的基本概念、工具和技术，帮助学生更深入地理解数据分析的科学性和应用范围。

-《数据可视化实战》：通过丰富的案例，展示不同场景下的数据可视化技术和方法，提升学生的视觉表达能力和设计思维。

-《Excel数据分析与处理技巧》：深入讲解Excel在数据分析中的高级应用，包括函数、图表、数据透视表等，增强学生的实际操作能力。

2.课后自主学习和探究：

-研究数据分析在实际行业中的应用，如金融、市场营销、教育等领域，了解不同行业的数据分析需求和特点。

-探索数据可视化工具的其他选项，如GoogleCharts、D3.js等，比较它们与Excel、Tableau在功能、易用性等方面的差异。

-尝试使用Python、R等编程语言进行数据分析，通过实际编程练习，理解编程在数据分析中的重要性。

-阅读数据分析相关的学术文章和案例研究，了解数据分析领域的前沿动态和最新研究成果。

-参与在线数据分析和可视化竞赛，如Kaggle等，通过解决实际问题，提高数据分析能力和团队协作能力。七、作业布置与反馈1.作业布置：

（1）请同学们运用本节课所学的数据分析方法，对以下数据进行清洗、整理、分析和可视化：

-学生成绩数据集（包括学生姓名、性别、年龄、各科成绩等）

-某电商平台的销售数据（包括商品名称、销售数量、销售额、销售日期等）

分析要求：选择至少两种不同的可视化工具，制作图表展示数据特点，并简要阐述数据分析过程和结论。

（2）结合自己的兴趣和专业背景，选择一个实际数据集，进行探索性数据分析（EDA），撰写数据分析报告。

2.作业反馈：

在批改作业过程中，我将关注以下几个方面：

（1）数据清洗和整理的准确性：检查学生是否能够正确处理数据中的噪声和异常值，以及数据整理是否合理。

（2）数据分析方法的正确性：评估学生是否能够根据数据特点选择合适的分析方法，并正确运用。

（3）数据可视化的效果：评价学生制作的图表是否清晰、美观，是否能够直观地展示数据特点。

（4）分析报告的完整性：检查学生撰写的分析报告是否包含数据分析过程、结果和结论。

针对作业中存在的问题，我将给出以下反馈：

（1）对于数据清洗和整理不准确的地方，指导学生如何更有效地识别和处理噪声、异常值。

（2）对于数据分析方法的错误，为学生提供相关知识点复习资料，帮助学生巩固相关概念。

（3）针对数据可视化效果不佳的情况，给出优化建议，如调整图表类型、颜色搭配等。

（4）对于分析报告不完整的问题，指导学生如何撰写结构清晰、内容完整的分析报告。八、板书设计1.标题：《数据分析与可视化》

2.板书结构：

-数据分析基本步骤

-数据清洗

-数据整理

-数据分析

-数据可视化

-常用数据分析工具

-Excel

-Tableau

-数据可视化类型

-柱状图

-折线图

-饼图

-散点图

-其他（根据实际情况拓展）

3.重点与难点：

-数据清洗与整理方法

-数据分析技巧

-数据可视化选择与设计

4.实例演示：

-数据集：学生成绩、电商平台销售数据

-分析方法：描述性统计、回归分析等

-可视化工具：Excel、Tableau

5.作业布置：

-数据分析与可视化实践

-探索性数据分析（EDA）报告

6.板书艺术性与趣味性：

-使用不同颜色的粉笔，突出重点内容

-结合图表、符号等元素，使板书更加生动、形象

-创设情境，以故事或案例引入，激发学生兴趣课后作业-利用Excel对以下数据集进行数据分析与可视化：

-数据集1：某商品在最近一个月的销售记录，包括日期、销售数量、销售额。

-数据集2：某班级学生的期中考试成绩，包括语文、数学、英语成绩。

-完成以下题型练习：

2.题型一：数据清洗

-问题描述：数据集1中存在缺失值和异常值，请进行清洗处理。

-答案示例：删除缺失值，对异常值进行修正或删除。

3.题型二：数据整理

-问题描述：将数据集2按照总分进行排序，并提取前10名学生的数据。

-答案示例：使用Excel的排序功能，然后利用筛选功能提取前10名学生的数据。

4.题型三：描述性统计分析

-问题描述：对数据集1中的销售数量和销售额进行描述性统计分析，包括均值、中位数、标准差等。

-答案示例：利用Excel的描述统计功能，得出销售数量和销售额的均值、中位数、标准差等统计指标。

5.题型四：回归分析

-问题描述：对数据集2中的语文成绩和数学成绩进行回归分析，探究两者之间的关系。

-答案示例：使用Excel的回归分析工具，得出回归方程，分析两者之间的相关性。

6.题型五：数据可视化

-问题描述：根据数据集1，制作销售数量和销售额的折线图，展示最近一个月的销售趋势。

-答案示例：在Excel中选择折线图，设置合适的日期轴和数值轴，展示销售数量和销售额的变化趋势。反思改进措施-结合实际案例，让学生在课堂上进行数据分析实践，增强学生的动手能力和实际问题解决能力。

-利用多媒体教学工具，如PPT、视频等，直观展示数据分析过程，帮助学生更好地理解抽象概念。

2.存在主要问题：

-教学组织方面：课堂讨论时间不足，学生之间的交流与合作有