第2章需求分析与数据采集2.3数据结构化与数据清洗 -高中教学同步《信息技术数据管理与分析》教案（人教-中图版2019）

第2章需求分析与数据采集2.3数据结构化与数据清洗-高中教学同步《信息技术数据管理与分析》(教案）（人教-中图版2019）主备人备课成员教学内容本章选自《信息技术数据管理与分析》（人教-中图版2019）第2章“需求分析与数据采集”中的2.3节“数据结构化与数据清洗”。教学内容主要包括以下方面：

1.数据结构化的概念与意义：介绍数据结构化的定义，探讨其在数据分析和处理中的重要性。

2.数据结构化方法：学习常见的数据结构化方法，如规范命名、分类编码、层级划分等。

3.数据清洗的必要性：阐述数据清洗在数据分析过程中的作用，提高数据质量。

4.数据清洗方法：掌握数据清洗的基本方法，包括缺失值处理、异常值检测与处理、重复值处理等。

5.数据清洗工具：介绍常用的数据清洗工具，如Excel、Python等，并进行实操演练。

教学内容紧密围绕教材，旨在帮助学生掌握数据结构化与数据清洗的基本知识和技能，为后续数据分析打下坚实基础。核心素养目标1.数据素养：培养学生对数据敏感度，提升数据分析与处理的思维能力，使其能够理解数据的结构化对于数据分析的重要性。

2.信息素养：通过实践操作，增强学生对信息处理流程的掌握，特别是在数据清洗环节，提高信息筛选、处理和优化能力。

3.解决问题能力：训练学生运用所学知识解决实际数据问题的能力，培养其在面对复杂数据时，能够合理选择并应用数据结构化和清洗方法。

4.团队协作与交流：鼓励学生在学习过程中相互协作，通过讨论与交流，共同完成数据结构化和清洗的任务，提高沟通与协作能力。

5.创新意识：激发学生思考数据管理的新方法，培养其在数据结构化和清洗过程中的创新意识和能力，为数据管理与分析提供新思路。学情分析本课程面向高中年级学生，他们在知识层面已具备一定的信息技术基础，对数据管理与分析有初步了解。在能力方面，学生具备基本的计算机操作技能和逻辑思维能力，但在数据处理与分析的实际应用上，仍需加强。以下是具体分析：

1.知识层面：学生对数据库的基本概念有所了解，但对于数据结构化和数据清洗的深入知识掌握不足，对实际操作中遇到的问题处理能力有限。

2.能力方面：大部分学生具备一定的信息检索和处理能力，但在面对复杂、不规范数据时，结构化和清洗数据的能力较弱。此外，学生的编程能力参差不齐，对使用Python等工具进行数据清洗的能力有限。

3.素质方面：学生在团队协作、沟通交流方面表现良好，有利于在课堂中进行小组讨论和实践操作。但在创新意识方面，部分学生仍较保守，需要教师引导和激发。

4.行为习惯：学生对于实操性较强的课程内容表现出较高的兴趣，但部分学生可能存在依赖心理，习惯于等待教师解决问题，缺乏主动探究的精神。学具准备多媒体课型新授课教法学法讲授法课时第一课时师生互动设计二次备课教学资源1.硬件资源：计算机、投影仪、打印机。

2.软件资源：Excel、Python编程环境、数据清洗相关软件工具。

3.课程平台：校园网络教学平台、电子教室管理系统。

4.信息化资源：教学课件、电子教材、教学视频、在线习题库。

5.教学手段：讲授、案例分析、小组讨论、实操演练、互动问答、在线自测。教学过程设计1.导入环节（5分钟）

-利用校园网络平台展示一组杂乱无章的数据，提出问题：“如何将这组数据进行有效分析？”引导学生思考数据结构化的重要性。

-通过对比规范化和非规范化的数据，让学生直观感受数据清洗带来的变化，激发学习兴趣。

2.讲授新课（15分钟）

-讲解数据结构化的概念、意义以及常见方法，结合实际案例进行分析。

-介绍数据清洗的必要性，详细讲解缺失值处理、异常值检测与处理、重复值处理等数据清洗方法。

-演示使用Excel和Python进行数据清洗的操作步骤，强调操作要点。

3.巩固练习（10分钟）

-学生分组，每组分配一个具有实际意义的数据清洗任务，要求学生在规定时间内完成。

-教师巡回指导，解答学生在操作过程中遇到的问题，引导学生运用所学知识解决问题。

4.课堂提问与互动（5分钟）

-针对学生在练习过程中遇到的共性问题，进行提问和解答，加深学生对知识点的理解。

-邀请部分学生分享他们的数据清洗经验和方法，促进师生、生生之间的交流。

5.创新教学（5分钟）

-鼓励学生思考：在数据结构化和清洗过程中，有哪些可以改进和优化的地方？如何提高数据清洗的效率？

-学生提出自己的想法和解决方案，教师点评并给予指导。

6.核心素养能力拓展（5分钟）

-针对数据清洗过程中的实际问题，引导学生进行深入探讨，提高数据素养和信息素养。

-强调团队协作和沟通能力的重要性，鼓励学生在解决问题时相互协作、共享成果。

7.总结与反思（5分钟）

-教师对本节课的知识点进行简要回顾，强调数据结构化与数据清洗在实际应用中的重要性。

-学生反思本节课的学习过程，总结自己在数据清洗方面的收获和不足。

8.课后作业（课后自主完成）

-布置一个综合性的数据清洗任务，要求学生结合所学知识，独立完成。

-提供在线习题库，方便学生进行课后巩固和自测。

总计用时：45分钟

注意事项：

1.教学过程中，注重培养学生的动手能力和实际操作能力。

2.加强师生互动，关注学生的学习反馈，及时调整教学策略。

3.鼓励学生提问和分享，提高课堂氛围，促进学生全面发展。

4.注重课后作业的布置与检查，巩固学生对知识点的掌握。学生学习效果1.知识与技能：

-掌握了数据结构化的概念、意义以及常见方法，能够对数据进行有效分类和编码。

-学会了数据清洗的基本方法，如缺失值处理、异常值检测与处理、重复值处理等，提高了数据质量。

-熟悉了Excel、Python等数据清洗工具的使用，能够独立完成数据清洗任务。

2.过程与方法：

-通过分组讨论和实践操作，培养了团队协作和沟通能力，提高了数据分析和处理的速度与效率。

-学会在实际操作中遇到问题时，能够运用所学知识进行解决，增强了问题解决能力。

-掌握了通过对比、分析、总结等学习方法，对数据结构化与数据清洗的知识点有了更深入的理解。

3.情感态度与价值观：

-增强了对数据敏感度，认识到数据结构化和数据清洗在数据分析中的重要性，培养了良好的数据素养。

-提高了对信息技术的兴趣，激发了对数据管理与分析领域的学习热情。

-通过解决实际问题，体会到了学以致用的乐趣，增强了自信心和成就感。

4.核心素养能力：

-数据素养：学生能够理解数据的结构化与清洗对于数据分析的重要性，并运用所学知识对数据进行有效管理。

-信息素养：学生掌握了信息处理的基本流程，特别是在数据清洗环节，能够筛选、处理和优化信息。

-创新意识：学生在数据结构化和清洗过程中，能够主动思考新方法，提出创新性解决方案。

5.课后实践与应用：

-学生能够将所学知识应用于课后作业和实际项目中，独立完成数据结构化和清洗任务。

-通过课后习题库的练习，巩固了知识点，提高了对数据结构化与数据清洗技能的掌握程度。教学反思在本次教学过程中，我重点关注了学生对数据结构化与数据清洗知识点的掌握情况。从课堂表现来看，学生们对这一章节的内容表现出较高的兴趣，但在实际操作中仍存在一些问题。

首先，我发现部分学生在数据结构化方面的理解不够深入，对分类编码等方法的运用不够熟练。针对这一点，我计划在今后的教学中，多举一些实际例子，让学生更好地理解数据结构化的概念和意义。

其次，在数据清洗环节，学生们对缺失值处理、异常值检测等方法的掌握程度参差不齐。为了提高学生的实际操作能力，我打算在课后布置一些针对性的练习，让学生多加练习，熟练掌握数据清洗技巧。

另外，在课堂互动方面，我发现有些学生参与度不高，这可能是因为他们对这一章节的知识点还不够熟悉，担心在讨论中出错。为了提高学生的课堂参与度，我会在今后的教学中，多鼓励学生提问和分享，营造一个轻松、愉快的课堂氛围。

此外，我在教学过程中也注意到了一些创新的教学方法。例如，让学生分组完成实际数据清洗任务，这种形式有助于培养学生的团队协作能力。但在实际操作中，部分学生过于依赖组员，自己动手解决问题的能力有待提高。因此，我会在后续教学中，加强对学生独立解决问题的引导。

在课后作业方面，我发现部分学生对综合性数据清洗任务的完成情况不够理想。为了帮助学生更好地巩固知识点，我计划在课后加强作业辅导，针对学生的共性问题进行解答。典型例题讲解例题1：数据结构化

【题目】将以下一组数据进行结构化处理，并说明你的处理方法。

原始数据：张三，男，1999-01-01，北京清华大学，计算机科学与技术。

【答案】

结构化数据：

姓名：张三

性别：男

出生日期：1999-01-01

地址：北京

联系电话/p>

学校：清华大学

专业：计算机科学与技术

例题2：缺失值处理

【题目】以下数据表中的缺失值，你如何处理？

数据表：

|学号|姓名|年龄|性别|成绩|

|----|----|----|----|----|

|001|李四|18|男|NaN|

|002|王五|19|女|90|

|003|赵六|20|男|85|

【答案】

处理方法1：删除含有缺失值的行。

处理方法2：使用平均成绩填充缺失值。

处理方法3：联系学生获取缺失的成绩信息。

例题3：异常值检测

【题目】以下数据表中，如何检测出异常值？

数据表：

|学号|姓名|身高(cm)|

|----|----|--------|

|001|李四|175|

|002|王五|160|

|003|赵六|210|

|004|周七|130|

【答案】

异常值：赵六的身高210cm，周七的身高130cm。

处理方法：可以使用IQR（四分位距）方法检测异常值。

例题4：重复值处理

【题目】以下数据表中含有重复值，如何处理？

数据表：

|学号|姓名|课程|成绩|

|----|----|----|----|

|001|李四|数学|95|

|002|王五|数学|85|

|001|李四|数学|95|

|003|赵六|数学|90|

【答案】

处理方法：删除重复的行，保留一条记录即可。

例题5：数据清洗综合应用

【题目】以下是一份销售数据表，请对其进行数据清洗，包括结构化处理、缺失值处理、异常值检测和重复值处理。

数据表：

|销售人员|销售额(元)|销售日期|

|--------|----------|--------|

|张三|5000|2021-07-01|

|李四|NaN|2021-07-02|

|王五|8000|2021-07-03|

|赵六|12000|2021-07-04|

|张三|5000|2021-07-01|

【答案】

处理方法：

1.结构化处理：无特殊要求，保持原表结构。

2.缺失值处理：删除含有缺失值的行或联系销售人员进行数据补全。

3.异常值检测：观察销售额，如果存在明显偏离正常范围的值，可视为异常值。

4.重复值处理：删除重复的行。板书设计-数据结构化

-数据清洗

-缺失值处理

-异常值检测

-重复值处理

2.关键词：

-结构化：对数据进行分类、编码、层级划分等处理。

-清洗：去除数据中的错误、重复、异常等不完整或不准确的信息。

-缺失值：数据表中存在空缺的数据。

-异常值：与正常数据明显偏离的数据。

-重复值：数据表中重复出现的数据。

3.重点句子：

-数据结构化是数据分析和处理的基础。

-数据清洗可以提高数据质量，为数据分析提供准确的数据来源。

-缺失值处理、异常值检测和重复值处理是数据清