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）主备人备课成员课程基本信息1.课程名称：《信息技术数据管理与分析》

2.教学年级和班级：高中一年级（1）班

3.授课时间：2022年10月15日

4.教学时数：1课时

本节课主要内容为第二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，旨在帮助学生理解数据结构化的重要性，掌握数据清洗的基本方法和技巧，提高数据处理能力。核心素养目标分析本节课的核心素养目标主要包括信息素养和数据分析能力。通过本节课的学习，学生将能够理解数据结构化的概念，培养良好的信息组织与处理能力，提高信息素养；同时，学生将掌握数据清洗的基本方法，提升对数据的敏感度和处理能力，增强数据分析与解决问题的能力，为未来的学习和生活奠定坚实基础。学习者分析1.学生已经掌握了哪些相关知识：

-学生已经学习了信息技术的基本概念和基础操作。

-学生对数据的初步认识，包括数据的收集、整理和表示方法。

-学生具备了一定的Excel操作技能，如数据录入、基本公式运用等。

2.学生的学习兴趣、能力和学习风格：

-学生对信息技术和数据分析有一定的兴趣，尤其是对实际案例的应用感兴趣。

-学生具备一定的逻辑思维能力和动手操作能力，能够跟随教学步骤进行操作实践。

-学生的学习风格多样，有的喜欢自主学习，有的偏好合作学习，还有的喜欢通过实例来理解抽象概念。

3.学生可能遇到的困难和挑战：

-数据结构化和数据清洗的概念较为抽象，学生可能难以理解。

-学生可能在处理大量数据时感到繁琐，对数据清洗的方法和技巧掌握不足。

-部分学生可能在Excel操作中遇到困难，需要额外的指导和练习来提高操作熟练度。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-软硬件资源：教室内的计算机、投影仪、音响设备

-课程平台：学校指定的教学管理系统

-信息化资源：《信息技术数据管理与分析》教材、教学PPT、案例分析材料

-教学手段：小组讨论、案例分析、实操练习、课堂讲解教学流程1.导入新课（用时5分钟）

-利用上节课学习的数据整理知识，提问学生：“我们在整理数据时可能会遇到哪些问题？”

-引导学生思考数据在整理过程中的杂乱无章现象，从而引入本节课的主题“数据结构化与数据清洗”。

-展示一个实际案例，比如一个包含错误和不完整数据的Excel表格，让学生直观感受数据清洗的必要性。

2.新课讲授（用时15分钟）

-讲解数据结构化的概念，通过实例展示数据结构化的重要性，例如对比结构化数据和非结构化数据的查询效率。

-详细介绍数据清洗的定义和目的，通过几个具体的数据清洗步骤（如去除重复项、修正错误、填补缺失值）进行讲解。

-结合教材内容，演示如何在Excel中执行数据清洗的基本操作，包括使用条件格式、查找替换功能等。

3.实践活动（用时10分钟）

-分发含有错误数据的Excel表格，要求学生按照课堂讲解的方法进行数据清洗。

-设置一个数据清洗任务，要求学生独立完成，如删除重复的记录、纠正错误的格式等。

-提供一个数据集，让学生尝试进行简单的数据结构化操作，如将文本数据转换为日期格式。

4.学生小组讨论（用时10分钟）

-讨论数据清洗过程中可能遇到的问题，如如何快速识别和修正错误数据。

-分享各自在数据清洗过程中发现的有效方法，例如使用Excel的“数据验证”功能来限制数据输入。

-探讨数据清洗对后续数据分析的影响，例如清洗后的数据如何更好地支持决策制定。

5.总结回顾（用时5分钟）

-回顾本节课的重点内容，强调数据结构化和数据清洗在数据处理中的重要性。

-通过一个简短的小测验来检验学生对数据清洗方法的掌握情况。

-鼓励学生将所学知识应用到实际生活中，例如在家庭财务管理、学习进度跟踪中运用数据清洗技巧。教学资源拓展1.拓展资源：

-数据结构与算法：介绍数据结构（如数组、链表、栈、队列、树、图等）和常见算法（如排序、查找、递归等），这些是数据清洗和理解数据结构化的基础。

-数据分析工具：介绍除了Excel之外的数据分析工具，如Python的Pandas库、R语言等，这些工具在数据处理和清洗方面具有强大的功能。

-数据可视化：介绍数据可视化工具和技巧，如使用Excel的图表功能、Python的Matplotlib库等，帮助学生更好地理解和展示数据。

-实际案例分析：提供一些真实世界的数据清洗案例，让学生了解数据清洗在实际工作中的应用和挑战。

-数据隐私与安全：介绍数据隐私和安全的重要性，以及在进行数据清洗时如何保护敏感信息。

2.拓展建议：

-阅读拓展：建议学生阅读相关的书籍和学术论文，如《Python数据分析基础教程》、《数据科学入门》等，以加深对数据管理和分析的理解。

-实践操作：鼓励学生通过在线平台（如Kaggle、DataCamp等）参与实际的数据分析项目，将理论知识应用到实践中。

-学术活动：建议学生参加学校或社区的数据科学俱乐部，参与讨论和分享会，与同龄人交流学习经验。

-专业软件学习：推荐学生学习专业的数据分析软件，如SPSS、SAS等，这些软件在数据处理和分析方面具有丰富的功能。

-案例研究：鼓励学生选择一个感兴趣的行业或领域，研究该领域的数据清洗和分析案例，撰写研究报告。

-安全意识培养：提醒学生在处理数据时注意个人隐私和数据安全，学习相关的法律法规，了解如何在遵守法律的前提下进行数据清洗。典型例题讲解例题1：数据清洗

-题目：给定一个包含销售数据的Excel表格，其中部分日期数据格式错误（应为YYYY-MM-DD格式），请使用Excel工具将这些日期格式修正为正确的格式。

-解答：使用Excel的“查找和选择”功能，选择所有日期格式的数据，然后右键选择“格式单元格”，将格式设置为“日期”，并选择正确的日期格式。

例题2：去除重复项

-题目：在Excel表格中，有一列客户ID，其中包含多个重复值。请使用Excel的“数据工具”删除这些重复项。

-解答：选中包含客户ID的列，点击“数据”选项卡中的“删除重复项”按钮，按照提示操作，保留唯一值，删除重复项。

例题3：数据验证

-题目：为了确保数据输入的准确性，需要设置数据验证规则。对于“订单金额”列，要求输入的金额必须大于0且小于10000。

-解答：选中“订单金额”列，点击“数据”选项卡中的“数据验证”，设置允许输入的数据类型为“整数”，并设置“数据”为“介于”，最小值为1，最大值为10000。

例题4：缺失值处理

-题目：在Excel表格中，某些行的“产品名称”列数据缺失。请使用Excel填充功能，根据上下文推断并填充缺失的产品名称。

-解答：选中缺失产品名称的单元格，使用Excel的“快速填充”功能，根据周围的单元格内容自动填充缺失的数据。

例题5：数据转换

-题目：在Excel中，有一列数据为产品编码，格式为“AB-12345”，需要将编码中的数字部分提取出来，并转换为数值型数据。

-解答：在新的单元格中使用公式“=MID(A1,4,5)”，将提取出的数字部分转换为数值型数据，可以使用“VALUE”函数或直接格式转换。板书设计①数据结构化

-重点知识点：数据结构化的定义、目的和重要性

-重点词：结构化、非结构化、数据质量

-重点句：数据结构化是提高数据质量和分析效率的关键步骤。

②数据清洗

-重点知识点：数据清洗的概念、方法和步骤

-重点词：清洗、去重、修正、填充

-重点句：数据清洗旨在确保数据的准确性和一致性，为数据分析奠定基础。

③数据清洗工具与技巧

-重点知识点：Excel中的数据清洗工具和技巧

-重点词：查找和选择、数据验证、快速填充

-重点句：掌握Excel中的数据清洗工具和技巧，可以高效地进行数据预处理。反思改进措施（一）教学特色创新

1.引入实际案例：在教学过程中，我尝试引入实际的数据清洗案例，让学生能够直观地理解数据清洗的重要性和实际应用。

2.互动式教学：我鼓励学生在课堂上积极提问和参与讨论，通过小组合作的方式，让学生在实践中学习和解决问题。

（二）存在主要问题

1.学生参与度不均：在小组讨论环节，我发现部分学生参与度较高，而另一部分学生则较为被动，这可能影响了整体的学习效果。

2.教学评价方式单一：目前，我对学生的评价主要依赖于课堂表现和期末考试，这种方式可能无法全面反映学生的学习情况。

3.校企合作不足：虽然课程内容与实际工作紧密相关，但缺乏与企业的深度合作，导致学生难以接触到行业内的最新技术和应用。

（三）改进措施

1.提高学生参与度：我将调整课堂活动设计，确保每个学生都有机会参与到讨论和实践活动中