第 3章数据处理与应用3.3数据分析与可视化 -高中教学同步《信息技术-数据与计算》说课稿（人民教育出版社）

第3章数据处理与应用3.3数据分析与可视化-高中教学同步《信息技术-数据与计算》(说课稿）（人民教育出版社）一、教学内容

教材章节：第3章数据处理与应用3.3数据分析与可视化

内容：本节课主要围绕数据分析与可视化展开，包括数据的收集、整理、分析以及利用图表进行数据展示。具体内容包括数据的基本概念、数据的收集方法、数据整理技巧、数据分析方法以及数据可视化工具的使用。通过本节课的学习，学生能够掌握数据的基本处理方法，提高数据分析与可视化的能力。二、核心素养目标

本节课旨在培养学生的信息意识、计算思维和数字化学习与创新等核心素养。学生将通过实际操作，学会运用信息技术进行数据处理，培养对数据变化的敏感度，提高信息素养；通过数据分析与可视化，锻炼逻辑思维和问题解决能力，培养计算思维；同时，通过项目实践，激发学生创新意识，提升数字化学习与创新能力。三、教学难点与重点

1.教学重点

①数据的收集与整理：重点指导学生掌握如何有效地从不同渠道收集数据，以及如何对收集到的数据进行初步的整理和清洗，为后续分析做准备。

②数据分析方法的运用：强调学生能够运用统计学的基本方法对数据进行描述性分析，包括计算平均值、中位数、众数等，并能够解释这些统计量的意义。

③数据可视化技巧：着重于图表的选择与制作，包括柱状图、折线图、饼图等，以及如何通过图表清晰地传达数据信息。

2.教学难点

①数据分析思维的培养：帮助学生建立数据分析的思维方式，能够从数据中发现问题、提出假设，并设计合理的分析策略。

②数据可视化设计的合理性：难点在于指导学生如何设计直观、易理解的图表，避免图表设计的误导性，确保数据可视化能够准确地反映数据特征。

③数据处理工具的使用：学生需要掌握至少一种数据处理工具（如Excel、SPSS等）的基本操作，并能应用于实际的数据分析中，这是一个操作技能的难点。四、教学资源准备

1.教材：确保每位学生都有本节课所需的教材《信息技术-数据与计算》。

2.辅助材料：准备与教学内容相关的图片、图表、数据集等，以及相关的视频教程，以帮助学生更好地理解数据分析与可视化的概念。

3.实验器材：准备计算机实验室，确保学生能够使用Excel等数据处理软件进行实践操作。

4.教室布置：设置分组讨论区，提供白板和标记笔，以便学生进行小组讨论和展示。五、教学过程设计

1.导入新课（5分钟）

目标：引起学生对数据分析与可视化的兴趣，激发其探索欲望。

过程：

开场提问：“同学们，你们在生活中遇到过需要处理大量信息的情况吗？比如，如何从繁多的数据中找到有用的信息？”

展示一些关于数据分析与可视化的实际应用案例，如市场分析报告、天气趋势图等，让学生初步感受数据分析与可视化的魅力。

简短介绍数据分析与可视化的基本概念和重要性，指出它们在现代社会中的广泛应用，为接下来的学习打下基础。

2.数据分析与可视化基础知识讲解（10分钟）

目标：让学生了解数据分析与可视化的基本概念、组成部分和原理。

过程：

讲解数据分析与可视化的定义，包括其主要组成元素，如数据收集、数据处理、数据分析和数据展示。

详细介绍数据分析与可视化的组成部分，使用图表或示意图展示数据流程。

3.数据分析与可视化案例分析（20分钟）

目标：通过具体案例，让学生深入了解数据分析与可视化的特性和重要性。

过程：

选择几个典型的数据分析与可视化案例进行分析，如社交媒体数据分析、消费者行为分析等。

详细介绍每个案例的背景、特点和意义，让学生全面了解数据分析与可视化的多样性或复杂性。

引导学生思考这些案例对实际生活或学习的影响，以及如何应用数据分析与可视化解决实际问题。

4.学生小组讨论（10分钟）

目标：培养学生的合作能力和解决问题的能力。

过程：

将学生分成若干小组，每组选择一个数据分析与可视化的主题进行深入讨论，如如何使用图表提高信息传达效率。

小组内讨论该主题的现状、挑战以及可能的解决方案。

每组选出一名代表，准备向全班展示讨论成果。

5.课堂展示与点评（15分钟）

目标：锻炼学生的表达能力，同时加深全班对数据分析与可视化的认识和理解。

过程：

各组代表依次上台展示讨论成果，包括主题的现状、挑战及解决方案。

其他学生和教师对展示内容进行提问和点评，促进互动交流。

教师总结各组的亮点和不足，并提出进一步的建议和改进方向。

6.课堂小结（5分钟）

目标：回顾本节课的主要内容，强调数据分析与可视化的重要性和意义。

过程：

简要回顾本节课的学习内容，包括数据分析与可视化的基本概念、组成部分、案例分析等。

强调数据分析与可视化在现实生活或学习中的价值和作用，鼓励学生进一步探索和应用数据分析与可视化。

布置课后作业：让学生使用Excel或其他工具，对一组数据进行处理和分析，并制作相应的可视化图表，以巩固学习效果。

（注：以下内容为教学过程设计的示例，具体内容需根据实际教学情况进行调整。）

7.课后拓展（5分钟）

目标：鼓励学生进一步探索和学习。

过程：

介绍一些数据分析与可视化的在线资源和学习平台，如Coursera、edX等。

推荐一些与数据分析与可视化相关的书籍和学术论文，供学生课后阅读和深入研究。

鼓励学生在日常生活中尝试应用数据分析与可视化，如分析个人消费习惯、规划学习时间等。六、知识点梳理

1.数据收集的方法与途径

-调查法：包括问卷调查、访谈、实验观察等。

-数据库查询：利用现有数据库获取数据。

-网络数据挖掘：从互联网上获取数据。

2.数据处理的基本步骤

-数据清洗：去除无效、重复或错误的数据。

-数据整合：将来自不同来源的数据进行合并。

-数据转换：将数据转换为适合分析的格式。

3.数据分析的基本方法

-描述性统计：包括计算平均值、中位数、众数、方差等。

-推理性统计：包括假设检验、相关分析、回归分析等。

-聚类分析：根据相似性将数据分组。

4.数据可视化技术

-基本图表类型：柱状图、折线图、饼图、散点图、热力图等。

-图表设计原则：清晰、简洁、易理解。

-数据可视化工具：Excel、Tableau、PowerBI等。

5.数据库管理

-数据库的基本概念：表、记录、字段等。

-SQL语句：数据查询、更新、插入、删除等操作。

-数据库设计：范式、规范化、数据完整性等。

6.数据挖掘与机器学习

-基本概念：数据挖掘、机器学习、预测分析等。

-常用算法：分类算法、回归算法、聚类算法等。

-机器学习模型：决策树、神经网络、支持向量机等。

7.数据安全与隐私保护

-数据加密：对敏感数据进行加密处理。

-数据脱敏：去除或替换数据中的敏感信息。

-遵守相关法律法规：确保数据处理的合法合规。

8.数据分析与可视化的实际应用

-市场分析：消费者行为分析、市场趋势预测等。

-财务分析：财务报表分析、风险评估等。

-人力资源管理：员工绩效评估、人才招聘等。

9.数据分析与可视化发展趋势

-大数据技术：大数据处理、存储和分析。

-人工智能：在数据分析与可视化中的应用。

-云计算：为数据分析与可视化提供弹性资源。七、板书设计

1.数据收集方法

①调查法

②数据库查询

③网络数据挖掘

2.数据处理步骤

①数据清洗

②数据整合

③数据转换

3.数据分析方法

①描述性统计

②推理性统计

③聚类分析

4.数据可视化技术

①基本图表类型

②图表设计原则

③数据可视化工具

5.数据库管理

①数据库基本概念