第16节 图书借阅“琅琊榜”（二）-数据分析与可视化 教学设计 - 2023-2024学年信息技术湘电子版（2019）七年级下册

第16节图书借阅“琅琊榜”（二）——数据分析与可视化教学设计-2023-2024学年信息技术湘电子版（2019）七年级下册课题：科目：班级：课时：计划1课时教师：单位：一、教学内容分析1.本节课的主要教学内容：第16节图书借阅“琅琊榜”（二）——数据分析与可视化，涉及信息技术湘电子版（2019）七年级下册第16章的内容，主要包括数据分析的基本概念、数据处理方法以及使用Excel进行数据可视化的技巧。

2.教学内容与学生已有知识的联系：本节课的教学内容与学生之前学习的数据处理和Excel基本操作密切相关，通过复习巩固这些知识，帮助学生更好地理解和应用数据分析与可视化技术。二、核心素养目标分析本节课旨在培养学生的信息意识、计算思维、数字化学习与创新等核心素养。学生将通过数据分析实践，提升信息获取、处理和表达能力；通过计算思维训练，提高逻辑推理和问题解决能力；同时，通过数字化工具的应用，增强创新意识和实践操作能力。三、教学难点与重点1.教学重点，

①理解并掌握数据分析的基本概念和数据处理方法，能够识别和提取数据中的关键信息。

②学会使用Excel等工具进行数据整理、计算和分析，并能制作出直观的数据可视化图表。

③能够根据数据分析结果提出合理的建议或解决方案。

2.教学难点，

①理解并应用数据分析中的统计概念，如平均数、中位数、众数等，并能正确解释这些统计量的意义。

②学会运用Excel的高级功能，如数据透视表、图表类型选择和自定义等，进行复杂的数据分析。

③在实际操作中，能够灵活运用数据分析技巧，解决实际问题，并将分析结果有效地呈现给他人。四、教学方法与手段教学方法：

1.讲授法：结合实例，讲解数据分析的基本概念和数据处理方法，帮助学生建立初步的认识。

2.讨论法：组织学生分组讨论，分析实际案例，培养团队协作能力和批判性思维。

3.实验法：引导学生亲自动手操作，使用Excel进行数据处理和可视化，提高实践能力。

教学手段：

1.多媒体展示：利用PPT展示数据分析流程和Excel操作步骤，提高教学直观性。

2.在线资源：引入网络资源，如数据分析案例库，拓展学生的知识视野。

3.实践平台：使用在线Excel平台或模拟软件，让学生在虚拟环境中进行实践操作，增强互动性和趣味性。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的兴趣，激发其探索欲望。

过程：

开场提问：“你们知道数据分析是什么吗？它在我们的日常生活中扮演着怎样的角色？”

展示一些关于数据分析在商业、科学研究、体育竞技等领域的应用图片或视频片段，让学生初步感受数据分析的魅力或特点。

简短介绍数据分析的基本概念和重要性，为接下来的学习打下基础。

2.数据分析基础知识讲解（10分钟）

目标：让学生了解数据分析的基本概念、组成部分和原理。

过程：

讲解数据分析的定义，包括其主要组成元素或结构。

详细介绍数据分析的组成部分，如数据收集、数据清洗、数据探索、数据分析、数据可视化等，使用图表或示意图帮助学生理解。

3.数据分析案例分析（20分钟）

目标：通过具体案例，让学生深入了解数据分析的特性和重要性。

过程：

选择几个典型的数据分析案例进行分析，如用户行为分析、市场趋势预测等。

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解决实际问题。

小组讨论：将学生分成小组，每组讨论一个案例，分析其数据来源、分析方法以及可能的结果。

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，每组选择一个与数据分析相关的主题进行深入讨论，如如何改进学校图书馆的借阅系统。

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，包括数据分析的基本概念、组成部分、案例分析等。

强调数据分析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。

布置课后作业：让学生撰写一篇关于数据分析的短文或报告，以巩固学习效果，并鼓励他们在日常生活中尝试应用数据分析的技巧。六、教学资源拓展1.拓展资源：

-数据分析案例库：收集并整理不同领域的数据分析案例，包括商业、教育、医疗、体育等，以供学生参考和模仿。

-数据可视化工具介绍：介绍常用的数据可视化工具，如Tableau、PowerBI等，让学生了解不同工具的特点和适用场景。

-数据清洗和处理方法：提供数据清洗和处理的相关资料，包括缺失值处理、异常值检测、数据整合等，帮助学生掌握数据预处理的基本技能。

-数据分析方法教程：提供不同数据分析方法的教程，如描述性统计、推断性统计、时间序列分析等，让学生了解数据分析的方法论。

2.拓展建议：

-鼓励学生参与数据分析竞赛：参加如Kaggle等数据分析竞赛，通过实际操作提升数据分析能力，并与其他数据分析师交流学习。

-建议学生阅读相关书籍：推荐《Python数据分析》、《数据科学入门》等书籍，让学生在课外自主学习和探索数据分析的深度知识。

-组织学生参与数据分析项目：结合学校或社区的实际需求，组织学生参与数据分析项目，将所学知识应用于实际问题解决。

-鼓励学生关注数据分析相关网站和论坛：如StackOverflow、Reddit的数据科学版块等，让学生了解数据分析领域的最新动态和技术趋势。

-建议学生尝试使用开源数据分析软件：如R、Python等，通过实际操作学习数据分析编程，提高数据处理和分析的能力。

-引导学生进行数据分析实践：鼓励学生在日常生活中收集数据，如家庭用电量、购物记录等，进行数据分析，提高数据分析的实际应用能力。

-组织学生参观数据分析公司：邀请数据分析公司的专家来校讲座，让学生了解数据分析在现实工作中的应用，拓宽视野。

-建议学生加入数据分析社群：加入如DataScienceCentral、DataCamp等社群，与其他数据分析师交流心得，共同进步。七、板书设计1.知识点阐述

①数据分析的基本概念

②数据处理的步骤

③Excel在数据分析中的应用

2.词汇和句子

①数据分析：对大量数据进行收集、整理、分析和解释的过程。

②数据处理：包括数据清洗、数据转换、数据整合等步骤。

③Excel：一种电子表格软件，用于数据管理、分析和可视化。

3.知识结构图

①数据分析流程

-数据收集

-数据清洗

-数据探索

-数据分析

-数据可视化

②Excel功能模块

-数据输入与编辑

-数据排序与筛选

-公式与函数应用

-数据图表制作

-数据透视表与数据分析工具包

4.重点案例

①用户行为分析案例：展示如何通过数据分析了解用户行为模式。

②市场趋势预测案例：说明如何利用数据分析预测市场趋势。

5.学习目标

①理解数据分析的基本概念和流程。

②掌握Excel在数据分析中的应用技巧。

③能够运用数据分析解决实际问题。八、课后拓展1.拓展内容：

-阅读材料：《数据科学入门》一书，介绍数据科学的基本概念、方法和应用，帮助学生了解数据分析的前沿领域。

-视频资源：《数据分析基础教程》系列视频，通过实际操作演示Excel在数据分析中的应用，如数据透视表、图表制作等。

-实际案例：《数据分析在商业决策中的应用》案例分析，展示数据分析如何帮助企业在市场竞争中取得优势。

-数据集资源：提供一些公开的数据集，如人口统计数据、消费行为数据等，让学生自行下载和分析。

2.拓展要求：

-鼓励学生利用课后时间阅读《数据科学入门》一书，了解数据分析的基本概念和方法，特别是与Excel相关的数据分析技巧。

-观看《数据分析基础教程》系列视频，跟随视频中的操作步骤，实际操作Excel进行数据分析，巩固所学知识。

-分析提供的实际案例，思考数据分析在商业决策中的作用，尝试将所学数据分析方法应用于实际案例中。

-下载并分析公开的数据集，通过实际操作练习数据处理、数据分析和数据可视化的技能。

-学生可以记录下自己在分析过程中的疑问和心得，准备在下节课上与同学和教师分享。

-教师可以提供以下指导：

-针对阅读材料和视频资源，提供详细的阅读指南和观看建议。

-安排小组讨论时间，让学生分享自己的学习心得和遇到的问题。

-针对学生的疑问，提供解答和额外的辅导。

-鼓励学生尝试使用不同的数据分析工具，如Python、R等，以拓宽数据分析的视野。

-引导学生思考数据分析的伦理问题，如数据隐私、数据安全等。

-组织学生进行数据分析项目，将所学知识应用于实际问题的解决中。课堂小结，当堂检测课堂小结：

今天我们学习了数据分析的基本概念和Excel在数据分析中的应用。通过本节课的学习，我们了解到数据分析是一个从数据收集、处理到分析、可视化的完整过程。以下是本节课的重点内容：

1.数据分析的基本概念：数据分析是对大量数据进行收集、整理、分析和解释的过程，目的是从数据中提取有价值的信息，为决策提供依据。

2.数据处理的步骤：数据处理包括数据清洗、数据转换、数据整合等步骤，这些步骤是进行数据分析的基础。

3.Excel在数据分析中的应用：Excel是一种强大的电子表格软件，可以用于数据管理、分析和可视化。我们学习了如何使用Excel进行数据排序、筛选、使用公式和函数、制作图表等。

4.数据可视化：数据可视化是将数据以图形或图像的形式展示出来，便于人们理解和分析数据。

当堂检测：

1.简述数据分析的基本步骤。

答案：数据分析的基本步骤包括数据收集、数据清洗、数据探索、数据分析、数据可视化。

2.解释什么是数据清洗，并举例说明。

答案：数据清洗是指对数据进行预处理，包括去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等。例如，在分析学生成绩时，需要清洗掉成绩中的异常值。

3.列举Excel中常用的数据分析功能，并说