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浙教版 (2020)九年级全册第4课 数据分析应用实例公开课教案
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这是一份浙教版 (2020)九年级全册第4课 数据分析应用实例公开课教案，共4页。教案主要包含了明确分析的目的和思路，数据收集和整理，数据分析与数据可视化，撰写报告等内容，欢迎下载使用。
课题
数据分析应用实例
单元
第一单元
学科
信息技术
年级
九年级
学习
目标
知识目标：了解完整的数据分析过程
技能目标：掌握数据分析的一般方法，感受数据分析在生活中的作用。
情感目标：通过数据分析的学习，提高学生对生活中事物进行处理的乐趣。
重点
掌握数据分析的一般方法，感受数据分析在生活中的作用。
难点
掌握数据分析的一般方法，感受数据分析在生活中的作用。
教学过程
教学环节
教师活动
学生活动
设计意图
导入新课
右图是“2019年春节抗州市空气质量情况研究报告”，这样的研究报告是怎样统计出来的，今天我们通过这个实例来学习数据如何分析处理并撰写报告。
观察图片思考并回答问题
激发学生学习兴趣并快速进入学习状态
讲授新课
数据分析在日常工作和生活中应用广泛，如智能推荐、交通疏导、能源调控等。
虽然数据分析的应用场景各不相同，但是其分析过程和方法基本相似。
例如，要研究春节期间全国空气质量的情况，可以按照以下过程进行。
一、明确分析的目的和思路
研究空气质量情况，分析污染源或主要污染物，将有助于治理环境污染、改善人们的健康状况。
空气质量情况有一个常用的衡量指标一一空气质量指数(简称AQ)。
它描述了空气污染程度和对身体健康的影响，如表所示。
PM2.5、PMI0、二氧化硫等六项主要污染物的浓度值是AQ计算与评价的主要依据，可利用这些数据研究。
二、数据收集和整理
确定好具体需要哪些数据后，就可以登录相关空气质量实时发布网站查询所需的数据。
这些网站一般每小时会更新数据，但不提供数据文件的下载服务。
若用户想要收集某段时间内的所有数据，则需要手动查询并记录每小时的数据，工作量非常大。
因此，在遵循网络道德规范、确保数据真实有效的前提下，也可以从网上下载他人整理好的开放的数据文件。
本次研究采用他人整理好的开放的数据文件，经过数据规范化、査重等处理，最后得到两万多条数据，结果如图所示。
三、数据分析与数据可视化
数据准备好以后，就可以进行数据分析了。
由于要对两万多条数据进行分组、批量计算等处理，利用电子表格处理软件进行分析效率较低。
因此，可以选用 Pythn语言编写程序，借助第三方库“ pandas”实现数据的读取、分组、批量计算等。
1.读取数据
“pandas”库提供“read_ excel”函数，用于快速加载Excel表格中的数据。
如图所示，利用 read_excel函数将“ AqIdata.xlsx”文件中的数据载入对象“df”中后，可以用“inf”函数观察“df”中数据的行数、列名称、数据类型等情况，再用形如“df[＇列名称]”的代码访问相应列的数据。
程序运行后得到26424条数据，具体情况如图所示。
2.处理分析
读取数据后，就可以针对不同的分析要求，采用合理的分析方法进行处理和分析。
首先，采用平均分析法分析全国整体空气质量状况。
如图所示，用grupby”函数将“df＂”中的数据按“time”列的空气质量监测时间分组
再用“mean”函数批量计算各组的AQI平均值，处理结果如图所示。
为了更直观地呈现上述计算结果，使用第三方库“ matpltlib”的“ pyplt子库绘制折线图，绘制方法和代码如图所示
可视化结果如图所示。
全国AQI的变化情况正好与全国人民集中燃放烟火的情况吻合
2019年2月5日凌晨2点空气污染最严重，当时AQI平均值接近180。
再用相同方法研究PM2.5等指数的变化情况，结果如图所示
接着，就可以根据AOI和各污染物浓度的变化情况，采用对比分析法寻找导致空气质量变化的主要原因。
对照发现，PM2.5、PM10和二氧化硫的浓度变化情况与AQI基本一致，是导致空气质量变化的主要原因。
为了进一步研究这三个指数在全国空气污染最严重时的污染情况，需要统计当时各城市的主要污染物。
如图所示，根据“time”列的值对数据进行筛选，选取监测时间为“2019-02-0502:000”的数据
用“ value_ cunts”函数统计“main_ pllutin”列中各污染物出现的次数，处理结果如图所示。
可见当时PM2.5和PM10是各城市的主要污染物，污染情况比较严重。
除了前面所做的分析之外，还可以采用分组分析法，研究不同时段或不同城市的空气质量情况等。
四、撰写报告
数据分析完成后，一般要撰写分析报告，对分析结果做进一步的阐述。
数据分析报告的主要内容包括:
介绍数据分析的背景和意义、展示分析的过程和结果、提出相关建议或解决方案等。
一份高质量的报告，可以让人们快速了解数据分析中的关键信息和研究价值。
课堂练习
在本课分析结果的基础上，进一步研究自己所在城市的空气质量情况，并撰写分析报告。
通过教师的讲解，以小组合作的方式，开展探讨交流，完成任务。
亲身感受，共同合作完成任务
通过教师的讲解，以小组合作的方式，开展探讨交流，完成任务。
通过教师的讲解，以小组合作的方式，开展探讨交流，完成任务。
通过教师的讲解，以小组合作的方式，开展探讨交流，完成任务。
学生小组间讨论，共同完成任务，并分组汇报。
通过小组合作，加强学生组内团结、共同完成任务
增强对知识的掌握
加强学生组内团结、共同完成任务
加强学生组内团结、共同完成任务
加强学生组内团结、共同完成任务
培养学生独立完成练习的能力。
课堂小结
分小组总结归纳，教师补充。
各组汇报总结，其他小组成员做补充。
锻炼学生的总结能力，逻辑思维、语言表达能力。
布置作业
1.查找数据，分析出近几年家乡环境情况，并撰写报告？
板书
一、明确分析的目的和思路
二、数据收集和整理
三、数据分析与数据可视化
1.读取数据
2.处理分析
四、撰写报告
课题
数据分析应用实例
单元
第一单元
学科
信息技术
年级
九年级
学习
目标
知识目标：了解完整的数据分析过程
技能目标：掌握数据分析的一般方法，感受数据分析在生活中的作用。
情感目标：通过数据分析的学习，提高学生对生活中事物进行处理的乐趣。
重点
掌握数据分析的一般方法，感受数据分析在生活中的作用。
难点
掌握数据分析的一般方法，感受数据分析在生活中的作用。
教学过程
教学环节
教师活动
学生活动
设计意图
导入新课
右图是“2019年春节抗州市空气质量情况研究报告”，这样的研究报告是怎样统计出来的，今天我们通过这个实例来学习数据如何分析处理并撰写报告。
观察图片思考并回答问题
激发学生学习兴趣并快速进入学习状态
讲授新课
数据分析在日常工作和生活中应用广泛，如智能推荐、交通疏导、能源调控等。
虽然数据分析的应用场景各不相同，但是其分析过程和方法基本相似。
例如，要研究春节期间全国空气质量的情况，可以按照以下过程进行。
一、明确分析的目的和思路
研究空气质量情况，分析污染源或主要污染物，将有助于治理环境污染、改善人们的健康状况。
空气质量情况有一个常用的衡量指标一一空气质量指数(简称AQ)。
它描述了空气污染程度和对身体健康的影响，如表所示。
PM2.5、PMI0、二氧化硫等六项主要污染物的浓度值是AQ计算与评价的主要依据，可利用这些数据研究。
二、数据收集和整理
确定好具体需要哪些数据后，就可以登录相关空气质量实时发布网站查询所需的数据。
这些网站一般每小时会更新数据，但不提供数据文件的下载服务。
若用户想要收集某段时间内的所有数据，则需要手动查询并记录每小时的数据，工作量非常大。
因此，在遵循网络道德规范、确保数据真实有效的前提下，也可以从网上下载他人整理好的开放的数据文件。
本次研究采用他人整理好的开放的数据文件，经过数据规范化、査重等处理，最后得到两万多条数据，结果如图所示。
三、数据分析与数据可视化
数据准备好以后，就可以进行数据分析了。
由于要对两万多条数据进行分组、批量计算等处理，利用电子表格处理软件进行分析效率较低。
因此，可以选用 Pythn语言编写程序，借助第三方库“ pandas”实现数据的读取、分组、批量计算等。
1.读取数据
“pandas”库提供“read_ excel”函数，用于快速加载Excel表格中的数据。
如图所示，利用 read_excel函数将“ AqIdata.xlsx”文件中的数据载入对象“df”中后，可以用“inf”函数观察“df”中数据的行数、列名称、数据类型等情况，再用形如“df[＇列名称]”的代码访问相应列的数据。
程序运行后得到26424条数据，具体情况如图所示。
2.处理分析
读取数据后，就可以针对不同的分析要求，采用合理的分析方法进行处理和分析。
首先，采用平均分析法分析全国整体空气质量状况。
如图所示，用grupby”函数将“df＂”中的数据按“time”列的空气质量监测时间分组
再用“mean”函数批量计算各组的AQI平均值，处理结果如图所示。
为了更直观地呈现上述计算结果，使用第三方库“ matpltlib”的“ pyplt子库绘制折线图，绘制方法和代码如图所示
可视化结果如图所示。
全国AQI的变化情况正好与全国人民集中燃放烟火的情况吻合
2019年2月5日凌晨2点空气污染最严重，当时AQI平均值接近180。
再用相同方法研究PM2.5等指数的变化情况，结果如图所示
接着，就可以根据AOI和各污染物浓度的变化情况，采用对比分析法寻找导致空气质量变化的主要原因。
对照发现，PM2.5、PM10和二氧化硫的浓度变化情况与AQI基本一致，是导致空气质量变化的主要原因。
为了进一步研究这三个指数在全国空气污染最严重时的污染情况，需要统计当时各城市的主要污染物。
如图所示，根据“time”列的值对数据进行筛选，选取监测时间为“2019-02-0502:000”的数据
用“ value_ cunts”函数统计“main_ pllutin”列中各污染物出现的次数，处理结果如图所示。
可见当时PM2.5和PM10是各城市的主要污染物，污染情况比较严重。
除了前面所做的分析之外，还可以采用分组分析法，研究不同时段或不同城市的空气质量情况等。
四、撰写报告
数据分析完成后，一般要撰写分析报告，对分析结果做进一步的阐述。
数据分析报告的主要内容包括:
介绍数据分析的背景和意义、展示分析的过程和结果、提出相关建议或解决方案等。
一份高质量的报告，可以让人们快速了解数据分析中的关键信息和研究价值。
课堂练习
在本课分析结果的基础上，进一步研究自己所在城市的空气质量情况，并撰写分析报告。
通过教师的讲解，以小组合作的方式，开展探讨交流，完成任务。
亲身感受，共同合作完成任务
通过教师的讲解，以小组合作的方式，开展探讨交流，完成任务。
通过教师的讲解，以小组合作的方式，开展探讨交流，完成任务。
通过教师的讲解，以小组合作的方式，开展探讨交流，完成任务。
学生小组间讨论，共同完成任务，并分组汇报。
通过小组合作，加强学生组内团结、共同完成任务
增强对知识的掌握
加强学生组内团结、共同完成任务
加强学生组内团结、共同完成任务
加强学生组内团结、共同完成任务
培养学生独立完成练习的能力。
课堂小结
分小组总结归纳，教师补充。
各组汇报总结，其他小组成员做补充。
锻炼学生的总结能力，逻辑思维、语言表达能力。
布置作业
1.查找数据，分析出近几年家乡环境情况，并撰写报告？
板书
一、明确分析的目的和思路
二、数据收集和整理
三、数据分析与数据可视化
1.读取数据
2.处理分析
四、撰写报告
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