高中一年级上学期信息科技《数据可视化表达的方式》教学设计.docx

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课题

5.4.1数据的可视化表达

课型

新授课

课时安排

1

1.了解数据可视化呈现的主要方式,能够根据数据特点选择合适的表达方式。

2.通过实践体验感受数据可视化表达的方式意义,培养学生的归纳总结能力和数据处理能力。

重难

重点:能够了解数据可视化的呈现方式;

难点:选用恰当的可视化呈现表达数据,提升数据分析的效率。

讲授法、任务驱动法、演示法、实践体验法等

情境导入

提问:众所周知,历史上我们国家一直是人口大国,为了全面查清我国人口数量、结构、分布等方面情况,国家前后进行七次人口普查活动,这为完善我国人口发展战略和政策体系、制定经济社会发展规划、推动高质量发展提供准确统计信息支持。假如你是人口普查活动工作的一员,现在要求你处理这些种类复杂繁多且体量巨大的人口数据,并简洁明了的介绍一下全中国各省市建国以来人口数量变迁史

通过观看视频《观看全中国各省市建国以来人口数量变迁史》引入课题——数据可视化表达的方式。

探究新知

数据可视化

是指以图形、图像、地图、动画等生动、易于理解的方式展示数据和诠释数据之间的关系、趋势与规律等,以便更好地理解数据。

作用:

把枯燥乏味的海量数据以丰富的视觉效果呈现数据所反映的本质问题,有效提升数据分析的效率。

数据可视化的呈现类型

从常用和实用的维度,数据可视化的呈现类型主要分为探索和解释两种不同的类型。

探索类型可以帮助人们发现数据背后的价值

2、解释类型把数据简单明了地解释给人们

三、可视化呈现的主要方式

(一)有关趋势分析:

1.柱形图:

柱形图又称长条图、柱状图是一种以长方形的长度为变量的统计图表,用来比较两个或以上的价值(不同时间或者不同条件),只有一个变量,通常利用于较小的数据集分析。亦可横向排列,或用多维方式表达。

2.折线图:

折线图是比较常用的图表,是排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到折线图中。折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化的连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。

3.案例分析

某图书2015~2021年线上销售情况

表一

①请制作图表比较2015年到2021年本图书销售总额情况

②请制作图表反应2015年到2021年本图书在京东销售金额额的增长趋势

教师提供代码如下:

①柱形图

importpandasaspd#将pandas重命名为pd

#Pyplot是Matplotlib的子库。是常用的绘图模块,能很方便让用户绘制2D图表。

importmatplotlib.pyplotasplt#将pyplot重命名为plt

df=pd.read_excel(销售情况.xls)

plt.rcParams[font.sans-serif]=[SimHei]#解决中文乱码

x=df[年份]

y=df[总销售额]

plt.grid(axis=y,which=major)#生成虚线网格

#x、y轴标签

plt.xlabel(年份)

plt.ylabel(线上销售额(元))

#图表标题

plt.title(2015-2021年线上图书销售额分析图)

plt.bar(x,y,width=0.5,color=b)#设置柱的宽度为0.5,颜色为蓝色

#图例

plt.legend([总销售额])

plt.show()

②折线图

importpandasaspd#将pandas重命名为pd

#Pyplot是Matplotlib的子库。是常用的绘图模块,能很方便让用户绘制2D图表。

importmatplotlib.pyplotasplt#将pyplot重命名为plt

plt.rcParams[font.sans-serif]=[SimHei]#解决中文乱码

plt.rcParams[xtick.direction]=out#x轴的刻度线向外显示

plt.rcParams[ytick.direction]=in#y轴的刻度线向内显示

df1=pd.read_excel(销售情况.xls)#导入Excel文件

x1=df1[年份]

y1=df1[京东]

plt.title(2015-2021年线上图书销售额分析图,fontsize=18)#图表标题

plt.plot(x1,y1,label=京东,color=r,marker=o)

plt.grid(axis=y)#显示网格

plt.ylabel(线上销售额(元))

plt.legend(京东)#图例

plt.show()

有关比例分析

1.饼图:

饼图用于显示数据系列中各项数据的大小与各项总和的比例。

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