清华大学版信息科技四年级上册第一单元第4课《用图标制作健康报告--数据的表达与预测》课件.pptx

清华大学版信息科技四年级上册第一单元第4课《用图标制作健康报告--数据的表达与预测》课件.pptx

  1. 1、本文档共43页,可阅读全部内容。
  2. 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多

第4课用图表制作健康报告--数据的表达与预测(清华大学版)四年级上

1核心素养目标3新知讲解5拓展延伸7板书设计2新知导入4课堂练习6课堂总结课后作业8

01核心素养目标信息意识计算思维数字化学习与创新信息社会责任在学习过程中,培养保护个人隐私、确保数据安全、以及在制作图表时保证数据的准确性和可靠性。明白能够利用图表,并通过判断数据表格走向,制定属于自己的健康饮食生活习惯。能在图表制作的学习中,学会利用表格便利,识别健康趋势和模式,从而更好地理解自己的健康状况。意识到能够有效利用表格信息,提取关于自身健康的信息情况,从而做出更明智的健康决策。

02新知导入通过前面的学习,我们已经收集了班级体质健康数据,并做了简单的处理。为了更直观地挖掘数据背后所隐含的信息,有必要对数据进行适当的可视化加工——选择合适的图表去呈现体质健康情况,从中提炼出知识和经验,并基于数据做出合理的判断和预测。这节课我们就来详细地探索一下数据的表达方式,和小清一起用图表统计全班同学的胖瘦程度,制作一份班级体质健康报告,并提出合理的饮食和锻炼建议。

02新知导入用图表制作出全班的健康报告,可以让我们更加清晰地看到同学们的健康情况。思考你觉得一份完整的健康报告中需要哪些数据?你会分别用什么图表来展示这些数据呢?

02新知导入运动与活动:每日步数和活动量——面积图。心理健康:情绪变化——情绪曲线图。基本身体数据:身高、体重、BMI(身体质量指数)——折线图。血液检查结果:血糖、胆固醇、血细胞计数——条形图。

02新知导入

03新知讲解一、数据的表达数据可视化可以更好地展示数据背后的信息,是理解数据的重要步骤之一。利用图表直观地表达数据并进行数据分析,在生活中有着广泛应用。常见的图表有折线图、条形图等,它们在呈现数据时各有特点。

03新知讲解折线图是常用的统计图表的一种,通过在数据点之间连线而产生,因此叫作折线图(见图1.4.1)。折线图可以显示随时间而变化的连续数据,所以非常适用于表示在相等时间间隔下数据的变化趋势。图1.4.1折线图折线图

03新知讲解条形图是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形(见图1.4.2)。条形图可以横置或纵置,纵置时也称为柱形图(见图1.4.3)。图1.4.2条形图条形图图1.4.3柱形图

03新知讲解在生活中,数据是多样的。在表达大量的、多种类的数据时,不局限于使用某一种图表,也不一定是传统意义上的折线图、条形图等。只要能够把枯燥无味的数据通过图形化设计表现出来,达到一种更加精准和高效的数据分析和表达,都可以称为数据可视化。比如,导航软件中的交通线路图(见图1.4.4)及台风模拟路径图(见图1.4.5)都是数据可视化的常见应用形式。数据可视化的应用

03新知讲解图1.4.4交通路线图图1.4.5台风模拟路径图

03新知讲解创建并打开一个新的Excel表格,在表格中填人数据,例如,小清过去5年的身高,如图1.4.6所示。制作图表图1.4.6在表格中插入数据

03新知讲解选中表格内容,单击上方的“插入”,选择“图表”,如图1.4.7所示。图1.4.7插入图表

03新知讲解选择“折线图”,表格中就会生成一个折线图,如图1.4.8和图1.4.9所示。图1.4.8选择折线图图1.4.9生成折线图

03新知讲解单击图表标题,将标题修改为“小清过去五年的身高变化”,如图1.4.10所示。图1.4.10修改图表标题

03新知讲解课堂活动统计全班同学的BMI指数,根据偏瘦、正常、超重的人数制作一幅条形图。体检报告单

03新知讲解根据题目先将每种情况的人数算出,再将表格转换成条形图。体型人数偏瘦2正常2超重1

03新知讲解利用数据对未来进行预测分析,虽然不能百分百地准确预测。但是有数据理论支撑的趋势预测是客观可靠的。当数据分析的目的涉及未来决策时,就可以大胆使用预测的思路和方法,比如根据BMI指数制订饮食计划、锻炼计划等,这对我们的身体健康而言非常重要。不同的饮食习惯导致的体型变化如图1.4.11所示。图1.4.11不同的饮食习惯导致的体型变化二、数据预测

03新知讲解常见的数据预测方法有类推法、经验判断法、时间序列预测法等。类推法就是根据相似的个体进行类推,相似的个体通常其属性也具有相似性,如果想要推算某个体的某属性,那么找到具有相似性的个体作为预估值就可以了。当然还有群体类推,俗话说人以类聚,物以群分”,每个类群的整体属性和个体属性差异不会太大,可以将群体内的均值作为预估值。例如,想要知道小清的身高,可以查阅全国四年级学生的平均身高,便可推测得出。预测方法

03新知讲解经验预测法就是根据预测者个人的知识、经验和主观判断,对未来的发展趋势做出估计和判断,如图1.4.12所示。这种方法的优点是时间短、费用低、简单易行,能综合多种因素。图

您可能关注的文档

文档评论(0)

177****2996 + 关注
实名认证
内容提供者

如有问题,请于后台留言联系上传者解决,如文档无法编辑,课件中音视频无法播放等。

版权声明书
用户编号:8116111057000017

1亿VIP精品文档

相关文档