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5.3数据的分析-粤教版（2019）高中信息技
术必修一教学设计
课
学校授课教师
时
授课班教
授课地点
级具
本节课选自粤教版（2019）高中信息技术必修一第五章数据分析“”的5.3节，教学
内容主要包括：数据的整理与清洗、数据分析的基本方法、数据分析工具的使用。
具体涉及以下知识点：
1.数据整理与清洗：学习如何将原始数据进行整理、清洗，为后续分析做好准备。
教学内
2.数据分析方法：介绍常用的数据分析方法，如描述性分析、关联分析、因果分
容
析等。
3.数据分析工具：学习使用Excel、Python等工具进行数据分析，掌握其基本操作。
本节课旨在帮助学生掌握数据分析的基本方法和技能，提高他们运用信息技术解决
实际问题的能力。
本节课旨在培养学生的以下学科核心素养：
1.数据观念：通过学习数据的整理与清洗，使学生认识到数据的重要性，形成良
好的数据观念，能够从数据中提取有价值的信息。
2.信息技术素养：掌握数据分析的基本方法，学会运用Excel、Python等工具进行
数据分析，提高解决实际问题的信息技术素养。
核心素
3.问题解决能力：通过分析实际问题，培养学生运用数据分析方法解决问题的能
养目标
力，形成批判性思维和创新意识。
4.团队协作能力：在小组合作中，培养学生沟通交流、分工合作的能力，提高团
队协作效率。
5.信息社会责任：在学习数据分析的过程中，引导学生关注数据安全、隐私保护
等问题，形成良好的信息社会责任意识。
1.教学重点
-数据整理与清洗：如何正确地对原始数据进行整理和清洗，包括缺失值处理、异
常值处理等。
-数据分析方法：掌握描述性分析、关联分析、因果分析等基本分析方法，并能够
运用到实际问题中。
-数据分析工具的使用：熟练运用Excel、Python等工具进行数据处理和分析，如
教学难
使用Excel进行数据透视表、图表的制作，使用Python进行数据导入、预处理和可
点与重
视化等。
点
-数据分析在实际问题中的应用：结合具体案例，让学生学会如何将数据分析方法
应用到实际问题的解决中。
举例解释：
-数据整理与清洗：强调在数据分析前，对数据的预处理至关重要。例如，在处理
学生成绩数据时，如何处理缺考或成绩录入错误的情况，确保分析结果的准确性。
2.教学难点
-数据清洗中的异常值处理：识别异常值并选择合适的方法进行处理，如删除、替
换或调整等。
-数据分析方法的选择与应用：根据实际问题选择合适的分析方法，如确定哪些数
据适合进行关联分析，哪些适合进行因果分析。
-数据分析工具的进阶使用：Python编程对于高中生来说可能存在一定难度，如何
使用Python进行复杂的数据分析操作，如使用pandas库进行数据分析、matplotlib
库进行数据可视化等。
-数据分析结果的理解与解释：学生可能能够完成数据分析过程，但在如何合理解
释分析结果方面存在困难。
举例解释：
-异常值处理：讲解在实际操作中，如何通过统计分析识别异常值，并举例说明不
同情况下如何选择异常值处理方法。
-数据分
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