3.3《数据分析与可视化》说课稿　2023—2024学年人教版 高中信息技术必修1.docxVIP

3.3《数据分析与可视化》说课稿2023—2024学年人教版高中信息技术必修1

课题：

科目：

班级：

课时：计划3课时

教师：

单位：

一、课程基本信息

1.课程名称：《数据分析与可视化》

2.教学年级和班级：2023—2024学年高中信息技术必修1班级

3.授课时间：2024年2月24日星期五第2节课

4.教学时数：1课时

二、核心素养目标分析

三、教学难点与重点

1.教学重点：

-重点掌握数据分析的基本概念和步骤，包括数据收集、整理、分析和展示。

-理解并能够运用Excel等工具进行数据处理和可视化操作。

-能够根据实际需求选择合适的数据可视化图表，如柱状图、折线图、饼图等。

2.教学难点：

-数据清洗和预处理：学生可能难以理解如何处理缺失值、异常值等问题，需要通过实例演示和练习来帮助学生掌握。

-数据分析逻辑：理解数据分析背后的逻辑关系，如因果关系、趋势预测等，对于学生来说是一个难点。

-可视化图表的选择与设计：学生可能对如何根据数据特点选择合适的图表类型和设计原则感到困惑，需要通过案例分析和讨论来突破。

-数据可视化工具的应用：学生可能不熟悉Excel等工具的高级功能，需要通过实际操作和指导来提高技能。

四、教学资源

-软硬件资源：计算机教室、投影仪、笔记本电脑、Excel软件

-课程平台：学校信息平台、在线教学资源库

-信息化资源：数据分析案例库、可视化图表模板、教学视频教程

-教学手段：PPT演示、分组讨论、实践操作、在线测试

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与可视化的兴趣，激发其探索欲望。

过程：

开场提问：“同学们，你们在日常生活中是否遇到过需要处理大量信息的情况？比如，如何从繁杂的数据中找到有用的信息？”

展示一些关于数据分析与可视化的实际应用案例，如市场分析报告、天气变化趋势图等，让学生初步感受数据分析与可视化的魅力或特点。

简短介绍数据分析与可视化的基本概念和重要性，为接下来的学习打下基础。

2.数据分析与可视化基础知识讲解（10分钟）

目标：让学生了解数据分析与可视化的基本概念、组成部分和原理。

过程：

讲解数据分析与可视化的定义，包括其主要组成元素或结构，如数据收集、数据清洗、数据分析、数据展示等。

详细介绍数据分析与可视化的组成部分或功能，使用图表或示意图帮助学生理解，例如数据透视表、图表制作工具等。

3.数据分析与可视化案例分析（20分钟）

目标：通过具体案例，让学生深入了解数据分析与可视化的特性和重要性。

过程：

选择几个典型的数据分析与可视化案例进行分析，如公司业绩分析、用户满意度调查等。

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与可视化的多样性或复杂性。

引导学生思考这些案例对实际工作或学习的影响，以及如何应用数据分析与可视化解决实际问题。

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与可视化相关的主题进行深入讨论，如“如何通过数据分析提升产品销量”。

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与可视化的认识和理解。

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，强调数据分析与可视化的重要性和意义。

过程：

简要回顾本节课的学习内容，包括数据分析与可视化的基本概念、组成部分、案例分析等。

强调数据分析与可视化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与可视化。

7.课后作业

目标：巩固学习效果，提高学生的实际操作能力。

过程：

布置课后作业：让学生利用所学知识，选择一个感兴趣的数据集，进行数据清洗、分析和可视化展示，并撰写一份简单的分析报告。

作业要求：

-数据清洗：处理数据中的缺失值、异常值等。

-数据分析：运用适当的统计方法或算法分析数据。

-数据可视化：选择合适的图表类型展示数据，并解释图表所表达的信息。

-报告撰写：总结分析过程和结果，提出自己的见解或建议。

六、知识点梳理

1.数据分析的基本概念

-数据：原始的事实或观察结果。

-数据分析：通过数据来提取有价值的信息和知识的过程。

-数据类型：分类数据、顺序数据、数值数据、名义数据等。

2.数据收集与整理

-数据来源：内部数据、外部数据、网络数据等。

-数据清洗：去除无