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赵小艳《5.3数据的分析》教学设计
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《5.3数据的分析》教学设计
深圳市福田区外国语高级中学-赵小艳
1.教学目标
①理解数据分析的作用和数据分析常用的四种方法。
②能够体验多种数据分析技术的案例分析。
③能够掌握选用恰当的工具和技术分析数据。
④能够掌握总结和归纳数据分析的方法和步骤。
教学重点
学习程序范例,能够体验多种数据分析技术。
3.教学难点??
学习程序范例,能够体验多种数据分析技术。
4.教学方法
任务驱动、小组合作学习
教学过程:
一、导入新课:疫情数据分析视频
数据分析的作用就是探索数据内在的结构和规律,构建数学模型,并进行可视化表达,为诊断过去、预测未来发挥作用。
数据分析的四种常用方法:特征探索、关联分析、聚类分析、数据分类。
二、小组合作学习
①【小组任务】
共分五个小组,每个小组分配一个学习任务。
进行书本学习和网络搜索学习,交流讨论后推出一人到台前进行学习分享和讲解。所有同学,理解掌握所有知识内容。
数据分析
特征探索
关联分析
聚类分析
数据分类
②【自主学习】
书本学习和网络搜索学习。
③【小组交流讨论】
小组同学相互交流自己和学习查询到的相关认识和理解,推选一位发言人。
④【班级分享】
每组推选一位同学到台前,讲解知识点,谈自己的认识和体会,结合生活举例说明。
三、教师讲解和程序范例视频学习
数据分析就是在一大批杂乱无章的数据中;运用数字化工具和技术;探索数据内在的结构和规律,构建数学模型,并进行可视化表达,为诊断过去、预测未来发挥作用。
特征探索的主要任务是对数据进行预处理,发现和处理缺失值、异样数据,绘制直方图,观察分析数据的分布特征,求最大值、最小值、极差等描述性统计量。
关联分析就是分析并发现存在于大量数据之间的关联性或相关性,从而描述一个事物中某些属性同时出现的规律和模式。
聚类分析是一种探索性分析,能从样本数据出发,自动进行分类。K-平均算法是一种经典的自下而上的聚类分析方法。
结合书本程序范例和视频学习,体验多种数据分析技术。
四、实际操作(小组合作学习,操作体验多种数据分析技术)
每个同学,有目的地在电脑上实际体验所学的程序范例,体验多种数据分析技术。
以小组为单位,相互帮助,沟通交流。
教师个别辅导,表扬优秀,督促同学完成体验。
五、本节相关作业(分小组课堂完成,或智学网课后完成)
(
(3)数据分析的方法不包括( A )。
A.线性分析B.关联分析C.聚类分析D.数据分类
(
(5)数据特征探索的主要任务是对数据进行预处理,以下不属于该过程的是( D )。
A.数据清洗 B.异常数据处理
C.数据缺失处理 D.数据分类处理
(
(6)海军军官通过对前人航海日志的分析,绘制了新的航海路线图,标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的( B )
A.在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据
B.在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析
C.在分析效果上更追究效率而不是绝对精确
D.在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据
(
(7)大数据时代已经在悄悄地改变我们的日常生活,也使人们日常生活更为便捷,如移动支付、网络约车出行、网络购物、网络预约挂号等。以下不属于大数据分析的是( D )。
A.特征探索B.关联分析C.聚类与分类D.建模分析
(
(9)某超市曾经研究销售数据,发现买商品A的人购买商品B的概率很大,这种属于数据的( B )。 A.聚类分析B.关联分析C.分类分析D.回归分析
(11)
(11)下列关于聚类分析的说法,错误的是( C )。
A.可以从数据点集合中随机选择K个点作为初始的聚集中心
B对其他的每个数据点,以此判断其与K个中心点的距离,距离最近的表明它属于这项聚类
C.聚类分析,必须先设定分类的标准,否则无法准确分类
D.重新计算新的聚簇集合的平均值既中心点
(12) K-
(12) K-平均算法属于( A ) 分析方法。
A.聚类 B.关联 C.分类 D.回归
六、总结
1. 理解数据分析的作用
2. 掌握体验特征探索的数据分析方法
3. 掌握体验关联分析的数据分析方法
3. 掌握体验聚类分析的数据分析方法
3. 掌握体验数据分类的数据分析方法
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