第四章数据处理与应用 复习课件　2021—2022学年浙教版（2019）必修1

学考复习资料 第四章 数据处理与应用 浙教版 2022 1. 表格数据的整理与计算。 2. 数据图表呈现的方法与意义。 3. 几种不同类型大数据的处理架构及原理。 4.利用pandas模块处理数据。 5.利用matplotlib模块绘图，实现数据可视化。 6.文本数据处理。 7.大数据的典型应用 知 识 要 点 2ab47d68-e4ac-4ccf-9f4f-a38632be634c.source.default.zh-Hans 2 内 容 结 构 数据处理与应用 常用表格数据的处理 数据整理 数据计算 数据可视化 大数据处理 大数据处理基本架构与思想 编程处理数据 文本数据处理 大数据典型应用 智能交通 电子商务 知 识 要 点 1 常用表格数据的处理 1.数据整理 （1）目的：检测和修正错漏的数据，整合数据资源，规整数据格式，提高数据质量。 （2）常见数据问题：数据缺失，数据重复，数据异常，逻辑错误，格式不一致等。 2.数据计算 公式：用户自定义的数学表达式 函数：电子表格软件提供的完成特定计算的命令 格式：（1）必须以“=”开头 （2）连续区域用冒号，不连续用逗号如“=average（A1:A5,A10:A15)” (1)载体依附性：即信息必须依附于载体存在，不存没有载体的信息。 (2)时效性：信息(的内容或价值)会随着时间的推移发生变化 (3)共享性：信息可以共享，且在传播的过程中不产生损耗。 (4)可加工处理性、真伪性：信息是可以进行加工的，加工后的信息具有真伪性 (5)价值性：信息的价值包括显性价值和隐形价值两个方面，同时价值的高低具有相对性 4 知 识 要 点 1 常用表格数据的处理 2.数据计算 绝对引用和相对引用 =D3+E3+F3+H3 =SUM(D3:F3,H3) =B3/B$8*100 (1)载体依附性：即信息必须依附于载体存在，不存没有载体的信息。 (2)时效性：信息(的内容或价值)会随着时间的推移发生变化 (3)共享性：信息可以共享，且在传播的过程中不产生损耗。 (4)可加工处理性、真伪性：信息是可以进行加工的，加工后的信息具有真伪性 (5)价值性：信息的价值包括显性价值和隐形价值两个方面，同时价值的高低具有相对性 5 知 识 要 点 1 常用表格数据的处理