1.4 智能养花与数据分析 课件 2022—2023学年电子工业出版社（2022）初中信息技术第四册

1.4 智能养花与数据分析 电子工业版八年级下册 教学目标 1、了解数据、信息和数据分析的概念。 2、了解数据分析的目的和过程。 3、了解线性回归和逻辑回归的概念。 4、掌握一元线性回归分析探究温度与用水量的数据关系。 5、掌握预测高温时盆栽的用水量的程序。 1.4.1 数据分析的作用 新知讲解 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集到的大量数据加以汇总、处理、分析，是有组织、有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。 新知讲解 数据也称为观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果。 新知讲解 信息：指音讯、消息、通讯系统传输和处理的对象，泛指人类社会传播的一切内容。 新知讲解 数据分析的目的是把隐藏在一大批杂乱无章的数据中的信息提炼出来，找出研究对象的内在规律。 新知讲解 数据分析过程： （1）识别信息需求； （2）收集数据； （3）分析数据； （4）评价并改进。 练一练 对智能养花系统的数据观察与结论分析。 分析的问题 现象或结论 1、在班级智能养花系统中，通过观察传感器获取的数据，我发现了什么现象？ 2、通过这些现象，我得到了什么猜想？ 3、我想通过什么方法验证这些猜想？ 练一练 对智能养花系统的数据观察与结论分析。 分析的问题 现象或结论 1、在班级智能养花系统中，通过观察传感器获取的数据，我发现了什么现象？ 2、通过这些现象，我得到了什么猜想？ 3、我想通过什么方法验证这些猜想？ 盆栽的用水量并不是一成不变的，会随着外界环境发生变化。 温度越高，用水量越大。 通过控制环境温度，得到不同温度下相关用水量的数据。 1.4.2 温度与用水量的数据分析 新知讲解 线性回归是利用数理统计中的回归分析，确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。 新知讲解 在线性回归中，只包含一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示的回归分析方法称为一元线性回归分析。 新知讲解 逻辑回归是是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。 新知讲解 线性回归和逻辑回归的区别。 新知讲解 一元线性回归分析探究温度与用水量的数据关系。 第一项表示温度 第二项表示该温度下 盆栽3天的用水量 新知讲解 一元线性回归分析探究温度与用水量的数据关系。 训练完成后得到一条表示温度与用水量数据的线性回归直线 新知讲解 设置“温度与用水量关系”图表的程序。 X轴表示温度数据 y轴表示用水量数据 输入数据用红点表示 得到的线性回归直线可以用蓝色直线表示 最后将图表显示出来 新知讲解 温度与用水量关系的线性回归图表。 温度与用水量关系 练一练 输入线性回归算法的数据量的多少，是否会影响线性回归的结果呢？ 答： 不会有明显变化，因为线性回归是利用数理统计中的回归分析，确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，线性回归是无限接近真实的结果。 新知讲解 加载“线性回归”模块。单击“扩展”“添加”按钮，在“PythonAI扩展”区中安装和加载“线性回归”模块。 1.4.3 预测高温时盆栽的用水量 新知讲解 输入测试温度数值的程序。 输入测试温度数值“32”，程序就会返回在该温度下的用水量。 该温度下的用水量为：3.99724517906336 执行完毕 新知讲解 项目实施——不同生长期的蒜苗的用水量数据分析实验。 生长周期（天） 用水量（L） 1 0.2 2 0.15 3 0.1 4 0.08 5 0.07 6 0.06 7 0.05 新知讲解 对记录的生长周期（天）和用水量（L）进行数据分析，得到生长周期和用水量的模型。 新知讲解 通过分析生长周期（天）和用水量（L）之间得出结论。 早期的蒜苗需要的用水量更多，中期用水量开始减少，后面对用水量需求减少很多。 不同季节蒜苗对用水量的要求也不一样，春夏季的用水量较高，秋冬季的用水量较少。 新知讲解 参考不同生长周期的蒜苗用水量实验，找一个自己感兴趣的方向进行研究，探索影响植物吸水率的因素。 研究的内容 研究的过程 盆栽草莓 1、选择盆土：种植盆栽草莓时，要使用排水性好的多孔陶盆，并利用自动控制浇水系统。 2、移栽株苗：选择长势良好，生长健壮的草莓苗栽种在盆土中。 3、后期管理：将盆栽放在通风处养护，长出新叶后移入采光好的地方。 课堂练习 1、简述数据分析的概念和过程。 2、简述线性回归和逻辑回归的概念。 课堂练习 1、简述数据分析的概念和过程。 答： 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集到的大量数据加以汇总、处理、分析，是有组织、有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。 数据分析过程：（1）识别信息需求；（2）收集数据；（3）分析数据；（4）评价并改进。 课堂练习 2、简述线性回归和逻