第16节 图书借阅“琅琊榜”（二）——数据分析与可视化 课件 - 2023-2024学年信息技术湘电子版（2019）七年级下册

第16节 图书借阅“琅琊榜”（二） ——数据分析与可视化 导入 各国新冠疫苗累计接种剂次 导入 像上面视频中那样，利用时间的变化，把各国接种总数进行对比，表达直观、形象，这样的方式就是数据可视化。而可视化的词云图让数据的呈现更为直接。让我们一块来了解数据可视化。 新知讲解 活动任务 根据数据分析和制作的数据图表，归纳信息，写一份简单的分析报告，并 制作相应的演示文稿，与同学分享交流。 新知讲解 我的问题 （1）怎样制作词云图？ （2）怎样撰写分析报告？ 新知讲解 活动建议 首先，阅读数据，观察数据图表的特点，提炼关键信息，建议逐个分析总结图表特点；其次，梳理层次，找出数据内部逻辑关系，方便确定分析报告的结构和逻辑； 最后，撰写分析报告，充分用数据说话，增强报告的可信度和影响力。 新知讲解 数据分析是一个检查、清理、转换和建模数据的过程，目的是发现有用的信息、告知结论和支持决策。 数据分析是获取原始数据并将其转换成对用户决策有用的信息的过程。 活动过程 数据分析 新知讲解 一、数据分析 用适当的分析方法及工具对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息, 形成有效结论。 以借阅数据为例，从图中对比各年级的借阅次数，高一年级借阅次数最少，可以继续研究原因。当然，数据还能继续分析细化，如比较一个年级中的各班级的借阅次数。 新知讲解 从图中能看岀下半年的借阅次数总体要比上半年少，其原因可能是新学年开始，图书馆要进行办卡、更新、升级等工作。 各月份借阅次数 新知讲解 从图中能看出借阅次数排名前十的图书，可以考察这前十名的图书是否都是学生必读书单中的图书、图书馆藏数量是否能够满足学生需求等问题。 借阅次数排名前十的图书 新知讲解 对数据和图表的充分挖掘，不但可以发现问题，还有可能找到下一步工作的突破口、创新的切入点。 11 合作探究 试一试 利用图表对本班的学习成绩进行不同角度的分析。 新知讲解 二、尝试用可视化工具分析数据 数据可视化旨在借助图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。 数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化，以及统计图形密切相关。 1.数据可视化 当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化是一个极为活跃而又关键的方面。 新知讲解 ①数据空间：是由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间； ②数据开发：是指利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算； 数据可视化技术包含以下几个基本概念： ③数据分析：指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而能多角度多侧面观察数据； ④数据可视化：是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。 新知讲解 数据可视化的工具有很多，本节通过“图表秀”网站体验热门借阅图书标签云图的制作过程。 具体操作步骤如下。 2.应用图表秀制作热门借阅图书标签云图 新知讲解 (1).打开“图表秀”网站，注册账号后登录。 新知讲解 (2).单击“新建图册”链接，选择“插入图表”命令，如图所示。 新知讲解 (3)在“图表选择”中选择“标签云”，单击示例图表右上方的“编辑数据”按钮，如图所示。 新知讲解 (4).单击“选择文件”按钮，选择数据源，如图所示，生成标签云图。 新知讲解 如图所示告诉我们受欢迎的、借阅量大的图书有哪些。 (5).保存图册，将标签云图导出。 合作探究 试一试 阅读以下文字，选择相关数据，生成数据表，制作图表，并添加文字说明。 从未成年人的阅读率来看，2017年我国0〜8周岁儿童图书阅读率75.8%,与2016年的76.0%基本持平；14-17周岁青少年图书阅读率为90.4%,较2016年的88.2%提高了2.2个百分点。2017年我国0〜17周岁 未成年人图书阅读率为84.8%,与2016年的85.0%基本持平。 对未成年人图书阅读量进行分析发现，2017年我国0〜8周岁儿童人均图书阅读量为7.23本，比2016年的7.76本略有下降；14-17周岁青少 年课外图书的阅读量最大，为11.57本，比2016年的9.11本增加了2.46 本。2017年我国0〜17周岁未成年人的人均图书阅读量为&81本，比 I 2016年的&34本增加了 0.47本。 (以上资料摘自“第十五次全国国民阅读调查成果”) 新知讲解 分析报告的标题一般有两种形式：一是公文式，另一种是新闻报道式。 它又分单标题和双标题两种。双标题是指既有正标题，又有副标题。 分析报告 主体是分析报告的主要部分，一般是写调查分析的主要情况、做法、经验或问题。如果内容多、篇幅长，最好把它分成若干部分，各加上一