2.3数据的统计分析（教学课件）-八年级信息科技上册同步教学（清华版2024）

分析 数据的统计 第二单元 数据与数据探究 目 录 CONTENTS 常见的数据分析方法 01 常见的数据分析工具 02 行业PPT模板http:///hangye/ 讲授新课 面对海量的数据，如果不了解数据科学的知识，不选择恰当的技术进行统计与分析，则无法获得数据背后的价值，就如同守着一座金山却无法挖掘。在数据研究过程中，数据分析环节最为重要，此环节可以帮助我们在数据中提取有用的信息，形成结论从而支持决策。 常见的数据分析方法 PART 01 讲授新课 数据分析是指运用适当的分析方法和工具，对整理后的数据加以详细研究和概括总结，从中提取有价值的信息，最终形成结论的过程。这一过程往往需要使用特定方法，对收集到的数据进行分析处理，提炼其中有价值的信息，从而根据这些信息归纳出一般结论。常见的数据分析方法有聚类、对比、平均等。 一、数据采集的方法 数据采集的方法有很多，早期一般通过观察、实验等人工方式得到数据，并将其记录下来。在信息时代人们获取数据时也逐步摒弃了低效的方式，改用计算机、传感器、网络等工具获取。下面介绍三种常见的方法即通过开放数据平台、网络、传感器获取数据。 讲授新课 1.聚类分析法 聚类分析法是一种基于数据内在性质的分类方式，能够使每一类的元素尽可能具有相同的特征，同时让不同类数据之间的特性差别尽可能大。这种技术通常用于静态数据的分析，被广泛应用于人工智能、数据挖掘、模式识别、图像分析及生物信息解析等领域。 讲授新课 2.对比分析法 对比分析法也称比较分析法，即对多个数据进行比较，直观地表示不同数据问数值的差异。如图所示，常见的柱状图就是利用了对比分析法，我们可以依据坐标轴的刻度变化更加直观地得到某些规律。 讲授新课 3.平均分析法 平均分析法是通过求取数据集的平均值，以体现某个整体的平均水平的-种分类方法。当数据集中存在极端值时，平均值往往不能正确反映数据集的真实水平。在常见的数据分析中，通过对比不同时期、不同类型的数据的平均指标，能够进一步掌握事物的发展趋势和变化规律。 讲授新课 一颗“算”出来的星星 战国时期编写的《甘石星经》是我国先辈们探索宇宙留下的秘籍被誉为最古老的天文数据库，记载了800多颗恒星的名字以及约120颗恒星的方位。此后，人们用肉眼发现新恒星的难度越来越高。2014年，美国天文学家发现了一颗超高速星(指一类速度很高的恒星)。有趣的是，这个发现并非由天文观测获得，而是利用中国虚拟天文台公布的数据“算”出来的， 事实上，除了科学家，普通百姓也能借助大数据、云计算等高科技实现“天文突破”。2017年，中国虚拟天文台主节点和郭守敬望远镜巡天数据成功上线，天文爱好者可以访问中国虚拟天文台，下载数据并进行分析，探索星空的秘密。 拓 展 阅 读 讲授新课 常见的数据分析工具 PART 02 NEW ENERGY 1.用电子表格工具分析数据 利用电子表格工具分析数据也是人们常用的方法。电子表格软件已经内置了相当强大的数据分析、统计功能。还可以应用公式与函数进行数据的计算。 讲授新课 讲授新课 Excel常见函数的使用 函数名 作用 范例 范例作用 SUM 求和 =SUM(A1:A10) 得到A1到A10区域内，所有数据的总和 AVERAGE 求平均值 =AVERAGE(A1:A10) 先将A1到A10区域内的总和求出，再除以数据总数(10) MAX 求最大值 =MAX(A1:A10) 得到A1到A10区域内的最大值 MIN 求最小值 =MIN(A1:A10) 得到A1到A10区域内的最小值 RANK 求排名 =RANK(A1,A1:A10) 得到A1在A1到A10区域内的排名(默认依据数字大小降序排序) 讲授新课 实践活动 用Exce1分析视力数据 为预防青少年近视，学校每个学期都会对学生进行视力检测。由于全校的视力测试数据表数据量过大，无法直接了解各年级的视力情况，这时我们可以借助Excel进行数据分析。 请以小组为单位，通过Excel分析视力数据，直观呈现学生的视力情况，并进行交流分享。 2.编写程序分析数据 pandas 是 Python的一个分析结构化数据的工具集，提供了 Series 和DataFrame 两种数据结构，可完成数据的整理、计算、统计、分析及简单可视化。 讲授新课 讲授新课 DataFrame 是一种二维的数据结构，由1个索引列(index )和若干个数据列组成，每个数据列可以是不同的类型。 Series 是一种一维的数据结构，包含一个数组的数据和一个与数据关联的索引(index)。 讲授新课 用pandas处理数据 作为 Python 最常用的数据分析库，pandas 提供了大量的数据处理函数，可以帮助我们快捷高效地处理大量数据。 请以小组为单位，尝试在安装了pandas 库的Python 环境中完成数据表格的代码化处理，并进行交流分享。 实 践 活 动 讲授新课 小清的团队选择用 pandas 作为数据处理工具，通过平均值、最大值等函数对一个周期的每天最高气温和最低气温进行了分析。 你的项目团队准备用什么工具对数据进行处理?你们的数据分析结论是什么?请填写下表： 数据处理记录 分析结果或者发现 讲授新课 谢谢观看 $$