4.1.2数据分析的一般过程教学设计-2025-2026学年浙教版高中信息技术选修三

该高中信息技术教学设计聚焦数据分析基础核心知识，围绕数据分析的六个步骤（制定方案、收集数据、数据预处理、分析数据、数据可视化、报告撰写）展开。通过“中外在线教育数据分析”任务挑战导入，结合视频与文献案例，联系需求分析、数据获取等旧知，搭建学习支架。 本资料以真实案例驱动教学，通过视频解析文献撰写逻辑，结合数据预处理去噪等实操，培养学生信息意识与计算思维。任务挑战促进数字化学习与创新，帮助学生掌握数据分析实际应用，为教师提供结构清晰、案例具体的教学资源，提升课堂效率。

教学设计 课程基本信息 学科 信息技术 年级 高中 学期 春季 课题 数据分析基础 教科书 书 名：《数据管理与分析》 出版社：浙江教育出版社 出版日期：2022年11月 教学目标 1. 知道数据分析的步骤，了解数据分析的步骤在应用中的体现。 2. 初步形成自主学习信息技术的能力，增强信息社会责任感。 3. 提高主动利用信息技术解决数据分析的实际问题，培养数据分析意识。 教学内容 教学重点： 知道数据分析的步骤。 教学难点： 1. 知道数据分析的步骤。 2. 了解数据分析的步骤在应用中的体现。 教学过程 1、 引入 任务挑战一：请同学们挑战一下，对中外在线教育的数据进行分析并形成一份数据报告。 2、 授新课 面对这个问题，我们必须要知道数据分析的一般步骤。 数据分析过程通常可以分为六个步骤：制定方案、收集数据、数据预处理、 分析数据、数据可视化、报告撰写。这六个步骤的顺序不是固定的，视实际需要而定。若先有数据，则根据数据特点制定分析目标和分析思路。若数据呈现复杂、非结构化，数据分析和数据可视化可同时进行。接下来我将结合自己之前所写的一份文章进行讲解首先我们先来了解一下这篇文章的书写逻辑。（播放视频） （1）制定方案 在接收到数据分析的任务时，首先需要分析目的，理清具体的分析思路，搭建分析框架。搞清数据分析需要从哪几个角度来进行，采用怎样的分析方法最有效，最后制订出具体的数据分析方案。 联系本册书中第二章需求分析与方案设计，看看与制定方案有什么相似之处。 结合文献说明文献的制定方案的具体体现：中外在线教育从那些角度来写？用什么方法实现？形成数据分析方案。从角度分析：分析出中外在线教育的热点，加以对比，从而为我们的在线教育提供建议。可以采用文献计量分析原理，搜集在线教育主题的文献，提取其中的主题、学科分类等数据对其进行分析，从而得到热点。 （2）收集数据 数据分析的核心是数据。收集数据是为数据分析提供直接的素材和依据；全面、准确地收集数据是科学开展数据分析的前提和保障。尽可能获取一手数据，如原始数据。 联系本册书1.1.2数据的获取，复习数据收集数据的方式。 结合参考文献对收集数据进行具体讲解：对 CNKI 和 SCIE 两个数据库中主题为在线教育的文献进行收集，获取一手数据。在收集数据的过程中我设置了几个筛选条件分别是 1、时间，因为我们近几年时代发展速度太快，太久远的文章可能脱离了我们现在的实际情况。 2、主题词，我们在线教育的近义词有很多比如网络教育、在线课程等，这需要我们先做一部分调查，精确我们的主题词。 比如我们通过观察、测量到的数据就是原始数据。网站上公开的统计数据是经过加工的，这就是次级数据。 （3）数据预处理 在获取数据后，需要对数据进行审查、验证、清洗、转换、分组等操作，将数据整理成数据分析的样式。我们对搜索过后的文献进行审查，排除不符合要求的文献并对文献进行整理方便我们进行操作。 我们在进行数据预处理的时候那必须根据实际情况对噪声数据进行删除或转化，比如对缺失数据进行删除或预估，对重复数据进行合并，对错误数据进行修改或删除等。去噪声会引起信息的损失，并且不同的去噪方法造成的信息损失各不相同。这要求我们要选择合理的去噪方式，把信息损失降到最低，减少误差。 （4）分析数据 之后我们就要选择合适的分析方法和工具，对预处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论。在这一过程中，可以采用数据统计、数值计算、信息处理等方法，采用已知的模型分析数据，计算与数据匹配的模型参数。本篇文献采用文献计量分析原理、VOSviewer软件。 （5）数据可视化 数据分析后得到的数据往往是原始数据的简化和抽象，可视化借助人眼快速的视觉感知和人脑的智能认知能力，直接提高对信息认识的效率，起到清晰有效的传达和沟通的作用。可视化也能引导用户分析和推理出有效信息。 左图是我对在线教育研究热点的文字描述，右边是进行了可视化，我们会发图表可以清楚的发现研究热点和关系。俗话说“一图胜千言”，数据可视化能有效、直观地传递分析人员要表达的观点。 可视化也是数据分析的重要手段。 （6）报告撰写 在完成数据分析之后，需要展示分析结果并形成分析报告。 数据分析报告是对数据分析过程的总结和归纳，需要描述出分析的目的和思路、数据来源、分析的过程、分析的结论和要点。 一份好的数据分析报告，需要有一个好的分析框架，层次明晰、图文并茂，能够让阅读者一目了然。 数据分析报告必须有明确的结论、建议或解决方案。 3、 总结 本课讲解了数据分析的过程通常可以分为六个步骤：制定方案、收集数据、数据预处理、分析数据、数据可视化、报告撰写。这六个步骤的顺序不是固定的，视实际需要而定。 四、巩固延伸 2、常见的数据报告的形式及其特点。 一份数据分析报告由以下几个部分组成: (1)标题:展示分析报告的主要目的和关键结论。 (2)目录:体现数据分析报告的整体架构。 (3)前言:分析报告的目的和背景，现状或存在的的问题，需要解决的问题，分析思路、分析方法和模型，总结性的结论或者效果，数据来源。 (4)正文:架构清晰，结论明确，逻辑性强，可视化，术语说明。 我们数据分析报告的形式并不是一成不变的，要根据老师或者文章要求进行具体问题具体分析。 1、 列举生活中数据挖掘的例子，并阐明为什么它既不属于统计分析也不属于大数据分析？ 数据挖掘是从大量数据中找到人们未知的、可能有用的、隐藏的规则，可以通过关联分析、聚类分析、时序分析等各种算法发现一些无法通过观察图表得出的深层次原因。 这个问题要求不是基于大数据的数据挖掘，所以寻找时要考虑被挖掘的数据源不能是大数据。 参考的例子：手机浏览器对用户进行画像，根据用户特征调整推荐条目和推送广告。首先，分析任务是属于预测性非描述性的，因此不属于统计分析。其次，浏览器分析的数据源是用户以往访问的数据，不是基于云端大数据的分析，因此不属于大数据分析。 分析时要抓住数据挖掘与统计分析的区别，数据源的数据量和复杂性。比如，超市预测用户购买行为进而推送广告;沃尔玛将啤酒和尿布摆在一起的促销手段;从写作风格对《红楼梦》前80回和后40回的分析判断作者是否同一人等。 学科网（北京）股份有限公司 $