第18课 数据分析与处理　课件 2025-2026学年人教版初中信息科技八年级全一册

该初中信息科技课件聚焦“数据分析与处理”，以校园气象站数据为情境导入，通过“如何判断植物适合生长环境”的问题，承接前课数据采集内容，构建“数据采集-处理-可视化”的连贯学习支架，涵盖常见处理工具、物联网平台数据获取及统计、对比、分组等处理方法。 其亮点在于情境驱动与实践操作融合，用真实数据培养信息意识，通过Python编程（如pandas模块处理数据）发展计算思维，任务链设计提升数字化学习能力。帮助学生理解数据价值，教师易实施，有效提升教学效果。

（义务教育版）八年级 全一册 第18课 数据分析与处理 学习目标 激趣导入 学习活动 思考-讨论 实践探究 课堂小结 拓展-提升 单元主题 单元主题 单元名称 课名称 核心内容 第四单元 简易物联系统实践 第16课　模块功能先划分 简易物联系统的工作环节、功能需求，划分功能模块 第17课　物联数据需采集 利用传感器获取数据，通过互联网获取数据，传输与存储数据 第18课　数据分析与处理 从物联系统中获取数据，处理数据的方法 第19课　数据呈现可视化 可视化呈现数据的作用、方式和方法 第20课　反馈控制有算法 根据数据设计算法，实现反馈与控制 3 学习目标 4 了解常见的数据处理工具。 会在物联网服务平台中查看和下载数据。 了解物联系统中处理数据的方法，能够利用程序处理简单的数据。 感受“原始数据→处理→有效信息”的转化过程，理解数据处理对物联系统“智能化”的核心作用。 激趣导入 【问题情境】 记录时间 空气温度 (℃) 空气湿度(%) 光照强度(lux) 08:00:00 15.2 65.8 1250 09:00:00 17.8 62.3 4850 10:00:00 20.5 58.7 8920 11:00:00 22.6 55.2 12500 12:00:00 24.1 52.6 15600 13:00:00 25.8 50.3 14200 14:00:00 24.5 53.2 11800 15:00:00 22.8 56 8650 观察校园气象站采集到的这些数据，若要判断植物在什么环境下更适合生长，应该怎么办？ 激趣导入 【建构】 物联系统运行后，通过传感器和互联网采集的数据，会上传到物联网服务平台。物联网服务平台只是将数据汇集在一起，而数据往往需要被加工和处理之后才能产生价值。 今天我们就来学习‘数据分析与处理’，一起探索数据的奥秘。 学习活动 一、常见的数据处理工具 二、从物联网服务平台获取数据 三、处理数据的一般方法 学习活动 常见的数据处理工具 一 学习活动 一、常见的数据处理工具 【思考-讨论】 采集这些数据需要使用哪些传感器？ 9 学习活动 一、常见的数据处理工具 在人类文明的历程中，人们对数据处理工具的改进一直没有停止过。 算盘 计算器 计算机 10 学习活动 一、常见的数据处理工具 物联系统产生大量数据，早期的数据处理工具已经不能胜任复杂的数据处理任务。 全球数据圈的年度规模 物联网驱动的实时数据 11 学习活动 一、常见的数据处理工具 随着互联网和物联网的不断发展，数据产生的速度越来越快，数据种类也越来越多。 人们主要借助计算机中的工具处理数据，比较常用的有《WPS表格》等电子表格软件和FineBI、Hadoop 等专用的数据分析软件。随着编程语言的发展，人们开始借助编程工具处理数据。 12 学习活动 一、常见的数据处理工具 说一说自己曾经使用过哪些数据处理工具？处理过什么数据？ 使用的数据处理工具 处理了哪些数据 13 学习活动 从物联网服务平台获取数据 二 学习活动 二、从物联网服务平台获取数据 在前面的课程中，我们已经搜集到了一段时间内的环境数据，并存储在物联网服务平台中。 两种数据下载方式： 1. 通过数据文件直接下载，用电子表格软件处理； 2. 通过API调用数据，编程获取数据。 15 学习活动 二、从物联网服务平台获取数据 任务一：登录到物联网服务平台，尝试以数据文件形式下载数据。 操作提示： 1. 登录服务平台； 2. 进入相应的主题管理页面； 3. 在查看详情页面点击下载。 16 学习活动 二、从物联网服务平台获取数据 任务二：通过API获取数据。 操作提示： 1. 参阅说明文档（不同在线MQTT服务器的API使用方法有所差异，所以在使用API前，需要参阅相关的说明文档。）； 2. 确定API的URL； 3. 传入相关参数后发起网络请求； 4. 通过API调用数据。 17 学习活动 二、从物联网服务平台获取数据 通过API调用数据主要代码 18 学习活动 处理数据的一般方法 三 学习活动 三、处理数据的一般方法 在进行数据处理前，要明确数据处理的目标和思路。通过对环境数据的分析，能够进一步了解当前环境情况。 通过编程从API获取数据，并不能直接使用。有没有简单的方法直接处理这些数据呢？ 20 学习活动 三、处理数据的一般方法 在 Python 中可以借助 pandas、numpy等数据处理模块处理数据。例如，pandas 提供了对表格数据进行快速处理的一系列方法。学会使用这些数据处理模块，可以提高数据处理效率。 21 学习活动 三、处理数据的一般方法 1．数据整理 对从应用程序接口获取数据进行整理，并转换为适合编程处理的数据格式，如DataFrame 类型数据。 数据整理的主要代码 22 学习活动 三、处理数据的一般方法 2．数据分析——最高和最低温度 想要从数据中快速得到最高温度和最低温度，可以利用 sort_values 方法对数据进行排序。 数据排序的主要代码 23 学习活动 三、处理数据的一般方法 3．数据分析——光照强度与光照时间 阳光对植物的生长有直接影响，不同位置每天所能接受的光照时间不同。为此可以通过数据筛选出光照强度大于某个阈值的数据，并由此来确定不同位置的光照时间，如筛选出某个设备ID中光照强度大于等于 1000 的时间段。 数据筛选的主要代码 24 学习活动 三、处理数据的一般方法 4．数据分析——土壤湿度 先根据设备ID对数据进行分组，再求出每个组的平均值。groupby( )提供了数据分组功能，先根据clientId进行分组，再利用mean( )函数求每组数据的平均值。 分组求平均值的主要代码 25 学习活动 三、处理数据的一般方法 1．统计分析法：通过求一组数据的最大值、最小值、平均值等方式进行分析处理。例如，对物联花盆系统项目采集到的温度数据求最大值和最小值。 2．对比分析法：通过对比不同数据，分析其异同。例如，可以对不同区域的温度数据进行对比。 3．分组分析法：将数据根据某个条件分成若干组，再对数据进行统计和对比分析。如案例中先根据设备ID进行分组，再进行对应的分析处理。 26 课堂小结 27 一、常见的数据处理工具 计算机中的工具：电子表格软件、数据分析软件 编程工具 二 、从物联网服务平台获取数据 以数据文件的形式下载 通过API 调用数据 三、处理数据的一般方法 统计分析法 对比分析法 分组分析法 拓展-提升 海王星是利用数据进行预测而非依靠观测发现的行星。请通过互联网查阅关于海王星被发现的资料，结合自己的理解谈谈数据分析处理在科学研究活动中的重要作用。 $