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
2025-12-25
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39页
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普通
资源信息
| 学段 | 初中 |
| 学科 | 信息科技 |
| 教材版本 | 初中信息科技人教版八年级全一册 |
| 年级 | 八年级 |
| 章节 | 第18课 数据分析与处理 |
| 类型 | 课件 |
| 知识点 | - |
| 使用场景 | 同步教学-新授课 |
| 学年 | 2025-2026 |
| 地区(省份) | 全国 |
| 地区(市) | - |
| 地区(区县) | - |
| 文件格式 | PPTX |
| 文件大小 | 24.79 MB |
| 发布时间 | 2025-12-25 |
| 更新时间 | 2025-12-25 |
| 作者 | 学科资源导航 |
| 品牌系列 | - |
| 审核时间 | 2025-12-25 |
| 下载链接 | https://m.zxxk.com/soft/55636143.html |
| 价格 | 1.00储值(1储值=1元) |
| 来源 | 学科网 |
|---|
摘要:
该初中信息科技课件聚焦数据分析与处理,涵盖常见工具(如WPS表格、Python模块)、物联网平台数据获取(文件下载与API调用)及数据整理、筛选等处理方法。通过问题情景导入,结合学生分享工具使用经验,构建从工具认知到数据获取再到处理应用的递进式学习支架。
其亮点在于物联网场景化实践(如物联花盆数据处理),融合Python编程(API调用代码示例、pandas模块应用)与数据异常处理(清洗、验证等),体现计算思维与数字化学习创新。采用活动驱动教学,通过课堂总结与实操作业巩固,助力学生提升数据处理能力,为教师提供清晰流程与丰富实操案例。
内容正文:
第18课 数据分析与处理
数据分析与处理
01
02
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。
学习目标
数据分析与处理
问题情景
物联系统
传感器与互联网
物联网服务平台
数据分析与处理
了解近场通信的奥秘
了解常见的数据处理 工具
01
学习内容
02
体验从物联网服务平台获取数据
03
了解处理数据的一般方法
数据分析与处理
常见的数据处理工具
体验从物联网服务平台获取数据
一、了解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,从早期的算盘到机械式计算机,再到电子计算机和计算器。
处理数据的一般方法
数据分析与处理
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。
一、了解常见的数据处理工具
常见的数据处理工具
体验从物联网服务平台获取数据
处理数据的一般方法
数据分析与处理
1.常见的数据处理工具有哪些?
2.利用程序处理数据有什么优势?
数据分析与处理
学习活动 1
你使用过哪些数据处理工具?处理过什么数据?
常见的数据处理工具
体验从物联网服务平台获取数据
处理数据的一般方法
数据分析与处理
1.电子表格软件(如 WPS 表格)处理物联花盆的环境数据、学生身高数据等;
2.Python 中的 pandas、numpy 模块用于物联花盆系统数据的整理、排序等;
3.物联网服务平台汇总、存储和转发各系统传感器采集及互联网获取的数据。
常见的数据处理工具:
常见的数据处理工具
体验从物联网服务平台获取数据
处理数据的一般方法
数据分析与处理
二、从物联网服务平台获取数据
物联网服务平台通常可以提供两种数据下载方式:以数据文件的形式下载和通过API调用。
API各类接口
常见的数据处理工具
体验从物联网服务平台获取数据
处理数据的一般方法
数据分析与处理
学习活动 2
体验从物联网服务平台获取数据。
常见的数据处理工具
体验从物联网服务平台获取数据
处理数据的一般方法
数据分析与处理
方式一:以数据文件的形式下载,用电子表格软件进行处理。
第1步:登录在线MQTT服务器。
https://iot.mpython.cn/
常见的数据处理工具
体验从物联网服务平台获取数据
处理数据的一般方法
数据分析与处理
第2步:点击项目管理,去到17课活动3创建的项目,查看主题。
常见的数据处理工具
体验从物联网服务平台获取数据
处理数据的一般方法
数据分析与处理
第3步:下载数据。
常见的数据处理工具
体验从物联网服务平台获取数据
处理数据的一般方法
数据分析与处理
第4步:查看数据。
常见的数据处理工具
体验从物联网服务平台获取数据
处理数据的一般方法
数据分析与处理
方式二: 通过API调用数据,可以实现自动从物联网服务平台获取数据。
主要代码
常见的数据处理工具
体验从物联网服务平台获取数据
处理数据的一般方法
数据分析与处理
第1步:导入 requests 模块(注意要先切换到python模式下)。
常见的数据处理工具
体验从物联网服务平台获取数据
处理数据的一般方法
数据分析与处理
第2步:编写代码。
物联网服务平台账号
密码
主题ID
物联网服务平台接口网址
常见的数据处理工具
体验从物联网服务平台获取数据
处理数据的一般方法
数据分析与处理
第3步:运行代码返回结果。
常见的数据处理工具
体验从物联网服务平台获取数据
处理数据的一般方法
数据分析与处理
物联系统中的原始数据可能会出现数据缺失、数据重复、数据格式错误等问题。
数据缺失:部分数据未记录致字段空缺,可填充前后数据平均值处理。
数据重复:同样数据多次记录,完全重复删其一,互补则补全留优。
数据格式错误:单位或数据类型不一致,需甄别并修正异常数据格式。
常见的数据处理工具
体验从物联网服务平台获取数据
处理数据的一般方法
数据分析与处理
数据异常的处理方法有哪些?
数据分析与处理
数据清洗:去重、填补缺失值、修正错误数据,保证数据准确无冗余。
数据验证:依据范围、逻辑和数据类型规则,筛查异常数据。
数据平滑:采用移动平均、指数平滑等方式,减弱异常波动影响。
异常值检测处理:运用统计法、机器学习算法识别异常,针对性处理。
数据异常的处理方法
数据分析与处理
三、了解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。在Python中可以借助pandas、numpy等数据处理模块处理数据。
在计算机中正确安装Python 后,可以在命令提示符中分别输入pip install pandas和 pip install numpy来安装 pandas库和numpy库。
常见的数据处理工具
体验从物联网服务平台获取数据
处理数据的一般方法
数据分析与处理
学习活动 3
对从 API 获取的数据进行整理、获取最值、筛选光照及分组求土壤湿度均值。
常见的数据处理工具
体验从物联网服务平台获取数据
处理数据的一般方法
数据分析与处理
第一步:数据格式转换:从 API 取数据,经 json 解析后转为DataFrame 类型,便于编程处理。
常见的数据处理工具
体验从物联网服务平台获取数据
处理数据的一般方法
数据分析与处理
第二步:温度最值获取:利用 sort_values 方法对温度数据排序,获取最高和最低温度值。
常见的数据处理工具
体验从物联网服务平台获取数据
处理数据的一般方法
数据分析与处理
第三步:光照数据筛选:按设备 ID 和光照强度阈值筛选数据,确定不同位置光照时间。
pandas模块也支持多条件筛选。
常见的数据处理工具
体验从物联网服务平台获取数据
处理数据的一般方法
数据分析与处理
第四步:土壤湿度计算:依据设备 ID 分组,用 mean 函数求每组土壤湿度平均值。
常见的数据处理工具
体验从物联网服务平台获取数据
处理数据的一般方法
数据分析与处理
完整代码:
注意
常见的数据处理工具
体验从物联网服务平台获取数据
处理数据的一般方法
数据分析与处理
结果:
常见的数据处理工具
体验从物联网服务平台获取数据
处理数据的一般方法
数据分析与处理
同学们,想一想,数据分析的常用思路和方法有哪些呢?
数据分析与处理
数据分析的常用思路和方法
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。
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。
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。例如,先根据设备 ID 进行分组,再进行对应的分析处理。
常见的数据处理工具
体验从物联网服务平台获取数据
处理数据的一般方法
32
数据分析与处理
1.尝试使用电子表格软件对数据分析处理,说一说哪种处理方式更好。
拓展与提升
数据分析与处理
虽然利用电子表格软件也可以进行数据分析处理,但是通过编程能高效处理大量数据,并实现更为直观的数据可视化。
数据分析与处理
2.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。
拓展与提升
数据分析与处理
在现代科学研究中,数据分析已经成为不可或缺的一部分。它不仅可以提高科学研究的效率和质量,还可以为科学家们提供更多的启示和思路。在未来,随着数据采集和计算技术的不断发展,数据分析在科学研究中的应用将会更加广泛和深入。
数据分析与处理
假设你要监测家中植物生长环境,利用所学知识,设计一个数据处理方案。用 Python 模拟从 API 获取温度、光照强度、土壤湿度等数据(数据可自行虚拟设定),并对数据进行整理、获取温度最值、筛选合适光照强度数据、计算土壤湿度平均值等操作,将代码及运行结果记录下来。
课后作业
37
数据分析与处理
02
掌握从物联网平台取数据的方法。
课堂总结
01
了解电子表格与 Python 模块。
03
学会整理、筛选、分组计算等操作。
谢 谢
THANK YOU
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