資源簡介

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信息技術 第9課 常見的數據處理過程
課題 常見的數據處理過程 單元 第二單元 學科 信息技術 年級 七年級
教材分析 《常見的數據處理過程》該課時教材編排了“有效處理數據的方法→數據處理的基本方法”的系列學習活動，通過實踐與探究了解有效處理數據的方法和數據處理的基本方法，學會如何進行數據合并和數據清洗，進行數據分析更深入地了解數據背后的意義。教材編排合理，教學環節注重實踐與理論相結合，教材內容貼近學生生活實際，符合七年級學生認知特點。
教學目標 1、信息意識：學習有效處理數據的方法，解決數據不完整、不一致、重復等問題，保證數據的真實性。 2、計算思維：了解數據處理完整過程，分析數據創建好數據分類集，了解數據背后的意義。 3、數字化學習與創新：能夠將現有的技術應用于實際場景中，使用輔助工具進行數據處理。 4、信息社會責任在工作學習中積極促進社會公正、可持續發展，并通過數據分析為社會做出積極貢獻。
重點 一、有效處理數據的方法二、數據處理的基本方法
難點 1、數據處理的基本方法
教學過程
教學環節 教師活動 學生活動 設計意圖
導入新課 在準備“一帶一路”主題報告過程中我們收集了大量的相關資料，這些資料有些需要合并對比，有些存在不完整、不一致、重復等問題。面對這樣的數據表格，如何將其整理成符合需要的數據呢？ 在“從數據看‘一帶一路’”的主題分析報告準備過程中，我們應該如何以數據深入闡述主題，又如何進行數據分析與加工呢？知識拓展 學生之間相互討論如何解決數據重復等問題。 幫助學生了解數據處理概念，打開課堂。
講授新課 一 、有效處理數據的方法數據處理是數據分析過程中的關鍵環節，直接影響到分析建模的效率為了確保數據的準確性和完整性，我們需要收集龐雜的數據，并對數據進行整理和清洗。為了更好地組織和理解數據，我們需要對數據進行分類和合并這可能涉及按照一定規則進行分組、合并或排序。此外，為了進行后續的數據分析，我們還需要進行數據轉換和計算。數據處理過程可以大致分為數據合并、數據清洗、數據變換、數據標準化四個基本步驟。數據合并能將數據進行簡單歸類，為分析數據創建好數據分類集；數據清洗可以將數據中的缺陷、錯誤數據等問題處理掉，最大限度地提高數據分析結果的準確度；數據變換可以將數據加工成建模時需要的形式，為數據建模做準備。通常數據標準化和數據變換作為同一步驟執行。知識拓展數據分析的結果可以應用在哪些領域？二 、數據處理的基本方法深度融入“一帶一路”倡議已經成為各地謀篇布局的“重頭戲”，各地參與“一帶一路”建設的積極性和主動性顯著提升。圖2-16是2017年我國四大區域與共建“一帶一路”國家貿易額及占本區域對外貿易的比重，在整理這部分數據時，需要將兩組數據按照區域進行合并，我們應該如何操作呢？1.合井數據集 在數據處理過程中，經常會對數據進行合并。如圖2-16中的兩組數據首先要進行合并?？梢詫崿F合并的工具很多，上一課我們用的電子表格工具可以繼續使用。 操作提示：數據獲取可能來自不同的渠道，或者不同角度，需要進行合并處理。如圖2-17所示，將兩個表格放在一個工作表中。2.數據清洗 處理數據缺失值、刪除重復數據和修正異常值是數據清洗的三個主要表現方面。想要在數據清洗方面做得更好，需要具備嚴謹的態度和所探究領域全面、系統的知識，也需要在數據探索的道路上不斷積累成功的經驗和失敗的教訓?！耙粠б宦贰贝髷祿笖抵?“海上絲路”貿易指數由寧波航運交易所開發編制，數據來源于海關月度進出口貿易數據，由出口貿易指數、進口貿易指數、進出口貿易指數構成，并從總體貿易指數、區域貿易指數、特類貿易指數等不同方面衡量中國對外經貿發展水平，反映中國對外貿易發展變化趨勢。請觀察表2-3，你發現了什么問題？（1）數據缺失值的檢測。數據缺失是指數據中某個或某些特征的值是不完整的，這些值稱為缺失值。造成數據缺失的原因很多，可能是由于疏忽或遺漏無意造成的，也可能是某些數據特征根本不存在等。在很多數據應用場景中都會碰到數據缺失的情況。（2）處理重復數據。由于數據分布、數據共享等原因，在數據的采集和處理過程中，會產生大量的重復數據，增加存儲成本。 重復數據包括記錄重復、特征重復兩種類型。記錄重復是指對數據進行檢測，存在多行數據，其中存在一個或多個特征的值完全相同的情況。特征重復是指數據中存在一個或多個行/列名稱不同但數據完全相同的情況，如表2-3所列。 對重復數據的有效檢查和刪除，在不損壞數據真實性和完整性的前提下，可以減少重復數據對存儲成本的影響，以優化和節省更多的存儲空間。（3）異常值處理。如表2-3所列，可以去掉重復數據，也可以嘗試在電子表格中刪除數據行。異常值是指數據中存在的不合理的個別值。產生異常值的主要原因包括人為錯誤和自然錯誤兩大類。數據錄入錯誤屬于人為錯誤而數據采集過程中由于外部干擾產生的數據錯誤則為自然錯誤。 如何處理這些異常值？ 我的處理方法：根據數據特征將數據進行分組處理，在每個組內獨立地檢測和處理異常值，避免全局操作導致誤刪或誤改正常數據。在進行自動處理之前，最好由專業人員對可能存在的異常情況進行仔細審查，并根據領域知識做出合理判斷。除電子表格外，也有其他處理數據的工具，在后面的學習中會接觸到。知識拓展現有一個混合了多種不同類型數據的大型數據集，我們應該如何處理和分析它？三、拓展與深化 想要通過數據直觀展現我國與共建“一帶一路”國家的經濟合作情況，同學們可以訪問中國一帶一路網，并關注其“數據”板塊下的“各國數據”區域。在這里，你們可以設置感興趣的合作國家，比如，選擇“波蘭”作為研究對象，并選擇“起止時間”和相關的經濟指標進行查詢。平臺將以圖表的形式，展示出所選時間段內，中國與波蘭在多個關鍵領域的合作情況，包括但不限于中國對波蘭進出口的活躍度、中國對波蘭直接投資的存量規模增長趨勢，以及雙方港口間集裝箱吞吐量的變動情況(如圖2-19)單擊圖表上方的“表格下載”按鈕，即可下載數據表格，進而對數據進行更深入的分析。這種數據驅動的視角，能夠幫助我們對兩國合作情況一個全面而深入的了解，揭示出兩國間經濟合作的廣度、深度及發展趨勢。仿照上述操作方法，通過訪問中國一帶一路網并利用其提供的數據和信息，深入分析我國與某一個或幾個共建“一帶一路”國家的經濟合作情況。①我選擇的國家是：尼泊爾。②我選擇的指標是：對中國出口。③我的結論是：從2022年開始至現在呈持續上升趨勢。 進行數據分析的目的，是了解數據背后的意義。通過以上數據，可以看到“一帶一路”倡議對周邊國家經濟的影響以及我國做出的巨大貢獻。四 、知識拓展 1、關于數據處理的AI工具。2、數據資料審核的主要方法？3、數據的表現形式有哪些？五、課堂練習在處理混合數據集時，如何確保不同類型數據之間的兼容性和一致性？ 學生之間互相討論有效處理數據的方法。學生通過觀看課件和聽老師講解，學習數據處理的基本方法。 學生課堂通過實踐查詢自己學習如何查詢數據，了解數據背后的意義。學生通過觀看視頻和自我思考數據資料審核的主要方法。學生查找資料，相互討論對于本堂課中老師提出的問題進行解答。 幫助學生積極融入課堂，提高學生學習積極性。學生通過邊看邊聽的形式了解數據處理的基本方法。 打開學生思維、讓學會生了個積極思考，進一步理解課堂內容。讓學生通過視頻思考，進一步加深對課堂所學內容的理解。 讓學生鞏固本堂課的內容，加深學生對所學知識的印象。
布置作業 將“一帶一路”主題報告中搜集的資料進行合并對比，篩選出不正確和重復的資料。 完成作業 培養學生查閱資料的能力，分析解決問題的能力
課堂小結 通過常見的數據處理過程的課程，我們深刻知道數據處理是數據分析過程中的關鍵環節，直接影響到分析建模的效率，所以我們必須要針對數據資料進行合并對比篩選出不正確及重復的數據。通過實踐與探究我們學習了有效處理數據的方法和數據處理的基本方法，學會了如何進行數據合并和數據清洗，進行了數據分析我們將更深入地了解數據背后的意義。 分組總結歸納 鍛煉學生的總結能力，邏輯思維、語言表達能力。
板書 一、有效處理數據的方法二、數據處理的基本方法 學習、記憶及勾畫知識點 明確教學內容及重點和難點
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第9課
常見的數據處理
過程
（河北大學出版社）七年級
01
教學目標
02
問題情境
03
實踐與探究
04
拓展與深化
05
拓展延伸
06
課堂練習
07
課堂小結
08
板書設計
01
教學目標
1、信息意識：學習有效處理數據的方法，解決數據不完整、不一致、重復等問題，保證數據的真實性。
2、計算思維：了解數據處理完整過程，分析數據創建好數據分類集，了解數據背后的意義。
3、數字化學習與創新：能夠將現有的技術應用于實際場景中，使用輔助工具進行數據處理。
4、信息社會責任：在工作學習中積極促進社會公正、可持續發展，并通過數據分析為社會做出積極貢獻。
02
問題情景
在準備“一帶一路”主題報告過程中我們收集了大量的相關資料，這些資料有些需要合并對比，有些存在不完整、不一致、重復等問題。面對這樣的數據表格，如何將其整理成符合需要的數據呢？
02
問題情景
知識拓展
03
實踐與探究—有效處理數據的方法
數據處理是數據分析過程中的關鍵環節，直接影響到分析建模的效率為了確保數據的準確性和完整性，我們需要收集龐雜的數據，并對數據進行整理和清洗。為了更好地組織和理解數據，我們需要對數據進行分類和合并這可能涉及按照一定規則進行分組、合并或排序。此外，為了進行后續的數據分析，我們還需要進行數據轉換和計算。
03
實踐與探究—有效處理數據的方法
數據處理過程可以大致分為數據合并、數據清洗、數據變換、數據標準化四個基本步驟。數據合并能將數據進行簡單歸類，為分析數據創建好數據分類集；數據清洗可以將數據中的缺陷、錯誤數據等問題處理掉，最大限度地提高數據分析結果的準確度；數據變換可以將數據加工成建模時需要的形式，為數據建模做準備。通常數據標準化和數據變換作為同一步驟執行。
03
知識拓展
數據分析的結果可以應用在哪些領域？
商業和市場營銷：可以了解消費者行為、市場趨勢和競爭對手情況，從而制定更有效的營銷策略、優化產品定位和提升銷售業績。
金融服務：可以利用數據分析來進行風險評估、欺詐檢測、客戶信用評級等，幫助管理風險并提供更好的服務。
醫療保?。嚎梢岳脭祿治鰜砀纳苹颊咧委煼桨?、預測疾病傳播趨勢、優化資源配置等，提高醫療服務質量。
實踐與探究—有效處理數據的方法
03
知識拓展
數據分析的結果可以應用在哪些領域？
政府與公共服務：政府部門可以利用數據分析來改善城市規劃、交通管理、社會福利發放等公共服務領域，提高政府效率和民生福祉。
物流與供應鏈管理：企業可以通過數據分析優化物流運輸路線、庫存管理和供應鏈協調，降低成本并提高效率。
環境保護：通過數據分析監測空氣質量、水質污染情況等環境指標，制定環境保護政策并采取相應措施。
實踐與探究—有效處理數據的方法
03
知識拓展
實踐與探究—有效處理數據的方法
03
實踐與探究—數據處理的基本方法
深度融入“一帶一路”倡議已經成為各地謀篇布局的“重頭戲”，各地參與“一帶一路”建設的積極性和主動性顯著提升。圖2-16是2017年我國四大區域與共建“一帶一路”國家貿易額及占本區域對外貿易的比重，在整理這部分數據時，需要將兩組數據按照區域進行合并，我們應該如何操作呢？
圖2-16 2017年四大區域與共建“一帶一路”國家貿易額及占本區域對外貿易的比重
數據來源：國家信息中心“一帶一路”大數據中心《“一帶一路”大數據報告(2018)》，商務印書館2018年。
03
實踐與探究—數據處理的基本方法
1.合并數據集
在數據處理過程中，經常會對數據進行合并。如圖2-16中的兩組數據首先要進行合并?？梢詫崿F合并的工具很多，上一課我們用的電子表格工具可以繼續使用。
操作提示：數據獲取可能來自不同的渠道，或者不同角度，需要進行合并處理。如圖2-17所示，將兩個表格放在一個工作表中。
03
實踐與探究—數據處理的基本方法
根據第一個數據表的“區域”序列，將數據進行合并?？梢詮椭普迟N，或者在單元格中輸入內容，如圖2-18所示。
圖2-18 合并數據
圖2-17 選擇數據
03
實踐與探究—數據處理的基本方法
2.數據清洗
處理數據缺失值、刪除重復數據和修正異常值是數據清洗的三個主要表現方面。想要在數據清洗方面做得更好，需要具備嚴謹的態度和所探究領域全面、系統的知識，也需要在數據探索的道路上不斷積累成功的經驗和失敗的教訓。
03
實踐與探究—數據處理的基本方法
“一帶一路”大數據指數中,“海上絲路”貿易指數由寧波航運交易所開發編制，數據來源于海關月度進出口貿易數據，由出口貿易指數、進口貿易指數、進出口貿易指數構成，并從總體貿易指數、區域貿易指數、特類貿易指數等不同方面衡量中國對外經貿發展水平，反映中國對外貿易發展變化趨勢。請觀察表2-3，你發現了什么問題？
表2-3 “海上絲路”貿易指數情況
數據來源:中國一帶一路網。
03
實踐與探究—數據處理的基本方法
（1）數據缺失值的檢測。數據缺失是指數據中某個或某些特征的值是不完整的，這些值稱為缺失值。造成數據缺失的原因很多，可能是由于疏忽或遺漏無意造成的，也可能是某些數據特征根本不存在等。在很多數據應用場景中都會碰到數據缺失的情況。
03
實踐與探究—數據處理的基本方法
（2）處理重復數據。由于數據分布、數據共享等原因，在數據的采集和處理過程中，會產生大量的重復數據，增加存儲成本。
重復數據包括記錄重復、特征重復兩種類型。記錄重復是指對數據進行檢測，存在多行數據，其中存在一個或多個特征的值完全相同的情況。特征重復是指數據中存在一個或多個行/列名稱不同但數據完全相同的情況，如表2-3所列。
對重復數據的有效檢查和刪除，在不損壞數據真實性和完整性的前提下，可以減少重復數據對存儲成本的影響，以優化和節省更多的存儲空間。
03
實踐與探究—數據處理的基本方法
（3）異常值處理。如表2-3所列，可以去掉重復數據，也可以嘗試在電子表格中刪除數據行。異常值是指數據中存在的不合理的個別值。產生異常值的主要原因包括人為錯誤和自然錯誤兩大類。數據錄入錯誤屬于人為錯誤而數據采集過程中由于外部干擾產生的數據錯誤則為自然錯誤。
如何處理這些異常值？
03
實踐與探究—數據處理的基本方法
除電子表格外，也有其他處理數據的工具，在后面的學習中會接觸到。
我的處理方法：
根據數據特征將數據進行分組處理，在每個組內獨立地檢測和處理異常值，避免全局操作導致誤刪或誤改正常數據。在進行自動處理之前，最好由專業人員對可能存在的異常情況進行仔細審查，并根據領域知識做出合理判斷。
03
知識拓展
現有一個混合了多種不同類型數據的大型數據集，我們應該如何處理和分析它
1. 數據準備：處理缺失值、異常值和錯誤。將數據轉換為適當的類型（例如，將字符串轉換為數字）。創建新的特征或轉換現有特征，以提高模型性能。
2. 數據建模：根據數據類型和分析目標選擇監督學習、非監督學習或預測建模技術。識別與目標變量最相關的特征。訓練模型并使用評估指標（例如準確度、召回率、F1 分數）評估其性能。
實踐與探究—數據處理的基本方法
03
知識拓展
現有一個混合了多種不同類型數據的大型數據集，我們應該如何處理和分析它
3. 數據探索：計算平均值、中位數、標準差等統計指標。使用圖表和圖形探索數據的分布和模式。確定不同變量之間的關系。
4. 處理不同數據類型：使用統計方法（例如回歸、聚類）進行分析。使用時間序列分析技術（例如ARMA、SARIMA）進行預測。使用面板數據分析技術（例如固定效應、隨機效應）處理相關性。
實踐與探究—數據處理的基本方法
03
知識拓展
實踐與探究—數據處理的基本方法
04
拓展與深化
想要通過數據直觀展現我國與共建“一帶一路”國家的經濟合作情況，同學們可以訪問中國一帶一路網，并關注其“數據”板塊下的“各國數據”區域。在這里，你們可以設置感興趣的合作國家，比如，選擇“波蘭”作為研究對象，并選擇“起止時間”和相關的經濟指標進行查詢。
平臺將以圖表的形式，展示出所選時間段內，中國與波蘭在多個關鍵領域的合作情況，包括但不限于中國對波蘭進出口的活躍度、中國對波蘭直接投資的存量規模增長趨勢，以及雙方港口間集裝箱吞吐量的變動情況(如圖2-19)單擊圖表上方的“表格下載”按鈕，即可下載數據表格，進而對數據進行更深入的分析。
04
拓展與深化
圖2-19 中國與波蘭在多個關鍵領域的合作情況
這種數據驅動的視角，能夠幫助我們對兩國合作情況一個全面而深入的了解，揭示出兩國間經濟合作的廣度、深度及發展趨勢。
04
拓展與深化
仿照上述操作方法，通過訪問中國一帶一路網并利用其提供的數據和信息，深入分析我國與某一個或幾個共建“一帶一路”國家的經濟合作情況。
①我選擇的國家是：尼泊爾。
②我選擇的指標是：對中國出口。
③我的結論是：從2022年開始至現在呈持續上升趨勢。
進行數據分析的目的，是了解數據背后的意義。通過以上數據，可以看到“一帶一路”倡議對周邊國家經濟的影響以及我國做出的巨大貢獻。
05
拓展延伸
1、關于數據處理的AI工具。
05
拓展延伸
2、數據資料審核的主要方法？
經驗判斷：根據已有經驗，判斷數據的真實、準確。
邏輯檢查：根據項目之間的內在聯系和實際情況，看是否有不合理或前后矛盾。
計算審核：對數據資料的計算技術和有關指標之間的相互關系進行審查，看計算方法和計算結果有無錯誤。
05
拓展延伸
3、數據的表現形式有哪些？
（1）表格：表格是最基本的數據展示形式，通常用于呈現結構化數據。通過行和列的方式展示數據，便于比較和分析。
（2）圖表：圖表是將數據以可視化方式呈現的方法，包括折線圖、柱狀圖、餅圖等。不同類型的圖表適用于展示不同類型的數據關系。
（3）地圖：地圖可以用來展示地理位置相關的數據，如人口分布、銷售地域等。通過顏色或符號來表示不同區域的數值差異。
05
拓展延伸
3、數據的表現形式有哪些？
（4）文字描述：有時候簡單的文字描述也可以有效傳達信息，特別是在解釋復雜概念或結果時。
（5）動畫和交互式可視化：這種形式可以更生動地展示數據變化，并讓用戶參與其中進行探索和互動。
（5）報告和演示文稿：將數據整理成報告或演示文稿形式，逐步闡述問題、分析結果和提出建議。這種形式適合對結果進行詳細解釋和討論。
（6）音頻/視頻內容：有時候也可以通過音頻或視頻內容來傳達信息，例如播客、視頻教程等形式。
06
課堂練習
在處理混合數據集時，如何確保不同類型數據之間的兼容性和一致性？
數據類型驗證：使用數據類型驗證函數檢查并確保數據類型與預期的一致。對于大型數據集，可以使用數據驗證庫或工具。
數據預處理：應用特定于不同數據類型的預處理技術。例如，對于文本數據，可以進行分詞、詞干提取和去停用詞。
數據可視化：使用適合不同數據類型的可視化技術。如使用條形圖和餅狀圖可視化定性數據，使用散點圖和折線圖可視化定量數據。
07
課堂小結
通過常見的數據處理過程的課程，我們深刻知道數據處理是數據分析過程中的關鍵環節，直接影響到分析建模的效率，所以我們必須要針對數據資料進行合并對比篩選出不正確及重復的數據。通過實踐與探究我們學習了有效處理數據的方法和數據處理的基本方法，學會了如何進行數據合并和數據清洗，進行了數據分析我們將更深入的了解數據背后的意義。
08
板書設計
常見的數據處理過程
一、有效處理數據的方法
二、數據處理的基本方法
課后作業
1、將“一帶一路”主題報告中搜集的資料進行合并對比，篩選出不正確和重復的資料。
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