第一章数据分析模型教学教材
数据分析教案1
数据分析教案1标题：数据分析教案1引言概述：数据分析在当今社会已经成为一项重要的技能，无论是在商业领域还是学术领域，数据分析都扮演着至关重要的角色。
因此，学习数据分析成为许多人的必备技能之一。
本文将介绍一份数据分析教案，帮助读者系统学习数据分析的基础知识和技能。
一、数据分析概述1.1 数据分析的定义：数据分析是指通过收集、处理、分析和解释数据，以揭示其中的模式、趋势和关联性，从而为决策提供支持的过程。
1.2 数据分析的重要性：数据分析可以帮助人们更好地理解现象背后的规律，指导决策和行动，提高工作效率和决策的准确性。
1.3 数据分析的应用领域：数据分析广泛应用于市场营销、金融、医疗、教育等领域，帮助企业和组织更好地了解市场需求、优化运营和提升服务质量。
二、数据分析的基础知识2.1 数据类型：数据分析中常见的数据类型包括数值型数据、分类数据和顺序数据，不同类型的数据需要采用不同的分析方法。
2.2 数据采集：数据采集是数据分析的第一步，可以通过问卷调查、实验观察、网络爬虫等方式获取数据。
2.3 数据清洗：数据清洗是数据分析的关键步骤，包括处理缺失值、异常值、重复值等，确保数据的准确性和完整性。
三、数据分析的工具和技能3.1 数据可视化工具：数据可视化是数据分析中常用的方法，可以通过图表、图形等形式将数据呈现出来，帮助人们更直观地理解数据。
3.2 统计分析技能：统计分析是数据分析的基础，包括描述统计、推断统计等方法，可以帮助人们从数据中提取有用信息。
3.3 编程技能：数据分析中常用的编程语言包括Python、R等，具备一定的编程技能可以帮助人们更高效地处理和分析数据。
四、数据分析的方法和模型4.1 描述性统计分析：描述性统计是对数据进行整体性描述和总结的方法，包括均值、中位数、标准差等指标。
4.2 预测性分析：预测性分析是通过历史数据和模型预测未来趋势和结果的方法，包括回归分析、时间序列分析等。
4.3 关联性分析：关联性分析是研究不同变量之间的关联性和影响程度的方法，包括相关系数、卡方检验等。
数据分析教案模板及范文
一、教学目标1. 让学生了解数据分析的基本概念和重要性。
2. 掌握数据分析的基本步骤和方法。
3. 学会使用常用的数据分析工具。
4. 能够运用数据分析方法解决实际问题。
二、教学内容1. 数据分析的基本概念和重要性2. 数据分析的基本步骤3. 常用的数据分析方法4. 数据分析工具的使用5. 案例分析三、教学过程（一）导入1. 教师通过提问，引导学生思考数据分析在日常生活和工作中的重要性。
2. 学生分享自己遇到的与数据分析相关的问题或案例。
（二）数据分析的基本概念和重要性1. 教师讲解数据分析的定义、发展历程和重要性。
2. 学生举例说明数据分析在实际生活中的应用。
（三）数据分析的基本步骤1. 教师讲解数据分析的五个基本步骤：数据收集、数据清洗、数据探索、数据分析、数据可视化。
2. 学生通过小组讨论，总结每个步骤的关键点和注意事项。
（四）常用的数据分析方法1. 教师介绍常用的数据分析方法，如描述性统计、推断性统计、相关性分析、回归分析等。
2. 学生通过案例分析，掌握各种方法的实际应用。
（五）数据分析工具的使用1. 教师介绍常用的数据分析工具，如Excel、Python、R等。
2. 学生通过上机练习，掌握这些工具的基本操作。
（六）案例分析1. 教师提供实际案例分析，如市场调查、客户满意度分析等。
2. 学生分组讨论，运用所学知识分析案例，并提出解决方案。
四、作业与评估1. 学生完成一份数据分析报告，内容涉及数据收集、清洗、分析、可视化等环节。
2. 教师根据学生完成报告的质量和案例分析的表现进行评估。
五、教学反思1. 教师总结本次课程的教学内容和学生的掌握情况。
2. 学生分享自己在学习过程中的收获和困惑，并提出改进建议。
教案范文：一、教学目标1. 让学生了解数据分析的基本概念和重要性。
2. 掌握数据分析的基本步骤和方法。
3. 学会使用Excel进行数据分析。
4. 能够运用数据分析方法解决实际问题。
二、教学内容1. 数据分析的基本概念和重要性2. 数据分析的基本步骤3. Excel数据分析方法4. 案例分析三、教学过程（一）导入1. 教师提问：你们在生活中遇到过需要分析数据的情况吗？2. 学生分享自己遇到的与数据分析相关的问题或案例。
数据分析系列教案模板
数据分析系列教案模板教案一：数据分析入门教学目标：通过本节课的学习，学生能够了解数据分析的基本概念，掌握数据分析的基本流程和方法，能够运用基本的数据分析工具进行数据处理和分析。
教学内容：1. 数据分析概念介绍- 数据分析的定义和作用- 数据分析的基本分类2. 数据分析流程- 数据收集- 数据清洗- 数据处理- 数据分析- 数据可视化3. 数据分析工具介绍- Excel- Python- R- Tableau教学步骤：1. 导入- 通过引入一个真实的数据案例，引发学生对数据分析的兴趣和认识。
2. 概念讲解- 介绍数据分析的基本概念和作用，让学生明确数据分析的重要性。
3. 流程分析- 详细解释数据分析的流程，引导学生了解数据分析的步骤和方法。
4. 工具展示- 展示不同的数据分析工具，并简要介绍其特点和用途，让学生了解常用的数据分析工具。
5. 案例分析- 通过一个简单的数据案例，手把手教学生如何使用Excel进行数据清洗和分析，让学生亲自动手进行操作。
6. 总结反思- 总结本节课的重点内容，让学生反思数据分析的意义和方法，鼓励学生主动探索更多数据分析的可能性。
教学评估：通过对学生在课堂上的表现和作业的完成情况进行评估，检测学生对数据分析的理解和掌握程度，为下节课的内容提供参考。
教学反思：本节课主要介绍了数据分析的基本概念、流程和工具，通过实际操作的方式让学生更直观地理解数据分析的过程，激发学生对数据分析的兴趣，为后续深入学习打下基础。
在教学过程中，要注重与学生的互动，激发学生的学习积极性，让学生能够更好地掌握数据分析的知识和技能。
教案二：数据分析进阶教学目标：通过本节课的学习，学生能够进一步学习数据分析的高级方法和技巧，能够运用多种数据分析工具进行复杂的数据处理和分析。
教学内容：1. 数据分析方法- 数据挖掘- 机器学习- 统计分析2. 高级数据分析工具- Python数据分析库（Pandas、NumPy、Matplotlib）- R数据分析包（dplyr、ggplot2）- Tableau高级功能3. 数据分析案例- 探讨一个复杂的数据分析案例，引导学生思考如何运用多种方法和工具进行数据分析。
《数据分析》教案
《数据分析》教案数据分析是当今社会中非常重要的一项技能，越来越多的人开始学习数据分析，因此教学资源也变得愈发重要。
本文将介绍一份完整的《数据分析》教案，匡助教师更好地教授学生数据分析的知识和技能。
一、教案概述1.1 教案名称：《数据分析》教案1.2 适合对象：高中或者大学学生1.3 教学目标：匡助学生掌握数据分析的基本概念和技能，培养他们的数据思维和解决问题的能力二、教学内容2.1 数据分析基础知识- 数据的概念和分类- 数据的采集和整理- 数据的清洗和处理2.2 数据分析方法- 描述性统计分析- 探索性数据分析- 假设检验和判断统计2.3 数据可视化- 条形图、折线图、饼图等基本图表的绘制- 数据分布的直方图和箱线图- 数据之间的关系的散点图和热力图三、教学方法3.1 理论授课- 介绍数据分析的基本概念和方法- 解释数据分析中常用的统计学原理- 分析真实案例，匡助学生理解数据分析的应用3.2 实践操作- 使用数据分析软件进行实际数据分析操作- 完成数据分析项目，包括数据清洗、分析和可视化- 分析实际数据集，培养学生的数据分析能力3.3 课堂讨论- 组织学生讨论数据分析中的问题和挑战- 分享数据分析经验和技巧- 激发学生的学习兴趣和思量能力四、教学评估4.1 课堂表现- 学生在课堂上的参预度和表现- 学生对数据分析知识的掌握程度- 学生在实践操作中的表现和成果4.2 作业和考核- 布置数据分析作业，包括理论和实践部份- 设计数据分析考核题目，考察学生对数据分析的理解和应用能力- 定期进行作业和考核评估，及时反馈学生学习情况4.3 教学反馈- 采集学生对教学内容和方法的反馈意见- 分析学生学习情况和需求，调整教学计划和教学方法- 持续改进教学质量，提高学生的学习效果和满意度五、教学资源5.1 教材和参考书籍- 选用适合学生水平的数据分析教材和参考书籍- 提供相关资料和案例，匡助学生更好地理解和应用数据分析知识5.2 数据分析软件- 推荐常用的数据分析软件，如Python、R、Excel等- 提供软件的学习资源和教学指导，匡助学生熟练使用数据分析工具5.3 网络资源和实践项目- 提供数据分析的在线课程和教学视频- 组织学生参预数据分析实践项目，锻炼他们的数据分析能力- 搭建数据分析交流平台，促进学生之间的学习和合作总结：通过本文介绍的《数据分析》教案，希翼能够匡助教师更好地教授学生数据分析的知识和技能，培养他们的数据思维和解决问题的能力，为他们未来的学习和工作打下坚实的基础。
大学数据分析第一章教案
课程名称：大学数据分析授课班级：XX级XX专业授课教师：XX授课时间：2课时教学目标：1. 了解数据分析的基本概念和重要性。
2. 掌握数据分析的基本流程和方法。
3. 熟悉数据分析软件的基本操作。
教学重点：1. 数据分析的基本概念和重要性。
2. 数据分析的基本流程和方法。
教学难点：1. 数据分析流程的各个环节如何衔接。
2. 如何选择合适的数据分析方法。
教学内容：一、数据分析概述1. 数据分析的定义和重要性2. 数据分析的应用领域二、数据分析的基本流程1. 数据采集2. 数据清洗3. 数据探索4. 数据分析5. 结果展示三、数据分析方法1. 描述性统计分析2. 推断性统计分析3. 聚类分析4. 关联规则挖掘5. 机器学习教学过程：第一课时一、导入1. 引入数据分析的概念，让学生思考数据分析在日常生活中的应用。
2. 通过实例展示数据分析在各个领域的应用，激发学生的学习兴趣。
二、数据分析概述1. 讲解数据分析的定义和重要性，让学生了解数据分析的基本概念。
2. 通过案例分析，让学生了解数据分析在各个领域的应用。
三、数据分析的基本流程1. 讲解数据分析的基本流程，包括数据采集、数据清洗、数据探索、数据分析、结果展示。
2. 通过实例分析，让学生理解各个环节之间的衔接。
第二课时一、数据分析方法1. 介绍描述性统计分析、推断性统计分析、聚类分析、关联规则挖掘、机器学习等常用数据分析方法。
2. 通过实例演示，让学生了解每种方法的适用场景和操作步骤。
二、软件操作1. 介绍常用的数据分析软件，如Excel、SPSS、Python等。
2. 讲解软件的基本操作，让学生能够熟练使用软件进行数据分析。
三、课堂练习1. 布置课后练习，让学生运用所学知识进行实际操作。
2. 针对学生的练习，进行点评和指导。
教学评价：1. 课堂参与度：观察学生在课堂上的参与程度，如提问、回答问题等。
2. 实践操作能力：通过课后练习，评估学生对数据分析软件的操作熟练程度。
《数据分析》教案
《数据分析》教案数据分析是当今社会中一项非常重要的技能，它可以帮助我们从海量数据中提取有用信息，做出正确的决策。
因此，教授数据分析课程也变得越来越重要。
本文将探讨数据分析教案的设计和内容，希望能够帮助教师们更好地教授这门课程。
一、教案设计1.1 教学目标：明确教学目标是设计一个成功的教案的关键。
教师需要确定学生应该掌握的知识和技能，以便能够制定合适的教学计划。
1.2 教学内容：确定教学内容是教案设计的基础。
教师需要根据教学目标确定需要教授的内容，包括数据分析的基本概念、常用工具和技术等。
1.3 教学方法：选择合适的教学方法可以提高教学效果。
数据分析是一门实践性很强的学科，因此可以采用案例教学、实践操作等方法来帮助学生更好地理解和掌握知识。
二、教学内容2.1 数据采集：数据分析的第一步是数据采集。
教师可以介绍不同的数据来源和采集方法，帮助学生了解如何获取数据。
2.2 数据清洗：数据清洗是数据分析中非常重要的一步，可以帮助学生处理数据中的错误和缺失值，提高数据质量。
2.3 数据可视化：数据可视化是数据分析中展示数据结果的重要手段，可以帮助学生更直观地理解数据。
三、教学方法3.1 案例教学：通过真实案例的分析，可以帮助学生将理论知识应用到实际中，提高他们的实践能力。
3.2 实践操作：数据分析是一门实践性很强的学科，学生需要通过实践操作来巩固所学知识，提高数据分析的能力。
3.3 小组讨论：小组讨论可以促进学生之间的交流和合作，帮助他们更好地理解和掌握知识。
四、评估方式4.1 作业和考试：通过作业和考试可以检验学生对数据分析知识的掌握程度，帮助教师及时发现学生的问题并进行针对性的辅导。
4.2 项目实践：项目实践是一个更加贴近实际的评估方式，可以帮助学生将所学知识应用到实际项目中，提高他们的实践能力。
4.3 反馈机制：建立良好的反馈机制可以帮助教师了解学生的学习情况，及时调整教学方法和内容，提高教学效果。
五、教学资源5.1 教材和资料：选择合适的教材和资料是教学中非常重要的一环，可以帮助学生更好地理解和掌握知识。
第一章数据分析模型 PPT
1. 数据分析模型
1.1 薪金到底是多少 1.2 评选举重总冠军 1.3 估计出租车的总数 1.4 解读CPI 1.5 NBA赛程的分析与评价——全国
大学生数学建模竞赛2008年D题
1.1 薪金到底是多少
日常生活中遇到的数据： • 一个班的考试成绩及按成绩的排 名 • 公司里每位职工一个月的薪金 • 超市中各个品牌牙膏一个月的销量 • 一个年级全部男同学的身高 用几个数简明地表示一组数据整体的大小.
依靠运动员全身力量完成的体育项目 举重 拳击 赛艇 摔跤
按照运动员体重划分级别进行比赛. 每个级别都有一个冠军. 能评选出一个“总冠军”吗？
……
问题
1.2 评选举重总冠军
男子举重比赛按运动员体重 (上限)分为8个级别： 56kg, 62kg, 69kg, 77kg, 85kg, 94kg, 105kg, 105kg以上.
a. 总额/万元
200
股东分红
150
职工薪金
100
2011 2012 2013
b. 增长率/%
c.人均/(万元/人)
哪种解读更有道理
500
400 300
职工薪金
200
100
股东分红
2011 2012 2013
a. 总额/万元
200
股东分红
150
职工薪金
100
2011 2012 2013
b. 增长率/%
不掌握创造记录的运动员的实际体重. 因为体重越大、举得越重，比赛时运动员体重 都会调整到非常接近各级别的上限.
105 kg以上级未设上限，只在其余7个级别中选总冠军.
数据分析 世界记录与体重数据的散点图
世 450
《数据分析》教案
《数据分析》教案引言概述：数据分析是一门应用广泛的学科，它通过收集、整理和分析数据，从中提取有价值的信息和洞察力。
数据分析在各个行业中都扮演着重要的角色，帮助企业做出决策、改善业务流程和提高效率。
本文将介绍《数据分析》教案的内容，分为五个部分进行详细的阐述。
一、数据收集与整理1.1 数据来源：介绍数据收集的渠道和方式，如调查问卷、传感器、日志文件等。
1.2 数据质量：讨论数据质量的重要性，如准确性、完整性和一致性等，并介绍数据清洗的方法。
1.3 数据整理：介绍数据整理的步骤，包括数据清洗、数据转换和数据集成等，以确保数据的可用性和一致性。
二、数据探索与可视化2.1 描述性统计：介绍常用的描述性统计方法，如均值、中位数、标准差等，以及它们在数据分析中的应用。
2.2 数据可视化：介绍数据可视化的重要性，如条形图、折线图、散点图等，以及它们在数据分析中的应用。
2.3 探索性数据分析：介绍探索性数据分析的方法，如箱线图、直方图、相关性分析等，以发现数据中的模式和关联。
三、数据建模与预测3.1 数据建模：介绍数据建模的基本概念和方法，如线性回归、逻辑回归、决策树等，以及它们在预测和分类问题中的应用。
3.2 特征选择：讨论特征选择的重要性，如过滤法、包装法、嵌入法等，并介绍常用的特征选择算法。
3.3 模型评估：介绍模型评估的指标和方法，如准确率、召回率、F1值等，并讨论过拟合和欠拟合问题。
四、数据挖掘与机器学习4.1 关联规则挖掘：介绍关联规则挖掘的概念和方法，如Apriori算法、FP-growth算法等，以发现数据中的关联关系。
4.2 聚类分析：介绍聚类分析的方法，如K-means算法、层次聚类算法等，以发现数据中的群组结构。
4.3 预测建模：介绍预测建模的方法，如神经网络、支持向量机、随机森林等，以实现对未来事件的预测。
五、数据分析应用与案例研究5.1 金融行业：介绍数据分析在金融行业中的应用，如风险评估、投资组合优化等，并给出相关案例研究。
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工会负责人： 2013年职工薪金 增长到167%， 股东分红增长到 200%，应更顾 及职工利益.
职工：与股东 人均分红相比 ，职工人均薪 金增长得太慢 ，呼吁大幅度 增加职工的薪 金.
哪种解读更有道理 k=0,1,2 (2011, 2012, 2013)
xk~职工薪金总额, yk~股东分红总额
500
依靠运动员全身力量完成的体育项目 举重 拳击 赛艇 摔跤
按照运动员体重划分级别进行比赛. 每个级别都有一个冠军. 能评选出一个“总冠军”吗？
……
问题
1.2 评选举重总冠军
男子举重比赛按运动员体重 (上限)分为8个级别： 56kg, 62kg, 69kg, 77kg, 85kg, 94kg, 105kg, 105kg以上.
廖辉（中国）
2013.10.23 2013年世界举重锦标赛
廖辉（中国）
2013.10.23 2013年世界举重锦标赛
职工薪金增长快
股东分红增长快 股东人均分红增长快
小结与评注
• 同样的一组数据可以有不同的表述和解读办法, 取决于要说明什么问题,达到什么目的.
• 3个常用的代表数：平均数、中位数和众数, 具有各自的特点和用法.
• 数值随时间的变化可以用绝对增长或相对增长 表示, 二者说明同一问题的不同侧面.
1.2 评选举重总冠军
职工薪金总额/万元 300 400 500
股东分红总额/万元 100 150 200
500
400 300
职工薪金
200
100
股东分红
2011 2012 2013
a. 总额/万元
200
股东分红
150
职工薪金
100
2011 2012 2013
b. 增长率/%
40 股东分红
30 20
10 职工薪金
2011 2012 2013
平均分74分
.小李衡量自己的标准. 高于平均分！ 倒数第3名！
其他代表数 跳水比赛的评分标准 中位数80分
7位裁判的分数去掉一个最高分和一个最低分，剩下
5个分数的总和乘以动作难度系数，为最后得分.
中位数和平均数的结合
哪种解读更有道理
某股份制公司50名职工和5位股东近3年的利润分配
年份 2011 2012 2013
总成绩 327 kg 抓举 165 kg 69 kg级 挺举 198 kg 总成绩 358 kg
纪录保持者
日期
比赛名称
石智勇（中国）
2002.6.28 世界大学生举重锦标赛
乐茂盛（中国）
2002.10.2 第14届亚洲运动会
金恩国（朝鲜）
2012.7.31 伦敦第30届奥运会
马尔科夫（保加利亚）2000.9.20 悉尼第27届奥运会
每个级别设3个项目：抓举、挺举、总成绩.
每个级别、每个项目都产生一个冠军.
同一项目 (如抓举) 的8个冠军中怎样选出“总冠军”？
不同级别冠军成绩按体重 “折合”到某个标准级别， 比较折合成绩，选出最高的作为总冠军.
1.2 评选举重总冠军 问题分析
建立体重与举重成绩的数学模型 计算各级别冠军举重成绩的理论值 比赛产生各级别冠军成绩的实际值
计算实际值与理论值的比值 构造一个简单、合适的指标作为折合成绩 各级别冠军折合成绩最高的为总冠军
数据收集 利用举重比赛的世界纪录建立数学模型.
• 不同级别成绩的差别基本上由运动员体重决定 • 多. 年积累下来的世界记录与某一次比赛成绩相比
，更能避免偶然性.
级别 项目 纪录
抓举 153 kg 62 kg级 挺举 182 kg
定制校服尺寸的参考.
众数
• 数据：生产小组15个工人每人一天生产零件的数目
与其他小组比较，作为评选先进的参考 平均数
.制定标准日产量，使多数人能超产.
中位数
如何选用代表数
• 数据：班上20名学生一次考试成绩：15人80分，
2人90分，1人10分，1人15分，小李75分.
与其他班级或本班以前成绩对比
平均数 ：8.6千元. 公司高层对外宣传.
中位数 ：6千元（第50、51人都是6000元）. 税务部门调查个人所得税的起征点.
众数 ： 5千元（5千元的人数最多）. 工会干部为职工争取福利.
3个代表数的特点
平均数 ~ 平等利用每一数据的信息，反映数据整体 大小；有方便的计算公式，应用最广.
受少数特大或特小数据影响，会失去代表性.
第一章数据分析模型
1.1 薪金到底是多少
日常生活中遇到的数据： • 一个班的考试成绩及按成绩的排 名 • 公司里每位职工一个月的薪金 • 超市中各个品牌牙膏一个月的销量 • 一个年级全部男同学的身高 用几个数简明地表示一组数据整体的大小.
n个数据的代表数
n 个数据的代表数
平均数 ~ n个数据的算术平均值.
中位数 ~ n个数据从小到大（或从大到小）排序 位于正中的数. 若n为偶数，取位于正中的2个数的平均值
众数 ~ n个. 数据中出现次数最多的那个(或几个)数.
3个代表数反映一组数据整体大小的不同侧面.
薪金到底是多少
某公司100位职工的月薪/千元
月薪 40 25 20 15 10 8 6 5 4 3 人数 1 2 6 8 12 17 18 24 10 2
中位数 ~ 只取决于按大小排列的位置，不受特大或 特小数据影响，能反映数据的中等水平.
未充分利用信息; 数据量大时计算较繁. 众数 ~ 常作为选择 “最多” , “最佳”的依据.
未充分利用信息; “并列第一”时无法做唯一抉择.
如何选用代表数
• 数据：某高三年级全部男同学的身高.
与10年前同龄男生身高作对比, 估计增长量. 平均数
400 300
职工012 2013
a. 总额/万元
200 股东分红
150 职工薪金
100
2011 2012 2013
b. 增长率/%
40 股东分红均值 30 20 10 职工薪金均值
2011 2012 2013
c. 均值/(万元/人)
xk斜率大于yk斜率 yk/y0斜率大于xk/x0斜率 斜率相差5倍
c.人均/(万元/人)
哪种解读更有道理
500
400 300
职工薪金
200
100
股东分红
2011 2012 2013
a. 总额/万元
200
股东分红
150
职工薪金
100
2011 2012 2013
b. 增长率/%
40 股东分红
30 20
10 职工薪金
2011 2012 2013
c.人均/(万元/人)
公司老板：职 工薪金比股东 分红增长得更 多、更快，可 谓有福同享.