简单的数据分析
使用Word进行数据分析和统计的常用方法
使用Word进行数据分析和统计的常用方法在当今信息爆炸的时代，数据分析和统计已经成为了各行各业不可或缺的一部分。
而对于一些初学者来说，使用专业的数据分析软件可能会感到有些困难和复杂。
然而，不用担心，Word作为一款常见的办公软件，也提供了一些简单易用的数据分析和统计功能，下面将介绍一些常用的方法。
一、创建数据表格首先，我们需要将数据整理成表格的形式，以便更好地进行分析和统计。
在Word中，可以通过插入表格的功能来创建数据表格。
选择“插入”选项卡，然后点击“表格”按钮，选择需要的行列数，即可创建一个空的数据表格。
二、计算数据总和在进行数据分析和统计时，计算数据的总和是一个常见的需求。
在Word中，可以使用公式来计算数据的总和。
首先，选中需要计算总和的数据所在的单元格，然后在“布局”选项卡中的“公式”组中，选择“求和”按钮，即可自动计算出数据的总和。
三、计算数据平均值除了计算数据的总和，计算数据的平均值也是一项常用的统计方法。
在Word 中，同样可以使用公式来计算数据的平均值。
选中需要计算平均值的数据所在的单元格，然后在“布局”选项卡中的“公式”组中，选择“平均值”按钮，即可自动计算出数据的平均值。
四、绘制数据图表数据图表是一种直观地展示数据分析和统计结果的方式。
在Word中，可以使用插入图表的功能来绘制数据图表。
选中需要绘制图表的数据范围，然后在“插入”选项卡中的“图表”组中，选择需要的图表类型，即可自动生成相应的数据图表。
五、使用排序功能在进行数据分析和统计时，对数据进行排序是一个常见的操作。
在Word中，可以使用排序功能来对数据进行排序。
选中需要排序的数据范围，然后在“布局”选项卡中的“数据”组中，选择“排序”按钮，按照需要的排序方式进行设置，即可对数据进行排序。
六、使用筛选功能除了排序，筛选数据也是一个常用的操作。
在Word中，可以使用筛选功能来筛选数据。
选中需要筛选的数据范围，然后在“布局”选项卡中的“数据”组中，选择“筛选”按钮，按照需要的筛选条件进行设置，即可筛选出符合条件的数据。
数字统计简单分析
数字统计简单分析在现代社会中，数字统计成为了我们生活中不可或缺的一部分。
通过对数据的收集和分析，我们可以更好地了解和把握各种事物的特征和规律。
数字统计的简单分析方法可以帮助我们更好地理解数据，并从中得出有用的结论。
本文将介绍一些常见的数字统计方法和简单的分析技巧，以帮助读者更好地应用数字统计于实际生活和工作中。
1. 平均值平均值是最常见的数字统计指标之一。
它可以帮助我们了解一组数据的集中趋势。
计算平均值的方法很简单，只需将所有数据相加，然后除以数据的个数即可。
例如，如果我们有一组数据：5，7，9，12，15，那么它们的平均值为 (5+7+9+12+15)/5 = 9.6。
通过计算平均值，我们可以得出这组数据的中心点，以便更好地理解整体趋势。
2. 中位数中位数是排序好的数据中位于中间位置的值。
与平均值不同，中位数不受极端值的影响，更能代表一组数据的中间水平。
要计算中位数，首先将数据从小到大排序，然后找到中间位置的数值。
如果数据个数为奇数，则中位数为排序后中间位置的值；如果数据个数为偶数，则中位数为排序后中间两个位置的平均值。
例如，对于数据集 3，4，6，7，9，中位数为6。
通过计算中位数，我们可以避免个别异常值对整体趋势的影响。
3. 众数众数是指数据集中出现次数最多的数值。
它可以帮助我们了解数据的分布情况和集中度。
对于离散数据，众数可以直接通过数值出现的频率来确定；对于连续数据，我们可以将其分组，并找出频率最高的组别，然后取组别中的任意一个数值作为众数。
例如，对于数据集 1，2，2，3，4，4，4，众数为4。
通过计算众数，我们可以知道数据中出现最频繁的数值，有助于了解数据的特征。
4. 极差极差是一组数据中最大值和最小值之间的差值。
它可以帮助我们了解数据的分散程度。
计算极差的方法很简单，只需用最大值减去最小值即可。
例如，对于数据集 5，7，9，12，15，极差为 15-5 = 10。
通过计算极差，我们可以知道数据的取值范围，从而了解数据的离散程度。
数据分析方法有哪几种？五种常见的数据分析方法
数据分析方法有哪几种？五种常见的数据分析方法数据分析是当今社会中不行或缺的一项技能，它可以关心我们从大量的数据中提取有用的信息和洞察力。
然而，面对浩大的数据量和简单的业务需求，我们需要把握多种数据分析方法来解决问题。
本文将介绍五种常见的数据分析方法，包括描述性统计分析、推断统计分析、猜测分析、关联分析和聚类分析。
描述性统计分析描述性统计分析是最基本的数据分析方法之一，它主要用于对数据进行总结和描述。
通过计算数据的中心趋势(如平均值、中位数、众数)、离散程度(如标准差、方差)和分布形态(如直方图、箱线图)，我们可以了解数据的基本特征和分布状况。
描述性统计分析可以关心我们对数据有一个整体的熟悉，为后续的分析供应基础。
推断统计分析推断统计分析是在样本数据的基础上对总体进行推断的一种方法。
通过对样本数据进行抽样和假设检验，我们可以推断总体的特征和参数。
推断统计分析可以关心我们从有限的样本数据中猎取总体的信息，并对决策供应支持。
常见的推断统计分析方法包括假设检验、置信区间估量和方差分析等。
猜测分析猜测分析是通过对历史数据的分析和建模，来猜测将来大事或趋势的一种方法。
通过选择合适的猜测模型(如时间序列模型、回归模型、机器学习模型等)，我们可以利用历史数据的规律性来猜测将来的进展趋势。
猜测分析可以关心我们做出合理的决策和规划，提前应对将来的变化。
关联分析关联分析是通过挖掘数据中的关联规章和模式，来发觉不同变量之间的关系和依靠性的一种方法。
通过计算支持度和置信度等指标，我们可以找到频繁消失的项集和关联规章。
关联分析可以关心我们发觉隐蔽在数据背后的规律和关联，为市场营销、推举系统等领域供应支持。
聚类分析聚类分析是将数据集中的对象根据相像性进行分组的一种方法。
通过计算不同对象之间的距离或相像性，我们可以将数据集划分为不同的簇。
聚类分析可以关心我们发觉数据中的潜在群体和模式，为市场细分、用户分类等供应支持。
常见的聚类分析方法包括层次聚类、K均值聚类和密度聚类等。
16种常用的数据分析方法-相关分析
16种常⽤的数据分析⽅法-相关分析相关性分析研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关⽅向及相关程度。
相关分析是⼀种简单易⾏的测量定量数据之间的关系情况的分析⽅法。
可以分析包括变量间的关系情况以及关系强弱程度等。
如：⾝⾼和体重的相关性；降⽔量与河流⽔位的相关性；⼯作压⼒与⼼理健康的相关性等。
相关性种类客观事物之间的相关性，⼤致可归纳为两⼤类：⼀、函数关系函数关系是两个变量的取值存在⼀个函数来唯⼀描述。
⽐如销售额与销售量之间的关系，可⽤函数y=px（y表⽰销售额，p表⽰单价，x表⽰销售量）来表⽰。
所以，销售量和销售额存在函数关系。
这⼀类关系，不是我们关注的重点。
⼆、统计关系统计关系，指两事物之间的⾮⼀⼀对应关系，即当变量x取⼀定值时，另⼀个变量y虽然不唯⼀确定，但按某种规律在⼀定的范围内发⽣变化。
⽐如：⼦⼥⾝⾼与⽗母⾝⾼、⼴告费⽤与销售额的关系，是⽆法⽤⼀个函数关系唯⼀确定其取值的，但这些变量之间确实存在⼀定的关系。
⼤多数情况下，⽗母⾝⾼越⾼，⼦⼥的⾝⾼也就越⾼；⼴告费⽤花得越多，其销售额也相对越多。
这种关系，就叫做统计关系。
按照相关表现形式，⼜可分为不同的相关类型，详见下图:相关性描述⽅式描述两个变量是否有相关性，常见的⽅式有3种：1.相关图（典型的如散点图和列联表等等）2.相关系数3.统计显著性⽤可视化的⽅式来呈现各种相关性，常⽤散点图，如下图：相关性分析步骤Step1：相关分析前，⾸先通过散点图了解变量间⼤致的关系情况。
如果变量之间不存在相互关系，那么在散点图上就会表现为随机分布的离散的点，如果存在某种相关性，那么⼤部分的数据点就会相对密集并以某种趋势呈现。
如上图，展现了平时成绩与能⼒评分之间的关系情况：X增⼤时，Y会明显的增⼤，说明X和Y之间有着正向相关关系。
Step2：计算相关系数散点图能够展现变量之间的关系情况，但不精确。
还需要通过相关分析得到相关系数，以数值的⽅式精准反映相关程度。
简单的统计学学习如何进行简单的统计分析
简单的统计学学习如何进行简单的统计分析统计学是一门研究数据收集、运算、分析和解释的学科，它在各个领域都有广泛的应用。
无论是科学研究还是商业决策，统计学都扮演着重要的角色。
对于初学者来说，掌握简单的统计分析方法是非常有用的。
本文将介绍一些简单但实用的统计学学习方法，帮助读者了解如何进行简单的统计分析。
一、数据收集在进行统计分析之前，首先需要收集相关数据。
数据可以通过实地调查、实验观测、问卷调查等方式获取。
确保数据的准确性和充分性是数据收集的关键。
二、数据整理与描述统计在数据收集完成后，需要对数据进行整理和描述。
常用的方法包括制作数据表、绘制统计图表等。
数据表可以清晰地展示数据的基本信息，包括数据类型、单位、变量分类等。
统计图表则可以直观地展示数据的分布情况，如条形图、折线图、饼图等。
三、概率与概率分布统计学中的概率是描述一个事件发生可能性的数值，常用的概率分布包括正态分布、均匀分布、二项分布等。
了解概率与概率分布有助于理解随机变量和数据的分布情况。
通过概率计算，可以对数据进行进一步的推断与预测。
四、参数估计与假设检验参数估计是基于样本数据对总体参数进行估计。
常用的参数估计方法包括点估计和区间估计。
假设检验用于对总体参数的假设进行检验，判断样本数据是否支持或拒绝某个假设。
参数估计与假设检验是统计学中常用的推断方法，可以帮助我们从样本数据中推断总体的特征。
五、相关分析与回归分析相关分析用于分析两个或多个变量之间的关系，可以通过计算相关系数来评估变量之间的相关性。
回归分析则可以建立变量之间的数学模型，用于预测与解释数据。
相关分析和回归分析可以帮助我们了解变量之间的关系，并进行数据的预测和解释。
六、抽样与样本调查在实际应用中，往往无法对整个总体进行调查或观察，需要通过抽样的方式获取部分样本数据。
合理的抽样方法和样本调查设计是进行统计分析的重要基础。
常见的抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等。
七、计算工具的运用在统计学的学习与实践中，计算工具的运用具有重要意义。
SPSS简单数据分析
SPSS简单数据分析SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款专业的统计分析软件，广泛应用于社会科学领域。
它具有强大的数据分析功能，可用于数据的描述统计、推断统计、相关分析、回归分析、因子分析、聚类分析等等。
下面将针对SPSS的简单数据分析功能进行详细介绍。
接下来，可以进行数据的描述统计分析。
描述统计分析可以帮助我们揭示数据的分布特征和总体参数。
SPSS提供了一系列的统计指标，包括频数、百分比、均值、标准差、最小值、最大值等。
通过数据—描述统计—频数可以得到每个分类变量的频数和百分比；通过统计—描述统计—描述统计可以得到连续变量的均值、标准差等。
除了描述统计分析，SPSS还支持推断统计分析。
推断统计分析可以通过样本数据对总体参数进行推断。
SPSS提供了常见的假设检验方法，如t检验、方差分析、卡方检验等。
通过分析—比较组—相关样本t检验可以进行两组样本均值的比较；通过分析—方差—t检验可以进行多组样本均值的比较。
此外，SPSS还支持相关分析和回归分析。
相关分析可以用于研究变量之间的相关关系。
通过分析—相关—双变量可以计算两个变量之间的皮尔逊相关系数。
回归分析可以用于建立变量之间的数学模型。
通过分析—回归—线性可以进行简单线性回归分析。
SPSS还提供了更高级的数据分析方法，如因子分析和聚类分析。
因子分析可以用于探索一组观测变量背后的潜在维度结构，通过分析—因子—主成分可以进行主成分分析。
聚类分析可以根据变量之间的相似性将个体划分为不同的类别，通过分析—聚类—K均值可以进行K均值聚类分析。
最后，SPSS还提供了数据可视化的功能，可以用于更直观地展示数据和分析结果。
通过图表—散点图可以绘制两个连续变量的散点图；通过图表—直方图可以绘制连续变量的频数分布直方图。
综上所述，SPSS是一款功能强大的数据分析软件，可以满足从数据导入到数据分析的全过程需求。
简单的数据分析与趋势与规律
简单的数据分析与趋势与规律数据分析是一种对数据进行收集、整理、分析和解释的过程，目的是从中获取有用的信息和洞察，以帮助做出更明智的决策。
数据分析能够发现不同数据之间的趋势和规律，为我们提供深入了解数据背后含义的机会。
本文将介绍数据分析的基本概念和方法，并探讨数据中的趋势和规律。
一、数据分析的基本概念和方法1. 数据收集：首先需要获取数据，可以是实际的观测数据或经过实验或调查得到的数据。
数据可以以数字、图表、文字等形式存在。
数据收集过程中需要注意数据的来源、准确性和完整性。
2. 数据整理：获得数据后，需要进行整理和清洗，以确保数据的质量和准确性。
这包括去除重复数据、处理缺失数据、修正错误数据等步骤。
3. 数据分析：根据具体需要，选择适当的分析方法和工具进行数据分析。
常用的数据分析方法包括描述性统计、相关性分析、回归分析等。
通过分析数据，我们可以揭示数据之间的关系和趋势。
二、数据中的趋势与规律1. 时间序列分析：时间序列是按时间顺序排列的数据序列。
通过对时间序列的分析，我们可以发现趋势、季节性和周期性等规律。
例如，销售数据的时间序列分析可以揭示销售量随季节变化的规律，帮助企业做出更好的市场预测。
2. 数据的相关性：相关性分析可以帮助我们了解不同变量之间的关系。
通过计算相关系数，可以判断两个变量是正相关、负相关还是无关。
例如，在电商平台上，分析用户的购买金额和购买频率之间的相关性，可以帮助企业制定更有效的促销策略。
3. 数据的分布：数据的分布可以通过直方图、箱线图等方式展示。
通过分析数据的分布，我们可以了解数据的集中趋势和离散程度。
例如，在人口统计数据中，通过分析年龄分布可以了解人口的年龄结构，为政府制定社会福利政策提供依据。
4. 数据的预测：通过分析历史数据的趋势和规律，可以对未来进行预测。
常用的预测方法包括时间序列分析和回归分析等。
例如，在金融领域，通过分析股票价格的历史数据，可以预测未来的股票走势，指导投资决策。
数据的分析和解读
数据的分析和解读数据在现代社会中扮演着至关重要的角色，无论是在商业、科学还是政府等领域，数据的分析和解读都是为了揭示事物的本质和规律，提供有效的决策依据和行动方案。
本文将探讨数据的分析方法以及如何正确地解读数据。
一、数据分析方法1. 收集数据：首先要明确分析的目的和需要的数据类型，然后采用合适的方式来收集数据，可以通过问卷调查、实验观察、网络爬虫等途径获取数据。
2. 数据清洗和预处理：在进行数据分析之前，需要对原始数据进行清洗和预处理，例如去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等，确保数据的质量和一致性。
3. 描述性统计：利用描述性统计方法对数据进行汇总和概括，例如计算均值、中位数、标准差等指标，了解数据的分布和变异程度。
4. 探索性数据分析：通过绘制图表和计算相关系数等方法，对数据进行可视化和探索，寻找数据之间的关联和趋势。
5. 统计模型分析：根据分析的目的选择合适的统计模型，并利用统计软件进行参数估计和假设检验，从而得出结论和推断。
二、数据解读的注意事项1. 了解背景和目的：在解读数据之前，要充分了解数据采集的背景和目的，明确研究的问题，以避免片面和误导性的解读。
2. 观察和分析整体趋势：从整体上观察数据的变化和趋势，了解主要的特征和规律，切忌只看部分数据而产生片面的结论。
3. 注意数据的误差和局限性：数据虽然有一定的客观性，但也存在采集误差和局限性，例如样本选择偏差、数据缺失等，要在解读时考虑到这些限制。
4. 小心数据的关联性与因果性：当发现数据之间存在关联时，要慎重考虑关联是否具有因果性。
相关并不意味着因果，可能存在其他隐含因素的影响。
5. 避免误导性解读：在解读数据时要小心避免误导性解读，不要只看表面现象而忽略深层次的原因和解释。
三、数据分析和解读的应用1. 商业决策：数据分析可以帮助企业进行市场预测、产品定价和竞争战略等决策，通过对客户行为和市场趋势的分析，提供商业发展战略的依据。
2. 科学研究：数据分析在科学研究中具有重要的地位，可以帮助科学家探索新的发现、验证假设，并在学术界发表研究成果。
数据可视化分析的方法和工具
数据可视化分析的方法和工具随着数据量的不断增加和数据分析的普及，数据可视化分析成为了一种重要的数据分析方法。
数据可视化分析主要指通过图表、图像等形式将数据可视化展示，以便更好地理解和分析数据。
在实际工作中，我们可以借助各种数据可视化分析工具和方法，帮助我们高效地进行数据分析。
本文将介绍几种常见的数据可视化分析方法和工具，希望对大家有所帮助。
一、散点图散点图是数据可视化分析中最简单且最常用的方法之一，用于表示两个变量之间的关系。
通常情况下，横轴代表第一个变量，纵轴代表第二个变量，每个数据点表示两个变量的一个取值。
通过观察散点图上点的分布情况，我们可以判断两个变量之间的相关性。
如果点的分布形成了直线状，则说明两个变量之间存在一定的线性关系；如果点的分布呈现出一定的规律，比如呈圆形，则说明两个变量之间存在一定的非线性关系。
散点图是一种简单易用的数据可视化方式，通过它可以清晰地看到变量之间的关系。
在Excel中制作散点图非常简单，只需将需要表示的变量插入图表即可。
二、折线图折线图是一种通过连线方式表示数据变化趋势的图形化方法，它通常用于描述时间序列数据或连续数据。
在Excel中，我们可以将需要表示的数据按照时间或连续取值的顺序进行排列，并通过折线的方式将数据点相连，形成一个折线图。
通过观察折线图可以清晰地看到数据随时间的变化趋势，更有利于我们对数据的分析和决策。
折线图可以更加直观地展示数据变化的趋势，为我们提供更好的数据分析帮助。
如果需要分析多个变量之间的关系，可以通过Excel中的多个折线在同一个图表中进行展示，以便更好地比较各个变量之间的差异。
三、条形图条形图是另一种常用的数据可视化方法，用于比较不同组之间的数据。
条形图的制作非常简单，只需将需要比较的组别放在纵轴上并设定相应数值，再将每个组别对应的数值作为横轴的刻度，最后通过条形的高度表示相应数值的大小即可。
在实际应用中，条形图通常用于表示销售额、利润等数量型的数据。
数据分析方法有哪些
数据分析方法有哪些
1. 描述性统计分析：用于描述和概括数据的基本特征，包括均值、中位数、众数、方差、标准差等。
2. 相关性分析：通过计算两个或多个变量之间的相关系数来判断它们之间的相关程度。
3. 回归分析：用于建立变量之间的数学模型，通过对自变量和因变量之间的关系进行建模和预测。
4. 时间序列分析：用于分析时间序列数据，查找其中的趋势、周期性和季节性等特征，并进行预测。
5. 聚类分析：用于将数据分为不同的群组或簇，使得同一簇内的数据相似度较高，不同簇之间的数据相似度较低。
6. 因子分析：用于找出多个变量中的共同因素，并将其转化为更少的几个综合指标。
7. 主成分分析：用于对多个相关变量进行降维，提取出能够解释方差较大部分的综合变量。
8. 假设检验：用于对样本数据进行统计推断，判断样本数据是否代表总体数据。
9. 数据挖掘：综合运用多种分析方法，从大量数据中提取出有价值的模式和规律。
10. 文本分析：对文字、语言等非结构化数据进行分析，从中提取出有用的信息和知识。
注意：以上仅为常见的数据分析方法，每个方法涉及的具体内容较多，故不能详细展开。
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三年级数学下册《统计》备课资料（3）
简单的数据分析
教学目标：
1．会看横向条形统计图和起始格与其他格代表的单位量不一致的条形统计图，并能根据统计表中的数据完成统计图。
2．初步学会简单的数据分析，进一步感受到统计对于决策的作用，体会统计在现实生活中的作用，理解数学与生活的紧密联系。
3．加强学生提出问题、解决问题能力的培养，充分引导学生自主探索、合作交流。
教学准备：例1用：每人一张空白的统计图（纵向），四人小组一张空白的格子图。
例2用：师准备一些不同单位的空白统计图。
（1小格分别表示1厘米、2厘米、5厘米、10厘米、20厘米的空白统计图。
）
教学课时：2课时。
教学过程：
师生活动
一、教学例1──横向条形统计图。
1．创设情境，复习旧知。
A：出示情境图及统计表，让学生说说统计表上收集到的数据。
B：根据这些数据，引导学生独立画出纵向条形统计图。
（师事先准备的空白统计图）
C：师提问：横轴表示什么？纵轴表示什么？每一小格表示多少数量？
2．提出问题，引入新课。
A：师谈话：画出条形统计图，我们就能清楚的看出卖出的各种矿泉水之间的差异。
但是，有时候纸的空间太小，不够画出这样纵向的条形统计图，那怎么办呢？
B：引出新课：如果我们把纵向的条形统计图变成横放的条形统计图，那占的上下空间就小了。
这样横轴就变成表示矿泉水卖出的数量，纵轴变成表示各种不同品牌的矿泉水。
3．小组合作，自主探究。
A：师问：你能和四人小组的伙伴讨论讨论，再试着设计设计吗？
B：学生四人小组合作，讨论设计横向的条形统计图。
C：交流汇报展示四人小组的作品。
学生自己介绍本组设计的条形统计图。
D：师肯定孩子的创作，并出示规范的横向条形统计图。
E：全班学生说说横向条形统计图横轴、纵轴、每一小格表示的意思。
F：全班学生完成书上没画完的横向统计图。
4．分析数据，解决问题。
A：师提问：根据横向统计图上的数据，你知道了什么？
B：你能提出什么问题？
C：你认为应多进哪种矿泉水，为什么？
D：师小结：你看，统计图还可以帮助我们分析问题，帮我们决策。
5．巩固练习。
P40第1题。
A：看横向统计图，说说统计图各部分表示的意思。
（同桌交流）
B：根据统计图，回答问题。
二、学习例2—起始格与其他格代表的单位量不一致的条形统计图。
1．看统计表，分析数据。
A：引导学生看书上的统计表。
B：师提问：从统计表上，你知道了什么？
2．发现矛盾，引出新课。
A：如果让你根据统计表的数据，绘制一个学生身高统计图，你准备一小格表示多少厘米？（让学生自由的发表自己的看法。
）
B：师拿出事先准备的不同空白统计图，让四人小组合作画完。
C：出示学生画的统计图，引导比较，发现问题。
（学生可以发现：如果每格表示较少的单位，画出的条形会很长，如果每格表示10个单位或20个单位，虽然画的格数少了许多，但是从图中很难直观地区分不同学生的身高相差几厘米。
）
D：师提问：有什么办法能解决这些问题呢？（引导学生积极思考。
）
F：引出新课：出示书上的统计图。
3．学看统计图，尝试画统计图。
A：引导学生观察统计图，发现这个统计图和前面学的统计图有什么不同？
B：用折线表示的起始格代表多少个单位，其他格代表多少个单位，这样画有什么好处？
C：引导学生按照示例，把其他两人的条形补充完整。
D：引导学生讨论：在什么情形下应该使用这种统计图？这种统计图的优点是什么？
E：引导学生观察体重统计图，看看这个图中的起始格表示多少个单位，其他每格表示多少个单位？
F：学生尝试独立完成该统计图。
4．提出问题，解决问题。
A：师问：根据上面两个统计图，你知道了什么？你能提出了什么问题？你能解决吗？
B：出示“中国10岁儿童身高、体重的正常值”引导学生比较。
发现哪些同学的身高、体重在正常值以下，哪些同学在正常值以上？
C：引导学生为这些体重超正常值的同学出谋献策。
D：师提问：刚刚在比较时，你是怎么看出他们在正常值以上还是在正常值以下的。
E：师引导学生思考：在统计图中怎样一目了然地看出每个学生的身高、体重是在正常值以上还是正常值以下？（引导学生在统计图上用一条虚线画出正常值，再直观地比较。
）
5．巩固练习。
P40—41的练习。
三、总结：
通过这节课的学习，你有什么收获？你还有什么不懂的问题？你对自己、同学这节课学习的表现有什么评价？
教学设计说明：
1．充分引导学生自主探索、合作交流。
由于学生已经有了很多关于条形统计图的知识基础，教学时可以放手让学生通过独立思考、小组讨论的方式探索新的知识。
通过这种学习方式，能更好地培养学生的创新意识和思维的开放性，学生参与的积极性也较高。
2．让学生在学习中，体验知识的形成过程。
知识不是简单的灌输，而是创设情境，让学生在具体的情境中，感受到旧的条形统计图已经无法满足需要，或者出现一些不方便的地方，这时候，老师因势利导，引导学生一起动脑，思考解决的方法，最后引出新课的条形统计图，让学生感受到每种条形统计图都是因为生活、统计的需要而产生的。
3．让学生在学习中初步感受到不同形式的条形统计图的使用条件。
在教学中，教师有意识的引导学生观察，发现不同统计图的优点，让学生感受到不同形式的条形统计图的使用条件，并能联系实际说说在什么时候选择什么条形统计图。
培养学生应用知识的能力，让学生感受到生活中处处有数学，数学与生活紧密联系。