数据处理的一般过程课件
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时间序列数据的各种问题的处理 ppt课件
立的零假设都是：H0： 1 或H0： 0 ，即存在
一单位根。（5.7 ）和另外两个回归模型的差别 在于是否包含有常数（截距）和趋势项。如果误 差项是自相关的，就把（5.9）修改如下：
m
Yt 12tYt1i Ytit i1
（5.10）
时间序列数据的各种问题的处理
17
▪ 式（5.10）中增加了 Y t 的滞后项，建立在式
5
▪ 二、平稳性原理 ▪ 如果一个随机过程的均值和方差在时间过程上都
是常数，并且在任何两时期的协方差值仅依赖于 该两时期间的距离或滞后，而不依赖于计算这个 协方差的实际时间，就称它为平稳的。
时间序列数据的各种问题的处理
6
▪ 平稳随机过程的性质：
▪ 均值 E(yt )
（对所有t）
▪ 方差 var(yt)E (yt)22 （对所有t）
（unit root test）即迪基——富勒（DF）检验， 是在对数据进行平稳性检验中比较经常用到的一 种方法。
时间序列数据的各种问题的处理
9
DF检验的基本思想： 从考虑如下模型开始：
Yt Yt1ut
（5.1）
其中 u
即前面提到的白噪音（零均值、恒定方
t
差、非自相关）的随机误差项。
时间序列数据的各种问题的处理
（5.7）
Y t 1 ( 1 ) Y t 1 u t即 Y t 1 Y t 1 u t （5.8）
Y t 1 2 t ( 1 ) Y t 1 u t即 Y t 1 2 t Y t 1 u t （5.9）
时间序列数据的各种问题的处理
16
▪ 其中t是时间或趋势变量，在每一种形式中，建
时间序列数据的各种问题的处理
2
精品资料
一单位根。（5.7 ）和另外两个回归模型的差别 在于是否包含有常数（截距）和趋势项。如果误 差项是自相关的，就把（5.9）修改如下：
m
Yt 12tYt1i Ytit i1
（5.10）
时间序列数据的各种问题的处理
17
▪ 式（5.10）中增加了 Y t 的滞后项，建立在式
5
▪ 二、平稳性原理 ▪ 如果一个随机过程的均值和方差在时间过程上都
是常数，并且在任何两时期的协方差值仅依赖于 该两时期间的距离或滞后，而不依赖于计算这个 协方差的实际时间，就称它为平稳的。
时间序列数据的各种问题的处理
6
▪ 平稳随机过程的性质：
▪ 均值 E(yt )
（对所有t）
▪ 方差 var(yt)E (yt)22 （对所有t）
（unit root test）即迪基——富勒（DF）检验， 是在对数据进行平稳性检验中比较经常用到的一 种方法。
时间序列数据的各种问题的处理
9
DF检验的基本思想： 从考虑如下模型开始：
Yt Yt1ut
（5.1）
其中 u
即前面提到的白噪音（零均值、恒定方
t
差、非自相关）的随机误差项。
时间序列数据的各种问题的处理
（5.7）
Y t 1 ( 1 ) Y t 1 u t即 Y t 1 Y t 1 u t （5.8）
Y t 1 2 t ( 1 ) Y t 1 u t即 Y t 1 2 t Y t 1 u t （5.9）
时间序列数据的各种问题的处理
16
▪ 其中t是时间或趋势变量，在每一种形式中，建
时间序列数据的各种问题的处理
2
精品资料
ENVI基本影像处理流程操作ppt课件
7
1.1ENVI简介——立体像对高程提取扩展模块— DEM Extraction
• 快速从ALOS PRISM, ASTER, CARTOSAT-1, FORMOSAT-2,
GeoEye-1, IKONOS, KOMPSAT-2, OrbView-3, QuickBird, WorldView-1, SPOT 1-5等以及航空影像立体像对中提取 DEM。
3
1.快速认识ENVI
•1.1 ENVI简介 •1.2 安装目录结构 •1.3 栅格文件系统和储存 •1.4 数据输入 •1.5 数据显示 •1.6 常见系统设置
4
1.1ENVI简介——ENVI/IDL体系结构
扩展模块 主模块 开发语言
Atmospheric Correction
大气校正模 块
Feature Extraction
5
1 55 2 3-5 3
1.1-3.7 26 2-3
2每5天
其他卫星
传感器 Landsat1~7
发射时间 72~99
SPOT4
1999
中巴资源卫星-01/02 1999
13
1.3栅格文件系统和储存
• ENVI栅格文件格式：ENVI使用的是通用栅格数据格式，包含一
个简单的二进制文件（ a simple flat binary ）和一个相关 的ASCII（文本）的头文件。
–ENVI头文件包含用于读取图像数据文件的信息，它通常创建于一个数据文件第一次被 ENVI读取
时。单独的ENVI头文本文件提供关于图像尺寸、嵌入的头文件（若存在）、数据格式及其它相 关信息。所需信息通过交互式输入，或自动地用“文件吸取”创建，并且以后可以编辑修改。 您可以在ENVI之外使用一个文本编辑器生成一个ENVI头文件
1.1ENVI简介——立体像对高程提取扩展模块— DEM Extraction
• 快速从ALOS PRISM, ASTER, CARTOSAT-1, FORMOSAT-2,
GeoEye-1, IKONOS, KOMPSAT-2, OrbView-3, QuickBird, WorldView-1, SPOT 1-5等以及航空影像立体像对中提取 DEM。
3
1.快速认识ENVI
•1.1 ENVI简介 •1.2 安装目录结构 •1.3 栅格文件系统和储存 •1.4 数据输入 •1.5 数据显示 •1.6 常见系统设置
4
1.1ENVI简介——ENVI/IDL体系结构
扩展模块 主模块 开发语言
Atmospheric Correction
大气校正模 块
Feature Extraction
5
1 55 2 3-5 3
1.1-3.7 26 2-3
2每5天
其他卫星
传感器 Landsat1~7
发射时间 72~99
SPOT4
1999
中巴资源卫星-01/02 1999
13
1.3栅格文件系统和储存
• ENVI栅格文件格式：ENVI使用的是通用栅格数据格式，包含一
个简单的二进制文件（ a simple flat binary ）和一个相关 的ASCII（文本）的头文件。
–ENVI头文件包含用于读取图像数据文件的信息，它通常创建于一个数据文件第一次被 ENVI读取
时。单独的ENVI头文本文件提供关于图像尺寸、嵌入的头文件（若存在）、数据格式及其它相 关信息。所需信息通过交互式输入，或自动地用“文件吸取”创建，并且以后可以编辑修改。 您可以在ENVI之外使用一个文本编辑器生成一个ENVI头文件
3.1数据处理的一般过程-人教中图版(2019)高中信息技术必修一教学设计
（2）数据处理的一般过程：数据收集、数据整理、数据分析和数据展示。这是数据处理的核心环节，需要学生掌握每个环节的具体操作和方法。
（3）信息技术工具的使用：介绍常用的数据处理软件和工具，如Excel、Python等，并演示如何利用这些工具进行数据处理。这是实现数据处理的关键，需要学生熟练掌握和使用相关工具。
1.案例分析：选择一个与数据处理相关的案例，分析其处理过程和方法，简要阐述案例中数据处理的重要性。
2.软件操作练习：利用课后时间，练习使用Excel或Python进行数据处理。例如，利用Excel制作一份班级成绩统计表，包括姓名、科目、成绩等字段，并进行简单的数据分析。
3.小组讨论：与同学合作，讨论数据处理在实际生活中的应用。例如，探讨如何利用数据处理技术优化学校管理、提高学习效率等。
以数据收集为例，学生需要理解数据收集的重要性，掌握数据收集的方法和技巧。例如，通过问卷调查收集数据时，学生需要了解问卷设计的原则，掌握问卷的发放和回收方法，以及如何整理和分析问卷数据。又如，在利用信息技术工具进行数据收集时，学生需要掌握相关软件的使用方法，如如何使用Python编写代码爬取网络数据，如何使用Excel进行数据录入和整理等。这些都是本节课的重点和难点内容。
教学资源拓展
1.拓展资源：
（1）数据处理案例集：提供一系列与生活、社会、科学等领域相关的数据处理案例，让学生更好地理解数据处理的应用和意义。
（2）数据分析软件教程：提供一些数据分析软件的教程，如Excel、Python等，让学生在课后自主学习，提高他们在数据处理方面的技能。
（3）数据处理竞赛和活动：推荐一些数据处理相关的竞赛和活动，如全国高中生数据处理竞赛等，激发学生的学习兴趣和竞争意识。
（3）项目导向学习：组织学生进行小组合作，完成一个数据处理项目，培养学生的计算思维和信息社会责任。
（3）信息技术工具的使用：介绍常用的数据处理软件和工具，如Excel、Python等，并演示如何利用这些工具进行数据处理。这是实现数据处理的关键，需要学生熟练掌握和使用相关工具。
1.案例分析：选择一个与数据处理相关的案例，分析其处理过程和方法，简要阐述案例中数据处理的重要性。
2.软件操作练习：利用课后时间，练习使用Excel或Python进行数据处理。例如，利用Excel制作一份班级成绩统计表，包括姓名、科目、成绩等字段，并进行简单的数据分析。
3.小组讨论：与同学合作，讨论数据处理在实际生活中的应用。例如，探讨如何利用数据处理技术优化学校管理、提高学习效率等。
以数据收集为例，学生需要理解数据收集的重要性，掌握数据收集的方法和技巧。例如，通过问卷调查收集数据时，学生需要了解问卷设计的原则，掌握问卷的发放和回收方法，以及如何整理和分析问卷数据。又如，在利用信息技术工具进行数据收集时，学生需要掌握相关软件的使用方法，如如何使用Python编写代码爬取网络数据，如何使用Excel进行数据录入和整理等。这些都是本节课的重点和难点内容。
教学资源拓展
1.拓展资源：
（1）数据处理案例集：提供一系列与生活、社会、科学等领域相关的数据处理案例，让学生更好地理解数据处理的应用和意义。
（2）数据分析软件教程：提供一些数据分析软件的教程，如Excel、Python等，让学生在课后自主学习，提高他们在数据处理方面的技能。
（3）数据处理竞赛和活动：推荐一些数据处理相关的竞赛和活动，如全国高中生数据处理竞赛等，激发学生的学习兴趣和竞争意识。
（3）项目导向学习：组织学生进行小组合作，完成一个数据处理项目，培养学生的计算思维和信息社会责任。
1数据处理的一般过程(面向整体)课堂教学设计高中信息技术浙教版必修1数据与计算
2.学生操作：学生在规定时间内，根据练习要求，独立完成实践任务。
3.解答与指导：教师巡回指导，解答学生在操作过程中遇到的问题，帮助学生掌握数据处理的方法和技巧。
（五）总结归纳
1.学生总结：邀请几名学生分享他们在课堂学习中的收获和感悟，加深对数据处理过程的理解。
2.教师点评：针对学生的总结，给予肯定和鼓励，指出其中的不足，并提出改进建议。
b.文章结构合理，观点明确，论述充分。
5.定期进行课堂讨论，引导学生思考数据处理在实际应用中的价值，培养学生的批判性思维。
（三）情感态度与价值观
1.培养学生对数据科学的兴趣，激发学生探索数据世界的热情。
2.使学生认识到数据在现代社会中的重要作用，增强学生的数据意识。
3.培养学生严谨、客观的科学态度，学会用数据说话，提高学生的逻辑思维能力。
（1）定期与学生沟通，了解学生在学习过程中的困惑和问题，及时调整教学策略。
（2）鼓励学生提出建议和意见，不断优化教学方法和内容。
（3）关注学生的学习成果，及时给予反馈和鼓励，提高学生的学习积极性。
四、教学内容与过程
（一）导入新课
1.开场：通过展示一组与学生生活息息相关的数据，如近年来的高考报名人数、某城市的平均气温等，引发学生对数据的关注，激发学生的学习兴趣。
2.实例演示：结合实际案例，如某电商平台销售数据的处理，展示数据处理过程中各个环节的操作方法和技巧。
3.工具介绍：介绍常见的数据处理工具，如Excel、Python等，并演示如何使用这些工具进行数据处理。
（三）学生小组讨论
1.分组：将学生分成若干小组，每组选出一个组长，负责组织和协调小组讨论。
2.讨论主题：各小组针对以下问题进行讨论：
（二）过程与方法
3.解答与指导：教师巡回指导，解答学生在操作过程中遇到的问题，帮助学生掌握数据处理的方法和技巧。
（五）总结归纳
1.学生总结：邀请几名学生分享他们在课堂学习中的收获和感悟，加深对数据处理过程的理解。
2.教师点评：针对学生的总结，给予肯定和鼓励，指出其中的不足，并提出改进建议。
b.文章结构合理，观点明确，论述充分。
5.定期进行课堂讨论，引导学生思考数据处理在实际应用中的价值，培养学生的批判性思维。
（三）情感态度与价值观
1.培养学生对数据科学的兴趣，激发学生探索数据世界的热情。
2.使学生认识到数据在现代社会中的重要作用，增强学生的数据意识。
3.培养学生严谨、客观的科学态度，学会用数据说话，提高学生的逻辑思维能力。
（1）定期与学生沟通，了解学生在学习过程中的困惑和问题，及时调整教学策略。
（2）鼓励学生提出建议和意见，不断优化教学方法和内容。
（3）关注学生的学习成果，及时给予反馈和鼓励，提高学生的学习积极性。
四、教学内容与过程
（一）导入新课
1.开场：通过展示一组与学生生活息息相关的数据，如近年来的高考报名人数、某城市的平均气温等，引发学生对数据的关注，激发学生的学习兴趣。
2.实例演示：结合实际案例，如某电商平台销售数据的处理，展示数据处理过程中各个环节的操作方法和技巧。
3.工具介绍：介绍常见的数据处理工具，如Excel、Python等，并演示如何使用这些工具进行数据处理。
（三）学生小组讨论
1.分组：将学生分成若干小组，每组选出一个组长，负责组织和协调小组讨论。
2.讨论主题：各小组针对以下问题进行讨论：
（二）过程与方法
项目3 调查中学生移动学习的现状 经历数据处理的一般过程(2)
项目三调查中学生移动学习现状——经历数据处理的一般过程（2）学习目标：⏹了解数据处理的概念及过程。
⏹认识数据处理的应用价值。
⏹了解数据采集、数据分析的概念及基本方法。
⏹了解数据可视化及其常见的呈现方式。
⏹能够使用在线调查平台进行调查问卷的设计、发放、数据分析和可视化表达。
⏹能够完成数据分析报告。
教学重点难点：重点：数据处理的过程与作用，数据分析的方法，数据可视化的方法，撰写报告。
难点：数据分析的方法，撰写报告。
教学准备：软硬件环境：机房、、数据处理软件、可视化处理软件。
教学素材：移动学习应用案例、数据分析范例、调查报告范例。
教学过程：教学导案学案设计意图环节新课导入在上一节课里我们学习了数据采集数据加工，先回顾下数据处理的一般过程。
1、数据处理的一般过程包含哪几个？2、数据采集的方法主要有哪几种？把数据加工以后我么应该做什么？学生思考回答培养学生独立思考能力，引入今天的课题。
探究学习呈现学生在线调差平台上发布的设计得比较好的问卷，组织学生在线填写问卷。
演示导出在线调查平台中的数据的方法和过程。
数据分析数据分析是指用适当的分析方法与工具，对采集到的数据进行分类整理、提取与发现其中有价值信息，形成结论的过程。
数据分析的目的：从描述研究对象的数据中，发现其内在特征和规律。
数据分析有对比、细分和预测三大类。
在日常工作和现状研究中，运用最多的是描述性分析法，比如对比分析法、平均分析法和交叉分析法。
数据可视化数据可视化是指将数据分析的结果通过表格、图表、图形等像是显示出来，还可以通过这些形式对分析结果进行一些交互处理。
常见的数据图表包括：条形图折线图饼图柱状图面积图散点图雷达图使用图表工具还可以得到交互图表在线填写调查问卷倾听、思考学生自主学习活动一：自主学习，阅读教材数据分析的方法。
1、掌握数据分析的概念.2、数据分析的目的及常用分析法活动二：了解常用的图表工具及图表的类型，交互图表的类型等。
下载相应的软件体验制作图表的过程。
项目3 调查中学生移动学习的现状 经历数据处理的一般过程(1)
项目三调查中学生移动学习现状——经历数据处理的一般过程（1）学习目标：⏹了解数据处理的概念及过程。
⏹认识数据处理的应用价值。
⏹了解数据采集、数据分析的概念及基本方法。
⏹了解数据可视化及其常见的呈现方式。
⏹能够使用在线调查平台进行调查问卷的设计、发放、数据分析和可视化表达。
⏹能够完成数据分析报告。
教学重点难点：重点：数据处理的过程与作用，数据分析的方法，数据可视化的方法，撰写报告。
难点：数据分析的方法，撰写报告。
教学准备：软硬件环境：机房、移动学习软件、思维导图软件、在线调查平台、文本加工软件、数据处理软件。
教学素材：移动学习应用案例、调查问卷范例、在线调查平台网址、数据分析范例、调查报告范例。
教学过程：教学环节导案学案设计意图新课导入疫情期间，停课不停学大家是通过什么方式进行学习的？使用到哪些工具？展示移动学习应用，询问学生移动学习的使用情况，提出问题：“如何了解中学生的移动学习现状？”倾听，思考，回答培养学生独立思考能力，引入今天的课题。
总结归纳学生的发言，引出项目。
自主学习讲解在线调查与数据处理的关系、数据处理的意义及过程。
数据处理（data processing）是对数据采集、存储、加工、分析和表达的过程。
数据处理的作用：现状分析、原因分析、预测分析数据处理的一般过程：●明确目标●数据采集●数据加工●数据分析●数据可视化●撰写报告一、明确数据需求制作思维导图二、采集数据1、数据采集的方法和工具：传统的社会调查地方法有：发放纸质问卷、面对面访谈、实地考察等现代调查方法：在线调查平台、网站及调查系统等。
◆人工输入的观察、研究数据◆利用技术工具直接采集的数据◆各种数据库中的数据◆利用搜索引擎工具在网络上快速获取的数据◆通过网络调查问卷采集的倾听、观看、思考。
小组活动1小组活动2培养学生自主学习能力认识数制，并了解数据处理的作用及一般过程。
掌握数据采集的方法和使用的工具。
数据2、在线编辑发放问卷，采集数据问卷星调查平台的使用方法3、获取表格数据三、数据加工数据加工是指通过数据编码、数据清洗、数据重组等一系列过程，使采集到的数据符合数据分析的需求。
误差分析与数据处理ppt课件.ppt
（4）缓变误差： 是指数值上随时间缓慢变化的误差,一般它是由零部件的
老化、机械零件内应力变化引起的。由于它有不平稳随机 过程的特点，误差值在单调缓慢变化，因此不能象对系统 误差那样引进一次修正量即能校正，又不能象对一般随机 误差那样按平稳随机过程的特点来处理，因而常需不断进 行校正，测量准确度与对仪器仪表的校正周期有关。
1） 直间接测量：从一个或几个直接测
或量具就可直接得到被测量 量结果按一定的函数关系计算出来
值的测量；
的过程，称为间接测量。
➢例如：用直尺测量长度；
以表计时间；
天平称质量；
M
安培表测电流。
d
V hd 2
h
4
M V
4M
d 2h
1
2）等精度测量和非等精度测量
2
1.2真值、代表值与误差
1.2.1真值
指在某一时刻和某一位置的某个物理量客观存在的真实值。严 格地讲，真值是无法测得的，只能测得真值的近似值。实际应 用中真值是指测量次数无限多时的平均值作为真值。
➢理论真值：理论上证明过的某些已知的固定量值，如三角 形之和为180º。
➢约定真值：国际计量组织通过决议规定的某些计量单位的 量值，如规定铂铱合金的国际千克原器为1kg的质量单位。 光在真空中1s时间内传播距离的1/299792485为1米。
仪器
天平不等臂
6
➢系统误差的分类
1）按系统误差产生的原因分 ➢设备误差：由于测量仪器、工具的不准确或安装不正确造成的，如 仪器的零位不准，空行程、不水平、不垂直、导线的影响等。 ➢环境误差：由于测量环境条件变化的影响，如温度、压力、外电磁 场的影响。 ➢人员误差：由测量人员自身造成的，如读数的偏大、偏小、测量的 超前或滞后等。 ➢方法误差：由于测量方法不完善，计算公式的近似简化引起的。
老化、机械零件内应力变化引起的。由于它有不平稳随机 过程的特点，误差值在单调缓慢变化，因此不能象对系统 误差那样引进一次修正量即能校正，又不能象对一般随机 误差那样按平稳随机过程的特点来处理，因而常需不断进 行校正，测量准确度与对仪器仪表的校正周期有关。
1） 直间接测量：从一个或几个直接测
或量具就可直接得到被测量 量结果按一定的函数关系计算出来
值的测量；
的过程，称为间接测量。
➢例如：用直尺测量长度；
以表计时间；
天平称质量；
M
安培表测电流。
d
V hd 2
h
4
M V
4M
d 2h
1
2）等精度测量和非等精度测量
2
1.2真值、代表值与误差
1.2.1真值
指在某一时刻和某一位置的某个物理量客观存在的真实值。严 格地讲，真值是无法测得的，只能测得真值的近似值。实际应 用中真值是指测量次数无限多时的平均值作为真值。
➢理论真值：理论上证明过的某些已知的固定量值，如三角 形之和为180º。
➢约定真值：国际计量组织通过决议规定的某些计量单位的 量值，如规定铂铱合金的国际千克原器为1kg的质量单位。 光在真空中1s时间内传播距离的1/299792485为1米。
仪器
天平不等臂
6
➢系统误差的分类
1）按系统误差产生的原因分 ➢设备误差：由于测量仪器、工具的不准确或安装不正确造成的，如 仪器的零位不准，空行程、不水平、不垂直、导线的影响等。 ➢环境误差：由于测量环境条件变化的影响，如温度、压力、外电磁 场的影响。 ➢人员误差：由测量人员自身造成的，如读数的偏大、偏小、测量的 超前或滞后等。 ➢方法误差：由于测量方法不完善，计算公式的近似简化引起的。
python语言基础(数据类型运算符)课件(共40张PPT)高中信息技术浙教版(2019)必修1
运算符优先级
算术 运算 符
关系 运算 符
赋值 运算 符
逻辑 运算 符
运算符优先级规则：算术运算符优先级最高，其次是成员测试运 算符、关系运算符、赋值运算符、逻辑运算符等，算术运算符遵 循“先乘除，后加减”的基本运算原则。
高中信息技术
• 变量：用于存储一个数据 • Python的赋值语句：<变量>=<表达式>
例如 表示姓名的变量可以是 name xingming xm
试一试：判断变量名是否合法
count_1 HelloWorld ans#1 姓名 print 1ans
算术运算符 逻辑运算符 关系运算符 赋值运算符
教学目标：
1、熟悉Python数据类型 2、熟悉并会使用算术运算符、关系运 算符、逻辑运算符、字符串运算符
课堂练习
3.设a=8、b=6、c=5、d=3，表达式 a == c and b != c or c > d的值是( B ) A.1 B.True C.False D.2
Thanks
资料
高中信息技术
2020年7月23日12时41分，长征五号运载火箭在中国文昌航天 发射场发射升空，火箭飞行2167秒后，成功将执行我国首次火星任 务的探测器——“天问一号”送入预定轨道。请你编写程序，把以 秒为单位的火箭飞行时间，转换为用“H : M : S”的格式来表示。
课堂练习
1.判断x是否在区间[a,b]上，哪个逻辑表达式是正确 的？( A ) A. x >= a and x <= b B. x≥a and x≤b C. a≤x≤b D. a <= x or x <= b
课堂练习
2.有一个四位整数x，要得到该整数的百位，代码应如何写？
3.1数据处理的一般过程教学设计2023—2024学年人教中图版(2019)高中信息技术必修1
-提交预习成果：将预习成果（如笔记、思维导图、问题等）提交至平台或老师处。
教学方法/手段/资源：
-自主学习法：引导学生自主思考，培养自主学习能力。
-信息技术手段：利用在线平台、微信群等，实现预习资源的共享和监控。
作用与目的：
-帮助学生提前了解本节课课题，为课堂学习做好准备。
-培养学生的自主学习能力和独立思考能力。
-合作学习法：通过小组讨论等活动，培养学生的团队合作意识和沟通能力。
作用与目的：
-帮助学生深入理解数据处理的知识点，掌握数据处理技能。
-通过实践活动，培养学生的动手能力和解决问题的能力。
-通过合作学习，培养学生的团队合作意识和沟通能力。
3.课后拓展应用
教师活动：
-布置作业：根据本节课内容，布置适量的课后作业，巩固学习效果。
教学反思
本节课的内容是数据处理的一般过程，通过讲解和示范，使学生了解数据处理的基本方法和技巧。在课堂活动中，我鼓励学生积极参与，提出问题和想法，培养学生的思考能力和团队合作意识。
在教学过程中，我注重了引导学生从实际问题中提出数据处理的需求，通过讲解和示范，使学生掌握数据处理的基本方法和技巧。在课堂活动中，我鼓励学生积极参与，提出问题和想法，培养学生的思考能力和团队合作意识。
知识点梳理
本节课的知识点主要围绕“数据处理的一般过程”展开，具体包括以下几个方面：
1.数据收集：数据收集是数据处理的第一步，包括确定收集数据的目的、选择合适的收集方法、设计数据收集工具等。
2.数据整理：数据整理是对收集到的数据进行清洗、分类、排序等操作，以便于后续的数据分析。
3.数据分析：数据分析是对整理后的数据进行统计、计算、图表展示等操作，以发现数据中的规律和趋势。
教学方法/手段/资源：
-自主学习法：引导学生自主思考，培养自主学习能力。
-信息技术手段：利用在线平台、微信群等，实现预习资源的共享和监控。
作用与目的：
-帮助学生提前了解本节课课题，为课堂学习做好准备。
-培养学生的自主学习能力和独立思考能力。
-合作学习法：通过小组讨论等活动，培养学生的团队合作意识和沟通能力。
作用与目的：
-帮助学生深入理解数据处理的知识点，掌握数据处理技能。
-通过实践活动，培养学生的动手能力和解决问题的能力。
-通过合作学习，培养学生的团队合作意识和沟通能力。
3.课后拓展应用
教师活动：
-布置作业：根据本节课内容，布置适量的课后作业，巩固学习效果。
教学反思
本节课的内容是数据处理的一般过程，通过讲解和示范，使学生了解数据处理的基本方法和技巧。在课堂活动中，我鼓励学生积极参与，提出问题和想法，培养学生的思考能力和团队合作意识。
在教学过程中，我注重了引导学生从实际问题中提出数据处理的需求，通过讲解和示范，使学生掌握数据处理的基本方法和技巧。在课堂活动中，我鼓励学生积极参与，提出问题和想法，培养学生的思考能力和团队合作意识。
知识点梳理
本节课的知识点主要围绕“数据处理的一般过程”展开，具体包括以下几个方面：
1.数据收集：数据收集是数据处理的第一步，包括确定收集数据的目的、选择合适的收集方法、设计数据收集工具等。
2.数据整理：数据整理是对收集到的数据进行清洗、分类、排序等操作，以便于后续的数据分析。
3.数据分析：数据分析是对整理后的数据进行统计、计算、图表展示等操作，以发现数据中的规律和趋势。
第3章数据处理与应用3.1数据处理的一般过程 高中教学同步《信息技术-数据与计算》(教案)
通过复习巩固学生对数据处理基本概念的掌握。
利用直观材料提高学生对数据处理流程的认识。
活动三：
调动思维
探究新知
选取历年考试中的数据处理真题，进行解析和讲解。
强调解题思路、方法和技巧，提醒易错点和注意事项。
指导学生进行模拟练习，回答学生疑问。
认真听讲，记录解题要点和技巧。
完成模拟练习，检验自己的掌握程度。
《信息技术-数据与计算》教案
课题
第3章数据处理与应用3.1数据处理的一般过程
课型
班课
课时
1
授课班级
高一1班
学习目标
理解数据处理的概念及其在日常生活和社会生产中的重要性。
掌握数据处理的基本流程，包括数据采集、数据整理、数据分析和数据呈现等环节。
了解数据采集的方法、工具和存储方式，以及数据整理的步骤和方法。
数据分析工具：可能包括统计分析软件或数据可视化工具的演示，用于讲解和展示数据分析的过程。
数据可视化图表：如图3.1.5所示的可视化图表，用于直观展示数据分析结果，帮助学生理解数据呈现的方式。
教学视频或动画：可能包含数据处理相关的视频素材，用于增强教学的直观性和吸引力。
互动教学平台：如在线讨论板、实时反馈系统等，用于促进课堂互动和即时评估学生的学习情况。
板书设计
数据处理与应用
3.1数据处理的一般过程
3.1.1数据处理
-定义：从数据的产生与传播中提取信息，挖掘价值。
-应用领域示例：身体锻炼、南水北调工程。
数据采集
-目的：为数据处理准备必要的数据。
-示例：南水北调工程中的水资源数据分析。
数据整理
-内容：校验、标准化采集到的数据。
-示例：黄河流域水文资料数据的整理。
利用直观材料提高学生对数据处理流程的认识。
活动三：
调动思维
探究新知
选取历年考试中的数据处理真题，进行解析和讲解。
强调解题思路、方法和技巧，提醒易错点和注意事项。
指导学生进行模拟练习，回答学生疑问。
认真听讲，记录解题要点和技巧。
完成模拟练习，检验自己的掌握程度。
《信息技术-数据与计算》教案
课题
第3章数据处理与应用3.1数据处理的一般过程
课型
班课
课时
1
授课班级
高一1班
学习目标
理解数据处理的概念及其在日常生活和社会生产中的重要性。
掌握数据处理的基本流程，包括数据采集、数据整理、数据分析和数据呈现等环节。
了解数据采集的方法、工具和存储方式，以及数据整理的步骤和方法。
数据分析工具：可能包括统计分析软件或数据可视化工具的演示，用于讲解和展示数据分析的过程。
数据可视化图表：如图3.1.5所示的可视化图表，用于直观展示数据分析结果，帮助学生理解数据呈现的方式。
教学视频或动画：可能包含数据处理相关的视频素材，用于增强教学的直观性和吸引力。
互动教学平台：如在线讨论板、实时反馈系统等，用于促进课堂互动和即时评估学生的学习情况。
板书设计
数据处理与应用
3.1数据处理的一般过程
3.1.1数据处理
-定义：从数据的产生与传播中提取信息，挖掘价值。
-应用领域示例：身体锻炼、南水北调工程。
数据采集
-目的：为数据处理准备必要的数据。
-示例：南水北调工程中的水资源数据分析。
数据整理
-内容：校验、标准化采集到的数据。
-示例：黄河流域水文资料数据的整理。
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数据处理的过程
数据 采集
数据 整理
数据 分析
数据有不同的表现形式，来源也 多种多样，数据采集的方法、工 具和采集后的存储方式也不尽相 同，最常见的获取方式是网络。。
对获取的数据进行校验和标准化
指运用适当的分析方法和工具， 对整理后的数据加以详细研究和 概括总结，从中提取有价值的信 息，最终形成结论的过程。
完成对项目进行规划设计，形成解决方案的过程
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4
教学过程
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5
导入
哈尔滨
我国幅员辽阔，南北气候差异较大，请同学们观看下面四幅图，对比4个城市的降水
量和气温的变化。（具体对比图情翻看课本，这里给出南北两个城市对比图）
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6
南水北调
小组讨论探究
可实施性
提出--自1952月30日毛泽东主席提出 "南
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20
数据处理的一般过程
感谢您的聆听
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21
数据处理的一般过
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2019.12.16
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目录页
教学目标
教学重、难点 教学过程
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2
教学目标
1
认识数据处理，感受数据处理对日常生活的影响。
2
通过实例了解数据处理的一般过程，并能通过数据
处理获取有价值的信息。
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3
重点 难点
教学重点、难点
了解数据处理的一般过程，并能够用相 关的可视化软件展示出来。 截平面倾斜于圆柱轴线时截交线的画法。
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数据处理的过程
数据 采集
数据 整理
数据 分析
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18Leabharlann 实践活动✓ 根据所学知识，布置任务：学生讨论分析黄 果树景区游客数量变化趋势图，如何为政府作 决策提供依据的
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课后反思
✓ 师生共同总结本节课的知识点，熟悉数据处理的过程。 为以后分析问题、处理能力奠定基础
少，如有可能，借点水来也是可以的"设想以 国务院的领导和关怀下，广大科技工作者做 查和测量，在分析比较50多种方案的基础上 调东线、中线和西线调水的基本方案，并获 价值的成果。
可实施性—通过对比图可知南方温度高降
北方降水量少
数据来源—网络搜索
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一、搜集材料
1、南水北调的意义。 2、南水北调实施方案。
小组讨论
二、可视化数据
把分析好的数据利用思维导图的形式展示 出来
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南水北调
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南水北调
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南水北调
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南水北调
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南水北调
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自主学习
分析我国长江流域和黄河流域降水量情况。 并用自己熟悉的方式展示出来。
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长江流域及黄河流域降水量情况
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本课主题
数处标据理题
数据处 理标的题过
程
数据处理通常指对数据进行采集、整理、分析和可视化 表达的过程。通过数据处理能够从数据中分析获得有用 的信息,有助于做出正确的判断和决策。
数据处理的过程主要包括数据采集、数据整理、数据分析 和数据呈现等环节。