数据图表与分析
数据图表与分析教案
数据图表与分析教案一、引言数据图表和分析是统计学和数据科学中非常重要的内容。
通过数据图表和分析，我们可以清晰直观地展示和理解数据的特征和规律，从而更好地进行决策和制定相应的策略。
本教案旨在介绍数据图表和分析的基本概念和方法，并通过实例演示其应用。
二、教学目标1. 理解数据图表和分析的概念及其重要性2. 掌握各类常用数据图表的绘制方法3. 学会从数据图表中提取和分析数据，得出相应结论4. 能够运用所学知识解决实际问题三、教学内容1. 数据图表的分类数据图表可以分为三类：分布图、关联图和比较图。
分布图用于展示数据的分布情况，关联图用于展示变量之间的关系，比较图用于展示不同组之间的比较情况。
2. 常用数据图表的绘制方法2.1 分布图- 直方图：用于展示连续变量的分布情况，通过统计各个区间内的频数或频率来绘制直方图。
- 饼图：用于展示分类变量的分布情况，根据各个类别的比例来绘制饼图。
- 箱线图：用于展示连续变量的分布情况，可以直观地反映数据的中位数、上下四分位数和异常值情况。
2.2 关联图- 散点图：用于展示两个连续变量之间的关系，可以观察变量之间的趋势和相关性。
- 折线图：用于展示连续变量随时间变化的趋势，可以观察变量的变化趋势和季节性。
2.3 比较图- 条形图：用于展示不同组之间的比较情况，可以比较各个组的大小或者变化情况。
- 堆叠图：用于展示不同组之间的比较情况，可以观察各个组内各部分的占比关系。
3. 数据图表的分析方法3.1 描述性统计分析描述性统计分析用于对数据的基本特征进行描述，包括均值、中位数、标准差等。
通过描述性统计分析，我们可以了解数据的分布情况和集中趋势。
3.2 相关性分析相关性分析用于衡量两个变量之间的线性关系强弱，常用的方法包括相关系数和散点图分析。
通过相关性分析，我们可以判断两个变量之间是否存在显著关联。
3.3 比较分析比较分析用于比较不同组之间的差异，常用的方法包括假设检验和置信区间估计。
图表与数据的分析
图表与数据的分析在当今信息爆炸的时代，我们每天都会接触到大量的数据和各种各样的图表。
无论是在工作中查看业务报告，还是在生活中了解市场趋势，图表和数据都成为了我们获取信息、做出决策的重要依据。
然而，仅仅看到这些图表和数据是远远不够的，关键在于我们能否对它们进行准确、深入的分析，从而挖掘出隐藏在背后的有价值的信息。
图表，作为一种直观的视觉表达方式，可以将复杂的数据以简洁明了的形式呈现出来。
常见的图表类型有柱状图、折线图、饼图、散点图等等。
柱状图适合用于比较不同类别之间的数据差异；折线图则能清晰地展示数据随时间或其他顺序变量的变化趋势；饼图则能直观地反映出各部分在整体中所占的比例。
然而，要真正理解图表所传达的信息，我们不能仅仅停留在表面的观察上，而需要深入思考其背后的数据逻辑。
比如说，当我们看到一个表示销售额增长的折线图时，不能仅仅满足于看到曲线的上升或下降，还要思考是什么因素导致了这种变化？是市场需求的增加，还是营销策略的调整？是产品质量的提升，还是竞争对手的变动？只有这样，我们才能从图表中获取到更有意义的信息，为决策提供有力的支持。
数据，是图表的基础，也是分析的核心。
但数据本身往往是枯燥和抽象的，如果不进行有效的处理和分析，很难从中发现有用的规律和趋势。
在面对大量的数据时，我们首先要做的是对数据进行清洗和整理，去除那些无效的、错误的或者重复的数据，以确保数据的准确性和可靠性。
接下来，我们可以运用一些基本的数据分析方法，如描述性统计分析，包括计算均值、中位数、众数、标准差等。
均值能够反映数据的平均水平，但容易受到极端值的影响；中位数则更能代表数据的中间位置；众数是数据中出现次数最多的数值。
标准差则可以衡量数据的离散程度。
通过这些统计指标，我们可以对数据的集中趋势和离散程度有一个初步的了解。
除了描述性统计分析，我们还可以进行相关性分析，以探究不同变量之间的关系。
例如，我们想知道销售额与广告投入之间是否存在正相关关系，通过计算相关系数，就可以得出一个量化的结果。
数学数据图表：分析数据图表
数学数据图表：分析数据图表数据图表在数学领域中扮演着重要的角色，它们通过可视化的方式展示数学数据的变化和规律。
通过分析数据图表，我们能够更好地理解数学问题，并从中获取有价值的信息。
本文将讨论如何准确分析数据图表，并给出一些重要的数学数据图表及其分析方法。
一、折线图折线图是最常见和常用的数据图表之一。
它通过连续的线段将数据点连接起来，展示数据随时间或其他变量的变化情况。
折线图可用于描述函数的关系、趋势和周期性等。
例如，我们可以通过折线图来分析一家公司的销售情况。
横轴表示时间，纵轴表示销售额。
通过观察折线图的趋势，我们可以分析出销售额的增长率、销售高峰期以及销售低谷期等。
这些信息可以帮助企业制定合理的营销策略。
二、柱状图柱状图常用于比较不同类别的数据。
它通过垂直的柱子来表示每个类别的数据量或数值大小。
柱状图可用于分析离散的数据集合，并能够直观地显示数据之间的差异。
以柱状图分析学校的学生人数分布为例。
横轴表示各个班级，纵轴表示学生人数。
通过柱状图，我们可以清晰地了解每个班级的学生人数差异，进而分析出学校的整体人数情况和班级的容量情况。
三、饼状图饼状图用来表示数据的占比关系。
它通过将圆形区域划分成不同的扇形，每个扇形的角度对应于该类别的占比大小。
饼状图主要用于显示数据的相对大小和比例关系。
举个例子，我们可以通过饼状图来分析一份调查问卷中各个选项的选择比例。
每个选项对应一个扇形，扇形的面积比例代表了该选项被选择的概率。
通过分析饼状图，我们可以判断出受访者的偏好和倾向，从而做出相应的决策。
四、散点图散点图用于研究两个变量之间的关系。
它通过在坐标平面上绘制多个散点来表示两个变量的数值。
散点图可用于发现变量之间的相关性、趋势和离群值等。
比如，我们可以通过散点图来分析学生的身高和体重之间的关系。
横轴表示身高，纵轴表示体重。
通过观察散点图，我们可以判断出身高和体重之间是否存在正相关或负相关关系，并进一步研究相关性的强度和性质。
数据图表及分析(11张PPT)
学习目标 ●
课堂导入 ●
呈现方式一：
课堂导入
考考你的眼力：5秒找出下面上网时间最长的同学？
呈现方式三：
三种呈现方法，哪种方法最快看出？
数据图表及分析
课堂活动●
总 结 ●
课后作业 ●
学习目标 ●
课堂导入 ●
课堂活动 ●
图表类型
EXCLE中有 柱形图、饼形图、折线图、条形图等等
总结
数据图表及分析
学习目标 ●
课堂导入 ●
课堂活动●
总 结 ●
课后作业 ●
制作“学习型上网时长”分段人数统计图，并对其加以美化。
课后作业
数据图表及分析
同学们再见！
授课老师：
时间：2024年9月1日
2024课件
同学们再见！
授课老师：
时间：2024年9月1日
数据图表及分析
学习目标 ●
课堂导入 ●
课堂活动 ●
修饰美化
总 结●
课后作业 ●
欢欢想展示自己制作的统计图表，为使图表更加美观，请你尝试和同学一起对这几个方面进行优化。（1）图表中的标题没有居中，字体和颜色不够美观；（2）图表太小；（3）饼图的颜色对比度不够。
数据图表及分析
学习目标 ●
学习目标●
课堂导入 ●
总 结●
课后作业 ●
数据图
课堂活动 ●
总 结●
课后作业 ●
欢欢对“非学习型上网时长”的结果进行统计，想用更形象直观的方式展示出来，向老师求助后，发现可以用图表来完成。什么是图表呢?
课堂活动
数据图表及分析
课堂导入 ●
学习目标 ●
课堂导入 ●
课堂活动 ●
《数据图表与分析》教案
《数据图表与分析》教案一、教材分析数据图表是一种能直观反映数据特征和趋势的表现形式。
它能把枯燥的数据表现地栩栩如生，在数据统计中有着不可替代的作用。
这决定了本节课在本章中的重要作用。
教材中通过数据描述的多样性与图表制作两部分内容，要求学生掌握建立图表、编辑图表的操作。
并且在众多的类型图表中重点介绍折线图、条形图、饼状图，并通过探究学习，让学生体会折线图、条形图、饼状图适合表达的数据关系和适用场合。
二、学生情况通过前面关于excel数据录入和美化的学习，大部分学生已经熟悉了excel的基础操作，具备了一定的自学能力，能通过自主探究，较好完成学习任务，少数学生不能适应整体节奏，需要老师的及时帮助，以达到预定的学习目标，本节课图表类型的选材对学生的逻辑思维能力提出了一定的要求，有一定的难度。
三、设计思路因为是七年级的学生，他们对学习信息技术课的兴趣很大，但是由于乡镇学校学生的基础不完全一致。
所以我在教学思路设计的时候，为了使学生了解信息技术给我们带来的益处，并掌握相关的操作。
在授课中，我通过抢答游戏的设置，让学生来体会数据图在表达的优势来引入课题，展开教学。
而在后面的知识和技能的传授中，则注重学生的任务驱动、自主探究、合作探究，培养学生会学习和发现问题并解决问题的能力。
四、教学目标1、知识与技能①掌握利用图表向导，创建条形图、折线图、饼形图等。
②理解条形图、折线图、饼形图在反映数据上的差别。
③能够根据所要反映数据情况，适当选择图表类型并建立图表。
④能根据需要对图表进行美化和修改。
2、方法与过程①通过分析数据之间的关系，选择合适的图表来制作图表。
②通过小组合作讨论，学生的自主学习，让学生总结出不同类型图表的适用范围。
3、情感、态度、价值观①培养学生善于分析、乐于尝试、独立思考的自学品质，提高学生学以致用的能力。
②鼓励学生从不同的角度看问题。
③以探究的方式，了解数据分析的有关知识，加深对已有知识的理解，进一步拓宽知识面，同时在探究的过程中品味信息技术的发展、应用等知识，做一名时代新型人才的观念。
数据图表及分析ppt
01
易于记忆
我们很难记忆一连串的数字，但可 以轻松地记住一幅图画或者一条曲 线。
03
02 04
便于理解
相比复杂、庞大的数字而言，图表 更能展示数字之间的关系和趋势。
方便交流
图表可以使数据更加有趣、吸引人、 易于阅读和评价
2 图表类型详解
图表类型详解
图表类型
图表说明
柱形图
通过柱形高低来比较数据的大小
0.5——1小时
55人中该时段有13人。
图表类型详解
折线图
17 16 14 13
14 13
6
5
6 5
5
5
19号 20号 21号 22号 23号 24号 25号 26号 27号 28号 29号 30号
以上图表是根据“2019年11月万源市最高气温统计表”中“最高气温”栏数据，利用Excel统计图表中的折线图制作出的“11月 19日——11月30最高气温变化趋势图”。它反映了一段时间内天气变化的趋势，对大家的日常生活如穿衣、出行等具有很好的 参考价值。
小计
1月
1005
203455
1024385
1228845
2月
1046
152345
1234454
1387845
3月
2003
262345
2534555
2798903
4月
1567
235355
4342342
4579264
5月
2345
644322
2443244
3089911
6月
1029
823445
2342443
3 制作图表
制作图表
数据达人就是你！
数据图表的解读与分析
数据图表的解读与分析数据图表是一种常见且重要的数据展示方式，它通过图像化的方式将数据呈现给读者，使得读者能够更直观地理解和分析数据。
在本文中，我们将讨论数据图表的解读与分析方法，并探讨如何有效地利用数据图表来支持决策和问题解决。
1. 数据图表的种类和特点数据图表主要包括折线图、柱状图、饼图、散点图等。
不同类型的图表适用于不同的数据类型和目的。
以下是常见数据图表的特点及其适用场景：- 折线图：用于显示随时间或其他连续变量的变化趋势，可以比较多个变量之间的关系。
- 柱状图：用于比较不同类别或组之间的数值差异，可以显示各类别的相对大小。
- 饼图：用于显示各个部分占总体的比例关系，适用于展示不同部分的相对重要性。
- 散点图：用于分析两个变量之间的关系，可以观察数据的分布和趋势。
2. 解读数据图表的方法要正确解读数据图表，首先应该仔细观察图表的各个元素，包括标题、坐标轴、单位、图例等，以确保对数据的理解准确无误。
接下来，可以采用以下方法进行进一步的解读：- 比较数据的大小：对于柱状图或折线图，可以通过观察各个系列的高度或趋势来比较数据的大小。
同时，还可以关注图表中的数据标签或数值标注，以获取更精确的数据信息。
- 观察数据的趋势：折线图可以展示数据随时间的变化趋势，通过观察折线的走势，可以判断出数据的增长、下降或波动情况。
此外，还可以使用趋势线或回归分析来预测未来的趋势。
- 分析数据的关系：散点图可以帮助分析两个变量之间的关系。
通过观察散点图的分布形态，可以判断出两个变量是否存在相关性、正相关还是负相关，并进一步分析背后的原因和机制。
- 着重关注异常值：在解读数据图表时，应特别关注可能存在的异常值或离群点。
这些异常值可能对整体数据分析产生重大影响，因此需要对其进行深入研究，寻找异常的原因和解决办法。
3. 分析数据图表的意义和应用数据图表不仅仅是简单的数据展示工具，它还可以提供更深层次的信息和洞察力，从而支持决策和问题解决。
Excel中的数据图表制作和数据分析
Excel中的数据图表制作和数据分析第一章：理解数据图表的重要性数据图表是Excel中最常见和有效的数据可视化工具之一。
它们以图形和图表的形式呈现数据，并能够帮助我们更好地理解和分析数据。
数据图表能够快速揭示数据中的模式、趋势、异常点和关联性，使得数据更具有可读性和可理解性。
第二章：基本的数据图表制作技巧在Excel中制作数据图表非常简单，只需几个简单的步骤就能完成。
首先，选择要制作图表的数据范围，然后在"插入"选项卡中选择适当的图表类型，例如柱状图、折线图或饼图等。
接下来，根据需求对图表进行调整，如修改图表标题、坐标轴标签、数据系列等。
最后，根据需要对图表进行格式化，如修改颜色、字体、线条样式等。
第三章：常见的数据图表类型Excel提供了丰富多样的数据图表类型，包括柱状图、折线图、饼图、散点图、雷达图等。
每种图表类型都有不同的用途和适用范围。
柱状图适合比较不同类别或不同时间点的数据，折线图适合显示数据的趋势和变化，饼图适合显示数据的占比关系，散点图适合显示数据的分布情况，雷达图适合比较多个指标的差异等。
第四章：高级数据图表制作技巧除了基本的数据图表制作技巧外，Excel还提供了一些高级的图表制作技巧，能够进一步增强数据图表的可视化效果。
例如使用二轴图表展示不同量级的数据，使用组合图表比较不同类型的数据，使用瀑布图展示数据的增减变化等。
这些高级的图表制作技巧可根据具体需求选择和应用，能够更好地呈现和分析复杂的数据。
第五章：数据分析与图表的关系数据图表不仅仅是用来展示数据，同时也是进行数据分析的有力工具。
图表能够帮助我们发现、理解和解释数据中的规律和关联性。
通过对图表的观察和分析，我们可以得出更深入的结论和洞察，并作出更明智的决策。
数据分析与图表密不可分，相互促进，共同为我们提供有价值的信息和洞察力。
第六章：数据图表在商业决策中的应用在商业决策中，数据图表起着至关重要的作用。
它们能够帮助我们了解市场趋势、产品销售情况、业务绩效等关键信息，以便做出正确的决策和制定有效的战略。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
形象、直观 第 28 届现代奥林匹克运动会回到了它的 的表现出数据的 家乡--希腊的雅典，在这次盛会中，我国 相对大小、变化 运动健儿努力拼搏，共获得 32 枚金牌， 在奖牌榜上位居第2位；2008年，奥运到 趋势、各部分比 了我们伟大的祖国，健儿们努力拼搏， 再接再励，共获得 50 枚金牌，，位居奖 例等问题。 牌榜首位。
运动会上，我国再次取得突破，获得了
28枚金牌，位居奖牌榜的第3位；2004年，
2、图表描述
1988年 -2008 年六届奥林匹克运动会中国代表团的金牌数比例 1988 -2008年六届奥林匹克运动会中国代表团的金牌数 1988年 3%
60 60 1988年 50 50 1992年 40 40 1996年 30 30 2000年 20 20 2004年5 10 10 5 0 2008年 0 1988年
直观清楚地反映出数据的变化趋势。
2008年奥运会中国得奖情况统计图
七大洲面积统计图 亚洲 欧洲 北美洲 南美洲 非洲 大洋洲 南极洲
28% 51% 21%
金牌 银牌 铜牌
6% 20%
9% 30%
7% 12% 16%
直观、生动反映各部分在总体中所点的比例。
图标类型
适用场合 适用于比较数值的大小 适用于分析数据随时间的变化趋势
2004年
2008年
欧洲
北美洲 南美洲
非洲
大洋洲 南极洲
清楚的表示出每个项目的具体数目，直观地看
出数据的值的大小
我国 1988年 -2008年六届奥运会金牌数的变化趋势 60 50
金牌数量
51 32
40 30 20 10 0 5 1988年 1992年 1996年 2000年 2004年 2008年 16 16 28
数值轴标题
分类轴标题
柱形图、折线图、扇形图
1988年 -2008年六届奥林匹克运动会中国代表团的金牌数 60 50
万平方公里
七大洲的面积
5000 4000 3000 2000 1000 0 亚洲 1000 2400 1800 900 140 20 10 0 1988年 1992年 1996年 2000年 5 16 16 28
1、文字描述
1988年，在韩国汉城举办的第 24届 奥林匹克运动会上，我国取得了5枚金牌， 居奖牌榜的第 11 位； 1992 年，在西班牙
2、表格描述
数据描述详细、 严谨，而且表达时具 有一定的自由性。
对数据对象 巴塞罗那举办的第 25 届奥林匹克运动会 按不同属性组织 上，我国取得了 16 枚金牌的优异成绩， 进入了奖牌榜的前 4名；1996年，在美国 数据，描述清晰、 亚特兰大举办的第 26 届奥林匹克运动会 有条理。 上，我国再次取得克 16 枚金牌； 2000 年，
11%
51
11% 32
金牌数量
51
34%
28 16
16
32
16
28
16
1992年
1996年
22%
2000年
2004年 19%
2008年
文字、表格、图表三种表达方式的特点和适用场合。
方式 文字 表格 图表 特点 适用场合
严谨、详细
各种叙述场合
清晰、具有条理性 各种数据汇总、统计 形象、直观
数据分析说明
柱形图 折线图 扇形图
适用于表示各部分在总体中所占的百分比
工具栏命令:
单击“图表向导”按钮
菜单命令:
单击“插入——图表”命令
制作图表的一般分为四个阶段:
图表标题 图表可以分为嵌入式与独立式
1988年-2008年六届奥林匹克运动会中国代表团的金牌数 60 50
数量
图例
金牌数
40 30 20 10 0 1988年 1992年 1996年 2000年 2004年 2008年 年份