3.3.3-4图表分析-数据挖掘
苏科版信息技术七年级全一册：3.3 数据图表及其分析 课件(共19张PPT)
学习前篇
我们生活的这个世界是丰富多彩的，我们的很多知识来自视 觉，我们通常难以记住一连串的数字，以及它们之间的关系和趋 势，但是可以轻松地记住一幅图画或者一条曲线。为此，“WPS 表格”为我们提供了“图表”功能。图表用于将数据转换成对应 的图示，以更直观的方式显示数据，同时使数据的关系比较或变 化趋势变得一目了然。图表在数据统计中用途很大，常见的图表 类型有柱形图、折线图、饼图等。
学习过程
1、图表的特征
对于相同的数据，不同图表类型可以表达不同的信息。选择哪种图表 类型，关键在于如何以更有效的方式表达信息。
柱形图适合于直接比较几个同类数值的大小关系，如图3.1-2所示的柱 形图就直观地反映出近几年我国人口的数值对比关系。折线图适合显示一 段时间内的数据变化和趋势关系，如图3.1-3所示的折线图直观地反映出南 京地区一段时间内的空气质量指数变化情况。饼图适合显示一组数值内部 的比较，以及显示各个组成部分在总体中所占的比例关系，如图3.1-4所示 的饼图直观地反映出我国网民的年龄构成比例。
图3.3-1创建图表的工作表数据
学习过程
图3.3-2创建的柱形图和饼图
图表建立后，我们还可以通过增加图表选项，如数据标记、图 例、标题、文字、趋势线、误差线以及网格线等，以美化图表或者 强调某些信息。大多数图表选项都可以被移动或调整大小，还可以 用图案、颜色、对齐、字体及其他格式属性来设置这些图表选项的 格式。
既然尿布与啤酒一起被购买的机会很多，于是沃尔玛就将尿布与啤酒并排摆放在一 起，甚至打包销售，结果是尿布与啤酒的销售量双双增长。 这个故事对你有什么启示？
学习过程 探究学习
（1）“WPS表格”中的工作表及其图表，可以通过“复制一粘贴” 的方法，插入到“WPS文字”“WPS演示”、微软Office等文档中。也 可以执行“文件一另存为”命令，将电子表格文件直接保存为网页等 其他格式。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲一、引言1.1 数据挖掘概述1.2 数据挖掘的应用领域1.3 数据挖掘的基本任务1.4 数据挖掘的流程1.5 数据挖掘的挑战和局限性二、数据预处理2.1 数据清洗2.1.1 缺失值处理2.1.2 异常值处理2.1.3 噪声数据处理2.2 数据集成2.2.1 数据源选择2.2.2 数据集成方法2.3 数据变换2.3.1 数据规范化2.3.2 属性构造2.3.3 数据离散化三、数据挖掘技术3.1 分类与预测3.1.1 决策树3.1.2 朴素贝叶斯3.1.3 支持向量机3.1.4 神经网络3.2 聚类分析3.2.1 K均值算法3.2.2 层次聚类3.2.3 密度聚类3.3 关联规则挖掘3.3.1 Apriori算法3.3.2 FP-Growth算法3.4 异常检测3.4.1 基于统计的方法3.4.2 基于聚类的方法3.4.3 基于分类的方法四、模型评估与选择4.1 训练集与测试集划分4.2 交叉验证4.3 模型评估指标4.3.1 准确率4.3.2 召回率4.3.3 F1值4.3.4 ROC曲线和AUC值五、数据可视化5.1 数据可视化的重要性5.2 常用的数据可视化工具5.2.1 Matplotlib5.2.2 Seaborn5.2.3 Tableau5.3 数据可视化的方法和技巧5.3.1 散点图5.3.2 折线图5.3.3 柱状图5.3.4 饼图六、实践案例分析6.1 金融行业中的数据挖掘应用6.2 零售行业中的数据挖掘应用6.3 健康医疗行业中的数据挖掘应用6.4 社交媒体行业中的数据挖掘应用七、数据挖掘的伦理和隐私问题7.1 数据隐私保护的重要性7.2 数据挖掘中的伦理问题7.3 数据挖掘的法律法规八、总结与展望8.1 数据挖掘的发展趋势8.2 数据挖掘在未来的应用前景8.3 数据挖掘的挑战和解决方案以上是数据挖掘教学大纲的标准格式文本。
本大纲包含了数据挖掘教学的基本内容，包括引言、数据预处理、数据挖掘技术、模型评估与选择、数据可视化、实践案例分析、数据挖掘的伦理和隐私问题以及总结与展望等部份。
使用图表进行数据分析
注意事项：确保数据准确，避 免误导读者
散点图
散点图是一种用于展示两 个变量之间关系的图表
散点图中的每个点代表一 个数据点，横坐标和纵坐
标分别对应两个变量
散点图可以帮助我们观察 两个变量之间是否存在某
种趋势或模式
散点图还可以帮助我们发 现异常值和离群点，以便
进一步分析数据
2
图表制作工具
Excel
数据分析报告
市场趋势分析： 使用折线图、柱 状图等展示市场 变化趋势
用户行为分析： 使用热力图、漏 斗图等分析用户 行为和偏好
产品销售分析： 使用饼图、条形 图等展示产品销 售情况和市场份 额
财务分析：使用 散点图、箱线图 等分析公司财务 状况和投资回报 率
数据可视化展览
展示数据：通过图表展示 各种数据，如销售数据、
可视化交互：通过图表与用户进行交互，提高数据分析效率 动态图表：图表可以实时更新，展示数据的变化趋势 交互式图表：用户可以通过点击、拖动等方式与图表进行交互 动态数据展示：图表可以实时展示数据的变化，帮助用户更好地理解数据
人工智能辅助图表制作
利用AI技术自动生成图表 ***技 术可以根据数据自动选择合适的 图表类型 ***技术可以自动调整 图表的样式和布局 ***技术可以
医疗领域：用于疾病分布分 析、患者治疗效果跟踪等
交通领域：用于交通流量分 析、道路规划设计等
环保领域：用于环境污染分 析、生态保护效果评估等
感谢观看
汇报人：XX
根据数据类型选择： 如柱状图、折线图、
饼图等
根据数据关系选择： 如比较、分布、趋
势等
根据数据特点选 择：如时间序列、
分类数据等
根据展示目的选择： 如强调数据变化、
计算机等级考试中的数据处理与分析方法
计算机等级考试中的数据处理与分析方法在计算机等级考试中，数据处理与分析方法是一个重要的考察内容。
数据处理与分析是现代社会中不可或缺的技能，对于计算机专业人才尤其重要。
本文将介绍计算机等级考试中常见的数据处理与分析方法，并提供一些实用的技巧和建议。
一、数据的收集数据的收集是数据处理与分析的第一步，也是至关重要的一步。
在计算机等级考试中，常见的数据收集方法包括调查问卷、实验观察和文献研究等。
在进行数据收集时，需要注意以下几点：1.明确研究目的：在进行数据收集之前，需要明确自己的研究目的和要解决的问题，以便有针对性地收集数据。
2.选择合适的样本：样本的选择是保证数据的代表性和可靠性的关键。
在计算机等级考试中，常常需要从一定的人群中选择样本进行数据收集，确保样本能够代表整个人群。
3.设计合理的问卷或实验方案：问卷和实验方案的设计需要科学合理，避免主观性和偏差的影响。
可以借鉴相关的研究方法和成果，设计出合理的问卷或实验方案。
二、数据的清洗与整理数据的清洗与整理是数据处理与分析的关键一步。
在进行数据清洗与整理时，需要注意以下几点：1.排除异常值：在数据中可能存在一些异常值，可能是由于测量误差或其他原因引起的。
需要对这些异常值进行排查并予以排除，以保证数据的可靠性。
2.填充缺失值：在数据中可能存在一些缺失值，需要对这些缺失值进行填充。
可以采用插值法、平均填充等方法进行处理。
3.数据的格式转换：在进行数据处理与分析之前，需要将数据转换为合适的格式。
可以使用计算机编程语言或软件工具进行格式转换，如Python、R语言等。
三、数据的处理与分析数据的处理与分析是数据处理与分析方法的核心步骤。
在计算机等级考试中，常见的数据处理与分析方法包括统计分析、图表分析、数据挖掘等。
下面将介绍其中的几种常见方法：1.统计分析：统计分析是数据处理与分析中最常用的方法之一。
可以使用统计学中的各种指标和方法对数据进行描述、比较和推断。
常见的统计分析方法包括描述统计、假设检验、方差分析等。
聚类分析算法实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景聚类分析是数据挖掘中的一种重要技术，它将数据集划分成若干个类或簇，使得同一簇内的数据点具有较高的相似度，而不同簇之间的数据点则具有较低相似度。
本实验旨在通过实际操作，了解并掌握聚类分析的基本原理，并对比分析不同聚类算法的性能。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 软件环境：Python3.8、NumPy 1.19、Matplotlib 3.3.4、Scikit-learn0.24.03. 数据集：Iris数据集三、实验内容本实验主要对比分析以下聚类算法：1. K-means算法2. 聚类层次算法（Agglomerative Clustering）3. DBSCAN算法四、实验步骤1. K-means算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。
（2）使用Scikit-learn库中的KMeans类进行聚类，设置聚类数为3。
（3）计算聚类中心，并计算每个样本到聚类中心的距离。
（4）绘制聚类结果图。
2. 聚类层次算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。
（2）使用Scikit-learn库中的AgglomerativeClustering类进行聚类，设置链接方法为'ward'。
（3）计算聚类结果，并绘制树状图。
3. DBSCAN算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。
（2）使用Scikit-learn库中的DBSCAN类进行聚类，设置邻域半径为0.5，最小样本数为5。
（3）计算聚类结果，并绘制聚类结果图。
五、实验结果与分析1. K-means算法实验结果显示，K-means算法将Iris数据集划分为3个簇，每个簇包含3个样本。
从聚类结果图可以看出，K-means算法能够较好地将Iris数据集划分为3个簇，但存在一些噪声点。
2. 聚类层次算法聚类层次算法将Iris数据集划分为3个簇，与K-means算法的结果相同。
从树状图可以看出，聚类层次算法在聚类过程中形成了多个分支，说明该算法能够较好地处理不同簇之间的相似度。
《3.3.1 数据分析》教学设计教学反思-2023-2024学年高中信息技术人教版必修1
《数据分析》教学设计方案（第一课时）一、教学目标1. 理解数据分析的基本概念和意义。
2. 掌握数据收集、整理、分析的方法和工具。
3. 培养数据驱动思维和问题解决能力。
二、教学重难点1. 教学重点：掌握Excel等数据分析工具的基本操作，学会使用数据透视表等常用功能。
2. 教学难点：运用数据分析方法解决实际问题，培养数据驱动思维。
三、教学准备1. 准备教学PPT和相关视频素材。
2. 准备Excel等数据分析软件，并安装必要的插件和工具。
3. 准备若干个与数据分析相关的实际问题，供学生实践。
4. 提醒学生带好笔记本和笔，做好课堂笔记。
四、教学过程：（一）导入1. 自我介绍：请学生分享一些关于数据分析的个人兴趣或经验，以此引出课程主题。
2. 介绍数据分析的重要性：引导学生了解数据分析在各行各业中的应用，以及在信息技术领域的广泛应用。
3. 简单回顾上节课内容：针对已学知识进行提问，如数据的收集、处理等，确保学生掌握相关知识。
（二）新课内容1. 讲解数据分析概念及步骤：教师解释数据分析的含义，并演示数据分析的一般步骤（明确分析目的、收集数据、处理数据、分析数据、得出结论）。
2. 实例教学：选择一个实际的数据分析案例，与学生共同探讨如何使用Excel等工具进行数据分析。
过程中注意引导学生关注数据选择、数据清洗、图表制作等关键步骤。
3. 分组讨论：将学生分成若干小组，每组选择一个主题进行数据分析，如班级成绩分析、学生兴趣爱好分析等。
教师提供必要的指导，确保学生能够按照正确的步骤进行操作。
4. 成果展示与评价：各小组展示分析成果，分享数据分析的过程和心得体会。
教师和其他小组进行评价，提出改进意见和建议。
（三）实践操作1. 布置作业：要求学生利用所学知识对感兴趣的数据进行分析，并制作简单的数据分析报告。
2. 指导答疑：鼓励学生提问，教师提供必要的指导或解答疑问。
（四）总结与拓展1. 总结课程内容：回顾本节课所学知识，强调数据分析的重要性和应用领域。
第1章 数据分析与数据挖掘-数据分析与数据挖掘(第2版)-喻梅-清华大学出版社
1.2 分析与挖掘的数据类型
25
5. 图和网状数据
图1-4 网页链接关系
1.2 分析与挖掘的数据类型
26
6. 其他类型的数据
➢ 与时间相关的序列数据：不同时刻的气温、股票市场的历史交易数据 ➢ 数据流数据：监控中的视频数据 ➢ 多媒体数据：视频、音频、文本和图像数据
Chapter 1.3
数据分析与数据挖掘的方法
1.3 数据分析与数据挖掘的方法
28
1. 频繁模式
➢ 频繁模式：数据中频繁出现的模式 ➢ 频繁项集：频繁在事务数据集中一起出现的商品集合
例如：在超市的销售中哪些商品会频繁地一起被购买? ➢ 关联与相关性
例如：典型的关联规则 尿不湿 啤酒
1.3 数据分析与数据挖掘的方法
29
2. 分类与回归
➢ 分类与标签预测是找出描述和区分数据类或概念的模型或函数，以便能够 使用模型预测类标号未知的对象的类标号
1.2 分析与挖掘的数据类型
15
1. 数据库数据
➢ 数据库系统（DataBase System，DBS）由一组内部相关的数据（称作 数据库）和用于管理这些数据的程序组成，通过软件程序对数据进行高 效的存储和管理。
1.2 分析与挖掘的数据类型
1. 数据库数据
表1-2 商品销售记录
商品编号
100001 100002 100003
➢ 分类预测类别（离散的、无序的）标号，回归建立连续值函数模型，也就 是用来预测缺失的或难以获得的数值数据值。
➢ 典型方法：决策树， 朴素贝叶斯分类，支持向量机，神经网络， 规则分 类器， 基于模式的分类，逻辑回归 …
➢ 数据分析可以将数据变成信息，而数据挖掘将信息变成知识，如果需要 从数据中发现知识，往往需要数据分析和数据挖掘相互配合，共同完成 任务。
七年级信息技术3.3数据图表及其分析
表格的设置及美化（单元格格式） 计算（公式与函数） 排序 筛选 分类汇总
数据图表及其分析
各类图表的特征 图表创建 图表分析 数据挖掘
90 80 70 60 50 40 30 20 10 0
东部 西部 北部
第一季度 第二季度 第三季度 第四季度
柱形图适合于直接比较几个同类数值的大小关 系； 折线图适合显示一段时间内的数据变化的趋势； 饼图适合显示一组数值内部的比较，以及显示 各个组成部分在总体中所占的比修改图表类型 改变数据源改变图表背景 编辑文字 调整图例 调整色块颜色 ……
三、图表分析
四、数据挖掘
主题活动：数据挖掘技术在沃尔玛的应用
一、图表的特征
讨论学习
应用场合 最适合用的图表表示
一个企业连续若干个月的销售额比较 一个年级的各班平均分的比较 一个国家连续几年GDP的增长率
一个连锁企业各个门店销售额所占比例
一个部门内几个销售人员的销售额 一个国家各个产业在国民经济中所占比重
二、图表创建
四个步骤 学生实践学习
探究学习
数据挖掘系统说明书
数据挖掘系统说明书1. 简介数据挖掘系统是一种用于从大量数据中提取有用信息的技术，通过运用统计学、人工智能和机器学习等方法，挖掘数据中的潜在模式、规律和趋势。
本文旨在向用户介绍我们开发的数据挖掘系统的功能和使用方法，帮助用户快速上手并充分利用系统的潜力。
2. 系统功能我们的数据挖掘系统具备以下主要功能：2.1 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，系统提供了数据清洗、去重、缺失值处理和数据变换等功能，以确保数据的质量和准确性，为后续的挖掘工作做好准备。
2.2 特征选择特征选择是从原始数据中选择最相关和最具有代表性的特征，以减少维度和噪声，提高模型的准确性和效率。
系统提供了多种特征选择算法和指标，用户可以根据需求进行选择与应用。
2.3 数据聚类数据聚类是将数据集划分为多个组或簇的过程，使得同一组内的数据相似度较高，不同组之间的数据差异较大。
系统支持常见的聚类算法，如K-means和层次聚类，用户可以根据数据特点选择适合的算法进行聚类分析。
2.4 数据分类数据分类是将数据划分为不同类别或标签的过程，通过已知类别的数据训练模型，然后用模型预测未知数据的类别。
系统提供了多种分类算法，如决策树、支持向量机和朴素贝叶斯等，用户可以根据任务需求选择合适的算法进行分类分析。
2.5 关联规则挖掘关联规则挖掘通过发现数据中的频繁项集和关联规则，揭示数据中隐藏的相关关系和规律。
系统提供了Apriori算法和FP-Growth算法等常用关联规则挖掘算法，用户可以根据数据特点选择合适的算法进行关联规则挖掘。
3. 系统使用方法为了使用户能够轻松使用我们的数据挖掘系统，我们提供了以下使用方法：3.1 数据导入用户可以将原始数据以CSV、Excel等格式导入系统，也可以通过数据库连接将数据导入系统。
系统能够自动识别数据的类型和属性，并进行数据预处理。
3.2 挖掘任务设置用户可以根据自己的需求，在系统中选择需要进行的挖掘任务，如数据聚类、数据分类或关联规则挖掘。
数据挖掘概念与技术第三章精品PPT课件
假设调查了1500个人，按性别分成男和女。每个
人投票是否喜欢阅读小说。这样，就有了两个属 性：gender和preferred_reading.观察到的每个 可能的联合事件的次数在表3.1中。圆括号中的表 示事件的期望次数，按照公式3.2计算出来的。
可以注意到，每一行中，期望次数的总和必须和这一 行的观察次数的总和相等；每一列中，期望次数的和 等于这一列的观察次数的和。 利用公式3.1，计算卡方值为：
如果rAB =0,则A和B相互独立，它们之间没有任 何关系。如果值<0,则A和B负相关，表示一个属性的 值随着另一个值的降低而增大。
散点图可以用来可视化属性之间的关联关系。
注意：关联并不表示因果。即如果A和B相关， 但并不意味着A导致B或者B导致A。
例如，在分析一个人口统计数据库时，我们发 现表示医院数目的属性和盗车数目相关。但这并不表 示一个属性导致了另外一个。两个属性实际上都是因 为人口数这第三个属性导致的。
第三章 数据预处理
3.1 数据预处理 3.2 数据清理 3.3 数据集成 3.4 数据规约 3.5 数据变换与数据离散化 3.6小结
3.3.1 为什么要对数据预处理
低质量的数据将导致低质量的挖掘结果
准确性
完整性
高质量数据
一致性 时效性
Байду номын сангаас
可信性
可解释性
3.1.2 数据处理的主要任务
考虑下表，这是一个观察到的5次AllElectronics和 Hightech公式的股票价格。如果股票是被同一个公 司的趋势影响，那么它们的价格是否一起涨落呢？
3）离群点分析：通过如聚类来检测利群点。
3.2.3 数据清理作为一个过程
✓ 数据清理的第一步是偏差检测。导致偏差的因素很多，认为输入错误、 有意错误、数据退化（过时数据）、编码不一致、设备错误、系统错 误。
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第3节 数据图表及其分析 3.3-3.4图表分析 数据挖掘
3.3.3图表分析
阅读P57，回答：数据统计与制作图表的最终 目的是什么？ 答：为了帮助我们在纷繁复杂的数据中找到 具有规律的有用信息。
从工作表和图表，可以看出：
1、男生最喜欢 塑料瓶 包装方式。 2、女生最喜欢 玻璃瓶 包装方式。 3、全体最喜欢 塑料瓶 包装方式。 4、目前市场上塑料并包装占主流， 如果你是包装设计师，你的建 议是？ 针对女生 增加玻璃瓶包装
本案例中，沃尔玛公司通过大数据发现 该规律后，改进的措施有（ AB ）多选 A.把尿布和啤酒放在一起。 B.把尿布和啤酒打包。 C.把啤酒放在显眼位置。
通过本案例，你得到的启示有（ AB ）多选 A.沃尔玛通过大数据的挖掘，提升了销量 B.数据挖掘对公司制定销售策略很重要。 C.数据挖掘对公司销售策略制定没有作用
ห้องสมุดไป่ตู้
3.3.4数据挖掘
阅读P58，回答问题。 数据挖掘是从大量数据中寻找其 规律 的技 数据准备 规律寻找 术，主要有 、 和 规律表示 三个步 骤。 在具体实施数据挖掘应用时，还有最后一 个步骤，就是 结果评价 。
想一想，为什 么要进行结果 评价？
本案例中，沃尔玛公司通过大数据发现 了什么规律？（ C ） A.年轻的父亲下班后经常购买婴儿尿布。 B.年轻的父亲下班后经常购买啤酒。 C.年轻的父亲下班后购买婴儿尿布，同 时又购买了啤酒。
选定-复制-粘贴
从上图表可以看出，笔记本最畅销的价格区 间是（ D ） A.5001-7000元 B.9001-12000元 C.3000元以下 D.2800-5000元
根据“2011年和2012年我国工业增长速 度数据对比表”创建合适的图表。 1、你认为合适的图表类型是（ C ） A.饼图 B.柱形图 C.折线图
2、选定A2:C14单元格区间，插入图表。
3、对左下图表简要分析，可以看出（ B ） A.从2011年到2012年，工业增长速 度加速。 B.从2011年到2012年，工业增长速 度放缓。 C.从2011年到2012年，工业增速不变。