《大数据分析》教学设计

1、用图表说话一一初探大数据分析教学设计【学习内容分析】本课是江苏省中小学教材审定委员会 2018 年审查通过， 九年义务教育三年制初级中学七年级初中信息技术第三章第 3 节数据图表及其分析的内容。主要内容“大数据的概念、作用、特点”、“大数据分析的步骤”两个部分，大数据分析又细分为“大数据采集”、“导入与预处理”、“统计与分析”、“大数据挖掘”四个步骤。江苏省义务教育信息技术课程纲要明确指出：要求学生“能应用电子表格进行数据统计、处理，实现简单的数据分析与直观表达。”本节课中，需要学生了解大数据的作用和价值，学会初步对大数据进行加工与分析，找出规律或有用的信息，并用恰当的方式直观地表达出来。通过

2、本节内容的学习，学生能够学会收集分析身边的数据，能从大量数据中找出有价值的信息和结论。【学习者分析】本课的教学对象为七年级的学生，已经学习了“数据收集与编辑”、“数据处理与统计”、“图表创建、分析”内容，初步具备了信息收集、处理和表达的能力，但思考分析问题时还缺乏一定的深度，认知更多的只停留在表层，仅仅初步的学会了数据加工处理的一些基本操作，而没有意识去深入的挖掘这些数据，找出蕴藏在其中的规律，来帮助自己解决学习与生活中的实际问题。【学习目标】知识与技能：了解大数据的概念与特点，初步分析大数据，体会生活中的大数据的作用。过程与方法：通过 Web Scraper 爬虫工具 体验网络大数据的采集，

3、引导学生对数据进行“清洗”和预处理，找出有价值的信息，建立合适的图表，并对数据及图表进行分析得出结论。情感态度及价值观：通过自主探索、合作交流对数据、图表进行分析，找出蕴藏在数据的规律，解决生活中的实际问题。【教学重难点】教学重点：大数据的概念、特点。教学难点：大数据分析的过程与挖掘。【教学策略与手段】“大数据分析”涉及到专业的算法和统计，七年级学生理解、学习比较困难。综合教材分析来看，“大数据分析”这一节，应是“数据收集与编辑”、“数据处理与统计”、“图表创建、分析”内容的综合应用，让学生从已有经验出发，运用WPSI格中的简单工具，体验大数据分析的方法。本课设计了“情境导入，感知大数据；视频

4、研习，认识大数据；借助“猪e 网”，小组合作，初探大数据分析。”三个学习活动，通过这些的活动，让学生在情景化环境下模拟体验“大数据分析”，归纳出大数据分析的一般过程，找出蕴藏在数据的规律，解决生活中的实际问题。因“WPS教育版”云文档，云服务需要账号登陆，组建团队才能多人多端实时协作，考虑到学生申请账号的困难，难以顺利组建团队，用 Serv-U ftp 软件替代云文档，云服务，实现采集数据共享。【课前准备】1、学习活动单 2、本节教学的相关素材3、教学课件4、chrome浏览器 WebScraper插件5、Serv-U即 软件【教学过程】一、情境导入，感知大数据。9月2日江苏“荔枝新闻”发了一

5、篇通讯“二师兄”身价猛涨江苏出台措施保障“菜篮子里有肉” »(http:/news.jstv.eom/a/20190901/0c271803de5e4d11b6c33a75daa7e3d7.shtml),报道说：江苏是生猪生产大省和猪肉消费大省，受非洲猪瘟疫情冲击影响，生猪产能持续下滑、价格出现上涨。为保障“菜篮子”稳定，全省各地正在陆续出关了相关配套扶持措施，保障“菜篮子里有肉”，保障市民“吃得起肉”。10月21日，国家发展改革委新闻发布会透露，下一步将会采取生猪养殖补贴、完善社会救助等措施，促进市场供应和价格稳定。活动1：借助“百度指数”大数据分享平台，感知大数据。“百度指数”大

6、数据分享平台可以通过对海量网民搜索的内容进行分析，洞察网民的需求与关注点，并且研究这些关键词的关注趋势。在“百度指数”平台中输入“猪肉”这两个字，观察现在大家对“猪肉”的关注点和兴趣点都在哪些方面。(集中演示)(1)观察“需求图谱”，找出和“猪肉”相关性较强的几个词汇或短语分别是什么？在“需求图谱”中，越靠近中心，说明和“猪肉”的相关性就越强，圆圈越大表示搜索热度 越高，红色说明呈现上升趋势，蓝色说明呈现下降趋势。(2)观察“人群画像”中“猪肉”搜索热度指数高的省份有哪些？(3)在“人群画像”中“猪肉”搜索热度指数最高的人群是哪些？按性别划分，哪种性别关那么“百度指数”大数据分享平台是如何得出

7、这个结果的呢？原来它是通过收集用户海量的 数据进行分析来得出来的。在我们日常的工作、学习和生活中每时每刻都会产生大量的数据，我们对这些数据进行深入 的分析和挖掘，可以得到一些有价值的信息，今天，老师将带大家来学习本节的内容一一大数据 分析。设计意图：从现在日常生活中比较热议、关心的话题，“二师兄身价猛涨”为情境，引入新 课，能让学生有兴趣积极主动地参与到学习活动中。通过“百度指数”平台中搜索“猪肉”，看 到网民的兴趣和关注点，来感受大数据分析，进而揭题，激发学生学习新知识、新技术的渴望。二、视频研习，认识大数据活动2:观看生活中的大数据、大数据分析，认识大数据。学生观看视频并思考完成学习活动单

8、“活动2”中的系列问题。(1)大数据中所处理数据的来源是什么？ ( 生活中的海量数据小范围的普通数据)(2)大数据处理速度 ( 快 慢)， ( 能够 不能)实时进行更新，数据 （ 是 否）真实？（ 3）大数据中包含 （ 各种 单一）数据类型，格式 （ 统一 不统一），你认为人脑和普通计算机能否处理？ （ 能 不能）（ 4）大数据还可以运用在哪些领域呢？网购精准推荐、 、 、 、定位导航等等。（ 商业市场的分析与开拓 智慧城市管理智慧医疗诊断）随着信息化的飞速发展， 人们在学习、 生活、 工作等各种社会行为中产生大量的数据, 互联网对这些庞大的、看似无用的数据资源进行深入分析和统计, 发现其背后

9、蕴含的规律 , 并加以开发和利用 , 其实是一件非常有价值的工作。如医疗卫生体系中 , 通过分析大量用户的搜索记录, 如“咳嗽”、“发烧” 等特定词条, 谷歌公司能准确预测美国冬季流感传播趋势。和官司方机构相比 , 谷歌能提前一两周预测流感爆发, 预测结果的准确性比官方还要高。如地震预测来说 , 诺贝尔提名者埃尔辛创办的 Terra 地震台 , 收集了来自美国、欧洲和亚洲卫星服务的海量数据, 在 60 多个不同系统中对其进行分析 , 包括气体排放、温度和湿度, 这些参数的一旦突然变化 , 就可能预示着地震即将到来。从这几个例子中 , 我们发现：大数据是指所涉及的数据资料量巨大, 以致无法通过人

10、脑, 甚至常规软件进行捕捉、 管理和处理的数据集合。大数据的战略意义在于对这些庞大的数据进行专业化处理。从技术上看，大数据的处理必须依托云计算的分布处理、分布式数据库和云存储等技术。大数据不同于普通的数据，它具有数据规模大、处理速度快、种类多、价值密度低、真实性特点。在学习了 “ WPS表格” “图表”功能之后，我们今天来共同挖掘数据背后的含义设计意图：大数据的概念和特点比较抽象，若教师只是用常规口述的方法来讲解，不仅枯燥无味，学生也难以理解。因此借助大数据的介绍视频，让学生自行观看学习的同时，并且能思考完善所布置的一系列问题，从回答问题的过程当中了解到大数据的概念和特征。这不仅提高了学生自主

11、学习能力，同时也为后续大数据分析的学习做好铺垫。三、借助“ 猪 e 网 ”，初探大数据分析。通过“百度指数”平台，我们知道，现在网民对于“二师兄”的关注点都集中在“价格、猪瘟”上。一般来说，猪肉价格和生猪价格、仔猪价格、饲料价格有着密切关系。最近一个月， “二师兄”的肉价在江苏省是怎样发展趋势的呢？活动 3 ：借助“ 猪 e 网 ”大数据平台，小组合作，初探大数据分析我们借助“猪e 网”猪报价大数据平台，“猪e 网”猪报价是是全国目前最大最及时的实时报价栏目，主要涉及生猪价格、猪肉价格、仔猪价格、种猪价格、饲料行情、玉米价格、豆粕价格等综合养猪信息网。活动需求：“猪e 网”猪报价是全国猪价格行

12、情实时报价，如果收集全国猪价格行情，数据量太多， 不是我们一节课所能解决的， 这里我们收集江苏省各地区近一个月猪肉价格、 生猪价格、 仔猪价格、玉米价格、豆粕价格，计算出每天报价信息平均值，创建可视化图表，进行分析，看看江苏省近一个月猪肉价格涨跌情况，预测猪肉价格发展趋势。(根据学生收集数据情况，教师课前准备好原始数据备用)1.收集数据，建立表格(1)演示用Chrome的Web Scraper爬虫工具收集"生猪价格”A.本地安装 WebScraper ,打开 Chrome,在地址栏输入 chrome:/extensions/ (也可以直接在Chrome界面上操作，点击设置一更多工具一

13、 开发者工具)，进入扩展程序管理界面，然后将下载好的扩展插件Web-Scraper.crx 拖拽到此页面，点击“添加到扩展程序”即可完成安装。按F12打开 Web Scraper ,如果打开开发者工具在浏览器的右侧区域，则需要调节开发者工具位 置到浏览器底部。B.打开“猪e网”猪报价大数据平台( )，点击“生猪”，记好近 一个月数据的网页起止数。点击Create new sitemap fCreate Sitemap 创建一个 sitemap 保存。点击Add new selector ,设置好参数保存。G 打 SoriperConsshN.ML irwhnc PrnfilK Appl fan

14、an (eari Alettejiteriapa Bitemap (szjg)new sitemap -idt*旧Type后biteSQiDCtorselectMemenf prpYiRXvUAia rrfview tabietjMarler rowSb e;LElen e rt|jie!Tiewtr.nlli-吓 sedpctorDdianiivTSSole:Elamrit 口 rsvfaw出nt'W部岬FseoectuNw MlI: 11:Parent_rootseiecwrsTable columnsCnkimmNrsuK k电点击scrape开始数据抓取工作，数据抓取完成后，再

15、点击 Export data as CSV ,以CSV格式 导出数据犀fl虫tbhcmpHii1 £knnerrt£ Console SirgwTtm&E屯 PratH« Rppl c3bM §就wg Mud起srtnrldpSilpmap e21g) .匚口 门鼻"s iemap ._naotQelectcrsselector graphpEdit rriEtazatstypeMuttipiB Param soikiotetableSa空Gelectornhie Fue_roo1BrowseAcd rww6丽torExport Sit

16、emapExport ziai3 as CSV(2)学生按自然机位分成“猪肉价格”信息组、“生猪价格”信息组、“仔猪价格”信息组、“豆粕价格”信息组、“玉米价格”信息组，每组推荐一组长，组织同学收集本组所需信息。(3)登录“猪 e网”猪报价大数据平台( )。(4)尝试用Chrome的Web Scraper爬虫工具分别收集江苏省近一个月各地生猪价格、猪肉价格、仔猪价格，豆粕价格、玉米价格建立适当表格，并上传到FTP对应的小组文件夹中。9学生依据“学习活动单”表样，收集相关数据。2 .导入和预处理(1)将各小组收集的数据分类别合并导入到工作簿中，分别建立“生猪价格”、“猪肉价格”“仔猪价格”、“玉

17、米价格” “豆粕价格”汇总工作表。(2)保留“日期、省市、报价地点、产品名称、品种、价格”信息，删除多余信息。用函数“MID提取“价格”数字型信息。(3)按产“报价地点、日期”排序，删除多余“表头”。昌: n d; i - 1 L-l-l-r 二 I J . . J - J . I -» : -.+ :4 41鸿3KVB' 31兖莞参荒匹芫竞£83霓.TE一 赤泉土鸵居*h4-HH，*b4I I J/ 1- .1 J1 .1 di n .Ml 1 Ml I JI .1 I. I I 4 A- 4. I JI .1- JI I 六生差色圭UWiW至左通*wltH工至M

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19、计和分析(1)以刚刚建立好的工作簿为数据源，用分类汇总的方法计算出“猪肉价格、生猪价格、仔 猪价格、玉米价格、豆粕价格”的平均值。(2)将汇总出的价格平均值提取出来制成“猪肉、生猪、仔猪、玉米、豆粕价格表”存在“分析图表”工作表中。(CTRL+献按F5键定位条件 可见单元格 确定复制粘贴)(3)选择合适图表类型，建立可视化图表。(折线图)* 4ViH j门丁* 制ir . nKif-ni/m>初修，"1£/144ttrii"it?|iHdrf irmM喇flrvr-M.: 11= =二Did II i'll AH.i*ll/lfl!也 P巾II修!

20、Tnfi m .n jciI- ii >Ti Ai IJ ii iVt =1 iij-n >!IJ II ill*|ri /n 判j 31加 am加废出EiMSari 6 Kz .i i 35 IDLW12/1 ；5电3arwiT/i fllN-lE/ll 皿 *'i:irm 卸HIE门 独r# aE/i-v"W FH勺：“二 ,MBflr31 + B 1J搭肉济桃江/强r4X0(1 4iffl4UOO woo 心学露餐>学生参照“活动学习单”表样，建立表格、可视化图表。4.大数据挖掘如果你是养殖户，根据图表分析，你能得到哪些有用的信息，你会怎么做？师生共同对建立好的可视化图表进行分析挖掘，找出有价值的信息。教师引导学生小结刚刚活动的过程，得出大数据分析的一般过程。归纳小结，大数据分析一般分为这样4个步骤：(1)大数据采集： 采集来自 Web网页、App、传感器等数据。(2)导入和处理： 将数据导入到大型数据库，并做简单的“数据清洗”和预处理工作。(3)统计与分析： 对海量数据进行分析和分类汇总。(4)大数据挖掘： 在现有数据上面进行基于各种算法的计算