python数据分析基础教程教案

《Python教案《《Python数据分析根底教程》课程名称

课程根本信息Python数据分析根底教程 授课班级授课课题名数据分析概述授课时间 第 周第 课时

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1教学做一体化了解数据、数据类型的根本概念。据分析的根本概念。教学目标 3.了解数据分析的过程。4.了解数据分析的作用。5.了解数据分析的常用工具。教学重点 1.数据分析的根本概念2.数据分析的作用教学难点 数据分析的过程教法：讲授法、争论法；学法:探究学习、小组合作学习。教学过程分组争论对课进展讲解前，先让学生分组争论以下问题：在现实生活中，我们常常遇到什么样数据？数据是由什么组成？数据与信息是什么关系？【课讲授】学问点讲解数据的概念1所谓数据就是描述事物的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关1过数据来生疏世界，沟通信息。2数据与信息是既有联系，又有区分。数据是信息的表现形式和载体，而策产生影响的数据，信息是数据有意义的表示。化为学问，人们就可以利用这些学问来推测大事的演化。 数据类型数据可以分为两个不同的类别：①类别型：定类和定序。②数值型：离散和连续。别型数据：定类〔nominal〕和定序〔ordina。数值型数据通过测量得到的数值或观看结果。有两种数值型数据：离散型和连续型。学生自主提问，教师对疑难问题进展解答。任务二：数据分析学问点讲解数据分析的概念为提取有用信息和形成结论而对数据加以具体争论和概括总结的过程。数据分析的目的是抽取不易推断的信息，而一旦理解了这些信息，就能够对产生数据的系统的运行机制进展争论，从而对系统可能的响应和演化作出推测。2数据分析最初用作数据保护，现已进展成为数据建模的方法论。模型实系统的响应能做出不同精度的推测。数据分析的过程数据分析可以概括为下面几个阶段：问题定义主要问题和预期的分析目标等，这称为问题定义。数据采集据的猎取方式有以下几种：SQL语句直接从企业治理数据库中调取相关业务数据。②到特定的网站上去下载一些科研机构、企业、政府开放的公开数据集。③编写网页爬虫，去收集互联网上的数据。数据预处理换后，将原始数据转变为“干净”的数据。数据探究联系和关系。数据可视化数据可视化是获得信息的最正确方式之一。通过视觉化呈现数据的方式，式和结论。推测模型系。3模型主要有两个方面的用途。①使用回归模型来推测系统所产生数据的值。②使用分类模型或聚类模型为数据分类。①分类模型：模型输出结果为类别型。②回归模型：模型输出结果为数值型。③聚类模型：模型输出结果为描述型。评估模型模型评估阶段也就是测试阶段，该阶段是从整个数据分析的初始数据集数据称为验证集。部署解决方案数据分析的最终一步是部署，旨在展现结果，也就是给出数据分析的结结果、决策部署、风险分析和商业影响评估。数据分析的作用数据分析具有三大作用：第一：现状分析。所谓现状有两层含义，一层含义是指已经发生的事情，了解企业的整体运营状况，觉察企业经营中的问题，明确企业的现状。需要去分析该隐患。了解该隐患为什么会存在？是如何产生的？析。通过现在所把握的数据，来推测将来进展的趋势等。数据分析的常用工具、R、MATLAB31-1。学生自主提问，教师对疑难问题