Python数据分析基础与应用电子教案 模块9　数据分析与可视化综合实战

教学流程设计（理实一体化）教师姓名系部专业授课对象课程名称Python数据分析基础与应用授课时间使用教材Python数据分析基础与应用计划学时6学时教学形式及地点教学目标知识目标能力（技能）目标素质目标使学生掌握数据分析与可视化综合实战的方法和流程，包括数据导入与审阅、数据预处理、数据可视化、数据分析等方面，能够运用科学方法对实际数据进行分析和可视化展示，提高数据分析的能力。培养学生运用数据分析方法解决实际问题的能力，包括数据导入与审阅、数据预处理、数据可视化、数据分析等操作，提升学生解决实际数据分析问题的能力。培养学生严谨的编程习惯、逻辑思维能力和自主学习能力，增强其在数据分析领域的创新意识和团队协作精神；培养学生的数据敏感度和洞察力，使其能够从大量的数据中发现有价值的信息和规律，为数据分析和决策提供依据。教学内容模块9数据分析与可视化综合实战 9.1数据分析的过程 9.2基于互联网的数据分析的专业术语解释重点难点及解决方法重点难点： 逻辑清晰的数据分析过程解决方法：1.教师通过详细讲解和示例代码逐步引导学生理解数据分析的整个操作步骤顺序，结合实际案例讲解优化技巧和策略，让学生明确整个数据分析的流程情况。2. 学生结合实例练习并运行相应程序。3.教师总结并引导学生讨论。教学方法案例法、任务驱动法、鼓励创新法教学资源演示案例、案例素材、机房资源教学过程设计主要流程时间安排1．知识点引入教师介绍数据分析与可视化在实际应用中的重要性，阐述其在帮助人们更好地理解数据、发现数据规律和辅助决策方面的作用，引出本节课的学习内容。52．案例导入教师展示数据分析与可视化在实际项目中的应用案例，如城市气温数据分析、网上商城订单数据分析等，同时展示现实情况下完整的数据分析大致流程以及对应的行业术语。103．案例分析教师详细介绍数据分析的过程，包括问题定义、数据收集与提取、数据预处理、数据分析、数据展示与探索、预测模型创建和选择、模型评估以及部署与应用等8个阶段，结合具体案例讲解每个阶段的操作方法和注意事项。154．专题辅导数据分析与可视化方法和工具众多，掌握这些方法和工具对于后续的数据分析至关重要。通过自我分析和解决操作过程中遇到的问题，学生能够更好地理解数据分析与可视化的应用，完成一个完整的数据分析可视化工作。10教师活动学生活动针对数据分析与可视化过程中可能出现的问题，如数据格式不统一、数据缺失、数据异常等，教师引导学生自我分析问题并尝试解决。对于普遍存在的难点问题，教师进行集中讲解和演示，帮助学生掌握正确的解决方法。教师讲解数据分析与可视化的常用方法和技巧，包括数据导入与审阅、数据预处理、数据可视化、数据分析等。在教师引导下，学生尝试自我分析数据分析与可视化过程中遇到的问题，如数据格式不统一，并尝试通过查阅文档或调整代码来解决问题。学生记录教师讲解的内容，通过实践操作理解各方法和技巧的具体应用，如使用pandas导入数据、使用Matplotlib进行数据可视化等。5．任务实施教师活动学生活动时间提出任务要求，要求学生对给定的数据集进行数据分析与可视化，包括数据导入与审阅、数据预处理、数据可视化、数据分析等。巡视检查学生任务完成情况，并提供针对性指导。学生根据任务要求对给定的数据集进行数据分析与可视化，运行并观察操作结果。分组讨论，互相检查代码结果，并提出改进建议。10巡视检查学生任务完成情况，提供针对性指导。针对学生在数据分析实战过程中出现的问题，进行集中讲解和演示。学生自我检查代码运行情况，根据教师演示解决问题，完成代码撰写操作。10提出第二个任务，要求学生对课后训练进行实际操作。巡视检查学生操作情况，提供针对性指导。运行并观察代码结果，分组讨论操作结果的正确性和优化方法。15提供扩展任务，鼓励学生尝试使用所学方法和工具进行更复杂的数据分析与可视化操作，如创建预测模型、进行模型评估等，巡回指导学生的扩展任务操作，并针对高级操作给予提示和帮助。学生尝试实现扩展任务中的复杂数据分析与可视化操作，记录操作过程中的问题，并与同学讨论解决方法。10总结任务实施过程中的常见问题，随机抽查部分学生的完成情况，进行点评并给出改进建议。学生提交代码，听取教师点评，总结本次任务中的收获和不足。56．总结点评教师总结本次课程的重点内容，包括数据分析与可视化的常用方法和技巧，点评学生的任务完成情况，并给出改进建议。学生提交任务结果，听取教师点评，总结本次课程的收获和不足。57．课后任务安排布置任务，要求学生在课后继续练习数据分析与可视化的操作，尝试对其他类型的数据集