Python与机器学习（第2版）（微课版） 教案

《数据挖掘应用》课程教案第01讲数据分析模块：描述性统计分析一、教学设计授课对象大数据2201班授课课时3课时（120分钟）授课周次2授课形式理实一体授课地点知行楼106授课课次1教学目标知识目标掌握数据统计分析的基本流程；（重点：阿里云“1+X”大数据分析与应用中级1.2.1）了解数据获取的主要途径及读取方法；掌握聚合分析的基本原理和主要方法；（阿里云“1+X”大数据分析与应用中级2.1.1）掌握常见可视化图表中柱状图、散点图的画法。能力目标熟练使用Python集成开发工具，如PyCharm、Anaconda等；会使用Pandas第三方包读取CSV等不同类型的本地文件；会使用Pandas对数值数据进行描述性统计分析；（重点：阿里云“1+X”大数据分析与应用中级2.1.1、大数据技术工程人员国家职业标准初级5.2.1）会使用Matplotlib可视化第三方包展现数据，能对坐标轴、标题、颜色等属性进行设置。（难点）素质目标强化懂流程、会操作、善分析的劳动意识；在庞杂、散碎的信息中确保数据真实、可靠的重要性，强化大数据行业价值观；深刻理解社会主义集中力量办大事的制度优越性；强化学生的四个自信，提升民族自豪感和爱国精神。学情分析知识水平通过前续课程的学习，同学已基本理解了常用的数据统计分析、监测分析方法，能使用数据分析工具较好地完成数据分析任务技能水平经过前期学习，学生对大数据分析应用场景和职业素养有了一定的认知积累，完成了各类数据的统计分析和监测分析，掌握了基本的数据分析技术学生特点对新技术的应用接受程度比较高，也通过网络等各种手段查询相关知识点，可在教学中设计挑战环节，顺应学生心理教学重点会使用Pandas对数值数据进行描述性统计分析教学难点会使用Matplotlib可视化第三方包展现数据，能对坐标轴、标题、颜色等属性进行设置教学方法1.知识讲授法：通过形象生动的语言讲解，帮助学生更好理解知识点2.任务驱动法：通过课内实训任务，帮助学生更好掌握知识和技能点教学手段超星网络学习平台、学习通APP、案例库、编程软件JupyterNoteBook、智慧教室所选教材Python与机器学习，陈清华主编，电子工业出版社，2020年03月第1版参考资源《利用Python进行数据分析(第二版)》，韦斯麦金尼（WesMcKinney），机械工业出版社；《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》，伊德里斯，人民邮电出版社；《Python机器学习经典实例》，克里斯·阿尔本编，东南大学出版社；《Python机器学习实践指南》，AlexanderT.Combs，人民邮电出版社。超星学习通《Excel数据分析技术》课程，网址：/course/222867836.html二、教学实施课前导学教学环节教师活动学生活动信息化教学手段设计意图思政元素融入学情分析建设平台：构建网络教学平台，辅助学生后续课程自主学习学情分析：分析学生前续课程的学习情况，了解班级生源与学生特点课前准备：准备课堂学习材料，包括教材等，查收超星信息超星网络学习平台教师使用超星网络学习平台，发布课前学习任务。学习平台构建构建网络学习空间，推动翻转课堂、远程协助学情分析有利于因材施教。课堂学练教学环节教师活动学生活动信息化教学手段设计意图思政元素融入课程导入（20min）课程介绍：1、介绍整门课程的主要内容及教学目标；2、介绍本门课程考核方式；3、介绍实验报告的要求；学习方法。理解思考针对老师抛出的问题，积极思考，带着问题进入新课。积极做答独立思考，积极参与问题回答。总结记录针对所学内容，进行小结与记录，以便理解与后续复习。学习通APP学生利用手机或者平板进入学习通APP签到，记录考勤。超星网络学习平台教师使用超星网络学习平台，发布问题进行抢答。移动设备学生利用移动设备进入超星学习通APP抢答。智慧教室使用智慧教室的功能，完成知识讲解。问题引入设置问题，根据具体应用场景明确学习任务，激发学习兴趣，使学生在课堂中保持积极心态去探索新知识思政元素融入做人做事的道理。培养学生科技报国的爱国精神，以及认真细致的数据分析要求知识讲授（10min）知识讲授：1. 介绍数据分析环境配置与要求思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。总结记录学生总结记录，加深理解。知识讲授（10min）知识讲授：2. 介绍数据分析流程：数据获取途径思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。总结记录学生总结记录，加深理解。操作演示（10min）操作演示：3.文件数据读取与数据清洗听讲思考认真听讲、记录操作过程，并思考如何应对变化。动手记录根据自己的薄弱点，记录学习要点。演示通过演示，初步掌握重点上机练习（15min）布置练习：数据读取与清洗动手实践上机练习，记录操作错点。讨论提问操作难点讨论，举手提问，解决问题。上机通过练习，掌握重点小结提高（15min）小结提高：文件数据读取数据清洗思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。查漏补缺小结编程任务中出现的错误和问题，并提炼课堂学习的关注点。经验总结通过总结，提示易错点，突破难点讲解演示（15min）操作演示：4.数据筛选听讲思考认真听讲、记录操作过程，并思考如何应对变化。动手记录根据自己的薄弱点，记录学习要点。演示通过演示，初步掌握重点上机练习（20min）布置练习：数据筛选动手实践上机练习，记录操作错点。讨论提问操作难点讨论，举手提问，解决问题。上机通过练习，掌握重点总结提高（5min）总结提高：知识点回顾，并巩固所学（归纳式教学法）作业布置：分析平台的安装、实验报告做好笔记搜索错题答案，记录错题集，总结解题思路，整理重要知识。查漏补缺小结编程任务中出现的错误和问题，并提炼课堂学习的关注点。经验总结通过总结，提示易错点，巩固难点课后管理教学环节教师活动学生活动信息化教学手段设计意图思政元素融入课后延学发放作业根据授课重点与技能要求，设计任务，并在超星网络学习平台发放作业，明确任务要求。评阅反馈及时批改学生作业与重点反馈。线上解惑分阶段解决学生在学习过程中的疑问。课后整理1.教室通风；2.教室整理；3.卫生打扫。查收作业查收超星平台小组作业，明确任务，做好分工。查阅资料查阅相关资料，了解更多专业知识。提交作业在超星网络学习平台中上传作业。超星网络学习平台通过在超星网络学习平台发贴的形式分享所学，同学可互动讨论、深入探讨。拓展学习通过超星网络学习通平台，温故而知新；通过查找图书与网络资料，了解更多新知识思政元素初步培养学生自主学习的能力三、反思改进反思改进本次“数据分析模块：描述性统计分析”课程在教学设计与实施上整体表现良好，但仍存在一些可改进之处。以下是对本次课程的反思与改进建议：课程节奏与时间管理：反思：虽然课程内容安排紧凑，但在实际执行时，部分环节的讲解和练习时间可能略显紧张，尤其是操作演示和上机练习环节。改进：建议对课程时间进行更细致的划分，确保每个环节都有充足的时间进行深入的讲解和充分的练习。可以考虑适当调整课前导学或课后延学的内容，以平衡课堂时间。学生互动与参与度：反思：课程中使用了多种信息化教学手段，如超星网络学习平台、学习通APP等，但在实际教学中，学生的互动和参与度仍有待提高。改进：可以增加更多的小组讨论、合作任务或实时互动环节，以提高学生的参与度和学习积极性。同时，教师可以利用学习通APP的投票、问答等功能，实时了解学生的学习情况，并及时调整教学策略。教学难点与突破：反思：教学难点“会使用Matplotlib可视化第三方包展现数据，能对坐标轴、标题、颜色等属性进行设置”在实际教学中可能仍有一定挑战。改进：针对这一难点，可以设计更多的实例演示和分步练习，帮助学生逐步掌握Matplotlib的使用。同时，可以提供一些额外的学习资源或教程链接，供学生课后自主学习和巩固。思政元素与课程融合：反思：虽然课程设计中融入了思政元素，但在实际教学中可能未能充分展现。改进：可以在课程导入、知识讲授等环节更明确地引入相关的思政内容，如强调数据分析在社会发展中的重要性、培养学生的科技报国精神等，以更好地实现课程思政的目标。综上所述，通过对课程节奏的调整、学生互动的增加、教学难点的突破以及思政元素的强化，可以进一步提升课程的教学效果和学习体验。

《数据挖掘应用》课程教案第02讲数据分析模块：用餐数据异常分析一、教学设计授课对象大数据2201班授课课时3课时（120分钟）授课周次3授课形式理实一体授课地点知行楼106授课课次2教学目标知识目标了解特征工程的基本概念、主要内容和常见操作；（大数据工程技术人员国家职业技术技能标准初级5.3.1）掌握缺失值、重复值处理的常用方法；掌握异常值检测的基本方法及不同的处理方式；掌握数据转换和特征构造的基本概念及主要方法。（大数据工程技术人员国家职业技术技能标准初级5.1）能力目标会使用Pandas工具对数据进行操作，如数据集成、数据抽取等；会使用Pandas工具对数据进行清洗，包括缺失值、重复值、异常值的检测与处理等；（重点：2021年全国工业化和信息化大赛“工业大数据算法”赛项考点）会使用Pandas工具进行数据转换，并构造特征。素质目标把控大数据时代政策前沿，提升数据驱动的大数据行业价值观；提升数据处理过程中的严谨、细致的工作态度与一丝不苟的科学精神；合法、合规地使用数据，培养大局意识以及遵纪守法、遵守社会公德的意识。学情分析知识水平通过前面学习，同学已基本理解了数据分析的基本流程，会使用编程工具完成数据统计技能水平经过前期学习，学生对大数据分析应用场景和职业素养有了一定的认知积累，完成了GDP数据的简单统计与可视化分析，掌握了基本的数据分析技术学生特点对新技术的应用接受程度比较高，也通过网络等各种手段查询相关知识点，可在教学中设计挑战环节，顺应学生心理教学重点会使用Pandas工具对数据进行清洗，包括缺失值、重复值、异常值的检测与处理等教学难点会使用Pandas工具进行数据转换，并构造特征教学方法1.知识讲授法：通过形象生动的语言讲解，帮助学生更好理解知识点2.任务驱动法：通过课内实训任务，帮助学生更好掌握知识和技能点教学手段超星网络学习平台、学习通APP、案例库、编程软件JupyterNoteBook、智慧教室所选教材Python与机器学习，陈清华主编，电子工业出版社，2020年03月第1版参考资源《利用Python进行数据分析(第二版)》，韦斯麦金尼（WesMcKinney），机械工业出版社；《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》，伊德里斯，人民邮电出版社；《Python机器学习经典实例》，克里斯·阿尔本编，东南大学出版社；《Python机器学习实践指南》，AlexanderT.Combs，人民邮电出版社。超星学习通《Excel数据分析技术》课程，网址：/course/222867836.html二、教学实施课前导学教学环节教师活动学生活动信息化教学手段设计意图思政元素融入课前自学发布作务：构建网络教学平台，辅助学生后续课程自主学习；发布课前学习任务。查收任务：登陆平台，查看课前任务，并做好计划超星网络学习平台教师使用超星网络学习平台，发布视频和相关资料，学生自学；利用平台的数据，了解学生学习现状学习平台构建构建网络学习空间，推动翻转课堂、远程协助。学情分析学情分析：分析学生课后作业的完成情况，了解班级课前准备情况完成查看：完成课前学习任务，要对课堂学习内容有个初步了解学情分析有利于因材施教。课堂学练教学环节教师活动学生活动信息化教学手段设计意图思政元素融入知识回顾（5min）知识回顾：数据分析基本流程知识回顾理解思考针对老师抛出的问题，积极思考，带着问题进入新课。积极做答独立思考，积极参与问题回答。总结记录针对所学内容，进行小结与记录，以便理解与后续复习。学习通APP学生利用手机或者平板进入学习通APP签到，记录考勤。超星网络学习平台教师使用超星网络学习平台，发布问题进行抢答。移动设备学生利用移动设备进入超星学习通APP抢答。智慧教室使用智慧教室的功能，完成知识讲解。问题引入设置问题，根据具体应用场景明确学习任务，激发学习兴趣，使学生在课堂中保持积极心态去探索新知识。思政元素融入做人做事的道理。培养学生数据洞察的能力、严密的逻辑思维能力，同时让学生能够树立数据安全意识知识讲授（10min）知识讲授：1. 用餐数据集成与处理思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。总结记录学生总结记录，加深理解。上机练习（10min）布置练习：数据准备动手实践上机练习，记录操作错点。讨论提问操作难点讨论，举手提问，解决问题。知识讲授（10min）知识讲授：2. 用餐数据重复值检测与处理思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。总结记录学生总结记录，加深理解。上机练习（15min）布置练习：重复值处理动手实践上机练习，记录操作错点。讨论提问操作难点讨论，举手提问，解决问题。上机通过练习，掌握重点。知识讲授（7min）知识讲授：用餐数据缺失值检测与处理思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。总结记录学生总结记录，加深理解。演示通过演示，初步掌握重点。上机练习（13min）布置练习：缺失值处理动手实践上机练习，记录操作错点。讨论提问操作难点讨论，举手提问，解决问题。上机通过练习，逐步突破难点。知识讲授（5min）知识讲授：4. 用餐数据异常值检测与处理（1）思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。总结记录学生总结记录，加深理解。演示通过演示，初步掌握重点。上机练习（10min）布置练习：异常值检测方法动手实践上机练习，记录操作错点。讨论提问操作难点讨论，举手提问，解决问题。上机通过练习，逐步突破难点。知识讲授（5min）知识讲授：5.用餐数据异常值检测与处理（2）思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。总结记录学生总结记录，加深理解。演示通过演示，初步掌握重点。上机练习（10min）布置练习：异常值处理方法动手实践上机练习，记录操作错点。讨论提问操作难点讨论，举手提问，解决问题。上机通过练习，逐步突破难点。小结提高（5min）小结提高：数据分析应用思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。查漏补缺小结编程任务中出现的错误和问题，并提炼课堂学习的关注点。经验总结通过总结，提示易错点，突破难点。总结应用（15min）总结提高：知识点回顾，并巩固所学（归纳式教学法）作业布置：实验报告动手实践上机练习，自主完成数据分析作务。查漏补缺总结所有编程任务中出现的错误和问题，并提炼课堂学习的关注点。经验总结通过总结，提示易错点，巩固难点。上机通过练习，逐步突破难点、巩固重点。课后管理教学环节教师活动学生活动信息化教学手段设计意图思政元素融入课后延学发放作业根据授课重点与技能要求，设计任务，并在超星网络学习平台发放作业，明确任务要求。评阅反馈及时批改学生作业与重点反馈。线上解惑分阶段解决学生在学习过程中的疑问。课后整理1.教室通风；2.教室整理；3.卫生打扫。查收作业查收超星平台小组作业，明确任务，做好分工。查阅资料查阅相关资料，了解更多专业知识。提交作业在超星网络学习平台中上传作业。超星网络学习平台通过在超星网络学习平台发贴的形式分享所学，同学可互动讨论、深入探讨。拓展学习通过超星网络学习通平台，温故而知新；通过查找图书与网络资料，了解更多新知识。思政元素进一步培养学生自主学习、独立思考的能力。三、反思改进反思改进在本次“数据分析模块：用餐数据异常分析”课程中，整体教学设计与实施表现良好，但仍存在可优化的空间。以下是对本次课程的反思与改进建议：反思：课程节奏与时间分配：虽然课程内容丰富，但在实际执行时，部分环节的讲解和练习时间略显紧张，尤其是上机练习环节，学生可能没有足够的时间充分实践和掌握技能。学生参与度与互动性：虽然使用了多种信息化教学手段，但在实际教学中，学生的互动和参与度仍有待提高。部分学生在课堂上可能较为沉默，没有充分参与到讨论和实践中。改进：优化课程节奏与时间管理：对课程时间进行更细致的划分，确保每个环节都有充足的时间进行深入的讲解和充分的练习。考虑适当调整课前导学或课后延学的内容，以平衡课堂时间，确保重点环节有足够的时间进行深入。增强学生参与度与互动性：设计更多的小组讨论、合作任务或实时互动环节，以提高学生的参与度和学习积极性。利用学习通APP的投票、问答等功能，实时了解学生的学习情况，并及时调整教学策略，鼓励学生积极参与课堂互动。强化思政元素与课程融合：在课程导入、知识讲授等环节更明确地引入相关的思政内容，如强调数据分析在餐饮行业中的重要性、培养学生的数据安全意识等，以更好地实现课程思政的目标。通过案例分析、讨论等方式，引导学生思考数据分析在社会生活中的实际应用和价值，培养学生的社会责任感和职业道德。综上所述，通过对课程节奏的调整、学生互动的增加以及思政元素的强化，可以进一步提升课程的教学效果和学习体验。同时，教师也应持续关注学生的学习反馈，不断优化教学策略和方法。

《数据挖掘应用》课程教案第03讲数据分析模块：数据分析方法一、教学设计授课对象大数据2201班授课课时3课时（120分钟）授课周次4授课形式理实一体授课地点知行楼106授课课次3教学目标知识目标进一步掌握数据分析流程及Python数据分析工具的使用方法；掌握常用的数据分析方法，包括分组分析、分布分析、交叉分析、结构分析、相关分析等；（重点：阿里云“1+X”大数据分析与应用中级4.2.1、大数据技术工程人员国家职业标准初级5.2.2）了解不同数据分析方法的适用情境及其应用。能力目标会使用Pandas第三方包读取Excel文件中的数据；会熟练使用Pandas第三方包实现分组分析、分布分析、交叉分析、结构分析、相关分析；（重难点：阿里云“1+X”大数据分析与应用中级5.1.2）会选择适当的图表类型展现数据分析结果；（大数据技术工程人员国家职业标准中级6.4.1）能使用Matplotlib、Seaborn等展现数据分析结果。（难点）素质目标熟悉数据分析师岗位工作任务，培养学生逐步养成勤奋自律的自学习惯和一定的数据思维；深刻认识人类文明与自然环境的关系，进一步培育保护环境的理念；引导学生学习和探讨力所能及的节能减碳行为，能够主动从自己做起养成节约的好习惯。学情分析知识水平通过前面学习，同学已基本理解了数据分析的基本流程，会使用编程工具完成数据统计技能水平经过前期学习，学生对大数据分析应用场景和职业素养有了一定的认知积累，完成了用餐数据的异常分析，掌握了基本的特征工程处理技术学生特点对新技术的应用接受程度比较高，也通过网络等各种手段查询相关知识点，可在教学中设计挑战环节，顺应学生心理教学重点会熟练使用Pandas第三方包实现分组分析、分布分析、交叉分析、结构分析、相关分析教学难点会熟练使用Pandas第三方包实现分组分析、分布分析、交叉分析、结构分析、相关分析能使用Matplotlib、Seaborn等展现数据分析结果。教学方法1.知识讲授法：通过形象生动的语言讲解，帮助学生更好理解知识点2.任务驱动法：通过课内实训任务，帮助学生更好掌握知识和技能点教学手段超星网络学习平台、学习通APP、案例库、编程软件JupyterNoteBook、智慧教室所选教材Python与机器学习，陈清华主编，电子工业出版社，2020年03月第1版参考资源《利用Python进行数据分析(第二版)》，韦斯麦金尼（WesMcKinney），机械工业出版社；《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》，伊德里斯，人民邮电出版社；《Python机器学习经典实例》，克里斯·阿尔本编，东南大学出版社；《Python机器学习实践指南》，AlexanderT.Combs，人民邮电出版社。超星学习通《Excel数据分析技术》课程，网址：/course/222867836.html二、教学实施课前导学教学环节教师活动学生活动信息化教学手段设计意图思政元素融入课前自学发布作务：构建网络教学平台，辅助学生后续课程自主学习；发布课前学习任务。查收任务：登陆平台，查看课前任务，并做好计划超星网络学习平台教师使用超星网络学习平台，发布视频和相关资料，学生自学；利用平台的数据，了解学生学习现状学习平台构建构建网络学习空间，推动翻转课堂、远程协助。学情分析学情分析：分析学生课后作业的完成情况，了解班级课前准备情况完成查看：完成课前学习任务，要对课堂学习内容有个初步了解学情分析有利于因材施教。课堂学练教学环节教师活动学生活动信息化教学手段设计意图思政元素融入知识回顾（5min）知识回顾：数据分析基本流程知识回顾理解思考针对老师抛出的问题，积极思考，带着问题进入新课。积极做答独立思考，积极参与问题回答。总结记录针对所学内容，进行小结与记录，以便理解与后续复习。学习通APP学生利用手机或者平板进入学习通APP签到，记录考勤。超星网络学习平台教师使用超星网络学习平台，发布问题进行抢答。移动设备学生利用移动设备进入超星学习通APP抢答。智慧教室使用智慧教室的功能，完成知识讲解。问题引入设置问题，根据具体应用场景明确学习任务，激发学习兴趣，使学生在课堂中保持积极心态去探索新知识。思政元素融入做人做事的道理。培养学生数据洞察的能力、严密的逻辑思维能力，同时让学生能够树立数据安全意识知识讲授（10min）知识讲授：1. 分组分析思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。总结记录学生总结记录，加深理解。上机练习（10min）布置练习：Groupby的使用动手实践上机练习，记录操作错点。讨论提问操作难点讨论，举手提问，解决问题。知识讲授（10min）知识讲授：2. 分布分析思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。总结记录学生总结记录，加深理解。上机练习（15min）布置练习：Corsstab\pivot_table使用动手实践上机练习，记录操作错点。讨论提问操作难点讨论，举手提问，解决问题。上机通过练习，掌握重点。知识讲授（7min）知识讲授：交叉分析思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。总结记录学生总结记录，加深理解。演示通过演示，初步掌握重点。上机练习（13min）布置练习：Groupby\pivot_table使用动手实践上机练习，记录操作错点。讨论提问操作难点讨论，举手提问，解决问题。上机通过练习，逐步突破难点。知识讲授（5min）知识讲授：4. 结构分析思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。总结记录学生总结记录，加深理解。演示通过演示，初步掌握重点。上机练习（10min）布置练习：占比分析应用动手实践上机练习，记录操作错点。讨论提问操作难点讨论，举手提问，解决问题。上机通过练习，逐步突破难点。知识讲授（5min）知识讲授：5.相关分析思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。总结记录学生总结记录，加深理解。演示通过演示，初步掌握重点。上机练习（10min）布置练习：Corr分析应用动手实践上机练习，记录操作错点。讨论提问操作难点讨论，举手提问，解决问题。上机通过练习，逐步突破难点。小结提高（5min）小结提高：数据分析应用思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。查漏补缺小结编程任务中出现的错误和问题，并提炼课堂学习的关注点。经验总结通过总结，提示易错点，突破难点。总结应用（15min）总结提高：知识点回顾，并巩固所学（归纳式教学法）作业布置：实验报告动手实践上机练习，自主完成数据分析作务。查漏补缺总结所有编程任务中出现的错误和问题，并提炼课堂学习的关注点。经验总结通过总结，提示易错点，巩固难点。上机通过练习，逐步突破难点、巩固重点。课后管理教学环节教师活动学生活动信息化教学手段设计意图思政元素融入课后延学发放作业根据授课重点与技能要求，设计任务，并在超星网络学习平台发放作业，明确任务要求。评阅反馈及时批改学生作业与重点反馈。线上解惑分阶段解决学生在学习过程中的疑问。课后整理1.教室通风；2.教室整理；3.卫生打扫。查收作业查收超星平台小组作业，明确任务，做好分工。查阅资料查阅相关资料，了解更多专业知识。提交作业在超星网络学习平台中上传作业。超星网络学习平台通过在超星网络学习平台发贴的形式分享所学，同学可互动讨论、深入探讨。拓展学习通过超星网络学习通平台，温故而知新；通过查找图书与网络资料，了解更多新知识。思政元素进一步培养学生自主学习、独立思考的能力。三、反思改进反思改进在本次“数据分析模块：数据分析方法”课程中，整体教学流程顺畅，但仍有提升空间。以下是对本次课程的反思与改进建议：反思：课程节奏与时间管理：虽然课程内容丰富，但在实际执行时，部分环节的讲解和练习时间略显紧张，尤其是上机练习环节，学生可能没有足够的时间充分实践和掌握技能。学生参与度与课堂互动：虽然使用了多种信息化教学手段，但在实际教学中，部分学生的参与度仍有待提高，课堂互动环节可以进一步优化，以更好地激发学生的学习兴趣和积极性。改进：优化课程节奏与时间分配：对课程时间进行更细致的划分，确保每个环节都有充足的时间进行深入的讲解和充分的练习。考虑调整课前导学或课后延学的内容，以平衡课堂时间，确保重点环节有足够的时间进行深入。增强学生参与度与课堂互动性：设计更多的小组讨论、合作任务或实时互动环节，以提高学生的参与度和学习积极性。利用学习通APP的投票、问答等功能，实时了解学生的学习情况，并及时调整教学策略，鼓励学生积极参与课堂互动。强化数据分析方法的实际应用：在讲解数据分析方法时，结合更多实际案例，帮助学生更好地理解和应用所学知识。鼓励学生使用Pandas、Matplotlib、Seaborn等工具进行实战练习，提升他们的数据分析和可视化能力。融入更多思政元素与课程内容：在课程导入、知识讲授等环节更明确地引入相关的思政内容，如强调数据分析在环保、节能减碳等领域的应用，培养学生的社会责任感和环保意识。通过案例分析、讨论等方式，引导学生思考数据分析在社会生活中的实际应用和价值，进一步培育他们的数据思维和职业素养。综上所述，通过对课程节奏的调整、学生互动的增加、数据分析方法实际应用的强化以及思政元素的融入，可以进一步提升课程的教学效果和学习体验。同时，教师也应持续关注学生的学习反馈，不断优化教学策略和方法。

《数据挖掘应用》课程教案第04讲数据分析模块：数据分析与可视化综合应用一、教学设计授课对象大数据2201班授课课时3课时（120分钟）授课周次5授课形式理实一体授课地点知行楼106授课课次4教学目标知识目标进一步掌握数据分析流程及Python数据分析工具的使用方法；掌握常用的数据分析方法，包括分组分析、结构分析、相关分析、可视化化分析等；（重点：阿里云大数据分析与应用中级4.2.1、大数据技术工程人员国家职业标准初级5.2.2）了解不同图表的适用情境及其应用。能力目标会使用Pandas第三方包读取CSV文件中的数据；会熟练使用Pandas第三方包实现分组分析、结构分析、相关分析、可视化化分析；（重难点：阿里云大数据分析与应用中级5.1.2）会选择适当的图表类型展现数据分析结果；（大数据技术工程人员国家职业标准中级6.4.1）能使用Matplotlib、Seaborn等展现数据分析结果。（难点）素质目标熟悉数据分析师岗位工作任务，培养学生逐步养成勤奋自律的自学习惯和一定的数据思维；认识经济社会的发展规律，进一步培育家国情怀。学情分析知识水平通过前面学习，同学已基本理解了数据分析的基本流程，会使用编程工具完成描述性数据统计和基本分析方法的应用技能水平经过前期学习，学生对大数据分析应用场景和职业素养有了一定的认知积累，完成了电影数据的简单统计与可视化分析，掌握了基本描述性统计分析方法学生特点对新技术的应用接受程度比较高，也通过网络等各种手段查询相关知识点，可在教学中设计挑战环节，顺应学生心理教学重点综合应用能力数据分析流程教学难点数据分析方法的应用教学方法1.知识讲授法：通过形象生动的语言讲解，帮助学生更好理解知识点2.任务驱动法：通过课内实训任务，帮助学生更好掌握知识和技能点教学手段超星网络学习平台、学习通APP、案例库、编程软件JupyterNoteBook、智慧教室所选教材Python与机器学习，陈清华主编，电子工业出版社，2020年03月第1版参考资源《利用Python进行数据分析(第二版)》，韦斯麦金尼（WesMcKinney），机械工业出版社；《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》，伊德里斯，人民邮电出版社；《Python机器学习经典实例》，克里斯·阿尔本编，东南大学出版社；《Python机器学习实践指南》，AlexanderT.Combs，人民邮电出版社。超星学习通《Excel数据分析技术》课程，网址：/course/222867836.html二、教学实施课前导学教学环节教师活动学生活动信息化教学手段设计意图思政元素融入课前自学发布作务：构建网络教学平台，辅助学生后续课程自主学习；发布课前学习任务。查收任务：登陆平台，查看课前任务，并做好计划超星网络学习平台教师使用超星网络学习平台，发布视频和相关资料，学生自学；利用平台的数据，了解学生学习现状学习平台构建构建网络学习空间，推动翻转课堂、远程协助。学情分析学情分析：分析学生课后作业的完成情况，了解班级课前准备情况完成查看：完成课前学习任务，要对课堂学习内容有个初步了解学情分析有利于因材施教。课堂学练教学环节教师活动学生活动信息化教学手段设计意图思政元素融入知识回顾（10min）知识回顾：复习： 网络数据获取方法 本地文件读取 数学统计方法 数据可视化 一元线性回归 多项式回归理解思考针对老师抛出的问题，积极思考，带着问题进入新课。积极做答独立思考，积极参与问题回答。总结记录针对所学内容，进行小结与记录，以便理解与后续复习。学习通APP学生利用手机或者平板进入学习通APP签到，记录考勤。超星网络学习平台教师使用超星网络学习平台，发布问题进行抢答。移动设备学生利用移动设备进入超星学习通APP抢答。智慧教室使用智慧教室的功能，完成知识讲解。问题引入设置问题，根据具体应用场景明确学习任务，激发学习兴趣，使学生在课堂中保持积极心态去探索新知识。思政元素融入做人做事的道理。让学生具备敢于推新的创新精神具备品质服务意识知识讲授（10min）知识讲授：数据示例与分析思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。总结记录学生总结记录，加深理解。上机练习（15min）布置练习：数据读取与存储动手实践上机练习，记录操作错点。讨论提问操作难点讨论，举手提问，解决问题。上机通过练习，掌握重点。知识讲授（10min）知识讲授：数据统计思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。总结记录学生总结记录，加深理解。演示通过演示，初步掌握重点。上机练习（15min）布置练习：二手房数据统计应用动手实践上机练习，记录操作错点。讨论提问操作难点讨论，举手提问，解决问题。上机通过练习，逐步突破难点。知识讲授（10min）知识讲授：可视化展现：图型选择与应用思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。总结记录学生总结记录，加深理解。演示知识讲解，结合演示，初步掌握重点。上机练习（15min）布置练习：二手房数据可视化展现动手实践上机练习，记录操作错点。讨论提问操作难点讨论，举手提问，解决问题。上机通过练习，逐步突破难点。知识讲授（10min）知识讲授：数据回归分析思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。总结记录学生总结记录，加深理解。演示知识讲解，结合演示，初步掌握重点。上机练习（20min）布置练习：二手房数据一元线性回归分析与多项式回归分析与应用动手实践上机练习，记录操作错点。讨论提问操作难点讨论，举手提问，解决问题。上机通过练习，逐步突破难点。总结应用（5min）总结提高：知识点回顾，并巩固所学（归纳式教学法）作业布置：实验报告动手实践上机练习，自主完成数据分析作务。查漏补缺总结所有编程任务中出现的错误和问题，并提炼课堂学习的关注点。经验总结通过总结，提示易错点，巩固难点。上机通过练习，逐步突破难点、巩固重点。课后管理教学环节教师活动学生活动信息化教学手段设计意图思政元素融入课后延学发放作业根据授课重点与技能要求，设计任务，并在超星网络学习平台发放作业，明确任务要求。评阅反馈及时批改学生作业与重点反馈。线上解惑分阶段解决学生在学习过程中的疑问。课后整理1.教室通风；2.教室整理；3.卫生打扫。查收作业查收超星平台小组作业，明确任务，做好分工。查阅资料查阅相关资料，了解更多专业知识。提交作业在超星网络学习平台中上传作业。超星网络学习平台通过在超星网络学习平台发贴的形式分享所学，同学可互动讨论、深入探讨。拓展学习通过超星网络学习通平台，温故而知新；通过查找图书与网络资料，了解更多新知识。思政元素进一步培养学生自主学习、独立思考的能力。三、反思改进反思改进在本次“数据分析模块：数据分析与可视化综合应用”课程中，整体教学流程设计合理，但在实际执行过程中，仍有几个方面可以进行反思与改进：反思：课程节奏与时间分配：虽然每个环节都设定了时间，但在实际教学中，部分环节的讲解和练习时间超出了预期，导致后续内容略显紧凑，学生可能没有足够的时间充分消化和吸收。学生参与度与课堂互动：虽然使用了多种信息化教学手段，但在部分环节，学生的参与度仍有待提高，尤其是上机练习环节，部分学生在遇到问题时没有及时提问或参与讨论。改进：优化课程节奏与时间管理：对课程时间进行更细致的划分，确保每个环节都有充足的时间进行深入的讲解和充分的练习。考虑在课前导学环节增加一些预习任务，以减轻课堂时间压力，确保重点环节有足够的时间进行深入。增强学生参与度与课堂互动性：在知识讲授环节后，增加更多的即时反馈环节，如小测验或快速问答，以检查学生的理解程度并激发他们的参与热情。鼓励学生在上机练习环节积极提问和讨论，教师可以设置一些常见问题解答区域，或指定助教进行巡回指导，以帮助学生及时解决疑问。强化数据分析与可视化的实际应用：在讲解数据分析与可视化方法时，结合更多实际案例，尤其是与学生生活或专业相关的案例，以增强他们的学习兴趣和应用能力。鼓励学生使用Pandas、Matplotlib、Seaborn等工具进行实战练习，并引导他们思考如何将所学应用于实际生活中。融入更多思政元素与课程内容：在课程导入、知识讲授等环节更明确地引入相关的思政内容，如强调数据分析在经济社会发展中的应用和价值，培养学生的家国情怀和社会责任感。通过案例分析、讨论等方式，引导学生思考数据分析师的社会责任和职业道德，进一步培育他们的职业素养和自律精神。综上所述，通过对课程节奏的调整、学生互动的增加、数据分析与可视化实际应用的强化以及思政元素的融入，可以进一步提升课程的教学效果和学习体验。同时，教师也应持续关注学生的学习反馈，不断优化教学策略和方法。

《数据挖掘应用》课程教案第05讲数据分析模块：观影数据分析与预测（线性回归）一、教学设计授课对象大数据2201班授课课时3课时（120分钟）授课周次6授课形式理实一体授课地点知行楼106授课课次5教学目标知识目标理解回归分析的基本概念、原理及其优劣势；（阿里云“1+X”大数据分析与应用职业技能等级标准中级5.1.2）掌握线性回归（LinearRegression）的基本实现方法；（重点）掌握数据预处理的方法，特别是归一化处理、数值化处理等；掌握数据集的切分方法，以及训练集、测试集与验证集的基本概念。能力目标会使用sklearn中的线性模型实现对电影数据的回归分析；（重点）会使用sklearn中的范围缩放实现数据的归一化处理；（大数据工程技术人员国家职业技术技能标准4.2.4）会使用sklearn中的标记映射实现对文本数据的数值化处理。素质目标强化精益求精的品质意识，进一步提升岗位职业素养；善于细致地分析数据，发现不同因素间的关系，增强学生的使命感与责任感；强化数据驱动的大数据行业价值观和职业精神。学情分析知识水平通过前面学习，同学已基本理解了数据分析的基本流程，会使用编程工具完成可视化数据分析方法技能水平经过前期学习，学生对大数据分析应用场景和职业素养有了一定的认知积累，完成了数据的统计与可视化分析，掌握了基本的可视化分析方法学生特点对新技术的应用接受程度比较高，也通过网络等各种手段查询相关知识点，可在教学中设计挑战环节，顺应学生心理教学重点掌握线性回归（LinearRegression）的基本实现方法会使用sklearn中的线性模型实现对电影数据的回归分析教学难点会使用sklearn中的线性模型实现对电影数据的回归分析教学方法1.知识讲授法：通过形象生动的语言讲解，帮助学生更好理解知识点2.任务驱动法：通过课内实训任务，帮助学生更好掌握知识和技能点教学手段超星网络学习平台、学习通APP、案例库、编程软件JupyterNoteBook、智慧教室所选教材Python与机器学习，陈清华主编，电子工业出版社，2020年03月第1版参考资源《利用Python进行数据分析(第二版)》，韦斯麦金尼（WesMcKinney），机械工业出版社；《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》，伊德里斯，人民邮电出版社；《Python机器学习经典实例》，克里斯·阿尔本编，东南大学出版社；《Python机器学习实践指南》，AlexanderT.Combs，人民邮电出版社。超星学习通《Excel数据分析技术》课程，网址：/course/222867836.html二、教学实施课前导学教学环节教师活动学生活动信息化教学手段设计意图思政元素融入课前自学发布作务：构建网络教学平台，辅助学生后续课程自主学习；发布课前学习任务。查收任务：登陆平台，查看课前任务，并做好计划超星网络学习平台教师使用超星网络学习平台，发布视频和相关资料，学生自学；利用平台的数据，了解学生学习现状学习平台构建构建网络学习空间，推动翻转课堂、远程协助。学情分析学情分析：分析学生课后作业的完成情况，了解班级课前准备情况完成查看：完成课前学习任务，要对课堂学习内容有个初步了解学情分析有利于因材施教。课堂学练教学环节教师活动学生活动信息化教学手段设计意图思政元素融入知识回顾（5min）知识回顾：Python哪些工具包数据统计与分析过程柱状图名称、属性理解思考针对老师抛出的问题，积极思考，带着问题进入新课。积极做答独立思考，积极参与问题回答。总结记录针对所学内容，进行小结与记录，以便理解与后续复习。学习通APP学生利用手机或者平板进入学习通APP签到，记录考勤。超星网络学习平台教师使用超星网络学习平台，发布问题进行抢答。移动设备学生利用移动设备进入超星学习通APP抢答。智慧教室使用智慧教室的功能，完成知识讲解。问题引入设置问题，根据具体应用场景明确学习任务，激发学习兴趣，使学生在课堂中保持积极心态去探索新知识。思政元素融入做人做事的道理。培养学生数据洞察的能力、严密的逻辑思维能力，同时让学生能够树立数据安全意识知识讲授（5min）知识讲授：机器学习基本概念思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。总结记录学生总结记录，加深理解。内容讲解（15min）知识讲授：回归、回归分析、一元线性回归项目介绍：Sklearn.linear_model.linearregression认真思考学生参与思考，会提出问题。总结记录学生总结记录，加深理解。知识讲授（5min）知识讲授：机器学习过程应用思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。总结记录学生总结记录，加深理解。演示讲解（10min）知识讲授：文件数据读取与数据整理思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。总结记录学生总结记录，加深理解。演示通过演示，初步掌握重点。上机练习（5min）布置练习：数据读取与清洗动手实践上机练习，记录操作错点。讨论提问操作难点讨论，举手提问，解决问题。上机通过练习，掌握重点。知识讲授（10min）知识讲授：数据分析与预测、可视化思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。总结记录学生总结记录，加深理解。演示通过演示，初步掌握重点。上机练习（15min）布置练习：数据分析与预测、可视化动手实践上机练习，记录操作错点。讨论提问操作难点讨论，举手提问，解决问题。上机通过练习，逐步突破难点。知识讲授（10min）知识讲授：异常值思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。总结记录学生总结记录，加深理解。演示通过演示，初步掌握重点。上机练习（10min）布置练习：异常值处理动手实践上机练习，记录操作错点。讨论提问操作难点讨论，举手提问，解决问题。上机通过练习，逐步突破难点。知识讲授（10min）知识讲授：数据集切分思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。总结记录学生总结记录，加深理解。演示通过演示，初步掌握重点。上机练习（15min）布置练习：模型评估动手实践上机练习，记录操作错点。讨论提问操作难点讨论，举手提问，解决问题。上机通过练习，逐步突破难点。总结应用（5min）总结提高：知识点回顾，并巩固所学（归纳式教学法）作业布置：实验报告动手实践上机练习，自主完成数据分析作务。查漏补缺总结所有编程任务中出现的错误和问题，并提炼课堂学习的关注点。经验总结通过总结，提示易错点，巩固难点。上机通过练习，逐步突破难点、巩固重点。课后管理教学环节教师活动学生活动信息化教学手段设计意图思政元素融入课后延学发放作业根据授课重点与技能要求，设计任务，并在超星网络学习平台发放作业，明确任务要求。评阅反馈及时批改学生作业与重点反馈。线上解惑分阶段解决学生在学习过程中的疑问。课后整理1.教室通风；2.教室整理；3.卫生打扫。查收作业查收超星平台小组作业，明确任务，做好分工。查阅资料查阅相关资料，了解更多专业知识。提交作业在超星网络学习平台中上传作业。超星网络学习平台通过在超星网络学习平台发贴的形式分享所学，同学可互动讨论、深入探讨。拓展学习通过超星网络学习通平台，温故而知新；通过查找图书与网络资料，了解更多新知识。思政元素进一步培养学生自主学习、独立思考的能力。三、反思改进反思改进在本次“观影数据分析与预测（线性回归）”课程中，整体教学设计合理，但在实际执行过程中，仍有几个方面可以进行反思与改进：反思：理论与实践的结合度：虽然课程中设置了多个上机练习环节，但在实际教学中，理论讲授与实践操作之间的衔接不够流畅，导致学生在实践时遇到了一些困难。学生参与度：虽然使用了任务驱动法，但在部分环节，学生的参与度仍有待提高，尤其是讨论和提问环节，部分学生表现得较为被动。课程节奏的把握：部分环节的时间分配不够合理，导致一些重要内容的讲解和练习时间略显紧张。改进：优化理论与实践的结合：在理论讲授后，立即安排相关的上机练习，确保学生能够及时将所学知识应用于实践中。增加一些引导性的问题，帮助学生在实践之前先思考，明确实践的目标和步骤。提高学生参与度：在讨论和提问环节，设置一些更具吸引力和挑战性的问题，激发学生的兴趣和参与度。鼓励学生在实践中积极尝试和探索，即使出现错误也给予正面的反馈和引导。调整课程节奏与时间分配：对课程时间进行更细致的划分，确保每个环节都有充足的时间进行深入的讲解和充分的练习。考虑在课前导学环节增加一些预习任务，以减轻课堂时间压力，确保重点环节有足够的时间进行深入。强化思政元素的融入：在讲解数据分析与预测的应用时，结合实际案例，强调数据在行业发展和社会进步中的重要性，培养学生的责任感和使命感。在课后延学环节，鼓励学生将所学知识应用于实际生活中，如分析家庭用电数据、预测个人消费等，培养他们的实践能力和社会责任感。综上所述，通过对理论与实践结合度的优化、学生参与度的提高、课程节奏的调整以及思政元素的强化融入，可以进一步提升课程的教学效果和学习体验。

《数据挖掘应用》课程教案第06讲数据分析模块：观影数据分析与预测（多项式回归）一、教学设计授课对象大数据2201班授课课时3课时（120分钟）授课周次7授课形式理实一体授课地点知行楼106授课课次6教学目标知识目标深刻理解回归分析的基本概念、原理及其优劣势；（阿里云“1+X”大数据分析与应用职业技能等级标准中级5.1.2）掌握多项式回归的基本实现方法。能力目标会使用sklearn中的线性模型实现对电影数据的回归分析；（重点）会使用sklearn中的标记映射实现对文本数据的数值化处理。素质目标强化精益求精的品质意识，进一步提升岗位职业素养；善于细致地分析数据，发现不同因素间的关系，增强学生的使命感与责任感；强化数据驱动的大数据行业价值观和职业精神。学情分析知识水平通过前面学习，同学已基本理解了数据分析的基本流程，会使用编程工具完成回归分析技能水平经过前期学习，学生对大数据分析应用场景和职业素养有了一定的认知积累，完成了数据的一元线性回归分析，掌握了基本的回归分析方法学生特点对新技术的应用接受程度比较高，也通过网络等各种手段查询相关知识点，可在教学中设计挑战环节，顺应学生心理教学重点多项式回归标签映射的处理教学难点字符串的处理（数据准备）教学方法1.知识讲授法：通过形象生动的语言讲解，帮助学生更好理解知识点2.任务驱动法：通过课内实训任务，帮助学生更好掌握知识和技能点教学手段超星网络学习平台、学习通APP、案例库、编程软件JupyterNoteBook、智慧教室所选教材Python与机器学习，陈清华主编，电子工业出版社，2020年03月第1版参考资源《利用Python进行数据分析(第二版)》，韦斯麦金尼（WesMcKinney），机械工业出版社；《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》，伊德里斯，人民邮电出版社；《Python机器学习经典实例》，克里斯·阿尔本编，东南大学出版社；《Python机器学习实践指南》，AlexanderT.Combs，人民邮电出版社。超星学习通《Excel数据分析技术》课程，网址：/course/222867836.html二、教学实施课前导学教学环节教师活动学生活动信息化教学手段设计意图思政元素融入课前自学发布作务：构建网络教学平台，辅助学生后续课程自主学习；发布课前学习任务。查收任务：登陆平台，查看课前任务，并做好计划超星网络学习平台教师使用超星网络学习平台，发布视频和相关资料，学生自学；利用平台的数据，了解学生学习现状学习平台构建构建网络学习空间，推动翻转课堂、远程协助。学情分析学情分析：分析学生课后作业的完成情况，了解班级课前准备情况完成查看：完成课前学习任务，要对课堂学习内容有个初步了解学情分析有利于因材施教。课堂学练教学环节教师活动学生活动信息化教学手段设计意图思政元素融入知识回顾（10min）知识回顾：复习：回归、分类、一元线性回归、奇异点理解思考针对老师抛出的问题，积极思考，带着问题进入新课。积极做答独立思考，积极参与问题回答。总结记录针对所学内容，进行小结与记录，以便理解与后续复习。学习通APP学生利用手机或者平板进入学习通APP签到，记录考勤。超星网络学习平台教师使用超星网络学习平台，发布问题进行抢答。移动设备学生利用移动设备进入超星学习通APP抢答。智慧教室使用智慧教室的功能，完成知识讲解。问题引入设置问题，根据具体应用场景明确学习任务，激发学习兴趣，使学生在课堂中保持积极心态去探索新知识。思政元素融入做人做事的道理。培养学生举一反三的能力，并进一步具备爱钻研的精神知识讲授（8min）知识讲授：数据可视化应用实例：一元线性回归可视化思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。总结记录学生总结记录，加深理解。演示讲解（7min）操作演示：数据集切分应用实例：数据集切分的使用认真思考学生参与思考，会提出问题。总结记录学生总结记录，加深理解。上机练习（15min）布置练习：数据可视化与数据集的切分练习动手实践上机练习，记录操作错点。讨论提问操作难点讨论，举手提问，解决问题。上机通过练习，掌握重点。知识讲授（15min）知识讲授：多项式回归解析思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。总结记录学生总结记录，加深理解。演示通过演示，初步掌握重点。上机练习（25min）布置练习：多项式回归分析应用动手实践上机练习，记录操作错点。讨论提问操作难点讨论，举手提问，解决问题。上机通过练习，逐步突破难点。知识讲授（15min）知识讲授：多元线性回归分析思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。总结记录学生总结记录，加深理解。演示知识讲解，结合演示，初步掌握重点。上机练习（20min）布置练习：多元线性回归分析应用动手实践上机练习，记录操作错点。讨论提问操作难点讨论，举手提问，解决问题。上机通过练习，逐步突破难点。总结应用（5min）总结提高：知识点回顾，并巩固所学（归纳式教学法）作业布置：实验报告动手实践上机练习，自主完成数据分析作务。查漏补缺总结所有编程任务中出现的错误和问题，并提炼课堂学习的关注点。经验总结通过总结，提示易错点，巩固难点。上机通过练习，逐步突破难点、巩固重点。课后管理教学环节教师活动学生活动信息化教学手段设计意图思政元素融入课后延学发放作业根据授课重点与技能要求，设计任务，并在超星网络学习平台发放作业，明确任务要求。评阅反馈及时批改学生作业与重点反馈。线上解惑分阶段解决学生在学习过程中的疑问。课后整理1.教室通风；2.教室整理；3.卫生打扫。查收作业查收超星平台小组作业，明确任务，做好分工。查阅资料查阅相关资料，了解更多专业知识。提交作业在超星网络学习平台中上传作业。超星网络学习平台通过在超星网络学习平台发贴的形式分享所学，同学可互动讨论、深入探讨。拓展学习通过超星网络学习通平台，温故而知新；通过查找图书与网络资料，了解更多新知识。思政元素进一步培养学生自主学习、独立思考的能力。三、反思改进反思改进在本次“观影数据分析与预测（多项式回归）”课程中，整体教学流程顺畅，但仍存在几个方面可以进行反思与改进：反思：理论与实践的深度融合：虽然课程中设置了多个上机练习环节，但部分学生反映，在实践过程中对于如何将理论知识灵活运用到实际操作中仍感困惑。学生参与度与互动性：虽然采用了任务驱动法，但在部分教学环节中，学生的参与度与互动性有待提升，尤其是讨论和提问环节。教学节奏的把控：部分环节的时间分配不够精细，导致一些重要内容的讲解和练习时间略显紧张，影响了教学效果。改进：深化理论与实践的融合：在理论讲授后，增加一些引导性的实例分析，帮助学生更好地理解理论知识如何应用于实际操作。设计更具针对性的上机练习，确保学生能够在实践中充分应用和巩固所学知识。提升学生参与度与互动性：在讨论和提问环节，设置更多具有挑战性和启发性的问题，激发学生的兴趣和参与度。鼓励学生之间的互助合作，通过小组合作的形式完成任务，提升互动性。精细把控教学节奏：对课程时间进行更细致的划分，确保每个环节都有充足的时间进行深入的讲解和充分的练习。考虑在课前导学环节增加一些预习任务，以减轻课堂时间压力，确保重点环节有足够的时间进行深入。强化思政元素的融入与体现：在讲解多项式回归的应用时，结合实际案例，强调数据分析在行业发展和社会进步中的重要性，培养学生的责任感和使命感。在课后延学环节，鼓励学生将所学知识应用于实际生活中，如分析家庭用电数据、预测个人消费等，培养他们的实践能力和社会责任感，进一步体现思政元素的融入。综上所述，通过对理论与实践融合度的深化、学生参与度与互动性的提升、教学节奏的精细把控以及思政元素的强化融入，可以进一步提升课程的教学效果和学习体验。

《数据挖掘应用》课程教案第07讲数据挖掘模块：身高与体重数据分析（分类器）一、教学设计授课对象大数据2201班授课课时3课时（120分钟）授课周次8授课形式理实一体授课地点知行楼106授课课次7教学目标知识目标掌握机器学习、监督学习、分类的基本概念；（阿里云“1+X”大数据分析与应用中级5.1.1、5.1.2）掌握逻辑回归、朴素贝叶斯分类分析方法及相关参数的意义；（难点：大数据技术工程人员国家职业标准高级6.2.2）进一步掌握数据分析的流程，加深对模型建立与分析过程的理解；进一步掌握数据分析与挖掘常用包的使用，如NumPy、Pandas、sklearn、Matplotlib等。能力目标会使用sklearn中的算法LogisticRegression、GaussianNB实现分类分析；（重点：阿里云“1+X”大数据分析与应用中级5.3.2）会调整分类模型的参数实现分类效果的优化；（难点：大数据技术工程人员国家职业标准中级6.3.3）会使用散点图、折线图展现不同因素间的关系。素质目标尊重两性差异，结合“三观”教育促进学生自由、全面和谐发展；帮助两性建立性别自信和完善人格，提供更宽广的社会角色发展方向和职业规划；引入行业名人的事迹，通过榜样力量激发科技报国之心。学情分析知识水平通过前面学习，同学已基本理解了数据分析与挖掘的基本流程，会使用编程工具完成基本的数据分析任务技能水平经过前期学习，学生对大数据分析应用场景和职业素养有了一定的认知积累，完成了观影数据回归分析，掌握了基本数据预测方法与应用学生特点对新技术的应用接受程度比较高，也通过网络等各种手段查询相关知识点，可在教学中设计挑战环节，顺应学生心理教学重点会使用sklearn中的算法LogisticRegression、GaussianNB实现分类分析；教学难点掌握逻辑回归、朴素贝叶斯分类分析方法及相关参数的意义会调整分类模型的参数实现分类效果的优化教学方法1.知识讲授法：通过形象生动的语言讲解，帮助学生更好理解知识点2.任务驱动法：通过课内实训任务，帮助学生更好掌握知识和技能点教学手段超星网络学习平台、学习通APP、案例库、编程软件JupyterNoteBook、智慧教室所选教材Python与机器学习，陈清华主编，电子工业出版社，2020年03月第1版参考资源《利用Python进行数据分析(第二版)》，韦斯麦金尼（WesMcKinney），机械工业出版社；《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》，伊德里斯，人民邮电出版社；《Python机器学习经典实例》，克里斯·阿尔本编，东南大学出版社；《Python机器学习实践指南》，AlexanderT.Combs，人民邮电出版社。超星学习通《Excel数据分析技术》课程，网址：/course/222867836.html二、教学实施课前导学教学环节教师活动学生活动信息化教学手段设计意图思政元素融入课前自学发布作务：构建网络教学平台教学内容，辅助学生后续课程自主学习；发布课前学习任务。查收任务：登陆平台，查看课前任务，并做好计划超星网络学习平台教师使用超星网络学习平台，发布视频和相关资料，学生自学；利用平台的数据，了解学生学习现状学习平台构建构建网络学习空间，推动翻转课堂、远程协助。学情分析学情分析：分析学生课后作业的完成情况，了解班级课前准备情况完成查看：完成课前学习任务，要对课堂学习内容有个初步了解学情分析有利于因材施教。课堂学练教学环节教师活动学生活动信息化教学手段设计意图思政元素融入知识回顾（10min）知识回顾：复习：数据源的获取数据统计与分析过程什么是机器学习？有哪些方法？理解思考针对老师抛出的问题，积极思考，带着问题进入新课。积极做答独立思考，积极参与问题回答。总结记录针对所学内容，进行小结与记录，以便理解与后续复习。学习通APP学生利用手机或者平板进入学习通APP签到，记录考勤。超星网络学习平台教师使用超星网络学习平台，发布问题进行抢答。移动设备学生利用移动设备进入超星学习通APP抢答。智慧教室使用智慧教室的功能，完成知识讲解。问题引入设置问题，根据具体应用场景明确学习任务，激发学习兴趣，使学生在课堂中保持积极心态去探索新知识。思政元素融入做人做事的道理。培养学生精益求精、开拓创新的工匠精神；提升团队协作能力、沟通能力上机练习（10min）布置练习：数据读取与可视化解答疑问：动手实践上机练习，记录操作错点。讨论提问操作难点讨论，举手提问，解决问题。上机练习（10min）布置练习：数据可视化：格式化解答疑问：知识讲授（10min）知识讲授：介绍有监督学习与分类、逻辑回归思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。总结记录学生总结记录，加深理解。演示通过演示，初步掌握重点。演示讲解（15min）操作演示：Sklearn.linear_model.LogisticRegression的使用步骤讲解：代码填写与可视化展示上机练习（15min）布置练习：模型使用数据可视化展示动手实践上机练习，记录操作错点。讨论提问操作难点讨论，举手提问，解决问题。上机通过练习，逐步突破难点。知识讲授（20min）知识讲授：朴素贝叶斯原理介绍操作演示：朴素贝叶斯的使用的使用思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。总结记录学生总结记录，加深理解。演示知识讲解，结合演示，初步掌握重点。上机练习（20min）布置练习：朴素贝叶斯方法使用、模型建立与可视化动手实践上机练习，记录操作错点。讨论提问操作难点讨论，举手提问，解决问题。上机通过练习，逐步突破难点。总结应用（10min）总结提高：知识点回顾，不同方法的异同，并巩固所学（归纳式教学法）作业布置：实验报告动手实践上机练习，自主完成数据分析作务。查漏补缺总结所有编程任务中出现的错误和问题，并提炼课堂学习的关注点。经验总结通过总结，提示易错点，巩固难点。上机通过练习，逐步突破难点、巩固重点。课后管理教学环节教师活动学生活动信息化教学手段设计意图思政元素融入课后延学发放作业根据授课重点与技能要求，设计任务，并在超星网络学习平台发放作业，明确任务要求。评阅反馈及时批改学生作业与重点反馈。线上解惑分阶段解决学生在学习过程中的疑问。课后整理1.教室通风；2.教室整理；3.卫生打扫。查收作业查收超星平台小组作业，明确任务，做好分工。查阅资料查阅相关资料，了解更多专业知识。提交作业在超星网络学习平台中上传作业。超星网络学习平台通过在超星网络学习平台发贴的形式分享所学，同学可互动讨论、深入探讨。拓展学习通过超星网络学习通平台，温故而知新；通过查找图书与网络资料，了解更多新知识。思政元素进一步培养学生自主学习、独立思考的能力。三、反思改进反思改进在本次“身高与体重数据分析（分类器）”课程中，整体教学设计与实践环节均较为完善，但仍存在一些可以进一步优化与改进的空间，以下是针对此次课程的反思与改进建议：反思：理论与实践的结合度：虽然课程采用了理实一体的授课形式，但在实际教学过程中，理论讲解与上机练习之间的衔接可能不够紧密，导致学生在实践环节中对理论知识的应用存在困惑。学生参与度与互动性：虽然设计了讨论和提问环节，但部分学生在课堂上的参与度不高，可能影响了教学效果和学生的学习体验。作业布置的针对性与反馈：课后作业的布置虽然与授课重点相关，但可能缺乏足够的针对性，且作业反馈的及时性和详细程度有待提升。改进：增强理论与实践的结合度：在理论讲解后，立即安排相关的上机练习，使学生能够及时将理论知识应用于实践中。设计一些引导性的问题，帮助学生在实践环节中回顾和巩固理论知识。提高学生参与度与互动性：采用小组讨论、角色扮演等多样化的教学方法，增加学生之间的互动和合作。设计一些具有挑战性的任务，激发学生的学习兴趣和参与度。优化作业布置与反馈机制：根据学生的实际情况和学习需求，设计更具针对性的课后作业。加快作业批改的速度，并及时向学生提供详细的反馈和建议，以便他们能够及时了解自己的学习成果和不足。通过这些反思与改进，可以进一步提升“身高与体重数据分析（分类器）”课程的教学效果和学生的学习体验，确保学生能够扎实地掌握所学知识和技能。

《数据挖掘应用》课程教案第08讲数据挖掘模块：身高与体重数据分析（分类器）II一、教学设计授课对象大数据2201班授课课时3课时（120分钟）授课周次9授课形式理实一体授课地点知行楼106授课课次8教学目标知识目标进一步掌握机器学习、监督学习、分类的基本概念；（阿里云“1+X”大数据分析与应用中级5.1.1、5.1.2）掌握决策树、随机森林分类分析方法及相关参数的意义；（难点：大数据技术工程人员国家职业标准高级6.2.2）进一步掌握数据分析的流程，加深对模型建立与分析过程的理解；进一步掌握数据分析与挖掘常用包的使用，如NumPy、Pandas、sklearn、Matplotlib等。能力目标会使用sklearn中的算法DecisionTreeClassifier、RandomTree实现分类分析；（重点：阿里云“1+X”大数据分析与应用中级5.3.2）会调整分类模型的参数实现分类效果的优化；（难点：大数据技术工程人员国家职业标准中级6.3.3）会使用散点图、折线图展现不同因素间的关系。素质目标尊重两性差异，结合“三观”教育促进学生自由、全面和谐发展；帮助两性建立性别自信和完善人格，提供更宽广的社会角色发展方向和职业规划；引入行业名人的事迹，通过榜样力量激发科技报国之心。学情分析知识水平通过前面学习，同学已基本理解了数据分析与挖掘的基本流程，会使用编程工具完成基本的数据分析任务技能水平经过前期学习，学生对大数据分析应用场景和职业素养有了一定的认知积累，完成了观影数据回归分析，掌握了基本数据预测方法与应用学生特点对新技术的应用接受程度比较高，也通过网络等各种手段查询相关知识点，可在教学中设计挑战环节，顺应学生心理教学重点会使用sklearn中的算法DecisionTreeClassifier、SVC实现分类分析；教学难点掌握决策树、随机森林分类分析方法及相关参数的意义会调整分类模型的参数实现分类效果的优化教学方法1.知识讲授法：通过形象生动的语言讲解，帮助学生更好理解知识点2.任务驱动法：通过课内实训任务，帮助学生更好掌握知识和技能点教学手段超星网络学习平台、学习通APP、案例库、编程软件JupyterNoteBook、智慧教室所选教材Python与机器学习，陈清华主编，电子工业出版社，2020年03月第1版参考资源《利用Python进行数据分析(第二版)》，韦斯麦金尼（WesMcKinney），机械工业出版社；《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》，伊德里斯，人民邮电出版社；《Python机器学习经典实例》，克里斯·阿尔本编，东南大学出版社；《Python机器学习实践指南》，AlexanderT.Combs，人民邮电出版社。超星学习通《Excel数据分析技术》课程，网址：/course/222867836.html二、教学实施课前导学教学环节教师活动学生活动信息化教学手段设计意图思政元素融入课前自学发布作务：构建网络教学平台教学内容，辅助学生后续课程自主学习；发布课前学习任务。查收任务：登陆平台，查看课前任务，并做好计划超星网络学习平台教师使用超星网络学习平台，发布视频和相关资料，学生自学；利用平台的数据，了解学生学习现状学习平台构建构建网络学习空间，推动翻转课堂、远程协助。学情分析学情分析：分析学生课后作业的完成情况，了解班级课前准备情况完成查看：完成课前学习任务，要对课堂学习内容有个初步了解学情分析有利于因材施教。课堂学练教学环节教师活动学生活动信息化教学手段设计意图思政元素融入知识回顾（10min）知识回顾：复习：什么是机器学习？有哪些方法？有监督学习与分类方法回顾LogisticRegression的使用理解思考针对老师抛出的问题，积极思考，带着问题进入新课。积极做答独立思考，积极参与问题回答。总结记录针对所学内容，进行小结与记录，以便理解与后续复习。学习通APP学生利用手机或者平板进入学习通APP签到，记录考勤。超星网络学习平台教师使用超星网络学习平台，发布问题进行抢答。移动设备学生利用移动设备进入超星学习通APP抢答。智慧教室使用智慧教室的功能，完成知识讲解。问题引入设置问题，根据具体应用场景明确学习任务，激发学习兴趣，使学生在课堂中保持积极心态去探索新知识。思政元素融入做人做事的道理。培养学生精益求精、开拓创新的工匠精神；提升团队协作能力、沟通能力知识讲授（10min）知识讲授：介绍有监督学习与分类决策树的使用思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。总结记录学生总结记录，加深理解。演示通过演示，初步掌握重点。演示讲解（15min）操作演示：DecisionTreeClassifier的使用步骤讲解：代码填写与可视化展示上机练习（15min）布置练习：模型使用数据可视化展示动手实践上机练习，记录操作错点。讨论提问操作难点讨论，举手提问，解决问题。上机通过练习，逐步突破难点。知识讲授（15min）知识讲授：随机森林的原理介绍操作演示：随机森林分类器的使用思考讨论学生参与思考、讨论并回答，层层递进。总结记录学生总结记录，加深理解。演示知识讲解，结合演示，初步掌握重点。上机练习（20min）布置练习：模型应用与可视化动手实践上机练习，记录操作错