单元挑战 完成网上购物数据初步分析教学设计高中信息技术沪科版2019选择性必修1 数据与数据结构-沪科版2019

单元挑战完成网上购物数据初步分析教学设计高中信息技术沪科版2019选择性必修1数据与数据结构-沪科版2019课题：科目：班级：课时：计划1课时教师：单位：一、设计思路本节课以“单元挑战：完成网上购物数据初步分析”为主题，以沪科版2019选择性必修1《数据与数据结构》教材为基础，结合高中学生实际，设计了一系列具有挑战性的任务，旨在引导学生运用所学数据结构与算法知识，对网上购物数据进行初步分析，提升学生的数据处理能力和分析能力。二、核心素养目标1.培养学生信息意识，提高学生对数据分析和处理的认识，理解数据在决策中的重要性。

2.增强学生的计算思维能力，通过数据结构的学习，提升学生逻辑思维和问题解决能力。

3.强化学生的算法意识，引导学生运用算法解决实际问题，培养高效解决问题的习惯。

4.培养学生的合作精神，通过小组合作完成数据分析任务，提升沟通与协作能力。三、学情分析本节课针对的是高中一年级学生，这一阶段的学生在信息技术学科上具有一定的知识基础，对计算机和网络有一定的了解。然而，由于高中信息技术课程内容涉及的数据结构与算法相对抽象，学生在理解和应用方面可能存在一定的困难。

在知识方面，学生已经接触过基本的计算机操作和编程语言，但对于数据结构的概念和算法原理可能还比较陌生。在能力方面，学生的数据分析能力、逻辑思维能力和问题解决能力需要进一步提升。此外，学生在团队协作和沟通表达方面也存在一定的提升空间。

在素质方面，部分学生可能对信息技术课程兴趣不高，缺乏主动学习的动力。部分学生可能存在依赖性，遇到问题习惯于寻求他人帮助，缺乏独立思考和解决问题的能力。这些行为习惯对课程学习产生了一定的影响，可能导致学生在数据分析任务中难以独立完成任务，影响学习效果。

针对以上学情，本节课将采取以下教学策略：首先，通过实例引入，激发学生的学习兴趣；其次，通过逐步引导，帮助学生理解数据结构的概念和算法原理；再次，通过小组合作，培养学生的团队协作和沟通表达能力；最后，通过实践操作，提高学生的数据分析能力和问题解决能力。四、教学资源1.软件资源：MicrosoftExcel、Python编程环境（如PyCharm）、在线数据分析工具（如TableauPublic）。

2.课程平台：学校网络教学平台、班级微信群、在线教育资源平台。

3.信息化资源：网上购物数据集、数据结构相关教学视频、在线编程练习平台。

4.教学手段：多媒体教学设备（投影仪、计算机）、实物教具（如数据卡片）、课堂互动软件。五、教学过程1.导入（约5分钟）

激发兴趣：通过提问：“大家有没有在网上购物的经历？你们是如何找到心仪的商品的呢？”激发学生对数据分析的兴趣。

回顾旧知：简要回顾数据分析的基本概念，如数据收集、处理和分析的目的。

2.新课呈现（约25分钟）

讲解新知：详细介绍网上购物数据的特点、常用数据结构和分析方法，如集合、列表、排序算法等。

举例说明：通过分析一组真实的网上购物数据，展示如何使用数据结构进行数据处理和分析。

互动探究：引导学生分组讨论，探讨如何运用所学知识对数据进行预处理和分析。

3.练习任务（约30分钟）

学生活动：学生分组完成以下任务：

a.收集一组网上购物数据；

b.对数据进行分析，包括数据清洗、数据可视化、统计分析等；

c.撰写数据分析报告，展示分析结果和结论。

教师指导：教师巡回指导，解答学生在任务过程中遇到的问题，鼓励学生创新思维。

4.小组展示（约20分钟）

学生展示：各小组轮流展示分析报告，分享数据分析过程和结论。

教师点评：教师对学生的展示进行点评，总结学生在数据分析过程中的亮点和不足。

5.总结提升（约10分钟）

教师总结：对本节课所学知识进行总结，强调数据结构与算法在数据分析中的应用。

课后作业：布置以下作业：

a.深入研究一种数据结构或算法，撰写简要报告；

b.利用所学知识，分析生活中其他领域的数据，尝试进行数据可视化。

6.课堂小结（约5分钟）

回顾本节课所学内容，引导学生反思自己在数据分析过程中的收获和不足，激发学生对未来学习的期待。

7.课后延伸（约10分钟）

教师布置课后延伸任务，如：

a.收集其他类型的数据，进行类似的分析；

b.学习并运用新的数据结构或算法，提升数据分析能力。六、知识点梳理1.网上购物数据概述

-网上购物数据的基本概念

-网上购物数据的特点

-网上购物数据的作用

2.数据结构与算法基础

-数据结构的基本概念

-常见数据结构：集合、列表、栈、队列、树、图

-算法的基本概念

-常用算法：排序算法（冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序等）、搜索算法（线性搜索、二分搜索等）

3.数据预处理

-数据清洗：去除无效数据、处理缺失值、异常值

-数据转换：将数据转换为适合分析的形式

-数据集成：将多个数据源的数据合并为一个整体

4.数据可视化

-数据可视化基本概念

-常用可视化工具：图表、图形、地图等

-可视化技巧：颜色搭配、标签、图例等

5.数据分析

-描述性统计分析：集中趋势、离散程度、分布形态

-相关性分析：线性相关、非线性相关

-因子分析：提取影响数据的关键因素

-分类分析：将数据分为不同的类别

6.数据挖掘

-数据挖掘基本概念

-常用数据挖掘技术：聚类、分类、关联规则挖掘等

-数据挖掘应用场景：推荐系统、欺诈检测、市场分析等

7.数据安全与隐私保护

-数据安全基本概念

-数据加密技术

-隐私保护技术

-数据合规与伦理

8.实践案例

-网上购物数据分析案例

-其他领域数据分析案例

9.数据分析报告撰写

-报告结构：引言、方法、结果、讨论、结论

-报告撰写技巧：清晰、简洁、逻辑性强

10.数据分析与信息技术发展趋势

-大数据技术

-云计算技术

-人工智能技术在数据分析中的应用七、内容逻辑关系①网上购物数据概述

-本文重点知识点：网上购物数据的基本概念、特点、作用

-关键词：购物数据、用户行为、数据收集、数据分析

②数据结构与算法基础

-本文重点知识点：数据结构的基本概念、常见数据结构、算法的基本概念、常用算法

-关键词：数据结构、集合、列表、栈、队列、树、图、排序算法、搜索算法

③数据预处理

-本文重点知识点：数据清洗、数据转换、数据集成

-关键词：数据清洗、缺失值处理、异常值处理、数据转换、数据集成

④数据可视化

-本文重点知识点：数据可视化基本概念、常用可视化工具、可视化技巧

-关键词：数据可视化、图表、图形、地图、颜色搭配、标签、图例

⑤数据分析

-本文重点知识点：描述性统计分析、相关性分析、因子分析、分类分析

-关键词：描述性统计、集中趋势、离散程度、分布形态、相关性分析、因子分析、分类分析

⑥数据挖掘

-本文重点知识点：数据挖掘基本概念、常用数据挖掘技术、应用场景

-关键词：数据挖掘、聚类、分类、关联规则挖掘、推荐系统、欺诈检测、市场分析

⑦数据安全与隐私保护

-本文重点知识点：数据安全基本概念、数据加密技术、隐私保护技术、数据合规与伦理

-关键词：数据安全、加密技术、隐私保护、数据合规、伦理

⑧实践案例

-本文重点知识点：网上购物数据分析案例、其他领域数据分析案例

-关键词：案例分析、实践应用、网上购物、其他领域

⑨数据分析报告撰写

-本文重点知识点：报告结构、撰写技巧

-关键词：报告结构、引言、方法、结果、讨论、结论、撰写技巧

⑩数据分析与信息技术发展趋势

-本文重点知识点：大数据技术、云计算技术、人工智能技术在数据分析中的应用

-关键词：大数据、云计算、人工智能、数据分析趋势八、典型例题讲解1.例题一：数据清洗

题目：对以下网上购物数据集进行清洗，去除无效数据、处理缺失值和异常值。

数据集：

```

商品ID,商品名称,价格,购买日期,用户评价

1,笔记本电脑,5000,2023-01-01,5

2,手机,3000,2023-01-02,4

3,电视,4000,2023-01-03,NA

4,冰箱,2500,2023-01-04,3

5,洗衣机,2000,2023-01-05,2

```

答案：去除商品ID为3的记录，因为用户评价缺失；去除价格数据为NA的记录。

2.例题二：数据转换

题目：将购买日期从字符串转换为日期类型。

数据集：

```

商品ID,商品名称,价格,购买日期,用户评价

1,笔记本电脑,5000,2023-01-01,5

2,手机,3000,2023-01-02,4

```

答案：使用Python的datetime模块将字符串转换为日期类型。

3.例题三：数据可视化

题目：使用条形图展示不同商品的价格分布。

数据集：

```

商品ID,商品名称,价格

1,笔记本电脑,5000

2,手机,3000

3,电视,4000

4,冰箱,2500

5,洗衣机,2000

```

答案：使用Python的matplotlib库绘制条形图，展示各商品的价格。

4.例题四：描述性统计分析

题目：计算网上购物数据集中商品价格的均值、中位数、标准差。

数据集：

```

商品ID,商品名称,价格

1,笔记本电脑,5000

2,手机,3000

3,电视,4000

4,冰箱,2500

5,洗衣机,2000

```

答案：使用Python的numpy库计算价格的均值、中位数、标准差。

5.例题五：相关性分析

题目：分析商品价格与用户评价之间的相关性。

数据集：

```

商品ID,商品名称,价格,用户评价

1,笔记本电脑,5000,5

2,手机,3000,4

3,电视,4000,3

4,冰箱,2500,2

5,洗衣机,2000,1

```

答案：使用Python的pandas库计算价格与用户评价之间的相关系数。作业布置与反馈作业布置：

1.完成以下网上购物数据集的清洗工作，并使用Python代码进行数据预处理：

数据集：

```

商品ID,商品名称,价格,购买日期,用户评价

1,笔记本电脑,5000,2023-01-01,5

2,手机,3000,2023-01-02,4

3,电视,4000,2023-01-03,NA

4,冰箱,2500,2023-01-04,3

5,洗衣机,2000,2023-01-05,2

```

要求：去除无效数据、处理缺失值和异常值。

2.利用所学知识，对以下数据集进行可视化分析，并撰写简短的分析报告：

数据集：

```

商品ID,商品名称,价格

1,笔记本电脑,5000

2,手机,3000

3,电视,4000

4,冰箱,2500

5,洗衣机,2000

```

要求：使用合适的图表展示商品价格的分布情况，并对数据进行分析。

3.分析以下网上购物数据集中的用户评价与商品价格之间的关系，并计算相关系数：

数据集：

```

商品ID,商品名称,价格,用户评价

1,笔记本电脑,5000,5

2,手机,3000,4

3,电视,4000,3

4,冰箱,2500,2

5,洗衣机,2000,1

```

要求：分析用户评价与商品价格之间的相关性，并计算相关系数。

作业反馈：

1.作业批改时，将重点关注学生是否能够正确处理缺失值和异常值，以及是否能够使用Python代码进行数据预处理。

2.对于数据可视化的作业，将评估学生是否能够选择合适的图表类型，展示数据的分布情况，并能够对数据进行合理的解释。

3.在相