《市场调查与预测》课程教案-第七单元 市场调查数据的处理与分析

《市场调查与预测》课程教案——第七单元市场调查数据的处理与分析课程名称：市场调查与预测单元名称：第七单元市场调查数据的处理与分析授课对象：中职/专科市场营销、工商管理等相关专业学生授课时长：2课时（90分钟）授课教师：授课时间：XXXX年XX月XX日一、教学目标（一）知识目标理解市场调查数据处理与分析的核心意义，明确数据处理的基本流程。掌握数据清洗的关键方法，能识别并处理缺失值、异常值、重复值等常见数据问题。熟悉数据整理的核心内容，包括数据编码、分类与汇总的操作逻辑。了解描述性统计分析的常用指标（均值、中位数、众数、标准差、频率），掌握其适用场景。（二）能力目标能独立完成简单调查数据的清洗工作，提升数据质量把控能力。能运用Excel等工具进行基础的数据整理与描述性统计分析，生成初步分析结果。能结合分析结果初步解读数据背后的市场信息，为后续决策提供基础支撑。（三）素养目标培养严谨细致的工作态度，树立“数据真实可靠是分析基础”的职业理念。提升数据思维与逻辑分析能力，增强对市场数据的敏感度。培养团队协作意识，能在小组任务中高效完成数据处理分工。二、教学重难点（一）教学重点数据处理的核心流程（清洗、整理、编码）及关键方法。描述性统计分析常用指标的含义与适用场景。Excel在数据处理与描述性分析中的基础操作。（二）教学难点缺失值、异常值的合理判断与处理方法选择（如均值填充、删除、替代等）。不同类型数据（定量数据、定性数据）的整理与分析方法适配。将统计指标结果转化为有价值的市场信息解读。三、教学方法与工具（一）教学方法讲授法：系统讲解数据处理与分析的核心知识、方法与逻辑。案例分析法：结合真实市场调查数据案例，具象化讲解数据问题处理与分析过程。实操演练法：通过Excel实操任务，强化学生动手操作能力。小组讨论法：围绕数据处理难点问题开展小组讨论，提升协作与思考能力。（二）教学工具多媒体课件（PPT）：呈现知识点、案例、操作步骤。Excel软件：用于实操演练与数据处理任务。案例数据素材：提前准备的模拟市场调查数据（如消费者满意度调查数据）。任务单：明确实操任务与小组讨论要求。四、教学过程设计环节时长教学内容与过程教师活动学生活动设计意图导入新课5分钟1.情境提问：“同学们，我们之前完成了市场调查问卷的设计与发放，回收了100份问卷数据。但其中有15份问卷存在部分答案空缺、3份问卷答案明显不合理（如年龄填写150岁），这些数据能直接用来分析吗？该如何处理？”2.引出主题：数据是市场分析的基础，“垃圾数据”会导致错误结论，因此必须进行科学的数据处理与分析。本节课将围绕这一核心内容展开。提出问题，引导学生思考；总结学生回答，引出本节课主题。积极思考问题，结合已有认知回答；明确本节课学习目标。通过真实情境问题，激发学生学习兴趣；让学生理解数据处理的必要性，快速进入学习状态。新知讲授一：数据处理的核心流程与方法25分钟1.数据处理的核心意义：保证数据质量，为后续分析提供可靠基础。2.数据处理的基本流程：（1）数据清洗：聚焦“去杂质”，处理缺失值、异常值、重复值。-缺失值处理：讲解常见方法（删除法：数据量小时慎用；均值/中位数填充法：适用于定量数据；众数填充法：适用于定性数据；逻辑推导法：根据其他数据推导）。-异常值处理：先判断（与常识不符、与其他数据偏差过大），再处理（删除、修正、标注说明）。-重复值处理：直接删除重复记录。（2）数据整理：聚焦“理秩序”，包括数据编码（将定性数据转化为定量数据，如“性别：男=1，女=2”）、分类（按变量类型/研究需求分类）、汇总（统计各类别数据数量/占比）。（3）数据审核：最终检查数据质量，确认无问题后进入分析阶段。3.案例讲解：展示某饮料消费者满意度调查的原始数据（含缺失值、异常值），分步演示如何进行清洗与整理。系统讲授知识点；结合案例分步演示数据清洗与整理过程；提问引导学生思考不同数据问题的处理方法选择。认真听讲，记录重点；跟随案例思考数据问题的处理逻辑；主动回应教师提问。系统构建数据处理的知识框架；通过案例具象化抽象方法，降低理解难度；突出重点内容，强化学生记忆。新知讲授二：描述性统计分析基础20分钟1.描述性统计分析的定义：用简洁的统计指标描述数据的基本特征（集中趋势、离散趋势、分布情况）。2.常用统计指标：（1）集中趋势指标：均值（平均水平，适用于对称分布的定量数据）、中位数（中间位置水平，适用于偏态分布或含异常值的定量数据）、众数（出现频率最高的值，适用于定性/定量数据）。（2）离散趋势指标：标准差（数据离散程度，值越小越集中）、极差（最大值-最小值，粗略反映离散程度）。（3）分布情况指标：频率（某类别数据占总数据的比例）、百分比。3.指标应用案例：用某商品价格调查数据（10个城市的售价），计算均值、中位数、标准差，解读数据含义（如均值反映平均售价，标准差反映各城市价格差异大小）。4.Excel操作演示：讲解如何用Excel函数（AVERAGE、MEDIAN、MODE、STDEV、COUNTIF等）计算上述指标。讲授统计指标的含义、适用场景；结合案例解读指标结果；演示Excel操作步骤；强调指标选择的核心逻辑（匹配数据类型与分析需求）。认真听讲，区分不同指标的适用场景；记录Excel函数名称与操作要点；跟随案例理解指标结果的解读方法。让学生掌握描述性分析的核心工具；通过Excel演示降低实操难度；结合案例强化“指标解读”能力，突破难点。实操演练与小组讨论25分钟1.任务布置：将学生分为4个小组，每组发放一份模拟的“校园周边奶茶店消费调查数据”（含原始数据、任务单），完成以下任务：（1）数据清洗：识别并处理数据中的缺失值（如“消费频率”空缺）、异常值（如“单次消费金额=200元”）。（2）数据整理：对“奶茶品类偏好”（定性数据）进行编码，汇总各类别频率。（3）描述性分析：用Excel计算“单次消费金额”的均值、中位数、标准差，并简要解读结果。2.小组协作：学生分组完成任务，教师巡视指导。3.成果展示：邀请2个小组分享任务完成情况（数据处理过程、分析结果、解读结论）。发放任务素材与任务单；明确任务要求与时间节点；巡视过程中解答学生疑问，指导重点难点（如异常值判断、Excel函数使用）；组织成果展示，点评各小组表现。小组分工协作，完成数据清洗、整理与分析任务；主动向教师请教问题；参与成果展示与交流。通过实操强化动手能力，巩固知识点；培养团队协作意识；通过成果展示与点评，及时发现问题并纠正，提升学生数据解读能力。课堂总结与作业布置15分钟1.课堂总结：（1）回顾数据处理的核心流程（清洗-整理-审核）与关键方法。（2）梳理描述性统计分析的常用指标及适用场景。（3）强调：数据处理要严谨，指标选择要匹配需求，分析结果要结合市场实际解读。2.作业布置：（1）独立完成一份“某超市日用品消费调查数据”的处理与描述性分析（提供原始数据），提交Excel处理文件与分析报告（含处理过程、指标结果、解读结论）。（2）预习下节课内容：推断性统计分析基础。梳理知识点，构建知识框架；强调核心要点；布置作业，明确要求与提交方式；解答学生课后疑问。跟随教师回顾知识点，梳理学习思路；记录作业要求；提问解决课后困惑。强化学生对知识点的系统记忆；通过课后作业巩固学习效果，延伸学习深度；为下节课学习做好铺垫。五、板书设计第七单元市场调查数据的处理与分析一、数据处理：基础保障1.核心流程：清洗→整理→审核2.关键方法：-清洗：缺失值（删除/填充）、异常值（删除/修正）、重复值（删除）-整理：编码（定性→定量）、分类、汇总二、描述性统计分析：解读数据1.集中趋势：均值、中位数、众数2.离散趋势：标准差、极差3.分布情况：频率、百分比三、工具：Excel（AVERAGE、MEDIAN、STDEV等）核心原则：数据真实、方法适配、解读实用六、教学反思1.本节课通过情境导入、案例讲解、实操演练的环节设计，能有效激发学生学习兴趣，强化知识点的理解与应用。但在实操环节，部分学生对Excel函数操作不熟练，需提前预