《数据可视化》 教案全套-教学设计 项目1-7 探寻数据可视化的奥秘-制作数据可视化报告

贵州电子商务职业技术学院《数据可视化》课程教案专业名称课程名称《数据可视化》课程学时72课时授课教师授课班级

教案－探寻数据可视化的奥秘项目名称探寻数据可视化的奥秘知识导图授课内容项目一探寻数据可视化的奥秘授课类型授课日期学时数6授课班级授课地点教室+实训室教材及参考资料学校自编教材《数据可视化》学情分析知识技能基础学生具备一定计算机操作、数学与统计学知识及学科相关知识，但在数据处理的复杂性、知识综合运用、实际数据分析可视化应用等方面存在不足。认知实践能力学生有一定逻辑思维、自主学习和实践操作能力，但在面对复杂数据关系、自主学习新领域知识及数据可视化实践操作熟练度和准确性上有待提高。学习特点学生学习兴趣受多种因素影响且存在差异，倾向于形象思维，有一定团队协作意识但协作中存在问题，教学需据此采用合适方法提升学习效果。教学目标素质目标1.具备较强的数据分析能力，能够从海量数据中提取有价值的信息，并通过可视化手段呈现出来；2.具备执业操守，能够正确、公正地呈现数据可视化结果。知识目标1.了解数据可视化的概念以及常见形式；2.明确数据可视化对企业的价值和的作用；3.明确数据可视化在电商领域中的不同应用场景；4.熟悉数据可视化的发展历程和现状；5.明确数据可视化的发展趋势。能力目标1.能够根据不同的可视化目的，选择合适的数据指标；2.能够根据不同的电商应用场景，设计合适的数据可视化方案。教学重难点教学重点与解决策略1.重点内容掌握数据可视化的概念、形式、处理流程、电商应用场景及发展情况，为深入学习和实践提供支撑。2.解决策略借助多种资源、实践操作、小组讨论汇报等方式，助力学生理解重点知识，提升应用能力。教学难点与解决策略1.难点内容准确选择可视化定制工具、深入理解电商应用及关联、把握发展趋势并创新应用存在困难。2.解决策略通过案例对比、构建业务逻辑框架、跟踪前沿资讯与创新实践项目，帮助学生突破难点，培养创新与实践能力。教学方法项目式学习法、启发式教学法、情境教学法、互动教学法等。教学准备学生课前预习内容查阅数据可视化的相关资料、分析其定义应用、场景和发展现状等。教学环境准备多媒体计算机、网络机房。教学资源准备1.自编《数据可视化》教材及配套资源（如课件、教学案例等）。2.任务操作：探寻数据可视化的奥秘相关任务资料；同步训练：探寻数据可视化的奥秘相关任务资料。教学评价基于学生在本任务中学习、探究、训练的课堂表现及完成结果，参照如下考核内容进行评分。其中非技术考评每条考核内容分值5分，共20分；技术考评总分共80分。学生总得分=30%×学生自评得分+70%×教师评价得分。类别考核项目考核内容及要求学生自评30%教师评价70%技术考评完成质量1.认识数据可视化。（20分）2.探索数据可视化的电商运用场景。（30分）3.梳理数据可视化的发展现状与趋势。（30分）非技术考评态度1.学习态度认真、细致、严谨，讨论积极，踊跃发言。（5分）纪律2.遵守纪律，无无故缺勤、迟到、早退现象。（5分）协作3.小组成员间合作紧密，能互帮互助工作。（5分）文明4.合规操作，不违背平台规则、要求。（5分）总计总得分教学实施过程教学环节教学内容教师活动学生活动设计意图课前学习教师在i博导平台发布数据可视化的预习资料，包括介绍概念、形式、流程的文档与视频，要求学生收集生活案例。教师在i博导平台上创建预习任务板块，明确任务要求和提交时间节点。提前上传预习资料，确保资料的多样性和丰富性，以满足不同学习风格学生的需求。在平台的讨论区发布与预习内容相关的话题，如“你在生活中遇到的最有趣的数据可视化案例是什么？”“谈谈你对数据可视化概念的初步理解”等，引导学生积极参与讨论，分享自己的观点和发现。同时，定期查看学生的参与情况，对学生的提问及时给予解答和指导，鼓励学生之间相互交流和学习。培养学生自主学习、交流分享能力与思维活跃度，使其适应数字化学习环境，增强团队协作意识，为课程学习打基础，提升综合素养，树立积极学习态度，养成良好学习习惯。学生登录i博导平台，查看预习任务和资料，认真学习微视频、阅读电子文档并研究思维导图，按照要求在日常生活中仔细观察和收集数据可视化案例。在平台的讨论区积极参与话题讨论，发表自己的见解，同时浏览其他同学的分享，学习不同的观点和案例。对于预习过程中遇到的疑问，及时在讨论区提问或通过平台私信向教师请教。在完成案例收集后，将案例整理成文档或图片形式，按照要求在平台上提交作业，并简要分析每个案例中可视化形式与数据的匹配合理性。通过i博导平台提供系统全面的预习资料，借助多样化的形式帮助学生自主学习，使学生在课前对数据可视化知识有初步的框架性认识，培养学生自主探索和获取知识的能力。布置案例收集任务促使学生关注生活中的数据可视化应用，增强对知识的感性认知，提升学生运用知识的实践意识。平台讨论区的互动环节旨在激发学生的思维活力，促进学生之间的合作学习和知识共享，培养学生的批判性思维和交流表达能力，为课堂教学的深入开展做好充分准备。课堂实施（第一节）创设情境，明确任务（5分钟）以教材中王明的实习任务为蓝本，讲述公司业务数据现状。引出数据可视化概念，用实例展示其将复杂数据转化为直观图表的方式，及在理解数据、辅助决策时作用。详细描述情景，展示原始数据，提问引导学生思考处理方法。结合数据演示可视化形式构建，解释概念、形式与流程，强调关键要点。教师展示数据并引导思考，演示可视化构建时，将步骤类比工作任务，融入职业道德、工匠精神；组织小组讨论，培养团队协作精神；强调数据影响，树立诚信与责任意识，让学生德才兼备，服务社会与国家。聆听情景，观察数据，思考并交流问题解决方案。关注可视化讲解，对比效果，记录特点与流程，与同学分享理解和喜好。结合教材情景增强实用性，激发学习兴趣。通过对比让学生理解优势，加深记忆，培养问题解决意识与思维能力，为后续学习铺垫。任务实践，技能提升（35分钟）1：学生阅读不同概念描述，分析数据可视化核心意义，观察多种可视化形式示例，归纳常见形式特点与适用场景，探索其他形式。教师引导思考概念区别，提示图表观察要点，点评补充学生总结，鼓励拓展创新。2：学生剖析企业案例，探讨可视化在企业中的价值，分组讨论生活场景中的可视化影响，整理成果汇报。教师讲解案例细节，组织讨论，引导思考方向，总结小组成果，强化重点。1：提出问题启发学生理解概念，如“不同概念对数据处理和展示的独特之处在哪？”。引导观察图表元素及关系，如“折线图中线条走向与数据变化的联系”。肯定正确观点，纠正错误理解，引导深入思考其他形式。2：阐释案例数据指标与可视化应用，引导分析企业应用可视化的不同价值和具体内容。促进小组互动，鼓励分享不同见解，把控讨论节奏与方向。汇总学生成果，突出关键价值点，加深学生理解。教师先提问启发学生理解数据概念，培养思维与探究精神，引导观察图表元素关系，及时反馈学生观点，塑造正确学习态度。再阐释案例数据与可视化应用，让学生明白其对企业决策的重要性，培养团队合作意识。小组讨论中鼓励分享、把控方向，培养包容和组织能力。最后汇总成果加深理解，激发学生使命感，助力学生成为德才兼备之才，服务国家发展。1：仔细研读概念，交流讨论差异，记录重点。观察图表特征，总结特点与场景，小组内分享完善。主动探索其他形式，提出疑问求解。2：聆听案例，分析企业价值体现，记录关键。分组积极讨论生活场景，结合案例阐述影响，合作完成汇报准备。倾听他人成果，反思自身理解，加深对企业价值认知。使学生深入理解概念本质，提升对可视化形式的认知与应用能力，培养创新思维。帮助学生体会可视化对企业的重要意义，增强团队协作与实践分析能力，提升商业洞察力。展示作品，任务评价（5分钟）学生将在前面学习任务中所完成的与数据可视化概念理解、形式分析以及企业价值探讨相关的作品进行展示和讲解。教师根据学生展示和讲解内容进行点评打分。教师鼓励学生自信上台展示作品并支持学生现场讲解。在学生展示过程中，教师全神贯注倾听，用微笑、点头等方式给予学生积极的反馈，增强学生自信心。展示和讲解结束后，教师表扬学生作品中的闪光点，如新颖的概念理解角度、深入的价值分析等，充分肯定学生的努力和创造力，让学生感受到成就感。然后，教师以建设性的方式指出存在的不足，例如逻辑不够清晰的地方、案例运用不够恰当之处等，并给予改进的方向和建议，引导学生进一步完善作品。学生们自信上讲台，展示自己的作品。在讲解过程中，学生运用生动形象的语言、合理的肢体动作，有条不紊地阐述自己的思考过程和研究成果。同时，认真回答老师和同学的提问，虚心接受意见和建议。在聆听其他同学展示时，学生们用心倾听，学习他人的优点，记录不同观点和新颖思路，为自己后续的学习提供参考。激发学生展示自我的欲望，增强其学习成就感和自信心，培养积极进取的态度。锻炼学生语言组织和表达能力，提升演讲水平，使其能在公众场合准确传达复杂的专业知识。促进学生之间的相互学习与交流，拓宽思维广度和深度。促使学生在准备和展示作品过程中，系统回顾所学的数据可视化知识和技能加深对知识的理解和记忆，形成知识体系，为后续学习和应用奠定坚实基础。同时，培养学生尊重他人、欣赏他人优点的良好品质，共同营造积极向上的学习环境。知识讲解，筑牢基础（20分钟）教师深入阐释数据可视化概念，涵盖多种表现形式及多维数据观察意义。详细讲解折线图、柱形图等常见可视化形式的特点、适用场景，剖析数据可视化处理流程各环节，包括预处理、可视化呈现与交互功能。讲解其对企业在决策、运营等多方面的价值。借助多媒体，通过案例、演示与提问，生动讲解概念与流程，展示形式特点与适用场景，引导学生思考，解答学生疑问，组织讨论企业价值。可通过引入国家大数据战略、强调数据安全责任、选取有社会责任企业案例、展示本土企业成功范例以及引导讨论社会公平正义影响等方式，将思政元素融入其中，培养学生正确价值观与家国情怀，提升社会责任感和使命感。认真听讲观察，积极思考回答问题，分析案例记录要点，与同学交流，不懂就问，参与讨论。系统传授知识，让学生全面深入理解数据可视化，掌握相关技能，提升分析与应用能力，为实践操作奠基，培养数据思维与解决问题能力。辩论式讨论，深挖学习争议点（20分钟）教师提出如“数据可视化应以简单直观为主还是丰富多元为主？”“数据量越大是否意味着数据可视化效果一定越好？”等辩题。学生分组后，需从数据可视化的概念、形式、处理流程、企业应用等方面挖掘论据，展开辩论。精心挑选或设计辩题，确保紧密围绕数据可视化核心且具有争议性。在辩论前，清晰讲解规则，如每人发言时长、团队交替发言顺序等。辩论中，教师作为引导者，适时介入，当学生讨论偏离主题时及时纠正；当讨论陷入僵局时，通过提问启发思维。辩论结束后，总结双方观点，梳理关键争议点，帮助学生清晰认识不同观点的碰撞之处，进一步加深对知识的理解。学生按正反方分组后，快速组织小组讨论，结合所学及实例确定论点论据。辩论时，各方成员有序发言，表述清晰。同时仔细听对方发言，记录要点并找漏洞反驳。自由辩论积极互动，配合团队灵活回应，理性对待不同意见，结束后反思自身表现及收获。以辩论形式激发学生深入思考数据可视化的关键问题，增强学习积极性和主动性。使学生学会从不同视角分析和评价数据可视化的特点与应用。提高学生团队合作能力，促进学生之间的知识交流与共享。促使学生深入理解和灵活运用数据可视化知识，发现自己知识掌握的薄弱环节，有针对性地巩固和拓展知识体系，提升综合素养。总结与作业布置（5分钟）教师总结课程重点。在实训平台布置作业：分析企业数据案例选合适可视化形式并说明理由；在交流社区分享心得疑问；探索平台可视化工具并简单操作。整理并在课程平台上传拓展阅读资料。筛选优质的在线学习资源，提供详细的资源链接和简要介绍，引导学生根据自身需求和兴趣进行选择学习。在课后实践项目中，明确项目要求和评价标准，如可视化形式选择的合理性、数据处理的准确性、视觉效果的吸引力等，为学生提供项目实施的指导框架。定期在课程平台上与学生互动，解答学生在拓展阅读和实践项目中遇到的问题，鼓励学生积极分享自己的学习进展和遇到的困难，及时给予反馈和支持。聆听总结，思考未理解之处。平台查看作业后分得分和易错点，与同学分享心得疑问并参与讨论，记录问题。课程总结环节助力学生梳理知识框架，深化关键概念与方法理解，推动知识内化整合，提升整体把握能力。作业布置意在让学生通过实际案例分析与操作实践，将理论用于实际，培养独立思考、问题分析与解决能力，鼓励交流拓展思维，增强合作意识。课后巩固提供前沿技术及新兴应用案例等拓展阅读资料，推荐专业教程网站、学术讲座视频等在线资源，布置收集新兴可视化形态案例的任务。上传拓展资料并筛选优质在线资源分享，明确实践项目要求与评价标准，线上解答学生问题并给予反馈。阅读拓展资料并记录，学习在线资源并互动交流，完成实践项目并反思改进。拓展资源培养自主学习与信息素养，激发学习兴趣；实践项目巩固知识，提升多种能力，促进交流，为后续学习奠基。教学环节教学内容教师活动学生活动设计意图课前学习1.行业数据查阅资料，了解电商行业常用数据指标含义，各举1—2个例子说明其如何反映行业状况。分析所给企业行业数据分析图表，找出2～3个关键信息，思考这些信息对企业制定战略有何帮助。2.运营数据学习运营数据指标定义，用自己的话解释其重要性。观察会员数据可视化图表，记录3—5个数据变化趋势，分析企业应如何针对这些趋势优化运营策略。3.产品数据研究产品数据指标意义，举例说明不同指标在产品管理中的作用。以“连衣裙”搜索指数为例，绘制近三个月搜索指数变化折线图，分析变化原因及对商家的启示。4.供应链数据熟悉供应链数据指标概念，分析其相互关系。查看库存结存分析图，找出库存管理存在的问题，提出至少2条改进建议。1.资源提供整理包含各类电商数据指标解释及案例的文档，上传至学习平台。推荐相关数据查询网站和分析工具，方便学生获取信息。2.任务发布与指导明确任务要求和提交时间，通过课程平台或班级群发布任务。在线解答学生关于任务的疑问，定期查看学生任务进展，适时给予提示和指导。3.引导思考提出开放性问题，如“不同类型数据可视化如何协同助力电商企业发展？”，激发学生深入思考。分享行业前沿动态和实际案例，引导学生关注数据可视化在电商领域的创新应用。教师整理电商数据资料上传平台，推荐工具网站，培养学生自主学习与信息整合能力，发布任务明确要求时间，线上答疑指导，培养规则和团队意识，提开放性问题、分享案例，激发创新思维与竞争意识，增强社会责任感，助其成为德才兼备之才。1.自主学习与研究认真阅读教师提供的资料，记录重点内容，对不理解的指标及时查阅资料或向教师请教。利用推荐工具查询数据，结合实际电商平台观察数据变化，加深对指标的理解。2.案例分析与实践仔细分析各类型数据可视化案例，总结规律和特点，撰写分析报告。根据任务要求进行数据整理和绘图，如绘制“连衣裙”搜索指数变化图，确保图表规范、准确。3.交流与分享在学习小组内分享学习心得和任务成果，互相评价和提出建议。积极参与班级在线讨论，与其他同学交流不同观点，拓宽思路。本课前任务旨在帮助学生提前储备电商数据相关知识，使其熟悉行业、运营、产品及供应链等多方面数据指标的含义与作用，为深入理解数据可视化运用场景筑牢根基。通过自主学习、案例分析、实践操作及交流分享等活动，着重锻炼学生的多种能力，包括信息获取、分析归纳、数据处理、可视化表达能力，以及从不同视角思考和解决实际电商业务问题的能力。同时，引导学生拓展思维，关注数据可视化在电商全流程中的综合应用及创新实践，培养系统思维与创新思维，从而为学生在后续课程中更好地掌握数据可视化在电商领域的应用，以及未来在电商行业顺利开展工作做好充分准备，提升其综合素养和就业竞争力。课堂实施（第二节）创设情境，明确任务（5分钟）介绍电商行业背景，强调数据在电商决策和运营中的核心地位，以及数据可视化作为解读数据关键手段的重要性。阐述新入职实习生王明面临的任务，即全面学习数据可视化在电商中的运用，为实际工作奠定基础，引发学生共鸣，使其理解数据可视化在电商职业场景中的实际需求。详细阐述四个具体任务，包括探寻行业数据可视化、解锁运营数据可视化、开启产品数据可视化、驾驭供应链数据可视化。针对每个任务，解释关键数据指标的含义和作用，让学生初步了解不同类型数据在电商业务中的意义，为后续活动中的深入分析做铺垫。1.情景创设与引导通过讲述电商行业故事、展示成功案例数据可视化成果等方式，生动地营造电商工作场景，激发学生兴趣，使其更好地融入情境。引导学生站在不同岗位角色思考问题，如行业分析师、运营主管、产品经理、供应链管理专家等，帮助学生理解不同任务在电商业务流程中的位置和相互关系。2.任务讲解与答疑清晰、准确地讲解每个任务的目标、要求和重点难点，确保学生明白要做什么以及怎么做。及时解答学生关于任务和数据指标的疑问，提供必要的提示和指导，帮助学生克服理解障碍，顺利开展后续学习。3.资源提供与组织收集并整理相关的电商数据案例、行业报告、数据分析工具使用教程等学习资源，上传至学习平台或分发给学生，为学生自主学习和任务完成提供支持。组织学生进行小组划分，确定小组讨论规则和任务分工方式，促进学生之间的协作学习。情景创设传递诚信、创新价值观；任务讲解培养责任与竞争意识；资源提供教导信息筛选，小组协作塑造团队精神与沟通能力，使学生具有职业道德和责任感，形成德才兼备电商人才，促行业与社会发展。1.情景理解与角色代入认真倾听教师讲述的项目情景和任务要求，积极思考自己在电商业务中的角色和责任，将自己想象成专业的电商从业者，增强学习的主动性和目标性。主动向教师提问，确保对学习任务有清晰的认识。2.任务初步分析与讨论以小组为单位，对四个任务进行初步讨论，分享自己对任务的理解和想法，集思广益，拓展思路。3.学习计划制定根据任务要求和个人学习情况，制定个人学习计划，明确每个任务的学习进度安排和学习方法选择。本环节通过创设电商工作情境引入项目，将数据可视化知识与实际业务紧密相连，使学生直观感知其应用价值，激发学生学习兴趣与动力，让学生在角色代入中明确学习目标的实用性，培养运用数据思维解决问题的意识。同时，发布并解读任务促进学生对关键数据指标的理解，为后续学习奠基，且小组讨论和自主学习计划制定有助于培养学生团队协作与自主学习能力，为学生适应未来电商行业工作场景，实现知识与技能的有效衔接做好充分准备。任务实践，技能提升（50分钟）引导学生运用合适的数据可视化方法与工具，针对不同类型数据完成以下任务：活动1：探索行业数据可视化运用场景活动2：探索运营数据可视化运用场景活动3：探索产品数据可视化运用场景活动4：探索供应链数据可视化运用场景教师为学生收集和整理各类数据，确保数据的真实性和完整性。在学生分析数据指标时，详细解释每个指标的计算方法和实际意义，帮助学生建立正确的数据认知体系。通过案例分析和实际问题引导学生思考数据之间的关系，如在活动1中，以某电商企业进入新市场为例，分析市场规模和行业增长率数据如何影响企业决策；在活动2中，结合电商平台流量变化案例，探讨用户转化率和客单价的变化原因及应对策略；在活动3中，根据产品销量波动情况，引导学生分析好评率和退货率的作用；在活动4中，以供应链中断事件为背景，讲解供应商交货周期和订单满足率的重要性。在学生探讨可视化应用场景时，给予启发和引导，帮助学生拓展思维，促进学生深入理解数据可视化在不同业务领域的价值。研究数据，记录指标信息，分组讨论关系，选择指标深入分析，如分析行业增长率对战略影响等。分享结果，探讨可视化应用，结合业务提想法建议，撰写报告，含指标分析、关系探讨、应用场景设想及实施建议。通过对不同类型电商数据的分析和可视化应用场景的探讨，使学生深入理解数据指标的含义和数据之间的内在联系，培养学生的数据思维和分析能力。让学生熟悉数据可视化在电商行业各个业务环节的应用价值，提高学生运用数据解决实际问题的能力，为学生未来从事电商数据分析或相关工作奠定坚实的基础。小组合作学习促进学生之间的交流与协作，培养学生的团队合作精神，同时通过分享和讨论不同观点，拓宽学生的思维视野，提升学生的综合素质。展示作品，任务评价（10分钟）组织学生展示基于之前对电商企业多类数据处理后的成果。学生要展示数据指标相关内容、数据间关系分析、可视化方法运用及解读、为企业发展所提建议方案，还要分享团队协作情况，包括任务分工、问题解决过程及收获。教师在学生展示时专注聆听与细致观察。精准记录学生展示的亮点，如独到的数据洞察、精妙的可视化设计、具有前瞻性的建议等，详细标注存在的问题，像数据指标混淆、可视化图表杂乱、逻辑推理漏洞等。对于表现出色之处，教师给予热情洋溢且针对性强的肯定。发现问题时，教师以引导启发的方式指出，并耐心给予改进指导，助力学生完善分析。在学生分享团队协作经验时，教师鼓励积极交流，分享不同解决问题方法，推动团队协作能力提升。小组推选代表展示，代表精心准备，全面展示任务完成细节，如实分享协作细节，其他成员专注倾听、积极提问交流。提供展示交流机会，增强学生自信和表达能力，帮助学生发现不足，促进知识共享与思维碰撞，培养综合素养与技能。知识讲解，筑牢基础（20分钟）教师运用详实的PPT、生动的案例及直观的演示等教学资料，深入讲解电商常用数据指标，涵盖行业、运营、产品、供应链四个领域，包括各指标的定义、计算方式及其在电商业务中的关键意义；细致剖析数据可视化在这四个领域相应的运用场景，通过实际案例展示如何利用可视化手段解决各领域的业务问题。1.系统讲解运用多种教学资料，清晰阐释各类数据指标和可视化运用场景，确保学生理解基础概念。适时引导学生思考知识间关联，激发思维。2.案例剖析与引导思考，展示大量案例，组织学生分析讨论，从案例中学习指标运用、可视化效果及问题解决思路，培养分析和解决问题能力。3.实践指导与互动答疑，介绍可视化工具操作，指导学生实践，巡视并及时解决问题。开展互动活动，鼓励学生参与，促进知识交流与团队协作，同时耐心解答学生疑问。回顾知识，拓展应用场景，培养全局和担当意识，鼓励创新实践，激发学生用所学服务社会，树立远大理想，成为德才兼备之才。学生专注聆听教师讲解电商数据知识，积极思考并记录重点。分组热烈讨论案例，深入分析数据可视化在电商中的应用，明确指标和适用场景。记录问题与经验，踊跃参与课堂互动，分享见解并倾听他人，拓展思维。帮助学生构建电商数据可视化知识体系，理解指标与场景的联系。培养综合能力，提升运用可视化解决电商问题的能力，激发创新思维，适应行业需求。塑造数据思维，培养严谨态度与职业操守，为电商职业发展奠基。总结与作业布置（5分钟）教师对整个任务二进行细致总结，回顾学生在处理电商企业行业数据、运营数据、产品数据和供应链数据可视化应用场景时的各项表现，包括对数据指标的理解深度、应用场景探讨的全面性等方面，同时总结团队协作中的经验与问题。布置作业：要求学生在实训平台上完成相应实训任务。深入总结任务执行情况，强调重点和易错点。在实训平台上明确发布作业要求，详细解释评价的要点和方向，解答学生对作业的疑问，在学生作业过程中提供必要的指导，例如如何从专业角度分析可视化案例的优缺点，如何结合电商业务提出合理的优化建议等。对学生作业成果进行认真评估，给出针对性的反馈，帮助学生提升对电商数据可视化应用场景的理解和分析能力。学生认真聆听教师总结，反思自己在任务中的表现。登录实训平台，按照作业要求仔细寻找案例，运用所学知识对案例进行全面分析评价，从优点和不足两方面展开，充分考虑电商业务背景，通过作业加深对电商数据可视化应用场景的认识，培养独立思考和分析问题的能力。通过总结强化学生对任务的理解和收获。布置该作业旨在让学生通过实际案例分析，巩固数据可视化的知识，提高对电商数据可视化应用的鉴赏能力，学会从实际业务出发思考可视化的优化方向，为今后在电商领域更好地运用数据可视化技术积累经验，提升学生在该领域的专业素养。课后巩固设计实践作业，要求学生在互联网上搜集至少三个不同电商企业的数据可视化案例。针对每个案例，学生需要详细分析所涉及的数据指标，明确这些指标的可视化呈现方式，以及该可视化应用场景对电商企业业务的具体作用。教师向学生介绍一些可靠的数据可视化案例获取渠道，如知名电商企业的官方网站、行业研究报告中的案例分享等。在学生搜集和分析案例过程中，教师通过线上沟通或课堂讨论等方式，解答学生关于数据指标理解、可视化方式判断等方面的疑问，引导学生深入思考案例背后的业务逻辑和数据可视化的应用价值。在学生完成作业后，教师认真阅读学生的书面分析，对学生的思考深度、分析准确性等方面进行评价，给予建设性的反馈，帮助学生进一步提高对数据可视化在电商领域应用的认识和理解。教师介绍数据可视化案例获取渠道，解答学生疑问，引导思考案例价值。过程中融入思政元素，以数据真实性培养诚信意识，借企业案例树社会责任感，用小组讨论育团队精神。教师评阅作业后给予反馈，提升学生认知与能力，助其打牢专业基础，增强职场竞争力，塑造正确价值观与态度，使学生成长为德才兼备、能为社会做贡献的新时代青年。学生按照教师要求，积极利用各种渠道搜集电商数据可视化案例。在分析案例时，仔细研究每个案例中的数据指标及其可视化呈现方式，尝试理解企业运用这些可视化的目的和对业务的影响。在总结过程中，结合自己对电商业务的理解，思考数据可视化的选择策略，并将整个过程有条理地记录下来，通过这个过程加深对电商数据可视化应用场景的认识，培养分析和归纳能力。通过搜集和分析案例，让学生接触到实际的电商数据可视化应用，拓宽视野，加深对不同数据指标和可视化方式的理解。培养学生的观察能力、分析能力和归纳总结能力，使学生能够从实际案例中汲取经验，学会根据电商业务需求选择合适的数据可视化方法，为今后在电商领域运用数据可视化技术解决实际问题奠定基础。教学环节教学内容教师活动学生活动设计意图课堂实施（第三节）创设情境，明确任务（5分钟）本环节聚焦于数据可视化这一重要领域，以实习生王明为角色，贯穿任务的执行全过程；旨在引导学生深入探究其发展历程、现状及未来趋势。通过分析数据可视化从古代到现代的演变过程，理解其在不同阶段的特点和意义；研究当前数据可视化在各领域的应用情况及面临的问题，从而预测未来的发展方向，为在实际工作和学习中更好地应用数据可视化技术奠定基础。1.引入主题讲述数据时代特点及数据对决策的重要性，以企业和政府利用数据为例，引出数据可视化概念。展示简单案例，如成绩分布柱状图、销售额变化折线图，让学生感受其直观性。介绍实习生王明所在公司数据部门情况，强调数据可视化在公司业务中的重要地位，讲述王明工作中涉及的数据可视化任务，如分析用户行为数据、制作业务报表等。2.明确任务要求阐述任务一：引导学生阅读相关文字，关注关键节点和事件，按发展阶段分类，总结特征并填表。讲解任务二：指导学生阅读资料，理解应用中的问题，分析原因，思考对未来发展的启示，总结趋势。1.情境理解与思考聆听数据时代背景和案例，思考数据可视化在生活中的应用，如购物销量排行、地图导航等。理解王明工作情境，想象面临的挑战和机遇。2.任务分析与准备针对任务一，分组讨论提取信息、划分阶段的方法，如按绘图方式变化划分。对于任务二，独自阅读资料，标记问题并分析原因，思考数据质量问题的产生因素。3.制定计划与行动小组制定任务计划，分工收集不同阶段信息。个体构思任务二思路，记录想法，如从界面设计问题推导未来工具发展方向。创设实习生王明的工作情境开展教学，旨在激发学生兴趣，让学生主动探索数据可视化知识。模拟真实工作场景，使学生在任务中锻炼多种能力，培养职业素养。任务一培养历史和逻辑思维，任务二锻炼创新与批判性思维，助力学生把握行业趋势。同时，通过小组合作与独立思考，提升学生团队协作、沟通及自主学习能力，促进其全面发展，以更好地适应未来学习与工作需求。任务实践，技能提升（35分钟）活动1：教师引导学生研读文字，依时间和关键事件梳理数据可视化发展阶段，如手工绘图、计算机绘图起步、理论奠基与信息可视化兴起、广泛应用阶段，分析各阶段技术、应用、推动因素特征，完成表格，帮助学生构建发展脉络认知。活动2：教师指导学生阅读材料，总结可视化应用现状，归纳数据质量、系统扩展性等方面问题，引导思考智能化、安全化、高效化等发展趋势，使学生理解现状与趋势关联。活动1：教师通过提示关键信息、解答疑难，助力学生理解文字内容，在学生梳理阶段特征时，以引导性问题启发思考，确保准确提炼。活动2：教师介绍材料背景与重点，鼓励学生边读边记，针对解答问题时的思维局限，通过追问等方式拓宽思路，如在总结问题时引导学生思考除材料提及外的其他方面，帮助学生全面把握现状和深入分析趋势，有效引导学生完成学习任务。教学中，教师融入思政元素，培养学生品德与责任感。借文字材料中先辈精神，激励学生遇困难不退缩，塑造坚毅品格；教导用批判性思维明辨信息，坚守价值观；以小组合作培养团队精神，让学生明白个人与集体相连，增强集体荣誉感，为融入社会、服务国家奠基，成长为德才兼备的新时代青年。活动1时，学生认真阅读文字，积极分组讨论，依据教师引导，共同梳理各阶段发展情况及特征，分工协作完成表格填写，在交流中加深对发展历程的理解。活动2中，学生按照要求仔细阅读材料，积极总结现状和问题，在小组内热烈探讨，各抒己见，结合自身理解和小组智慧，思考并交流未来发展趋势，培养独立思考和团队协作能力，提升对数据可视化发展的整体认知。活动1旨在培养学生对信息的梳理整合与分析能力，使其深入了解数据可视化的发展历程，为后续趋势分析筑牢基础，增强学生对该领域历史演进的认知，提升信息处理素养。活动2着重培养学生的问题意识和前瞻性思维，让学生通过总结现状问题，思考应对之策，从而提升解决实际问题的能力，同时促进学生将所学知识与实际应用相联系，激发学生对数据可视化未来发展的探索热情，为其在该领域的持续学习和实践提供指引。展示作品，任务评价（20分钟）各小组推选一名代表，以演讲形式在全班展示小组在活动1梳理数据可视化发展现状以及活动2梳理发展趋势中的分析思路和成果。要求演讲语言表达清晰、流畅，逻辑严谨，时间控制在5分钟左右，确保能够完整且有效地传达小组的核心观点和成果。同时，鼓励演讲代表运用适当的肢体语言、图表等辅助手段增强演讲效果，提高展示的吸引力和感染力。1.教师为小组准备演讲提供指导，帮助优化演讲内容结构，使其逻辑清晰、有条理。比如指导开头引入主题的方式、中间阐述分析思路和成果的顺序、结尾总结升华的要点。同时提醒学生语言表达要准确简洁，避免复杂难懂的词句，以保证其他同学能轻松理解。2.教师认真倾听各小组演讲，记录其中亮点与问题。演讲结束后，及时反馈评价。先肯定小组努力与成绩，对亮点具体表扬鼓励，增强学生自信。再针对问题建设性地提出改进意见，助力学生认识不足、明确方向，提升演讲和分析能力。3.教师引导其他小组同学聆听演讲，并在每组演讲后组织简短讨论交流。通过提问，如对分析趋势的不同看法、总结现状有无遗漏等，激发学生思维，营造活跃氛围，促进学生相互学习进步。在活动中，教师融入思政元素。从资料与演讲准备里，让学生体会团队协作，明白成员如建设螺丝钉，要紧密配合，培养集体主义精神和责任感。鼓励演讲传正能量，使学生意识到言行影响，树立正确价值观。借讨论交流，教导尊重不同观点，学会包容接纳，培养人文情怀与交往能力，助其成为有担当的公民，在提升专业能力时升华思想境界，更好地为国家社会做贡献。各小组推选代表后，其他成员协助代表准备演讲，共同梳理活动成果，优化语言表达、设计展示形式；演讲代表在台上自信展示，以清晰语言、恰当语速语调及自然肢体语言和图表吸引观众，回答提问互动交流，展现团队精神与沟通能力；其他小组成员台下认真倾听记录，讨论环节踊跃发言探讨，同时学习他组优点反思不足，提升分析与解决问题能力。此环节旨在通过演讲展示与交流互动，全方位提升学生能力与素养。一方面，为学生搭建展示平台，锻炼其口头表达与演讲技巧，增强自信心与成就感。在准备演讲过程中，学生需系统整理思路、优化内容结构，从而提升逻辑思维与组织能力。另一方面，教师的评价反馈和学生间的讨论交流，能让学生及时发现自身不足，明确改进方向，促进自我反思与成长。同时，营造积极活跃的课堂氛围，激发学生思维活力，培养团队合作精神与竞争意识，推动学生相互学习、共同进步，为学生在数据可视化领域的深入学习和未来发展奠定坚实基础。总结与作业布置（5分钟）教师对整个任务三进行总结回顾，强调学生在梳理数据可视化发展现状和趋势过程中的关键发现、思维亮点以及在小组协作和展示交流中的经验与收获，同时指出存在的共性问题与改进方向。布置课后作业：要求学生寻找并分析至少三个不同行业的数据可视化实际案例，针对每个案例深入剖析其如何体现数据可视化在该行业中的发展现状，以及对未来趋势的启示。最后根据这些案例分析，撰写一篇综合性的文章阐述自己对数据可视化发展现状和趋势的进一步理解与认识，要求观点明确、逻辑清晰、案例分析详实。1.在总结环节，教师以简洁而全面的方式带领学生重温课程重点，帮助学生构建起关于数据可视化发展的系统性知识框架。在评价学生表现时，注重具体事例，让学生清楚知晓自己的优势与不足。2.布置作业时，详细解释作业任务，明确每个案例分析应涵盖的要点，为学生提供一些案例查找的途径和方法建议，如行业报告网站、专业数据可视化论坛等。同时，明确作业的格式规范和字数要求，告知学生评价作业的主要维度，如案例的典型性、分析的深度与合理性、对趋势理解的前瞻性等，引导学生高质量完成作业。1.学生认真聆听教师总结，积极回顾自己在活动中的表现，将教师的反馈内化为自我提升的动力，记录改进要点。2.接受作业任务后，学生积极行动，利用各种资源查找符合要求的案例。在分析案例过程中，深入挖掘其中关于发展现状和趋势的信息，结合所学知识进行思考和总结。撰写文章时，精心组织语言，确保文章结构合理、观点有说服力，通过作业加深对数据可视化发展的认识，提升分析和综合阐述能力。1.总结环节旨在帮助学生巩固知识、汲取经验教训，培养自我认知和反思能力，为后续学习奠定基础。2.课后作业通过实际案例分析，促使学生将课堂所学理论知识与实际应用相结合，进一步深化对数据可视化发展现状和趋势的理解。培养学生的信息搜集、分析和综合运用能力，以及书面表达能力，同时也为教师评估学生的学习成果提供更全面、深入的依据，引导学生持续关注行业动态，提升在数据可视化领域的素养。课后巩固1.布置课后时间作业，要求学生在接下来的一周内，每天抽出至少30分钟关注数据可视化领域的最新动态。可以通过浏览专业的数据可视化网站、订阅行业资讯邮件、关注相关领域专家或机构的社交媒体账号等方式获取信息。2.学生需记录至少五条有价值的信息，包括新出现的数据可视化技术或工具、行业内的创新应用案例、相关政策法规变化、市场需求动态以及专家对未来发展趋势的新观点等。在记录信息时，要详细注明信息来源、日期以及自己对该信息的简要分析。在课堂上向学生详细说明课后巩固作业的要求和目的，确保学生清楚了解如何获取信息、记录信息以及分析信息。在i博导建立一个线上交流班级学习群，鼓励学生在平台上分享自己获取的信息和分析，同时也可以在平台上提问和交流。教师定期在平台上查看学生的分享，及时给予反馈和指导，解答学生的疑问，对学生的积极表现给予肯定和鼓励，对存在的问题提出改进建议。学生按照教师要求，制定自己的课后学习计划，合理安排每天的30分钟时间进行信息收集。在收集信息过程中，积极运用各种渠道，拓宽信息来源，确保获取的信息具有多样性和时效性。认真记录信息，注重信息的完整性和准确性。在分析信息时，结合课堂所学知识和自己的理解，深入思考每条信息背后的意义和影响。课后巩固培养学生自主及关注行业动态的习惯，助其拓展知识、了解前沿。每日信息处理锻炼学生筛选、归纳与分析能力，提升学习主动性与自我管理能力。线上交流平台促进学生协作学习与知识共享，营造良好氛围。教师参与指导可保方向、解问题、增信心，还能依反馈调整教学，为学生数据可视化学习与发展提供支撑。反思诊改1.情境教学：以电商企业数据情境贯穿教学，从销售数据到多维度数据，再到行业应用与发展情境，让学生在真实场景中学习，体会数据可视化的实用性，提升解决实际问题的能力。2.多元教学法融合：融合项目式、启发式、情境式、互动式教学法。项目式学习培养团队协作与自主学习能力；启发式教学通过提问引导思考；情境教学提供真实背景；互动教学促进知识共享与交流。【问题】1.部分学生在预习环节对数据可视化概念的理解仅停留在表面，未能深入挖掘其内涵，导致在课堂初期的讨论中参与度不高，观点缺乏深度。2.在任务实践中，小组讨论时个别学生过于依赖他人，独立思考和分析问题的能力没有得到充分锻炼，影响团队整体效率。3.学生在选择可视化形式时，虽然能够列举常见形式，但对于一些复杂数据场景，不能准确判断最适合的形式，存在一定的盲目性。【改进】1.优化预习资料，增加更多概念解释的案例和深入浅出的讲解视频，引导学生深入思考。在预习问题设置上更加具有启发性，要求学生结合实际案例阐述对概念的理解，提高预习效果。2.教师在小组讨论时加强巡视和引导，鼓励每个学生发表自己的观点，并对学生的贡献给予及时肯定。对于过度依赖他人的学生，教师可以单独提问，引导其独立思考，并在课后给予针对性辅导。3.增加可视化形式选择的专项训练，提供更多复杂数据场景的案例分析，引导学生对比不同可视化形式在处理复杂数据时的优缺点，提高学生准确选择可视化形式的能力。同时，邀请企业专家分享实际项目中可视化形式选择的经验，拓宽学生视野。贵州电子商务职业技术学院《数据可视化》课程教案专业名称课程名称《数据可视化》课程学时72课时授课教师授课班级

教案－数据处理项目名称数据处理知识导图授课内容项目二数据处理授课类型授课日期学时数12授课班级授课地点教室+实训室教材及参考资料学校自编教材《数据可视化》学情分析知识技能基础学生在先前课程中已对数据处理的基本概念有初步认识，知晓数据处理在数据分析流程中的关键地位，也掌握了一定的计算机基础操作技能，如文件管理、软件基本功能使用等。然而，对于PowerBIDesktop这一专业数据处理工具，他们大多仅听闻其名，实际操作经验匮乏，对其丰富功能和强大应用潜力缺乏深入了解。在数据处理相关知识方面，虽了解部分理论，但在实际运用中，如面对复杂数据场景时准确选择合适处理方法、熟练运用各类函数和工具等，仍存在较大提升空间。认知实践能力此阶段的学生正处于从理论学习向实践应用过渡的关键时期，思维活跃且对新鲜事物充满好奇心，具备一定逻辑思维能力，能够理解数据处理中的基本逻辑关系。但在将理论知识转化为实际操作时，往往缺乏系统性和连贯性的思维方式，容易忽视数据处理各环节间的内在联系，导致在处理实际问题时难以制定全面、高效的解决方案。实践经验的相对不足使得他们在面对复杂数据处理任务时，可能出现操作不熟练、方法选择不当等问题，影响数据处理的准确性和效率。学习特点学生具有较强的自主学习意愿和能力，能够借助网络资源、教材等渠道主动获取知识，但在学习过程中，对于抽象理论知识的学习可能存在畏难情绪，更倾向于通过具体案例和实践操作来理解和掌握知识。在团队协作方面，他们渴望与同伴交流合作，具备一定团队协作意识，但在团队中明确分工、高效沟通和协同解决问题的能力有待进一步培养。同时，学生在学习过程中，可能因个体差异导致学习进度和掌握程度有所不同，部分学生可能需要更多的指导和练习来巩固所学知识。教学目标素质目标1.具备严谨的数据处理态度，切实注重数据的准确性和完整性；2.具备敏锐的数据敏感度洞察力，能够从数据中精准发现潜在的问题和价值；3.拥有创新的思维能力，积极尝试探索更高效的数据处理方法和技巧；4.具备正确的数据价值观，充分认识到数据处理在决策中的重要性，确保数据的合理使用。知识目标1.了解新建度量值、新建列、新建表的方法，掌握在PowerBIDesktop中进行这些操作的步骤；2.掌握转换数据的方法，包括重复数据去重、数据清洗、筛选数据、数据类型转换以及使用函数进行转换等操作；3.熟悉处理数据列的方法，如添加列、重命名列、删除列与排序列、筛选列以及分组列等；4.了解处理数据表的方法，包括表格转置、反转行、对行进行统计、移动行以及转换为列表等操作。能力目标1.能够采用不同方法完成新建度量值、新建列和新建表的操作；2.能够运用PowerBIDesktop进行数据的转换和处理，包括对数据进行去重、清洗、筛选、类型转换等操作；3.能够熟练处理数据列，如添加、重命名、删除、排序、筛选和分组列等；4.能够对数据表进行有效的处理，如进行表格转置、反转行、统计行数、移动行和转换为列表等操作；5.具备发现和避免数据处理误区的能力，能够保证数据处理的准确性和可靠性。教学重难点教学重点与解决策略重点：掌握PowerBI中数据处理的全流程操作及相关知识体系，包括新建各类数据元素（度量值、列、表）、转换与处理数据（涵盖去重、清洗、筛选、类型转换、函数应用等多方面操作以及数据列和表的处理），理解数据处理的原则、适用场景、意义，并能避免常见的数据处理误区。解决策略：1.情境任务驱动学习创设如企业直播数据复盘、商品数据处理等真实情境，将教学内容分解为具体任务，如创建数据元素任务中的新建度量值、列、表活动，转换与数据处理任务中的各类数据操作活动。让学生在完成任务过程中熟悉数据处理流程，掌握操作技能，体会不同操作在实际业务中的应用。2.多样化教学方法融合运用案例教学，通过直播间转化数据、商品库存与单价数据等案例，详细讲解操作步骤和原理，使学生直观理解数据处理方法。结合知识讲解，在案例中渗透数据处理的原则、适用场景、意义等理论知识，如在新建度量值案例中强调准确性原则，在数据筛选案例中说明适用场景。3.实践操作与理论深化并重安排大量实践操作环节，让学生在PowerBIDesktop中实际进行数据导入、各种数据元素创建、数据转换与处理等操作，在实践中巩固技能。同时，设置知识延展部分，对数据处理的理论知识进行系统梳理和深化，帮助学生从更高层次理解数据处理的本质和价值。4.互动评价促进提升组织小组协作学习，促进学生间的交流与合作，共同解决问题，培养团队协作能力和数据分析思维。实施任务评价，从学生自评、组内互评和教师评价多维度考核学生学习成果，通过评价反馈让学生认识不足，调整学习策略，提升数据处理能力，避免陷入数据处理误区。教学难点与解决策略难点：将数据处理知识技能与复杂业务场景有效融合，保障数据处理的精准性、高效性及业务适配性。学生虽能掌握数据处理操作，但在真实业务场景中，难以精准判断并运用合适方法解决问题，如不知如何依业务目标选择函数转换数据、确定数据列和表的处理方式，导致处理结果不准或效率低，无法满足企业分析需求。解决策略：1.案例剖析与实践强化提供多行业真实案例，如电商销售、制造业生产数据处理案例，引导学生分析业务逻辑，依据目标确定处理步骤与方法，通过实践掌握相关操作及对结果的影响，增强知识与业务联系，提升灵活运用能力。同时，设置不同难度实践任务，从简单到复杂，帮助学生积累经验，灵活应变。2.逻辑原理深度阐释教学不单讲操作，更深入剖析背后业务逻辑与处理原理，如解释筛选条件对结果的影响，以实例强调处理原则对准确性、高效性的重要性，如新建度量值时展示错误案例，引导学生严谨对待，确保处理精准合理。3.小组协作与项目实践开展小组合作项目，如企业多源数据整合分析，成员分工负责各环节，通过协作交流拓宽思维，从整体流程考虑处理问题，提高与业务需求的契合度。在项目学习中，要求学生全流程操作，培养独立思考与综合解决问题能力，适应实际业务情境。教学方法项目式学习法、启发式教学法、情境教学法、互动教学法等。教学准备学生课前预习内容学生在课前应通过浏览教材目录了解整体框架与学习目标，查阅资料熟悉PowerBI基本功能和界面，学习数据处理相关概念术语，并尝试理解教材中的示例数据及其用途，为课堂学习做好准备。教学环境准备多媒体计算机、网络机房。教学资源准备1.自编《数据可视化》教材及配套资源（如课件、教学案例等）。2.任务操作：数据处理相关任务资料；同步训练：数据处理相关任务资料。教学评价基于学生在本任务中学习、探究、训练的课堂表现及完成结果，参照如下考核内容进行评分。其中非技术考评每条考核内容分值5分，共20分；技术考评总分共80分。学生总得分=30%×学生自评得分+70%×教师评价得分。类别考核项目考核内容及要求学生自评30%教师评价70%技术考评完成质量1.创建数据元素。（50分）2.转换与处理数据。（50分）非技术考评态度1.学习态度认真、细致、严谨，讨论积极，踊跃发言。（5分）纪律2.遵守纪律，无无故缺勤、迟到、早退现象。（5分）协作3.小组成员间合作紧密，能互帮互助工作。（5分）文明4.合规操作，不违背平台规则、要求。（5分）总计总得分教学实施过程教学环节教学内容教师活动学生活动设计意图课前学习1.初步认识PowerBI在数据处理中的作用及基本操作界面。2.了解数据元素中度量值和列的概念，以及它们在数据分析中的意义。3.熟悉教材中关于新建度量值和新建列所涉及的案例数据及相关背景知识。1.提供预习资料上传PowerBIDesktop操作指南（文档或视频），标注关键功能区及按钮用途，如数据导入、视图切换等。整理度量值和列概念解释文档，清晰阐述定义、区别及在数据分析中的作用。发放案例背景资料，说明数据来源及在企业业务中的用途。2.布置预习任务并引导思考要求学生依操作指南探索软件，记录问题。让学生理解概念后举例说明，并思考案例数据相关问题及解决方式。培养学生科学态度、探索精神、职业操守和价值观，提升素养与能力，助其成为德才兼备人才。1.自主学习资料学习操作指南，练习软件基本操作，熟悉功能布局。研读概念文档，标注重点并拓展学习，记录理解与疑问。阅读案例资料，分析数据，思考问题及解决思路，形成笔记。2.小组交流讨论组织小组分享学习心得与问题，交流软件操作技巧、概念理解及案例分析思路。探讨疑难问题，整理问题清单待课堂解决。1.培养自主学习能力。让学生自主接触新知识，获取信息，养成独立学习习惯，提升信息技术自主学习素养。2.激发学习兴趣与主动性。关联实际布置任务，使学生感受知识实用性，激发学习兴趣与主动探索精神。3.提高课堂学习效率。课前熟悉软件与概念，减少课堂学习障碍，使课堂教学更具针对性。课堂实施（第一节）创设情境，明确任务（10分钟）介绍企业数据处理的重要性及应用场景，引入项目中的直播业务数据处理任务，明确任务一（创建数据元素）里活动1（新建度量值）和活动2（新建列）的具体要求，包括相关指标计算和数据标注等内容。教师先以案例讲述数据处理在商业环境中的关键意义，展示各行业应用场景以激发学生兴趣。接着详细介绍企业直播业务情况及数据特点，使学生理解任务背景。最后结合情境阐述活动1和活动2的任务要求，解释计算指标和新建列的意义，引导学生思考任务目标，为后续学习做铺垫。教师在讲解数据处理知识时，通过案例阐述其商业意义、介绍企业业务与任务要求，并融入思政元素，如职业道德、爱国情怀、团队合作精神、科学态度等，为学生后续学习铺垫，提升综合素质。学生聆听商业应用场景案例，思考数据处理价值并记录感兴趣案例，观察直播数据示例初步分析。了解项目情境后，思考直播数据处理重要性，明确任务要求时专注记录关键内容，积极与教师互动提问，确保理解任务，为实施任务做好准备。旨在激发学生学习兴趣与动力，让学生感受数据处理的实际价值，增强学习积极性。建立知识与实际联系，使学生理解数据处理在企业运营中的作用。明确学习目标与任务导向，提升学习效率，同时培养学生问题解决与分析能力，为深入学习奠定思维基础。任务实践，技能提升（50分钟）教师对任务一“创建数据元素”中的活动1“新建度量值”和活动2“新建列”进行详细的实操演示与讲解，包括在PowerBI中针对直播转化数据进行相关操作的完整流程，涉及数据导入、运用DAX公式编辑器和快度量值按钮新建度量值、在PowerQuery编辑器中添加自定义列和条件列等具体操作，以及每种操作的原理、适用场景和注意事项，确保学生理解并掌握如何根据业务需求准确地创建数据元素，为后续数据分析和可视化奠定基础。教师在PowerBIDesktop软件中打开相关直播转化数据文件，边操作边讲解活动1新建度量值的步骤。详细展示DAX公式编辑器的使用方法，如输入计算曝光－观看率（人数）和商品点击－成交转化率（人数）的公式，解释公式中函数和字段的含义，以及如何根据数据逻辑确定计算方式。演示利用“快度量值”按钮新建度量值的操作过程，对比两种方法的特点和适用情况。在讲解活动2新建列时，同样在软件中进行操作演示，包括添加自定义列计算商品点击－成交转化率（人数），设置条件列标注成交人数达标情况，讲解操作过程中的关键要点，如自定义列公式的编写规则、条件列中函数的运用等，同时强调数据准确性和格式一致性的重要性，引导学生理解如何通过新建列对原始数据进行进一步加工处理，以满足特定的分析需求。教师在PowerBIDesktop软件中操作演示直播转化数据处理过程，融入思政元素，如培养严谨科学精神与职业道德，助力学生掌握数据加工技能，提升专业素养与综合能力，以适应时代发展需求。学生跟随教师的演示操作，仔细观察软件界面上的每一个步骤，记录教师讲解的重点内容，包括操作步骤、公式编写、函数使用等关键信息。在教师演示过程中，积极思考每个操作背后的原理和目的，如为什么要这样计算转化率，条件列的设置如何反映业务需求等。对于不理解的地方及时提问，与教师和同学进行互动交流，确保对操作流程和原理的清晰理解。同时，尝试在自己的电脑上模仿教师的操作，进行实践练习，熟悉新建度量值和新建列的操作方法，通过实际操作加深对知识的掌握，逐步提高数据处理技能。通过教师的实操演示和详细讲解，将抽象的数据处理概念和操作转化为直观的视觉和实践体验，帮助学生更好地理解和掌握新建度量值和新建列的技能，降低学习难度。让学生在观察和实践过程中，深入理解数据处理操作与业务分析之间的紧密联系，培养学生的数据分析思维和实际动手能力。引导学生积极提问和互动交流，营造良好的学习氛围，促进学生对知识的吸收和掌握，为学生能够独立运用这些技能进行数据处理和分析奠定坚实基础，提高学生在实际工作中解决数据处理问题的能力。头脑风暴，分组讨论（20分钟）围绕如何优化直播数据处理中新建度量值和新建列的操作，以提高数据分析效率和准确性为主题展开讨论。包括回顾活动1、2中不同类型数据（如直播间曝光人数、观看人数、成交人数等）在创建度量值和列时的计算逻辑、适用函数及操作技巧，探讨在不同业务场景下（如评估直播效果、分析商品销售趋势等）这些操作如何更好地满足需求，以及如何避免常见错误（如公式编写错误、数据类型不匹配等），从而深入理解并熟练掌握相关操作步骤和要点。教师提出讨论话题，如“在直播数据处理中，如何根据不同的分析目的选择最合适的新建度量值和新建列方法？”引导学生思考。在讨论过程中，教师巡视各小组，适时参与小组讨论，倾听学生观点，针对学生的疑问进行解答，如解释某些复杂函数在特定场景下的应用原理，纠正学生对操作要点的错误理解。同时，鼓励学生从不同角度思考问题，分享实际操作中的经验和困惑，引导小组间相互学习，激发学生的创新思维，推动讨论深入进行。教师提出直播数据处理讨论话题，在引导学生思考、答疑解惑、鼓励分享交流的过程中，融入思政元素，如培养学生严谨认真、团结协作、勇于创新的精神品质，助力学生提升数据处理能力与综合素养，以适应时代发展需求并担当社会责任。学生分组后，围绕话题展开积极讨论。小组成员依次分享自己在活动1、2实践操作中的体会，如新建度量值时如何根据数据关系确定计算方式，新建列时如何根据业务需求编写自定义公式等。针对教师提出的问题，结合所学知识和实践经验，各抒己见，共同探讨优化方案，如讨论在分析不同直播间的销售转化率时，如何灵活运用函数和数据处理技巧，使结果更具参考价值。在讨论过程中，认真记录其他成员提出的新观点和新思路，反思自己的操作过程，对不理解的地方及时向教师或其他同学请教，通过互动交流加深对操作步骤和要点的理解。通过分组讨论，促进学生之间的思想碰撞和经验分享，培养学生的团队协作能力和沟通交流能力。让学生在讨论中从不同视角深入理解新建度量值和新建列的操作步骤及要点，拓宽思维方式，提高解决实际问题的能力。引导学生反思自己的操作实践，发现并解决存在的问题，加深对知识的掌握程度，同时激发学生的创新意识，鼓励学生探索更高效、准确的数据处理方法，为今后独立进行复杂的数据处理工作积累经验。总结与作业布置（10分钟）全面回顾活动1新建度量值与活动2新建列的核心知识，涵盖操作步骤、公式运用、函数功能等方面，深入剖析数据处理原则在其中的体现，详细阐述其与实际业务需求的紧密关联，包括如何助力企业决策等，同时精心布置课后作业，要求学生运用所学知识对新给定的数据进行相关处理操作，并深入思考实际应用中可能面临的问题及应对策略，以此巩固和拓展所学内容。教师运用PPT或再次在软件中操作演示，详细且系统地回顾重点知识，如新建度量值时DAX公式的编写要点、快度量值的使用技巧，新建列时自定义列与条件列的操作细节，结合实际案例生动地讲解数据处理原则在各操作中的应用及意义，清晰地联系业务场景，如直播业务中如何通过这些操作评估效果、制定策略。在作业布置上，明确任务要求，为学生提供清晰指引，指导学生分析数据与业务需求以确定操作方法，鼓励学生在作业中积极探索不同解决方案，培养创新思维与问题解决能力。教师通过PPT或软件操作演示回顾重点知识，结合案例阐释数据处理原则及业务应用，明确作业要求，指导学生分析数据与业务需求，鼓励创新，同时融入思政元素，培养学生严谨负责、探索创新精神，提升其数据处理与问题解决能力，为学生未来职业发展和社会贡献奠定基础。学生认真跟随教师回顾总结，对照笔记仔细梳理知识脉络，深入理解公式函数的逻辑与应用，积极反思自己在课堂操作中对数据处理原则的遵循情况，结合业务分析深入思考所学知识的应用价值。在作业环节，学生专注聆听任务要求，详细记录作业要点，对于疑惑之处及时请教教师，充分准备好所需工具和数据，认真规划作业完成步骤，在课后积极投入实践，努力运用所学知识解决问题，在实践中不断提升数据处理能力，同时培养自主学习与思考能力。通过系统回顾与总结，强化学生对重点知识的理解与记忆，帮助学生构建完整的知识体系，为后续学习筑牢基础。作业布置旨在为学生提供独立实践平台，培养其自主学习与实践操作能力，满足不同层次学生的学习需求，激发学生潜能。强调知识与业务的联系及在作业中应用，促进学生将知识迁移至实际场景，培养数据分析思维与业务分析能力，提升学生在实际工作中运用数据处理知识解决问题的能力，为未来职业发展做好充分准备。课后巩固1.提供拓展学习资料，如相关数据分析案例集、数据处理技巧文章或在线教程，加深学生对数据处理知识的理解。2.布置拓展练习任务，包括复杂业务场景下的数据处理问题，要求学生运用所学方法解决并分析结果。3.利用线上交流学习平台，供学生分享课后作业完成过程中的经验、遇到的问题及解决方案，促进学生间的相互学习。1.筛选并上传与课程内容紧密相关且具有一定难度梯度的拓展学习资料至学习平台，方便学生自主下载学习，资料内容包含不同行业实际数据分析案例及深入的数据处理技术讲解，帮助学生拓宽视野。2.设计拓展练习题目，涵盖多种业务情境下的新建度量值、新建列及数据处理综合应用，明确任务要求和评价标准，引导学生深入思考和实践，提升数据处理能力。3.定期参与线上交流平台的互动，及时回复学生的问题，对学生分享的经验和解决方案进行点评和总结，引导学生正确的思考方向，鼓励创新思维，促进知识共享和共同进步。1.自主下载拓展学习资料，认真研读案例集，分析其中的数据处理思路和技巧，结合所学课程内容进行对比学习，加深对数据处理知识的理解和应用能力，同时学习在线教程中的新知识，拓宽知识面。2.独立完成拓展练习任务，仔细分析题目给定的业务场景和数据要求，运用课堂所学方法和自主学习的技巧进行数据处理操作，计算相关指标，新建必要的数据列，对结果进行深入分析，形成书面报告或总结，锻炼解决复杂问题的能力。3.在完成作业后积极参与线上交流平台的讨论，分享自己的作业完成经验、遇到的困难及解决办法，同时学习其他同学的优秀经验，反思自己的不足，积极向教师和同学请教问题，共同提高数据处理水平。1.丰富学习资源，满足不同层次学生的学习需求，帮助学生进一步深入理解数据处理知识，通过案例学习提升学生在实际业务场景中的数据分析和处理能力，培养学生自主学习和终身学习的意识。2.拓展练习任务旨在让学生在复杂情境中灵活运用所学知识，提高学生解决实际问题的能力，培养学生的创新思维和逻辑分析能力，同时通过书面报告或总结的撰写，锻炼学生的书面表达能力和数据解读能力。3.线上交流平台的设立促进学生之间的交流与合作，培养学生的团队学习精神和沟通能力，通过分享和互动，学生能够从不同角度理解问题，拓宽思维方式，及时解决疑惑，巩固所学知识，营造良好的学习氛围，提升学习效果。教学环节教学内容教师活动学生活动设计意图课前学习1.全面复习任务一中活动1、2涉及的新建度量值和新建列知识，包括操作细节、函数运用及适用场景等，通过实例强化理解。2.初步引入活动3新建表概念，展示手动和公式创建表的操作示例，阐释其在数据整合与分析中的作用。3.提供知识延展模块中创建数据元素的原则、适用场景和意义等理论框架，助力学生构建整体知识认知。1.制作复习资料，以文档或视频形式呈现活动1、2重点，突出易错点，设计练习题并依完成情况了解学情。2.准备活动3预习资料，含操作指南、对比分析及案例，发布并设引导问题激发学生兴趣。4.梳理知识延展预习内容，以图表或导图展示要点关系，发布大纲与资料链接，安排线上答疑引导思考。培养学生自主学习与问题解决能力，同时注重学科知识与思政教育的有机融合，引导学生树立正确的学习态度和价值观，助力学生全面发展。1.依据复习资料回顾活动1、2，梳理操作步骤，练习重点难点，完成习题记录问题。2.预习活动3，阅读指南并实操，体会创建表差异，结合案例思考应用，回答问题整理疑问。3.浏览知识延展预习内容，通过多种方式理解理论知识，记录理解与疑问，形成预习笔记。1.巩固活动1、2知识，为后续学习打基础，培养学生复习与总结能力。2.预习活动3激发学习兴趣，引导理论联系实际，为课堂深入学习做准备。3.预习知识延展模块降低理论学习难度，培养学生自主学习、思考与合作交流能力，提升综合素养。课堂实施（第二节）创设情境，明确任务（10分钟）结合企业直播业务阐述新建表在数据分析中的必要，介绍活动3新建表的手动与公式创建任务及目标，即整合直播数据、优化管理分析以提升直播效果。通过讲述企业直播业务的数据难题与展示混乱案例引入情境，提出问题引导学生思考新建表的作用。准备好软件及示例数据后，结合业务需求详细阐述活动3新建表任务，包括手动创建表时准确说明字段确定、数据类型选择的要点，以及公式创建表时深入分析业务需求并清晰解释公式编写中函数、参数意义与业务逻辑关系，让学生明确任务目标及操作流程。认真聆听业务数据困境与案例，积极思考数据整合方法及与业务目标关联，对引导问题给出想法。准备好学习工具，跟随教师讲解，专注观察手动和公式创建表的演示，记录关键要点与逻辑关系，标记疑问，理解任务目标，为实践做好准备。借助真实业务情境让学生体会新建表的实际意义，激发学习兴趣与主动性。教师详细讲解与演示，帮助学生掌握新建表操作技能，培养数据分析思维与解决实际问题能力，引导学生将理论知识应用于直播业务提升，为后续实践奠定基础。任务实践，技能提升（40分钟）聚焦活动3中新建表任务，涵盖手动创建表（如字段设定、数据类型选择）与公式创建表（依据业务逻辑运用DAX函数编写公式）的操作知识，以企业直播业务数据为依托，让学生学会运用这些方法进行直播数据整合与分析所需表的创建，掌握新建表制作流程和关键技能。教师运用PowerBIDesktop及直播业务数据实操演示，手动创建表时细致讲解字段与数据类型确定要点，公式创建表时深入剖析函数运用及逻辑关系，操作中强调易错点与注意事项，引导学生理解操作背后业务意义，助力学生掌握新建表技能。培养学生严谨的学习态度、逻辑思维能力以及对知识的实际应用能力，使其在学习过程中树立精益求精的工匠精神和探索创新的科学精神，更好地适应数字化时代的数据处理需求，为未来的职业发展奠定坚实基础。学生专注观察教师演示，记录操作步骤、函数使用及逻辑关系，同步在电脑上模仿操作，积极思考业务意义，遇问题先自主思考再请教教师，通过反复练习熟练掌握新建表流程与方法，提升数据处理实操能力。教师演示将抽象变具象，降低学习难度，帮助学生直观掌握新建表技能，培养数据分析思维与动手能力。学生实践可加深理解记忆，提升独立操作与解决问题能力，为实际工作数据分析奠定基础。展示作品，任务评价（30分钟）学生将在活动3中创建的直播业务相关数据表提交至在线教学平台，教师对提交结果进行查看与抽样点评，涉及对学生新建表的准确性、完整性、合理性以及创新性等方面进行评价，通过评价反馈帮助学生发现问题、改进方法，加深对新建表任务的理解与掌握。教师登录在线教学平台，逐一查看学生提交的作品，重点关注表的结构设计、数据填充情况以及是否满足直播业务分析需求。随机抽取部分学生作品进行详细点评，指出作品中的优点，如合理的字段选择、巧妙运用公式实现特定计算等，同时针对存在的问题，如数据类型错误导致计算偏差、字段缺失影响分析全面性等，给予针对性的改进建议，引导学生正确认识自己的作品，鼓励学生积极改进，提升数据处理能力。培养学生正确的自我认知，激发改进动力，提升数据处理能力，塑造严谨的科学态度和精益求精的工匠精神，助力学生在数据领域扎实成长，更好地适应数字化时代对人才的要求，增强学生的社会责任感和职业素养，为未来发展筑牢根基。完成任务后自查无误上传作品。认真听点评，被点评者记录优劣思考改进，未被点评者借鉴经验反思问题，积极交流汲取长处优化作品，提高数据处理水平。提供成果展示机会，帮助教师了解学情。教师点评促学生自知不足明确方向，激发学习动力。学生交流培养竞争合作意识，共享知识共同进步，提升数据处理与业务分析能力，为后续奠基。总结与作业布置（10分钟）回顾活动3新建表的实操演示关键步骤，包括手动创建表的细节与公式创建表的逻辑，等重点内容。在实训平台布置作业，要求学生运用所学新建表知识处理新的直播业务数据场景，作业涵盖基础操作巩固与拓展应用，需体现对数据处理原则的理解与运用。通过展示操作截图或再次演示部分关键操作，系统回顾活动3要点，强调易错点与重要概念。详细讲解知识延展原则在新建表及后续数据处理中的应用意义。在实训平台明确作业任务，提供清晰的数据要求与操作指引，如规定数据来源、需创建表的类型及应遵循的数据处理原则，对学生作业疑问及时解答，引导学生正确理解任务要求，鼓励创新思维与方法应用，培养学生解决实际问题能力。在实训平台明确作业任务并提供指引，解答疑问，鼓励创新，培养学生解决实际问题能力，同时融入思政元素，培养学生严谨认真、勇于创新的态度，助力学生全面发展，以更好地适应未来职业需求和社会发展。跟随教师回顾，对照笔记查漏补缺。认真阅读实训平台作业要求，分析新数据场景，确定作业思路，运用所学方法独立完成作业，过程中注意遵循数据处理原则，积极思考如何优化表结构与数据处理流程，完成后检查作业准确性与完整性，总结经验教训，提升数据处理技能。强化学生对活动3实操理解记忆，构建完整知识链。作业布置巩固所学，使学生在新场景中灵活运用知识，提升实践操作能力，加深对数据处理原则的理解与应用，培养学生在实际业务数据处理中的问题解决能力与创新思维，为后续深入学习或实际工作积累经验。课后巩固提供拓展学习资料，如包含复杂业务场景下新建表及数据处理技巧的案例分析文档、进阶的数据处理教程视频等，布置综合性实践作业，要求学生运用所学知识分析复杂直播业务数据，同时设置线上交流平台供学生分享作业经验与问题。筛选并上传高质量拓展资料，明确实践作业任务与要求，包括设定具体业务问题及期望成果形式，定期参与线上交流，对学生分享内容点评反馈，引导深入思考，对共性问题集中解答，提供思路与方法指导，鼓励创新实践。下载学习拓展资料，深入研究案例与教程，完成综合性实践作业，过程中总结经验与困难，在交流平台积极分享成果、提问求助，借鉴他人经验改进自己作业，持续提升数据处理与分析能力。拓展学习资料加深学生对知识理解，提升应用能力。实践作业培养综合运用与解决实际问题能力，强化知识迁移。线上交流促进合作学习与经验共享，培养团队协作与沟通能力，全面巩固提升学生数据处理水平。教学环节教学内容教师活动学生活动设计意图课堂实施（第三节）课程回顾，引入新知（15分钟）简要回顾前两节课中任务一活动1、2、3的主要操作内容，如新建度量值、新建列和新建表的