教案20 电商平台店铺销售数据集维度探索

厦门电子职业中专学校教案纸第1页学科数据分析与可视化第四章分析电商平台店铺销售数据电商平台店铺销售数据集维度探索检查授课班级授课时数2教具计算机、投影仪多媒体教学网络授课时间教学方法授课、投影仪演示及上机操作教学目的1.理解数据集的基本属性，包括行数、列数、数据类型、缺失值情况。2.掌握数值型数据的统计量分析方法，如平均值、标准差、最大值、最小值和四分位数。3.了解不同类型数据（数值型、分类型、文本型、日期型）的数据处理方法。4.培养学生使用Python及相关库（如pandas）进行数据探索的能力。5.提高学生分析和解释数据的能力，能够从数据中发现问题和规律。6.训练学生处理和清洗数据的能力，为进一步的数据分析做准备。7.培养学生的数据分析意识，认识到数据在现代经济活动中的重要性。8.通过实际案例分析，增强学生解决实际问题的能力，提升职业素养。9.强调数据的客观性和公正性，培养学生的科学精神和职业道德。教学重点和难点重点：1.数据集的基本属性分析。2.数值型数据的统计量分析方法。3.不同类型数据的处理方法。难点：1.数据集属性的深入理解和分析。2.数值型数据的统计量分析及其实际应用。3.不同类型数据的处理和应用。复习提问1.请简述数据集的基本属性包括哪些内容？2.我们在进行数据分析时，为什么要关注数据中的缺失值情况？3.请举例说明数值型数据常用的统计量分析方法有哪些？教学内容、方法、过程和板书设计教学追记【复习引入】引入：在当今数字化迅猛发展的时代，电商平台的销售数据已然成为企业运营和市场竞争的重要指标。这些数据不仅反映了市场的需求和趋势，也为企业提供了宝贵的决策依据。深入了解电商平台销售数据的背景，意味着我们能够更全面地把握市场动态，精准地洞察消费者需求，从而在激烈的市场竞争中占据有利地位。同时，这些数据的意义更在于，它们揭示了市场增长的潜力，为企业提供了无限的可能性。因此，对电商平台销售数据的深入研究和分析，对于任何希望在数字时代取得成功的企业来说，都是不可或缺的。【新课教学】电商平台店铺销售数据集维度探索1.查看数据集当前的总体情况，如：行数、列数、数据类型（数值、分类、文本、日期等）、缺失值情况等()部分运行结果如下：教案纸附页第2页教学内容、方法、过程和板书设计教学追记通过info函数，我们获得了以下信息：Class:该数据集的类型是DataFrame。Index:该数据集有9921行记录。Columns:共24个维度的数据。Non-nullvalues:大部分数据维度中非空值的数量都是9921，没有缺失值。Dtypes:知道了每一列数据维度的数据类型。2.了解部分数值型维度的统计量情况运行结果如下：教案纸附页第3页教学内容、方法、过程和板书设计教学追记通过describe函数，我们获得了以下信息：该数据集中，通过筛选字段得到的结果中的统计量指标，我们获得了四个维度数据的平均值、标准差、最大值、最小值以及四分位数，对这些数据维度的数据分布有了进一步的了解。通过describe函数，我们获得了以下信息：该数据集中，通过筛选字段得到的结果中的统计量指标，我们获得了四个维度数据的平均值、标准差、最大值、最小值以及四分位数，对这些数据维度的数据分布有了进一步的了解。3.查看不同类型数据的整体情况data.select_dtypes(include='number')运行结果如下：教案纸附页第4页教学内容、方法、过程和板书设计教学追记data.select_dtypes(include='object').head()#筛选object类型的数据运行结果如下：data.select_dtypes(include='datetime')#筛选时间类型的数据运行结果如下：教案纸附页第5页教学内容、方法、过程和板书设计教学追记 通过将select_dtypes的参数设置为number、datetime、object，我们获取了所有对应类型的数据维度，我们还可以发现，年、月、日、星期等在之前章节生成的数据维度的数据类型都是数值型。以上信息能够让我们在之后使用这些数据时更有把握。【课堂拓展】为了加深学生对不同类型数据处理方法的理解，通过一个实际案例来展示如何对电商平台销售数据进行清洗和预处理。首先，我们需要识别和处理数据中的缺失值、异常值、重复值等问题，以确保数据的准确性和可靠性。1.缺失值处理-识别缺失值：通过检查数据集中的空值或NaN值，确定哪些数据维度存在缺失值。-处理缺失值：根据数据的特性和业务背景，选择合适的缺失值处理方法，如填充、删除或插值等。-验证处理效果：对处理后的数据进行检查，确保缺失值问题已得到解决，并没有引入新的数据质量问题。教案纸附页第6页教学内容、方法、过程和板书设计教学追记2.异常值处理-识别异常值：通过观察数据分布或使用统计方法（如箱线图、IQR等）识别异常值。-处理异常值：根据数据的特性和业务背景，选择合适的异常值处理方法，如删除、替换或缩放等。-验证处理效果：对处理后的数据进行检查，确保异常值问题已得到解决，并没有对数据分布产生过大影响。【课堂小结】通过今天的课程，我们深入探讨了电商平台销售数据的维度探索与数据清洗方法。首先，利用pandas库对数据集进行了初步的探索，了解了数据的整体情况、数据类型的分布以及部分数值型维度的统计量情况。接着，学习了如何筛选不同类型的数据，以便在后续的分析中更有针对性地处理。在数据清洗环节，重点讨论了缺失值和异常值的处理方法，并强调了验证处理效果的重要性。这些技能和方法对于任何从事数据分析或数据挖掘工作的同学来说，都是至关重要的。此外，通过实际案例展示了如何应用所学知识对电商平台销售数据进行清洗和预处理。这个过程中，不仅学会了如何识别和处理数据中的缺失值和异常值，还了解了数据清洗的基本原则和步骤。这些实践经验将