教案30 分类分析结果进行展示

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五章电商平台店铺分析结果展示及调优分类分析结果进行展示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.理解客户消费能力分析的重要性。2.掌握数据分组和聚合的基本方法。3.学会使用Python进行数据预处理和分析。4.掌握基本的图表绘制方法，如饼图和柱状图。5.提高数据分析能力，能够通过数据发现问题并提出解决方案。6.提升数据可视化技能，能够清晰、准确地展示数据分析结果。7.培养团队合作能力，通过小组讨论和协作完成分析任务。 8.培养学生的社会责任感，理解数据分析在社会经济中的应用。9.增强学生的创新意识，鼓励在数据分析中探索新方法和新思路。教学重点和难点重点：1.数据分组和聚合的方法。2.数据预处理和分析的流程。3.图表绘制的技巧。难点：1.数据预处理中的错误处理和数据清洗。2.图表的准确表达和美观设计。复习提问1.上节课我们学习了数据清洗和预处理的方法，哪位同学能分享一下在进行数据清洗时，你遇到了哪些挑战，又是如何解决的？教学内容、方法、过程和板书设计教学追记【复习引入】引入：介绍课程内容和目标，学生回顾上节课内容。首先，我们将通过一个实际的电商平台店铺分析案例来展示如何运用数据分析与可视化的技能。这个案例将涵盖从数据收集、预处理、分析到结果展示的全过程，以便学生能够深入理解并掌握数据分析的实用技巧。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【新课教学】分类分析结果进行展示在第四章任务三中，我们获取了客户的划分层级后，需要通过图形对客户的消费能力进行展示，此时，我们可以通过创建辅助列来生成我们所需要的绘图数据。代码如下：zhanshi=rfm_data['划分结果f_datam_data'.split()].groupby(by='划分结果')aa=zhanshi.agg({'f_data':'count','m_data':'sum'})bb=aa.reset_index()bbbb['m_data']=bb['m_data'].round(2)bb.columns=['客户等级','该层级客户人数','该层级客户总消费额度']bb['人数占比']=bb['该层级客户人数'].apply(lambdax:x/sum(bb['该层级客户人数']))bb['消费额度占比']=bb['该层级客户总消费额度'].apply(lambdax:x/sum(bb['该层级客户总消费额度']))bb.sort_values(by='该层级客户总消费额度',ascending=False,inplace=True)bb['累计销售额']=bb['该层级客户总消费额度'].cumsum()bb['该层级客户总消费累计百分比']=(bb['累计销售额']/sum(bb['该层级客户总消费额度']))*100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经过以上步骤的操作后，我们绘制饼图来展示各层级客户的消费贡献情况，通过帕累托图展示客户的价值比重。代码如下：plt.figure(figsize=(12,6))plt.pie(bb['该层级客户人数'],autopct='%.2f%%')#设置数值的显示格式plt.title('各层级客户销售额占比情况')plt.show()代码运行结果如下：如图所示，饼图中显示了四个部分的数据占比。其中，“销售额”占据了最大的份额为21.27%，其次是占了18.55%。接下来是占了10.38%，最小的部分只占了1.17%。图中结果缺失了具体的数据信息，只有百分比，缺少具体的客户层级名称。接下来我们通过折线图与组合图的搭配，展示客户销售情况的帕累托图。代码如下：plt.figure(figsize=(16,8))plt.title('各层级客户总消费额度占比')plt.xlabel('客户等级')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plt.bar(bb['客户等级'],bb['该层级客户总消费额度'])plt.twinx()#在次坐标轴上绘制折线图plt.plot(bb['客户等级'],bb['该层级客户总消费累计百分比'])plt.show()代码运行结果如下：如图所示，图中柱状图展示的是各层级客户总消费额度占比，x轴有7个柱子，分别代表7种不同等级的客户，y轴是百分比。重要价值客户的占比最大，重要保持客户最少，此外没有更多的信息。总的来说，大部分的图中没有给出具体的类别信息，也没有标注出坐标轴的名称，各类数据组的标签映射不全面，也没有给出任何标记或注释来说明其具体含义。因此，我们无法确定大部分图中数据代表了什么意思或者它所对应的实际数值是多少，需要通过添加标签和映射进行优化。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【课堂拓展】一、处理缺失值缺失值是数据清洗中常见的问题。处理缺失值的方法有很多种，比如删除含有缺失值的行或列、用均值、中位数、众数等统计量填充缺失值、使用机器学习算法预测缺失值等。具体选择哪种方法，需要根据数据的实际情况和分析目的来决定。二、处理异常值异常值是指与大多数数据点的值差异较大的数据点。处理异常值的方法有很多，包括直接删除异常值、将异常值视为缺失值处理、使用分箱法或聚类算法对异常值进行分组等。同样，选择哪种方法需要根据数据的实际情况和分析目的来决定。三、处理重复值重复值是指数据集中完全相同的行或列。处理重复值的方法比较简单，可以直接删除重复的行或列，保留唯一的记录。但需要注意的是，在删除重复值之前，需要确保这些重复值确实是完全相同的，而不是由于某些字段的细微差别而导致的误判。四、处理不一致的格式数据集中可能存在格式不一致的问题，比如日期格式、货币格式、文本格式等。处理不一致的格式的方法主要是进行格式转换，将所有数据转换为统一的格式。【课堂小结】本课程旨在深入探讨数据分组和聚合的精髓，为学员们揭示数据预处理与分析的奥秘，并最终以直观的方式呈现分析结果。在这个信息爆炸的时代，数据已经成为我们决策的重要依据，而如何有效地对数据进行分组、聚合以及分析，更是我们提升工作效率、优化决策质量的关键。据转化为更具洞察力的信息，为决策提供有力支持。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首先，课程将详细介绍数据分组的方法。数据分