《数据分析与可视化》教案全套 刘美珍 1 理解数据可视化的意义和应用-34 电商平台店铺可视化动态看板

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项目一初识数据可视化检查授课班级授课时数教具计算机、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了解数据可视化的基本概念及其在各个领域的应用。掌握数据可视化的设计原则和技巧，能够选择合适的图表展示数据。教学重点和难点数据可视化的意义数据可视化的应用复习提问无教学内容、方法、过程和板书设计教学追记【复习引入】无【新课教学】数据可视化的意义主要体现在以下几个方面：（1）增强理解：图形化的展示方式能够让复杂的数据集变得易于理解，甚至非专业人士也能快速把握数据的主要信息。通过直观的视觉表现，观众可以更快地获取数据的核心要点，从而更好地理解和应用这些信息。（2）揭示趋势：通过图表和图形等可视化手段，我们可以轻松识别数据中的趋势、模式和异常值。这使得分析人员能够提前发现潜在的问题或机会，从而进行相应的调整或决策。趋势的揭示对于预测未来的发展方向和制定战略规划尤为重要。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（3）促进决策：数据可视化有助于展示数据分析的结果，支持和促进更有效的决策过程。通过直观的图形和图表，决策者可以更清晰地了解数据的意义和影响，从而做出更准确和及时的决策。可视化工具还能将复杂的数据转化为易于理解的信息，使决策过程更加透明和高效。（4）提高效率：相比于阅读数百行的数据报表，通过可视化处理的数据可以更快地传达同样的信息。可视化工具能够快速生成各种图表和图形，节省了手动处理数据的时间，提高了工作效率。同时，数据的可视化也使得信息的传递更加高效，使团队成员能够更迅速地获取和理解数据。数据可视化广泛应用于商业分析、金融市场、健康医疗、社会科学等领域：（1）商业分析：数据可视化帮助企业理解顾客行为、评估营销活动效果，优化产品和服务。通过分析客户数据，企业可以更好地了解客户需求和偏好，从而制定更有针对性的营销策略，提高客户满意度和忠诚度。（2）金融市场：在金融领域，数据可视化用于分析市场趋势、评估投资风险和机会。通过可视化工具，金融分析师可以更直观地展示和解读复杂的金融数据，帮助投资者做出明智的投资决策。（3）健康医疗：数据可视化有助于追踪疫情发展、分析病例分布等。在医疗研究中，数据可视化工具可以帮助研究人员更好地理解和解释复杂的医疗数据，从而推动医学研究和创新。（4）社会科学：在社会科学研究中，数据可视化有助于理解人类行为和社会趋势。通过对社会数据的可视化分析，研究人员可以更好地揭示社会现象和规律，为社会政策制定提供科学依据。教案纸附页第3页数据可视化作为一种强有力的工具，通过将复杂数据转化为直观的图形和图表，使人们能够更好地理解和应用数据，从而推动各个领域的发展和创新。【教学反思】本节课我围绕教学目标展开教学，通过自主学习法、分组讨论法、实操强化法进行教学，学生整体参与度较高。在教学难点上，部分学生理解起来有些吃力，这提示我在未来教学中需要更细致地设计引导问题，或提前准备更多辅助材料来帮助学生跨越这一难点。总体而言，这次教学让我认识到在保持学生兴趣的同时，还需更加精准地把握教学节奏和难度梯度，以全面提升教学效果。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项目一初识数据可视化检查授课班级授课时数教具计算机、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了解常见的可视化工具（如Matplotlib、Seaborn、Tableau、PowerBI等）进行数据可视化的流程。能够独立进行基本的数据处理和清洗，确保数据的准确性和完整性。教学重点和难点1.设计原则2.技术3.可视化工具复习提问数据可视化的意义主要在哪几个方面？教学内容、方法、过程和板书设计教学追记【复习引入】通过了解数据可视化的意义的应用，我们知道了数据可视化的重要性，接下来我们来认识一下数据可视化的框架。【新课教学】一个明确的可视化框架是成功展示数据的关键。一个好的可视化框架应该包括设计原则、技术和工具，它能够引导设计师或分析师系统地思考如何有效地传达数据信息。1.设计原则设计原则是为了确保可视化工作有效传达数据信息而制定的准则。这些原则包括但不限于：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（1）简洁：避免不必要的装饰和复杂性，让观众能够集中注意力于数据本身。简洁的设计有助于避免信息过载，使数据的核心内容更易于理解。（2）一致性：在一系列的可视化作品中保持一致的设计风格，如颜色、字体和布局。一致性能够增强观众的阅读体验，帮助他们更快速地理解和比较数据。（3）强调重点：使用颜色、大小或其他视觉元素突出显示数据中最重要的部分。通过视觉上的强调，可以引导观众的注意力到关键数据点上，从而更有效地传达信息。2.技术实现高质量数据可视化需要掌握一些技术，这些技术包括：（1）数据清洗：在进行可视化之前，需要通过去除错误和不一致性来清理数据。数据清洗是确保数据准确性和可靠性的基础步骤。（2）数据转换：将数据从其原始格式转换为更适合可视化的形式。数据转换可能包括聚合、过滤和重新格式化等步骤，以确保数据能够被有效地展示。（3）图形设计：应用图形设计原则（如对比、对齐）来提高可视化的吸引力和可读性。良好的图形设计能够增强可视化的视觉冲击力和信息传递效果。教案纸附页第3页3.工具工具可以是任何帮助创建数据可视化的软件或库。常见的可视化工具包括：（1）Python的Matplotlib和Seaborn库：这些库提供了丰富的图表类型和高度自定义的选项，使用户能够创建各种专业的可视化图表。（2）JavaScript的D3.js：D3.js是一个强大的数据驱动文档库，允许用户通过数据来操作文档对象模型（DOM），从而创建高度互动和动态的可视化效果。（3）Plotly：Plotly支持Python、R、Matlab等多种编程语言，提供了丰富的交互式图表功能，适用于科学计算和数据分析。（4）BI工具如Tableau和PowerBI：这些商业智能工具提供了强大的数据可视化和分析功能，支持用户快速创建可视化报表和仪表板，并进行深入的数据分析和探索。通过合理选择和使用这些工具，结合有效的设计原则和技术，用户可以创建出高质量的数据可视化，从而更好地传达数据信息、支持决策和实现目标。【教学反思】本节课我围绕教学目标展开教学，通过自主学习法、分组讨论法、实操强化法进行教学，学生整体参与度较高。在教学难点上，部分学生理解起来有些吃力，这提示我在未来教学中需要更细致地设计引导问题，或提前准备更多辅助材料来帮助学生跨越这一难点。总体而言，这次教学让我认识到在保持学生兴趣的同时，还需更加精准地把握教学节奏和难度梯度，以全面提升教学效果。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项目一初识数据可视化检查授课班级授课时数教具计算机、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了解常见的可视化工具（如Matplotlib、Seaborn、Tableau、PowerBI等）进行数据可视化的流程。能够独立进行基本的数据处理和清洗，确保数据的准确性和完整性。教学重点和难点认识Tableau2．认识PowerBI3.认识GoogleDataStudio复习提问数据可视化框架的设计原则有几点？教学内容、方法、过程和板书设计教学追记【复习引入】上节课我们了解了数据可视化框架的设计原则，所需技术，以及常用工具。这节课我们来认识下常用BI软件的功能和作用。【新课教学】商业智能（BI）工具在数据可视化中占据着举足轻重的地位，因为它们不仅提供了数据整合、分析和报告功能，还具备强大的视图展示能力。以下是几款广泛使用的BI工具及其特点：（1）Tableau是一款专业而强大的可视化商业智能工具，提供了简单易用的数据分析和展示平台。通过直观的拖拽式操作，可以将各种复杂数据轻松转化成丰富多样的图表和图形，从而更深入地理解数据所蕴含的含义。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不论是在学术研究中挖掘数据洞见，还是在项目报告或课堂展示中表达观点，Tableau都能够帮助使用者将数据呈现得清晰直观，从而提升他们的数据分析能力和沟通效果。通过掌握Tableau，可以轻松地将复杂数据转化为易于理解和吸引人的可视化呈现，从而更好地支持学术和职业发展。（2）PowerBI是微软开发的一款BI工具。通过PowerBI，可以轻松地将各种数据源整合并创建生动、交互式的报告和仪表板，从而更深入地理解数据并发现潜在趋势和模式。不论是在学术研究中分析数据，还是在项目报告或课堂演示中呈现结果，PowerBI都能够帮助使用者将复杂的数据转化为清晰简洁的可视化，提升他们的数据分析能力和沟通效果。通过掌握PowerBI，能够更好地利用数据支持自己的学术和职业发展，展现专业素养和解决问题的能力。（3）GoogleDataStudio是一款免费且易于上手的可视化商业智能工具，旨在帮助用户更好地理解和展示数据。通过该工具，用户可以将各种数据源汇总，创建出生动、交互式的报告和仪表板，无论是在学术研究中进行数据分析，还是在项目报告或课堂演示中展示成果，都能借助GoogleDataStudio将复杂的数据转化为简洁明了的可视化图表，提升数据分析能力和沟通效果。通过掌握这一工具，用户能够更好地利用数据支持自己的学术和职业发展，展现专业素养和解决问题的能力。通过合理选择和使用这些工具，结合有效的设计原则和技术，用户可以创建出高质量的数据可视化，从而更好地传达数据信息、支持决策和实现目标。教案纸附页第3页【教学反思】本节课我围绕教学目标展开教学，通过自主学习法、分组讨论法、实操强化法进行教学，学生整体参与度较高。在教学难点上，部分学生理解起来有些吃力，这提示我在未来教学中需要更细致地设计引导问题，或提前准备更多辅助材料来帮助学生跨越这一难点。总体而言，这次教学让我认识到在保持学生兴趣的同时，还需更加精准地把握教学节奏和难度梯度，以全面提升教学效果。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项目一初识数据可视化检查授课班级授课时数教具计算机、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了解Tableau的安装方法能够成功安装Tableau软件并进行使用教学重点和难点安装Tableau破解Taleau复习提问例举常用的BI工具以及他们的优缺点？教学内容、方法、过程和板书设计教学追记【复习引入】上节课我们了解了常用的BI软件的特点，这节课我们来认识下常用BI软件之一的Tableau的安装和破解方法。【新课教学】安装步骤：1.鼠标右击【Tableau2023(64bit)】压缩包（win11及以上系统需先点击“显示更多选项”）【解压到Tableau2023(64bit)】。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2.打开解压后的文件夹，鼠标右击【Setup】选择【以管理员身份运行】。3.勾选【我已阅读并接受本许可……】，点击【自定义】。4.①修改路径地址中的第一个字符C可更改安装位置（如：把C改为D软件将安装到D盘）②取消勾选【检查Tableau更新】③点击【安装】。教案纸附页第3页5.安装中……6.点击【退出】。7.打开安装包解压后的【Tableau2023(64bit)】文件夹，双击打开【Crack】文件夹。8.选中该文件夹下两个文件，鼠标右击选择【复制】。9.打开安装包解压后的【Tableau2023(64bit)】文件夹，双击打开【FLEXnet】文件夹。10.鼠标右击空白处选择【粘贴】。11.点击【替换目标中的文件】。【教学反思】本节课我围绕教学目标展开教学，通过自主学习法、分组讨论法、实操强化法进行教学，学生整体参与度较高。在教学难点上，部分学生理解起来有些吃力，这提示我在未来教学中需要更细致地设计引导问题，或提前准备更多辅助材料来帮助学生跨越这一难点。总体而言，这次教学让我认识到在保持学生兴趣的同时，还需更加精准地把握教学节奏和难度梯度，以全面提升教学效果。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项目二获取电商平台店铺销售数据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理解数据来源的概念及其在数据分析和应用开发中的作用掌握不同类型数据来源的特点和应用场景了解如何从不同数据源获取数据教学重点和难点数据来源数据类型复习提问简单描述一下Tableau软件的安装步骤？教学内容、方法、过程和板书设计教学追记【复习引入】上节课我们学习了Tableau的安装和破解方法，在学习软件使用方法前，我们首先需要了解一些数据基础知识。这节课我们来了解一下数据的来源和类型。【新课教学】数据来源是指提供某种所需要数据的器件或原始媒体，是存储和提供数据的地方或来源。它可以是各种类型的数据存储系统、数据库、文件、API接口、传感器等，用于存储和管理数据的实体或服务。在数据分析和应用开发中，数据源是获取和操作数据的基础。通过连接到数据源，可以读取、写入、查询和转换数据，以满足不同的需求和业务目标。数据源的选择和管理对于数据质量和系统性能至关重要。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数据来源可以根据不同的维度进行分类。1.按数据产生的方式可分为：内部数据和外部数据。内部数据是指公司内部自己创建的、拥有其所有权的数据，包括企业管理系统的数据、ERP、CRM数据、内部统计数据库中的数据。这些数据包括客户联系方式和注册信息，以及客户以前购买的产品信息等。这样的数据有助于企业深入了解客户，提高管理效率，并做出更好的营销决策。外部数据指从外部来源获取的数据，外部来源包括网上调查、其他企业、行业组织和市场研究公司，以及外部网站的调查活动等。此外，大量人群产生的海量数据、企业应用产生的数据以及巨量机器产生的数据也是数据来源的重要组成部分。2.按收集方法可分为：观测数据和实验数据。观测数据是通过直接调查或测量而收集的数据，例如GDP、CPI、房价等社会经济现象的统计数据。实验数据则是在实验中控制实验对象以及其所处的实验环境收集到的数据，例如新产品使用寿命的数据或新药疗效的数据。3.按使用者的角度可分为：一手数据和二手数据。一手数据来源于直接的调查和科学实验，对使用者来说这是数据的直接来源。而二手数据则来源于别人的调查或实验的数据，对使用者来说这是数据的间接来源。教案纸附页第3页4.按照文件类型划分：数据来源可以被分为多种类型：（1）文本文件：文本文件是最常见的数据来源之一，包括记事本、Word文档、PDF文件等。这些文件中可能包含结构化或非结构化的数据，可以通过文本挖掘、自然语言处理等技术提取和分析其中的信息。（2）电子表格文件：电子表格文件如Excel、CSV等，常用于存储和管理表格形式的数据。这些文件中的数据通常是结构化的，并且可以通过电子表格软件或编程语言进行读取和处理。（3）数据库文件：数据库文件如MySQL、Oracle等，用于存储和管理大量结构化数据。这些文件中的数据通常是以表格的形式组织，并且可以通过数据库管理系统进行查询、更新和管理。（4）JSON文件：JSON文件是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和写入。JSON文件中的数据可以是结构化的，也可以是非结构化的，常用于存储和传输数据，特别是在Web开发中。（5）其他文件类型：除了上述常见的文件类型外，还有许多其他类型的文件可以作为数据来源，如图像文件、音频文件、视频文件等。这些文件中的数据通常是非结构化的，需要通过相应的技术进行处理和分析。【教学反思】本节课我围绕教学目标展开教学，通过自主学习法、分组讨论法、实操强化法进行教学，学生整体参与度较高。在教学难点上，部分学生理解起来有些吃力，这提示我在未来教学中需要更细致地设计引导问题，或提前准备更多辅助材料来帮助学生跨越这一难点。总体而言，这次教学让我认识到在保持学生兴趣的同时，还需更加精准地把握教学节奏和难度梯度，以全面提升教学效果。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项目二获取电商平台店铺销售数据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理解数据来源的概念及其在数据分析和应用开发中的作用了解如何从不同数据源获取数据教学重点和难点载入Excel文件载入CSV文件复习提问数据类型有几种分类的方法？教学内容、方法、过程和板书设计教学追记【复习引入】上节课我们学习了数据基础知识，了解了数据的来源和类型，这节课我们将学习不同数据文件类型的载入方法。【新课教学】1.载入excel文件现有一个Excel文件名为'演示数据.xlsx'，并且数据位于第一个工作表（默认），我们可以直接运行代码完成数据加载：importpandasaspd#导入pandas库df=pd.read_excel('演示数据.xlsx')#加载指定的excel文件df.head()#查看数据集的前5行教案纸附页第2页教学内容、方法、过程和板书设计教学追记如果需要指定特定的工作表名称或索引，可使用sheet_name参数来实现：df2=pd.read_excel('演示数据.xlsx',sheet_name='汽车销量数据')df2.head()#查看数据集的前5行教案纸附页第3页教学内容、方法、过程和板书设计教学追记2.载入csv文件现有一个Excel文件名为'演示数据.csv'，的逗号分隔值（CSV）文件，我们可以运行以下代码完成数据加载：importpandasaspd#导入pandas库df3=pd.read_csv('演示数据.csv')df3.head()如果文本文件是制表符分隔的（TSV），我们可以设定sep参数的值，使数据在加载后能正常分列：df=pd.read_csv('演示数据.csv',sep='\t')当文件中没有列名，而我们想自定义列名时，我们可以通过header加names参数来实现，在names参数中以从左至右的顺序依次写上新的列名：df4=pd.read_csv('演示数据.txt',header=None,names=['姓名','身份证','手机号'],sep='\t')df4.head()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同样的，如果csv文件位于不同目录下，在文件名前面要提供完整的文件路径：df=pd.read_csv('C:/path_to_your_file/example.txt')【教学反思】本节课我围绕教学目标展开教学，通过自主学习法、分组讨论法、实操强化法进行教学，学生整体参与度较高。在教学难点上，部分学生理解起来有些吃力，这提示我在未来教学中需要更细致地设计引导问题，或提前准备更多辅助材料来帮助学生跨越这一难点。总体而言，这次教学让我认识到在保持学生兴趣的同时，还需更加精准地把握教学节奏和难度梯度，以全面提升教学效果。教案纸附页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项目二获取电商平台店铺销售数据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了解消费者的购物行为、需求偏好以及市场趋势，为商家提供有针对性的营销策略和优化建议。掌握数据连接的方法和具体实现方式教学重点和难点数据连接数据关联复习提问请简要描述Excel文件的载入方法？教学内容、方法、过程和板书设计教学追记【复习引入】上节课我们学习了不同数据文件的载入方法，这节课我们将学习数据连接和关联的方法。【新课教学】数据连接不仅是关系型数据库系统中一个核心概念，还是各种数据源在连接环节中避不开的关键点，它描述了不同表之间如何通过特定的字段相互连接和引用，以实现跨数据集查询和维护数据一致性。在数据源中，数据被组织成一系列的表格，每个表格有自己的列（字段）和行（记录）。关联允许你在多个表格间建立逻辑链接，并能够根据这些链接来整合多个数据表中的数据。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一、项目背景随着互联网的快速发展和普及，电商平台已成为现代商业活动的重要组成部分。电商平台通过提供线上购物、交易、支付等一站式服务，极大地改变了消费者的购物习惯，也为商家提供了更广阔的销售渠道。然而，随着电商市场的竞争日益激烈，如何有效利用电商平台的数据资源，提升店铺的销售业绩，成为了众多商家关注的焦点。本案例旨在围绕电商平台店铺销售数据展开深入研究，内容贯穿2-5章。通过对电商平台店铺销售数据的收集、整理和分析，我们可以深入了解消费者的购物行为、需求偏好以及市场趋势，为商家提供有针对性的营销策略和优化建议。同时，通过对销售数据的深入挖掘，我们还能发现潜在的商业机会，帮助商家制定更为精准的市场定位和产品规划。本任务主要围绕数据集的载入和数据集的连接展开，着重讲解数据连接的方法和具体实现方式。数据源连接方法作为关系型数据库体系中的基石，数据关联是贯穿各类数据源整合过程中的枢要环节。它精细地刻画了不同数据表间如何借助特定字段进行交织与引证，从而达成跨越数据集的检索与确保数据连贯性的目标。在数据源的架构中，信息被系统地布局成一连串的表格矩阵，每一表格均承载着独特的列标识（即字段）与行记录。换句话说，数据关联是关系型数据库的核心理念，同时也是连接多元数据源时不可或缺的桥梁。它详细说明了如何通过指定的字段，将不同表格之间的数据巧妙地串联起来，以达到高效查询和维护数据一致性的目的。关联特性让我们能够在多张表格之间建立逻辑上的联系，根据这种联系，我们可以无缝整合来自不同表格的数据，实现信息的全面整合与利用。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两种表述方式都强调了数据关联在关系型数据库和数据源整合中的重要性，以及它是如何通过特定字段实现表格间的连接，进而促进数据查询和一致性的维护。而表关联在关系型数据库中通常是指通过SQL查询语句实现的两个或多个表之间的数据连接。根据连接条件的不同，表关联可以分为以下几种类型：（1）内连接（INNERJOIN）：内连接仅返回两个表中连接字段匹配的记录对。结果集中只包含那些在连接条件上满足相等性的行。（2）左连接（LEFTJOIN/LEFTOUTERJOIN）：左连接会返回左表（第一个表）的所有记录以及右表（第二个表）与之匹配的记录。如果右表没有匹配项，则对应的结果为NULL。（3）右连接（RIGHTJOIN/RIGHTOUTERJOIN）：右连接与左连接相反，它返回的是右表的所有记录以及左表与之匹配的记录。当左表没有匹配项时，在结果集中用NULL填充。（4）全外连接（FULLOUTERJOIN/FULLJOIN）：全外连接返回两个表中所有记录的组合。如果在一个表中的某条记录在另一个表中找不到匹配项，则结果集中该记录对应的另一表的字段将填充NULL。（5）交叉连接（CROSSJOIN）：交叉连接不基于任何特定的连接条件，而是简单地将一个表中的每一行与另一个表中的每一行进行配对，生成所有可能的行组合。这些关联操作都是为了构建更复杂的数据视图，帮助用户从不同表格中抽取并合并所需的信息。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【教学反思】本节课我围绕教学目标展开教学，通过自主学习法、分组讨论法、实操强化法进行教学，学生整体参与度较高。在教学难点上，部分学生理解起来有些吃力，这提示我在未来教学中需要更细致地设计引导问题，或提前准备更多辅助材料来帮助学生跨越这一难点。总体而言，这次教学让我认识到在保持学生兴趣的同时，还需更加精准地把握教学节奏和难度梯度，以全面提升教学效果。教案纸附页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项目二获取电商平台店铺销售数据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了解数据连接和关联的方法掌握数据连接和关联的步骤。教学重点和难点数据连接数据关联复习提问数据关联有几种类型？教学内容、方法、过程和板书设计教学追记【复习引入】上节课我们学习了数据连接和关联的方法，这节课我们将通过项目案例掌握数据源文件的加载方法。【新课教学】在python环境中，使用pandas库的read函数导入指定数据文件“店铺销售数据记录.xlsx”中各个sheet的数据，分别保存至不同变量中，为后续数据关联做准备。载入“店铺销售数据记录.xlsx”中sheet名称为“销售记录表”的数据，保存至变量“sell_info”。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importpandasaspdsell_info=pd.read_excel('店铺销售数据记录.xlsx',sheet_name='销售记录表')sell_info.head()（2）载入“店铺销售数据记录.xlsx”中sheet名称为“产品类别表”的数据，保存至变量“kind_info”。kind_info=pd.read_excel('店铺销售数据记录.xlsx',sheet_name='产品类别表')kind_info.head()（3）载入“店铺销售数据记录.xlsx”中sheet名称为“地域信息表”的数据，保存至变量“address_info”。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address_info=pd.read_excel('店铺销售数据记录.xlsx',sheet_name='地域信息表')address_info.head()（4）载入“商品零售数据记录.xlsx”中sheet名称为“客户分类表”的数据，保存至变量“customer_info”。customer_info=pd.read_excel('店铺销售数据记录.xlsx',sheet_name='客户分类表')customer_info.head()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【教学反思】本节课我围绕教学目标展开教学，通过自主学习法、分组讨论法、实操强化法进行教学，学生整体参与度较高。在教学难点上，部分学生理解起来有些吃力，这提示我在未来教学中需要更细致地设计引导问题，或提前准备更多辅助材料来帮助学生跨越这一难点。总体而言，这次教学让我认识到在保持学生兴趣的同时，还需更加精准地把握教学节奏和难度梯度，以全面提升教学效果。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项目二获取电商平台店铺销售数据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了解数据连接和关联的方法掌握数据连接和关联的步骤。教学重点和难点数据连接数据关联复习提问简要描述数据源文件的加载步骤？教学内容、方法、过程和板书设计教学追记【复习引入】上节课我们学习了数据源文件的加载方法，这节课我们将通过项目案例掌握谅解项目目标数据源的方法。【新课教学】2连接项目目标数据源完成各数据表的加载后，现在将四张表中的数据通过pandas中的merge函数关联起来：（1）将“sell_info”和“customer_info”通过共有的字段“客户ID”关联起来，结果保存至data_1：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data_1=pd.merge(sell_info,customer_info,how='inner',on=['客户ID','客户ID'])data_1.head()（2）将“data_1”和“kind_info”通过数据集中共有的字段“产品名称”关联起来，结果保存至data_2：data_2=pd.merge(data_1,kind_info,how=’inner’,on=[‘产品名称’,’产品名称’])data_2.head(3)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在以上代码中，merge函数作为连接各数据集的桥梁，会使用较多参数，关于该函数的参数说明如下：pandas.merge(left,right,how='inner',on=None,sort=False)（1）left：要连接的左侧DataFrame对象（2）right：要连接的右侧DataFrame对象（3）how：数据连接的类型，可选值有'left','right','outer','inner'，默认为'inner'。'left':使用左侧DataFrame的键，类似于SQL的LEFTJOIN。'right':使用右侧DataFrame的键，类似于SQL的RIGHTJOIN。'outer':使用左侧和右侧DataFrame的键，类似于SQL的FULLOUTERJOIN。'inner':使用左侧和右侧DataFrame的键的交集，类似于SQL的INNERJOIN。（4）on：用于连接的列名，必须在两个DataFrame中都存在。如果未指定且其他参数也未指定，则使用两个DataFrame中都存在的列名作为连接键。（5）sort：是否根据连接键对连接后的数据进行排序，默认为False。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【教学反思】本节课我围绕教学目标展开教学，通过自主学习法、分组讨论法、实操强化法进行教学，学生整体参与度较高。在教学难点上，部分学生理解起来有些吃力，这提示我在未来教学中需要更细致地设计引导问题，或提前准备更多辅助材料来帮助学生跨越这一难点。总体而言，这次教学让我认识到在保持学生兴趣的同时，还需更加精准地把握教学节奏和难度梯度，以全面提升教学效果。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项目三处理电商平台店铺销售数据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了解日期类型格式问题的处理方法掌握日期格式问题的处理步骤。教学重点和难点日期格式的问题日期格式的处理方法复习提问简要描述连接项目目标数据源？教学内容、方法、过程和板书设计教学追记【复习引入】上节课我们学习了连接项目目标数据源的方法，这节课我们将学习对不同数据类型的处理方法，首先我们将学校日期类型格式问题的处理。【新课教学】日期类型数据，也称为日期时间数据或时间戳数据，在计算机科学和数据分析中是一种专门用来表示日期和时间的数据类型。这类数据能够精确地记录事件发生的日期和时间点，可以是仅包含日期部分，也可以包括小时、分钟、秒乃至毫秒、微秒级别的详细时间信息。在数据库管理系统、电子表格软件、编程语言等工具中，日期类型数据常以特定格式存储和表现：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1.在Excel等电子表格软件中，单元格可以被格式化为日期类型，尽管在内存中它们是以数字形式存储的。2.在SQL数据库中，通常会有DATE、TIME、DATETIME或TIMESTAMP等数据类型来存储日期和/或时间信息。3.在Python中，可以使用datetime模块中的date和datetime类来表示日期和日期时间，具体如下：date对象：这个类型专注于日期部分，即年、月、日。time对象：与date对象相对应，time对象只表示一天中的时间部分，包括时、分、秒、微秒。datetime对象：这是最完整的日期和时间类型，它包含日期（年、月、日）和时间（时、分、秒、微秒）。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在数据清洗过程中，针对日期类型的数据通常会出现以下几种问题：1.格式不一致或非日期值：由于数据来自不同源头，日期格式可能会有所不同，如"YYYY-MM-DD"、"MM/DD/YYYY"、"DD/MM/YYYY"或者包含完整时间信息的"YYYY-MM-DDHH:MM:SS"等，部分日期数据可能存在字符缺失、错乱或输入错误，例如日期写成“13/32/2021”或“2021-13-31”。2.非标准日期表示：某些日期可能用文本描述，如“LastMonday”、“Yesterday”、“一季度后”等，这需要转化为标准日期格式。3.日期范围错误：超出合理日期范围，如公元前日期、未来日期或者不存在的日期（如2月30日）。4.非日期值：非日期值指的是在日期字段中混入了非日期内容，如纯文本、数值或其他无关信息。5.文化差异：在不同地区，日期表达习惯可能不同，如欧洲地区通常使用“日-月-年”格式，而美国习惯使用“月-日-年”格式。数据清洗阶段，需要对上述问题进行识别和纠正，使日期数据达到统一、准确、规范的状态，以便于后续的分析和处理。在python中，用于转换日期类型数据的函数有：pd.to_datetime：它的主要作用是将各种不同格式的日期/时间字符串或者整数、浮点数等能够代表日期或时间的数据转换为

Pandas

的标准Timestamp类型，从而方便进行日期时间相关的操作和分析。以下是他的主要参数：pd.to_datetime(arg,errors='raise',dayfirst=False,yearfirst=False,format=None)（1）arg：这是必需的参数，它可以接受多种形式的数据作为输入（2）format：可选参数，用于指定日期时间字符串的具体格式，如果不提供，则Pandas会尝试根据常见的日期时间格式自动推断。（3）errors：控制在遇到无法转换的值时的行为。'raise'：遇到无效的日期时间格式时抛出异常。'ignore'：忽略无法转换的值，不会改变原序列长度，对应位置的元素不变。'coerce'：将无法转换的值替换为NaT（NotaTime），即类似于NaN的时间戳版本。（4）dayfirst：布尔值，默认为

False。若设置为

True，则在解析日期字符串时，将遵循“日-月-年”的顺序而非默认的“月-日-年”。（5）yearfirst：同样是布尔值，默认为

False。如果设置为

True，则在解析日期字符串时优先考虑年份，即使dayfirst也为True。在pandas中有一款名为dt的属性，它不是模块而是Series或DataFrame中datetime类型的列的一种访问器。当你有一个Pandas对象（如Series或DataFrame）且其中某个列包含日期时间数据类型（dtype为datetime64[ns]）时，可以通过.dt属性来调用一系列与日期和时间相关的函数和属性方法。当我们将数据转换为时间类型datetime[64]后，可使用pd.dt属性下的函数对日期数据进行提取。常见的提取日期类型数据的函数有：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dt.year获取这一列的所有年份部分dt.month获取这一列的所有月份部分dt.day获取这一列的所有天数部分dt.hour获取这一列的所有小时部分dt.date提取日期部分dt.time提取时间部分dt.weekday返回一周中的工作日索引（0表示周一，6表示周日）dt.week返回ISO周数dt.quarter返回所在季度dt.microsecond提取微秒部分dt.total_seconds计算时间差的总秒数【教学反思】本节课我围绕教学目标展开教学，通过自主学习法、分组讨论法、实操强化法进行教学，学生整体参与度较高。在教学难点上，部分学生理解起来有些吃力，这提示我在未来教学中需要更细致地设计引导问题，或提前准备更多辅助材料来帮助学生跨越这一难点。总体而言，这次教学让我认识到在保持学生兴趣的同时，还需更加精准地把握教学节奏和难度梯度，以全面提升教学效果。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项目三处理电商平台店铺销售数据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了解数值型格式问题的处理方法掌握数值型问题的处理步骤教学重点和难点数值型格式问题数值型格式问题的处理方法复习提问日期格式问题有哪些？教学内容、方法、过程和板书设计教学追记【复习引入】上节课我们学习了日期类型格式问题的处理的方法，这节课我们将学习对数值型格式问题的处理。【新课教学】数值型数据（NumericData）是一种在计算机科学、统计学和数据分析领域广泛使用的数据类型，用于表示具有数值意义的信息。它通常指代那些可以用数字来衡量和量化的事物，这些数据可以直接参与数学运算和统计分析。在计算机中，数值型数据的具体类型包括：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数值类型说明整数没有小数部分的数字，如-10、0、15浮点数带有小数部分的数字，如3.14、-25.678长整型现版本Python中已经被int吸收，可存储任意大小的整数复数由实部和虚部组成的数字，如3+4j，其中3是实部，4是虚部。在数据清洗过程中，针对数值类型的数据通常会出现以下几种问题：1.格式不一致：数值数据可能来自不同的数据源，这些数据源可能使用了不同的格式或单位。在进行数据分析之前，需要将这些数据转换为统一的格式或单位。如：”一千”、”1,000.00”、”1,000”，三者表达同一意思，但数据格式并不一样。2.数据类型错误：有时候，数值型数据可能会被错误地记录为文本型或其他数据类型，这需要在数据清洗过程中进行识别和转换。如：”一千”需要将其转换为整数型或者浮点型，才能参与数值型的计算。3.数值本身不符合常理：数据中可能存在逻辑矛盾的数值，比如身高负数、年龄超过平均寿命很多倍等。为了解决这些问题，数据清洗过程中通常包括标准化数值格式、纠正数据类型错误且有效的数据。在python中，常见的用于转换数值类型数据的函数是pd.to_numeric()与astype()，pd.to_numeric()的主要参数有：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pandas.to_numeric(arg,errors='raise')（1）arg:必需，待转换的对象，可以是一个Series、Index或者任何列表/数组-like对象。（2）errors:当遇到无法转换为数值类型的元素时，设置错误处理方式。可选值包括'raise'(默认)、'coerce'和'ignore'。'raise'：遇到无法转换的情况会抛出ValueError异常。'coerce'：将无法转换的值转化为NaN。'ignore'：保留原样，不进行转换。importpandasaspdData=pd.Series(['1','2.5','3','apple'])#将Data转换为数值类型s_converted=pd.to_numeric(Data,errors='coerce')#输出结果:01.012.523.03NaNtype:float64astype()的主要参数有：DataFrame/Series.astype(dtype,copy=True,errors='raise')dtype:必需，要转换的目标数据类型。可以是Python内置的类型名称（如int,float,str），或者是NumPy数据类型（如32,np.float64），也可以是一个字典，键是列名，值是对应列要转换的数据类型。copy:默认为True，表示返回一个新的对象；若设置为False，则试图直接修改原对象的数据类型。errors:处理转换错误的方式，数值有'raise'（默认，遇到无法转换的数据会抛出错误）和'ignore'（忽略转换错误，但转换后该位置的数据类型保持不变）。importpandasaspds=pd.Series([1.1,2.2,3.3])#将其转换为整数类型s_int=s.astype(int)#输出结果:011223dtype:int32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【教学反思】本节课我围绕教学目标展开教学，通过自主学习法、分组讨论法、实操强化法进行教学，学生整体参与度较高。在教学难点上，部分学生理解起来有些吃力，这提示我在未来教学中需要更细致地设计引导问题，或提前准备更多辅助材料来帮助学生跨越这一难点。总体而言，这次教学让我认识到在保持学生兴趣的同时，还需更加精准地把握教学节奏和难度梯度，以全面提升教学效果。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项目三处理电商平台店铺销售数据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了解文本型格式问题的处理方法掌握文本型问题的处理步骤教学重点和难点文本型格式问题文本型格式问题的处理方法复习提问数值型格式问题有哪些？教学内容、方法、过程和板书设计教学追记【复习引入】上节课我们学习了数值型格式问题的处理的方法，这节课我们将学习对文本型格式问题的处理。【新课教学】文本数据是以字符串（String）的形式表示的，它是编程语言中的基本数据类型之一。字符串可以包含字母、数字、符号和空格，用于存储和表示文本信息。字符串在Python中是不可变的，这意味着一旦创建了字符串，就不能修改其中的单个字符。如果需要修改字符串，必须创建一个新的字符串对象。在Python中，常见的文本类型定义方法有三种：使用单引号（'）；使用双引号（"）；使用三引号（'''或"""）。其中，三引号用于定义多行字符串。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在Python中，提供了丰富的字符串操作方法来处理文本类型数据。（1）连接字符串：使用+运算符可以连接两个或多个字符串，具体代码如下：string1="Hello"string2="World"result=string1+""+string2print(result)#输出:HelloWorld分割字符串：split()方法可以根据指定的分隔符将字符串分割成子字符串，具体代码如下：用法1：使用默认分隔符sentence="Helloworld!Thisisatest."words=sentence.split()print(words)#输出：['Hello','world!','This','is','a','test.']示例2：自定义分隔符text="apple,banana,grapefruit"fruits=text.split(",")print(fruits)#输出：['apple','banana','grapefruit']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示例3：限制分割次数address="JohnDoe,123MainSt.,Anytown,USA"fields=address.split(",",maxsplit=2)print(fields)#输出：['JohnDoe','123MainSt.','Anytown,USA']替换字符串：我们主要用replace函数替换字符串中的某部分内容。replace()函数是字符串对象的一个内置方法，用于替换字符串中的一部分内容。以下是基本使用说明：str.replace(old,new[,count])old：要被替换的子字符串或字符。new：用来替换old的新字符串或字符。count：整数值，指定替换的最大次数。如果不指定或为-1，则会替换字符串中所有的old子串。功能演示代码如下：original_str="Hello,world!Howareyoudoing,world?"new_str=original_str.replace("world","earth")print(new_str)#输出："Hello,earth!Howareyoudoing,earth?"#如果只想替换前两个出现的"world"limited_replace=original_str.replace("world","earth",2)print(limited_replace)#输出："Hello,earth!Howareyoudoing,world?"字符串中字母的大小写转换：在python中我们可以使用upper()、lower()方法用于转换字符串的大小写。upper()函数不接受任何参数，它返回一个新的字符串，新字符串中的所有字母都是大写的，原始字符串并不会被修改。的演示代码如下：original_str="hello,world!"uppercase_str=original_str.upper()print(uppercase_str)#输出："HELLO,WORLD!"lower()函数同样不接受任何参数，它返回一个新的字符串，新字符串中的所有字母都是小写的，而原始字符串保持不变。的演示代码如下：original_str="Hello,World!"lowercase_str=original_str.lower()print(lowercase_str)#输出："hello,world!"【教学反思】本节课我围绕教学目标展开教学，通过自主学习法、分组讨论法、实操强化法进行教学，学生整体参与度较高。在教学难点上，部分学生理解起来有些吃力，这提示我在未来教学中需要更细致地设计引导问题，或提前准备更多辅助材料来帮助学生跨越这一难点。总体而言，这次教学让我认识到在保持学生兴趣的同时，还需更加精准地把握教学节奏和难度梯度，以全面提升教学效果。教案纸附页第4页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项目三处理电商平台店铺销售数据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掌握数据格式问题的具体的处理方法能够对有格式问题的数据进行处理教学重点和难点日期格式处理文本型格式处理复习提问文本型格式问题有哪些？教学内容、方法、过程和板书设计教学追记【复习引入】上节课我们学习了文本型格式问题的处理的方法，这节课我们将学习对有数据格式问题的数据的具体处理方法。【新课教学】一、处理店铺数据中的日期格式问题创建新数据集data，并将data_3数据集()赋值到data：data=data_31.将日期数据类型统一为datetime[64]现有一个数据集data，我们可以通过pandas库中的日期转换函数to_datatime()将日期类型数据统一为datetime[64]：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importpandasaspd#导入pandas库data['订单日期']=pd.to_datetime(data['订单日期'])data['发货日期']=pd.to_datetime(data['发货日期'])()运行后的结果为：2.将“订单日期”中的年月日以及星期分别提取出来生成新的字段提取日期类型数据中的年月日和星期，可以用到datetime函数中的year、month、day、dayofweek等等函数：data['年']=data.订单日期.dt.yeardata['月']=data.订单日期.dt.monthdata['日']=data.订单日期.dt.daydata['年月']=data.订单日期.dt.strftime('%Y-%m')data['星期']=data.订单日期.dt.dayofweek+1结果如下：二、处理店铺数据中的数值格式问题1.将数值型数据修改为浮点型数据或整数数据现有一个数据集data，我们可以通过pandas库中的数值型数据转换函数to_numeric()、astype()将数值型数据转换为浮点型数据或整数数据：importpandasaspd#导入pandas库data['销售额']=pd.to_numeric(data.销售额)data['利润']=pd.to_numeric(data.利润)data['数量']=data.数量.astype(64)data[['销售额','利润','数量']].dtypes运行后的结果为：处理店铺数据中的文本格式问题1.按类型查看数据集中文本类型的字段数据data.select_dtypes(include='object').head()运行结果如下：查看‘客户细分’的数据情况，将‘客户细分’中的数据进行规整处理data.客户细分.unique()运行结果如下：将对应字段进行规整处理：data.客户细分.replace('customer','消费者',inplace=True)data.客户细分.replace('company','公司',inplace=True)将"产品名称"字段中的英文大写字母统一修改为小写字母data.产品名称=data.产品名称.str.lower()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【教学反思】本节课我围绕教学目标展开教学，通过自主学习法、分组讨论法、实操强化法进行教学，学生整体参与度较高。在教学难点上，部分学生理解起来有些吃力，这提示我在未来教学中需要更细致地设计引导问题，或提前准备更多辅助材料来帮助学生跨越这一难点。总体而言，这次教学让我认识到在保持学生兴趣的同时，还需更加精准地把握教学节奏和难度梯度，以全面提升教学效果。教案纸附页第4页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项目三处理电商平台店铺销售数据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掌握缺失值的处理方法能够对存在缺失值的数据进行处理教学重点和难点识别缺失值处理缺失值复习提问简述数据格式问题的处理步骤？教学内容、方法、过程和板书设计教学追记【复习引入】上节课我们学习了不同数据格式问题的处理的方法，这节课我们将学习缺失值的识别和处理方法。【新课教学】缺失值（MissingValue）是指在数据集中某些观测缺少一个或多个变量的值的情况，这些缺失的变量通常需要通过某种方法来估计或填补。然而，在实际的数据收集和处理过程中，由于各种原因，如数据录入错误、设备故障或信息未能采集等，可能会产生缺失值。这种数据可能导致数据分析和建模中的偏差、不准确性和误导性结果。在数据库管理系统、电子表格软件、程语言等工具中，它们通常以特定符号（如NaN、NA、null等）或预留值来表示。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i缺失值通常是由于数据收集过程中的错误、数据传输错误、数据存储问题等造成。识别缺失值：1.数值型数据的缺失值在数据分析工具如Pandas中通常表示为NaN（NotANumber）。2.描述性统计软件，如Stata，可能有自己的方式来表示缺失值，例如使用"."来标记。3.检测缺失值的方法包括使用数据框的info()函数查看非空值的数量，以及使用isnull()函数确定缺失值的具体位置。处理缺失值：1.当数据集中的缺失值较少时，可以考虑直接删除带有缺失值的记录，但这可能导致样本量减少，影响分析结果的代表性。2.对于数值型数据，一种常见的填补方法是使用其他所有对象的该属性取值的平均值来填充缺失值，这种方法假设数据缺失是随机的。3.如果数据不是数值型，可以使用众数原理，即用出现频率最高的值来补齐缺失的属性值。4.在某些情况下，也可以采用更复杂的方法，例如K近邻缺失值填充或随机森林缺失值填充，这些方法会使用与带有缺失值样本在空间距离上较近的样本进行填充。函数：缺失值查询函数：Pandas库中的isnull()和notnull()函数可用于检测数据中的缺失值。isnull()：该方法返回一个布尔值的Series，表示每个元素是否为空（NaN）。如果元素为空，则返回True，否则返回False。notnull()：该方法与isnull()相反，返回一个布尔值的Series，表示每个元素是否不为空（非NaN）。如果元素不为空，则返回True，否则返回False。缺失值填充函数：Pandas库中的fillna()函数可用于填充缺失值。它的主要参数如下：value：可选参数，用于指定要填充的值。可以是标量、字典、Series或DataFrame。如果未提供该参数，则默认使用NaN进行填充。method：可选参数，用于指定填充方法。可以是'backfill'（用前一个非缺失值填充）、'bfill'（与'backfill'相同）、'pad'（用前一个非缺失值填充）或None（不进行填充）。axis：可选参数，用于指定填充的轴。可以是0（按列填充）或1（按行填充）。inplace：布尔值，默认为False。如果设置为True，则在原始DataFrame上进行修改，而不是返回一个新的DataFrame。limit：可选参数，用于指定连续填充的最大数量。downcast：可选参数，用于指定是否尝试将对象类型向下转换为更小的类型。**kwargs：其他关键字参数，用于传递特定的填充方法所需的参数。缺失值删除函数：dropna(axis=0,how=’any’,thresh=None,subset=None,inplace=False)函数用于删除包含缺失值的行或列。它的主要参数如下：axis：可选参数，用于指定删除的轴。可以是0（按列删除）或1（按行删除）。默认为0。how：可选参数，用于指定删除的方式。可以是'any'（删除包含缺失值的行或列）、'all'（仅删除所有元素都是缺失值的行或列）或'all-nan'（仅删除所有元素都是NaN的行或列）。默认为'any'。thresh：可选参数，用于指定非缺失值的最小数量。如果一行或一列中非缺失值的数量小于该阈值，则删除该行或列。默认为None。subset：可选参数，用于指定要考虑的列。可以是一个列名列表或一个DataFrame子集。默认为None。inplace：布尔值，默认为False。如果设置为True，则在原始DataFrame上进行修改，而不是返回一个新的DataFrame。数据清洗阶段，需要对缺失值，进行针对性的处理，处理方法取决于数据的特点和具体的分析目的。【教学反思】本节课我围绕教学目标展开教学，通过自主学习法、分组讨论法、实操强化法进行教学，学生整体参与度较高。在教学难点上，部分学生理解起来有些吃力，这提示我在未来教学中需要更细致地设计引导问题，或提前准备更多辅助材料来帮助学生跨越这一难点。总体而言，这次教学让我认识到在保持学生兴趣的同时，还需更加精准地把握教学节奏和难度梯度，以全面提升教学效果。教案纸附页第3页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项目三处理电商平台店铺销售数据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掌握异常值的处理方法能够对存在异常值的数据进行处理教学重点和难点识别异常值处理异常值复习提问简述缺失值的处理步骤？教学内容、方法、过程和板书设计教学追记【复习引入】上节课我们学习了缺失值的识别和处理的方法，这节课我们将学习异常值的识别和处理方法。【新课教学】异常值，也被称为离群值（outlier），是指那些在数据集中明显偏离其他数据点的数值，它们不遵循数据集的一般模式或趋势，通俗来讲，异常值是数据值过大或过小的数据记录。在计算机科学、统计学和数据分析领域，异常值的检测和处理是至关重要的。由于异常值可能会对分析结果产生显著影响，因此识别并妥善处理这些数据点是保证数据质量的关键步骤。异常值可能是由于测量或记录误差、数据录入错误、真实数据中的异常情况等原因导致的。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查看异常值有多种方法，我们通常使用quantile()和describe()函数实现：函数用于计算指定分位数处的值，可以用来检测异常值。它的主要参数如下：quantile(q=0.5,axis=0,interpolation=linear’,numeric_only=true,method=’single’)q：可选参数，表示要计算的分位数。可以是单个值（如0.25）或多个值的列表（如[0.25,0.5,0.75]）。默认为0.5，即中位数。axis：可选参数，表示计算分位数的轴。可以是0（按列计算）或1（按行计算）。默认为0。interpolation：可选参数，表示在计算分位数时使用的插值方法。可以是'linear'（线性插值）或'lower'（下界插值）等。默认为'linear'。numeric_only：布尔值，表示是否仅包含数值类型的列。默认为True。method：可选参数，表示计算分位数的方法。可以是'single'（单边分位数）或'table'（双边分位数）。默认为'single'。处理异常值的方法多样，取决于异常值的实际情况。如果异常值是由于数据录入错误等原因造成的，且数据记录没有保留或再修改的必要，可以直接删除异常值所对应的观测值。删除异常值通过drop函数实现。它的主要参数如下：。labels：必需的参数，表示要删除的行或列的标签。可以是单个标签（如'A'）或多个标签的列表（如['A','B']）。axis：可选参数，表示删除的轴。可以是0（按列删除）或1（按行删除）。默认为0。errors：可选参数，表示在遇到无效标签时的行为。可以是'raise'（抛出异常）或'ignore'（忽略无效标签）。默认为'raise'。inplace：布尔值，表示是否在原始DataFrame上进行修改。如果设置为True，则在原始DataFrame上进行修改，而不是返回一个新的DataFrame。默认为False。若数据记录十分重要，直接影响后续的分析结果，我们得使用前文提到的replace()函数来替换异常值：替代方法有多种，如均值、中位数、众数等均可来替代异常值。若数据记录十分重要，直接影响后续的分析结果，我们得使用前文提到的replace()函数来替换异常值：替代方法有多种，如均值、中位数、众数等均可来替代异常值。若数据记录经过核实后，确认无误，那么该数据记录可以进行特殊标记，在后续的分析建模与展示环节做额外说明。【教学反思】本节课我围绕教学目标展开教学，通过自主学习法、分组讨论法、实操强化法进行教学，学生整体参与度较高。在教学难点上，部分学生理解起来有些吃力，这提示我在未来教学中需要更细致地设计引导问题，或提前准备更多辅助材料来帮助学生跨越这一难点。总体而言，这次教学让我认识到在保持学生兴趣的同时，还需更加精准地把握教学节奏和难度梯度，以全面提升教学效果。教案纸附页第3页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项目三处理电商平台店铺销售数据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掌握重复值的处理方法能够对存在重复值的数据进行处理教学重点和难点识别重复值处理重复值复习提问简述异常值的处理步骤？教学内容、方法、过程和板书设计教学追记【复习引入】上节课我们学习了异常值的识别和处理的方法，这节课我们将学习重复值的识别和处理方法。【新课教学】重复值（DuplicateValue）是指在数据集中出现两次或多次的相同数据记录。具体来说，如果一个数据集中存在两行或多行数据，在这些行中的所有变量的值都一样，那么这些行就可以被认为是重复的数据。在数据分析和统计学领域，处理重复值是一个重要步骤，因为它们可能会导致分析结果的偏差，如重复的销售记录会使销售情况虚高、重复的用户信息会使运营人员高估公司的用户群体数量。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这些重复值可能是数据输入错误、数据录入失误、或各数据集在合并汇总时出现了问题导致的。针对重复值的情况，我们将分为识别重复值与处理重复值两个方面介绍：重复值的识别方法：1.基于观测值的重复值识别：（1）排序检测：对数据集进行排序，使得相同的观测值彼此靠近，便于人工或自动检测。（2）哈希表/索引：使用哈希表来存储已见过的数据点，新进入的数据点通过哈希函数快速比对是否存在重复。2.使用函数进行识别：（1）比较个别列：对于特定重要属性列，检查是否有重复出现的数据项。（2）组合键检查：对于多列作为唯一标识的情况，检查所有相关列的组合是否出现重复。重复值查询函数：duplicated函数返回一个布尔型Series，用来标识每个元素是否为重复值。它的主要参数如下：subset：可选参数，表示要考虑的列。可以是单个列名或多个列名的列表。默认为None，表示考虑所有列。keep：可选参数，表示保留哪个重复值。可以是'first'（保留第一个出现的重复值）或'last'（保留最后一个出现的重复值）。默认为'first'。inplace：布尔值，表示是否在原始DataFrame上进行修改。如果设置为True，则在原始DataFrame上进行修改，而不是返回一个新的DataFrame。默认为False。通过以上方法确认存在重复值后，可根据实际情况对重复值进行处理，处理重复值有四种方式。当确认重复数据会影响后续统计分析的结果时，我们需要删除重复值。删除重复值的：1.删除重复值：（1）完全删除：当确定某些重复数据不会影响分析结果时，可以直接将其删除。（2）条件删除：根据业务逻辑或数据分析需求，选择性地删除重复记录。删除重复值所用的函数是drop_duplicates，该函数会返回一个去除重复值的新对象。它的主要参数如下：drop_duplicates(subse