单元教学设计-第6课次 商业数据的预处理（实战）

《商业大数据应用基础》课程单元教学设计课程名称商业大数据应用基础教学内容项目四商业数据的预处理（实战）：实战任务二使用Python、AI工具进行数据清洗；实战任务三使用Excel、PowerBI及Python进行算术运算学时2授课周次/课次授课教师职称授课地点多媒体教室、机房教学目标知识目标能力目标素质目标思政目标1.掌握pandas去重（drop_duplicates）、缺失值检查（isnull）、均值填补（fillna）、异常值纠正、类型转换（astype）方法；2.掌握Excel函数SUM、AVERAGE、COUNT、MAX、MIN及PowerBI度量值的使用方法；3.了解NumPy、pandas算术运算方法。1.能使用Python完成数据清洗；2.能借助AI工具生成并修正数据清洗代码；3.能使用Excel、PowerBI及Python完成求和、平均、计数、最大最小值等算术运算。1.培养借助AI工具解决问题的能力；2.养成严谨规范、精益求精的数据处理习惯。1.尊重原始数据、不篡改不伪造，坚持客观真实的数据处理原则；2.培育求真务实、精益求精的工匠精神。教学重难点教学重点使用Python、AI工具进行数据清洗的方法教学难点使用Python、AI工具进行数据清洗的注意事项（突破依据：学生对pandas函数参数与AI生成代码的可靠性把握不足——通过代码模板、AI结果核验演示与错误排查训练来突破）。教学策略教学组织以实战任务为导向，将实训内容按工作流程分解为可操作的任务步骤，采用线上、线下混合式教学，实施"课前预习—课中演示实操—课后拓展巩固"三环节，坚持做中学、学中做，将数据合规与工匠精神融入实训全过程。教学方法演示法、任务驱动法、AI辅助教学法、小组协作法教学准备环境准备多媒体教室、计算机机房（安装Python环境，联网）资料准备教材项目四实战任务书、"1-数据清洗.xlsx"（Python清洗用）、"6月销售数据.xlsx"（算术运算用）、Python代码模板资源准备网中网教学平台、教材配套微课视频、豆包/DeepSeek等AI工具、多媒体课件、习题库、Python运行环境（pandas、NumPy库）、PowerBIDesktop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（含思政融入点）课前预习观看"Python数据清洗"微课，安装Python环境并导入pandas发布预习任务，检查环境就绪情况安装配置环境，运行入门示例保障实训环境就绪，提高课堂效率课中实施情境导入与任务发布：回顾数据清洗4项内容，明确"Python清洗＋算术运算"两大实战任务复习导入，发布实战任务书与数据文件明确任务目标与成果要求承上启下，任务驱动演示（一）：Python数据清洗（drop_duplicates去重、isnull检查、fillna均值填补、异常值纠正、astype格式化）分步演示代码编写与运行，讲解各函数作用跟练运行代码，观察清洗前后数据变化掌握pandas清洗方法，理解代码逻辑演示（二）：AI工具辅助数据清洗（上传数据文件＋设计提示词完成清洗）演示AI提示词设计与结果核验，强调对AI结果的双重验证借助AI完成清洗并核验结果体验"AI生成代码＋人工核验"模式；思政融入：客观真实、结果负责任务实操（一）：独立完成Python清洗任务并导出清洗后数据巡回指导，纠正函数参数与格式错误独立完成清洗并提交结果检验Python清洗技能演示与任务实操（二）：Excel算术运算（SUM、AVERAGE、COUNT、MAX、MIN）、PowerBI度量值、NumPy/pandas运算演示Excel函数与PowerBI新建度量值（销售额合计、平均销售额、订单数量、最高销售额）跟练完成三种工具算术运算并对比结果掌握多工具算术运算，培养工具选优能力随堂检测与小结：完成代码阅读与运算结果小测，点评共性错误发布检测题，点评易错点完成检测，自查纠错巩固重点，检验成效本课小结总结Python清洗流程与三种工具算术运算方法，点评优秀成果梳理流程对照表，展示优秀成果完善笔记，填写自评表系统化技能，树立规范标杆课后拓展完成教材知识巩固练习与实训题；尝试用AI优化一段数据清洗代码发布课后作业，批阅反馈完成作业并上传巩固技能，拓展AI应用反思诊改依据以往代码运行成功率与检测数据，