“数据分析观念”课例分析

教学案例——《数据分析》《数据分析》是关于Excel数据排序、筛选、分类汇总的内容，是在学生已掌握了Excel的基本操作方法，如：工作表的建立，Excel公式和函数的使用等操作的基础上而设立的高层次的学习任务，目的在于进一步培养学生对生活中的数据信息进行分析与处理的能力，在整个章节中本课也是一个重点和难点内容。

教学目标知识与技能（1）掌握排序、筛选和分类汇总等分析方法的特点与意义。

（2）能运用排序、筛选和分类汇总等方法进行简单的数据分析。

过程与方法通过对学生生活中的实际问题的需求分析，引导学生掌握排序、筛选、分类汇总等数据分析的基本方法，以及利用这些方法所能实现的分析目标，培养学生观察问题、思考问题的能力和数据分析能力。

情感态度与价值观体验利用数据分析手段分析数据的过程，感受数据背后所蕴涵的丰富信息，培养学生对数据的情感和从数据中探求信息的意识。

教材中有一个实践活动材料“校园歌曲卡拉OK大赛”，比较贴近学生的校园生活实际，于是我对这个材料进行加工，提炼出一个学生感兴趣的任务——根据歌曲大赛的评分表确立某几个奖项的获奖名单，从而提高学生的好奇心和兴趣，激起学生的求知欲望。

以对歌曲大赛评分表的数据分析任务为明线，数据分析的技巧与方法为暗线，两条线路同时进行。

通过任务的完成，来驱动数据分析的学习，驱动学生自主学习、协作学习能力的培养，让学生真正学会解决生活中实际问题。

这种基于任务驱动的教学，以学生自主学习为主，发挥学生的主体作用，体现教师的主导作用。

以小组合作学习的方式，合作分析所需的信息，通过讨论交流，确定有用的信息。

使学生不仅学习了信息技术，同时也培养了他们的信息素养，提高了他们的信息处理能力及解决实际问题的能力。

我还精心设计了学案用以帮助学生学会学习；此外，我还采取了小组之间竞赛的形式。

即每个小组都有一个指定完成的任务，由教师任意抽取一名小组成员代表该组答题，完成的好则加分，否则其余各组作补充并赢得加分机会。

一、课程简介
数据分析是指从数据中提取信息，以支持决策和管理的过程。

它是一种研究方法，用于收集、检查、清理、准备和分析数据，以获得有价值的信息。

本课程将教授学生如何使用不同的数据分析工具来提取有价值的信息，以支持决策和管理。

二、教学内容
1. 数据收集
学生将学习如何收集和整理数据，以便进行分析。

学生将学习如何收集不同类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

2. 数据清理
学生将学习如何检查数据以确保数据的准确性和完整性。

学生将学习如何处理缺失值、重复值、异常值和其他数据质量问题。

3. 数据分析
学生将学习如何使用各种数据分析工具，包括统计分析、回归分析、分类分析和关联分析等，以提取有价值的信息。

4. 数据可视化
学生将学习如何使用可视化工具，如柱状图、折线图、散点图、地图等，以更直观地提取数据中的信息。

三、教学案例
案例：一家电子商务公司想知道客户的年龄、性别和购买行为与销售额之间的关系。

1. 数据收集
学生将学习如何从客户资料库中收集结构化数据，包括客户的年龄、性别和购买行为。

2. 数据清理
学生将学习如何检查数据以确保数据的准确性和完整性，例如缺失值、重复值、异常值等。

3. 数据分析
学生将学习如何使用统计分析、回归分析和关联分析等工具，以提取客户年龄、性别和购买行为与销售额之间的关系。

4. 数据可视化
学生将学习如何使用可视化工具，如柱状图、折线图、散点图等，以更直观地提取数据中的信息。

以《平均数》为例，浅谈数据分析观念的培养各位老师，大家好。

平均数是小学阶段学生接触的唯一一个统计量，今天我就以平均数一课为例，谈一谈这节课是如何渗透数据分析观念的。

首先，我们分析一下平均数这个统计量。

一、平均数是什么？平均数是反映一组数据一般水平（整体水平）的一个统计量，是统计学中数据处理和分析的工具之一，其目的是为了对一些不确定的事物进行比较准确的推断。

小学阶段的平均数主要指算术平均数。

二、平均数一课要学什么？对于“平均数”一课，课标是这样要求的：“体会平均数的作用，能计算平均数，能用自己的语言解释其实际意义。

”根据课标要求，在教学中我们需要关注以下几点：“为什么要学习平均数？“怎么求平均数？”“什么是平均数？”“平均数怎么用？”三、平均数一课的认知基础？明确了平均数一课的教学要点，在教学前，我们还需要分析学生的认知基础。

学生在二年级学习了平均分，能解决有关平均分的实际问题（课件图）；学习了条形统计图，这对于看图获得“移多补少”的算法、发现平均数的某些规律很有帮助。

结合以往教学经历分析，学生理解平均数的算术意义“总数÷份数=平均数”较为简单，但理解平均数的统计学意义很难，缺乏用一个数代表一组数的经验和意识。

因此本节课的教学难点是平均数的统计学意义，即平均数能较好的反映一组数据的总体情况，平均数的作用是消除数据中局部的、随机的波动，表征数据的集中位置。

在进行教学设计时，可以让学生通过直观图和实践操作深入体会“移多补少”的方法，在操作过程中理解平均数的统计学意义。

四、可以怎样教学平均数一课如何教，能更好地帮助学生建立数据分析观念？综合名师的课例，结合自己的理解，我认为，首先可以通过情境创设，明确为什么要学平均数。

建议一：情境创设--为什么要学。

结合我校开展的活动，我们创设了掷飞镖比赛的情境：出示两位参赛人员的数据，提问：谁的水平高？这一组数据，用总数这一分析工具就可以较为合理地推断出谁的水平高。

《平均数》是一节概念课。

数学概念是建构数学大厦的基石，是导出数学定理和数学法则的逻辑基础，是提高解题能力的前提，是数学学科的灵魂和精髓。

因此上好概念课的意义毋庸置疑。

与此同时，《平均数》一课恰是落实十大数学核心素养中“数据分析观念”的典型课例。

概念课之“重”，新素养之“新”，这无疑为我们一线教师带来了新的挑战。

笔者认为概念课的教学需要继往开来，需要“两手抓”：抓数学概念本质的落实，抓学生数学素养的培养。

就本堂课而言，如何培养学生“数据分析观念”这一核心素养？如何凸显“平均数”的概念本质？成了我们亟待思考并践行的核心问题。

思考———静心研教材，俯身读学生一、置于整体，解读概念众所周知，看待一件事物我们要以全局整体的眼光。

在数学学习的过程中，也需要秉持同样的道理。

什么是平均数呢？小学数学里所讲的平均数一般是指算术平均数，也就是一组数据的和除以这组数据的个数所得的商。

它常用于表示统计对象的一般水平，是描述数据集中程度的一个统计量。

既可以用它来反映一组数据的一般情况和平均水平，也可以用它对不同组数据进行比较，可以看出组与组之间的差别。

对平均数有了这样整体系统的认识，在教学中就更能抓住其本质特征。

二、对比梳理，明晰本质1.对比课标理念，直指统计核心。

《数学课程标准》（2011年版）将“统计观念”改为“数据分析观念”，指出了统计的核心就是数据分析。

由此可见，新课标已明确将数据分析观念作为统计学内容的主核心，倡导不论是统计还是概率都要基于数据，基于对数据的分析。

在进行预测时，为了使预测更合理，也需要收集更多的数据。

同时，数据分析观念是学生在义务教育阶段数学课程中最应培养的数学素养之一，它是促进学生发展、培养学生数学基本思想的重要方面。

2.对比教材编排，凸显统计意义。

在新课标理念的指引下，与实验教材相比，修订教材对平均数的处理，更加突出其统计意义。

具体变化体现在以下几个方面：一是改变了例2的编排方式。

实验教材两队的人数相同，修订教材两队的人数不同，通过“两队人数不同，不能用总数比较”这一思维矛盾，促使学生进一步理解平均数的意义，进而发现运用平均数作比较的必要性。

一、教学目标1. 让学生了解数据分析的基本概念和重要性。

2. 掌握数据分析的基本步骤和方法。

3. 学会使用常用的数据分析工具。

4. 能够运用数据分析方法解决实际问题。

二、教学内容1. 数据分析的基本概念和重要性2. 数据分析的基本步骤3. 常用的数据分析方法4. 数据分析工具的使用5. 案例分析三、教学过程（一）导入1. 教师通过提问，引导学生思考数据分析在日常生活和工作中的重要性。

2. 学生分享自己遇到的与数据分析相关的问题或案例。

（二）数据分析的基本概念和重要性1. 教师讲解数据分析的定义、发展历程和重要性。

2. 学生举例说明数据分析在实际生活中的应用。

（三）数据分析的基本步骤1. 教师讲解数据分析的五个基本步骤：数据收集、数据清洗、数据探索、数据分析、数据可视化。

2. 学生通过小组讨论，总结每个步骤的关键点和注意事项。

（四）常用的数据分析方法1. 教师介绍常用的数据分析方法，如描述性统计、推断性统计、相关性分析、回归分析等。

2. 学生通过案例分析，掌握各种方法的实际应用。

（五）数据分析工具的使用1. 教师介绍常用的数据分析工具，如Excel、Python、R等。

2. 学生通过上机练习，掌握这些工具的基本操作。

（六）案例分析1. 教师提供实际案例分析，如市场调查、客户满意度分析等。

2. 学生分组讨论，运用所学知识分析案例，并提出解决方案。

四、作业与评估1. 学生完成一份数据分析报告，内容涉及数据收集、清洗、分析、可视化等环节。

2. 教师根据学生完成报告的质量和案例分析的表现进行评估。

五、教学反思1. 教师总结本次课程的教学内容和学生的掌握情况。

2. 学生分享自己在学习过程中的收获和困惑，并提出改进建议。

教案范文：一、教学目标1. 让学生了解数据分析的基本概念和重要性。

2. 掌握数据分析的基本步骤和方法。

3. 学会使用Excel进行数据分析。

4. 能够运用数据分析方法解决实际问题。

二、教学内容1. 数据分析的基本概念和重要性2. 数据分析的基本步骤3. Excel数据分析方法4. 案例分析三、教学过程（一）导入1. 教师提问：你们在生活中遇到过需要分析数据的情况吗？2. 学生分享自己遇到的与数据分析相关的问题或案例。

数学小课题研究教学案例简单的数据分析一、课题的确定《简单的数据分析》这个课题来自于人教版教材三年级下册第三单元《统计》。

本课主要是学习两种新的条形统计图，一种是横向条形统计图，另一种是起始格与其它格代表的单位不一致的条形统计图，并能在此基础上对统计数据进行简单分析，进一步体会统计在现实生活中的作用。

由于学生在一二年级学习过一个格代表一至五个单位的条形统计图，积累了大量的统计知识，有一定的统计意识和统计能力，所以研究条形统计图对学生来说并不难。

况且本课完成条形统计图的工作是比较繁琐的，如果按常规课的上法，学生一节课光完成条形统计图就得大半节课，而且还没有时间让学生细细去探索新的条形统计图的优势和使用范围。

为此，让学生课下去研究条形统计图是一个非常好的办法，不但可以节约大量的时间，而且还能让学生在探索中对统计图不断进行完善，培养学生的创新意识和研究能力，可谓一举多得。

横向条形统计图与纵向条形统计图在原理上是完全一致的，学生易于理解和接受，因此不需要花太多时间去研究，可以作为全班同学的研究任务。

起始格与其它格代表的单位不一致的条形统计图是教学难点，也是常规课中需要花较多时间去探讨为什么要这样做的问题。

因此我挑选了一部分学生组成两个研究小组进行这方面的研究。

二、课题的布置与指导布置给全班同学共同研究的任务（可以独立完成，也可以与同学合作）是：完成课本38页统计图，想一想统计图的横轴和纵轴分别代表什么，这个统计图与前面学过的统计图有什么不同，为什么要设计成这种样子。

由两个研究小组研究以下任务（每个小组五个成员，指定研究小组长）：测量小组成员的身高并称出各自的体重，分别制成统计表，再绘制出小组成员的身高统计图和体重统计图。

两个研究小组的大多数同学制作的条形统计图都是让一个格代表十个单位，虽然能够表示出同学们的身高和体重，但由于几个数据之间相差得都很少，从图中很难直观区分出不同学生的身高相差几厘米或者体重相差几千克。

《数据分析》教案数据分析是当今社会中非常重要的一项技能，它不仅可以帮助人们更好地理解数据，还可以为决策提供重要的支持。

为了更好地教授数据分析知识，制定一份完善的教案是非常必要的。

本文将从教案的制定、内容安排、教学方法、评价方式和课程实践五个方面进行详细介绍。

一、教案的制定1.1 确定教学目标：明确教学目标，包括学生应该掌握的知识、技能和能力。

1.2 设计教学内容：根据教学目标设计教学内容，包括数据分析的基本概念、常用工具和技术等。

1.3 制定教学计划：根据教学内容制定教学计划，包括每节课的内容安排、教学方法和评价方式等。

二、内容安排2.1 数据分析基础知识：介绍数据分析的基本概念、数据类型、数据清洗和数据可视化等。

2.2 数据分析工具和技术：介绍常用的数据分析工具，如Python、R等，以及数据分析常用技术，如统计分析、机器学习等。

2.3 数据分析实践案例：通过实际案例演练，让学生了解数据分析在实际问题中的应用。

三、教学方法3.1 理论教学结合实践：结合理论知识和实际案例，让学生更好地理解数据分析的原理和方法。

3.2 互动教学：采用互动式教学方法，如讨论、小组合作等，激发学生的学习兴趣。

3.3 多媒体辅助教学：利用多媒体技术辅助教学，如PPT、视频等，提高教学效果。

四、评价方式4.1 考试评价：定期进行考试，测试学生对数据分析知识的掌握程度。

4.2 作业评价：布置数据分析作业，评价学生对数据分析工具和技术的掌握情况。

4.3 项目评价：组织数据分析项目，评价学生在实际问题中运用数据分析的能力。

五、课程实践5.1 实践课程设计：设计数据分析实践课程，让学生在实际问题中应用数据分析技术。

5.2 实践案例分析：分析实际数据案例，让学生掌握数据分析方法和技术。

5.3 实践成果展示：组织学生展示实践成果，让学生展示他们在数据分析领域的成就。

综上所述，一份完善的数据分析教案应该包括教案的制定、内容安排、教学方法、评价方式和课程实践五个方面。

统计观念（数据分析观念）
标准》中提出，统计观念主要表现在以下的这么几个方面：认识到统计对决策的作用，能从统计的角度思考与数据有关的问题；通过收集数据、描述数据、分析数据的过程，作出合理的决策；能对数据的来源、收集和描述数据的方法、由数据得到的结论进行合理的质疑。

具体来说，统计观念（数据分析）的观念包括以下几个方面：
（1）数据的意识。

能想到用数据来处理问题。

实际上用数据来进行推断是一种重要的思维方式。

（2）体会数据中是蕴含着信息的。

所以我们要经历收集数据、描述数据、分析数据的过程，即数据处理的过程，把信息提取出来。

（3）根据背景来选择合适的方法。

综上，一个是意识、一个是把从数据中把信息提取出来、一个是认识到需要根据背景来选择合适的方法。

我在赣州听了吴正宪老师说的例子觉得应该跟大家分赏一下，课例：可能性，在盒子里装4个白球1个红球，先让学生猜一猜，然后让学生操作摸球并记录，再让学生根据记录的数据分析盒子里装几个白球几个红球。

最后进行验证。

第1篇一、案例背景随着大数据时代的到来，数据分析已成为各行各业提升竞争力的重要手段。

本报告以某知名电商平台的用户行为数据为研究对象，通过对海量数据的挖掘和分析，揭示用户行为规律，为电商平台提供精准营销策略，提高用户满意度。

二、数据来源本次分析所使用的数据来源于某知名电商平台的用户行为数据，包括用户的基本信息、浏览记录、购买记录、评价信息等。

数据时间跨度为一年，共计1000万条记录。

三、数据分析方法1. 数据预处理（1）数据清洗：对原始数据进行去重、填补缺失值、异常值处理等操作，确保数据质量。

（2）数据转换：将不同类型的数据进行统一，如将用户年龄、收入等数值型数据转换为区间型数据。

2. 数据分析（1）用户画像：分析用户的基本信息，如年龄、性别、职业、地域等，构建用户画像。

（2）用户行为分析：分析用户的浏览、购买、评价等行为，挖掘用户行为规律。

（3）商品分析：分析商品的浏览量、购买量、好评率等指标，挖掘热门商品和潜力商品。

（4）营销效果分析：分析不同营销活动的效果，为后续营销活动提供参考。

四、案例分析1. 用户画像通过对用户的基本信息进行分析，得出以下结论：（1）用户年龄分布：20-30岁用户占比最高，为40%，其次是31-40岁用户，占比为30%。

（2）用户性别分布：女性用户占比为60%，男性用户占比为40%。

（3）用户职业分布：学生和白领用户占比最高，分别为35%和30%。

2. 用户行为分析（1）浏览行为：用户在平台上的浏览时长平均为20分钟，浏览商品数量平均为30件。

（2）购买行为：用户平均每2个月购买一次商品，购买金额平均为500元。

（3）评价行为：用户平均每5次购买进行一次评价，好评率平均为90%。

3. 商品分析（1）热门商品：通过分析商品的浏览量和购买量，筛选出浏览量和购买量均较高的商品，如手机、服饰、化妆品等。

（2）潜力商品：通过分析商品的浏览量和购买量，结合用户评价和商品属性，挖掘出具有较高潜力的商品，如智能家居、健康养生等。