第一章数据分析模型教学教材
数据分析教案1
数据分析教案1标题：数据分析教案1引言概述：数据分析在当今社会已经成为一项重要的技能，无论是在商业领域还是学术领域，数据分析都扮演着至关重要的角色。
因此，学习数据分析成为许多人的必备技能之一。
本文将介绍一份数据分析教案，帮助读者系统学习数据分析的基础知识和技能。
一、数据分析概述1.1 数据分析的定义：数据分析是指通过收集、处理、分析和解释数据，以揭示其中的模式、趋势和关联性，从而为决策提供支持的过程。
1.2 数据分析的重要性：数据分析可以帮助人们更好地理解现象背后的规律，指导决策和行动，提高工作效率和决策的准确性。
1.3 数据分析的应用领域：数据分析广泛应用于市场营销、金融、医疗、教育等领域，帮助企业和组织更好地了解市场需求、优化运营和提升服务质量。
二、数据分析的基础知识2.1 数据类型：数据分析中常见的数据类型包括数值型数据、分类数据和顺序数据，不同类型的数据需要采用不同的分析方法。
2.2 数据采集：数据采集是数据分析的第一步，可以通过问卷调查、实验观察、网络爬虫等方式获取数据。
2.3 数据清洗：数据清洗是数据分析的关键步骤，包括处理缺失值、异常值、重复值等，确保数据的准确性和完整性。
三、数据分析的工具和技能3.1 数据可视化工具：数据可视化是数据分析中常用的方法，可以通过图表、图形等形式将数据呈现出来，帮助人们更直观地理解数据。
3.2 统计分析技能：统计分析是数据分析的基础，包括描述统计、推断统计等方法，可以帮助人们从数据中提取有用信息。
3.3 编程技能：数据分析中常用的编程语言包括Python、R等，具备一定的编程技能可以帮助人们更高效地处理和分析数据。
四、数据分析的方法和模型4.1 描述性统计分析：描述性统计是对数据进行整体性描述和总结的方法，包括均值、中位数、标准差等指标。
4.2 预测性分析：预测性分析是通过历史数据和模型预测未来趋势和结果的方法，包括回归分析、时间序列分析等。
4.3 关联性分析：关联性分析是研究不同变量之间的关联性和影响程度的方法，包括相关系数、卡方检验等。
数据分析教案模板及范文
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。
数据分析系列教案模板
数据分析系列教案模板教案一：数据分析入门教学目标：通过本节课的学习，学生能够了解数据分析的基本概念，掌握数据分析的基本流程和方法，能够运用基本的数据分析工具进行数据处理和分析。
教学内容：1. 数据分析概念介绍- 数据分析的定义和作用- 数据分析的基本分类2. 数据分析流程- 数据收集- 数据清洗- 数据处理- 数据分析- 数据可视化3. 数据分析工具介绍- Excel- Python- R- Tableau教学步骤：1. 导入- 通过引入一个真实的数据案例，引发学生对数据分析的兴趣和认识。
2. 概念讲解- 介绍数据分析的基本概念和作用，让学生明确数据分析的重要性。
3. 流程分析- 详细解释数据分析的流程，引导学生了解数据分析的步骤和方法。
4. 工具展示- 展示不同的数据分析工具，并简要介绍其特点和用途，让学生了解常用的数据分析工具。
5. 案例分析- 通过一个简单的数据案例，手把手教学生如何使用Excel进行数据清洗和分析，让学生亲自动手进行操作。
6. 总结反思- 总结本节课的重点内容，让学生反思数据分析的意义和方法，鼓励学生主动探索更多数据分析的可能性。
教学评估：通过对学生在课堂上的表现和作业的完成情况进行评估，检测学生对数据分析的理解和掌握程度，为下节课的内容提供参考。
教学反思：本节课主要介绍了数据分析的基本概念、流程和工具，通过实际操作的方式让学生更直观地理解数据分析的过程，激发学生对数据分析的兴趣，为后续深入学习打下基础。
在教学过程中，要注重与学生的互动，激发学生的学习积极性，让学生能够更好地掌握数据分析的知识和技能。
教案二：数据分析进阶教学目标：通过本节课的学习，学生能够进一步学习数据分析的高级方法和技巧，能够运用多种数据分析工具进行复杂的数据处理和分析。
教学内容：1. 数据分析方法- 数据挖掘- 机器学习- 统计分析2. 高级数据分析工具- Python数据分析库（Pandas、NumPy、Matplotlib）- R数据分析包（dplyr、ggplot2）- Tableau高级功能3. 数据分析案例- 探讨一个复杂的数据分析案例，引导学生思考如何运用多种方法和工具进行数据分析。
《数据分析》教案
《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，越来越多的人开始学习数据分析，因此教学资源也变得愈发重要。
本文将介绍一份完整的《数据分析》教案，匡助教师更好地教授学生数据分析的知识和技能。
一、教案概述1.1 教案名称：《数据分析》教案1.2 适合对象：高中或者大学学生1.3 教学目标：匡助学生掌握数据分析的基本概念和技能，培养他们的数据思维和解决问题的能力二、教学内容2.1 数据分析基础知识- 数据的概念和分类- 数据的采集和整理- 数据的清洗和处理2.2 数据分析方法- 描述性统计分析- 探索性数据分析- 假设检验和判断统计2.3 数据可视化- 条形图、折线图、饼图等基本图表的绘制- 数据分布的直方图和箱线图- 数据之间的关系的散点图和热力图三、教学方法3.1 理论授课- 介绍数据分析的基本概念和方法- 解释数据分析中常用的统计学原理- 分析真实案例，匡助学生理解数据分析的应用3.2 实践操作- 使用数据分析软件进行实际数据分析操作- 完成数据分析项目，包括数据清洗、分析和可视化- 分析实际数据集，培养学生的数据分析能力3.3 课堂讨论- 组织学生讨论数据分析中的问题和挑战- 分享数据分析经验和技巧- 激发学生的学习兴趣和思量能力四、教学评估4.1 课堂表现- 学生在课堂上的参预度和表现- 学生对数据分析知识的掌握程度- 学生在实践操作中的表现和成果4.2 作业和考核- 布置数据分析作业，包括理论和实践部份- 设计数据分析考核题目，考察学生对数据分析的理解和应用能力- 定期进行作业和考核评估，及时反馈学生学习情况4.3 教学反馈- 采集学生对教学内容和方法的反馈意见- 分析学生学习情况和需求，调整教学计划和教学方法- 持续改进教学质量，提高学生的学习效果和满意度五、教学资源5.1 教材和参考书籍- 选用适合学生水平的数据分析教材和参考书籍- 提供相关资料和案例，匡助学生更好地理解和应用数据分析知识5.2 数据分析软件- 推荐常用的数据分析软件，如Python、R、Excel等- 提供软件的学习资源和教学指导，匡助学生熟练使用数据分析工具5.3 网络资源和实践项目- 提供数据分析的在线课程和教学视频- 组织学生参预数据分析实践项目，锻炼他们的数据分析能力- 搭建数据分析交流平台，促进学生之间的学习和合作总结：通过本文介绍的《数据分析》教案，希翼能够匡助教师更好地教授学生数据分析的知识和技能，培养他们的数据思维和解决问题的能力，为他们未来的学习和工作打下坚实的基础。
大学数据分析第一章教案
课程名称：大学数据分析授课班级：XX级XX专业授课教师：XX授课时间：2课时教学目标：1. 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流程和方法。
3. 熟悉数据分析软件的基本操作。
教学重点：1. 数据分析的基本概念和重要性。
2. 数据分析的基本流程和方法。
教学难点：1. 数据分析流程的各个环节如何衔接。
2. 如何选择合适的数据分析方法。
教学内容：一、数据分析概述1. 数据分析的定义和重要性2. 数据分析的应用领域二、数据分析的基本流程1. 数据采集2. 数据清洗3. 数据探索4. 数据分析5. 结果展示三、数据分析方法1. 描述性统计分析2. 推断性统计分析3. 聚类分析4. 关联规则挖掘5. 机器学习教学过程：第一课时一、导入1. 引入数据分析的概念，让学生思考数据分析在日常生活中的应用。
2. 通过实例展示数据分析在各个领域的应用，激发学生的学习兴趣。
二、数据分析概述1. 讲解数据分析的定义和重要性，让学生了解数据分析的基本概念。
2. 通过案例分析，让学生了解数据分析在各个领域的应用。
三、数据分析的基本流程1. 讲解数据分析的基本流程，包括数据采集、数据清洗、数据探索、数据分析、结果展示。
2. 通过实例分析，让学生理解各个环节之间的衔接。
第二课时一、数据分析方法1. 介绍描述性统计分析、推断性统计分析、聚类分析、关联规则挖掘、机器学习等常用数据分析方法。
2. 通过实例演示，让学生了解每种方法的适用场景和操作步骤。
二、软件操作1. 介绍常用的数据分析软件，如Excel、SPSS、Python等。
2. 讲解软件的基本操作，让学生能够熟练使用软件进行数据分析。
三、课堂练习1. 布置课后练习，让学生运用所学知识进行实际操作。
2. 针对学生的练习，进行点评和指导。
教学评价：1. 课堂参与度：观察学生在课堂上的参与程度，如提问、回答问题等。
2. 实践操作能力：通过课后练习，评估学生对数据分析软件的操作熟练程度。
《数据分析》教案
《数据分析》教案数据分析是当今社会中一项非常重要的技能，它可以帮助我们从海量数据中提取有用信息，做出正确的决策。
因此，教授数据分析课程也变得越来越重要。
本文将探讨数据分析教案的设计和内容，希望能够帮助教师们更好地教授这门课程。
一、教案设计1.1 教学目标：明确教学目标是设计一个成功的教案的关键。
教师需要确定学生应该掌握的知识和技能，以便能够制定合适的教学计划。
1.2 教学内容：确定教学内容是教案设计的基础。
教师需要根据教学目标确定需要教授的内容，包括数据分析的基本概念、常用工具和技术等。
1.3 教学方法：选择合适的教学方法可以提高教学效果。
数据分析是一门实践性很强的学科，因此可以采用案例教学、实践操作等方法来帮助学生更好地理解和掌握知识。
二、教学内容2.1 数据采集：数据分析的第一步是数据采集。
教师可以介绍不同的数据来源和采集方法，帮助学生了解如何获取数据。
2.2 数据清洗：数据清洗是数据分析中非常重要的一步，可以帮助学生处理数据中的错误和缺失值，提高数据质量。
2.3 数据可视化：数据可视化是数据分析中展示数据结果的重要手段，可以帮助学生更直观地理解数据。
三、教学方法3.1 案例教学：通过真实案例的分析，可以帮助学生将理论知识应用到实际中，提高他们的实践能力。
3.2 实践操作：数据分析是一门实践性很强的学科，学生需要通过实践操作来巩固所学知识，提高数据分析的能力。
3.3 小组讨论：小组讨论可以促进学生之间的交流和合作，帮助他们更好地理解和掌握知识。
四、评估方式4.1 作业和考试：通过作业和考试可以检验学生对数据分析知识的掌握程度，帮助教师及时发现学生的问题并进行针对性的辅导。
4.2 项目实践：项目实践是一个更加贴近实际的评估方式，可以帮助学生将所学知识应用到实际项目中，提高他们的实践能力。
4.3 反馈机制：建立良好的反馈机制可以帮助教师了解学生的学习情况，及时调整教学方法和内容，提高教学效果。
五、教学资源5.1 教材和资料：选择合适的教材和资料是教学中非常重要的一环，可以帮助学生更好地理解和掌握知识。
第一章数据分析模型 PPT
1. 数据分析模型
1.1 薪金到底是多少 1.2 评选举重总冠军 1.3 估计出租车的总数 1.4 解读CPI 1.5 NBA赛程的分析与评价——全国
大学生数学建模竞赛2008年D题
1.1 薪金到底是多少
日常生活中遇到的数据： • 一个班的考试成绩及按成绩的排 名 • 公司里每位职工一个月的薪金 • 超市中各个品牌牙膏一个月的销量 • 一个年级全部男同学的身高 用几个数简明地表示一组数据整体的大小.
依靠运动员全身力量完成的体育项目 举重 拳击 赛艇 摔跤
按照运动员体重划分级别进行比赛. 每个级别都有一个冠军. 能评选出一个“总冠军”吗？
……
问题
1.2 评选举重总冠军
男子举重比赛按运动员体重 (上限)分为8个级别： 56kg, 62kg, 69kg, 77kg, 85kg, 94kg, 105kg, 105kg以上.
a. 总额/万元
200
股东分红
150
职工薪金
100
2011 2012 2013
b. 增长率/%
c.人均/(万元/人)
哪种解读更有道理
500
400 300
职工薪金
200
100
股东分红
2011 2012 2013
a. 总额/万元
200
股东分红
150
职工薪金
100
2011 2012 2013
b. 增长率/%
不掌握创造记录的运动员的实际体重. 因为体重越大、举得越重，比赛时运动员体重 都会调整到非常接近各级别的上限.
105 kg以上级未设上限，只在其余7个级别中选总冠军.
数据分析 世界记录与体重数据的散点图
世 450
《数据分析》教案
《数据分析》教案引言概述：数据分析是一门应用广泛的学科，它通过收集、整理和分析数据，从中提取有价值的信息和洞察力。
数据分析在各个行业中都扮演着重要的角色，帮助企业做出决策、改善业务流程和提高效率。
本文将介绍《数据分析》教案的内容，分为五个部分进行详细的阐述。
一、数据收集与整理1.1 数据来源：介绍数据收集的渠道和方式，如调查问卷、传感器、日志文件等。
1.2 数据质量：讨论数据质量的重要性，如准确性、完整性和一致性等，并介绍数据清洗的方法。
1.3 数据整理：介绍数据整理的步骤，包括数据清洗、数据转换和数据集成等，以确保数据的可用性和一致性。
二、数据探索与可视化2.1 描述性统计：介绍常用的描述性统计方法，如均值、中位数、标准差等，以及它们在数据分析中的应用。
2.2 数据可视化：介绍数据可视化的重要性，如条形图、折线图、散点图等，以及它们在数据分析中的应用。
2.3 探索性数据分析：介绍探索性数据分析的方法，如箱线图、直方图、相关性分析等，以发现数据中的模式和关联。
三、数据建模与预测3.1 数据建模：介绍数据建模的基本概念和方法，如线性回归、逻辑回归、决策树等，以及它们在预测和分类问题中的应用。
3.2 特征选择：讨论特征选择的重要性，如过滤法、包装法、嵌入法等，并介绍常用的特征选择算法。
3.3 模型评估：介绍模型评估的指标和方法，如准确率、召回率、F1值等，并讨论过拟合和欠拟合问题。
四、数据挖掘与机器学习4.1 关联规则挖掘：介绍关联规则挖掘的概念和方法，如Apriori算法、FP-growth算法等，以发现数据中的关联关系。
4.2 聚类分析：介绍聚类分析的方法，如K-means算法、层次聚类算法等，以发现数据中的群组结构。
4.3 预测建模：介绍预测建模的方法，如神经网络、支持向量机、随机森林等，以实现对未来事件的预测。
五、数据分析应用与案例研究5.1 金融行业：介绍数据分析在金融行业中的应用，如风险评估、投资组合优化等，并给出相关案例研究。
数据分析教案
数据分析教案标题：数据分析教案引言概述：数据分析是当今社会中非常重要的一个技能，许多企业和机构都需要数据分析师来帮助他们解决问题和做出决策。
因此，数据分析教育变得越来越重要。
本文将探讨数据分析教案的设计和实施，以帮助教师更好地教授数据分析技能。
一、明确教学目标1.1 确定学生的学习目标：在设计数据分析教案时，首先要明确学生的学习目标。
这可以包括掌握数据分析的基本概念和技能，理解数据分析的应用场景，以及能够独立进行数据分析项目等。
1.2 确定教学目标的具体内容：根据学生的学习目标，确定教学内容的具体范围和深度。
这可以包括数据收集和整理、数据清洗和预处理、数据分析和可视化等方面的内容。
1.3 确定评估方式：在设计教案时，还需要考虑如何评估学生的学习成果。
可以采用考试、作业、项目等方式进行评估，以确保学生能够达到教学目标。
二、选择合适的教学方法2.1 结合理论与实践：数据分析是一个实践性很强的学科，因此在教学过程中要注重理论与实践相结合。
可以通过案例分析、实践操作等方式帮助学生更好地理解和掌握数据分析技能。
2.2 引入互动性教学：数据分析教学可以通过互动性教学方式来增加学生的参与度和学习兴趣。
可以采用小组讨论、实践项目等方式来培养学生的团队合作能力和解决问题的能力。
2.3 注重实践操作：数据分析是一个需要实践的学科，因此在教学过程中要注重实践操作。
可以通过实际数据集来进行分析和可视化，让学生亲自动手操作，从而更好地掌握数据分析技能。
三、设计具体的教学内容3.1 数据收集和整理：教学内容可以包括如何收集和整理数据，包括数据的来源、数据的获取方式、数据的清洗和转换等方面的内容。
3.2 数据分析和可视化：教学内容还可以包括数据分析和可视化的方法和技巧，包括统计分析、机器学习算法、数据可视化工具等方面的内容。
3.3 实践项目：在教学过程中可以设计一些实践项目，让学生应用所学的数据分析技能来解决实际问题，从而提高他们的实践能力和解决问题的能力。
数据分析教案
数据分析教案教学目标：通过本节课教学，学生将能够：1. 了解数据分析的基本概念和意义；2. 掌握常用的数据分析方法和工具；3. 能够运用数据分析技术解决实际问题。
教学重点：1. 数据分析的基本概念和意义；2. 常用的数据分析方法和工具；3. 数据分析在解决实际问题中的应用。
教学难点：1. 数据分析方法和工具的选择和使用；2. 如何运用数据分析技术解决实际问题。
教学准备：1. 教师准备相关教材和案例；2. 学生准备笔记本电脑和数据分析软件。
教学过程：一、导入（5分钟）通过举例和提问，引导学生思考数据分析在日常生活和工作中的应用，并激发学生学习的兴趣和动力。
二、概念解释（10分钟）1. 讲解数据分析的基本概念和意义，强调数据分析在科学研究和商业决策中的重要性。
2. 引导学生思考数据分析的应用场景，如市场调研、销售预测等。
三、数据分析方法介绍（15分钟）1. 介绍常用的数据分析方法，如描述统计、推断统计、回归分析等，讲解每种方法的基本原理和应用范围。
2. 指导学生了解各种方法的优缺点，以及在不同情境下的选择和使用。
四、数据分析工具介绍（15分钟）1. 介绍常用的数据分析工具，如Excel、Python、R等，讲解每种工具的特点和功能。
2. 演示如何使用其中的一个工具进行数据分析，并带领学生一起操作。
五、案例分析（30分钟）1. 提供一个实际案例，例如超市销售数据分析，让学生分组进行数据分析并撰写分析报告。
2. 指导学生使用所学的数据分析方法和工具，解决实际问题，并展示结果和结论。
六、讨论和总结（10分钟）1. 学生展示分析报告和讨论各自的分析过程和结果。
2. 教师总结课堂内容，激发学生对数据分析的兴趣和思考。
教学扩展：1. 鼓励学生进一步学习深入的数据分析方法和工具；2. 提供更多的实际案例和数据集，让学生在实践中不断掌握和提升数据分析能力。
教学评价：通过对学生分析报告的评价和对课堂表现的评估，评估学生对数据分析基本概念和方法的理解程度，以及是否能够独立运用数据分析技术解决实际问题。
数据的分析与建模课件
4. 精准营销策略制定：根据分析结果，制定针对不同用 户群体的精准市场营销策略。
案例二：股票价格预测分析
总结词：通过数据分析，预测股票价格的走势， 为投资者提供投资决策参考。
01
02
详细描述
1. 数据收集：收集历史股票价格、成交量、 财务数据等。
03
交媒体网站上获取
数据。
传感器监测
通过传感器监测设 备进行实时数据收
集。
数据清洗与预处理
去除重复数据
删除重复的记录或数据项。
处理缺失值
采用插值、删除或平均值填充等方法处理缺失 的数据项。
异常值处理
对超出合理范围的异常数据进行处理，如去除 或替换。
数据转换与编码
数据类型转换
将不同类型的数据进行 转换，如将文本数据转
在购物篮分析、产品推荐等领域应用关联规则挖掘结果。
聚类分析
01
02
03
数据预处理
对数据进行清洗、转换和 归一化等操作，为聚类分 析提供高质量的数据集。
聚类算法选择
根据数据类型和问题背景 选择合适的聚类算法，如 K-均值、层次聚类等。
聚类结果评估
通过内部指标（如轮廓系 数）和外部指标（如调整 兰德系数）评估聚类结果 的质量。
2. 数据预处理：对文本数据进行预处理，包括分词、 词性标注、去除停用词等操作。
4. 信息处理效率和应用范围提升：通过自然语言处理 技术的应用，提高信息处理效率和应用范围，为各行业 提供智能化的文本处理解决方案。
THANKS
交叉验证
通过将数据集分成多个部分，并分别用其中一部分数据进行模型训 练，另一部分数据用于测试，以避免过拟合和欠拟合现象。
数据分析-第一章-PPT课件
均值 方差
1 n x xi n i 1
1 n 2 S (x x ) i n 1i 1
2
标准差
变异系数
S S
2
S CV100 (%) x
偏度与峰度
偏度与峰度是刻画数据的偏态、尾重程度的度量。它们 与数据的矩有关。数据的矩分为原点矩与中心矩。 k阶原点矩
k E ( x ) 总体中心矩（k阶） k
总G2 4 3
总体数字特征和样本数字特征
根据统计学的结果，样本数字特征是相应的 总体数字特征的矩估计。当总体数字特征存在时 ，相应的样本数字特征是总体数字特征的相合估 计，从而当n较大时，有
1 n k vk xi n i 1
1 k u n ( x x ) k i n i 1
K阶中心矩
s
偏度与峰度
偏度
2 n n u n 3 3 g ( x x ) 1 i 3 3 ( n 1 )( n 2 ) s ( n 1 )( n 2 ) s i 1
2 x 73 . 660 S 15 . 524 S 3 . 940
CV 5 . 349 g 0 . 061 g 0 . 034 1 2
偏度、峰度的绝对值皆较小，可以认为数据是来 自正态总体的样本.
例3
某厂的某种悬式绝缘子机 电破坏负荷试验数据（单 位：吨）分组表示如表， 计算这批分组数据的均值 、方差、标准差、变异系 数、偏度、峰度。 组段 5.5～6.0 6.0～6.5 6.5～7.0 7.0～7.5 7.5～8.0 8.0～8.5 8.5～9.0 9.0～9.5 组中值 5.75 6.25 6.75 7.25 7.75 8.25 8.75 9.25 组频数 4 3 15 42 49 78 50 31
数据分析教案1
数据分析教案1标题：数据分析教案1引言概述：数据分析是当今社会中越来越重要的技能之一，它可以帮助人们更好地理解和利用数据。
在教育领域，数据分析教案的设计和实施对于学生的学习和发展至关重要。
本文将从教案的设计、数据收集、数据清洗、数据分析和结果呈现五个方面进行详细阐述。
一、教案设计1.1 确定教学目标：明确教学目标是设计教案的第一步，教师需要清楚地知道学生应该掌握的知识和技能。
1.2 制定教学计划：根据教学目标，制定详细的教学计划，包括课程内容、教学方法和评估方式等。
1.3 教学资源准备：准备好教学所需的资源，包括教材、教具、软件等，确保教学过程顺利进行。
二、数据收集2.1 确定数据来源：确定需要收集的数据来源，可以是实地调查、网络数据等多种形式。
2.2 收集数据样本：根据教学目标和教学计划，收集代表性的数据样本，确保数据的准确性和完整性。
2.3 数据整理：整理收集到的数据，包括数据清洗、数据转换等工作，为后续的数据分析做好准备。
三、数据清洗3.1 缺失值处理：处理数据中的缺失值，可以通过填充、删除或插值等方法进行处理。
3.2 异常值处理：识别和处理数据中的异常值，可以通过箱线图、散点图等方法进行检测和处理。
3.3 数据转换：对数据进行转换，包括标准化、归一化等操作，使得数据更易于分析和理解。
四、数据分析4.1 描述性统计分析：对数据进行描述性统计分析，包括均值、方差、频数分布等指标的计算和分析。
4.2 探索性数据分析：通过可视化方法探索数据的特征和规律，包括直方图、散点图、箱线图等。
4.3 统计推断分析：利用统计方法进行推断分析，包括假设检验、方差分析、回归分析等。
五、结果呈现5.1 结果解释：对数据分析结果进行解释，清晰地呈现数据分析的结论和发现。
5.2 结果展示：通过图表、报告等形式展示数据分析的结果，使得结论更具说服力。
5.3 结果评估：评估数据分析的结果是否符合教学目标，是否能够有效指导教学实践。
数学建模与数据分析教材
实战演练
数据清洗与预处理
通过实战案例，演示如何对数据进行清洗、转换和标准化 等预处理操作，为后续建模提供高质量数据。
特征选择与降维
介绍特征选择和降维的方法，如主成分分析（PCA）、线性 判别分析（LDA）等，并演示其在实战中的应用。
模型选择与评估
详细讲解常用数学模型的原理和应用场景，如线性回归、 逻辑回归、支持向量机等，并通过实战案例演示模型的训
矩阵的秩和行列式
介绍矩阵的秩和行列式的概念及计算方法，以及它们在矩阵运算中 的意义和作用。
线性方程组求解方法探讨
高斯消元法
通过对方程组进行初等行变换， 将增广矩阵化为阶梯形矩阵，从 而求解线性方程组。
克拉默法则
利用行列式的性质，直接求解线 性方程组的解，适用于方程个数 和未知数个数相等的情况。
迭代法
05
优化算法在数学建模中应用
线性规划问题求解技巧分享
图形法
通过绘制约束条件和目标函数的图形，找到可行域和最优解。适用 于变量较少的问题。
单纯形法
一种迭代算法，通过不断在可行域边界上寻找新的顶点来逼近最优 解。适用于标准形式的线性规划问题。
内点法
从可行域内部出发，沿着目标函数梯度方向进行搜索，直到达到最优 解。适用于大规模线性规划问题。
06
案例分析与实战演练
经典案例剖析
传染病模型
通过构建传染病传播的数学模型，如SIR模型，预测疾病的传播趋 势，为防控策略提供科学依据。
交通流模型
运用数学方法描述和预测交通流的行为，帮助交通管理部门优化交 通布局，提高道路通行效率。
金融风险评估
利用数学模型对金融市场数据进行分析，评估投资风险，为投资者 提供决策支持。
高中数据分析模型教案模板
教学目标：1. 让学生了解数据分析模型的基本概念和原理。
2. 培养学生运用数据分析模型解决实际问题的能力。
3. 提高学生数据处理和分析的能力，培养创新思维。
教学重点：1. 数据分析模型的基本概念和原理。
2. 常见数据分析模型的应用方法。
教学难点：1. 数据分析模型的选择与优化。
2. 数据分析模型在实际问题中的应用。
教学准备：1. 教师：多媒体课件、教学案例、相关数据资料。
2. 学生：准备好笔记本电脑或平板电脑，用于数据处理和分析。
教学过程：一、导入1. 通过实例引入数据分析模型的概念，激发学生的学习兴趣。
2. 引导学生思考数据分析在现实生活中的应用。
二、基本概念和原理1. 讲解数据分析模型的基本概念和原理，如线性回归、聚类分析、决策树等。
2. 结合实例，让学生了解不同数据分析模型的特点和适用场景。
三、案例分析1. 选择一个与生活密切相关的实际案例，引导学生运用数据分析模型进行问题分析。
2. 分组讨论，让学生根据案例特点选择合适的分析模型，进行数据处理和分析。
3. 各组展示分析结果，教师点评并总结。
四、模型选择与优化1. 讲解模型选择的原则和方法，如交叉验证、网格搜索等。
2. 引导学生根据案例特点，选择合适的模型进行分析。
3. 讲解模型优化方法，如参数调整、特征选择等。
五、实际应用1. 让学生结合实际生活，提出一个需要运用数据分析模型解决的问题。
2. 引导学生运用所学知识，选择合适的模型进行分析。
3. 学生进行数据处理和分析，得出结论，并撰写分析报告。
六、总结与反思1. 教师总结本节课所学内容，强调数据分析模型在实际问题中的应用。
2. 学生反思自己在学习过程中的收获和不足，提出改进措施。
教学评价：1. 学生对数据分析模型基本概念和原理的掌握程度。
2. 学生运用数据分析模型解决实际问题的能力。
3. 学生在小组合作、展示过程中的表现。
教学延伸：1. 鼓励学生参加数据分析竞赛，提高自己的实践能力。
2. 组织学生进行数据分析项目，锻炼团队协作能力。
第1单元第2课《数据分析》教学设计青岛版(级下册
《数据分析》教学设计一、教学目标1. 知识与技能：掌握数据分析的基本概念和流程。
学会使用数据处理软件（如Excel）进行数据的整理、排序和筛选。
能够根据实际问题选择合适的数据分析方法，并解读分析结果。
2. 过程与方法：通过小组合作，培养学生团队协作能力和分析解决实际问题的能力。
引导学生通过案例学习，学会将理论知识应用于实践。
3. 情感态度与价值观：培养学生对数据分析的兴趣和热爱，认识到数据分析在日常生活和工作中的重要性。
培养学生严谨的数据分析态度和批判性思维。
二、教学重点难点重点：数据分析的基本流程和方法。
数据处理软件的基本操作。
难点：如何根据实际问题选择合适的数据分析方法。
如何准确解读数据分析结果，并将其应用于实际问题解决中。
三、学情分析学生已经掌握了基本的计算机操作技能，但对于数据分析这一领域的知识了解较少。
考虑到学生之间的差异，教学设计应兼顾不同层次学生的需求，通过案例分析、小组合作等方式，激发学生的学习兴趣和主动性。
四、教学准备准备相关的教学课件，包括数据分析的基本概念、流程、案例分析等。
准备教学用计算机，确保每台计算机都安装了数据处理软件（如Excel）。
准备小组合作的任务卡和数据分析实践案例。
五、新课导入通过展示一个实际的数据分析案例（如某电商平台的销售数据分析），引导学生思考：为什么要进行数据分析？数据分析可以帮助我们解决哪些问题？从而引出本课的主题——数据分析。
六、新课讲授1. 数据分析基本概念定义：数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
目的：发现数据背后的规律、趋势和问题，为决策提供科学依据。
2. 数据分析流程数据收集：明确数据来源和收集方法。
数据清洗：去除无关、错误或重复数据。
数据处理：对数据进行整理、排序、筛选等操作。
数据分析：运用统计方法分析数据，提取有用信息。
结果呈现：将分析结果以图表、报告等形式呈现。
数据分析方法及模型PPT课件
C P(C) C =t 0.5 C =f 0.5
C
P(R/C) C=t C=f
R=t
0.8 0.2
R
R=f
0.2 0.8
P(S/C) C=t C=f
S S=t
0.1 0.5
S=f
0.9 5
W
P(W /RS) W=t W=f
R S = t,t 0 .9 9 0 .0 1
R S = t,f 0 .9 0 .1
因为依赖和独立关系是人们日常推理的基本工具，而且人类知识的基本结
构也可以用依赖图来表达
7
贝叶斯网与概率推理
推理（inference）是通过计算回答查询（query）的过程 使用概率方法进行不确定性推理就是：
（1）把问题用一组随机变量 X{X1, ,Xn}来刻画 （2）把关于问题的知识表示为一个联合概率分布
W=f
0.01 0.1
0 .1
0 .9
简单易行，当P(E=e)很小时，算法效率低，收敛速度慢 17
2.似然加权法
重要性抽样法
避免逻辑抽样因舍弃样本而造成的浪费
按拓扑序对每个变量X进行抽样：当X不是证据变量时，抽样方 式与逻辑抽样法一样；当X是证据变量时，则以X的观测值作为 抽样结果
保证了每个样本都与证据E=e一致，从而可以利用，不必舍弃
16
重要性抽样法
假设通过抽样过程获得了m个独立样本D1，D2，…，Dm，其中
满足E=e的有me个，而在这me个样本中，进一步满足Q=q的有
mq,e，有
P ( Q q ,E e ) m 1 i m 1Q q ( D i) P ( E D e i ( ) D i) P ( D i ) m 1 i m 1Q q ( D i)E e ( D i ) m m q , e
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工会负责人： 2013年职工薪金 增长到167%， 股东分红增长到 200%，应更顾 及职工利益.
职工：与股东 人均分红相比 ，职工人均薪 金增长得太慢 ，呼吁大幅度 增加职工的薪 金.
哪种解读更有道理 k=0,1,2 (2011, 2012, 2013)
xk~职工薪金总额, yk~股东分红总额
500
依靠运动员全身力量完成的体育项目 举重 拳击 赛艇 摔跤
按照运动员体重划分级别进行比赛. 每个级别都有一个冠军. 能评选出一个“总冠军”吗？
……
问题
1.2 评选举重总冠军
男子举重比赛按运动员体重 (上限)分为8个级别： 56kg, 62kg, 69kg, 77kg, 85kg, 94kg, 105kg, 105kg以上.
廖辉（中国）
2013.10.23 2013年世界举重锦标赛
廖辉（中国）
2013.10.23 2013年世界举重锦标赛
职工薪金增长快
股东分红增长快 股东人均分红增长快
小结与评注
• 同样的一组数据可以有不同的表述和解读办法, 取决于要说明什么问题,达到什么目的.
• 3个常用的代表数：平均数、中位数和众数, 具有各自的特点和用法.
• 数值随时间的变化可以用绝对增长或相对增长 表示, 二者说明同一问题的不同侧面.
1.2 评选举重总冠军
职工薪金总额/万元 300 400 500
股东分红总额/万元 100 150 200
500
400 300
职工薪金
200
100
股东分红
2011 2012 2013
a. 总额/万元
200
股东分红
150
职工薪金
100
2011 2012 2013
b. 增长率/%
40 股东分红
30 20
10 职工薪金
2011 2012 2013
平均分74分
.小李衡量自己的标准. 高于平均分！ 倒数第3名！
其他代表数 跳水比赛的评分标准 中位数80分
7位裁判的分数去掉一个最高分和一个最低分，剩下
5个分数的总和乘以动作难度系数，为最后得分.
中位数和平均数的结合
哪种解读更有道理
某股份制公司50名职工和5位股东近3年的利润分配
年份 2011 2012 2013
总成绩 327 kg 抓举 165 kg 69 kg级 挺举 198 kg 总成绩 358 kg
纪录保持者
日期
比赛名称
石智勇（中国）
2002.6.28 世界大学生举重锦标赛
乐茂盛（中国）
2002.10.2 第14届亚洲运动会
金恩国（朝鲜）
2012.7.31 伦敦第30届奥运会
马尔科夫（保加利亚）2000.9.20 悉尼第27届奥运会
每个级别设3个项目：抓举、挺举、总成绩.
每个级别、每个项目都产生一个冠军.
同一项目 (如抓举) 的8个冠军中怎样选出“总冠军”？
不同级别冠军成绩按体重 “折合”到某个标准级别， 比较折合成绩，选出最高的作为总冠军.
1.2 评选举重总冠军 问题分析
建立体重与举重成绩的数学模型 计算各级别冠军举重成绩的理论值 比赛产生各级别冠军成绩的实际值
计算实际值与理论值的比值 构造一个简单、合适的指标作为折合成绩 各级别冠军折合成绩最高的为总冠军
数据收集 利用举重比赛的世界纪录建立数学模型.
• 不同级别成绩的差别基本上由运动员体重决定 • 多. 年积累下来的世界记录与某一次比赛成绩相比
，更能避免偶然性.
级别 项目 纪录
抓举 153 kg 62 kg级 挺举 182 kg
定制校服尺寸的参考.
众数
• 数据：生产小组15个工人每人一天生产零件的数目
与其他小组比较，作为评选先进的参考 平均数
.制定标准日产量，使多数人能超产.
中位数
如何选用代表数
• 数据：班上20名学生一次考试成绩：15人80分，
2人90分，1人10分，1人15分，小李75分.
与其他班级或本班以前成绩对比
平均数 ：8.6千元. 公司高层对外宣传.
中位数 ：6千元（第50、51人都是6000元）. 税务部门调查个人所得税的起征点.
众数 ： 5千元（5千元的人数最多）. 工会干部为职工争取福利.
3个代表数的特点
平均数 ~ 平等利用每一数据的信息，反映数据整体 大小；有方便的计算公式，应用最广.
受少数特大或特小数据影响，会失去代表性.
第一章数据分析模型
1.1 薪金到底是多少
日常生活中遇到的数据： • 一个班的考试成绩及按成绩的排 名 • 公司里每位职工一个月的薪金 • 超市中各个品牌牙膏一个月的销量 • 一个年级全部男同学的身高 用几个数简明地表示一组数据整体的大小.
n个数据的代表数
n 个数据的代表数
平均数 ~ n个数据的算术平均值.
中位数 ~ n个数据从小到大（或从大到小）排序 位于正中的数. 若n为偶数，取位于正中的2个数的平均值
众数 ~ n个. 数据中出现次数最多的那个(或几个)数.
3个代表数反映一组数据整体大小的不同侧面.
薪金到底是多少
某公司100位职工的月薪/千元
月薪 40 25 20 15 10 8 6 5 4 3 人数 1 2 6 8 12 17 18 24 10 2
中位数 ~ 只取决于按大小排列的位置，不受特大或 特小数据影响，能反映数据的中等水平.
未充分利用信息; 数据量大时计算较繁. 众数 ~ 常作为选择 “最多” , “最佳”的依据.
未充分利用信息; “并列第一”时无法做唯一抉择.
如何选用代表数
• 数据：某高三年级全部男同学的身高.
与10年前同龄男生身高作对比, 估计增长量. 平均数
400 300
职工012 2013
a. 总额/万元
200 股东分红
150 职工薪金
100
2011 2012 2013
b. 增长率/%
40 股东分红均值 30 20 10 职工薪金均值
2011 2012 2013
c. 均值/(万元/人)
xk斜率大于yk斜率 yk/y0斜率大于xk/x0斜率 斜率相差5倍
c.人均/(万元/人)
哪种解读更有道理
500
400 300
职工薪金
200
100
股东分红
2011 2012 2013
a. 总额/万元
200
股东分红
150
职工薪金
100
2011 2012 2013
b. 增长率/%
40 股东分红
30 20
10 职工薪金
2011 2012 2013
c.人均/(万元/人)
公司老板：职 工薪金比股东 分红增长得更 多、更快，可 谓有福同享.