数据处理与分析教案
SPSS数据处理与分析教案-数据推断
SPSS Statistics 数据判断相关分析原理与散点图1 ．理解相关关系的概念。
2 ．理解正相关和负相关。
3 ．理解强相关和弱相关。
4 ．能够绘制散点图。
教学重点、难点： 重点：能够绘制散点图。
难点：理解数据相关的概念。
补 充 内 容 和 时间分配一、相关关系二、相关分析(5 分钟)相关分析通常有 2 种方法，一种是散点图，另一种是相关系数。
三、散点图的作用1．正相关和负相关2．强相关和弱相关四、绘制散点图1．利用“设置标记”绘制散点图子任务 1：打开“汽车销售.sav ”(见本书配套资源)文件，根据“排量_L ”和“新车价格_美元”两个变量绘制散点图， 其中 “汽车排量”作为自变量， “新车价格”作为因变量， 将 “型(15 分钟)号”设为“设置标记”。
【步骤 1】~【步骤 4】2．利用“标注个案”绘制散点图子任务 2：打开“汽车销售.sav ”(见本书配套资源)文件，根据“耗油量_升每百公里”(20 分钟)和“新车销量_辆”两个变量绘制散点图，其中“耗油量_升每百公里”作为自变量， “新车销量_辆”作为因变量，将“型号”设为“标注个案”，并设置标注的文字为红色。
【步骤 1】~【步骤 7】3．利用散点图寻觅异常点子任务 3：打开“汽车销售异常点_美元.sav ”(见本书配套资源)文件，通过绘制散点图(“排量_L ”为自变量， “新车价格_美元”为因变量，并在图中显示型号)，找出异常点。
授课内容(项目，任务) 教学目标：教学内容及过程设计项目四 任务 1 (10 分钟)(20 分钟)(5 分钟)【步骤 1】~【步骤 6】任务实训(10 分钟)在“人口.sav”(见本书配套资源)中，根据“序号”和“人口”两个变量绘制散点图，找出人口随着时间变化的规律。
课后总结分析：授课内容 项目四 SPSS Statistics 数据判断 (项目，任务) 任务 2 相关系数 教学目标：1 ．掌握相关系数的概念。
初一信息技术教案数据处理与分析
初一信息技术教案数据处理与分析初一信息技术教案 - 数据处理与分析引言：信息技术作为一门重要的学科，对于学生们的发展和学习有着重要的影响。
本教案将重点介绍初一年级学生在信息技术中的数据处理与分析的内容，旨在通过培养学生的信息技术素养，提高他们运用信息技术解决问题的能力。
一、教学目标本教案的教学目标如下：1. 理解数据处理与分析的概念，了解其重要性和应用领域；2. 掌握使用电子表格软件进行数据输入、编辑和格式化的基本技能；3. 学会使用电子表格软件进行简单的数据处理和分析，包括排序、筛选和计算等功能；4. 培养学生的逻辑思维和问题解决的能力，通过分析数据提炼信息，并作出相应的决策。
二、教学内容本教案的教学内容包括以下几个方面：1. 数据处理与分析的概念和应用领域介绍；2. 电子表格软件的基本操作和常用功能；3. 数据输入、编辑和格式化的技巧；4. 数据处理与分析的基本方法和实例；5. 数据的图表展示和报告撰写。
三、教学过程1. 概念和应用领域介绍在课堂上，首先通过案例和实例介绍数据处理与分析的概念和应用领域，让学生明确其重要性和实际应用的场景。
2. 电子表格软件的基本操作和常用功能在学生对数据处理与分析有了初步认识之后，引入电子表格软件的基本操作和常用功能。
通过演示和实践操作，教授学生如何打开电子表格软件，创建新的工作表，进行单元格的选择、复制和粘贴等基本操作。
3. 数据输入、编辑和格式化的技巧接下来，重点教授学生如何在电子表格中进行数据输入、编辑和格式化。
学生需要了解合理组织数据输入的布局，选择合适的数据类型以及如何对数据进行格式化，使其具有清晰明了的呈现效果。
4. 数据处理与分析的基本方法和实例在学生掌握了数据的基本输入和编辑技巧之后，引入数据处理与分析的基本方法和实例。
通过实际案例，教授学生如何使用电子表格软件进行数据的排序、筛选和计算等操作，让学生能够快速准确地找到和分析数据中的有用信息。
信息技术教案数据处理与分析
信息技术教案数据处理与分析随着信息技术的快速发展，数据处理与分析在各个领域中都扮演着至关重要的角色。
针对信息技术教学，在教案设计中合理运用数据处理与分析的方法和技巧，可以有效提高学生的学习成效和对信息技术的综合应用能力。
本文将探讨信息技术教案中的数据处理与分析，并提供一些实用的方法和建议。
一、数据处理与分析的重要性在信息技术教学中，运用数据处理与分析的技术可以帮助学生更好地理解和掌握课程内容。
数据处理与分析可以使学生通过对所学知识点的实际运用来加深对知识点的理解。
同时，通过实际操作和实验，学生可以更深入地了解信息技术的应用场景和实际问题。
数据处理与分析还可以培养学生的信息素养和创新能力。
在处理与分析大量数据时，学生需要从海量数据中提取有用的信息，并进行整理和分析。
这个过程需要学生具备良好的信息筛选和整理能力，培养学生的信息素养。
另外，数据处理与分析可以锻炼学生的问题解决能力和创新思维。
在实际操作中，学生常常会遇到各种问题和困难，需要不断地进行探索和实践。
通过处理和分析数据，学生需要不断探索新的解决方案和创新思路，培养学生的问题解决能力和创新思维。
二、信息技术教案中的数据处理与分析方法1. 数据采集：在信息技术教学中，数据采集是进行数据处理与分析的基础。
教师可以设计实验和案例，引导学生采集所需数据。
数据的采集可以通过观察、调查、实验等方式进行，学生可以通过使用测量仪器、编写程序等方法来进行数据采集。
2. 数据整理：采集到的数据常常是混乱和杂乱的，学生需要对数据进行整理和分类。
通过整理数据，可以使学生直观地了解数据的特征和规律，并为后续数据处理做好准备。
3. 数据分析：数据分析是数据处理的核心过程，通过对数据的统计和分析，可以帮助学生挖掘数据中的信息和规律。
教师可以通过教授统计学方法和分析工具的使用，指导学生进行数据分析。
学生可以使用电子表格软件、统计软件等工具进行数据分析，进而得出结论和预测。
4. 数据展示：数据的可视化展示是数据处理与分析的重要环节。
带教案：长度测量中的数据处理与分析
带教案：长度测量中的数据处理与分析教育领域的数据处理与分析已成为现代教育教学的重要组成部分，教师需要具备使用最新的技术手段对教学过程中产生的各种数据进行处理和分析的能力。
在长度测量中，数据处理与分析可以帮助学生更好地理解长度概念，促进学生对所学知识点的深刻认识。
本文将以带教案的形式，详细介绍如何通过数据处理与分析来增强长度测量的教学效果。
教学目标：1. 学生能够理解和正确使用常见的长度单位（毫米、厘米、分米、米）。
2. 学生能够熟练使用长度测量工具正确测量物体的长度。
3. 学生能够通过数据处理和分析来进一步加深对长度的理解和认识。
教学内容：本课程围绕长度测量展开，重点介绍以下内容：1. 长度单位的概念、转换及应用。
2. 常见的长度测量工具及其正确使用方法。
3. 小组合作完成多项长度测量实验，并将数据进行处理和分析。
教学过程：一、复习1.上一节课中，讲述了长度的基本概念以及长度的测量方法，你们还记得吗？2.请举一个例子，说明厘米和分米之间的转换关系。
二、新课1.长度单位的概念及转换：（1）引入各种长度单位的概念（毫米、厘米、分米、米），帮助学生掌握不同长度单位之间的换算关系，例如1米=100厘米，1厘米=10毫米等。
（2）通过实例演算，让学生明确应用不同长度单位进行测量是怎样的。
2.长度测量工具及其使用方法（1）介绍长度测量工具包括卷尺、游标卡尺、螺旋测微计等，并详细说明各种工具的名称、使用方法以及注意事项。
（2）以实物示范为主，指导学生正确使用长度测量工具进行测量。
三、数据处理与分析1.小组合作完成多项长度测量实验，并将测量数据进行统计。
2.学生使用Excel中的函数将数据进行处理处理，包括均值、标准差、方差等，并将结果用图形展示出来。
3.教师介绍如何对此图形数据进行分析，并引导学生从统计图形上了解实验数据的含义和规律。
教学方法：1.讲授法通过上课讲解、演示等方式传授理论知识。
2.实验法提供实验环境和实验器材，让学生借此完成有关测试，从而直观感受到知识的实际应用。
SPSS数据处理与分析教案-数据的描述性统计分析
（项目，任务）
项目二SPSS Statistics数据创建与数据预处理
任务4图表分析
教学目标：
1．掌握交叉表格的制作方法。
2．掌握柱形图和饼图的绘制方法。
教学重点、难点：
重点：能够绘制交叉表格、柱形图、饼图。
难点：理解数据的各种图形的特点。
教学内容及过程设计
时间分配
一、制作交叉表格
子任务1：“手机销售统计.sav”文件记录了某淘宝店铺某日手机的销售数据，通过交叉表格分析消费者的性别与手机品牌的关系。
2．箱图
子任务2：打开“满意度测评.sav”文件，绘制不同营业厅的满意度的箱图，并在图中标注个案。
【步骤1】～【步骤3】
二、数据的正态性检验
1．通过直方图进行正态性检验
子任务3：在“满意度测评.sav”文件中，绘制不同营业厅的满意度的直方图。
【步骤1】～【步骤3】
2．通过正态QQ图进行正态性验证
子任务4：在“满意度测评.sav”文件中，利用正态QQ图判断不同营业厅的满意度是否服从正态分布。
【步骤1】～【步骤3】
3．通过正态性验证指标进行正态性验证
子任务5：在“满意度测评.sav”文件中，判断不同营业厅的满意度是否服从正态分布。
【步骤1】～【步骤4】
任务实训
在“成绩.sav”文件中，判断不同性别的成绩是否服从正态分布。
(20分钟)
(20分钟)
(10分钟)
(10分钟)
(15分钟)
课后总结分析：
【步骤1】～【步骤8】
2．中位数
子任务3：某公司员工工资数据存放在“工资统计.sav”文件中，根据此数据文件计算平均值与中位数，并比较哪一个指标更能体现工资的集中趋势。
数据处理与分析教案
数据处理与分析教案【数据处理与分析教案】一、教学目标通过本节课的学习，学生应能够：1.了解数据处理与分析的基本概念；2.掌握常见的数据处理和分析方法；3.能够应用所学方法，解决实际问题。
二、教学内容1. 数据处理的基本概念1.1 数据的定义和特点1.2 数据采集和清洗1.3 数据预处理2. 数据分析的基本概念2.1 数据分析的意义和目标2.2 常用的数据分析方法三、教学过程1. 数据处理的基本概念在这个板块中，我们将介绍数据处理的基本概念。
首先，我们会从数据的定义和特点开始，让学生对数据有一个清晰的认识。
然后，我们会讲解数据采集和清洗的过程，以及数据预处理的重要性。
2. 数据分析的基本概念在这个板块中，我们会讲解数据分析的基本概念。
首先，我们会介绍数据分析的意义和目标，让学生明白为什么需要进行数据分析。
然后，我们会详细说明常用的数据分析方法，例如统计分析、数据挖掘等。
3. 实践操作在这个板块中，我们将组织学生进行实践操作，以加深他们对数据处理与分析的理解。
学生将利用所学的知识，对给定的实际问题进行数据处理和分析，并给出相应的结论和建议。
四、教学评估1. 完成课堂小练习在教学过程中，我们会针对学生的学习情况，设计一些小练习来检验他们的掌握程度。
学生需要通过练习题目，运用所学知识完成相应的数据处理和分析。
2. 个人作业作为本节课的总结和巩固，我们会布置一些个人作业给学生。
学生需要根据提供的数据，进行数据处理和分析，并撰写一份简要的报告，包括数据处理过程、分析方法和结论。
五、教学资源1. 教学课件2. 实际数据样本3. 练习题和答案4. 个人作业要求和范例六、教学反思通过本次课堂教学，学生对数据处理与分析的基本概念和常用方法有了初步的了解。
实践操作环节的设计能够帮助学生将所学知识应用到实际问题中，提高他们的实际运用能力。
在今后的教学中，我们还可以通过更多的案例分析和实例操作，进一步加强学生对数据处理与分析的理解和掌握。
数据处理与分析教案
数据处理与分析教案教案：数据处理与分析教学内容：本教案旨在教授学生如何进行数据处理与分析，帮助他们掌握数据处理的基本概念、方法和技巧。
通过实际案例的分析和操作，学生将能够应用所学知识解决实际问题，提高数据处理与分析的能力。
教学目标：1.了解数据处理的重要性及其在各个领域的应用。
2.掌握数据收集的方法和技巧。
3.熟悉数据清洗与预处理的过程和方法。
4.学会使用统计方法和可视化工具进行数据分析。
5.能够运用所学知识解决实际问题，提出有效的建议和决策。
教学步骤：一、导入1.引入数据处理与分析的重要性和应用领域。
2.提出学习目标和教学内容的概述。
二、数据收集1.介绍主要的数据收集方法，如问卷调查、实地观察、文献研究等。
2.讲解如何设计和制定问卷以及如何进行实地观察和文献研究。
3.引导学生进行实践操作，收集相关数据。
三、数据清洗与预处理1.解释数据清洗与预处理的概念和目的。
2.介绍数据清洗的步骤，包括缺失值处理、异常值检测和数据转换等。
3.讲解数据预处理的方法，如标准化、归一化等。
4.组织学生进行实际案例的数据清洗和预处理。
四、统计方法与分析1.介绍常用的统计方法，如描述统计、假设检验等。
2.讲解如何选择适当的统计方法进行数据分析。
3.引导学生运用所学方法进行实际数据的统计分析。
五、数据可视化1.解释数据可视化的意义和作用。
2.介绍常见的数据可视化工具和方法，如柱状图、折线图、热力图等。
3.指导学生运用可视化工具呈现数据分析结果。
六、应用案例1.提供实际应用案例，如消费者行为分析、市场调研等。
2.引导学生运用所学知识解决实际问题，提出有效的建议和决策。
七、总结与拓展1.总结本节课的教学内容和学习收获。
2.展示数据处理与分析在不同领域的应用案例。
3.提出学生自主拓展的方向和建议。
教学评估：教师可以通过学生的案例分析报告、实践操作和课堂参与等方式对学生的学习效果进行评估。
同时，学生之间的互动和讨论也是评估的重要参考指标。
数据处理与分析教案
数据处理与分析教案引言：一、学习目标：1.了解数据处理与分析的定义和重要性。
2.掌握数据处理和分析的基本步骤和流程。
3.学习使用数据处理工具和分析方法。
4.提高数据处理和分析的实际应用能力。
二、教学内容：1.数据处理与分析的定义和重要性（10分钟）：-数据处理和分析的概念和定义。
-数据处理和分析在决策和问题解决中的重要性。
2.数据处理和分析的基本步骤和流程（20分钟）：-数据收集：收集与问题相关的数据。
-数据清理：删除重复、错误和无效的数据。
-数据分析：使用适当的数据分析工具和方法进行数据分析。
-结果解释：对数据分析结果做出解释和总结。
3.数据处理工具和分析方法的学习（30分钟）：- 数据处理工具：例如Excel、Python等。
-数据分析方法：例如描述性统计、回归分析等。
-实例演示：通过实例演示使用不同工具和方法进行数据处理与分析。
4.数据处理与分析的实际应用（20分钟）：-实际案例分析：通过实际案例分析，让学生应用所学的数据处理和分析方法解决实际问题。
-讨论与分享：学生分享自己的实际应用经验，并进行讨论和交流。
5.巩固与扩展（20分钟）：-课后练习：布置一些相关的课后练习，巩固学生的数据处理和分析能力。
-拓展资源：推荐一些相关的学习资源和工具，供学生进一步学习和探索。
三、教学方法：1.讲授法：通过讲解和示范，向学生介绍数据处理与分析的基本概念和方法。
2.实例演示法：通过实际的数据处理和分析实例，向学生展示具体的应用过程和方法。
3.讨论与分享法：鼓励学生积极参与讨论和分享实际应用经验，促进学生之间的互动和学习。
四、教学评估：1.课堂参与度：观察学生在课堂上的主动参与情况，包括提问、回答问题等。
2.实例演示表现评估：根据学生在实例演示中的表现和结果，评估其对数据处理与分析方法的理解和掌握程度。
3.课后练习：对学生完成的课后练习进行评估，包括答案的准确性和解答的思路等。
五、教学资源：1.讲义和教案：提供给学生和教师参考的教学材料。
数据的分析与处理教案
数据的分析与处理教案随着社会的发展和科技的进步，数据分析和处理逐渐成为一个不可或缺的环节。
本教案旨在帮助学生了解数据的基本概念、数据分析和处理的基本方法，并能够运用所学知识解决实际问题。
一、数据的基本概念1.数据的定义和种类数据是指人们在观察、测量和实验过程中收集到的信息，可以是数字、字母、符号和图形等形式。
数据分为定量数据和定性数据。
定量数据是能够进行量化的数据，如人口、温度、重量等；定性数据是不容易量化的数据，如性别、颜色、口味等。
2.数据的来源和采集方法数据的来源可以是外部情况（市场、社会等）或内部情况（公司、机构等）。
数据的采集方法包括问卷调查、实地观察、实验测量等。
二、数据分析和处理的基本方法1.数据的统计描述方法数据统计描述方法主要是描述数据的一些常规参数，如均值、中位数、众数、标准差等。
这些参数可以使我们更好地了解数据的分布特征。
2.数据的数据可视化方法数据可视化方法是将数据转化为图形或图表，使数据更加直观和易于理解。
常用的数据可视化方法包括条形图、折线图、散点图等。
3.假设检验方法假设检验方法是指对存在的假设进行检查和确定。
数据分析中，假设检验可以用来检验两个或多个样本是否具有同一分布特征、哪个参数更具显著性等。
4.相关分析相关分析是指对两个或多个变量之间关系的研究和分析。
相关分析可以通过判断两个变量的相关系数来确定它们之间的正向、负向或无关系。
5.回归分析方法回归分析方法是指对一个或多个独立变量和一个因变量的关系进行研究和分析。
回归分析可以用来分析两个或多个变量之间的依赖关系，并预测未来的趋势。
三、教案的教学过程本教案的教学过程包括以下三个环节：1.数据分析和处理的基础知识在本环节中，将重点讲解数据的基本概念、数据分析和处理的基本方法，以及数据的采集、分析和处理的过程。
2.数据分析和处理的实践演练在本环节中，将通过一些实例来演示如何运用所学知识解决实际的问题，如销售数据分析、预测房价、客户人群分析等。
Excel高级数据处理与分析(微课版)电子教案
Excel高级数据处理与分析（微课版）第一章：Excel高级数据处理与分析概述1.1 学习目标了解Excel高级数据处理与分析的概念及应用领域掌握Excel高级数据处理与分析的基本方法掌握Excel高级数据处理与分析的工具和功能1.2 教学内容Excel高级数据处理与分析的概念及应用领域Excel高级数据处理与分析的基本方法Excel高级数据处理与分析的工具和功能1.3 教学过程引入案例：分析一家公司的销售数据讲解Excel高级数据处理与分析的概念及应用领域演示Excel高级数据处理与分析的基本方法演示Excel高级数据处理与分析的工具和功能1.4 课后作业分析自己所在班级的成绩数据，使用Excel进行高级数据处理与分析第二章：数据清洗与整理2.1 学习目标掌握数据清洗与整理的概念和方法掌握使用Excel进行数据清洗与整理的技巧2.2 教学内容数据清洗与整理的概念和方法使用Excel进行数据清洗与整理的技巧2.3 教学过程引入案例：分析一家公司的销售数据，需要先进行数据清洗和整理讲解数据清洗与整理的概念和方法演示使用Excel进行数据清洗与整理的技巧2.4 课后作业分析一组杂乱无章的销售数据，使用Excel进行数据清洗与整理第三章：数据排序与筛选3.1 学习目标掌握数据排序与筛选的概念和方法掌握使用Excel进行数据排序与筛选的技巧3.2 教学内容数据排序与筛选的概念和方法使用Excel进行数据排序与筛选的技巧3.3 教学过程引入案例：分析一家公司的销售数据，需要对数据进行排序和筛选讲解数据排序与筛选的概念和方法演示使用Excel进行数据排序与筛选的技巧3.4 课后作业分析一家公司的销售数据，使用Excel进行数据排序和筛选第四章：数据透视表与数据透视图4.1 学习目标掌握数据透视表与数据透视图的概念和方法掌握使用Excel进行数据透视表与数据透视图的技巧4.2 教学内容数据透视表与数据透视图的概念和方法使用Excel进行数据透视表与数据透视图的技巧4.3 教学过程引入案例：分析一家公司的销售数据，需要使用数据透视表和数据透视图讲解数据透视表与数据透视图的概念和方法演示使用Excel进行数据透视表与数据透视图的技巧4.4 课后作业分析一家公司的销售数据，使用Excel创建数据透视表和数据透视图第五章：条件格式与高级筛选5.1 学习目标掌握条件格式与高级筛选的概念和方法掌握使用Excel进行条件格式与高级筛选的技巧5.2 教学内容条件格式与高级筛选的概念和方法使用Excel进行条件格式与高级筛选的技巧5.3 教学过程引入案例：分析一家公司的销售数据，需要使用条件格式和高第六章：函数和公式在数据处理中的应用6.1 学习目标掌握常用函数在数据处理中的应用学会使用公式对数据进行复杂计算6.2 教学内容常用函数：SUM、AVERAGE、COUNT、MAX、MIN等公式：绝对引用、相对引用、混合引用名称管理器：定义单元格名称，简化公式编写6.3 教学过程引入案例：计算一家公司销售团队的业绩总额和平均业绩讲解常用函数在数据处理中的应用演示公式和名称管理器的使用6.4 课后作业使用SUM、AVERAGE等函数计算班级成绩的总分和平均分第七章：图表制作与数据可视化7.1 学习目标掌握Excel图表的基本类型及其适用场景学会使用Excel制作图表并进行美化7.2 教学内容图表基本类型：柱状图、折线图、饼图、条形图等图表设计：更改图表样式、颜色、添加图表元素等数据序列：添加和删除数据序列、更改数据序列类型等7.3 教学过程引入案例：分析一家公司的销售数据，需要制作相应的图表讲解图表的基本类型及其适用场景演示图表的制作和美化过程7.4 课后作业根据给定的数据，制作并美化一个柱状图和折线图第八章：宏和VBA在Excel中的应用8.1 学习目标了解宏和VBA的概念及其在Excel中的应用掌握简单的宏和VBA代码编写8.2 教学内容宏的概念：宏的录制、运行和编辑VBA概述：VBA编程环境、变量、函数、过程等VBA代码编写：简单的VBA代码示例8.3 教学过程引入案例：自动化处理大量数据，提高工作效率讲解宏和VBA的概念及其在Excel中的应用演示宏的录制和VBA代码的编写8.4 课后作业编写一个简单的VBA代码，实现批量替换单元格内容的功能第九章：数据与外部数据9.1 学习目标掌握外部数据源的导入方法学会使用数据更新外部数据9.2 教学内容外部数据源：Excel文件、文本文件、数据库等数据：创建数据、更新外部数据数据透视表与外部数据：使用数据透视表分析外部数据9.3 教学过程引入案例：分析多个Excel文件中的销售数据讲解外部数据源的导入方法演示数据的创建和更新9.4 课后作业导入一个外部文本文件，并使用数据更新数据第十章：Excel高级技巧与实践应用10.1 学习目标掌握Excel的高级技巧学会将Excel应用于实际工作中10.2 教学内容高级筛选：高级筛选功能的使用数据分类：分类汇总、数据排序等实践应用：制作一份完整的销售数据分析报告10.3 教学过程引入案例：完成一份销售数据分析报告讲解高级筛选和数据分类的功能和使用方法演示实践应用：制作销售数据分析报告10.4 课后作业应用所学的Excel高级技巧，完成一份个人财务报表的分析第十一章：Excel在数据分析和报告中的最佳实践11.1 学习目标学习如何在Excel中实施最佳实践以提高数据分析的准确性和效率。
spss数据处理与分析教案-SPSS Modeler数据挖掘
子任务1：新建“因子提取.str”数据流，导入“电信客户数据.sav”，分析电信客户消费影响因素。
（1）筛选“年龄”“收入”“家庭人数”“开通月数”“基本费用”“宽带费用”“流量费用”变量。
（2）利用因子分析建模，不采用因子旋转时，查看公共因子的结果。
(20分钟)
(30分钟)
(30分钟)
课后总结分析：
授课内容
（项目，任务）
项目六SPSS Modeler数据挖掘
任务1决策树
教学目标：
1．理解决策树模型的原理。
2．掌握决策树的操作方法。
教学重点、难点：
重点：掌握决策树的操作方法。
难点：理解决策树模型的原理。
教学内容及过程设计
补决策树分析引例
1．决策树基本模型
子任务1：新建“决策树.str”数据流，导入“学生数据.xlsx”（见本书配套资源），利用决策树5.0算法生成决策树，研究哪些因素会显著影响学生参与社会公益活动，其中“是否参与公益活动”为目标字段，其余字段为输入字段。
【步骤1】～【步骤13】
任务实训
新建“规则集.str”数据流，导入“学生数据.xlsx”（见本书配套资源），利用决策树5.0算法生成规则集，研究哪些因素显著影响学生是否参与社会公益活动，其中“是否参与公益活动”为目标字段，其余字段为输入字段。（提示：在“决策树”节点中，不选择默认的“决策树”，而选择“规则集”。）
【步骤1】～【步骤10】
2．“boosting”决策树优化模型
子任务2：新建“决策树优化.str”数据流，导入“电信客户数据.sav”，利用决策树5.0算法生成决策树，并利用boosting建立3个关联模型进行优化，研究哪些因素显著影响客户流失，其中“流失”为目标字段，其余字段为输入字段（除了“收入”“教育程度”和“年龄”字段）。
Excel高级数据处理与分析(微课版)-电子教案
Excel高级数据处理与分析（微课版）-电子教案第一章：Excel 2024概述1.1 认识Excel 2024界面布局功能区介绍快捷键操作1.2 工作簿与工作表操作创建、打开、关闭工作簿选择、插入、删除、重命名工作表工作表标签颜色设置1.3 单元格操作选择、插入、删除、合并单元格单元格格式设置（字体、颜色、对齐、边框）数据验证规则设置第二章：数据输入与编辑2.1 数据输入技巧快速填充单元格自动换行拆分单元格输入日期和时间格式输入2.2 数据编辑技巧复制、剪切、粘贴数据撤销与恢复操作查找和替换数据单元格内容自动调整第三章：公式与函数应用3.1 公式应用公式的输入与编辑单元格引用方式（相对、绝对、混合）公式错误处理3.2 常用函数介绍SUM（求和）AVERAGE（平均值）COUNT（计数）MAX（最大值）/MIN（最小值）3.3 数组公式与名称管理数组公式的输入与使用定义名称（单元格、范围、工作表）名称在公式中的引用第四章：数据分析工具4.1 数据透视表创建数据透视表数据透视表字段设置数据透视表样式调整4.2 条件格式设置条件格式规则管理条件格式规则突出显示单元格规则使用图标集4.3 数据筛选与排序自动筛选高级筛选排序（升序、降序）第五章：图表与数据可视化5.1 图表基本概念与操作图表类型介绍创建图表修改图表移动和删除图表5.2 柱状图与条形图柱状图创建与编辑条形图创建与编辑设置图表样式与颜色5.3 折线图与饼图折线图创建与编辑饼图创建与编辑组合图表创建与编辑第六章：数据透视图6.1 数据透视图简介数据透视图与数据透视表的区别创建数据透视图数据透视图的组成元素6.2 数据透视图切片器切片器的类型与功能添加与删除切片器使用切片器筛选数据6.3 数据透视图格式设置更改图表类型调整轴标签和图例设置数据系列格式第七章：宏与VBA编程7.1 宏的基本概念宏的创建与运行宏的编辑与管理宏的安全性设置7.2 VBA编程基础VBA环境简介变量、常量和表达式数据类型与运算符7.3 VBA常用语句与函数输入输出语句条件语句与循环语句常用内置函数介绍第八章：数据分析案例实战8.1 销售数据分析数据整理与预处理销售数据分析指标计算创建图表展示分析结果8.2 财务报表分析财务数据整理与计算财务比率分析饼图与折线图展示分析结果8.3 人力资源数据分析员工数据整理与计算员工离职率分析柱状图与条形图展示分析结果第九章：高级数据处理技巧9.1 数据连接外部数据源的类型与连接方式导入文本文件连接数据库9.2 数据合并与一致性数据合并的概念与方法处理重复数据数据一致性检查与修复9.3 复杂数据筛选与排序高级筛选条件设置高级排序（多字段排序）自定义排序规则第十章：Excel高级应用技巧10.1 条件格式的高级应用创建自定义条件格式规则使用公式作为条件格式标准管理多个条件格式规则10.2 数据透视图的高级应用创建自定义数据透视图数据透视图的动态筛选数据透视图的组合与联动10.3 Excel协同工作与共享创建共享工作簿设置工作簿的共享权限使用邮件合并功能重点和难点解析重点环节1：公式与函数应用数组公式与名称管理：数组公式的输入需要特别注意，要确保公式的正确性，名称管理对于公式的复用非常关键。
信息技术教案数据处理与分析
信息技术教案数据处理与分析信息技术教案：数据处理与分析引言：在信息技术迅速发展的时代，我们已经进入了一个数字化的世界。
数据处理与分析成为了信息技术教案中的重要内容。
本教案将介绍数据处理与分析的基本概念和技术，并提供相应的教学活动和案例，以帮助学生更好地理解和应用数据处理与分析技术。
一、基本概念1.1 数据处理的定义数据处理是指对原始数据进行收集、整理、存储、转换和计算的过程，以获取有用的信息。
1.2 数据分析的定义数据分析是指对已经处理的数据进行挖掘、解释、评估和预测的过程，以帮助人们做出决策和判断。
二、数据处理技术2.1 数据收集与整理数据收集包括了各种不同的方法和手段，如问卷调查、观察、实验等。
数据整理则是将收集到的数据进行归类、汇总、排序和清洗，以便于后续的数据处理和分析。
2.2 数据存储与转换数据存储是指将处理后的数据保存在合适的介质中，如硬盘、数据库等。
数据转换可以将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构，以满足不同的需求或应用场景。
2.3 数据计算与统计数据计算是指对数据进行各种数学运算的过程，如加减乘除、平均值计算、百分比计算等。
数据统计则是通过一系列的统计方法和技术，对数据进行描述、分析和解释。
三、数据分析技术3.1 数据挖掘数据挖掘是指通过运用各种算法和技术，探索大数据中的模式、关联和规律，以预测未来的行为和趋势。
3.2 数据解释与评估数据解释是根据数据的分析结果，对现象进行解释和说明。
数据评估是对数据的质量进行评估，包括数据的准确性、完整性和一致性等。
3.3 数据可视化数据可视化是通过图表、图形和地图等方式，将数据呈现给用户，以便于用户理解和分析数据。
四、教学活动4.1 数据处理和分析实践通过引导学生收集、整理、存储和转换数据，以及进行相关的计算和统计，让学生亲身体验和掌握数据处理的基本技术。
4.2 数据挖掘案例分析展示一些典型的数据挖掘案例，并引导学生通过分析数据和挖掘规律，提出相应的解释和评估。
数据处理与分析教案
选定汇总项——选择要计算分类汇总的值的每个列
替换当前分类汇总——避免覆盖现有的分类汇总
魅族数据分页-—每个分类汇总自动分页
汇总结果显示在数据下方——指定汇总行位于明细行的下方
2、删除分类汇总
单机该单元格-数据-【分级显示】组-分类汇总-全部删除
3、分级显示数据列表
单击下拉按钮-从〈列标题〉中清除筛选
清除所有筛选：
数据—【排序和筛选】组-清除
7.2.4合并计算
1、按位置进行合并计算
注意：1、列表数据的顺序排列相同，并使用相同的行和列标签
2、列表中没有空列或行
3、不能将合并的区域放置在需要合并的工作表中
4、布局相同
单击该单元格区域—数据-［数据工具］组-合并计算
2、数据替换
单击任意单元格—开始-【编辑】组—查找和替换-替换-在“查找和替换"的“替换”对话框输入查找内容和替换内容—选择“全部替换”
序
选
7。2.2数据排序
1、使用排序按钮快速排序
开始-【编辑】组-排序和筛选
表示数据按递增顺序排列,使最小值位于列的顶端
表示数据按递减顺序排列，使最大值位于列的顶端
2、使用“排序”对话框进行排序
多媒体机房、课件、习题
课时
8课时理论课，8课时实践课，共720分钟
课前准备
了解学情，备好教学素材,操作习题
教学反思
1、授课期间应在授课过程中多注意学生的情况，对于学生露出困惑较多的地方再次加深讲解。
2、学生练习的过程中，应多鼓励会的同学多多指道不会的同学,这样可以提高学生的兴趣，被教的学生也会比较容易接受。
素
质
目
1063编号spss数据处理与分析教案-SPSSModeler数据分析
授课内容（项目，任务）项目五SPSS Modeler数据分析任务1 SPSS Modeler基本操作教学目标：1．理解数据流的概念。
2．掌握文件导入的方法。
3．掌握数据追加的方法。
4．掌握数据合并的方法。
教学重点、难点：重点：1.能够在SPSS Modeler导入数据。
2.能够在SPSS Modeler追加与合并数据。
难点：理解数据追加与数据合并的区别。
教学内容及过程设计补充内容和时间分配一、SPSS Modeler读入Excel文件1．直接导入Excel数据子任务1：打开“客户筛选.str”（见本书配套资源），导入“客户资料.xlsx”（见本书配套资源），运行该数据流，查看运行效果。
【步骤1】～【步骤4】2．利用“追加”节点追加数据子任务2：新建数据流文件“追加数据.str”，导入“学生资料 1.xlsx”（见本书配套资源）中的“表11”和“表12”数据，利用“记录选项”选项卡中的“追加”节点合并两张工作表的数据，并利用“表格”节点显示结果，运行查看效果。
【步骤1】～【步骤15】3．利用“合并”节点合并数据子任务3：新建数据流文件“合并数据.str”，导入“学生资料 2.xlsx”（见本书配套资源）中的“表21”和“表22”中的数据，利用“记录选项”中的“合并”节点合并数据，并利用“表格”显示结果，运行查看效果。
【步骤1】～【步骤8】二、SPSS Modeler读入文本文件子任务4：新建数据流文件“数据筛选.str”，导入“drug.txt”（见本书配套资源）中的数据，选取其中的10%的数据，只显示其中两个字段Na和K（钠和钾）。
【步骤1】～【步骤10】任务实训在“客户筛选.str”（见本书配套资源）中，过滤掉“消费水平”字段，保留“性别”“收入水平”“是否打算购买”，并筛选出女性客户，运行该数据流，查看运行效果。
(10分钟) (25分钟) (15分钟) (20分钟) (20分钟)课后总结分析：授课内容（项目，任务）项目五SPSS Modeler数据分析任务2 数据探索教学目标：1．掌握数据排序的方法。
EXCEL2016数据处理与分析_教案_第06部分
a)Excel数据库表格样式及其特点
b)Excel数据库表格遵循的准则
（1）一个数据库最好单独占据一个工作表，避免将多个数据库放到一个工作表上。
（2）数据记录紧接在字段名下面，不要使用空白行将字段名和第一条记录数据分开。
（3）避免在数据库中间放置空白行或空白列，任意两行的内容不能完全相同。
（4）避免将关键数据放到数据库左右两侧，防止数据筛选时这些数据被隐藏。
（5）字段名的字体、对齐方式、格式、边框等样式，应当与其他数据的格式相区别。
（6）条件区域不要放在数据库的数据区域下方。因为用记录单添加数据时，Excel会在原数据库的下边添加数据记录，如果数据库的下边非空，就不能利用记录单添加数据。
教学
方法
、
手段
、
媒介
教学方法：
讲授、示教、课堂互动、使用Execl操作练习与演示
教学手段：
使用PPT进行课堂讲解。
教学媒介：
教科书、板书、幻灯片。
主要
教学
内容
、
重点
、
难点
及
时间
分配
教学内容：
1.EXCEL数据库表格及其功能说明
2.数据排序的规则
3.采用工具按钮法对单个数字关键字段排序
4.利用菜单法对汉字进行按笔画排序
c)Excel的数据库功能及其局限性
应用Excel数据库表格，可以进行简单的数据组织和管理工作。在数据量不大，数据种类不多，企业规模不大时，用Excel进行数据的组织和管理功能会给数据处理工作带来许多方便，它能简化工作步骤，提高工作效率。
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授课教案
班级：17计1班课程：office2010 授课教师：黄媚
教学过程设计
教学环节及
时间分配
教学内容师生活动设计意图
导入新课（ 3分钟）
讲授新课（ 20分钟）
通过一个与该节相同的例子观看，
导入本次新课。
第七章电子表格中的数据处理
7、2 数据处理与分析
7.2.1 数据的查找与替换
1、数据查找
单击任意单元格-开始-【编辑】组-查
找和替换-查找-在“查找和替换”的对
话框输入查找内容-选择“查找全部”
2、数据替换
单击任意单元格-开始-【编辑】组-查
找和替换-替换-在“查找和替换”的“替
换”对话框输入查找内容和替换内容-
选择“全部替换”
教师示范操作
学生认真听课并回
答教师提出的问
题。
当堂的师生互动
能让学生更能加
深对操作步骤的
印象，对其中运用
到的按钮印象更
深刻
序
选
7.2.2 数据排序
1、使用排序按钮快速排序
开始-【编辑】组-排序和筛选
表示数据按递增顺序排列，使最小值位于列的顶端
表示数据按递减顺序排列，使最大值位于列的顶端
2、使用“排序”对话框进行排序
选择需要排序的单元格-数据-【排序和筛选】组-排序-确定
列——选择要排序的列
排序依据——选择排序类型
次序——选择排序方式
数据包含标题——排序时保留字段名称
通过学生自主练习，提高学生动手操作能力。
7.2.3 数据筛选
1、自动筛选
按值列表、按格式、按条件
选择所需单元格-数据-【排序和筛选】组-
“筛选”下拉按钮-选择所需值-确定
2、自定义筛选
选择所需的单元格区域或表-数据-【排序和筛选】组-筛选
在此输入要筛选的条件
3、按单元格颜色、字体颜色或图标集进行筛选
选择所需的单元格区域或表-数据-【排序和筛选】组-筛选-单击下拉按钮-按颜色筛选-选择所需
4、按选定内容筛选
选择所需的单元格区域或表-右键-筛选-选择所需
5、清除筛选
清除某列筛选：
单击下拉按钮 -从<列标题>
中清除筛选
清除所有筛选：
数据-【排序和筛选】组-清除
7.2.4 合并计算
1、按位置进行合并计算
注意：1、列表数据的顺序排列相同，并使用相同的行和列标签
2、列表中没有空列或行
3、不能将合并的区域放置在需要合并的工作表中
4、布局相同
单击该单元格区域-数据-[数据工具]组-合并计算
打开“合并计算”对话框
函数——汇总函数
引用位置——输入引用位置
添加所有引用区域-确定
7.2.5 数据分类汇总
分类汇总有：求和、平均值、最大值、最小值、偏差、方差等
1、插入分类汇总
①选择该区域的任意单元格-数据-【排序和筛选】组-升序/降序
②数据-【分级显示】组-分类汇总
分类字段——选择要计算分类汇总的列
汇总方式——选择要用来计算分类汇总的汇总函数
选定汇总项——选择要计算分类汇总的值的每个列
替换当前分类汇总——避免覆盖现有的分类汇总
魅族数据分页——每个分类汇总自动分页
汇总结果显示在数据下方——指定汇总行位于明细行的下方
2、删除分类汇总
单机该单元格-数据-【分级显示】组-分类汇总-全部删除
3、分级显示数据列表
分级显示符——
展开或折叠分级显示符——
（1）显示或隐藏分级显示
文件-选项-Excel选项-
高级-此工作表的显示选
项-如果应用了分级显
示，则显示分级显示符号
-确定
（2）删除分级显示
单击工作表-数据-【分级显示】组-取消组合-清除分级显示
若行/列在隐藏状态
开始-【单元格】组-格式—隐藏和取消隐藏-取消隐藏行/列
7.2.6 使用条件格式
1、对文本、数字或日期等进行快速格式化
选择该单元格-开始-【样式】组-条件格式-突出显示单元格规则-选择所需填入使用之-确定
2、使用数据条、色阶和图标集设置格式
数据图——查看某个单元格相对于其他单元格的值
色阶——了解数据分布和数据变化
图标集——对数据进行注释
选择该单元格-开始-【样式】组-条件格式-数据条/色阶/图标集
3、清除条件格式
选择该表-开始 -【样式】组-条件格式-清除规则-选择所。