数据处理的一般过程(1)
讲义：数据流程图dfd
讲义：数据流程图dfd数据流程图（DFD）数据流程图——描述数据流动、存储、处理的逻辑关系，也称为逻辑数据流程图，⼀般⽤DFD (Data Flow Diagram)表⽰。
⼀、数据流程图的基本成分数据流程图⽤到四个基本符号，即：外部实体、数据处理、数据流和数据存储。
现分别介绍如下：1、外部实体外部实体——指系统以外⼜与系统有联系的⼈或事物。
它表达该系统数据的外部来源和去处，例如：顾客、职⼯、供货单位等等。
外部实体也可以是另外⼀个信息系统。
⼀般⽤⼀个正⽅形，并在其左上⾓外边另加⼀个直⾓来表⽰外部实体，在正⽅形内写上这个外部实体的名称。
为了区分不同的外部实体，可以在正⽅形的左上⾓⽤⼀个字符表⽰。
在数据流程图中，为了减少线条的交叉，同⼀个外部实体可在⼀张数据流程图中出现多次，这时在该外部实体符号的右下⾓画⼩斜线，表⽰重复。
若重复的外部实体有多个，则相同的外部实体画数⽬相同的⼩斜线。
外部实体的表⽰如图6．1所⽰。
图6．1外部实体2．数据处理处理指对数据的逻辑处理，也就是数据的变换。
在数据流程图中，⽤带圆⾓的长⽅形表⽰处理，长⽅形分为三个部分，如图6．2所⽰。
图6．2 处理标识部分⽤来标别⼀个功能，⼀般⽤字符串表⽰，如P1、P1.1等等。
功能描述部分是必不可少的，它直接表达这个处理的逻辑功能。
⼀般⽤⼀个动词加⼀个作动词宾语的名词表⽰。
功能执⾏部分表⽰这个功能由谁来完成，可以是⼀个⼈，也可以是⼀个部门，也可以是某个计算机程序。
3．数据流数据流是指处理功能的输⼈或输出，⽤⼀个⽔平箭头或垂直箭头表⽰。
箭头指出数据的流动⽅向。
数据流可以是信件、票据，也可以是电话等。
⼀般说来，对每个数据流要加以简单的描述，使⽤户和系统设计员能够理解⼀个数据流的含义。
对数据流的描述写在箭头的上⽅，⼀些含义⼗分明确的数据流，也可以不加说明，如图6．3所⽰。
图6．3数据流4．数据存储数据存储表⽰数据保存的地⽅。
这⾥"地⽅"并不是指保存数据的物理地点或物理介质，⽽是指数据存储的逻辑描述。
(整理)1：500地形图入库数据整理流程.
1：:500地形图入库数据整理流程本文针对1:500地形图建立数据库前数据整理工作流程进行介绍。
按照《京维基础地形图内业整理技术细则》的要求，经拼图分幅、数据处理、属性录入、数据汇总、数据核查、拓扑检查、数据入库等工序，对1:500数字化地形图数据进行整理。
详细流程图如下：一、准备工作1、培训主要是使员工对入库标准规范、cass处理流程、需要避免的问题等有具体的认知，达到数据能统一指标、统一流程、统一结果的目的。
2、上机实操主要是测试培训的效果，以便为按实操能力对人员进行任务的分配做参考。
二、数据预处理1、资料准备收集项目有关的地形图的所有版本，以最新版作为标准，对每一分块进行简单预处理（伪结点删除，重复实体删除），并对每一分块的图层按规范整理，图层标准命名如下表：2、数据预处理根据项目区域图对收集的地形图进行无缝拼接，构成一个整体，按照规范对其进行分幅。
3、任务分配、时间安排以图幅分单位，进行分配任务；根据任务量，并指定一个可实现的时间。
三、数据处理以图幅为单位，按以下步骤进行地形图数据整理（按照面、点、线进行综合整理）1、要素构面（JMD, SXM, ZBM）一个图层中有点线面三种元素，所以在执行这一步时，首先需将面独立分离成层。
其中只需要对JMD执行这一步骤即可。
构面的方式有以下几种：(1)可应用CASS软件的构面功能，即手动跟踪构面：将断断续续的复合线连接起来构成一个面。
例如：花坛、道路边线、房屋边线等等断开的线，可以通过手动构面，把它们围成的面域构造出来；即搜索封闭房屋：自动搜索某一图层上复合线围成的面域，并把它自动生成房屋面。
(2)原有轨迹复制编辑闭合(3)重新绘制(4)以上三种方法相互结合构面后需要自检：通过运行“面状地物封闭检查”功能实现。
面状地物封闭检查是面状地物入库前所必须进行的步骤。
在此功能下定义“首尾点间限差”，程序自动将没有闭合的面状地物将其首尾强行闭合，当首尾点的距离大于限差，则用新线将首尾点直接相连，否则尾点将并到首点，以达到入库的要求。
3.1.2数据处理的过程优秀教学案例高中信息技术人教版必修1
在此背景下，我引导学生分析问题，明确数据处理的需求。首先，学生需要收集评委的打分数据；其次，对数据进行整理，去除无效信息和异常值；然后，利用平均值公式计算每位选手的平均分；最后，将结果进行可视化展示，如排名表或柱状图。
五、案例亮点
1.贴近生活：本案例以校园歌手大赛为背景，让学生在解决实际问题的过程中，学习和掌握数据处理的知识和方法。这样的设计使学生能够更好地理解数据处理的意义和价值，提高学习的积极性和主动性。
2.突出实践：本案例强调学生的实践操作，让学生在实际操作中掌握数据处理的相关技能。通过实践，学生能够更深入地理解数据处理的过程和方法，提高其实际应用能力。
3.鼓励学生相互评价，培养学生的评价能力和批判性思维。
4.教师根据评价结果，调整教学策略，以满足不同学生的学习需求。
四、教学内容与过程
（一）导入新课
1.教师通过向学生展示校园歌手大赛的宣传海报，引发学生对即将学习的内容的兴趣。
2.向学生介绍本节课的教学目标和要求，让学生明确本节课的学习内容。
3.提出引导性问题：“同学们，你们认为在校园歌手大赛中，如何评价每位选手的综合实力呢？”让学生思考并发表自己的观点。
（二）讲授新知
1.教师通过讲解和演示，向学生介绍数据处理的概念、方法和过程，如收集、整理、分析、可视化等。
2.结合案例，讲解数据处理在实际生活中的应用，如校园歌手大赛综合素质评价、成绩统计等。
3.教授如何运用信息技术工具，如电子表格软件，进行数据处理和分析的方法和技巧。
数据预处理和特征工程
数据预处理和特征⼯程⽬录数据挖掘的五⼤流程1. 获取数据2. 数据预处理数据预处理是从数据中检测,纠正或删除孙华,不准确或不适⽤于模型的记录的过程⽬的: 让数据适应模型, 匹配模型的需求3. 特征⼯程特征⼯程是将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在⽆问题的特征的过程, 可以通过挑选最相关的特征,提取特征以及创造特征来实现.⽬的: 降低计算成本,提⾼模型上限4. 建模,测试模型并预测出结果5. 上线,验证模型效果数据预处理(preprocessing)数据归⼀化当数据按照最⼩值中⼼化后,在按照极差(最⼤值-最⼩值)缩放,数据移动了最⼩值个单位,并且会被收敛到[0, 1]之间的过程称为数据归⼀化(Normalization, ⼜称Min-Max Scaling)x*=\frac{x-min(x)}{max(x)-min(x)}sklearn中的实现⽅法from sklearn.preprocessing import MinMaxScalerscaler = MinMaxScaler()scaler.fit(data)result = scaler.transform(data)# 也可以使⽤fit_transform将结果⼀步达成# result = scaler.fit_transform(data)# 将归⼀化结果逆转scaler.inverse_transform(result)当特征数量特别多的时候,fit会报错,这时需要使⽤partial_fit,与fit⽤法相同数据标准化当数据按均值中⼼化后,再按照标准差进⾏缩放,数据就会服从均值为0,⽅差为1的正态分布,这个过程称为数据标准化(Standardization, ⼜称Z-score normalization)x* = \frac{x-\mu}{\sigma}, \mu为均值,\sigma为标准差sklearn中的实现⽅法from sklearn.preprocessing import StandardScalerscaler = StandardScaler()scaler.fit(data)# 均值scaler.mean_# ⽅差scaler.var_# 标准化后的结果x_std = scaler.transform(data)# 也可以使⽤fit_transform将结果⼀步达成# x_std = scaler.fit_transform(data)# 将归⼀化结果逆转scaler.inverse_transform(x_std)StandardScaler和MinMaxScaler选哪个⼤多数机器学习算法中,会选择StandardScaler来进⾏特征缩放,因为MinMaxScaler对异常值⾮常敏感.在PCA, 聚类, 逻辑回归, ⽀持向量机, 神经⽹络等算法中,StandardScaler往往会是更好地选择MinMaxScaler在不涉及距离度量,梯度,协⽅差计算以及数据需要被压缩到特定区间时使⽤⼴泛,如数字图像处理中量化像素强度时.缺失值处理pandas中查看是否存在缺失值以及缺失值数量()填补缺失值的⽅法有均值填补中值填补众数填补也可以使⽤预测等⽅法填补sklearn中的缺失值填补⽅法sklearn.impute.SimpleImputer(missing_values: 缺失值的样⼦,默认为np.nan, strategy: 填补⽅式, 默认为均值("mean": 均值, 'median': 中值, 'most_frequent': 众数, 'constant': fill_value中的值), fill_value: 当strategy为'constant'时填充该值, copy: 是否返也可以直接使⽤pandas提供的fillna直接进⾏填补data.loc[:, 'Age'] = data.loc[:, 'Age'].fillna(data.loc[:, 'Age'].median())也可以直接删除有缺失值的⾏data = data.dropna(axis=0, inplace=False)处理离散型特征和⾮数值型标签将离散型特征数据转换成one-hot(向量)格式, ⾮数值型标签转换为数值型标签sklearn中将离散型⾮数值便签转换为数值型标签belEncoder()可以使⽤inverse_transform⽅法进⾏逆转sklearn中将离散型⾮数值型特征转换为数值型特征sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder()⼀般情况下,会将离散型特征转换为One-hot编码格式sklearn中转换为One-hot格式的⽅法sklearn.preprocessing.OneHotEncoder(categories='auto': 表⽰⾃动指定每个特征的类别数)训练后进⾏transform返回的是⼀个稀疏矩阵,需要使⽤toarray()来转换为array可以使⽤categories_属性查看新的特征索引可以使⽤inverse_transform⽅法进⾏逆转可以使⽤onehot.get_feature_names()获取每个系数矩阵的列名sklearn中将标签转换为one-hot类型belBinarizer()处理连续型特征⼆值化将连续型特征变量,⼤于阈值的映射为1,⼩于阈值的映射为0.sklearn中的⼆值化⽅法from sklearn.preprocessing import Binarizer(threshold: 阈值)分箱将连续型变量进⾏多个划分,每个划分为⼀定的范围sklearn中的分箱⽅法sklearn.preprocessing.KBinsDiscretizer(n_bins: 每个特征分箱的个数,默认为5,encode: 编码⽅式,默认为"onehot.('onehot'为one-hot编码, 'ordinal'表⽰将每⼀组编码为⼀个整数, 'onehot-dense': 进⾏one-hot编码后返回⼀个密集数组),strategy: 定义箱宽de⽅式,默认为"quantile".('uniform': 等宽分箱,即间隔⼤⼩相同, 'quantile': 等位分箱,即样本数量相同, 'kmeans': 表⽰聚类分箱))可以通过bin_edges_属性查看其分箱边缘(不是列名)特征选择(feature selection)⼀定要先理解数据的含义特征提取(feature extraction)Filter过滤法根据各种统计检验中的各项指标来选择特尔正⽅差过滤通过特征本⾝的⽅差来筛选特征的类.⽐如⼀个特征本⾝的⽅差特别⼩,那么这个特征基本上没有存在的必要(数据之间的该特征基本没什么差别).所以,需要先消除⽅差为0的特征sklearn中的⽅差过滤⽅法sklearn.feature_selection.VarianceThreshold(threshold: float类型, 要过滤的⽅差⼤⼩,默认为0.0)可以直接使⽤pandas中的var查看⽅差,然后使⽤drop进⾏删除如果特征是伯努利随机变量,可以使⽤p*(1-p)来计算⽅差(p为某⼀类的概率)相关性过滤卡⽅过滤卡⽅过滤是专门针对离散型标签(即分类问题)的相关性过滤.在sklearn中,卡⽅检验类feature_selection.chi2计算每个⾮负特征与便签之间的卡⽅统计量,并按照卡⽅统计量由⾼到低为特征排名.再结合feature_selection.SelectKBest这个可以输⼊"评分标准"来选出前k个分数最⾼的特征的类.sklearn中的卡⽅统计量sklearn.feature_selection.chi2(x, y)sklearn中的卡⽅过滤⽅法sklearn.feature_selection.SelectKBest(chi2, k: 选择的特征数)选择k值时可以使⽤p值,当⼩于等于0.05或0.01表⽰相关,⼤于表⽰不相关,p值可以通过pvalues_属性获得,也可以通过chi2获得(返回值是卡⽅值和p值)F检验F检验,⼜称ANOVA,⽅差齐性检验,是⽤来捕捉每个特征与标签之间的线性关系的过滤⽅法.它既可以做回归⼜可以做分类.F检验之前需要先将数据转换成服从正态分布的形式通常会将卡⽅检验和F检验⼀起使⽤sklearn中的F检验⽅法sklearn.feature_selection.f_classif(x, y)sklearn.feature_selection.f_regression(x, y)该⽅法会返回两个数,分别是F值和p值,p值的判断⽅式与卡⽅检验相同判断出k值(特征数量)后,然后使⽤SelectKBest进⾏选取特征,不同的是第⼀个参数为F检验的⽅法sklearn.feature_selection.SelectKBest(f_classif, k: 选择的特征数)sklearn.feature_selection.SelectKBest(f_regression, k: 选择的特征数)互信息法互信息法是⽤来捕捉每个特征与标签之间的任意关系(包括线性关系和⾮线性关系)的过滤⽅法,可以做回归也可以做分类sklearn中的互信息法sklearn.feature_selection.mutual_info_calssif(x, y)sklearn.feature_selection.mutual_indo_regression(x, y)会返回⼀个值表⽰每个特征与⽬标之间的互信息量的估计,0表⽰两个变量独⽴,1表⽰两个变量完全相关,通过该值可以确定k的具体数值其⽤法与F检验和卡⽅检验相同,需要搭配SelectKBest使⽤sklearn.feature_selection.SelectKBest(mutual_info_calssif, k: 选择的特征数)sklearn.feature_selection.SelectKBest(mutual_indo_regression, k: 选择的特征数)Embedded嵌⼊法嵌⼊法是⼀种让算法⾃⼰决定使⽤哪些特征的⽅法,即特征选择和算法训练同时进⾏.在使⽤嵌⼊法时,我们先使⽤某些机器学习的算法和模型进⾏训练,得到各个特征的权值系数,根据权值系数从⼤到⼩选择特征sklearn中的嵌⼊法sklearn.feature_selection.SelectionFromModel(estimator: 模型,只要到feature_importances_或coef_属性或者带惩罚项的模型,threshold: 特征重要性的阈值,低于这个阈值的会被删除,prefit: 默认为False,判断是否将实例化后的模型直接传递给构造函数,若为True,则必须调⽤fit和transform,不能使⽤fit_transform,norm_order: k可输⼊⾮整数,正⽆穷,负⽆穷,默认为1.在模型的coef_属性⾼于⼀维的情况下,⽤于过滤低于阈值的系数的向量的范数的阶数,max_features: 在阈值设定下,要选择的最⼤特征数.要禁⽤阈值并仅根据max_features选择,需要配置threshold=-np.inf)SelectionFromModel可以与任何⼀个在拟合后具有coef_, feature_importances_属性或者参数中具有可惩罚项的模型⼀起使⽤Wrapper包装法包装法也是⼀个特征选择和孙发训练同时进⾏的⽅法,如嵌⼊法⼗分相似,他也是依赖于算法⾃⾝具有coef_, feature_importances_属性来完成特征选择.但是不同的是,我们往往使⽤⼀个⽬标函数作为⿊盒来选取特征.最典型的⽬标函数是递归特征消除法(Recursive feature elimination,简称RFE), 它是⼀种贪婪的优化算法,旨在找到性能最佳的特征⼦集.它反复创建模型,并且在每次迭代时保留最佳特征或剔除最差特征,下⼀次,他会使⽤上⼀次建模中没有被选中的特征来构建下⼀个模型,知道所有特征都耗尽为⽌. 然后,他根据⾃⼰保留或剔除特征的顺序来对特征进⾏排名,最终选出⼀个最佳⼦集.包装法的效果时多有的特征选择⽅法中最有利于提升模型表现的,它可以使⽤很少的特征达到很优秀的效果sklearn中的递归特征消除法(RFE)sklearn.feature_selection.RFE(estimator: 模型,n_features_to_selection: 特征选择的个数,step=1: 每次迭代中希望移除的特征个数,verbose=0: 控制输出的长度)support属性为所有特征的布尔矩阵, ranking属性为特征按次数迭代中综合重要性的排名博客地址:Processing math: 0%。
4.2.3 文本数据处理(教学设计)《信息技术》高中必修 1 数据与计算(浙教版)
教学设计展示36000多字的《中共中央关于党的百年奋斗重大成就和历史经验的决议》，提问：能否快速让读者知道文档的主要内容？展示标签云并解读，学习标签云的概念并引出文本数据处理的一般过程。
1.学生根据学案内容，手工实现：中文分词→特征提取→标签云绘制2.PPT动画演示中文分词与特征提取的过程。
●中文分词（基于词典、统计、规则）●特征提取将词作为特征项，通过特征提取获得最有代表性特征词，提高文本处理效率。
3.在jupyter笔记本中演示结巴库的使用，讲解分词的基本知识，学生可以暂停视频完成编程实践。
教师讲解特征提取python实现，并演示使用wordcloud库制作标签云。
标签云的制作过程是文本数据处理一般过程的缩影。
教师梳理标签云的制作步骤并总结文本数据处理的一般过程。
制作古诗词标签云，探秘隐藏其中鲜为人知的信息。
教师在jupyter中解读并演示python生成标签云的过程。
学生可以暂停视频，模仿并修改代码完成个性化标签云的制作。
师：两张图片分别是根据全唐诗与全宋词制作的标签云。
正所谓姹紫嫣红总是春。
我们可以看出，在两个朝代中，诗人对春与春风情有独钟。
教师介绍文本情感分析概念，播放视频介绍文本情感分析简介视频，并分享应用案例。
师：除了标签云，文本情感分析也是文本数据分析的主要应用之一。
文本情感分析是指通过计算机技术对文本的主观性、观点、极性进行挖掘和分析。
主要应用于网络舆情监控、用户评论分析等领域。
互联网上产生了大量的用户参与的评论信息。
这些评论信息表达了人们的各种情感色彩和情感倾向性,如喜、怒、哀、乐和批评、赞扬等。
基于此,潜在的用户就可以通过浏览这些主观色彩的评论来了解大众舆论对于某一事件或产品的看法。
如图1，为微博游记在不同月份的情感分析，绿线代表积极情感，蓝色代表消极情感。
可以看出来阳春三月是踏春出游的好时机，这时候消极情绪与积极情绪差距逐渐拉大，也很好解释为什么在古诗词中，诗人特别喜欢描写春天。
数据处理与分析
数据收集完毕后，对审核失效，通常按下列方 法进行处理：
– 将其剔除；
– 进行插补； – 设立特殊代码。
有些时候，一条记录（或整份问卷）不符合多 条审核规则的要求，或者不符合少数几条关键 审核规则的要求，从而使得后续的处理失去意 义。
在这种情况下，通常可以将这些记录剔除，作 为无回答处理，同时将赋予各被调查单元的权 数进行调整。
y 是插补类中记录的y值的均值。
这里我们假定，拟合一个插补类中有效
数据（即通过了所有的审核）的比率或回归模 型，同样适用于该插补类中审核失效的数据。
比率和回归估计产生的插补值比简单均值法产 生的插补值更加稳定。这种方法常用于的商业 调查中的定量变量，在这种调查中常可用前期 数据来预测现期数据。
是从被调查者或某一分布的随机模型中 抽取的残差。
哪些值需要插补
由于无回答或回答无效检出的审核失效的记录 一般都需要进行插补。但是并不是所有审核失 效的数据都需插补。对一个记录应尽可能限制 需插补的项目。
确定哪些字段需要插补应遵循以下三条准则：
– 应该通过变更尽可能少的数据项（字段），以使 每条记录都满足审核规则的要求；
4.5 冷平台插补
冷平台插补与热平台插补类似，不同之处在于 热平台插补使用当前调查的供者，而冷平台插 补则使用其它资料中的供者。
冷平台插补经常使用前期的调查或普查中的历 史数据。
4.6 最近邻插补
最近邻插补，就像热平台插补，也是基于匹配 变量选择一个供者记录。
但是，用这种方法，目的不一定是非要找出一 个和受者记录在匹配变量上完全相同的供者记 录，而是要在插补类中按匹配变量找到和受者 记录最接近的供者记录——即找到距离最近的 值。
– 尽可能保持数据文档的原始频数结构； – 插补规则的确定，不是参考其它任何具体规定，
数据分析处理 (1)
R (rij ) p p
rij
sij sii s jj
1 n sij ( xai xi )( xaj x j ) n a1
Fi ai1 X 1 ai 2 X 2 aip X p i 1 p
3、求R的特征根及相应的单位特征向量a1,a2,.....ap 4、写出主成分
d 2 ij ( M ) ( X i X j ) 1 ( X i X j )
其中，Xi 为样品的p 个指标组成的向量。
协方差 阵的逆 矩阵
协方差阵定义如下：
(
ij
) p q
1 n 1 n xi xai , x j xaj n a 1 n a 1
1 n ij ( xai xi )( xaj x j )，i, j 1 p, q n 1 a1
例 中国大陆35个大城市某年的10项社会经济统计 指标指标做主成分分析数据见下表。
相关系数矩阵: std = 1.0000 -0.3444 -0.3444 1.0000 0.8425 -0.4750 0.3603 0.3096 0.7390 -0.3539 0.6215 0.1971 0.4039 0.3571 0.4967 0.2600 0.6761 0.1570 0.4689 0.3090 0.8425 0.3603 0.7390 0.6215 0.4039 0.4967 0.6761 0.4689 -0.4750 0.3096 -0.3539 0.1971 0.3571 0.2600 0.1570 0.3090 1.0000 0.3358 0.5891 0.5056 0.3236 0.4456 0.5575 0.3742 0.3358 1.0000 0.1507 0.7664 0.9412 0.8480 0.7320 0.8614 0.5891 0.1507 1.0000 0.4294 0.1971 0.3182 0.3893 0.2595 0.5056 0.7664 0.4294 1.0000 0.8316 0.8966 0.9302 0.9027 0.3236 0.9412 0.1971 0.8316 1.0000 0.9233 0.8376 0.9527 0.4456 0.8480 0.3182 0.8966 0.9233 1.0000 0.9201 0.9731 0.5575 0.7320 0.3893 0.9302 0.8376 0.9201 1.0000 0.9396 0.3742 0.8614 0.2595 0.9027 0.9527 0.9731 0.9396 1.0000
数据处理的一般过程(1)
数据处理的一般过程
教学目标：
1、认识数据处理，感受数据处理对日常生活的影响。
2、通过实例了解数据处理的一般过程，并能通过数据处理获取有价值的信息。
教学对象分析：
通过前面的学习，学生已经掌握了思维导图的基本使用方法，具有利用思维导图解决实际问题的意识。
学生在地理课程中学习了美国的北水南调工程，了解了分析此类问题的一些方法。
学生对通过网络搜集数据的方法比较熟悉，也易于接受使用和接受。
教学重点、难点：
1、了解数据处理的一般过程，并能够用相关的可视化软件展示出来。
2、完成对项目进行规划设计，形成解决方案的过程。
教学方法：
问题导学、小组讨论。
教学策略：
以“为什么南水北调”为问题切入点，引导学生思考中线工程可行性需研究哪些数据；这些数据如何被处理，再通过导图的形式进行归纳总结，从而完成本节课教学任务。
教学过程：
板书设计
数据处理的一般过程
一、数据处理
二、数据处理的过程
三、。
必修一 数据与计算(知识点归纳)
必修一数据与计算（知识点归纳）第一单元数据与信息一、核心概念1.数据：是对客观事物属性的描述，是上来的可以识别的符号。
在计算机科学中，数据是批所有能输入到计算机中并能被计算机处理的符号的总称。
数据类型：文本、声音、图形、图像、视频等。
2.信息：是数据中所包含的意义，是对数据进行加工的结果。
把数据有组织、有规律地采集在一起就形成了信息。
数据一方面承载着信息，另一方面也产生着信息。
3.知识：是人们在改造世界的实践活动中所获得的可用于指导实践的认识、规律和经验，是归纳提炼出来的有价值的信息。
4.大数据：是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
5.编码：是指用预先规定的方法将文字、数字或其他对象转换成规定的符号组合，或将信息、数据转换为规定的脉冲电信号。
在计算机中，编码一般是指用预先规定的方法将数字、文字、图像、声音、视频等对象编成二进制代码的过程。
二、知识链接1.数据与信息不同特征（1）数据的载体性与信息的依附性数据是信息的符号表示，是信息的载体；信息是数据的含义、解释，信息必须依附于某种载体，相同的信息可以领队于不同的载体。
（2）数据的孤立性与信息的联系性数据是最原始的记录，没有建立联系之前是分散和孤立的；只有对数据进行加工处理，与其他数据建立联系，才能形成形成针对特定问题的信息。
（3）数据的客观性与信息的主观性数据具有客观性，信息具有主观性。
2.数据与信息的共同特征普遍性、可处理性、传递性、共享性、价值相对性、时效性。
3.大数据的特征（1）数据量：规模大（2）处理速度：增长快，要求处理快、效能高（3）多样性：来源多样、种类和格式丰富（4）真实性：可信性、有效性、信誉高、真伪性等4.数制（1）生活中常用的是十进制数，计算机中广泛采用的是二进制数（还有八进制、十六进制）。
（2）数值数据转换（整数） 例：(37)10＝(100101)2 方法：除2反向取余（3）数值数据的编码分为原码、反码和补码。
3.1数据处理的一般过程-人教中图版(2019)高中信息技术必修一教学设计
（3）信息技术工具的使用：介绍常用的数据处理软件和工具，如Excel、Python等，并演示如何利用这些工具进行数据处理。这是实现数据处理的关键，需要学生熟练掌握和使用相关工具。
1.案例分析：选择一个与数据处理相关的案例，分析其处理过程和方法，简要阐述案例中数据处理的重要性。
2.软件操作练习：利用课后时间，练习使用Excel或Python进行数据处理。例如，利用Excel制作一份班级成绩统计表，包括姓名、科目、成绩等字段，并进行简单的数据分析。
3.小组讨论：与同学合作，讨论数据处理在实际生活中的应用。例如，探讨如何利用数据处理技术优化学校管理、提高学习效率等。
以数据收集为例，学生需要理解数据收集的重要性，掌握数据收集的方法和技巧。例如，通过问卷调查收集数据时，学生需要了解问卷设计的原则，掌握问卷的发放和回收方法，以及如何整理和分析问卷数据。又如，在利用信息技术工具进行数据收集时，学生需要掌握相关软件的使用方法，如如何使用Python编写代码爬取网络数据，如何使用Excel进行数据录入和整理等。这些都是本节课的重点和难点内容。
教学资源拓展
1.拓展资源：
（1）数据处理案例集：提供一系列与生活、社会、科学等领域相关的数据处理案例，让学生更好地理解数据处理的应用和意义。
（2）数据分析软件教程：提供一些数据分析软件的教程，如Excel、Python等，让学生在课后自主学习，提高他们在数据处理方面的技能。
（3）数据处理竞赛和活动：推荐一些数据处理相关的竞赛和活动，如全国高中生数据处理竞赛等，激发学生的学习兴趣和竞争意识。
（3）项目导向学习：组织学生进行小组合作，完成一个数据处理项目，培养学生的计算思维和信息社会责任。
1数据处理的一般过程(面向整体)课堂教学设计高中信息技术浙教版必修1数据与计算
3.解答与指导：教师巡回指导，解答学生在操作过程中遇到的问题，帮助学生掌握数据处理的方法和技巧。
（五）总结归纳
1.学生总结：邀请几名学生分享他们在课堂学习中的收获和感悟，加深对数据处理过程的理解。
2.教师点评：针对学生的总结，给予肯定和鼓励，指出其中的不足，并提出改进建议。
b.文章结构合理，观点明确，论述充分。
5.定期进行课堂讨论，引导学生思考数据处理在实际应用中的价值，培养学生的批判性思维。
（三）情感态度与价值观
1.培养学生对数据科学的兴趣，激发学生探索数据世界的热情。
2.使学生认识到数据在现代社会中的重要作用，增强学生的数据意识。
3.培养学生严谨、客观的科学态度，学会用数据说话，提高学生的逻辑思维能力。
（1）定期与学生沟通，了解学生在学习过程中的困惑和问题，及时调整教学策略。
（2）鼓励学生提出建议和意见，不断优化教学方法和内容。
（3）关注学生的学习成果，及时给予反馈和鼓励，提高学生的学习积极性。
四、教学内容与过程
（一）导入新课
1.开场：通过展示一组与学生生活息息相关的数据，如近年来的高考报名人数、某城市的平均气温等，引发学生对数据的关注，激发学生的学习兴趣。
2.实例演示：结合实际案例，如某电商平台销售数据的处理，展示数据处理过程中各个环节的操作方法和技巧。
3.工具介绍：介绍常见的数据处理工具，如Excel、Python等，并演示如何使用这些工具进行数据处理。
（三）学生小组讨论
1.分组：将学生分成若干小组，每组选出一个组长，负责组织和协调小组讨论。
2.讨论主题：各小组针对以下问题进行讨论：
（二）过程与方法
电算化会计信息系统数据处理流程
电算化会计信息系统数据处理流程这里所说的数据处理是指采用各种处理方式（人工、机械、计算机），按照会计制度规定和会计核算程序，将会计数据加工成会计信息的过程。
会计数据处理的一般流程包括会计数据收集、会计数据存储、会计数据处理和会计信息报告或输出。
如图2-3所示。
一、手工会计数据处理流程（一）教据收集财会人员收集各种原始凭证，根据会计制度和原始凭证，填制和审核记张凭证，这样就将反映经济业务的会计数据保存在记账凭证上。
通常企业将记账凭证分为以下几类：1．收款凭证、付欺凭证、转账凭证三类。
2．现收、现付、银收、银付、转账五类。
3．不分类，只设一种通用的记账凭证。
（二）会计数据处理出纳根据收款凭证和付款凭证，登记现金日记账和银行存款日记账:根据企业业务量的大小，分别由多个会计登记往来明细账、费用明细账、存货明细账等各种明细账簿；总账会计负责登记总账、编制会计报表等。
由于登记账簿的工作是由多个财会人员完成的，不可避免地出现这样或那样的错误，所以要进行总账和明细账的核对、总账和日记账核对。
在上述会计数据处理过程中，凭证和账簿的传递、排序、汇总、计算、核对、查询、更新等数据处理工作都是由人工分别进行的。
（三）会计信息报告会计期末，财会人员从账簿中或其他资料中摘取数据（如现金、银行存款期末数、计划数等），并对其进行加工，以信息使用者需要的格式编制成各种报表，并将报表发送给企业管理者、投资人、债权人、税务部门、财政主管部门等。
由于编制报表需要人工从会计账簿或其他报表中提取数据，然后进行填制、计算小计、合计、审核等后，才算编制完一张发送的报表。
如果发现报表不平或一个数据出错，又需要重复上述过程。
（四）会计数据存储在手工会计信息系统中，无论是记账凭证、账薄，还是会计报表都是以纸张的形式存放的。
手工会计数据处理流程如图2-4所示。
图2 手工会计数据处理流程可以看出，在手工会计信息系统中，会计数据的收集、加工处理、会计报表的编制等都是人工完成的，会计数据存储在纸张上，其缺点为:数据处理工作量大、差错多、效率低。
质量统计分析：质量数据收集方法、特征值、处理方法、分析方案
质量统计分析5．2．1 质量数据收集方法1．质量数据收集的常用方法如表5-9所示。
表5-9 质量数据收集方法整群抽样整群抽样一般是将总体按自然存在的状态分为若干群，并从中抽取样品群组成样本，然后在中选群内进行全数检验的方法多阶段抽样1．是指在抽取样本时，分为两个及两个以上的阶段从总体中抽取样本的抽样方式 2．具体操作步骤（1）第1阶段，将总体分为若干个一级抽样单位，从中抽选若干个一级抽样单位入样（2）第2阶段，将入样的每个一级单位分成若干个二级抽样单位，从入样的每个一级单位中各抽选若干个二级抽样单位入样 （3）依此类推，直到获得最终样本2．质量数据的分类根据质量数据数量化的要求，可以将质量数据进行如图5-14所示的划分。
图5-14 质量数据的分类5．2．2 质量数据的特征值质量数据特征值是由质量数据计算的用来描述质量数据波动规律的指标，具体内容如图5-15所示。
计数值数据1．计量值数据是可以连续取值的数据，属于连续型变量。
其特点是在任意两个数值之间都可以取精度较高一级的数值。
2．该类数据通常通过测量获取，如重量、强度、尺寸、标高、位移等。
3．一些属于定性的质量特性，可由专家主观评分、划分等级而使之数量化，得到的数据也属于计量值数据。
1．计数值数据是只能按0，1，2，……数列取值计数的数据，属于离散型变量。
2．该类数据由计数得到。
计数值数据又可分为计件值数据和计点值数据。
计件值数据，表示具有某一质量标准的产品个数。
如总体中合格品数、一级品数；计点值数据，表示个体（单件产品、单位长度、单位面积、单位体积等）上的缺陷数、质量问题点数等。
计量值数据图5-15 质量数据的特征值5．2．3 质量数据处理方法质量数据处理方法如表5-10所示。
表5-10 质量数据处理方法方法内容特点列表法制作一份表格把测量数据按照对应关系一一排列在表中即列表法1．能够简单反映出相关量之间的对应关系2．清楚明了地显示出测量数值的变化情况3．较容易从排列数据中发现有错误的数据4．为用其他方法处理数据创造了有利条件作图法把一系列相互对应的数据及变化的情况用曲线表示出来即作图法1．能够形象、直观、简便地显示出变量的相互关系以及函数的极值、拐点、突变或周期性等特征2．有助于发现测量中的个别错误数据3．在报告质量数据处理结果时用曲线描述较为直观逐差法当两质量数据成线性关系时，常用逐差法来计算因变量变化的平均值；当函数关系为多项式形式时，也可用逐差法来求多项式的系数1．充分利用测量数据2．绕过某些定值未知量3．可验证表达式或求多项式的系数最小二乘法和一元线性从测量数据中寻求经验方程或提取参数，称为回归问题，用作图法获得1．回归分析方法用来处理变量之间的相关关系，应用广泛描述数据集中趋势的特征值描述数据离中趋势的特征值●算术平均数（1）总体算术平均数（2）样本算术平均数●样本中位数●极差●标准偏差（1）样本标准偏差（2）总体标准偏差●变异系数5．2．4 质量统计分析方案。
数据处理基本方法
数据处理基本方法数据处理是指对数据进行采集、分析、清洗、转换、存储和可视化等过程中所使用的方法和技术。
随着数据规模和种类的日益增长，数据处理已经成为现代社会不可或缺的一部分。
本文将介绍数据处理的基本方法，及其在不同领域的应用。
一、数据采集与整合数据采集是指从各种数据源中获取所需数据的过程。
常见的数据源包括数据库、API、传感器、文件等。
在采集数据时，需要注意数据的质量和完整性，并尽可能减少数据错误和冗余。
常见采集数据的方法包括爬虫、API接口调用和传感器读取等。
在数据采集过程中，数据的整合也是很重要的一个环节。
数据整合是指将不同数据源中的数据进行合并，以便进行后续的分析和处理。
常见的数据整合方法包括数据库连接、数据清洗和格式转换等。
二、数据分析与挖掘数据分析是指根据数据所包含的信息，进行统计分析、建模和预测等工作。
数据分析的过程中，需要选择恰当的算法和工具，以得到准确和有用的结果。
常见的数据分析方法包括聚类分析、分类分析、时间序列分析和关联规则挖掘等。
数据挖掘则是指在大量数据中寻找有用的信息和模式的过程。
数据挖掘依赖于数据分析技术，但更加注重对数据中隐含的信息和规律的发掘。
数据挖掘常见的方法包括决策树、神经网络、关联挖掘和聚类分析等。
三、数据清洗与处理数据分析的前提是准确和完整的数据。
在数据采集和整合的过程中，由于各种原因可能会导致数据出现错误，需要进行数据清洗和处理。
数据清洗是指通过自动或手动的方法，删除、纠正或填充数据中的错误或缺失值，以保证数据的质量和完整性。
数据清洗的常用方法包括格式化数据、删除重复值、填充缺失值和处理异常值等。
数据处理则是指使用各种技术和工具对数据进行加工和转换。
数据处理的目的是将原始数据转换为有用的信息和知识。
常见的数据处理方法包括数据加密、数据压缩、数据编码和数据转换等。
四、数据可视化数据可视化是指将数据用图形的方式展现，以帮助人们更好地理解数据。
数据可视化通常包括图表、地图、热力图等。
1测量结果的数据处理步骤(精)
不过由于观测点有些是在该直线之 上，有些在直线之下，因此有些偏差d是 正的，而另一些却是负的。相加后正负 抵销，有可能总和很小但是个别的偏差d 还是很大。
为了克服这个“正负抵销”的问题， 我们先将所有偏差平方使它们全都变成 正的，然后再求所有偏差的平方和再使 之变成最小，这就是所谓的“最小二乘 准则”：
1.测量结果的数据处理步骤 1 将一系列等精度的数据按先后顺序列成 表格 2 计算测量列xj的算术平均值。 3在每个测量读数旁，相应的列出残差； 4检查的条件是否满足。 5在每个残差旁列出，然后求出均方根误差 6检查是否有 的数据，如果存在去掉 此数据。 7确认不存在粗大误差时，计算算术平均值 的标准差。 8写出测量结果，并注明置信概率。
2.用最小二乘法拟合回归直线
为了拟合一条回归直线，需要按照 某种准则。准则不同，拟合的方法也就 不同。这里我们只给出最常用的“最小 二乘法”公式。
2.1最小二乘准则 我们的目标是要从代数上对数据拟 合一条直线，直线方程的形式为
为此，我们要找到计算a（截距）和 b（斜率）的公式。在拟合这条直线时， 一个合理的准则就是使观测值与拟合曲 线的所有偏差d都“尽可能地小”。首先 我们想到的是让所有偏差之和变成最小。 Nhomakorabea将
化为最小
根据这条准则选择出来的一条最佳 拟合直线，叫做最小二乘回归直线。
2.2最小二乘公式 求斜率b的公式是很简单的（推导过 程略）： 式1
由于本章中偏差
和
出现十分频繁，将它们简记为
选用小写的x和y是用来提醒大家， 一般来说，偏差x和y是比原始观测值X和 Y小得多的数。那么1式中b的公式就可以 简化为
一旦求出了斜率b,截距a就可以由下 面简单的公式求得
高中信息技术人教中图版(2019)必修一第3章数据处理与应用提升训练试题03含答案
第3章数据处理与应用提升训练试题2021—2022学年人教中图版（2019）高中信息技术必修一一、选择题1．人口普查时，社区工作人员逐户上门登记人口信息的过程主要属于（）A．信息的传递B．信息的处理C．信息的采集D．信息的存储2．数据分析的基本方法包括（）A．特征探索、关联分析、聚类分析、数据分类B．特征探索、聚类分析、数据分类C．特征探索、数据分类D．关联分析、聚类分析、数据分类3．为了做好校运会报道工作，小明拟订了现场采集信息的几种方法，下列合适的是: ①现场摄像②阅读体育杂志③现场拍照A．①②B．①③C．②③D．①②③4．为增强手机中信息的安全性，张明给自己的手机设置了开机密码。
下列选项中，安全级别最高的密码是（）A．abcdef B．dmzj9681C．123456D．1111115．以下属于数字化可视化表达工具的是（）。
A．思维导图B．搜索引擎C．微信D．电子邮件6．．不属于．．．．信息采集工具的是下列哪个选项｡（）A．扫描仪B．摄像机C．录音设备D．打印机7．数字音频的采样使用的主要器件是A．数字编码器B．数字解码器C．数字信号到模拟信号的转换器(D/A转换器)D．模拟信号到数字信号的转换器(A/D转换器)8．常见的网络信息系统安全因素不包括______。
A．网络因素B．应用因素C．经济政策D．技术因素9．下列操作可获得视频素材的是( )①用超级解霸软件截取素材光盘中的视频片段②用录音笔录制会议内容③用数码摄像机拍摄视频④用打印机打印活动照片⑤用数码相机拍摄照片，并用视频编辑软件编辑成视频A．①②③B．①②④C．①③⑤D．③④⑤10．下列设备中，不能用来采集图像信息的是（）A．打印机B．摄像头C．数码照相机D．扫描仪11．文本数据处理的一般过程不包括( )A．数据共享B．特征提取C．数据分析D．结果呈现12．若你接到自称是银行工作人员的电话，通知你的银行卡被盗用，下列做法恰当的是A．银行卡没有丢失，不予理睬B．在银行ATM机上按照对方的指导进行操作C．拨打银行全国统一客服电话予以确认D．登录网上银行并按照对方的指导进行操作13．要直观地展示某同学高二学年连续几次考试成绩的变化的情况，最合适的图表类型是（）A．条形B．柱状图C．饼图D．折线图14．假设你是一位工厂厂长，行业主管部门来检查工作，你在向主管领导汇报本单位的组织情况和各部门负贵人时，要将单位的组织情况和各部门负责人印发给客人，采用下列哪种表达方法更好些?A．项目式B．流程图C．表格D．结构图15．加密和解密本质上是对数据进行的某种交换。
第九讲 GPS数据处理(1)
T
2、RMS - 均方根误差
T
V V RMS = n
实质：表明了观测值的质量，观测值质量越好， 越小，反之，观测值质量越差，则越大，它不受观 测条件（观测期间卫星分布图形）的好坏的影响。
3 、 RATIO(模糊度检验率指标 模糊度检验率指标) 模糊度检验率指标
39
40
41
假定某一点的伪距观测值作为固定位置，设第K点为固定点， 则基准方程为：
则误差方程可写成如下矩阵形式：
42
法方程可写成如下矩阵形式：
N = B T PB, U = B T PL 法方程可改写成如下矩阵形式： 令
求得最终的平差值如下：
43
后验单位权中误差为： 坐标未知数的方差估计值：
32
4、多路径效应严重、对流层或电离层折射影响过大 的判别： 对于多路径效应、对流层或电离层折射影响的判 别，我们也是通过观测值残差来进行的。不过与整 周跳变不同的是，当多路径效应严重、对流层或电 离层折射影响过大时，观测值残差不是象周跳未修 复那样出现整数倍的增大，而只是出现非整数倍的 增大。一般不超过1 周，但却又明显地大于正常观 测值的残差。
44
二、三维约束平差
所谓三维约束平差，就是以国家大地坐标系或地方坐标系的某 些点的固定坐标、固定边长及固定方位为网的基准，将其作为 平差中的约束条件，并在平差计算中考虑GPS网与地面网之间 的转换参数。 1、基线向量观测方程： WGS84坐标系与国家大地坐标系之间向量的坐标转换关系式为：
45
考虑转换参数后的GPS基线向量观测误差方程为
W互 ≤ 2 2σ
影响GPS 基线解算结果因素的判别 影响 对于影响GPS 基线解算结果的因素，有些是较容 易判别的，如卫星观测时间太短、周跳太多、多路 径效应严重、对流层或电离层折射影响过大等，但 对于另外一些因素却不好判断了，如起点坐标不准 确等。 1、基线起点坐标不准确的判别 对于由起点坐标不准确对基线解算质量造成的影响， 目前还没有较容易的方法来加以判别。因此在实际 工作中只有尽量提高起点坐标的准确度，以避免这 种情况的发生。
《3.1.1 数据处理》教学设计教学反思-2024-2025学年高中信息技术人教版必修1
《数据处理》教学设计方案（第一课时）一、教学目标1. 理解数据处理的定义和基本步骤。
2. 掌握Excel软件的基本操作，能够进行简单的数据处理。
3. 培养数据处理认识，能够在实际生活中应用数据处理方法。
二、教学重难点1. 教学重点：掌握Excel软件的基本操作，包括数据的输入、编辑、格式化等。
2. 教学难点：能够根据数据特点选择合适的数据处理方法，并进行有效分析。
三、教学准备1. 准备教学用PPT，包括数据处理的基本步骤和Excel基本操作的演示。
2. 准备Excel软件及相关的数据处理案例。
3. 安排学生进行分组，方便学生进行实际操作和讨论。
4. 提醒学生提前预习相关内容，以便更好地理解和掌握。
四、教学过程：1. 导入新课：起首，我们将通过一些实际案例，了解数据处理的必要性，以及数据处理的重要性。
通过这些案例，让学生们认识到数据处理是数据分析的基础，也是商业决策的重要依据。
2. 基础知识介绍：接下来，我们将详细介绍数据处理的流程和主要步骤。
其中包括数据的收集、清洗、整理、分析和展示等环节。
这一部分的内容将详细诠释每个步骤的含义和目标，以便学生们更好地理解。
3. 实战演练：在这一环节中，我们将给学生们一些实际的数据，让他们通过真实的案例实践数据处理的各个步骤。
这个过程可以帮助学生们将理论知识转化为实践操作，更好地掌握数据处理的技能。
4. 问题解答：学生们在实践过程中可能会遇到各种问题，这时我们会给予解答和指导。
我们会针对学生们提出的问题，进行针对性的讲解和讨论，以便更好地解决他们在实践过程中遇到的问题。
5. 总结回顾：最后，我们将对本次课程的内容进行总结回顾，强调数据处理的重点和难点。
同时，我们也会鼓励学生们在课后继续练习，以便更好地掌握数据处理的技能。
教学设计方案（第二课时）一、教学目标1. 理解数据处理的基本观点和重要性。
2. 掌握数据处理的基本步骤和方法，包括数据收集、数据清洗、数据分析和数据可视化。
课时4 文本数据处理 教案 浙教版(2019)必修1
课时4文本数据处理课时目标1.了解文本数据处理的一般过程和方法。
2.掌握分词的方法和技巧。
1.文本数据处理主要应用在搜索引擎、情报分析、自动摘要、自动校对、论文查重、文本分类、垃圾邮件过滤、机器翻译、自动应答等方面。
2.文本内容是非结构化的数据,需将文本从无结构的原始状态转化为结构化。
3.典型的文本处理过程主要包括:分词、特征提取、数据分析、结果呈现等。
(1)分词中文分词是中文文本信息处理的基础,机器翻译、全文检索等涉及中文的相关应用中都离不开中文分词。
分词是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程,也就是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。
常见的分词方法有:①基于词典;②基于统计;③基于规则。
常见的分词系统有分词系统简介jieba分词Python开源项目,基于词典IKAnalyzer Java 开源分词工具包北京理工大学大数据搜索与挖掘实NLPIR验室,非商业应用免费语言云哈工大社会计算在线API接口调用与信息检索研究中心BosonNLP玻森中文语义在线API接口或库调用开放平台提供(2)特征提取一般采用的方式为根据专家的知识挑选有价值的特征,或者用数学建模的方法构造评估函数自动选取特征等。
目前大多采用评估函数进行特征提取的方式,评估函数大多是基于概率统计设计的,这就需要用庞大的训练数据集才能获得对分类起关键作用的特征。
随着深度学习、大数据分析等技术的发展,文本特征提取将更加准确、科学。
4.文本数据分析与应用在取得特征词后,对文本的分析就需要根据项目的需求,确定解决问题的路径,选取合适的工具、设计算法抽取出文本中隐含的价值。
(1)标签云标签云用词频表现文本特征,将关键词按照一定的顺序和规律排列,如频度递减、字母顺序等,并以文字大小的形式代表词语的重要性。
广泛应用于报纸、杂志等传统媒体和互联网。
(2)文本情感分析文本情感分析是指通过计算机技术对文本的主观性、观点、情绪、极性的挖掘和分析,对文本的情感倾向做出分类判断。
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数据处理的一般过程
教学目标：
1、认识数据处理，感受数据处理对日常生活的影响。
2、通过实例了解数据处理的一般过程，并能通过数据处理获取有价值的信息。
教学对象分析：
通过前面的学习，学生已经掌握了思维导图的基本使用方法，具有利用思维导图解决实际问题的意识。
学生在地理课程中学习了美国的北水南调工程，了解了分析此类问题的一些方法。
学生对通过网络搜集数据的方法比较熟悉，也易于接受使用和接受。
教学重点、难点：
1、了解数据处理的一般过程，并能够用相关的可视化软件展示出来。
2、完成对项目进行规划设计，形成解决方案的过程。
教学方法：
问题导学、小组讨论。
教学策略：
以“为什么南水北调”为问题切入点，引导学生思考中线工程可行性需研究哪些数据；这些数据如何被处理，再通过导图的形式进行归纳总结，从而完成本节课教学任务。
教学过程：
板书设计
数据处理的一般过程
一、数据处理
二、数据处理的过程
三、。