第2章需求分析與數據采集2.3數據結構化與數據清洗-高中教學同步《信息技術數據管理與分析》(教案）（人教-中圖版2019）主備人備課成員教學內容本章選自《信息技術數據管理與分析》（人教-中圖版2019）第2章“需求分析與數據采集”中的2.3節“數據結構化與數據清洗”。教學內容主要包括以下方面：

1.數據結構化的概念與意義：介紹數據結構化的定義，探討其在數據分析和處理中的重要性。

2.數據結構化方法：學習常見的數據結構化方法，如規范命名、分類編碼、層級劃分等。

3.數據清洗的必要性：闡述數據清洗在數據分析過程中的作用，提高數據質量。

4.數據清洗方法：掌握數據清洗的基本方法，包括缺失值處理、異常值檢測與處理、重復值處理等。

5.數據清洗工具：介紹常用的數據清洗工具，如Excel、Python等，并進行實操演練。

教學內容緊密圍繞教材，旨在幫助學生掌握數據結構化與數據清洗的基本知識和技能，為后續數據分析打下堅實基礎。核心素養目標1.數據素養：培養學生對數據敏感度，提升數據分析與處理的思維能力，使其能夠理解數據的結構化對于數據分析的重要性。

2.信息素養：通過實踐操作，增強學生對信息處理流程的掌握，特別是在數據清洗環節，提高信息篩選、處理和優化能力。

3.解決問題能力：訓練學生運用所學知識解決實際數據問題的能力，培養其在面對復雜數據時，能夠合理選擇并應用數據結構化和清洗方法。

4.團隊協作與交流：鼓勵學生在學習過程中相互協作，通過討論與交流，共同完成數據結構化和清洗的任務，提高溝通與協作能力。

5.創新意識：激發學生思考數據管理的新方法，培養其在數據結構化和清洗過程中的創新意識和能力，為數據管理與分析提供新思路。學情分析本課程面向高中年級學生，他們在知識層面已具備一定的信息技術基礎，對數據管理與分析有初步了解。在能力方面，學生具備基本的計算機操作技能和邏輯思維能力，但在數據處理與分析的實際應用上，仍需加強。以下是具體分析：

1.知識層面：學生對數據庫的基本概念有所了解，但對于數據結構化和數據清洗的深入知識掌握不足，對實際操作中遇到的問題處理能力有限。

2.能力方面：大部分學生具備一定的信息檢索和處理能力，但在面對復雜、不規范數據時，結構化和清洗數據的能力較弱。此外，學生的編程能力參差不齊，對使用Python等工具進行數據清洗的能力有限。

3.素質方面：學生在團隊協作、溝通交流方面表現良好，有利于在課堂中進行小組討論和實踐操作。但在創新意識方面，部分學生仍較保守，需要教師引導和激發。

4.行為習慣：學生對于實操性較強的課程內容表現出較高的興趣，但部分學生可能存在依賴心理，習慣于等待教師解決問題，缺乏主動探究的精神。學具準備多媒體課型新授課教法學法講授法課時第一課時師生互動設計二次備課教學資源1.硬件資源：計算機、投影儀、打印機。

2.軟件資源：Excel、Python編程環境、數據清洗相關軟件工具。

3.課程平臺：校園網絡教學平臺、電子教室管理系統。

4.信息化資源：教學課件、電子教材、教學視頻、在線習題庫。

5.教學手段：講授、案例分析、小組討論、實操演練、互動問答、在線自測。教學過程設計1.導入環節（5分鐘）

-利用校園網絡平臺展示一組雜亂無章的數據，提出問題：“如何將這組數據進行有效分析？”引導學生思考數據結構化的重要性。

-通過對比規范化和非規范化的數據，讓學生直觀感受數據清洗帶來的變化，激發學習興趣。

2.講授新課（15分鐘）

-講解數據結構化的概念、意義以及常見方法，結合實際案例進行分析。

-介紹數據清洗的必要性，詳細講解缺失值處理、異常值檢測與處理、重復值處理等數據清洗方法。

-演示使用Excel和Python進行數據清洗的操作步驟，強調操作要點。

3.鞏固練習（10分鐘）

-學生分組，每組分配一個具有實際意義的數據清洗任務，要求學生在規定時間內完成。

-教師巡回指導，解答學生在操作過程中遇到的問題，引導學生運用所學知識解決問題。

4.課堂提問與互動（5分鐘）

-針對學生在練習過程中遇到的共性問題，進行提問和解答，加深學生對知識點的理解。

-邀請部分學生分享他們的數據清洗經驗和方法，促進師生、生生之間的交流。

5.創新教學（5分鐘）

-鼓勵學生思考：在數據結構化和清洗過程中，有哪些可以改進和優化的地方？如何提高數據清洗的效率？

-學生提出自己的想法和解決方案，教師點評并給予指導。

6.核心素養能力拓展（5分鐘）

-針對數據清洗過程中的實際問題，引導學生進行深入探討，提高數據素養和信息素養。

-強調團隊協作和溝通能力的重要性，鼓勵學生在解決問題時相互協作、共享成果。

7.總結與反思（5分鐘）

-教師對本節課的知識點進行簡要回顧，強調數據結構化與數據清洗在實際應用中的重要性。

-學生反思本節課的學習過程，總結自己在數據清洗方面的收獲和不足。

8.課后作業（課后自主完成）

-布置一個綜合性的數據清洗任務，要求學生結合所學知識，獨立完成。

-提供在線習題庫，方便學生進行課后鞏固和自測。

總計用時：45分鐘

注意事項：

1.教學過程中，注重培養學生的動手能力和實際操作能力。

2.加強師生互動，關注學生的學習反饋，及時調整教學策略。

3.鼓勵學生提問和分享，提高課堂氛圍，促進學生全面發展。

4.注重課后作業的布置與檢查，鞏固學生對知識點的掌握。學生學習效果1.知識與技能：

-掌握了數據結構化的概念、意義以及常見方法，能夠對數據進行有效分類和編碼。

-學會了數據清洗的基本方法，如缺失值處理、異常值檢測與處理、重復值處理等，提高了數據質量。

-熟悉了Excel、Python等數據清洗工具的使用，能夠獨立完成數據清洗任務。

2.過程與方法：

-通過分組討論和實踐操作，培養了團隊協作和溝通能力，提高了數據分析和處理的速度與效率。

-學會在實際操作中遇到問題時，能夠運用所學知識進行解決，增強了問題解決能力。

-掌握了通過對比、分析、總結等學習方法，對數據結構化與數據清洗的知識點有了更深入的理解。

3.情感態度與價值觀：

-增強了對數據敏感度，認識到數據結構化和數據清洗在數據分析中的重要性，培養了良好的數據素養。

-提高了對信息技術的興趣，激發了對數據管理與分析領域的學習熱情。

-通過解決實際問題，體會到了學以致用的樂趣，增強了自信心和成就感。

4.核心素養能力：

-數據素養：學生能夠理解數據的結構化與清洗對于數據分析的重要性，并運用所學知識對數據進行有效管理。

-信息素養：學生掌握了信息處理的基本流程，特別是在數據清洗環節，能夠篩選、處理和優化信息。

-創新意識：學生在數據結構化和清洗過程中，能夠主動思考新方法，提出創新性解決方案。

5.課后實踐與應用：

-學生能夠將所學知識應用于課后作業和實際項目中，獨立完成數據結構化和清洗任務。

-通過課后習題庫的練習，鞏固了知識點，提高了對數據結構化與數據清洗技能的掌握程度。教學反思在本次教學過程中，我重點關注了學生對數據結構化與數據清洗知識點的掌握情況。從課堂表現來看，學生們對這一章節的內容表現出較高的興趣，但在實際操作中仍存在一些問題。

首先，我發現部分學生在數據結構化方面的理解不夠深入，對分類編碼等方法的運用不夠熟練。針對這一點，我計劃在今后的教學中，多舉一些實際例子，讓學生更好地理解數據結構化的概念和意義。

其次，在數據清洗環節，學生們對缺失值處理、異常值檢測等方法的掌握程度參差不齊。為了提高學生的實際操作能力，我打算在課后布置一些針對性的練習，讓學生多加練習，熟練掌握數據清洗技巧。

另外，在課堂互動方面，我發現有些學生參與度不高，這可能是因為他們對這一章節的知識點還不夠熟悉，擔心在討論中出錯。為了提高學生的課堂參與度，我會在今后的教學中，多鼓勵學生提問和分享，營造一個輕松、愉快的課堂氛圍。

此外，我在教學過程中也注意到了一些創新的教學方法。例如，讓學生分組完成實際數據清洗任務，這種形式有助于培養學生的團隊協作能力。但在實際操作中，部分學生過于依賴組員，自己動手解決問題的能力有待提高。因此，我會在后續教學中，加強對學生獨立解決問題的引導。

在課后作業方面，我發現部分學生對綜合性數據清洗任務的完成情況不夠理想。為了幫助學生更好地鞏固知識點，我計劃在課后加強作業輔導，針對學生的共性問題進行解答。典型例題講解例題1：數據結構化

【題目】將以下一組數據進行結構化處理，并說明你的處理方法。

原始數據：張三，男，1999-01-01，北京清華大學，計算機科學與技術。

【答案】

結構化數據：

姓名：張三

性別：男

出生日期：1999-01-01

地址：北京

聯系電話/p>

學校：清華大學

專業：計算機科學與技術

例題2：缺失值處理

【題目】以下數據表中的缺失值，你如何處理？

數據表：

|學號|姓名|年齡|性別|成績|

|----|----|----|----|----|

|001|李四|18|男|NaN|

|002|王五|19|女|90|

|003|趙六|20|男|85|

【答案】

處理方法1：刪除含有缺失值的行。

處理方法2：使用平均成績填充缺失值。

處理方法3：聯系學生獲取缺失的成績信息。

例題3：異常值檢測

【題目】以下數據表中，如何檢測出異常值？

數據表：

|學號|姓名|身高(cm)|

|----|----|--------|

|001|李四|175|

|002|王五|160|

|003|趙六|210|

|004|周七|130|

【答案】

異常值：趙六的身高210cm，周七的身高130cm。

處理方法：可以使用IQR（四分位距）方法檢測異常值。

例題4：重復值處理

【題目】以下數據表中含有重復值，如何處理？

數據表：

|學號|姓名|課程|成績|

|----|----|----|----|

|001|李四|數學|95|

|002|王五|數學|85|

|001|李四|數學|95|

|003|趙六|數學|90|

【答案】

處理方法：刪除重復的行，保留一條記錄即可。

例題5：數據清洗綜合應用

【題目】以下是一份銷售數據表，請對其進行數據清洗，包括結構化處理、缺失值處理、異常值檢測和重復值處理。

數據表：

|銷售人員|銷售額(元)|銷售日期|

|--------|----------|--------|

|張三|5000|2021-07-01|

|李四|NaN|2021-07-02|

|王五|8000|2021-07-03|

|趙六|12000|2021-07-04|

|張三|5000|2021-07-01|

【答案】

處理方法：

1.結構化處理：無特殊要求，保持原表結構。

2.缺失值處理：刪除含有缺失值的行或聯系銷售人員進行數據補全。

3.異常值檢測：觀察銷售額，如果存在明顯偏離正常范圍的值，可視為異常值。

4.重復值處理：刪除重復的行。板書設計-數據結構化

-數據清洗

-缺失值處理

-異常值檢測

-重復值處理

2.關鍵詞：

-結構化：對數據進行分類、編碼、層級劃分等處理。

-清洗：去除數據中的錯誤、重復、異常等不完整或不準確的信息。

-缺失值：數據表中存在空缺的數據。

-異常值：與正常數據明顯偏離的數據。

-重復值：數據表中重復出現的數據。

3.重點句子：

-數據結構化是數據分析和處理的基礎。

-數據清洗可以提高數據質量，為數據分析提供準確的數據來源。

-缺失值處理、異常值檢測和重復值處理是數據清