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第十八课 数据分析与处理

课时

1 课时

教学目标

知识与技能

1.学生能够了解常见的数据处理工具，包括传统工具（如算盘、计算器等）

和现代编程工具（如 Python 中 pandas、numpy 等模块），掌握其基本功能和适用

场景。

2.学生能够熟练掌握从物联网服务平台获取数据的两种方式，即数据文件直

接下载和通过 API 调用数据，并理解其操作流程和注意事项。

3.学生能够理解物联系统中处理数据的常见方法，如统计分析法、对比分析

法、分组分析法等，并能够运用编程工具（如 Python）对数据进行整理、分析和

处理，包括数据格式转换、排序、筛选、分组求平均值等操作。

过程与方法

1.通过对常见数据处理工具的介绍和使用经历分享，培养学生对数据处理工

具发展历程的认识，提高学生信息意识和技术应用能力。

2.在从物联网服务平台获取数据的实践操作中，学生能够学会查阅文档、根

据指导进行操作，提高自主学习和解决实际问题的能力，同时培养学生的网络操

作技能和数据获取能力。

3.小组合作完成任务，如总结 API 获取数据的方法、讨论数据分析处理方式

等，培养学生团队协作、交流沟通和归纳总结能力，进一步提升学生逻辑思维和

数据分析能力。

情感态度与价值观

1.让学生体会到数据分析处理在物联网系统中的重要作用，激发学生对数据

分析处理技术的学习兴趣和探索欲望。

2.培养学生严谨的科学态度和创新精神，鼓励学生在数据分析处理过程中尝

试不同方法和思路，提高学生对信息技术学科的兴趣和自信心。

3.引导学生关注数据分析处理在科学研究、日常生活等领域的广泛应用，增

强学生利用数据分析解决实际问题的意识和社会责任感。

教学重难点

教学重点

1.常见数据处理工具的功能及适用场景，特别是编程工具在物联数据处理中

的应用。

2.从物联网服务平台获取数据的两种方式及操作流程，包括登录平台、确定

参数、发起请求等步骤。

3.物联系统中数据处理的常见方法及编程实现，如数据整理、统计分析、对

比分析和分组分析等操作的代 码 实现。

教学难点

1.理解和运用 Python 中的数据处理模块（如 pandas）进行 复杂 数据操作，

如数据格式转换、 多条 件筛选和分组统计等。

2.根据物联网服务平台的 API 文档 准 确调用接 口 获取数据，并处理 可 能 出 现

的网络请求 错误 和数据解析问题。

3.选 择 合适的数据处理方法对实际问题进行分析，能够根据数据分析结 果得

出有 意 义 的结论和 建议 ，培养学生数据分析思维和应用能力。

教学方法

讲授 法、 演示 法、讨论法、 案例 分析法

学情分析

八 年级 学生在 之前 的信息技术课程中 已 经接 触 过一 些 基 础 的编程知识和数据

处理 概念 ， 但 对 于 物联网系统中的数据分析处理 可 能 还 比 较陌 生。学生对新 鲜 事

物 有较 强的 好奇 心和求知欲，具 备 一定的自主学习能力和 动手 实践能力， 但 在 面

对 复杂 的编程任务和数据分析问题时， 可 能 需 要 更多 的指导和练习。在教学过程

中，应从学生 已有 的知识基 础出 发， 逐 步引导学生 深入 学习新 内容 ，注重实践操