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第 18 课 数据分析与处理课时教学设计 备 注
课时 第一课时 。
授课时间 2025年3月3日
课型 新课
课程标准要求 1. 认识常见的数据处理工具，掌握在物联网服务平台获取数据的方法。
2. 理解物联系统数据处理方法，学会运用程序处理简单数据。
3. 能依据数据分析结果提出合理建议和决策。
课时目标 1. 学生能准确识别常见数据处理工具，熟练在物联网服务平台查看和下载数据。
2. 理解并掌握 Python 数据处理模块的基本使用方法，能运用其处理简单数据。
3. 通过实际案例分析，培养发现和解决问题的能力，深刻体会数据处理和分析在生活中的重要性。
4. 能够对给定数据进行合理分析，并给出具有可行性的建议和决策。
教学重点 在物联网服务平台中查看和下载数据。
2. 利用程序处理简单的数据。
3. Python 数据处理模块的使用方法。
教学难点 1. 对数据处理工具所得出的数据进行加工分析，并给出合理的建议和决策。
2. 运用 Python 对复杂数据进行有效处理和分析。
3. 体会数据的处理和分析在实际生活中的重要性。
教学方法 讲授法、演示法、实践法、讨论法相结合
学习方法 自主学习、小组合作学习、探究学习
教学用具 机房、多媒体课件
教 学 过 程 一、复习巩固：复习巩固：引导学生回顾之前所学的信息加工处理的相关工具，组织学生分享曾经使用这些工具处理过的数据。二、新课导入：【教师活动1】请同学们说一说自己曾经使用过的数据处理工具处理过的数据。【学生活动1】曾经使用过的数据处理工具有WPS、Office等。“信息工具猜猜猜” 游戏！大家分成四个小组，给出一些关于信息加工处理工具的描述，学生来抢答猜出这是什么工具。【设计意图】通过让学生思考曾经使用的数据处理工具，引出现在常用编程工具来处理数据，为本节课学习做好准备。三、新课教学：一、体验从物联服务平台获取数据【教师活动2】教师在大屏幕上展示已搭建好的物联服务平台，向学生介绍平台的界面布局和主要操作功能。现场演示如何通过物联网传感器节点采集数据，数据如何通过物联网网关传输到物联服务平台，以及在平台上如何查看实时数据和历史数据的图表展示。演示过程中，与学生进行互动，解答学生的疑问。【学生活动2】小组合作探究，体验用传感器采集数据并记录。【设计意图】培养学生发现问题并运用所学知识解决问题的能力。二、了解处理数据的一般方法【教师活动3】回顾物联网服务平台的概念、特点和用途。演示如何在物联网服务平台上查看数据，包括连接、订阅主题等操作。【学生活动3】学生小组讨论并学会登录物联网服务平台，进入相应的主题管理页面，在查看详情页面下载。【设计意图】让学生了解物联网服务平台的操作方法。【教师活动4】讲解Python数据处理的基本方法和常用库，如pandas、numpy等。【学生活动4】明确数据处理的目标和思路。【设计意图】让学生了解处理数据的一般方法。【教师活动5】布置一个实际的数据处理任务，让学生从物联网服务平台上获取数据，并运用Python进行处理，也可以尝试用不同的处理方法，提高数据的处理效果。【学生活动5】学生以小组为单位进行操作并完成任务。1．整理数据。对从 API获取的数据进行整理，并转换为适合编程处理的数据格式，如DataFrame类型数据，主要代码如下图所示。获取最高温度和最低温度。要想从数据中快速得到最高温度和最低温度，可以利用sort_values方法对数据进行排序，主要代码如下图所示。分析光照强度与光照时间。阳光对植物的生长有直接影响，不同位置每天所能接受的光照时间不同。为此可以通过数据筛选出光照强度大于某个阈值的数据，并由此来确定不同位置的光照时间，如筛选出某个设备ID中光照强度大于等于1000的时间段，主要代码如下图所示。分析土壤湿度。所处位置不同，花盆内土壤湿度情况可能也不同。通过计算每个花盆的土壤湿度平均值，可以了解其湿度情况。为了得到所有花盆中土壤湿度的平均值，需要先根据设备D对数据进行分组，再求出每个组的平均值。groupby()提供了数据分组功能，先根据clientd进行分组，再利用mean()函数求每组数据的平均值，主要代码如下图所示。【设计意图】让学生运用所学的知识解决问题。应用提升 【教师活动6】布置拓展任务。1．尝试使用电子表格软件对数据进行相同的分析处理操作，说一说哪种处理方式更好。2．海王星是利用数据进行数学预测而非依靠观测发现的行星。请通过互联网查阅关于海王星被发现的资料，结合自己的理解谈谈数据分析处理在科学研究活动中的重要作用。【学生活动6】完成拓展任务，结合互联网查阅的资料谈谈自己的想法和理解。【设计意图】让学生感受到运用编程处理数据的高效，体会数据分析在科学研究中日趋重要的作用。小结教师组织学生对本节课学习的知识进行归纳总结。1．总结物联网服务平台查看数据和Python数据处理要点。2．强调数据处理过程中的注意事项和常见问题的解决方法。3．让各个小组展示自己的处理结果，进行交流和评价。练习巩固（当堂检测）布置相关练习题，如给出一段物联网数据，要求学生在平台查看、下载并运用 Python 处理，分析关键数据并得出结论，检验学生对知识的掌握程度。
六、布置分层作业。1. 基础作业：复习本节课内容，整理物联网服务平台操作步骤和 Python 数据处理代码。
2. 提高作业：从物联网服务平台获取不同类型数据，运用所学方法进行处理和分析，并撰写简单报告。
3. 拓展作业：结合生活实际，设计一个需要数据处理和分析的小项目，用 Python 实现并展示结果。
板书设计 一、常见数据处理工具
WPS、Office 等
二、物联网服务平台获取数据
1. 平台操作
2. 数据查看与下载
三、Python 数据处理
1. 常用库（pandas、numpy）
2. 数据处理示例（整理、温度分析等）
四、数据分析与决策
1. 分析要点
2. 决策建议思路
教学反思
组长审批、
签字 课前签字： (检查本周超周备课） 年 月 日 课后签字： （检查上周反思完成） 年 月 日
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