资源简介

(共30张PPT)
（义务教育版）八年级
全一册
第18课
数据分析与处理
学习目标
激趣导入
学习活动
思考-讨论
实践探究
课堂小结
拓展-提升
单元主题
单元主题
单元名称 课名称 核心内容
第四单元 简易物联系统实践 第16课　模块功能先划分 简易物联系统的工作环节、功能需求，划分功能模块
第17课　物联数据需采集 利用传感器获取数据，通过互联网获取数据，传输与存储数据
第18课　数据分析与处理 从物联系统中获取数据，处理数据的方法
第19课　数据呈现可视化 可视化呈现数据的作用、方式和方法
第20课　反馈控制有算法 根据数据设计算法，实现反馈与控制
学习目标
激趣导入
【问题情境】
记录时间 空气温度 (℃) 空气湿度(%) 光照强度(lux)
08:00:00 15.2 65.8 1250
09:00:00 17.8 62.3 4850
10:00:00 20.5 58.7 8920
11:00:00 22.6 55.2 12500
12:00:00 24.1 52.6 15600
13:00:00 25.8 50.3 14200
14:00:00 24.5 53.2 11800
15:00:00 22.8 56 8650
观察校园气象站采集到的这些数据，若要判断植物在什么环境下更适合生长，应该怎么办？
激趣导入
【建构】
物联系统运行后，通过传感器和互联网采集的数据，会上传到物联网服务平台。物联网服务平台只是将数据汇集在一起，而数据往往需要被加工和处理之后才能产生价值。
今天我们就来学习‘数据分析与处理’，一起探索数据的奥秘。
学习活动
学习活动
常见的数据处理工具
一
学习活动
一、常见的数据处理工具
【思考-讨论】
采集这些数据需要使用哪些传感器？
学习活动
一、常见的数据处理工具
在人类文明的历程中，人们对数据处理工具的改进一直没有停止过。
算盘
计算器
计算机
学习活动
一、常见的数据处理工具
物联系统产生大量数据，早期的数据处理工具已经不能胜任复杂的数据处理任务。
全球数据圈的年度规模
物联网驱动的实时数据
学习活动
一、常见的数据处理工具
随着互联网和物联网的不断发展，数据产生的速度越来越快，数据种类也越来越多。
人们主要借助计算机中的工具处理数据，比较常用的有《WPS表格》等电子表格软件和FineBI、Hadoop 等专用的数据分析软件。随着编程语言的发展，人们开始借助编程工具处理数据。
学习活动
一、常见的数据处理工具
说一说自己曾经使用过哪些数据处理工具？处理过什么数据？
使用的数据处理工具 处理了哪些数据
学习活动
从物联网服务平台获取数据
二
学习活动
二、从物联网服务平台获取数据
在前面的课程中，我们已经搜集到了一段时间内的环境数据，并存储在物联网服务平台中。
两种数据下载方式：
1. 通过数据文件直接下载，用电子表格软件处理；
2. 通过API调用数据，编程获取数据。
学习活动
二、从物联网服务平台获取数据
任务一：登录到物联网服务平台，尝试以数据文件形式下载数据。
操作提示：
1. 登录服务平台；
2. 进入相应的主题管理页面；
3. 在查看详情页面点击下载。
学习活动
二、从物联网服务平台获取数据
任务二：通过API获取数据。
操作提示：
1. 参阅说明文档（不同在线MQTT服务器的API使用方法有所差异，所以在使用API前，需要参阅相关的说明文档。）；
2. 确定API的URL；
3. 传入相关参数后发起网络请求；
4. 通过API调用数据。
学习活动
二、从物联网服务平台获取数据
通过API调用数据主要代码
学习活动
处理数据的一般方法
三
学习活动
三、处理数据的一般方法
在进行数据处理前，要明确数据处理的目标和思路。通过对环境数据的分析，能够进一步了解当前环境情况。
通过编程从API获取数据，并不能直接使用。有没有简单的方法直接处理这些数据呢？
学习活动
三、处理数据的一般方法
在 Python 中可以借助 pandas、numpy等数据处理模块处理数据。例如，pandas 提供了对表格数据进行快速处理的一系列方法。学会使用这些数据处理模块，可以提高数据处理效率。
学习活动
三、处理数据的一般方法
1．数据整理
对从应用程序接口获取数据进行整理，并转换为适合编程处理的数据格式，如DataFrame 类型数据。
数据整理的主要代码
学习活动
三、处理数据的一般方法
2．数据分析——最高和最低温度
想要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。
数据排序的主要代码
学习活动
三、处理数据的一般方法
3．数据分析——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。
数据筛选的主要代码
学习活动
三、处理数据的一般方法
4．数据分析——土壤湿度
先根据设备ID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clientId进行分组，再利用mean( )函数求每组数据的平均值。
分组求平均值的主要代码
学习活动
三、处理数据的一般方法
1．统计分析法：通过求一组数据的最大值、最小值、平均值等方式进行分析处理。例如，对物联花盆系统项目采集到的温度数据求最大值和最小值。
2．对比分析法：通过对比不同数据，分析其异同。例如，可以对不同区域的温度数据进行对比。
3．分组分析法：将数据根据某个条件分成若干组，再对数据进行统计和对比分析。如案例中先根据设备ID进行分组，再进行对应的分析处理。
课堂小结
拓展-提升
海王星是利用数据进行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。
https://www.21cnjy.com/recruitment/home/fine

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