资源简介

(共26张PPT)
信息意识 · 计算思维 · 数字化学习与创新 · 信息社会责任
信息科技 八年级 下册
第二单元　物联反馈系统
——校园数字气象站
第5课 分析处理气象数据
聚焦
探索
设计
实现
拓展
引入情境
数据分析的目的是把原始数据转化为信息，再把信息转化为知识。气象数据是很容易在网上找到的一类数据。中国国家级地面站小时值数据，包括气温、气压、相对湿度、水汽压、风、降水量等要素小时观测值。这些测量数据是由气象站收集的，人们从大量看似杂乱无章的气象数据中发现内在规律和变化趋势，从气象数据中提取有价值的信息，可以更好地为我们服务。本课你将探究气象数据分析方法，学习如何绘制校园气象数据表，以及如何分析处理气象数据。
聚焦
探索
设计
实现
拓展
聚焦问题，明确任务
本节课要解决的问题
如何从大量气象数据中提取有价值的信息，掌握常用的气象数据分析方法，并应用于校园气象数据的处理。
本节课要完成的任务
理解对比分析法、平均分析法、结构分析法的原理及适用场景；运用上述方法分析气象数据（如北京气温、降水量等），绘制统计图表；对校园一周气象数据进行分析，生成统计图表并提取有用信息；对比不同数据分析工具的特点，体会技术在数据分析中的作用。
成果形式
分析报告（包含对北京气温、降水量等数据的解读）；校园气象数据的统计图表（如平均温度折线图、温湿度相关性对比图）；演示文稿（展示校园气象数据分析结果）。
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设计
实现
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分析问题，探索方法
问题属性
属于数据处理与解读问题，需运用计算思维（通过工具实现数据可视化与规律提取）和数据分析思维（从数据中发现关联、趋势与结构）。
核心方法
对比分析法：通过比较不同数据组（如不同年份、不同气象要素），揭示差异与变化趋势。
平均分析法：计算数据平均值，反映总体一般水平，说明现象发展规律。
结构分析法：分析各部分占总体的比例，理解事物内部构成与整体关系。
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设计
实现
拓展
分析问题，探索方法：探索要求
1.观察图中2018～2021年北京各月平均气温折线图，用对比分析法分析4年来每月平均气温的变化趋势（提示：关注季节波动、年份差异）；根据北京各月平均气温折线图，上网查找我国的供暖政策以及各地供暖时间，分析北京供暖时间的设定原因。
2018 ～ 2021年北京各月平均气温折线图
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探索
设计
实现
拓展
分析问题，探索方法：探索要求
2.根据北京各月降水量数据，用平均分析法制作柱状图，分析每月平均降水量趋势。
你能从柱状图中获取哪些信息？这些信息对政府部门制定用水政策有什么帮助？
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设计
实现
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分析问题，探索方法：探索要求
3.依据表中2021年上海各月降水量，用结构分析法制作饼图，计算各月降水量占比。
你能从饼图中获取哪些信息？这些信息对政府部门制定防汛措施有什么帮助？
思考：上述三种方法分别能回答什么问题？
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设计
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分析问题，探索方法：点评展示
点评指导
优秀点：能准确通过折线图发现北京气温“夏季高、冬季低”的共性趋势，以及2021年12月气温异常偏高的现象；用饼图清晰展示出上海7月降水量占比最高（约30%）。
待改进点：部分学生在计算平均降水量时忽略数据异常值（如2020年5月降水量为0），导致结果偏差。
本环节提升升华
数据分析方法是从数据中挖掘规律的“工具”，对比分析看差异、平均分析看趋势、结构分析看占比，三者结合能更全面地解读数据背后的信息，为决策提供依据。
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梳理思路，设计方案
数据分析流程设计
核心设计要点
根据数据特点选方法（如时间序列数据用平均分析法看趋势，多组数据用对比分析法找差异）。
工具选择需匹配需求（电子表格适合基础图表，编程适合复杂数据分析）。
结论需结合实际场景（如气温数据关联供暖政策，降水量数据关联防汛措施）。
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探索
设计
实现
拓展
梳理思路，设计方案：设计要求
1.针对校园气象数据（如温度、湿度、气压），选择 1～2 种分析方法，并说明理由（提示：若想知道“一周内哪天最热”，可选平均分析法；若想比较“温度与湿度是否相关”，可选对比分析法）。
2.设计校园数据分析步骤，包括数据来源（物联网平台导出）、工具（如电子表格）、预期图表类型（折线图、饼状图等）。
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设计
实现
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梳理思路，设计方案：点评展示
点评指导
优秀点：能结合校园数据特点选择方法，如“用对比分析法比较晴天与雨天的湿度差异”，理由充分且贴合实际需求。
待改进点：部分学生对“工具与方法的匹配性”考虑不足（如用饼图展示温度变化，图表类型与数据类型不匹配）。
本环节提升升华
设计数据分析方案时，需遵循“目标导向、方法适配、工具高效”的原则，确保从数据到信息的转化过程科学、清晰，体现数据分析的逻辑性与实用性。
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设计
实现
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运用所学，实现方案
核心步骤
数据准备：从物联网平台导出校园一周气象数据（包含温度、湿度、气压等）。
方法应用
平均分析法：计算每天平均温度，生成折线图，分析一周温度波动趋势。
对比分析法：按“温度—湿度”“温度—气压”分组，生成散点图，观察要素间相关性。
结果解读：总结“高温天湿度是否偏低”“气压变化与温度是否同步” 等规律。
成果展示
用演示文稿呈现分析过程、图表及结论。
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设计
实现
拓展
运用所学，实现方案：实现范例
平均分析法示例（一周温度分析）；
生成折线图后解读：周四温度最高（26℃），周六、周日温度较低，整体呈现“周中高、周末低” 趋势。
对比分析法示例（温度与湿度相关性）：生成散点图，若温度升高时湿度下降，可得出“本周内温度与湿度呈负相关” 的结论。
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设计
实现
拓展
运用所学，实现方案：点评展示
点评指导
优秀点：图表规范、数据准确，能结合校园实际解读结果（如“周四高温，建议调整课间活动时间”），体现数据分析的应用价值。
待改进点：部分学生的相关性分析仅停留在图表展示，未深入解释如“为什么温度与湿度负相关”。
本环节提升升华
数据分析的最终目的是解决实际问题，实现阶段需兼顾“数据准确性”与“解读实用性”，从校园气象数据中提炼的规律，能为校园管理（如作息调整、设备维护）提供科学参考。
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设计
实现
拓展
评价交流，拓展练习
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探索
设计
实现
拓展
评价交流，拓展练习：拓展性任务要求
1.访问中华人民共和国生态环境部网站，阅读环境质量数据分析报告，总结“综合性报告”的结构（如包含数据来源、分析方法、结论建议）。
2.尝试用编程工具（如Python）对校园数据进行简单分析，对比与电子表格分析的效率差异。
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设计
实现
拓展
全课总结提升
全课总结提升
本节课通过三种数据分析方法的学习与实践，理解了“数据→信息→知识”的转化过程：对比分析揭示差异，平均分析呈现趋势，结构分析展现构成。数据分析工具的应用（如电子表格、编程）让这一过程更高效，体现了信息科技在数据处理中的核心作用。
课后学习指导与作业
1.完善校园气象数据分析报告，补充“不同天气对气压的影响”分析。
2.尝试用结构分析法分析校园一周降水量占比，为学校制定雨天活动计划提供建议。
课堂练习
1、 气象数据预处理中，用于识别超出合理范围数值的操作称为（ ）
A. 数据平滑
B. 数据插值
C. 范围检查
D. 数据加密
答案：C
解析：范围检查是数据质量控制的基础步骤，通过设定合理阈值（如温度-50℃~50℃）过滤异常值。
课堂练习
2、 校园气象站采集的湿度数据存在缺失，下列最适合补全的方法是（ ）
A. 直接删除缺失行
B. 线性插值
C. 随机生成数值
D. 统一填充平均值
答案：B
解析：线性插值利用邻近时间点的数据趋势估算缺失值，更符合气象数据的连续性特征。
课堂练习
3、 分析全年气温趋势时，为消除日波动影响，应优先采用（ ）
A. 原始温度曲线图
B. 7日移动平均线
C. 瞬时极值点标记
D. 散点分布图
答案：B
解析：移动平均法可平滑短期波动，突出长期趋势，是气象数据分析的常用手段。
课堂练习
4、 物联网气象平台中，通过API接口获取实时数据的优势是（ ）
A. 操作无需网络
B. 支持自动化定时采集
C. 数据格式无需转换
D. 存储空间占用小
答案：B
解析：API调用可通过编程实现自动获取，比手动下载更高效，适用于持续监测场景。
课堂练习
5、 使用Python分析气象数据时，处理CSV文件首选的库是（ ）
A. TensorFlow
B. Matplotlib
C. pandas
D. Scikit-learn
答案：C
解析：pandas库的read_csv()和DataFrame结构专为表格数据处理设计，适合气象数据的清洗与计算。
课堂练习
6、 气象数据从传感器传输至物联网平台，通常依赖的协议是（　　）
A. HTTP
B. FTP
C. MQTT
D. TCP
答案：C
解析：物联网场景中，MQTT协议因轻量级、低功耗特性，广泛用于传感器与平台间的实时数据传输。
课堂练习
7、 从物联网气象站获取实时数据的可靠方法是（ ）
A. 人工抄录传感器显示屏数据
B. 通过平台API自动调用数据流
C. 定期下载CSV文件手动导入
D. 拍摄传感器照片OCR识别
答案：B
解析：物联网平台支持API自动调用（如MQTT协议），可实时传输数据（参考16课时设计“API调用数据”环节）。
课堂练习
8、 校园数字气象站项目中，分析“湿度与降水关系”需采用的数据分析方法是（ ）
A. 聚类分析（Clustering）
B. 相关分析（Correlation）
C. 分类算法（Classification）
D. 时间序列预测（Time Series）
答案：B
解析：相关分析用于量化变量间关联性（如湿度vs降水），符合项目目标。
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