资源简介

第6课 动物的聚会
（一）本课教学目标
1、认识数据排序、分类及图表概念，了解数据分析的基本方法。
2、理解排序、分类及图表的意义，掌握其基本的操作方法。
3、感受数据分析的过程，认识数据分析的重要意义。
（二）教材分析
本课通过“动物的聚会”案例讲解数据分析的基本方法及操作技能，教材内容由三个部分组成，分别是数据排序、图表制作和分类汇总，主要是通过学习引领学生走进数据分析的世界，感受数据分析对掌握事物特性及运行规律的重要作用，并掌握简单的数据分析方法及操作技能，培养学生的数据分析能力，提升学生在表格信息加工方面的信息素养
第一部分“用‘排序’命令看看谁的力量大”，主要讲解如何从“动物的力量”工作表中分别筛选出公畜拉力和母畜拉力数据并排序，生成二张新的工作表，并添加名次序列，目的是引导学生如何从庞大的数据表中筛选出自己需要的数据并进行排序，这是数据分析的基础工作，培养学生的数据发掘能力，感受Excel的数据处理功能。
第二部分“用‘图表’展示分析结果”，主要讲解从“公畜拉力名次表”中，提取公畜名称、名次数据，转换为图表形式，目的是引导学生理解并掌握数据的图形化表示方法，理解图表直观、简洁、生动的数据表达特点，明确图表是呈现数据分析结果的较好方式，同时感受Excel将数字转换成图表的能力。
第三部分“用‘分类汇总’快速查询结果”，主要讲解从“动物的速度”工作表中快速找出每类动物中速度最快的，目的是让学生理解并掌握Excel中“分类汇总”这个重要分析工具，其中的分级显示能展示自己需要的信息，还可以提取出来，生成新的数据表，在复杂、庞大的数据表中尤其能体现快速便捷的数据分析能力，本节操作要点是选择正确的分类字段、汇总方式和汇总项，这样才能呈现你需要的结果。
在“DIY”环节，安排了关于动物寿命的数据分析，目的是巩固本节的知识点与操作技能。在“视野拓展”环节，介绍了我们身边最普通的动物——蜻蜓，目的是让学生进一步深入了解动物的运动特点，关注身边这些微不足道的小动物，引起学生对生命的热爱。在“创作天地”环节，让学生结合学校的运动会，运用Excel对运动会100M径赛成绩进行全面分析，并展示分析结果，是一次实践活动，目的是让学生学以致用，在实践中培养学生的信息分析能力。
（三）教学设计与教学建议（含课前准备）
教学设计建议
1、教学目标
知识技能：
1）认识数据排序、分类及图表概念，了解数据分析的基本方法。
2）掌握数据排序、分类汇总的操作方法，能正确提取分析结果。
3）理解数据的图形化表示，认识图表的特点，掌握将数据转换成图表的基本操作方法。
4）体验数据分析的过程，认识数据分析的重要意义。
2、重、难点
1）掌握数据排序、分类汇总和制作图表的基本操作技能。
2）理解分类汇总的含义。
3、教学过程建议
过程
教师活动
学生活动
备注
导入
谈话引入：
简单回顾“动物的力量”、“动物的速度”并提出问题：谁的力量大？谁的运动速度快？
观察、思考
讲解 1
用“排序”命令看看谁的力量大。
演示：新建数据表、排序
将数据复制到新工作表
观察、思考
重点演示排序操作过程。
学生练习1
提出要求，巡视指导。
完成本节任务、DIY练习。
讲解2
用“图表”展示分析结果。
讲解图表概念
演示图表制作过程
观察、思考
重点选取图表中将要使用的数据、图表类型简介。
学生练习2
提出要求，巡视指导。
完成本节任务。
讲解3
用“分类汇总”快速查询结果。
讲解分类汇总概念
演示分类汇总的操作过程
观察、思考
重点分类汇总对话框的参数选取。
学生练习3
提出要求，巡视指导。
完成本节任务、DIY练习。
小结
学生作品展示，评点评价。
交流、评价
拓展练习
提出要求，巡视指导。
完成“创作天地”内容
事先收集学校运动会数据，可另安排一课时，参看教学建议。
总结
1）数据分析的基本方法
2）数据分析的操作要点
讨论、自主总结。
教学建议
本课学习数据排序、图表制作、分类汇总三部分内容，任务较重，建议教师在演示教学时注意把握节奏，注重 各部分操作的步骤，让学生正解理解每种数据分析工具应用原理及意义，这样才能加深学生映像。每种工具的操作方法都不止一种，课本给出的操作是比较便捷的，其它的方法可让学生课后尝试。
第一部分内容建议按“新建备用工作表”、“排序”、“提取”、“整理”四个要点进行引导，精练操作步骤，这样可让学生操作简明、便于理解与掌握；在“排序”环节重点是确定关键字段，并明确整个表中记录的顺序会随着改变，而不是哪一列数据顺序的改变。
第二部分内容建议按“选取数据”、“选择图表样式”二个要点进行引导，本课给出的是先选取数据再选择图表的方式进行操作，免除在图表操作中选择数据的过程，这样条理更清楚一点；这里用的是柱形图，教学时建议介绍一下其它常用图表的特点，方便学生后续的应用。
第三部分内容比较复杂，特别是对“分类汇总”概念的理解，建议教学时先给出这个已经学过的案例，提出新的数据查询要求，即找出每一类动物中速度最快的动物及速度大小，可让学生自己在表中目测查出，然后将数据量扩大，提出快捷查找的要求，引入本节内容，这个过程让学生清晰了要做的事，在数据量非常大时预感其查找的难度，激发寻找快捷方法的欲望。演示教学时重点在分类汇总参数的选择。
本课“创作天地”环节，教师可根据学校正在开展的活动，选用合适的数据让学生实践，数据量要大，这样才能让学生感知Excel的强大功能，在实践的过程中体验进行数据分析研究的快乐。
（四）教学资源（或称补充资料）
数据挖掘
数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
知识发现过程由以下三个阶段组成：（1）数据准备，（2）数据挖掘，（3）结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互。
数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。
----摘自互联网百度百科

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