【信息技术 】数据分析与可视化课件 人教 中图版（2019）高中信息技术必修1.pptx

3.3 数据分析与可视化3.3.1 数据分析1.概念：数据分析指用适当的计算方法与工具对收集来的数据进行处理，提取有用信息，形成结论从而支持决策3.3.1 数据分析2.数据分析的作用：了解事物的现状 剖析事物的发展历程 预测事物的未来走向3.3.1 数据分析3.数据分析的基本方法：A.对比分析法B.平均分析法C.结构分析法3.3.1 数据分析（1）对比分析法概念：对比分析法也叫比较分析法，是将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们的差异，揭示出这些数据所反映的事物规律的方法，是一种常用的分析方法。3.3.1 数据分析（1）对比分析法用途：从数量上展示和说明研究对象规模大小、水平高低、速度快慢及各种关系是否协调等。3.3.1 数据分析（1）对比分析法分类：横向 纵向任务完成量与目标量的对比部门之间的对比地区之间的对比不同时期的比较3.3.1 数据分析（2）平均分析法概念：平均分析法是运用计算平均数的方法来反映总体在一定时间、地点等条件下某一数量特征的一般水平。平均指标中最常用的是算术平均数。3.3.1 数据分析（2）平均分析法用途：平均分析法多用于比较同类现象在不同地区、不同行业、不同类型单位等之间的差异程度，分析现象之间的依存关系，进行数量上的推算。也可以对某一现象在不同时间的水平进行比较，以说明现象的发展规律及趋势。3.3.1 数据分析（3）结构分析法概念：结构分析法也称构成分析法，是将各个部分与总体进行对比，是分析事物内部的结构和部分与整体之间关系的方法。结构分析法的基本表现形式就是计算结构指标。3.3.1 数据分析（3）结构分析法 结构指标即各个部分相对于总体所占的百分比，因此总体中各结构指标的总和等于100%。3.3.1 数据分析4.数据分析常用工具电子表格软件在线数据分析平台数据分析语言3.3.2 数据可视化1.概念 数据可视化是以图形、图像和动画等方式直观生动地呈现数据及数据分析结果，揭示数据之间的关系、趋势和规律等，便于人们更好地理解数据。可视化的作用体现在多个方面：观察事物变化的趋势、揭示想法和关系、总结或汇聚数据、形成论点或意见等。3.3.2 数据可视化2.形式 数据可视化的形式丰富多样，常见的有图表、词云等。3.3.2 数据可视化3.实现l用图表将数据可视化l用词云将数据可视化3.3.2 数据可视化（1）用图表将数据可视化 常见的图表包括折线图、柱形图、饼图、散点图和雷达图等。3.3.2 数据可视化（2）用词云将数据可视化 词云是目前常用的关键词可视化形式，它能直接抽取文本中的关键词，并将其按照一定顺序和规律整齐美观地呈现在屏幕上。词云通常使用字体的大小和颜色表示关键词的重要程度或出现频次。字越大表示该关键字使用频率越高。P105体验探索：你能读懂这些数据吗 登录国家统计局网站，进入“年度数据资源与环境一水资源”，选择不同类型的图表进行分析。P109实践活动：使用在线数据分析平台分析全国供水情况第1题：目前许多网站都需要注册账号才能使用其功能，本活动中也必须先注册账号。注册账号时，我们要注意保护个人数据安全，保护好个人隐私。例如，设置的密码不能过于简单，也不要多个网站或者平台都使用同一个密码。第2题：国家统计局网站提供数据筛选、统计、恢复和去除空行空列等功能，这些功能都集成在“数据管理”栏目下，大家可以登录网址进行操作。P112实践活动：编写程序计算京津地区人均水资源量在全国的占比程序示例如下。import pandas as pddf=pd.read_csv(data.csv,encoding=gbk,header=0)quanguo=2074.53for index，row in df.head().iterrows():res=row2017年人均水资源量/quanguo res_per=“:.2.format(res)df.locindex，所占比重=res_perprint(df2017年人均水资源量，所占比重)df.to_csv(xindata.csv,encoding=gbk,float_format=“%.2f)P114实践活动：了解数据可视化第1题：略。第2题：除教科书提供的网站外，还可以访问如腾讯云图、Ventusky风雨气温图等网站进行体验。第3题：教科书表3.3.1中的可视化形式除图表和词云外，还可以扩展其他形式，如地图、动画等。包含的信息应根据具体的可视化形式所表达的含义填写。例如，国家统计局网站中使用饼图呈现2017年用水量构成，其包含的信息即为各类用水量在用水总量中所占的比例。第4题：可使用图表类工具（如WPS表格、Excel、ECharts和Tableau等），词云可视化工具（如Tagxedo、TagCrowd和图悦等)，地图类工具（如Modest Maps和Leaflet等）。P122实践活动：编写程序为新一代人工智能发展规划制作词云第1题：分析问题：使用文本文件“新一代人工智能发展规划.txt”，制作词云需要用到SciPy、wordcloud、jieba和Matplotlib等第三方扩展库。求解目标：为“新一代人工智能发展规划.txt”文件制作词云已知与未知的关系：利用第三方扩展库可以对已有的文本文件进行分词，生成并绘制词云。第2题：问题求解流程导入第三方扩展库，读入报告的文本文件并进行分词，配置制作词云的各项参数，如字体、背景色和词云形状等，最后生成词云图片。P122实践活动：编写程序为新一代人工智能发展规划制作词云根据算法设计进行编程实现与调试，程序示例如下。from scipy.misc import imreadimport matplotlib.pyplot as pltfrom wordcloud import WordCloudimport jieba读入txt文件text=open(新一代人工智能发展规划.txt，rb).read()text_jieba=“”.join(jieba.cut(text)bg_pic=imread(3.png)配置词云参数wc=WordCloud(P122实践活动：编写程序为新一代人工智能发展规划制作词云根据算法设计进行编程实现与调试，程序示例如下。font_path=msyhbd.ttf,background_color=white，设置背景色max_words=200,mask=bg_pic,max_font_size=100,)wc.generate(text_jieba)P122实践活动：编写程序为新一代人工智能发展规划制作词云根据算法设计进行编程实现与调试，程序示例如下。生成图片并显示plt.figure()plt.imshow(wc)plt.axis(off)plt.show()保存图片wc.to_file(AI.jpg)P124练习提升 第1题：由于分析比较的是篮球队员在各项能力上的差异，需要呈现的是多维数据，且每项能力的强弱可以排序，因此适合使用雷达图。P124练习提升 第2题：该报告中部分数据分析情况如表3.3-1所示。