初中人教版（2024）数据呈现可视化教案及反思

这是一份初中人教版（2024）数据呈现可视化教案及反思，共17页。教案主要包含了教学目标分析，教学内容及重点，教学过程设计等内容，欢迎下载使用。
知识与技能
1.能够了解数据可视化的作用，熟悉常见的数据可视化方式。
2.能够在解决实际问题时，选择合适的方式可视化呈现数据。
过程与方法
1.通过观察生活实例，分析数据可视化作用，培养观察与归纳能力。
2.通过实践标签云与温度图绘制，提升解决问题、操作及逻辑思维能力。
3.通过小组合作探究土壤湿度，培养团队协作沟通能力，共析数据得结论。
情感态度价值观
1.学生实践数据可视化，激发探索数据奥秘的好奇心与求知欲。
2.学生通过数据可视化应用，提升信息素养和数字化学习能力。
二、教学内容及重点
教学重点
1.数据可视化揭示异常、概览全局、追踪趋势，助力决策分析，促进信息交流共享。
2.常见的数据可视化方式及其特点，能够根据不同的数据需求选择合适的可视化方式。
3.利用 Pythn 的 matpltlib 库绘制温度变化趋势图的基本步骤和方法，以及设置图表参数的操作。
教学难点
1.理解不同数据可视化方式在不同场景下的优势和局限性，能够准确选择合适的可视化方式来呈现数据。
2.在利用 Pythn 绘制图表时，对代码的理解和参数设置的掌握，以及解决可能出现的代码错误和数据处理问题。
三、教学过程设计
教学过程

教学内容
教学方法

情景导入
（5分钟）
师：同学们，在生活中，我们经常会遇到各种数据。比如家庭一周的用水量、公司一段时间内的业务量等。将这些数据以图表形式呈现，能让我们更直观地获取信息，这种方式就是数据呈现可视化。那大家想想，在生活里还见过哪些数据可视化的例子呢？
生：老师，我在商场看到过销售数据的柱状图。
老师：对！数据可视化在生活中应用广泛，今天我们就来深入学习它。

师：本节课我们要了解数据可视化的作用，熟悉常见的数据可视化方式，像趋势可视化、比例可视化等。知道数据可视化能帮我们发现数据异常、了解整体概况。在解决实际问题时，能够根据数据特点和需求，选择合适的方式来可视化呈现数据，比如分析销售数据选哪种图表合适等。

师：同学们，我们现在先关注几个关键问题：数据可视化有哪些作用？数据可视化能帮我们发现数据异常、快速了解整体概况、捕捉趋势变化等，在诸多场景中都极具价值；有哪些常见的数据可视化方式呢？常见的数据可视化方式有趋势可视化、比例可视化等，不同方式适配不同类型数据；如何利用程序实现数据可视化？像我们可以用Pythn中的一些绘图库来达成。带着这些问题，我们接下来深入学习数据呈现可视化的知识。

师：同学们，这节课来感受数据可视化的过程。

问题导向学习
新课教学
知识点一：学习内容（了解数据可视化的作用）
（6分钟）
师：数据可视化是一种将数据转化为图表、图形的手段。通过数据可视化可以将大量的数据转化为易于理解的图像，在数据分析过程中发挥着重要作用。

师：同学们，根据在生活中看到的数据可视化应用场景，想一想数据可视化都有哪些作用呢？
生：老师，我在天气预报里看到过气温变化的折线图，能很清楚地知道气温是怎么变化的。
师：这位同学说得非常好！就像气温变化折线图，能让我们一眼看出气温升降及高低点，直观呈现数据变化趋势。生活中这样的例子很多，商场将商品销售数据绘制成柱状图或折线图，工作人员可借此快速判断商品销量高低与变化，以便调整进货策略。城市交通统计用热力图展示车流量，颜色深浅代表车流量大小，助交通管理部门了解拥堵路段，做好疏导管理。总之，数据可视化把复杂数据转化为直观图形，能帮我们更高效地分析理解数据。

师：数据可视化，就像是给数据戴上了一副“透视镜”，能让我们更容易识别和定位数据里存在的异常情况。大家看这张温度变化折线图。数据可视化工具把温度随时间的变化趋势清晰地展示出来了。正常情况下，温度的变化应该是相对平缓的。但是在这里，我们可以看到在 11:00 到 13:00 这个时间段，折线突然大幅下降，和前后的趋势完全不一样，这就是数据出现了异常。一旦发现这样的异常，我们就可以进一步去查找原因，是测量设备出问题了，还是当时出现了特殊的天气状况等。

师：数据可视化还能帮助人们了解整体概况，如同“全景望远镜”，为我们呈现物联系统全局视图。以智慧城市监控大屏为例，它整合了多个数据集与变量，通过各类图表图形，将交通流量、能源消耗、环境监测等多方面数据直观展现。如此一来，我们无需在零散数据中搜寻，一眼便能知晓城市运行各环节状况，把握数据分布、关系及变化趋势。比如，依据交通流量数据可判断拥堵路段，结合能源消耗数据能找出高能耗区域。这种全局视角有助于掌握数据特征规律，为城市管理决策助力。

师：数据可视化还能帮助人们发现趋势变化，如同“时光向导”，能清晰展现历史数据，助我们理解数据变化，预测未来走向。 看屏幕上这张航班起降分析图，呈现了近30天实际执飞、准点起飞等多项数据，以及不同日期计划起飞、晚点和取消详情。借此，我们可直观察觉航班晚点或取消次数在近期的波动规律，是递增还是递减。 有了这样的趋势分析，航空公司便能更好评估运营状况，提前应对。若某时段晚点增多，可排查天气、调度等因素，进而优化航班安排，提升服务质量。

师：下面请同学们查找可视化的相关资料。首先，查询航班历史准点记录选合适航班，从准点率、晚点时长等可视化数据中，能直观判断航班靠谱程度，优先选准点率高的，让出行更顺畅。其次，访问国家数据网站，上面经济、人口等历年统计数据丰富，多以可视化图表呈现。浏览这些，能了解各领域发展趋势与整体状况，如GDP增长、人口结构变化，助我们宏观认识社会发展，也能进一步感受数据可视化展示大量数据的强大之处 。
生：老师，在国家数据网站上，为什么不同类型的数据会选用不同的可视化图表来呈现呢？
师：选不同图表，因要突出数据特点、便于理解解读、契合数据类型与目的，各图表优势不同，助于分析国家数据。

师：在交流协作时，数据转化为图表后直观易懂，团队成员可快速抓重点、高效沟通，如用柱状图展示销售数据助讨论。分析决策上，它能清晰呈现数据趋势、关系与分布，像折线图呈现销量变化，助发现问题、定策略，让商业计划、城市规划等决策更科学，降低风险。

师：数据可视化能够强化记忆和理解，用直观的柱状图等展示数据，相比单纯数字，图形能让我们更快理解数据含义，且印象深刻，就像看到气温柱状图，高低温对比一目了然，容易记住。然后是促进深入探索，丰富动态的可视化图表，能让我们挖掘数据间隐藏关系和规律。比如通过股票走势折线图，分析波动原因，发现潜在投资机会。最后是激发创新思维，可视化展示提供新视角，像展示城市交通数据的大屏，启发我们思考如何优化交通系统，找到创新解决方案。


讲授法
师生互动
合作探究
（实践操作）（5分钟）
师：大家仔细回想一下，在日常生活里，有没有留意到数据可视化的应用场景呢？
生：我们在看一些新闻报道或者分析报告时，会看到关于经济数据、人口数据等用各种图表呈现。

师：同学们可以互相讨论一下，然后填好一下表格。

师：根据刚刚看到的数据可视化图片，请同学们说出数据可视化有哪些方式呢？
生：比如常见的有柱状图、折线图、饼图、散点图等。

讨论法
合作学习
实践操作

新课教学
知识点二：学习内容（熟悉常见的数据可视化方式）
（6分钟）
师：折线图是趋势可视化的典型形式，不同颜色折线与填充区域，能清晰呈现数据随时间的变化。线条的起伏，让数据升降及变化幅度一目了然，趋势可视化能助我们快速掌握整体走向，发现规律特点。大家想想生活中还有哪些场景适用这种方式呀。
生：老师，在股票市场可用折线图展示股价走势助股民判趋势，统计学生成绩变化时，折线图也能直观呈现不同学期成绩变化以便分析学习状态。

师：环形图和饼图是两种常见形式，它们通过不同颜色或扇形的大小直观展示各部分在整体中的比例。例如，环形图可用于显示班级成绩分布。

师：分布可视化用于展示数据的分布规律。例如，热力图可显示城市人口密度的区域分布，柱状图能展示不同年龄段在社交平台的活跃度。这些图形使抽象数据直观化，帮助我们快速理解数据在不同维度上的分布特征，广泛应用于多个领域。

师：同学们，我们接着来看常见的数据可视化方式。除了之前讲的图表，现在还有个很有意思的“标签云”。就像这个例子，它能把一段文本里出现频率高的词展示出来。词出现得越频繁，在标签云里字体就越大。

讲授法
演示法
师生互动
合作探究
（实践操作）（5分钟）

师：同学们，前面我们了解了多种常见的数据可视化方式，下面我们来体验标签云，通过学习活动 2：将语文课文进行可视化呈现。大家可以选择一篇喜欢的语文课文，使用在线标签云工具生成云图，通过高频词汇直观理解课文重点，体验数据可视化在语文学习中的应用。

师：第一步，登录在线词云生成工具，网址是www weiciyun cm 。

师：第二步导入课文分词。先点击“导入单词”这个按钮，然后会出现一些选项，我们选择“分词筛选” ，这样能让分词结果更符合需求。接着，把需要分析的课文内容复制下来，粘贴到指定区域，再点击“分词”按钮，工具就开始对课文进行分词处理。

师：第三步生成词云。在这一步，大家会看到很多分词结果，在你想要呈现在词云里的词前面打勾，仔细确认所选单词没有遗漏或选错，之后点击“加载词云”按钮，工具就会按照我们的选择，生成专属的词云图。

师：同学们，词云生成后，我们就可以来个性化调整它的样式啦。这第四步呢，主要就是选择词云的形状和配色。你看这里有好多形状可选，像云朵、爱心、地图等。选好形状，还能在右边挑选喜欢的配色方案。

师：最后 保存词云。看到“下载到本地”这个按钮了吧，点击它，就能把我们自己制作的词云图保存下来，方便后续查看使用。

师：完成的同学们可以填写实验总结。
生：老师，我用的是微词云工具，操作步骤跟着指引还挺好上手。
师：可视化工具的优缺点，哪位同学想先分享下？
生：优点是能直观展示高频词，快速把握文本重点。缺点是在处理一些生僻文本时，生成的标签云不太准确。

实践操作
新课教学
知识点三：学习内容（体验数据可视化）
（5分钟）
师：在对数据进行可视化之前，首先明确数据可视化目的，如了解教室温度变化。使用物联网平台（如“掌控IT”）或电子表格软件生成图表，直观展示温度趋势。这些例子展示了数据可视化在实际中的应用，鼓励大家思考如何利用它解决更多生活问题。

师：同学们，我们已了解数据可视化在实际场景中的应用，现在探讨编程中如何实现。Pythn中的 matpltlib 模块能生成折线图、柱状图等多种图表，通过设定参数满足展示需求。此外，Apache ECharts 是一款常用于网页的数据可视化图表库，适用于简单数据展示和复杂分析结果呈现，通过调整颜色、样式、布局等参数，可设计个性化图表。这两个工具在数据可视化编程领域应用广泛，鼓励对编程和数据可视化感兴趣的同学课后深入学习与尝试。


讲授法
师生互动
合作探究
（实践操作）（5分钟）

师：通过学习活动3：绘制温度变化趋势图，我们来实际用一用这个pythn绘图库。尝试根据以下步骤，利用Pythn 中的绘图库为教室环境数据绘制温度变化趋势图。

师：同学们，我们继续深入学习用Pythn中matpltlib绘图库来实现数据可视化。先看左边的主要代码部分。imprt matpltlib.pyplt as plt，这一步是引入绘图模块，是后续绘图操作的基础。接着X轴=["createdAt"]和Y轴=["valueMax"]，是在确定横、纵坐标的数据来源，这里用 “createdAt”对应横坐标，“valueMax”对应纵坐标。然后plt.figure(figsize=(8,6))与plt.title("Temperature")，前者设定画布大小，后者添加图表标题。plt.plt(X轴,Y轴) 是绘制折线图，把横、纵坐标的数据转化为可视化的线条，展示数据变化趋势。最后plt.shw()用于显示绘制好的图表。再看右边的补充内容。如果想在图表中显示中文，直接操作是不行的，需要先下载中文字库文件，比如 “SimHei.ttf”，然后把文件拷贝到项目目录下。再添加代码frm matpltlib imprt rcParams和 rcParams["fnt.sans-serif "]=["SimHei"]，这样就能正常显示中文了。另外，在编程实现数据可视化的过程中，还有很多控制方法和参数可以调整。比如，通过xtick、ytick等参数可以设置横、纵坐标的格式，让刻度显示更符合需求；通过plt()函数中的clr参数，可以设置线条颜色，让图表更美观。

师：第一步，要先准备数据。这里提到的是第17课物联网平台上的温度数据，我们得从“掌控 IT 中小学物联网实验平台”获取相关数据。

师：同学们，完成数据准备后，就进入编写程序环节，加载本节课程序。

师：运行查看效果。看这张温度变化趋势图，它就是我们程序运行后的成果。横坐标代表时间，纵坐标代表温度值。从图中可以直观地看到温度的起伏变化，有的地方温度上升，有的地方温度下降。通过这张图，就能快速了解温度在一段时间内的变化情况啦。

讲授法
演示法
实践操作
拓展深化，回归生活
（5分钟）
师：土壤湿度对植物生长至关重要，过高或过低均不利。为更好地了解土壤湿度变化，可使用传感器收集数据，并利用matpltlib等工具绘制折线图或柱状图，直观展示湿度变化。通过可视化图表，我们能及时调整浇水等养护措施，为植物提供适宜的生长环境。下面我们一起来完成拓展与提升。

师：请同学们基于物联花盆收集的环境数据，综合分析温度、土壤湿度和光照强度等因素，找出最适合设置植物角的区域，并撰写数据分析报告。

师：在“数据呈现可视化”的拓展与提升环节，有这样的参考步骤。

师：同学们，数据呈现可视化过程中，与物联网平台的交互设置至关重要。进入物联网平台，添加物联网项目主题和设备。

师：产生的监测数据，要分别上传到对应的主题。就像屏幕上的土壤湿度数据项目，里面有不同的主题，每个主题对应不同的监测场景，比如阳光处和阴暗处的湿度数据。这里能看到主题名称、使用情况等信息，还可以进行查看详情、清空数据、删除等操作。大家要清楚，准确上传数据到对应的主题，是后续可视化分析的重要前提。

师：配置完物联网平台后，连接硬件设备，把土壤湿度传感器连接在主控板的P0、P1口。

师：同学们，当我们成功连接土壤湿度传感器与主控板后，便需着手编写程序。先连接Wi-Fi，准确输入网络名和密码，再连接MQTT服务器，认真填写服务器地址、client_id、用户名和密码，这些是与服务器通信的必要信息。主控板屏幕显示采集数据，最后将采集数据发布到指定主题，设置3秒等待时间以便持续获取数据。大家务必仔细核对各项参数，保证程序顺利运行。

师：同学们，我们编写好程序后，接下来就到了主控板刷入程序这一步啦。就像给手机安装新系统一样，我们要把编写好的程序刷入到主控板中，这样主控板才能按照我们的指令工作。大家看屏幕上的界面，这里展示了程序代码块，在刷入前一定要确认程序是正确且完整的，然后通过相应的操作将程序刷入主控板，为后续的数据采集和处理做好准备。

师：同学们，程序刷入主控板。我们这次要测试三个不同的土壤湿度，取两份湿度相同的土壤，分别放在阴暗和明亮的环境里。每隔30分钟，土壤湿度传感器就会检测一次数据，然后把这些数据发送到物联网平台。

师：最后，利用本节课的知识，生成可视化图表。首先，要导入绘图、网络请求以及数据处理相关的模块。然后，准确填写对应的物联网主题，这一步很关键，填对了才能获取到正确的数据。接下来，通过网络请求从物联网平台获取数据，并将数据处理成合适的格式。最后，以处理后的数据为基础，设置图表的标题，绘制出图表并展示出来。

师：请同学们完成实验总结。首先看不同湿度土壤的检测值，干燥土壤是1460，微湿土壤是1504，湿润土壤是2820，这些数值能帮助我们量化土壤的干湿程度。再看光亮处和阴暗处土壤湿度变化的区别，实验发现，土壤湿度在明亮环境下，下降速度会比在阴暗环境中更快 。

问题导向学习
讨论法
实践操作

课后作业（1分钟）
师：同学们，今天的课后作业是：选择一个你感兴趣的主题，收集相关数据，并使用适当的数据可视化工具展示这些数据



课堂小结与评价
（2分钟）
师：本节课，我们带大家学习了数据可视化能将复杂数据直观呈现，助力我们快速理解与分析数据；二是认识了常见的数据可视化方式，如折线图、柱状图等，不同图表适用于不同数据类型与分析目的；三是学会运用Pythn中的matpltlib等工具，从数据准备、设置画布标题到绘制并显示图表，实现数据可视化呈现 。


教学反思
1.反思点：部分学生在依据数据特点选择合适可视化方式时存在困难，反映出对不同可视化方式适用场景的理解不够深入；在 Pythn 绘图时，有些学生对代码逻辑和参数设置理解不足，导致绘图时出现较多错误。
2.改进措施：在讲解可视化方式时，增加对比分析案例，引导学生观察不同方式呈现同一数据的效果差异，加深理解。针对 Pythn 绘图，提供更详细的代码注释和分步讲解，加强课堂巡视指导，及时解决学生遇到的问题。还可设置更多复杂的实践任务，提升学生解决实际问题的能力，促进知识的掌握和应用。