高中信息技术粤教版 (2019)必修1 数据与计算3.3.1 计算机程序优质ppt课件

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上课前课代表同学提前与老师联系，确定上课事宜。上课不能携带水、零食等进入机房。进入机房按照编排机号入座，不得随意串座。
1、能够体验多种数据分析技术；2、能够掌握选用恰当的工具处理数据；3、能够掌握总结和归纳数据分析的方法和步骤；
生活中大数据时代的我们，前面我们学习了数据的采集与保护，那么我们获取的数据可以直接拿过来用吗？
以小组为单位，通过查找资料、学习和交流，填写下表。
对数据进行预处理，发现和处理缺失值，异常数据、绘制直方图，观察数据分布的特征，求最大值、最小值、极差等描述性统计量。
小程序体验：数据预处理.py修改“数据预处理.py”代码，对采集到的商品销售数据进行预处理，包括发现和处理缺失值、处理异常数据、求最大值、最小值、极差、组距、绘制直方图，观察数据的分布特征，以小组为单位，通过学习、交流，探究(课本112-113页内容)
#异常值处理、画散点图（横轴：价格，纵轴：评论数）找到异常值data2=data.Tprice=data2.values[2]cmt=data2.values[3]plt.xlabel('price') #显示X坐标标签plt.ylabel('paynum') #显示Y坐标标签pyl.plt(price,cmt,"")pyl.shw()
#求最值pricemax=da2[2].max()pricemin=da2[2].min()paynummax=da2[3].max()paynummin=da2[3].min()#极差pricerg=pricemax-priceminpaynumrg=paynummax-paynummin
#极差pricerg=pricemax-priceminpaynumrg=paynummax-paynummin#组距pricedst=pricerg/13paynumdst=paynumrg/13
#绘制价格直方图#npy.arrange(最小,最大,组距)pricesty=npy.arange(pricemin,pricemax+1,pricedst)plt.xlabel('price') #显示X坐标标签plt.ylabel('number') #显示Y坐标标签pyl.hist(da2[2],pricesty)pyl.shw()
要求：以小组为单位，通过网上查找资料、学习和交流。
小程序体验：运行关联分析.py”体验关联分析。修改 关联分析.py”代码，对采集到的店铺销售订单数据进行关联分析，寻找商品之间的关联性，观察关联分析结果，以小组为单位，通过学习、交流，探究和实践，
任务三：体验聚类分析 以小组为单位，通过学习和交流，填写下表。
imprt numpy as np imprt matpltlib.pyplt as plt frm pylab imprt * x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.02) y = np.sin(x) plt.plt(x, y) plt.shw()
任务三：体验聚类分析
体验小程序：修改 聚类分析.py”代码，对采集到的商品销售数据“data_sample.csv”进行聚类分析，观察数据分析结果，以小组为单位，通过学习、交流，探究和实践。frm sklearn.cluster imprt KMeans#导入商品样本数据fname="data_sample.csv"dataf=pda.read_csv(fname,encding="gbk")x=dataf.as_matrix()#聚类分析kms=KMeans(n_clusters=3)y=kms.fit_predict(x)print(y)
任务四：数据分类以小组为单位，通过查找资料、学习和交流，填写下表。
任务四：数据分类以小组为单位，通过查找资料、学习和交流。
运行数据分类.py”，体验数据分类。通过修改或优化数据分类py”代码，对特征值A为128.8,特征值B为158,特征值C为4.7的商品进行分类，观察该商品分类结果，以小组为单位，通过学习、交流，探究和实践，
1、数据分析最基本的方法( )A.特征探索B.数据分类C.聚类分析D. 关联分析
2、下列有关数据分析说法错误的是（ ）A.特征探索的主要任务是发现大量数据间的关联性。B.关联分析的主要任务是发现大量数据间的关联性c.聚类分析无需事先给出分类标准D.数据分类是数据分析处理中最基本的方法。