3.2 数据采集与整理（2课时）ppt课件（22张ppt）+教案+5个视频-2023新中图版《高中信息技术》必修第一册.rar

课课题题3.2 数据采集与整理数据采集与整理课型课型新授课新授课课时安排课时安排2教教 学学 过过 程程教教学学目目标标通过应用实例，掌握数据采集和整理的基本方法，能够根据任务需求，选择适当的采集工具和方法。了解数据安全面临的威胁和进行数据保护的意义及方法，增强数据安全意识，学会数据备份和用数字化工具对文件和数据进行保护。教教学学难难点点 教教学学重重点点重点：数据采集的基本方法、数据保护的方法难点：了解网络爬虫的功能和工作原理、根据需求选择恰当的方法保护数据。教学教学 方法方法任务驱动、分组探究法、讨论法、云课堂演示等板板书书设设计计3.2 数据采集与整理确定数据需求.确定数据来源选择采集方法实施数据采集 （社会调查、公众媒体、科学实验）传感器和网络 网络爬虫、在线问卷（问卷星）一、情景引入情景引入：1.播放宣传短片南水北调中线工程.mp4 学生思考：我国确定南水北调这一伟大工程的依据是什么？二、新知探究：新知探究：1.实践学习：实践学习：实践 1：明确数据需求利用互联网查找我国水资源分布的图文资料，回答下列问题：我国水资源最缺乏的地区是哪里？水资源压力最大的哪里？为什么呢？实践 2：确定数据来源各小组参照上表，查询其他流域的水资源情况，并填写下页表格：（）流域水资源数据汇总表项目2014 年2015 年2016 年水资源总量/108m3供水总量/108m3用水总量/108m3数据来源体验探究：如何既准确又快速地得到这些数据？(1).网络爬虫装订线 授课教师：授课班级：教教学学反反思思继续以“南水北调”为情境引出本节课题并贯穿本节内容，学生易于接受，通过实践探索让学生体验数据采集和数据处理的过程，学生对使用爬虫程序获取数据比较陌生，需要重点讲解。可以让学生绘制思维导图来总结本节课的内容，这样能让学生对数据安全有更深刻的认识，能够更好的增强数据安全意识。播放网络爬虫.mp4自主学习：访问老师的空间，理解网络爬虫的原理网址：http:/ 教师讲授网络爬虫的原理，加深学生的理解。(2).传感器（温度传感器、压力传感器、红外传感器、距离传感器等）演示红外传感器.mp4,学生上网了解其他几种传感器(3).调查问卷(问卷星)体验交流：手机中采用了哪些传感器来采集数据？观看视频：手机中的传感器 1.mp4、手机中的传感器 2.mp4实践 3：数据采集获取 2007-2016 年全国各地区用水量数据，保存为 CSV 文件。教师运用云课堂演示，然后由学生实际操作。实践 4：数据整理编写程序检测用水量为负值的数据（1）.分析问题已知条件:“yonghui.csv”文件中保存了各地区 2007-2016 年用水总量，如果其中的数据为负值，则认为数据异常;求解目标:检测出异常数据，提醒用户核对;已知与未知的关系:可通过检测每个用水量数据是否为负值，发现异常的数据。（2）.规划问题求解流程首先读人 CSV 文件中的全部数据:经观察发现，从第 3 行开始，每行的第 4 列之后是各年用水量数据，因此从第 4 列开始逐行依次检查每个数据，判断其值是否为负值:如果为负值，则提示“数据异常，请核对!”（3）.编程实现与调试import pandas as pd df=pd.read_CSV(“yongshui.csv”,encoding=”gbk”,header=1)for i in range(3,len(df.columns):current_col=df.columnsi display_cols.=“地区”,current_colerror_data=df.locdfcurrent_col 0:print(error_data,”数据异常，请核对！)print(n)教师详解：1.Pandas 简介：是 Python 的一个数据分析库。最初是被作为金融数据分析工具而开发出来的，它提供了许多高效易用的数据分析工具和适合科学计算的数据结构，使得处理更加简洁，同时在处理速度上也做了不少优化。调用 pandas 库可实现数据查找、删除、排序和索引等功能。2.pandas 数据结构：Series：一维数组，与 Numpy 中的一维数组类似，与 Python 中的基本数据结构 list 也很相近。它能保存不同数据类型的数据，包括字符串、布尔值和数字等。DataFrame：二维表格型数据结构，可以将 DataFrame 理解为 Series 的容器。TimeSeries：以时间为索引的 Series。Panel：三维数组，可以理解为 DataFrame 的容器。DataFrame 数据结构：DataFrame 是 Python 的 pandas 库中的一种数据结构，它类似 Excel，是一种二维表。DataFrame 的单元格可以存放数值、字符串等，这和 Excel 表很像。同时，DataFrame可以设置列名 columns 与行名 index，可以通过位置获取数据，也可以通过列名和行名定位。学生在 Python 中运行并调试成功即可。思考活动：1.我们的网上数据是否安全？2.我们的网上行为数据可能存储在哪里？如果这些数据被泄露可能会带来哪些风险和问题？3.通过哪些措施可以使我们的网络行为数据更安全？教师讲授：（1）数据安全的威胁：计算机病毒、黑客攻击、数据存储介质损坏和个人失误等多方面。（2）数据保护的方法数据防护的安全：主要是采用存储手段保证数据的安全，如数据备份：可移动存储设备备份和网络备份数据本身的安全：可采用加密的方式对数据进行保护：压缩文件时设置密码三、课堂小结三、课堂小结 教师和学生共同总结本节知识内容。四、作业：四、作业：1.上网学习搜索引擎使用技巧2.小明同学准备参加一门网络课程的学习，但是在注册账号时，系统提示密码安全强度低。试分析安全强度低的原因，并说明小明应如何重新设计密码。3.在桌面上新建一个文件夹，试着压缩这个文件夹，压缩时设置好密码。上网搜索其加密原理 人教中图版(2019)数据与计算 3.3 数据采集与整理 人教中图版(2019)数据与计算 3.3 数据采集与整理学习目标学习目标：通过应用实例，掌握数据采集和整理的基本方法，能够根据任务需求，选择适当的采集工具和方法。了解网络爬虫的功能和工作原理。了解数据安全面临的威胁和进行数据保护的意义及方法，增强数据安全意识，学会数据备份和用数字化工具对文件和数据进行保护。人教中图版(2019)数据与计算 3.3 数据采集与整理南水北调中线工程.mp4思考：我国确定南水北调这一伟大工程的依据是什么？人教中图版(2019)数据与计算 3.3 数据采集与整理实践1：明确数据需求u利用互联网查找我国水资源分布的图文资料，回答下列问题：我国水资源最缺乏的地区是哪里？水资源压力最大的哪里？为什么呢？人教中图版(2019)数据与计算 3.3 数据采集与整理实践2：确定数据来源黄河流域水黄河流域水资源数据源数据汇总表表项目 2014 年2015 年2016 年水资源总量/108m3653.7541.0601.8供水总量/108m3387.5395.5390.4用水总量/108m3387.5395.5390.4数据来源水利部网站水利部网站水利部网站各小组参照上表，查询其他流域的水资源情况，并填写下页表格：人教中图版(2019)数据与计算 3.3 数据采集与整理 （）流域水资源数据汇总表项目 2014 年2015 年2016 年水资源总量/108m3供水总量/108m3用水总量/108m3数据来源填写表格提交至教师机，展示结果：人教中图版(2019)数据与计算 3.3 数据采集与整理体验探究：如何既准确又快速地得到这些数据？网络爬虫自主学习：http:/ 人教中图版(2019)数据与计算 3.3 数据采集与整理传感器红外传感器.mp4 人教中图版(2019)数据与计算 3.3 数据采集与整理调查问卷 人教中图版(2019)数据与计算 3.3 数据采集与整理体验交流：手机中采用了哪些传感器来采集数据？手机中的传感器1.mp4 人教中图版(2019)数据与计算 3.3 数据采集与整理手机中的传感器2.mp4 人教中图版(2019)数据与计算 3.3 数据采集与整理实践3：数据采集l获取2007-2016年全国各地区用水量数据，保存为CSV文件。人教中图版(2019)数据与计算 3.3 数据采集与整理实践4：数据整理编写程序检测用水量为负值的数据问题:采集到的全国各地区2007-2016年用水量数据，存储为yongshui.csv文件，如图所示。采集的数据由于误输入，传输错误等可能存在问题。例如，河北省2013年用水量中的-191.29和-219.99两个值，不属于正常用水量，需要检测出所有类似的异常数据，并提示用户对数据进行检查和修改。人教中图版(2019)数据与计算 3.3 数据采集与整理（1）分析问题已知条件:“yonghui.csv”文件中保存了各地区2007-2016年用水总量，如果其中的数据为负值，则认为数据异常;求解目标:检测出异常数据，提醒用户核对;已知与未知的关系:可通过检测每个用水量数据是否为负值，发现异常的数据。(2)规划问题求解流程首先读人CSV文件中的全部数据:经观察发现，从第3行开始，每行的第4列之后是各年用水量数据，因此从第4列开始逐行依次检查每个数据，判断其值是否为负值:如果为负值，则提示“数据异常，请核对!”人教中图版(2019)数据与计算 3.3 数据采集与整理pandas简介：pandas是Python的一个数据分析库。最初是被作为金融数据分析工具而开发出来的，它提供了许多高效易用的数据分析工具和适合科学计算的数据结构，使得处理更加简洁，同时在处理速度上也做了不少优化。调用pandas库可实现数据查找、删除、排序和索引等功能。人教中图版(2019)数据与计算 3.3 数据采集与整理TimeSeries：以时间为索引的Series。pandas数据结构：Series：一维数组，与Numpy中的一维数组类似，与Python中的基本数据结构list也很相近。它能保存不同数据类型的数据，包括字符串、布尔值和数字等。DataFrame：二维表格型数据结构，可以将DataFrame理解为Series的容器。Panel：三维数组，可以理解为DataFrame的容器。人教中图版(2019)数据与计算 3.3 数据采集与整理DataFrame数据结构：本课主要是针对DataFrame数据结构的学习与使用。DataFrame是Python的pandas库中的一种数据结构，它类似Excel，是一种二维表。DataFrame的单元格可以存放数值、字符串等，这和Excel表很像。同时，DataFrame可以设置列名columns与行名index，可以通过位置获取数据，也可以通过列名和行名定位。人教中图版(2019)数据与计算 3.3 数据采集与整理importpandasaspddf=pd.read_CSV(“yongshui.csv”,encoding=“gbk”,header=1)foriinrange(3,len(df.columns):current_col=df.columnsidisplay_cols.=“地区”,current_colerror_data=df.locdfcurrent_col0:print(error_data,”数据异常，请核对！)print(n)（3）编程实现与调试 人教中图版(2019)数据与计算 3.3 数据采集与整理思考活思考活动：1.我我们的网上数据是否的网上数据是否安全？安全？2.我我们的网上行的网上行为数据可能存数据可能存储在哪里？如果在哪里？如果这些些数据被泄数据被泄露露可能会可能会带来哪些来哪些风险和和问题？3.通通过哪些措施可以使我哪些措施可以使我们的网的网络行行为数据更安全？数据更安全？人教中图版(2019)数据与计算 3.3 数据采集与整理数据安全的威胁黑客黑客攻击攻击个人失误非法数据交易数据存储介质损坏计算机计算机病毒病毒 人教中图版(2019)数据与计算 3.3 数据采集与整理数据保护的方法数据防护的安全：主要是采用存储手段保证数据的安全，如数据备份：可移动存储设备备份和网络备份数据本身的安全：可采用加密的方式对数据进行保护：压缩文件时设置密码数据安全数据安全 人教中图版(2019)数据与计算 3.3 数据采集与整理n1.搜索引擎通常提供高级搜索指令，帮助使用者更有效地进行检索。上网学习搜索引擎使用技巧n2.小明同学准备参加一门网络课程的学习，但是在注册账号时，系统提示密码安全强度低。试分析安全强度低的原因，并说明小明应如何重新设计密码。n3.在桌面上新建一个文件夹，试着压缩这个文件夹，压缩时设置好密码。上网搜索其加密原理作业：