第第頁(yè)人教版（2024）八年級(jí)全一冊(cè)信息科技第18課《數(shù)據(jù)分析與處理》教案第1課時(shí)：數(shù)據(jù)處理的“工具與原料”——工具認(rèn)知與平臺(tái)取數(shù)一、課時(shí)基本信息學(xué)科：信息科技年級(jí)：八年級(jí)課時(shí)主題：數(shù)據(jù)處理的“工具與原料”——工具認(rèn)知與平臺(tái)取數(shù)課時(shí)時(shí)長(zhǎng)：45分鐘對(duì)應(yīng)教材內(nèi)容：第四單元第18課18.1了解常見(jiàn)的數(shù)據(jù)處理工具、18.2體驗(yàn)從物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺(tái)獲取數(shù)據(jù)新課標(biāo)核心素養(yǎng)對(duì)接：聚焦“信息意識(shí)”與“實(shí)踐創(chuàng)新”，通過(guò)物聯(lián)花盆項(xiàng)目數(shù)據(jù)為載體，識(shí)別不同數(shù)據(jù)處理工具的適用場(chǎng)景，掌握從平臺(tái)獲取數(shù)據(jù)的兩種核心方法，建立“工具匹配需求”“數(shù)據(jù)合法獲取”的思維。二、課時(shí)教學(xué)目標(biāo)（一）核心素養(yǎng)目標(biāo)信息意識(shí)：能說(shuō)出傳統(tǒng)與現(xiàn)代數(shù)據(jù)處理工具的演進(jìn)歷程，區(qū)分電子表格軟件與專用分析軟件的差異；能明確物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)數(shù)據(jù)的兩種獲取方式，感知數(shù)據(jù)獲取合法性與規(guī)范性的重要性。實(shí)踐創(chuàng)新：能獨(dú)立從MQTT平臺(tái)下載物聯(lián)花盆項(xiàng)目的歷史數(shù)據(jù)文件，用WPS表格打開(kāi)并查看數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；能參照代碼模板修改參數(shù)，嘗試通過(guò)API調(diào)用平臺(tái)數(shù)據(jù)，初步形成數(shù)據(jù)獲取的實(shí)操能力。信息社會(huì)責(zé)任：在數(shù)據(jù)獲取過(guò)程中養(yǎng)成記錄平臺(tái)賬號(hào)信息、規(guī)范保存數(shù)據(jù)文件的習(xí)慣；在API使用中強(qiáng)化“參照說(shuō)明文檔操作”“保護(hù)賬號(hào)密碼”的安全意識(shí)。（二）知識(shí)與技能目標(biāo)掌握數(shù)據(jù)處理工具的分類：傳統(tǒng)工具（算盤(pán)、機(jī)械式計(jì)算機(jī)）、現(xiàn)代工具（電子表格軟件如WPS表格，專用分析軟件如FineBI）、編程工具（Python及pandas庫(kù)等），明確各類工具的核心優(yōu)勢(shì)。能按步驟完成物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)數(shù)據(jù)下載：登錄平臺(tái)→進(jìn)入主題頁(yè)面→篩選時(shí)間范圍→下載數(shù)據(jù)文件（CSV或Excel格式），能識(shí)別數(shù)據(jù)文件中的關(guān)鍵字段（時(shí)間、設(shè)備ID、數(shù)值、主題）。理解API調(diào)用數(shù)據(jù)的基本原理，能修改代碼中的賬號(hào)、密碼、主題ID等參數(shù)，運(yùn)行程序后查看返回?cái)?shù)據(jù)，能識(shí)別“200響應(yīng)值”代表請(qǐng)求成功，初步排查“401錯(cuò)誤”等簡(jiǎn)單問(wèn)題。（三）過(guò)程與方法目標(biāo)通過(guò)“工具演進(jìn)討論—工具分類梳理”的活動(dòng)，掌握數(shù)據(jù)處理工具的認(rèn)知方法，提升歸納總結(jié)能力。通過(guò)“平臺(tái)下載實(shí)操—數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析”“API參數(shù)修改—程序運(yùn)行驗(yàn)證”的遞進(jìn)式任務(wù)，掌握數(shù)據(jù)獲取的完整流程，提升問(wèn)題排查與代碼修改能力。（四）情感態(tài)度與價(jià)值觀目標(biāo)感受數(shù)據(jù)處理工具從傳統(tǒng)到現(xiàn)代的演進(jìn)價(jià)值，體會(huì)電子計(jì)算機(jī)“存儲(chǔ)程序”模式的優(yōu)勢(shì)，激發(fā)對(duì)數(shù)據(jù)處理技術(shù)的探索興趣。培養(yǎng)“規(guī)范操作、細(xì)致記錄”的數(shù)據(jù)獲取習(xí)慣，在數(shù)據(jù)下載與API調(diào)用成功中增強(qiáng)技術(shù)實(shí)踐的自信心。三、課時(shí)教學(xué)重難點(diǎn)類別內(nèi)容突破策略教學(xué)重點(diǎn)1.數(shù)據(jù)處理工具的分類及適用場(chǎng)景；2.從物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)下載數(shù)據(jù)并分析結(jié)構(gòu)；3.API調(diào)用數(shù)據(jù)的參數(shù)修改與程序運(yùn)行。1.制作“工具分類對(duì)比表”（含優(yōu)勢(shì)、適用場(chǎng)景、案例）；2.提供平臺(tái)數(shù)據(jù)下載步驟卡（附截圖標(biāo)注）；3.給出彩色標(biāo)注的API代碼模板，明確參數(shù)修改位置及要求。教學(xué)難點(diǎn)1.理解不同數(shù)據(jù)處理工具的核心差異；2.API調(diào)用中參數(shù)錯(cuò)誤的排查（如賬號(hào)密碼錯(cuò)誤、主題ID錯(cuò)誤）。1.用“處理任務(wù)匹配工具”情境練習(xí)（如大量數(shù)據(jù)用Python，簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)用WPS）；2.制作“API錯(cuò)誤代碼對(duì)照表”（含401、404等錯(cuò)誤原因及解決方法），教師巡回指導(dǎo)時(shí)定向引導(dǎo)。四、課時(shí)教學(xué)準(zhǔn)備素材準(zhǔn)備：工具分類對(duì)比表、平臺(tái)數(shù)據(jù)下載步驟卡、API代碼模板（標(biāo)注修改點(diǎn)）、API錯(cuò)誤代碼對(duì)照表、數(shù)據(jù)文件結(jié)構(gòu)分析表、傳統(tǒng)工具（算盤(pán)）圖片及現(xiàn)代工具界面截圖、物聯(lián)花盆項(xiàng)目數(shù)據(jù)預(yù)覽圖。工具準(zhǔn)備：多媒體課件、白板、馬克筆、每組一臺(tái)電腦（安裝WPS表格、Python及requests庫(kù)、編程軟件）、物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺(tái)（提前導(dǎo)入前兩課時(shí)物聯(lián)花盆數(shù)據(jù)）、實(shí)物投影（展示操作步驟）、U盤(pán)（備份數(shù)據(jù)文件備用）。前置任務(wù)：1.回顧前兩課時(shí)內(nèi)容，記錄“物聯(lián)花盆項(xiàng)目采集了哪些數(shù)據(jù)？存儲(chǔ)在哪個(gè)平臺(tái)？”；2.在家中或?qū)W校使用過(guò)哪些處理數(shù)據(jù)的工具，記錄工具名稱及用途。教師準(zhǔn)備：提前整理各小組物聯(lián)花盆項(xiàng)目的歷史數(shù)據(jù)（確保每個(gè)主題有3天以上數(shù)據(jù)）；調(diào)試Python環(huán)境，確保requests庫(kù)可正常使用；為每組生成物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)臨時(shí)賬號(hào)密碼及主題ID清單；制作數(shù)據(jù)下載、API調(diào)用的微視頻備用。五、課時(shí)教學(xué)過(guò)程（一）情境導(dǎo)入：物聯(lián)數(shù)據(jù)如何“變有用”？（5分鐘）教學(xué)活動(dòng)：教師展示前兩課時(shí)各小組上傳到平臺(tái)的物聯(lián)花盆數(shù)據(jù)，提問(wèn)：“我們已經(jīng)把溫度、土壤濕度等數(shù)據(jù)存到了平臺(tái)，這些密密麻麻的原始數(shù)據(jù)能直接告訴我們‘哪個(gè)花盆該澆水了’‘一周內(nèi)最高溫度是多少’嗎？”（不能）“要讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值，就需要對(duì)其進(jìn)行加工處理。而處理數(shù)據(jù)首先要明確用什么工具，以及如何把平臺(tái)的數(shù)據(jù)取出來(lái)。今天我們就解決這兩個(gè)問(wèn)題：認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)處理工具，學(xué)習(xí)從平臺(tái)獲取數(shù)據(jù)的方法?！币霰菊n主題。設(shè)計(jì)意圖：銜接前兩課時(shí)的實(shí)操成果，用“原始數(shù)據(jù)無(wú)價(jià)值”的痛點(diǎn)錨定數(shù)據(jù)處理的必要性，自然引出工具認(rèn)知和數(shù)據(jù)獲取兩大核心內(nèi)容，激發(fā)學(xué)生解決實(shí)際問(wèn)題的動(dòng)力。（二）核心探究一：數(shù)據(jù)處理工具——從算盤(pán)到Python（15分鐘）環(huán)節(jié)1：工具演進(jìn)回顧——數(shù)據(jù)處理的“前世今生”（5分鐘）：

教師展示算盤(pán)、機(jī)械式計(jì)算機(jī)的圖片，提問(wèn)：“這些是古代和近代的data處理工具，大家知道它們的缺點(diǎn)是什么嗎？”（功能單一、速度慢）“電子計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)帶來(lái)了什么改變？”結(jié)合教材內(nèi)容講解：電子計(jì)算機(jī)通過(guò)“存儲(chǔ)程序、程序執(zhí)行”模式，實(shí)現(xiàn)了通用性和自動(dòng)化，搭配應(yīng)用軟件可完成復(fù)雜數(shù)據(jù)處理，標(biāo)志著數(shù)據(jù)處理進(jìn)入新時(shí)代。學(xué)生分享前置任務(wù)中記錄的“使用過(guò)的數(shù)據(jù)處理工具”，教師引導(dǎo)分類：“大家說(shuō)的WPS表格、Excel屬于電子表格軟件，而Python搭配pandas庫(kù)屬于編程工具，還有企業(yè)用的FineBI是專用分析軟件?！杯h(huán)節(jié)2：工具分類辨析——不同任務(wù)選“對(duì)工具”（8分鐘）：

教師發(fā)放“工具分類對(duì)比表”，結(jié)合物聯(lián)花盆項(xiàng)目任務(wù)講解：

工具類型代表工具核心優(yōu)勢(shì)物聯(lián)花盆項(xiàng)目適用場(chǎng)景電子表格軟件WPS表格、Excel操作簡(jiǎn)單、可視化強(qiáng)、適合小量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)單組1周內(nèi)溫度最大值、繪制濕度變化折線圖編程工具Python（pandas、numpy）自動(dòng)化強(qiáng)、處理速度快、適合大量/多組數(shù)據(jù)批量處理全班10組數(shù)據(jù)、自動(dòng)篩選光照不足時(shí)段專用分析軟件FineBI、Hadoop專業(yè)建模、大數(shù)據(jù)處理、多維度分析全校多個(gè)綠植區(qū)數(shù)據(jù)綜合分析（拓展）情境練習(xí)：“要快速統(tǒng)計(jì)本組3天內(nèi)土壤濕度的平均值，選什么工具？要批量處理全班數(shù)據(jù)并篩選出所有光照不足的記錄，選什么工具？”學(xué)生搶答，教師點(diǎn)評(píng)強(qiáng)化“任務(wù)匹配工具”的思維。環(huán)節(jié)3：工具認(rèn)知小結(jié)（2分鐘）：

教師引導(dǎo)總結(jié)：“數(shù)據(jù)處理工具的演進(jìn)趨勢(shì)是從單一到通用、從手動(dòng)到自動(dòng)；選擇工具的核心是‘匹配任務(wù)需求和數(shù)據(jù)量’，我們這兩節(jié)課會(huì)重點(diǎn)練習(xí)WPS表格和Python編程工具的使用?！痹O(shè)計(jì)意圖：用“演進(jìn)回顧”建立工具發(fā)展認(rèn)知，用“對(duì)比表+情境練習(xí)”突破工具分類辨析難點(diǎn)，為后續(xù)實(shí)操選擇工具鋪墊邏輯基礎(chǔ)。（三）核心探究二：數(shù)據(jù)獲取——從平臺(tái)“取原料”（20分鐘）環(huán)節(jié)1：數(shù)據(jù)下載——簡(jiǎn)單直接的“取數(shù)法”（10分鐘）：

教師通過(guò)實(shí)物投影演示平臺(tái)數(shù)據(jù)下載步驟，發(fā)放“下載步驟卡”：

第一步：登錄物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，輸入教師提供的小組賬號(hào)密碼（強(qiáng)調(diào)“賬號(hào)密碼是隱私，不可泄露”）；第二步：進(jìn)入“物聯(lián)花盆”項(xiàng)目對(duì)應(yīng)的主題頁(yè)面（如“grade8/花盆/土壤濕度”）；第三步：篩選時(shí)間范圍為“前3天”，點(diǎn)擊“下載數(shù)據(jù)”，選擇“CSV格式”保存到電腦指定文件夾（命名規(guī)范：組1_土壤濕度_3天.csv）；第四步：用WPS表格打開(kāi)下載的文件，觀察數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，填寫(xiě)“數(shù)據(jù)文件結(jié)構(gòu)分析表”（字段包括：時(shí)間戳、clientId、valueMsg、topicId）。學(xué)生分組操作，教師巡回指導(dǎo)，重點(diǎn)解決：

下載時(shí)格式選擇錯(cuò)誤：引導(dǎo)查看文件后綴是否為.csv；數(shù)據(jù)字段識(shí)別不清：結(jié)合前兩課時(shí)平臺(tái)配置知識(shí)，解釋“clientId是設(shè)備ID，valueMsg是數(shù)據(jù)值”。小組展示分析表，教師點(diǎn)評(píng)：“不同主題的數(shù)據(jù)文件結(jié)構(gòu)一致，這為后續(xù)批量處理奠定了基礎(chǔ)?！杯h(huán)節(jié)2：API調(diào)用——自動(dòng)化的“取數(shù)法”（10分鐘）：

教師類比講解：“如果每天都需要獲取數(shù)據(jù)，手動(dòng)下載很麻煩，API就像‘自動(dòng)取數(shù)機(jī)器人’，能按程序指令定期從平臺(tái)取數(shù)。它的核心是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求，用賬號(hào)密碼驗(yàn)證后獲取數(shù)據(jù)?！卑l(fā)放彩色標(biāo)注的API代碼模板和“參數(shù)修改清單”，講解修改要點(diǎn)：

紅色標(biāo)注：user="小組賬號(hào)"（替換為教師提供的賬號(hào)）；藍(lán)色標(biāo)注：psd="小組密碼"（替換為對(duì)應(yīng)密碼）；綠色標(biāo)注：topic="主題ID"（替換為土壤濕度主題ID）；紫色標(biāo)注：接口網(wǎng)址（教師統(tǒng)一提供，避免學(xué)生出錯(cuò)）。學(xué)生修改代碼后運(yùn)行，觀察控制臺(tái)輸出：

若顯示數(shù)據(jù)：說(shuō)明調(diào)用成功，引導(dǎo)觀察數(shù)據(jù)格式（JSON格式，包含result字段）；若顯示401錯(cuò)誤：對(duì)照“錯(cuò)誤代碼對(duì)照表”，提示“賬號(hào)密碼錯(cuò)誤，重新核對(duì)修改”；若顯示200但無(wú)數(shù)據(jù)：檢查主題ID是否正確。拓展說(shuō)明：“API調(diào)用是選做內(nèi)容，不同平臺(tái)接口不同，實(shí)際使用時(shí)必須查閱說(shuō)明文檔，這是規(guī)范操作的重要一步。”設(shè)計(jì)意圖：用“步驟卡+分析表”規(guī)范手動(dòng)下載流程，用“彩色標(biāo)注模板+錯(cuò)誤對(duì)照表”降低API調(diào)用難度，通過(guò)“手動(dòng)vs自動(dòng)”對(duì)比，讓學(xué)生理解API的優(yōu)勢(shì)，兼顧不同層次學(xué)生需求。（四）課堂小結(jié)+作業(yè)布置（5分鐘）小結(jié)：數(shù)據(jù)處理的“前置兩步”：師生共同繪制思維導(dǎo)圖，核心分支為“工具選擇（WPS表格：小量簡(jiǎn)單；Python：大量自動(dòng)）—數(shù)據(jù)獲?。ㄊ謩?dòng)下載：CSV格式；API調(diào)用：JSON格式）—數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（統(tǒng)一字段便于處理）”，強(qiáng)化知識(shí)結(jié)構(gòu)化。分層作業(yè)：

基礎(chǔ)作業(yè)：1.下載本組溫度、光照兩個(gè)主題的3天數(shù)據(jù)，用WPS表格打開(kāi)并記錄各字段含義；2.整理API調(diào)用時(shí)遇到的錯(cuò)誤及解決方法，填寫(xiě)問(wèn)題清單。拓展作業(yè)：1.嘗試用WPS表格對(duì)土壤濕度數(shù)據(jù)進(jìn)行“排序”，找出最大值和最小值；2.查閱Python的requests庫(kù)基礎(chǔ)用法，記錄1個(gè)常用函數(shù)（如get()）的作用。預(yù)習(xí)作業(yè)：閱讀教材18.3內(nèi)容，思考“下載的CSV數(shù)據(jù)和API獲取的JSON數(shù)據(jù)，如何整理成便于分析的格式？”。設(shè)計(jì)意圖：基礎(chǔ)作業(yè)鞏固數(shù)據(jù)獲取核心技能；拓展作業(yè)銜接下節(jié)課數(shù)據(jù)處理內(nèi)容；預(yù)習(xí)作業(yè)為代碼整理數(shù)據(jù)鋪墊認(rèn)知。六、課時(shí)板書(shū)設(shè)計(jì)第1課時(shí)：數(shù)據(jù)處理的“工具與原料”——工具與取數(shù)

一、核心問(wèn)題：用什么工具處理？如何取數(shù)據(jù)？

二、數(shù)據(jù)處理工具分類（匹配任務(wù)）

1.電子表格軟件：WPS表格→小量數(shù)據(jù)、簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)

2.編程工具：Python（pandas）→大量數(shù)據(jù)、自動(dòng)化

3.專用軟件：FineBI→專業(yè)分析（拓展）

三、數(shù)據(jù)獲取兩方法（平臺(tái)取“原料”）

1.手動(dòng)下載（簡(jiǎn)單直接）

步驟：登錄→選主題→篩時(shí)間→下CSV→用WPS分析

關(guān)鍵：命名規(guī)范、識(shí)別字段（time、clientId、valueMsg）

2.API調(diào)用（自動(dòng)高效）

步驟：改參數(shù)（賬號(hào)、密碼、主題ID）→運(yùn)行程序→查結(jié)果

關(guān)鍵：參數(shù)準(zhǔn)確、識(shí)別錯(cuò)誤（401=認(rèn)證錯(cuò)）

四、關(guān)鍵原則：工具匹配需求，取數(shù)規(guī)范安全

第2課時(shí)：數(shù)據(jù)處理的“加工與增值”——數(shù)據(jù)整理與分析實(shí)操一、課時(shí)基本信息學(xué)科：信息科技年級(jí)：八年級(jí)課時(shí)主題：數(shù)據(jù)處理的“加工與增值”——數(shù)據(jù)整理與分析實(shí)操課時(shí)時(shí)長(zhǎng)：45分鐘對(duì)應(yīng)教材內(nèi)容：第四單元第18課18.3了解處理數(shù)據(jù)的一般方法新課標(biāo)核心素養(yǎng)對(duì)接：聚焦“數(shù)字思維”與“工程思維”，通過(guò)物聯(lián)花盆數(shù)據(jù)整理、統(tǒng)計(jì)、篩選等實(shí)操，掌握數(shù)據(jù)處理的基本流程和方法，理解“數(shù)據(jù)清洗—分析—結(jié)論”的邏輯鏈，培養(yǎng)用數(shù)據(jù)解決實(shí)際問(wèn)題的能力。二、課時(shí)教學(xué)目標(biāo)（一）核心素養(yǎng)目標(biāo)數(shù)字思維：能理解數(shù)據(jù)處理的核心流程（明確目標(biāo)—整理數(shù)據(jù)—分析數(shù)據(jù)—得出結(jié)論），能區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)整理、統(tǒng)計(jì)分析、篩選分析的不同作用，建立“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策”的思維。工程思維：能結(jié)合物聯(lián)花盆“判斷澆水需求”的目標(biāo)，用WPS表格或Python整理數(shù)據(jù)、分析關(guān)鍵指標(biāo)（最值、平均值）、篩選異常數(shù)據(jù)，能繪制簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析流程圖。信息社會(huì)責(zé)任：在數(shù)據(jù)處理中養(yǎng)成“檢查數(shù)據(jù)質(zhì)量”的習(xí)慣，對(duì)異常數(shù)據(jù)不隨意刪除，而是標(biāo)注并分析原因；在小組協(xié)作中規(guī)范共享處理后的數(shù)據(jù)，尊重?cái)?shù)據(jù)所有權(quán)。（二）知識(shí)與技能目標(biāo)掌握數(shù)據(jù)整理的基本方法：能將CSV格式數(shù)據(jù)導(dǎo)入WPS表格并規(guī)范表頭，能識(shí)別并標(biāo)注數(shù)據(jù)缺失、重復(fù)、格式錯(cuò)誤等問(wèn)題；能將API獲取的JSON數(shù)據(jù)用Python解析為DataFrame格式。掌握統(tǒng)計(jì)分析的核心技能：能用WPS表格的“最大值”“最小值”“平均值”函數(shù)計(jì)算土壤濕度關(guān)鍵指標(biāo)；能用Python的sort_values方法排序獲取最值，用mean()函數(shù)計(jì)算平均值。掌握篩選分析的基本操作：能用WPS表格篩選出土壤濕度低于閾值（如30%）的記錄；能用Python多條件篩選出指定設(shè)備的光照充足時(shí)段數(shù)據(jù)，為澆水決策提供依據(jù)。（三）過(guò)程與方法目標(biāo)通過(guò)“數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查—格式規(guī)范—異常標(biāo)注”的整理流程，掌握數(shù)據(jù)清洗的基本方法，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量意識(shí)。通過(guò)“統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵指標(biāo)—篩選目標(biāo)數(shù)據(jù)—得出決策結(jié)論”的遞進(jìn)式任務(wù)，掌握數(shù)據(jù)分析的完整方法，提升數(shù)據(jù)解讀能力。（四）情感態(tài)度與價(jià)值觀目標(biāo)感受數(shù)據(jù)處理從“原始數(shù)據(jù)”到“決策依據(jù)”的增值過(guò)程，體會(huì)“數(shù)據(jù)是資源”的內(nèi)涵，激發(fā)對(duì)數(shù)據(jù)分析的探索興趣。培養(yǎng)“嚴(yán)謹(jǐn)細(xì)致、有理有據(jù)”的數(shù)據(jù)分析習(xí)慣，在通過(guò)數(shù)據(jù)得出澆水決策時(shí)增強(qiáng)用數(shù)據(jù)說(shuō)話的意識(shí)。三、課時(shí)教學(xué)重難點(diǎn)類別內(nèi)容突破策略教學(xué)重點(diǎn)1.數(shù)據(jù)整理中的異常識(shí)別與標(biāo)注；2.統(tǒng)計(jì)分析（最值、平均值）的實(shí)操；3.篩選分析（閾值篩選、多條件篩選）的應(yīng)用。1.提供“數(shù)據(jù)異常類型對(duì)照表”（含缺失、重復(fù)、格式錯(cuò)誤案例）；2.給出WPS函數(shù)公式模板（如=MAX(B2:B100)）和Python代碼模板；3.設(shè)計(jì)“澆水決策”真實(shí)場(chǎng)景，明確篩選閾值。教學(xué)難點(diǎn)1.Python中JSON數(shù)據(jù)解析為DataFrame格式；2.多條件篩選的邏輯梳理；3.數(shù)據(jù)分析結(jié)論與實(shí)際決策的關(guān)聯(lián)。1.提供分步解析代碼模板，標(biāo)注每句代碼作用；2.用“先單條件后多條件”的遞進(jìn)練習(xí)；3.發(fā)放“分析結(jié)論對(duì)照表”（如濕度<30%→需要澆水）。四、課時(shí)教學(xué)準(zhǔn)備素材準(zhǔn)備：數(shù)據(jù)異常類型對(duì)照表、WPS函數(shù)公式模板表、Python數(shù)據(jù)處理代碼模板（含解析、統(tǒng)計(jì)、篩選）、數(shù)據(jù)分析流程圖模板、分析結(jié)論對(duì)照表、土壤濕度閾值標(biāo)準(zhǔn)（參考值：低于30%需澆水，高于70%過(guò)濕）、光照充足閾值（≥1000）。工具準(zhǔn)備：多媒體課件、白板、馬克筆、每組一臺(tái)電腦（安裝WPS表格、Python及pandas、numpy、json庫(kù)）、物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)數(shù)據(jù)（確保各小組數(shù)據(jù)含少量異常值）、實(shí)物投影（展示操作過(guò)程）、小組任務(wù)單（明確分析目標(biāo)）。前置任務(wù)：1.回顧第1課時(shí)下載的數(shù)據(jù)文件，確保能找到并打開(kāi)；2.提前在Python中安裝pandas庫(kù)（教師提供安裝教程）；3.思考“判斷一個(gè)花盆是否需要澆水，需要分析哪些數(shù)據(jù)指標(biāo)？”。教師準(zhǔn)備：提前在部分小組數(shù)據(jù)中植入少量異常值（如濕度100%、光照0值）；調(diào)試Python環(huán)境確保庫(kù)函數(shù)可用；制作數(shù)據(jù)整理、分析的分步演示視頻；準(zhǔn)備“小老師”培訓(xùn)（提前教會(huì)3名學(xué)生Python解析數(shù)據(jù)）。五、課時(shí)教學(xué)過(guò)程（一）回顧導(dǎo)入：數(shù)據(jù)“原料”如何變“決策”？（5分鐘）教學(xué)活動(dòng)：教師回顧舊知：“上節(jié)課我們用兩種方法從平臺(tái)獲取了物聯(lián)花盆的‘?dāng)?shù)據(jù)原料’——CSV文件和JSON數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)里可能有缺失值、錯(cuò)誤值，而且雜亂無(wú)章。今天我們就學(xué)習(xí)‘?dāng)?shù)據(jù)加工’的方法：先整理數(shù)據(jù)保證質(zhì)量，再分析數(shù)據(jù)提取關(guān)鍵信息，最終得出‘哪個(gè)花盆該澆水’的決策。”展示本節(jié)課目標(biāo)：“1.整理數(shù)據(jù)（去雜）；2.分析數(shù)據(jù)（提關(guān)鍵）；3.得出決策（用數(shù)據(jù)）?！痹O(shè)計(jì)意圖：用“原料—加工—成品”類比數(shù)據(jù)處理流程，銜接第1課時(shí)數(shù)據(jù)獲取成果，以“澆水決策”真實(shí)目標(biāo)錨定本節(jié)課核心任務(wù)，目標(biāo)清晰且貼近實(shí)際。（二）核心探究一：數(shù)據(jù)整理——給數(shù)據(jù)“去雜整形”（12分鐘）環(huán)節(jié)1：數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查——識(shí)別“壞數(shù)據(jù)”（5分鐘）：

教師發(fā)放“數(shù)據(jù)異常類型對(duì)照表”，講解常見(jiàn)問(wèn)題：

數(shù)據(jù)缺失：某行的valueMsg字段為空；數(shù)據(jù)重復(fù)：兩行的時(shí)間戳、clientId、valueMsg完全相同；格式錯(cuò)誤：濕度值為“100”（無(wú)單位，需確認(rèn)是否為百分比）、光照值為“abc”（非數(shù)值）。學(xué)生分組打開(kāi)第1課時(shí)下載的土壤濕度CSV文件，用WPS表格按“逐行檢查”的方式排查異常值，在“數(shù)據(jù)整理記錄表”中標(biāo)注異常位置和類型（如第15行，valueMsg為空，缺失值）。教師巡視發(fā)現(xiàn)典型異常案例，通過(guò)實(shí)物投影展示，引導(dǎo)全班判斷：“這行數(shù)據(jù)濕度100%，結(jié)合實(shí)際可能是傳感器插入水中，屬于異常值，我們不刪除，而是標(biāo)注‘疑似傳感器故障’，這是數(shù)據(jù)處理的規(guī)范?！杯h(huán)節(jié)2：數(shù)據(jù)格式規(guī)范——統(tǒng)一“好數(shù)據(jù)”（7分鐘）：

教師講解：“整理數(shù)據(jù)不僅要去雜，還要規(guī)范格式便于分析，比如給CSV文件加表頭、將JSON數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為表格格式?！狈謨煞N工具實(shí)操：

WPS表格整理（基礎(chǔ)路徑，全員掌握）：

步驟：打開(kāi)CSV文件→在第一行添加表頭（時(shí)間、設(shè)備ID、土壤濕度、主題ID）→將時(shí)間戳列轉(zhuǎn)為“日期時(shí)間”格式（選中列→右鍵→設(shè)置單元格格式→日期）→刪除重復(fù)行（數(shù)據(jù)→刪除重復(fù)項(xiàng)）。Python整理（提升路徑，選做）：

教師發(fā)放解析代碼模板，“小老師”輔助講解：

importjson

importpandasaspd

#假設(shè)已獲取API返回的res數(shù)據(jù)

res_text='{"result":[{"time":"2025-11-20","clientId":"組1","valueMsg":50,"topicId":1002}]}'

data=json.loads(res_text)#解析JSON數(shù)據(jù)

df=pd.DataFrame(data["result"])#轉(zhuǎn)為表格格式

print(df)#查看整理后的數(shù)據(jù)

df.to_csv("組1_整理后_土壤濕度.csv",index=False)#保存為規(guī)范文件學(xué)生運(yùn)行代碼，觀察JSON數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為表格的過(guò)程，教師強(qiáng)調(diào)：“pandas的DataFrame格式是編程分析數(shù)據(jù)的核心格式，就像Python中的‘電子表格’?！睂W(xué)生根據(jù)自身水平選擇路徑操作，教師巡回指導(dǎo)，確?；A(chǔ)路徑全員完成，提升路徑有學(xué)生掌握。設(shè)計(jì)意圖：用“識(shí)別—規(guī)范”兩步整理數(shù)據(jù)，設(shè)置“基礎(chǔ)+提升”雙路徑兼顧差異化需求，通過(guò)“不刪除異常值只標(biāo)注”培養(yǎng)科學(xué)的數(shù)據(jù)處理習(xí)慣。（三）核心探究二：數(shù)據(jù)分-析——給數(shù)據(jù)“提關(guān)鍵信息”（20分鐘）環(huán)節(jié)1：統(tǒng)計(jì)分析——找“核心指標(biāo)”（10分鐘）：

教師明確分析目標(biāo)：“判斷花盆是否需要澆水，核心指標(biāo)是土壤濕度的最大值、最小值、平均值——平均值低于30%需澆水，高于70%過(guò)濕。我們用兩種工具計(jì)算這些指標(biāo)?！狈止ぞ邔?shí)操，發(fā)放對(duì)應(yīng)模板：

WPS表格統(tǒng)計(jì)（全員掌握）：

發(fā)放“函數(shù)公式模板表”，講解操作：

最大值：在空白單元格輸入=MAX(C2:C100)（C列為土壤濕度值），按回車(chē)；最小值：輸入=MIN(C2:C100)；平均值：輸入=AVERAGE(C2:C100)；結(jié)果標(biāo)注：在表格中注明“平均值45%，正常無(wú)需澆水”。Python統(tǒng)計(jì)（提升路徑）：

在整理后DataFrame的基礎(chǔ)上，添加代碼：

#計(jì)算最值和平均值

max_humidity=df["valueMsg"].max()

min_humidity=df["valueMsg"].min()

avg_humidity=df["valueMsg"].mean()

print(f"土壤濕度最大值：{max_humidity}%")

print(f"土壤濕度最小值：{min_humidity}%")

print(f"土壤濕度平均值：{avg_humidity:.1f}%")

#決策判斷

ifavg_humidity<30:

print("決策：需要澆水")

elifavg_humidity>70:

print("決策：澆水過(guò)多，需通風(fēng)")

else:

print("決策：濕度正常")學(xué)生運(yùn)行代碼，對(duì)比WPS計(jì)算結(jié)果，驗(yàn)證一致性。小組展示兩種工具的計(jì)算結(jié)果，教師點(diǎn)評(píng)：“兩種工具結(jié)果一致，WPS操作簡(jiǎn)單，Python適合批量處理多組數(shù)據(jù)。”環(huán)節(jié)2：篩選分析——找“目標(biāo)數(shù)據(jù)”（10分鐘）：

教師提出新需求：“除了平均值，我們還想知道‘本周內(nèi)有哪些時(shí)間段土壤濕度低于30%？’‘組1的光照充足時(shí)段有多少？’，這就需要篩選分析?！狈止ぞ邔?shí)操：

WPS表格篩選（全員掌握）：

步驟：選中土壤濕度數(shù)據(jù)列→點(diǎn)擊“數(shù)據(jù)”→“篩選”→點(diǎn)擊列標(biāo)題下拉箭頭→“數(shù)字篩選”→“小于”→輸入30→點(diǎn)擊確定，查看篩選出的記錄（標(biāo)注這些時(shí)段需要澆水）。Python多條件篩選（提升路徑）：

需求：篩選“組1設(shè)備”且“光照強(qiáng)度≥1000”的時(shí)段，代碼模板：

#讀取光照數(shù)據(jù)并篩選

light_df=pd.read_csv("組1_光照_3天.csv")

#多條件篩選：設(shè)備ID為"組1"且光照≥1000

bright_time=light_df[(light_df["clientId"]=="組1")&(light_df["valueMsg"]>=1000)]

print("光照充足時(shí)段數(shù)量：",len(bright_time))

print("光照充足時(shí)段詳情：")

print(bright_time[["time","valueMsg"]])教師強(qiáng)調(diào)：“&代表‘且’條件，篩選時(shí)要注意字段名稱與數(shù)據(jù)文件一致?！蓖卣褂懻摚骸昂Y選出的濕度低于30%的時(shí)段，如果同時(shí)光照充足，是否需要立即澆水？”引導(dǎo)學(xué)生結(jié)合常識(shí)分析，體現(xiàn)數(shù)據(jù)與實(shí)際場(chǎng)景結(jié)合。設(shè)計(jì)意圖：以“澆水決策”核心指標(biāo)為導(dǎo)向，設(shè)置“統(tǒng)計(jì)+篩選”兩類分析任務(wù)，仍采用“基礎(chǔ)+提升”雙路徑，用模板降低操作難度，通過(guò)結(jié)果對(duì)比驗(yàn)證準(zhǔn)確性，兼顧不同層次需求。（四）核心探究三：流程梳理與成果展示（5分鐘）教學(xué)活動(dòng)：教師發(fā)放“數(shù)據(jù)分析流程圖模板”，引導(dǎo)小組合作繪制：“明確目標(biāo)（澆水決策）→數(shù)據(jù)整理（去雜規(guī)范）→統(tǒng)計(jì)分析（最值、平均值）→篩選分析（目標(biāo)時(shí)段）→得出結(jié)論”，標(biāo)注每個(gè)環(huán)節(jié)使用的工具和遇到的問(wèn)題。選取2組展示流程圖和分析結(jié)論，教師點(diǎn)評(píng)：“好的數(shù)據(jù)分析要‘有理有據(jù)’，既要有數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果，也要有