上課前課代表同學(xué)提前與老師聯(lián)系，確定上課事宜。上課不能攜帶水、零食等進(jìn)入機(jī)房。進(jìn)入機(jī)房按照編排機(jī)號(hào)入座，不得隨意串座。
1、能夠體驗(yàn)多種數(shù)據(jù)分析技術(shù)；2、能夠掌握選用恰當(dāng)?shù)墓ぞ咛幚頂?shù)據(jù)；3、能夠掌握總結(jié)和歸納數(shù)據(jù)分析的方法和步驟；
生活中大數(shù)據(jù)時(shí)代的我們，前面我們學(xué)習(xí)了數(shù)據(jù)的采集與保護(hù)，那么我們獲取的數(shù)據(jù)可以直接拿過來用嗎？
以小組為單位，通過查找資料、學(xué)習(xí)和交流，填寫下表。
對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，發(fā)現(xiàn)和處理缺失值，異常數(shù)據(jù)、繪制直方圖，觀察數(shù)據(jù)分布的特征，求最大值、最小值、極差等描述性統(tǒng)計(jì)量。
小程序體驗(yàn)：數(shù)據(jù)預(yù)處理.py修改“數(shù)據(jù)預(yù)處理.py”代碼，對(duì)采集到的商品銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括發(fā)現(xiàn)和處理缺失值、處理異常數(shù)據(jù)、求最大值、最小值、極差、組距、繪制直方圖，觀察數(shù)據(jù)的分布特征，以小組為單位，通過學(xué)習(xí)、交流，探究(課本112-113頁內(nèi)容)
#異常值處理、畫散點(diǎn)圖（橫軸：價(jià)格，縱軸：評(píng)論數(shù)）找到異常值data2=data.Tprice=data2.values[2]cmt=data2.values[3]plt.xlabel('price') #顯示X坐標(biāo)標(biāo)簽plt.ylabel('paynum') #顯示Y坐標(biāo)標(biāo)簽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()#極差pricerg=pricemax-priceminpaynumrg=paynummax-paynummin
#極差pricerg=pricemax-priceminpaynumrg=paynummax-paynummin#組距pricedst=pricerg/13paynumdst=paynumrg/13
#繪制價(jià)格直方圖#npy.arrange(最小,最大,組距)pricesty=npy.arange(pricemin,pricemax+1,pricedst)plt.xlabel('price') #顯示X坐標(biāo)標(biāo)簽plt.ylabel('number') #顯示Y坐標(biāo)標(biāo)簽pyl.hist(da2[2],pricesty)pyl.shw()
要求：以小組為單位，通過網(wǎng)上查找資料、學(xué)習(xí)和交流。
小程序體驗(yàn)：運(yùn)行關(guān)聯(lián)分析.py”體驗(yàn)關(guān)聯(lián)分析。修改 關(guān)聯(lián)分析.py”代碼，對(duì)采集到的店鋪銷售訂單數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，尋找商品之間的關(guān)聯(lián)性，觀察關(guān)聯(lián)分析結(jié)果，以小組為單位，通過學(xué)習(xí)、交流，探究和實(shí)踐，
任務(wù)三：體驗(yàn)聚類分析 以小組為單位，通過學(xué)習(xí)和交流，填寫下表。
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()
任務(wù)三：體驗(yàn)聚類分析
體驗(yàn)小程序：修改 聚類分析.py”代碼，對(duì)采集到的商品銷售數(shù)據(jù)“data_sample.csv”進(jìn)行聚類分析，觀察數(shù)據(jù)分析結(jié)果，以小組為單位，通過學(xué)習(xí)、交流，探究和實(shí)踐。frm sklearn.cluster imprt KMeans#導(dǎo)入商品樣本數(shù)據(jù)fname="data_sample.csv"dataf=pda.read_csv(fname,encding="gbk")x=dataf.as_matrix()#聚類分析kms=KMeans(n_clusters=3)y=kms.fit_predict(x)print(y)
任務(wù)四：數(shù)據(jù)分類以小組為單位，通過查找資料、學(xué)習(xí)和交流，填寫下表。
任務(wù)四：數(shù)據(jù)分類以小組為單位，通過查找資料、學(xué)習(xí)和交流。
運(yùn)行數(shù)據(jù)分類.py”，體驗(yàn)數(shù)據(jù)分類。通過修改或優(yōu)化數(shù)據(jù)分類py”代碼，對(duì)特征值A(chǔ)為128.8,特征值B為158,特征值C為4.7的商品進(jìn)行分類，觀察該商品分類結(jié)果，以小組為單位，通過學(xué)習(xí)、交流，探究和實(shí)踐，
1、數(shù)據(jù)分析最基本的方法( )A.特征探索B.數(shù)據(jù)分類C.聚類分析D. 關(guān)聯(lián)分析
2、下列有關(guān)數(shù)據(jù)分析說法錯(cuò)誤的是（ ）A.特征探索的主要任務(wù)是發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性。B.關(guān)聯(lián)分析的主要任務(wù)是發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性c.聚類分析無需事先給出分類標(biāo)準(zhǔn)D.數(shù)據(jù)分類是數(shù)據(jù)分析處理中最基本的方法。

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3.3.1 計(jì)算機(jī)程序

版本： 粵教版 (2019)

年級(jí)： 必修1 數(shù)據(jù)與計(jì)算

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