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天津市級課程思政優秀案例-Python數據分析與應用 - 奧運獎牌數據分析

2025-05-21 09:31:16
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一、引言

在當今信息化社會,數據分析已成為各行各業不可或缺的一部分。作為Python編程語言中的兩大強大數據分析與可視化工具,Pandas和Plotly在數據處理與圖表制作方面展現出了非凡的能力。本案例以奧運會數據分析為載體,旨在通過實際操作,使學生掌握Pandas與Plotly的核心功能,并在此過程中自然融入課程思政元素,培養學生的愛國情懷與科學精神。

二、案例背景

當前正值巴黎奧運會期間,各國運動健兒正奮力拼搏,力爭在奧運賽場上展現本國風采,我國奧運健兒亦正全力以赴,為國爭光。借此契機,深入分析奧運會數據,不僅有助于學生回顧并理解過往已學過的知識,更能通過對數據的挖掘與分析,使學生深刻理解我國奧運發展史及背后的體育策略與趨勢。將抽象的數據與具體的應用場景相結合,可以幫助學生更好地掌握數據分析的方法和工具,提升他們的實際操作能力。例如,我們可以利用Python中的Pandas庫進行數據的清洗、處理和分析,再借助Plotly等工具進行數據的可視化展示,使學生在實踐中親身體驗到數據分析的魅力和價值,從而進一步激發他們的學習興趣和動力。

本案例選取了1896年至2022年的奧運會數據作為分析對象,數據來源可靠,內容豐富,涵蓋了多個國家和多項運動項目的獎牌分布情況。通過使用Pandas進行數據清洗、篩選和聚合等操作,以及利用Plotly進行可視化展示,學生可以全面了解奧運會數據的特點和分析方法。

三、Pandas與Plotly簡介

1.Pandas

Pandas是一個開源的Python數據分析庫,提供了大量便捷的數據結構和數據分析工具。它主要依賴于NumPy庫進行數組運算,并提供了DataFrame這一核心數據結構,使得數據處理變得更為簡單高效。Pandas支持數據的讀取、篩選、排序、分組、聚合等多種操作,是Python數據分析領域不可或缺的一部分。

2.Plotly

Plotly是一個用于創建交互式圖表和數據可視化的Python庫。它支持多種圖表類型,如折線圖、散點圖、柱狀圖、餅圖等,并提供了豐富的樣式和布局選項。Plotly生成的圖表具有交互性,用戶可以通過鼠標懸停、點擊等方式與圖表進行互動,從而更深入地了解數據背后的信息。

四、案例實施步驟

1.數據準備

首先,學生需要從提供的“1896-2022 olympic.xlsx”文件中讀取數據。使用Pandas的read_excel函數可以輕松完成這一任務。讀取數據后,學生應使用head、info等方法查看數據結構,了解數據的整體情況。

2.數據清洗

在數據清洗階段,學生需要處理缺失值、轉換數據類型,并根據需要進行數據篩選。例如,可以將“-”替換為“0”,將字符串類型的金牌數轉換為整數類型,并篩選出中國歷年奧運會的數據。

3.數據分析

在數據分析階段,學生可以使用Pandas提供的聚合函數對數據進行深入分析。例如,可以計算中國歷年奧運會的金牌總數、銀牌總數和銅牌總數,并分析其變化趨勢。

4.數據可視化

最后,在數據可視化階段,學生需要使用Plotly繪制交互式圖表,展示中國歷年奧運會金牌數量的變化趨勢。通過調整圖表的樣式和布局選項,學生可以制作出既美觀又富有洞察力的圖表。

五、課程思政融入

在本案例的實施過程中,我們注重將課程思政元素自然融入其中。以奧運精神為橋梁,我們激發學生的民族自豪感和愛國情懷。通過分析中國在奧運會上的表現,我們引導學生思考體育強國建設的重要性以及運動員培養機制的完善性。同時,我們也強調數據分析在當代社會中的重要價值和應用前景,培養學生的科學精神和實踐能力。

六、案例特色與優勢

本案例具有以下顯著特色與優勢:

1.實操性強:通過真實的奧運會數據分析流程,學生可以直接動手進行數據分析與可視化操作,掌握Pandas與Plotly的核心技能。

2.知識點全面:案例覆蓋了從數據讀取、清洗、分析到可視化的完整流程,幫助學生系統理解數據分析的全過程。

3.思政元素自然融入:以奧運精神為紐帶,將愛國情懷與科學精神的培養融入案例教學中,實現知識傳授與價值引領的雙重目標。

4.啟發式教學:引導學生深入思考數據分析背后的意義和價值,促進批判性思維與創新能力的發展。

5.互動性強:利用Plotly生成的交互式圖表增強課堂互動性,提升學生的學習興趣和參與度。

6.時效性強:緊跟奧運會熱點事件進行案例分析,使教學內容具有鮮明的時代感和現實意義。

七、結論與展望

通過本案例的學習與實踐,學生不僅掌握了Pandas與Plotly在數據分析與可視化方面的核心技能,還深刻體會到了奧運精神的內涵與價值。同時,他們也學會了如何將所學知識應用于實際問題的解決中,提升了自身的綜合素養和實踐能力。

展望未來,我們希望學生能夠繼續深入探索數據分析與可視化的更多可能性,并將所學知識應用于更廣泛的領域。同時,我們也期待能夠將更多的課程思政元素融入教學實踐中,培養更多具有愛國情懷和科學精神的高素質人才。

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