数据预处理

专业知识目标

1.理解数据预处理的核心意义、必要性及完整流程（数据采集、清洗、集成、变换、规约）。

2.掌握数据集成（concat、merge、combine_first）、数据清洗（重复值、缺失值、异常值处理）、数据变换（定性变量编码、连续数据离散化、标准化/归一化）的核心方法及Python实现。

3.能够运用预处理方法解决简单的实际数据问题（如成绩数据合并、泰坦尼克数据集清洗），为后续数据分析奠定基础。

思政育人目标

1.培养严谨细致、求真务实的科学态度：通过数据清洗中缺失值、异常值、重复值的处理，引导学生认识数据真实性的重要性，树立“数据无小事，严谨守底线”的职业理念。

2.强化责任担当与数据伦理：结合泰坦尼克数据集、成绩数据集的处理，引导学生重视数据隐私保护、数据诚信，拒绝篡改数据、伪造结果，树立正确的数据价值观。

3.激发精益求精的工匠精神：通过复杂数据合并、精准数据变换的实操训练，培养学生耐心钻研、反复打磨的实操素养，杜绝“差不多”思维。

4.培育团队协作与问题解决能力：结合案例分析（多表成绩合并），引导学生分工协作、互帮互助，培养主动思考、协同解决实际问题的能力，契合大数据行业岗位需求。

5.厚植科技报国、服务社会的家国情怀：结合大数据技术在各行各业的应用（如医疗数据预处理助力慢性病研究、教育数据预处理优化教学管理），引导学生认识专业价值，立志用大数据技术服务国家发展、改善民生。

能力培养目标

1.提升数据处理与实操能力：能够熟练使用Pandas、Scikit-learn库实现数据预处理各环节的操作。

2.培养逻辑思维与分析能力：能够准确判断数据问题（如缺失、异常），并选择合适的预处理方法解决问题。

3.增强创新思维与应用能力：能够将数据预处理方法与实际场景结合，灵活处理不同类型的数据集。

教学重点

1.数据预处理的核心流程及各环节的作用。

2.数据集成、数据清洗、数据变换的关键方法及Python实现。

3.实际数据集的预处理实操（案例应用）。

教学难点

1.不同数据问题（如缺失值、异常值）的判断标准及最优处理方法选择。

2.concat与merge函数的区别、标准化与归一化的适用场景辨析。

3.思政元素与专业知识的深度融合，避免“思政脱节”“生硬植入”。