数据预处理技术

知识目标：掌握数据预处理的意义和核心流程，理解数据清洗的常见问题及处理方法；

能力目标：能使用Excel对简单数据进行清洗（处理缺失值、重复值），能识别数据中的异常值；

思政目标：培养严谨务实、精益求精的职业素养，树立“数据质量是分析的基石”的理念，增强责任意识和细节意识。

教学重点：数据预处理的核心流程，数据清洗的常见问题及处理方法；

教学难点：根据数据特点选择合适的缺失值、异常值处理方法，理解“数据预处理的严谨性直接影响分析结果”的内涵。

以“严谨务实、精益求精”为主线，结合数据预处理的专业性和规范性，融入思政元素：

1.导入环节：通过“错误数据导致决策失误”的案例，强调责任意识；

2.核心讲解环节：讲解数据清洗方法时，渗透“细节决定成败”的理念，要求学生认真对待每一条数据；

3.实践操作环节：强调操作规范，培养严谨的操作习惯，杜绝敷衍了事；

4.总结环节：引导学生认识到，数据预处理的严谨性不仅是专业要求，更是职业道德的体现。