数据探索性分析

知识目标：掌握数据探索性分析的定义、目的和核心流程，理解描述性统计分析的核心指标（均值、中位数、众数、标准差）；

能力目标：能使用Pandas实现数据的描述性统计分析，能根据统计结果初步判断数据特征；

思政目标：培养逻辑思维、严谨务实的职业素养，树立“客观公正、实事求是”的数据分析理念，增强责任意识，杜绝虚假分析结果。

教学重点：数据探索性分析的核心流程，描述性统计分析的核心指标，使用Pandas实现描述性统计；

教学难点：理解各描述性统计指标的内涵及应用场景，能根据统计结果客观分析数据特征，培养逻辑思维能力。

以“客观公正、严谨务实、逻辑清晰”为主线，结合数据探索性分析的专业性和客观性，融入思政元素：

1.导入环节：通过“虚假数据分析导致决策失误”的案例，强调“实事求是”的重要性；

2.核心讲解环节：讲解统计指标和分析流程时，渗透逻辑思维和严谨性要求；

3.实践操作环节：要求学生客观分析统计结果，杜绝主观臆断，培养责任意识；

4.总结环节：引导学生认识到，数据分析的核心是“客观公正”，每一个分析结果都要基于数据事实，体现职业道德。