數據預處理

專業知識目標

1.理解數據預處理的核心意義、必要性及完整流程（數據采集、清洗、集成、變換、規約）。

2.掌握數據集成（concat、merge、combine_first）、數據清洗（重復值、缺失值、異常值處理）、數據變換（定性變量編碼、連續數據離散化、標準化/歸一化）的核心方法及Python實現。

3.能夠運用預處理方法解決簡單的實際數據問題（如成績數據合并、泰坦尼克數據集清洗），為后續數據分析奠定基礎。

思政育人目標

1.培養嚴謹細致、求真務實的科學態度：通過數據清洗中缺失值、異常值、重復值的處理，引導學生認識數據真實性的重要性，樹立“數據無小事，嚴謹守底線”的職業理念。

2.強化責任擔當與數據倫理：結合泰坦尼克數據集、成績數據集的處理，引導學生重視數據隱私保護、數據誠信，拒絕篡改數據、偽造結果，樹立正確的數據價值觀。

3.激發精益求精的工匠精神：通過復雜數據合并、精準數據變換的實操訓練，培養學生耐心鉆研、反復打磨的實操素養，杜絕“差不多”思維。

4.培育團隊協作與問題解決能力：結合案例分析（多表成績合并），引導學生分工協作、互幫互助，培養主動思考、協同解決實際問題的能力，契合大數據行業崗位需求。

5.厚植科技報國、服務社會的家國情懷：結合大數據技術在各行各業的應用（如醫療數據預處理助力慢性病研究、教育數據預處理優化教學管理），引導學生認識專業價值，立志用大數據技術服務國家發展、改善民生。

能力培養目標

1.提升數據處理與實操能力：能夠熟練使用Pandas、Scikit-learn庫實現數據預處理各環節的操作。

2.培養邏輯思維與分析能力：能夠準確判斷數據問題（如缺失、異常），并選擇合適的預處理方法解決問題。

3.增強創新思維與應用能力：能夠將數據預處理方法與實際場景結合，靈活處理不同類型的數據集。

教學重點

1.數據預處理的核心流程及各環節的作用。

2.數據集成、數據清洗、數據變換的關鍵方法及Python實現。

3.實際數據集的預處理實操（案例應用）。

教學難點

1.不同數據問題（如缺失值、異常值）的判斷標準及最優處理方法選擇。

2.concat與merge函數的區別、標準化與歸一化的適用場景辨析。

3.思政元素與專業知識的深度融合，避免“思政脫節”“生硬植入”。