京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
地理教学中使用WPS表格分析趋势数据 学地理的“三关三步”
在地理课的教学中适当的引入信息化方式,不仅仅可以从本质上帮助学生理解地理信息数据中所蕴含的内容,还有助于培养学生处理复杂数据的能力。
高中地理中的数据很多都是跟趋势有关的,如自然地理中的温度、气压、海拔等系列相关数据和人文地理中人口变化等内容都涉及到两个或者多个相关量的变化情况。WPS表格具有强大的图表功能,不仅能以多种形式从各方面将数据予以展示,还具有一定的分析功能,为具有变化趋势的相关数据添加趋势线并做出评价。
现以上述内容为例,将高中地理课堂中的实例予以展示。
1.气温-海拔变化趋势教学
一般来说,气温随海拔升高而降低,一般来说是海拔每升高1km,气温平均下降6℃左右。向学生提供某海滨城市的气温随海拔变化数据表,并使用WPS表格图表功能研究气温随海拔的变化规律。
在WPS表格中选择数据区域,打开图表向导,选择图表类型。一般来说,趋势数据都选择XY散点图为宜,并选择平滑曲线。原因在于这只是不完整的数据样本,平滑曲线更容易让学生理解采样数据所承载趋势的程度。有了图,引导学生认识此变化趋势便有了依据,不仅可以立刻看出此变化趋势,还可以使用适当的模型来描述。
图1是生成的气温随海拔变化图。
气温与海拔大致呈现线性相关。这幅图的虽然很好的反映出了气温变化趋势,但是缺乏量化的函数无法充分利用此趋势,需要建立具体的公式来描述,这就要使用趋势线的功能。
在已经形成的曲线上单击右键,选择添加趋势线,因为大体已经可以判断是线性,在类型标签中选择线性,并在选项中勾选显示公式和显示R平方值,此时立刻生成一条线性趋势线,还给出了数值化的一次函数。

y=-5.9684x+21.054
利用WPS表格的扩展功能,可以使这个函数和图表传递出更多表格中隐藏的信息(图2):直线斜率为负,表明温度随海拔增高而降低,并且每降低1km,气温下降的幅度约为6℃。若x为零,y=21.054,即当地海平面处气温约为21℃左右。使用趋势预测向前推或者倒推一些单位便得到图3。
R2(方差)的值为0.9984,这说明拟合程度已经相当高了,表明此公式来描述当地温度随海拔高度变化趋势十分合适。
2.人口变化趋势教学
前一个例子的数据变化趋势中蕴含了一些可以推导的地理概念,但是像人口趋势类似的数据本身不具有更多的可推导性,只能作为一种特殊的模型利用数学工具来预测,趋势线同样可以发挥作用。
表2是收集1978年改革开放以来我国的年度人口数据,以此建立适合的数学模型描述它们的变化,并对未来几年的人口做出预测。
同样采用X、Y散点图中的平滑曲线生成图表。通过图表可以看出,人口增长的趋势总体趋于缓和,所以使用线性模型来描述就不合理了,尝试使用多项式来拟合数据。为曲线添加趋势线,在类型中选择多项式首先选择使用2次多项式来拟合,R2值为0.9983,方差已经让人满意了,我们再采用3次多项式来试试看,方差值达到了0.9994,若采用四次多项式方差值可以达到0.9999,几乎可以认为是完全拟合。
最后我们根据得到的模型函数预测2010年的人口总数为13.45亿左右。
对数据进行信息化处理,引导学生利用数据处理软件来挖掘数据背后蕴藏的信息,这样在教学过程中学生面对的就不仅仅是枯燥的数字表格,而是能挖掘其内涵并具有一定探索性的科学学习方式。不仅丰富了地理教学的方式方法,提升了课堂效率,对引导学生数据建模思想的形成也具有积极作用。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧,他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历 ...
2026-05-15在数字化时代,企业的每一次业务优化、每一项技术迭代,都需要回答一个核心问题:这个动作到底能带来多少价值?是提升了用户转化 ...
2026-05-15在数据仓库建设中,事实表与维度表是两大核心组件,二者相互关联、缺一不可,共同构成数据仓库的基础架构。事实表聚焦“发生了什 ...
2026-05-15 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-05-15【核心关键词】互联网、机会、运营、关键词、账户、数字化、后台、客户、成本、网络、数据分析、底层逻辑、市场推广、数据反馈 ...
2026-05-14在Python数据分析中,Pandas作为核心工具库,凭借简洁高效的数据处理能力,成为数据分析从业者的必备技能。其中,基于两列(或多 ...
2026-05-14 很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会 ...
2026-05-14在零售行业存量竞争日趋激烈的当下,客户流失已成为侵蚀企业利润的“隐形杀手”——据行业数据显示,零售企业平均客户流失率高达 ...
2026-05-13当流量红利消退、用户需求日趋多元,“凭经验决策、广撒网投放”的传统营销模式早已难以为继。大数据的崛起,为企业营销提供了全 ...
2026-05-13 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-05-13在手游行业存量竞争日趋激烈、流量成本持续高企的当下,“拉新”早已不是行业核心痛点,“留存”尤其是“付费留存”,成为决定手 ...
2026-05-12 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-05-12用户调研是企业洞察客户需求、优化产品服务、制定运营策略的核心前提,而调研数据的可靠性,直接决定了决策的科学性与有效性。在 ...
2026-05-11在市场竞争日趋激烈、流量成本持续攀升的今天,企业的核心竞争力已从“获取流量”转向“挖掘客户价值”。客户作为企业最宝贵的资 ...
2026-05-11 很多数据分析师精通Excel单元格操作,熟练应用多种公式,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质 ...
2026-05-11在互联网运营、产品优化、用户增长等领域,次日留存率是衡量产品价值、用户粘性与运营效果的核心指标,更是判断新用户是否认可产 ...
2026-05-09相关性分析是数据分析领域中用于探究两个或多个变量之间关联强度与方向的核心方法,广泛应用于科研探索、商业决策、医疗研究、社 ...
2026-05-09 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-05-09在数据驱动运营的时代,指标是连接业务目标与实际行动的核心桥梁,是企业解读业务现状、发现问题、预判趋势的“量化标尺”。一套 ...
2026-05-08在存量竞争日趋激烈的商业时代,“以客户为中心”早已从口号落地为企业运营的核心逻辑。而客户画像作为打通“了解客户”与“服务 ...
2026-05-08