Povzetek lekcije "Grafi grafikona. Vizualni prikaz razmerja količin (7. razred)
Datum: 17.02.2010
Ocena: 7
tema: .
Namen lekcije: Naučite se delati s preglednicami, graditi grafe in diagrame na podlagi podatkov v tabelah ter opravljati praktično delo.
Cilji lekcije:
1. Izobraževalni: oblikovanje informacijske kulture dijakov, discipline, vztrajnosti, delovne kulture, pozitivne motivacije izobraževalnega procesa.
2.Izobraževalni: razvoj osnovnih miselnih funkcij, splošne vzgojne spretnosti algoritemskega mišljenja. Razvoj veščin dela s preglednicami, uporaba pridobljenega znanja v praksi.
3. Izobraževalni: Izboljšajte znanje pri delu s preglednicami, sestavljanju grafov in grafikonov za vizualno ideje o razmerju med količinami, uporabo pridobljenega znanja v praksi.
oprema: Učbenik L. Bosova "Informatika", računalnik
Vrsta lekcije: kombinirano
Med poukom
JAZ. Org trenutek.
Pozdravljeni fantje, sedite. Moje ime je Tatyana Sergeevna in danes vas bom naučil lekcijo. Tema naše današnje lekcije " Grafi grafikonov. Vizualni prikaz razmerja količin". Namen naše lekcije je naučiti se delati s preglednicami, graditi grafe in diagrame glede na podatke v tabelah ter opravljati praktično delo.
II Preverjanje domače naloge
1 . Zakaj potrebujemo grafikone?
2. Zakaj so grafikoni potrebni?
3. Kaj vam omogoča sledenje grafu?
III. Učenje nove snovi
Vizualni prikaz razmerja količin
Zdaj pa delajmo s stolpcem "Oblaki". Kakšna oblačnost je maja prevladovala, je po dostopnih podatkih zelo težko reči. Situacija je poenostavljena, če se na podlagi razpoložljivih informacij sestavi dodatna tabela, v kateri je prikazano število dni z enako oblačnostjo:
Oblačnost v maju 2006
Diagrami zagotavljajo vizualni prikaz razmerja določenih količin. Če se primerjane vrednosti seštejejo do 100%, nato uporabite tortni grafikoni.
Diagram (slika 2.14) ne prikazuje števila dni z določeno oblačnostjo, prikazuje pa, kolikšen odstotek skupnega števila dni pade na dneve z določeno oblačnostjo.
Oblačnost v maju 2006
Dnevi z določeno oblačnostjo ustrezajo svojemu sektorju kroga. Območje tega sektorja se nanaša na površino celotnega kroga, saj se število dni z določeno oblačnostjo nanaša na skupno število dni v maju. Zato, če ne daste nobenega
številčni podatki, bo še vedno dal približno predstavo o razmerju med obravnavanimi vrednostmi, v našem primeru - dnevi z različnimi oblaki.
Veliko število sektorjev otežuje zaznavanje informacij na tortnem grafikonu. Zato tortni grafikon na splošno ni uporaben za več kot pet do šest vrednosti podatkov. V našem primeru je to težavo mogoče premagati z zmanjšanjem števila gradacij oblaka: 0-30%, 40-60%, 70-80%, 90-100% (riž. 2.15).
En pogled na diagram na sl. 2.15 zadostuje za sklep, da so v maju prevladovali oblačni dnevi, jasnih dni pa je bilo zelo malo. Za boljšo vidljivost smo morali žrtvovati natančnost. Da bi zagotovili tako jasnost kot točnost informacij, je v mnogih primerih to mogoče palični grafikoni (sl. 2.16).
Stolpni grafikoni so sestavljeni iz vzporednih pravokotnikov (palic) enake širine. Vsaka vrstica prikazuje eno vrsto kvalitativnih podatkov (na primer eno vrsto oblačnosti) in je vezana na neko referenčno točko na vodoravni osi – os kategorije. V našem primeru so sidrne točke na osi kategorij fiksne vrednosti oblaka. Višina palic je sorazmerna z vrednostmi primerjanih vrednosti (na primer s številom dni določene oblačnosti). Ustrezne vrednosti so narisane na navpični osi vrednosti. Niti vrednostna os niti stolpci ne smejo imeti prelomov: grafikon se uporablja za boljšo primerjavo, prisotnost preloma pa uniči sam namen predstavitve rezultatov v obliki grafikona.
Glede na diagram na sl. 2.16, ne morete samo primerjati števila dni z določeno oblačnostjo, ampak tudi natančno navedite, koliko dni kakšne oblačnosti je bilo v obravnavanem obdobju.
Cvetni list je poseben, ima svojo os za vsako točko podatkovne serije. Osi izvirajo iz središča grafikona.
Naj povzamemo:
1. S pomočjo grafov in diagramov (torta, vrstica in radar) smo lahko vizualizirali veliko količino istovrstnih tabelarnih informacij.
2. Grafi so nam omogočili sledenje procesom sprememb temperature, vlažnosti in tlaka. Grafikoni - primerjajte število dni z določeno oblačnostjo in zgradite vrtnico vetrov.
3. Da bi bile informacije, predstavljene v eni tabeli, jasnejše, smo uporabili tri grafe in tri diagrame.
4. Zaradi jasnosti smo morali v nekaterih primerih žrtvovati točnost informacij. Tako je izbira te ali one vrste informacijskega modela odvisna od namena, za katerega ta model ustvarjamo.
IV .Praktični del.
Naloga 9. Ustvarite grafikone in grafe
Naloga 1. Krvne skupine
Narišite tortni grafikon porazdelitve ljudi po krvni skupini, če je ljudi s krvno skupino 0 (1) na svetu približno 46 %, s krvno skupino A (P) približno 34 %, skupino B (W) približno 17 % in ljudi z najredkejšo skupino AB (IV) je le 3%.
1. Na podlagi razpoložljivih podatkov ustvarite naslednjo tabelo v programu Micro soft Excel:
2.Izberite tabelo in kliknite gumb Čarovnik za grafikone orodne vrstice Standardno.
3. V prvem oknu čarovnika izberite vrsto (okrožnica) in razgled (3D različica tortnega grafikona). Z uporabo gumba Ogled rezultata poglej, kako bo izgledal diagram. Nato kliknite na gumb Nadalje.
4. Drugo okno prikazuje označen obseg celic. Kliknite na gumb Nadalje.
5. Na zavihkih tretjega okna čarovnika nastavite dodatne parametre grafikona:
Nastavite naslov Porazdelitev ljudi po krvni skupini;
T postavite legendo (legendo) na dno diagrama;
V zavihku Podatkovni podpisi izberite Deliti;
6. V četrtem oknu? Čarovniki označujejo položaj grafikona: ime novega ali trenutnega lista. Določite lokacijo diagrama na obstoječem listu in kliknite na gumb Pripravljen.
7. Rezultat dela shranite v svojo mapo v datoteko z imenom Krvne skupine.
Naloga 2. Zaloge lesa
Znano je, da je območje Ruske federacije, pokrito z gumijasto vegetacijo, 7187 tisoč na: -m 2. Skupna zaloga lesa v naših gozdovih znaša 74,3 milijarde kubičnih metrov. Tabela prikazuje podatke o območjih, ki jih zasedajo glavne gozdovne vrste v Rusiji, in njihove lesne rezerve.
Na podlagi razpoložljivih podatkov je treba s tortnimi grafikoni predstaviti delež drevesnih vrst glede na zasedeno površino in lesno zalogo.
1. Iz razpoložljivih podatkov ustvarite naslednjo tabelo v programu Micro soft Excel:
2. Izračunajte manjkajoče vrednosti s formulami: B8 = B9-B3-B4-B5-B6-B7, C8 = C9-C3-C4-C5-C6-C7.
3. Ustvarite tortni grafikon "Delež drevesnih vrst v skupni gozdni površini v Rusiji." Za to:
1) izberite obseg celic A2: B8;
2) na novem listu ustvarite tortni grafikon z želenimi dodatnimi parametri.
4. Ustvarite tortni grafikon "Delež drevesnih vrst v skupnih ruskih rezervah lesa". Za to:
3) premikanje pranja, medtem ko držite tipko (Ctrl), izberite nesosednje obsege celic A2: A8 in C2: C8;
4) ustvarite tortni grafikon z zahtevanimi dodatnimi parametri.
5. Rezultat dela shranite v svojo mapo v datoteko z imenom Naš gozd.
Naloga 3. Podnebje
1. Na podlagi informacij v § 2.9 vašega učbenika sestavite grafikone v Microsoft Excelu:
1) izrezana krožna "Oblaki v maju 2006";
2) volumetrična krožnica "Oblaki v maju 2006";
3) običajni histogram "Oblaki v maju 2006";
4) cvetni list "Vrtnica vetrov maja 2006".
2. Rezultat dela shranite v svojo mapo v datoteko z imenom Podnebje.
V ... Povzetek lekcije
1. Kaj lahko naredimo z grafi in grafikoni?
2. Kaj vam grafikoni omogočajo sledenje?
3. Kaj določa izbiro določene vrste informacijskega modela?
VI. Domača naloga
§ 2.9 str. 86-89.
VII .Org Moment
S tem je naša lekcija zaključena, nasvidenje.
Tudi za človeka se izkaže, da je težko.
Recimo, da se pripravljate na šolsko geografsko konferenco, kjer imate nalogo naslikati podnebni portret meseca maja. Ves mesec ste zbirali podatke o temperaturi zraka, tlaku, vlažnosti, oblačnosti, smeri in hitrosti vetra. Ustrezne podatke ste vnesli v pripravljeno tabelo in dobili ste tole:
Vreme v maju 2006
| datum | Temperatura, °C | Vlažnost, % | Tlak, mm | veter | |||
| Smer | Stopnja | Hitrost, m / s |
|||||
| 1 | + 16 | 25 | 759 | S-V | 130 | 3 | To je jasno |
| 2 | + 19 | 30 | 759 | S-3 | 320 | 2 | To je jasno |
| 3 | +20 | 30 | 759 | C-B | 30 | 2 | To je jasno |
| 4 | +22 | 26 | 759 | Z | 350 | 2 | 20-30% |
| 5 | +21 | 28 | 760 | C-B | 50 | 1 | 90% |
| 6 | +22 | 35 | 759 | V | 90 | 2 | 70-80% |
| 7 | + 19 | 52 | 753 | C-B | 30 | 4 | 60% |
| 8 | + 12 | 66 | 750 | Z | 340 | 3 | 90% |
| 9 | + 14 | 58 | 747 | C-B | 40 | 2 | Trdno |
| 10 | + 13 | 88 | 743 | V | 90 | 1 | Trdno |
| 11 | + 13 | 71 | 741 | V | 80 | 1 | 90% |
| 12 | + 10 | 81 | 745 | S-3 | 310 | 2 | Trdno |
| 13 | + 17 | 48 | 747 | Umirjen | - | 0 | 70-80% |
| 14 | +23 | 40 | 743 | U-3 | 230 | 1 | 50% |
| 15 | + 16 | 59 | 743 | 3 | 290 | 2 | 90% |
| 16 | + 13 | 38 | 746 | S-3 | 310 | 3 | 70-80% |
| 17 | + 13 | 41 | 749 | Umirjen | - | 0 | Trdno |
| 18 | + 15 | 41 | 750 | Z | 20 | 2 | 70-80% |
| 19 | + 17 | 36 | 745 | YU | 180 | 2 | 40% |
| 20 | + 14 | 88 | 738 | U-3 | 240 | 2 | 90% |
| 21 | +21 | 52 | 739 | S-V | 140 | 2 | Trdno |
| 22 | + 15 | 72 | 740 | U-3 | 240 | 5 | Trdno |
| 23 | +21 | 49 | 745 | U-3 | 240 | 3 | 70-80% |
| 24 | +22 | 53 | 744 | 3 | 280 | 2 | 50% |
| 25 | + 17 | 48 | 744 | U-3 | 220 | 2 | 90% |
| 26 | + 18 | 52 | 744 | Umirjen | - | 0 | 90% |
| 27 | + 11 | 93 | 738 | YU | 160 | 2 | 90% |
| 28 | + 13 | 62 | 741 | 3 | 270 | 3 | 90% |
| 29 | + 16 | 59 | 735 | S-V | 140 | 1 | Trdno |
| 30 | + 11 | 87 | 736 | Umirjen | - | 0 | Trdno |
| 31 | + 17 | 51 | 744 | S-V | 130 | 3 | Trdno |
Seveda lahko to tabelo ponovno narišete na velikem listu Whatman papirja in pokažete ta impresiven rezultat sošolcem. Toda ali bodo lahko te informacije zaznali, jih obdelali in sešteli predstavo o vremenu v maju? Verjetno ne.
Zbrali ste veliko informacij, so točne, popolne in zanesljive, vendar v obliki tabele ne bodo zanimive za poslušalce, saj sploh niso jasne. Da bi bili podatki v tabeli bolj vizualni in lažje zaznavni (vizualizirajte informacije), lahko uporabite grafe in grafikoni.
Vizualni prikaz procesov spreminjanja količin
Graf prikazuje dve koordinatni osi pod pravim kotom druga na drugo. Te osi so lestvice, na katerih so izrisane reprezentabilne vrednosti. Ena količina je odvisna od druge - neodvisne. Neodvisna količina je običajno izrisana na vodoravni osi (os X ali abscisa), odvisna količina pa na navpični (os Y ali ordinata). Ko se spremeni neodvisna spremenljivka, se spremeni odvisna spremenljivka. Na primer, temperatura zraka (odvisna spremenljivka) se lahko sčasoma spreminja (neodvisna spremenljivka). Tako graf prikazuje, kaj se zgodi z Y, ko se spremeni X. V grafu so vrednosti prikazane kot krivulje, pike ali oboje hkrati.
Graf vam omogoča spremljanje dinamike sprememb podatkov. Na primer, glede na podatke iz 2. stolpca lahko sestavite graf temperaturnih sprememb v zadevnem mesecu. Po urniku lahko takoj nastavite najtoplejši dan v mesecu, najhladnejši dan v mesecu, hitro izračunate število dni, ko je temperatura zraka presegla dvajset stopinj ali je bila okoli +15 ° C. Označite lahko tudi obdobja, ko je bila temperatura zraka precej stabilna ali, nasprotno, doživela znatna nihanja (slika 2.11).
Podobno zagotavljajo grafi sprememb zračne vlažnosti in atmosferskega tlaka, zgrajeni na podlagi 3. in 4. stolpca tabele (sl. 2.12, 2.13).
Vizualni prikaz razmerja količin
Zdaj pa delajmo s stolpcem "Oblaki". Kakšna oblačnost je maja prevladovala, je po dostopnih podatkih zelo težko reči. Situacija je poenostavljena, če se na podlagi razpoložljivih informacij sestavi dodatna tabela, v kateri je prikazano število dni z enako oblačnostjo:
Oblačnost v maju 2006
Diagrami zagotavljajo vizualni prikaz razmerja določenih količin. Če seštevek vrednosti, ki jih je treba primerjati, doseže 100 %, se uporabljajo tortni grafikoni.
Diagram (slika 2.14) ne prikazuje števila dni z določeno oblačnostjo, prikazuje pa, kolikšen odstotek skupnega števila dni pade na dneve z določeno oblačnostjo.
Dnevi z določeno oblačnostjo ustrezajo svojemu sektorju kroga. Območje tega sektorja se nanaša na površino celotnega kroga, saj se število dni z določeno oblačnostjo nanaša na skupno število dni v maju. Če torej na tortnem grafikonu sploh ni številčnih podatkov, bo še vedno dal približno predstavo o razmerju med obravnavanimi vrednostmi, v našem primeru - dnevi z različno oblačnostjo.
Veliko število sektorjev otežuje zaznavanje informacij na tortnem grafikonu. Zato tortni grafikon na splošno ni uporaben za več kot pet do šest vrednosti podatkov. V našem primeru je to težavo mogoče premagati z zmanjšanjem števila gradacij oblakov: 0-30%, 40-60%, 70-80%, 90-100% (slika 2.15). 
En pogled na diagram na sl. 2.15 zadostuje za sklep, da so v maju prevladovali oblačni dnevi, jasnih dni pa je bilo zelo malo. Za boljšo vidljivost smo morali žrtvovati natančnost. Stolpčasti grafikoni (slika 2.16) lahko v mnogih primerih zagotovijo tako jasnost kot točnost informacij.
Stolpni grafikoni so sestavljeni iz vzporednih pravokotnikov (palic) enake širine. Vsaka vrstica prikazuje eno vrsto kvalitativnih podatkov (na primer eno vrsto oblačnosti) in je vezana na neko referenčno točko na vodoravni osi – os kategorije. V našem primeru so sidrne točke na osi kategorij fiksne vrednosti oblaka. Višina palic je sorazmerna z vrednostmi primerjanih vrednosti (na primer s številom dni določene oblačnosti). Ustrezne vrednosti so narisane na navpični osi vrednosti. Niti vrednostna os niti stolpci ne smejo imeti prelomov: grafikon se uporablja za boljšo primerjavo, prisotnost preloma pa uniči sam namen predstavitve rezultatov v obliki grafikona.
Glede na diagram na sl. 2.16, ne morete samo primerjati števila dni z določeno oblačnostjo, ampak tudi natančno navedite, koliko dni kakšne oblačnosti je bilo v obravnavanem obdobju.
Cvetni list je poseben, ima svojo os za vsako točko podatkovne serije. Osi izvirajo iz središča grafikona.
Naj povzamemo:
1. S pomočjo grafov in diagramov (krožnih, paličnih in radialnih) smo lahko vizualizirali veliko količino istovrstnih tabelarnih informacij.
2. grafikoni nam je omogočilo sledenje procesom sprememb temperature, vlažnosti in tlaka. Grafikoni - primerjajte število dni z določeno oblačnostjo in zgradite vrtnico vetrov.
3. Da bi bile informacije, predstavljene v eni tabeli, jasnejše, smo uporabili tri grafe in tri diagrame.
4. Zaradi jasnosti smo morali v nekaterih primerih žrtvovati točnost informacij. Tako je izbira te ali one vrste informacijskega modela odvisna od namena, za katerega ta model ustvarjamo.
Vizualizacija podatkov v več vrsticah
Recimo, da vas je razrednik prosil, da pripravite grafikon napredka za starševski sestanek na podlagi informacij v naslednji tabeli:
Za razliko od prejšnjih primerov, tukaj imamo opravka s podatki v več vrsticah: 1. vrstica - ocene Bautina Dime, 2. vrstica - ocene Miše Golubeva, 3. vrstica - ocene Ivana Kulikova, 4. vrstica - ocene Radugine Alle. Tukaj bomo morali večkrat (na več točkah) primerjati več vrednosti.
V tem primeru tortnega grafikona načeloma ni mogoče uporabiti.
Palični grafikon lahko sestavite tako, da naenkrat predstavite podatke o vseh učencih – sl. 2.18. 
V tem primeru so sidrne točke imena študentov. Na vsaki referenčni točki je zgrajena skupina štirih stolpcev - glede na število predmetov. Primerjavo tukaj lahko izvedemo tako med pravokotniki, ki pripadajo isti skupini (primerjamo uspešnost enega učenca pri vseh predmetih), kot med skupinami (primerjamo uspešnost učencev med seboj).
Da bi vizualno primerjali vsote več količin na več točkah in hkrati prikazali prispevek vsake količine k skupni vrednosti, se uporabljajo tierski grafikoni.
Idejo večstopenjskega grafikona lahko razumete tako, da miselno preoblikujete palični grafikon. Predstavljajte si, da palice v vsaki skupini niso ena poleg druge, ampak ena nad drugo. Zdaj bo na vsaki sidrni točki namesto skupine stolpcev en večstopenjski stolpec. Njegova višina bo določena z vsoto višin vseh komponent (slika 2.19).
Za vizualizacijo večvrstičnih podatkov lahko uporabite tudi območne grafikone ali območne grafikone (slika 2.20).
Območni diagram je podoben rezini zemeljske skorje. »Mountain« ustreza uspešnejšemu učencu, »hollow« pa manj uspešnemu učencu. To je zložen grafikon. Navpična rezina na vrtilnih točkah vam omogoča, da predstavite prispevek posamezne serije podatkov (v našem primeru ocene za vsak predmet) k skupni vrednosti (skupni rezultat posameznega študenta). "Debelina plasti" vam omogoča, da ocenite celotno uspešnost predmeta.
Na kratko o glavnem
Izbira te ali drugačne vrste informacijskega modela je odvisna od namena, za katerega ta model ustvarjamo.
Diagram je grafični prikaz, ki vizualno prikazuje razmerje med poljubnimi količinami ali več vrednostmi iste količine, spremembo njihovih vrednosti. Uporablja se veliko različnih vrst grafikonov.
Graf je črta, ki vizualno prikazuje naravo odvisnosti ene količine (na primer poti) od druge (na primer časa). Graf vam omogoča spremljanje dinamike sprememb podatkov.
Tortni grafikon se uporablja za primerjavo več količin na eni točki. Še posebej koristno je, če se količine seštejejo v nekaj celega.
Palični grafikon vam omogoča primerjavo več količin na več točkah.
Večstopenjski grafikon vam omogoča vizualno primerjavo vsote več količin na več točkah in še vedno pokaže, kako vsaka količina prispeva k skupni vrednosti.
Območni grafikon (območni grafikon) vam omogoča, da hkrati spremljate spremembo vsote več količin na več točkah in hkrati prikazujete prispevek posamezne količine k skupni vrednosti.
S pomočjo grafov in grafikonov si lahko vizualizirate velike količine istovrstnih informacij v tabeli. Med vizualizacijo pogosto pride do izgube točnosti informacij.
Vprašanja in naloge
1. S pomočjo grafov gibanja, prikazanih na risbi, določite hitrost gibanja posameznega predmeta in zapišite formulo, ki izraža odvisnost prevožene razdalje od časa gibanja predmeta.
Kateri predmeti imajo lahko hitrost, ki ste jo določili na urniku?
2. Slika prikazuje urnik gibanja sedmošolca Miše Golubeva na poti v šolo. Določite po urniku:
1) čas odhoda iz hiše;
2) hitrost na vseh odsekih poti;
3) trajanje in čas postankov;
4) čas prihoda v šolo.
Kaj po vašem mnenju lahko povzroči zaustavitev in povečanje gibalne hitrosti učenca?
3. Z grafom sprememb uspešnosti poiščite prave trditve:
1) dvig operativnost začetek ob 8. uri;
2) utrujenost traja od 12 do 14 ur;
3) zmogljivost je večja zvečer kot zjutraj;
4) največja učinkovitost od 10 do 12 zjutraj;
5) zmogljivost močno pade pri 21 urah;
6) nizka učinkovitost ob 19. uri;
7) največji izkoristek ob 17. uri;
8) popoldan je najmanjši izkoristek ob 15 urah;
9) ima oseba dve obdobji največje delovne zmožnosti na dan: od 8.00 do 13.30 in od 16.00 do 20.00;
10) pouk naj se začne ob 7. uri;
11) domačo nalogo je najbolje delati od 15. do 17. ure. 
4. V tabeli je prikazan urnik pouka za en šolski dan za učence 7. razreda.
Ali ta urnik ustreza stanju uspešnosti šolarjev? Kako jo lahko izboljšamo ob upoštevanju sprememb v uspešnosti šolarjev (graf iz prejšnje naloge)? Predlagajte svojo možnost.
5. Rezultat nenadnega vpliva na človeško telo katerega koli okoljskega dejavnika se imenuje travma. Na podlagi diagrama, ki predstavlja strukturo otroška poškodba, napišite ustrezen besedni opis. Podprite ga s primeri iz resničnega življenja.
6. Podatki Ministrstva za zdravje Ruske federacije o spremembah v strukturi obolevnosti otrok, mlajših od 14 let v desetih letih (1992-2001), so predstavljeni v stolpčnem grafikonu:
Kaj lahko ugotovite z analizo tega diagrama?
Vizualni prikaz razmerja količin
Zdaj pa delajmo s stolpcem "Oblaki". Kakšna oblačnost je maja prevladovala, je po dostopnih podatkih zelo težko reči. Situacija je poenostavljena, če se na podlagi razpoložljivih informacij sestavi dodatna tabela, v kateri je prikazano število dni z enako oblačnostjo:
Diagrami zagotavljajo vizualni prikaz razmerja določenih količin. Če seštevek vrednosti, ki jih je treba primerjati, doseže 100 %, se uporabljajo tortni grafikoni.
Spodnji grafikon ne prikazuje števila dni z določeno oblačnostjo, prikazuje pa odstotek skupnega števila dni, ki padejo na dneve z določeno oblačnostjo.
Dnevi z določeno oblačnostjo ustrezajo svojemu sektorju kroga. Območje tega sektorja se nanaša na površino celotnega kroga, saj se število dni z določeno oblačnostjo nanaša na skupno število dni v maju. Če torej na tortnem grafikonu sploh ni številčnih podatkov, bo še vedno dal približno predstavo o razmerju med obravnavanimi vrednostmi, v našem primeru - dnevi z različno oblačnostjo.
Veliko število sektorjev otežuje zaznavanje informacij na tortnem grafikonu. Zato tortni grafikon na splošno ni uporaben za več kot pet do šest vrednosti podatkov. V našem primeru je to težavo mogoče premagati z zmanjšanjem števila gradacij oblakov: 0-30%, 40-60%, 70-80%, 90-100%.
En pogled na ta grafikon je dovolj, da ugotovimo, da so maja prevladovali oblačni dnevi, jasnih dni pa je bilo zelo malo. Za boljšo vidljivost smo morali žrtvovati natančnost. V mnogih primerih lahko palični grafikoni zagotovijo tako jasnost kot točnost informacij.
Stolpni grafikoni so sestavljeni iz vzporednih pravokotnikov (palic) enake širine. Vsaka vrstica prikazuje eno vrsto kvalitativnih podatkov (na primer eno vrsto oblačnosti) in je vezana na neko referenčno točko na vodoravni osi – os kategorije. V našem primeru so sidrne točke na osi kategorij fiksne vrednosti oblaka. Višina palic je sorazmerna z vrednostmi primerjanih vrednosti (na primer s številom dni določene oblačnosti).
Ustrezne vrednosti so narisane na navpični osi vrednosti. Niti vrednostna os niti stolpci ne smejo imeti prelomov: grafikon se uporablja za boljšo primerjavo, prisotnost preloma pa uniči sam namen predstavitve rezultatov v obliki grafikona.
Z uporabo zgornjega diagrama ne morete samo primerjati števila dni z določeno oblačnostjo, ampak tudi natančno navedite, koliko dni kakšne oblačnosti je bilo v obravnavanem obdobju.
Cvetni list je poseben, ima svojo os za vsako točko podatkovne serije. Osi izvirajo iz središča grafikona.
Naj povzamemo
1. S pomočjo grafov in diagramov (krožnih, paličnih in radialnih) smo lahko vizualizirali veliko količino istovrstnih tabelarnih informacij.
2. Grafi so nam omogočili sledenje procesom sprememb temperature, vlažnosti in tlaka. Grafikoni - primerjajte število dni z določeno oblačnostjo in zgradite vrtnico vetrov.
3. Da bi bile informacije, predstavljene v eni tabeli, jasnejše, smo uporabili tri grafe in tri diagrame.
4. Zaradi jasnosti smo morali v nekaterih primerih žrtvovati točnost informacij.
Tako je izbira te ali one vrste informacijskega modela odvisna od namena, za katerega ta model ustvarjamo.
Vprašanja in naloge
1. Rezultat nenadnega vpliva na človeško telo katerega koli okoljskega dejavnika se imenuje travma. Na podlagi diagrama, ki prikazuje strukturo poškodb v otroštvu, napišite ustrezen besedni opis. Podprite ga s primeri iz resničnega življenja.
2. Podatki Ministrstva za zdravje Ruske federacije o spremembah v strukturi obolevnosti otrok, mlajših od 14 let v desetih letih (1992-2001), so predstavljeni v stolpčnem grafikonu:
Kaj lahko ugotovite z analizo tega diagrama?
3. V eni od televizijskih pogovornih oddaj je voditelj pokazal naslednji diagram in rekel: "Diagram kaže, da se je število ropov v letu 2005 v primerjavi z letom 2004 dramatično povečalo."
Se strinjate z novinarjevo ugotovitvijo na podlagi tega diagrama?
Praktično delo št. 9
"Ustvari grafikone in grafe" (naloge 1 - 3)
Naloga 1. Krvne skupine
Zgradite tortni grafikon porazdelitve ljudi po krvni skupini, če so ljudje s krvno skupino 0 (I) na svetu približno 46 %, s krvjo skupine A (II) približno 34 % skupin B (III) približno 17 % in ljudje z najredkejšimi skupinami AB (IV) le 3%.
1. Na podlagi razpoložljivih podatkov ustvarite naslednjo tabelo v Microsoft Excelu:
2. Izberite tabelo in kliknite na gumb Čarovnik za grafikone orodne vrstice Standardno.
3. V prvem oknu Mojstri izberite vrsto (okrožnica) in razgled (3D različica tortnega grafikona)... Z uporabo gumba Ogled rezultata poglej, kako bo izgledal diagram. Nato kliknite na gumb Nadalje.
4. Drugo okno prikazuje označen obseg celic. Kliknite na gumb Nadalje.
5. Na zavihkih tretjega okna Mojstri nastavite dodatne parametre grafikona:
Nastavite naslov Porazdelitev ljudi po krvni skupini; postavite legendo (legendo) na dno diagrama; na zavihku Podpisi podatkov izberite Deliti; kliknite na gumb Nadalje.
6. V četrtem oknu Mojstri označite položaj grafikona: ime novega lista ali trenutnega lista. Določite lokacijo diagrama na obstoječem listu in kliknite na gumb Pripravljen.
7.
Krvne_skupine.
Naloga 2. Zaloge lesa
Znano je, da je območje Ruske federacije, pokrito z gozdno vegetacijo, 7187 tisoč km. Skupna zaloga lesa v naših gozdovih je 74,3 milijarde kubičnih metrov, v tabeli so prikazani podatki o površinah, ki jih zasedajo glavne gozdotvorne vrste v Rusiji, in njihove lesne rezerve.
Na podlagi razpoložljivih podatkov je treba s tortnimi grafikoni predstaviti delež drevesnih vrst glede na zasedeno površino in lesno zalogo.
1. Glede na razpoložljive podatke ustvarite v programu M icrosoft excel naslednja tabela:
2.
Izračunajte manjkajoče vrednosti s formulami:
B8 = B9-VZ-B4-B5-B6-B7,
C8 = C9-CZ-C4-C5-C6-C7.
3. Ustvari tortni grafikon "Delež drevesnih vrst v skupni gozdni površini Rusije"... Za to:
1) izberite obseg celic A2: B8;
2) na novem listu ustvarite tortni grafikon z želenimi dodatnimi parametri.
4. Ustvari tortni grafikon "Delež drevesnih vrst v vseruskih lesnih rezervah"... Za to:
3) premikanje miške, medtem ko držite tipko (Ctrl), izberite nesosednje obsege celic A2: A8 in C2: C8;
4) ustvarite tortni grafikon z zahtevanimi dodatnimi parametri.
5. Rezultat dela shranite v svojo mapo v datoteko z imenom Naš_gozd.
Od leta 1999 spremlja vreme v Moskvi. Ta stran govori o vreme v Moskvi maja 2012... Spodaj boste našli informacije, kot so, vlažnost ali hitrost vetra maja 2012, zgodovina vremena v Moskvi v maju in druge podatke.
Za udobje so vse informacije predstavljene v obliki besedilnih opisov, grafov in tabel. Torej boste videli temperaturni graf in vremenska miza maja 2012 za mesto Moskva. Ne pozabite, da lahko v meniju spletnega mesta izberete drugo mesto in drug datum.
Temperatura v Moskvi maja 2012 (graf)
Spodaj je graf povprečnih dnevnih in trenutnih temperatur v Moskvi maja 2012 na vsak dan. Graf bo pomagal odgovoriti na vprašanje kakšna je bila temperatura v Moskvi maja 2012, tako dobro, kot kakšne so bile najnižje in najvišje temperature zrak.
Kot je razvidno iz grafa, se je temperatura zraka v Moskvi gibala od + 3 ° C do + 28 ° C. Poleg tega je najnižja temperatura (+ 3 ° C) padla 1. maja ob 00:00, najvišja (+ 28 ° C) pa je bila zabeležena 21. maja ob 12:00. Najnižja vrednost temperature povprečno na dan je bilo + 8,13 ° C in najhladnejši dan v maju končal 2. maja. Najvišja povprečna temperatura zraka enako + 21 ° C, in najtoplejši dan v Moskvi maja 2012- 21. maja.
Vlažnost v Moskvi maja 2012 (graf)
Razpored povprečne dnevne in trenutne vlažnosti v Moskvi maja 2012 za vsak dan je podan spodaj. Iz grafa lahko vidite kakšna je bila vlažnost v Moskvi maja 2012... Tudi vidno minimalne in maksimalne vrednosti relativne vlažnosti zrak.
Tako je v Moskvi maja 2012 relativna vlažnost znašala od 34% do 97%. Poleg tega najmanjša vlažnost(34%) je bilo na spletu 1. maja ob 12:00 in najvišja vlažnost(97 %) - 11. maj ob 00:00. Poleg tega upoštevajte najnižja vrednost vlage zraka v povprečju 52,50 % na dan in najbolj suh dan v maju pojavil 4. maja. Najvišja povprečna vlažnost zraka je enako 90,88 % in najbolj moker dan v Moskvi maja 2012- 9. maja.
Roža vetrov v Moskvi maja 2012
(imenovano tudi risba smeri vetra oz zemljevid vetra) je naveden spodaj. Vrtnica vetrov kaže kakšni vetrovi so prevladali v regiji. Naša zemljevid vetra prikazuje prevladujoče smeri vetra v Moskvi maja 2012.
Kot je razvidno iz vrtnice vetrov, je bila glavna smer vetra severna (21 %). Poleg tega prevladujoče smeri vetra izkazalo se je za severozahod (18 %) in jugovzhod (15 %). Najredkejši veter v Moskvi maja 2012- jugozahodni (4 %).
| Roža vetrov v Moskvi maja 2012 | ||
|---|---|---|
| Smer | Frekvenca | |
| severno | 20.7% | |
| severovzhodni | 8.4% | |
| orientalski | 8.4% | |
| jugovzhodni | 15.1% | |
| Južni | 14% | |
| jugozahodni | 4.5% | |
| Zahod | 10.6% | |
| severozahodni | 18.4% | |
Vremenski dnevnik (tabela povprečnih dnevnih vrednosti) za mesto Moskva v maju 2012
Vremenska tabela vsebuje podatke o povprečnem dnevu temperatura zraka v maju 2012 in tudi o relativna vlažnost in približno hitrost vetra... Podatki so podani za vsak majski dan. Pravzaprav je to vremenski dnevnik v Moskvi maja 2012
| dan mesecev |
Povprečno dnevno temperaturo |
povprečno vlažnost |
Atmosferski pritisk |
Hitrost veter |
|---|---|---|---|---|
| + 11 °C | 55.38% | 994 | 3 mps | |
| + 8,13 °C | 57.00% | 996 | 2 mps | |
| + 12,38 °C | 57.13% | 987 | 1 mps | |
| + 10,75 °C | 52.50% | 991 | 2 mps | |
| + 15,5 °C | 60.00% | 990 | 2 mps | |
| + 17,25 °C | 69.63% | 993 | 1 mps | |
| + 17,38 °C | 79.63% | 995 | 0 m/s | |
| + 15,25 °C | 86.88% | 999 | 1 mps | |
| + 12,63 °C | 90.88% | 1003 | 2 mps | |
| + 10,5 °C | 83.75% | 1009 | 1 mps | |
| + 16,63 °C | 73.63% | 1005 | 1 mps | |
| + 20,5 °C | 71.00% | 994 | 2 mps | |
| + 11,88 °C | 74.50% | 996 | 1 mps | |
| + 10 °C | 72.25% | 1004 | 2 mps | |
| + 13,13 °C | 77.75% | 1002 | 1 mps | |
| + 20,5 °C | 67.63% | 1000 | 2 mps | |
| + 19,25 °C | 58.75% | 999 | 2 mps | |
| + 17,75 °C | 68.88% | 1000 | 1 mps | |
| + 17,25 °C | 87.75% | 1006 | 0 m/s | |
| + 20,38 °C | 68.38% | 1005 | 1 mps | |
| + 21 °C | 61.50% | 1003 | 1 mps | |
| + 20,88 °C | 62.00% | 998 | 1 mps | |
| + 15,75 °C | 75.75% | 999 | 2 mps | |
| + 11,5 °C | 56.63% | 1007 | 3 mps | |
| + 12,38 °C | 60.25% | 1006 | 2 mps | |
| + 14 °C | 56.50% | 999 | 2 mps | |
| + 15,5 °C | 65.25% | 995 | 1 mps | |
| + 14 °C | 87.13% | 990 | 0 m/s | |
| + 21 °C | 21. maja | |||
| Povprečna mesečna temperatura | + 15,17 °C | - |
Povprečna temperatura, Moskva leta 2012
Za oceno temperature v Moskvi maja 2012 v primerjavi z drugimi meseci leta 2012 uporabite naslednji grafikon. Prikazuje temperaturni graf za maj 2012 na ozadju temperaturnega razpona za celotno leto 2012.
Vremenski koledar v Moskvi v maju v različnih letih
Kaj je bilo temperatura v Moskvi maja 2012 v primerjavi z drugimi leti, je razvidno iz naslednjega grafa. Na njem, zgoraj in spodaj, so cone prebarvane s temno barvo, ki prikazujejo, katere temperature še niso bile opažene. Z drugimi besedami, bela (odprta) vrstica prikazuje temperaturo, razporejeno v preteklih letih. Rdeča črta prikazuje trenutno temperaturo.
Zgodovina vremena v maju v Moskvi
Najhladnejši maj v Moskvi je bilo leta 1999. Povprečna temperatura je bila le + 8,76 ° C.
Najtoplejši maj v Moskvi je bilo leta 2013. Povprečna temperatura je dosegla + 16,94 ° C.
Hkrati je maj 2012 (+ 15,17 ° C) zadostoval za obdobje 1999 - 2019.
To dokazuje graf povprečne mesečne temperature v Moskvi maja za obdobje 1999-2019:
Povprečna mesečna temperatura maja, Moskva
Povprečna mesečna temperatura v Moskvi maja, pridobljena iz različnih virov.
Nemogoče je hitro in učinkovito obdelati velike količine istovrstnih informacij, predstavljenih v besedilni obliki. Takšne informacije je veliko bolj priročno obdelati z uporabo tabel.
Toda zaznavanje okornih miz se za človeka izkaže za težko.
Recimo, da se pripravljate na šolsko geografsko konferenco, kjer imate nalogo naslikati podnebni portret meseca junija. Ves mesec ste zbirali podatke o temperaturi zraka, tlaku, vlažnosti, oblačnosti, smeri in hitrosti vetra.
Ustrezne podatke ste vnesli v pripravljeno tabelo in dobili ste to (del tabele):
Seveda lahko to tabelo ponovno narišete na velikem listu Whatman papirja in pokažete ta impresiven rezultat sošolcem. Toda ali bodo lahko te informacije zaznali, jih obdelali in sešteli predstavo o vremenu v maju? Verjetno ne.
Zbrali ste veliko informacij, ki so točne, popolne in zanesljive, vendar v obliki tabele ne bodo zanimive za poslušalce, saj sploh niso jasne.
Vizualni prikaz procesov spreminjanja količin
Graf prikazuje dve koordinatni osi pod pravim kotom druga na drugo. Te osi so lestvice, na katerih so izrisane reprezentabilne vrednosti.
Bodite pozorni!
Ena količina je odvisna od druge - neodvisne. Neodvisna količina je običajno izrisana na vodoravni osi (os X ali abscisa), odvisna količina pa na navpični (os Y ali ordinata). Ko se spremeni neodvisna spremenljivka, se spremeni odvisna spremenljivka.
Na primer, temperatura zraka (odvisna spremenljivka) se lahko sčasoma spreminja (neodvisna spremenljivka).
Tako graf prikazuje, kaj se zgodi z Y, ko se spremeni X. V grafu so vrednosti prikazane kot krivulje, pike ali oboje hkrati.
Graf vam omogoča spremljanje dinamike sprememb podatkov. Na primer, glede na podatke, ki jih vsebuje \ (2 \) -th stolpec, lahko sestavite graf temperaturnih sprememb v obravnavanem mesecu.
Po urniku lahko takoj nastavite najtoplejši dan v mesecu, najhladnejši dan v mesecu, hitro izračunate število dni, ko je temperatura zraka presegla dvajset stopinj ali je bila na območju \ (+ 15 ° C \).
Označite lahko tudi obdobja, ko je bila temperatura zraka dovolj stabilna ali je, nasprotno, doživela znatna nihanja.
Podobne informacije zagotavljajo grafi sprememb vlažnosti zraka in atmosferskega tlaka, zgrajeni na podlagi \ (3 \) - it in \ (4 \) - th stolpca tabele.
Vizualni prikaz razmerja količin
Diagrami zagotavljajo vizualni prikaz razmerja določenih količin. Če primerjane vrednosti tvorijo \ (100 \)% v vsoti, potem uporabite tortni grafikoni.
Tabela ne prikazuje števila dni z določeno oblačnostjo, prikazuje pa, koliko odstotkov skupnega števila dni pade na dneve z določeno oblačnostjo.
Dnevi z določeno oblačnostjo ustrezajo svojemu sektorju kroga. Območje tega sektorja se nanaša na površino celotnega kroga, saj se število dni z določeno oblačnostjo nanaša na skupno število dni v juniju. Če torej na tortnem grafikonu sploh ni številčnih podatkov, bo še vedno dal približno predstavo o razmerju med obravnavanimi vrednostmi, v našem primeru - dnevi z različno oblačnostjo.
Veliko število sektorjev otežuje zaznavanje informacij na tortnem grafikonu. Zato tortni grafikon na splošno ni uporaben za več kot pet do šest vrednosti podatkov. V našem primeru je to težavo mogoče premagati z zmanjšanjem števila gradacij oblakov: \ (0-30 \)%, \ (40-60 \)%, \ (70-80 \)%, \ (90-100 \) )%.
En pogled na grafikon je dovolj, da ugotovimo, da so junija prevladovali jasni dnevi z zelo malo oblačnimi dnevi. Za boljšo vidljivost smo morali žrtvovati natančnost. Da bi zagotovili tako jasnost kot točnost informacij, je v mnogih primerih to mogoče palični grafikoni.
Stolpni grafikoni so sestavljeni iz vzporednih pravokotnikov (palic) enake širine. Vsaka vrstica prikazuje eno vrsto kvalitativnih podatkov (na primer eno vrsto oblačnosti) in je vezana na neko referenčno točko na vodoravni osi – os kategorije.
V našem primeru so sidrne točke na osi kategorij fiksne vrednosti oblaka.
Višina palic je sorazmerna z vrednostmi primerjanih vrednosti (na primer s številom dni določene oblačnosti).
Ustrezne vrednosti so narisane na navpični osi vrednosti.
Niti vrednostna os niti stolpci ne smejo imeti prelomov: grafikon se uporablja za boljšo primerjavo, prisotnost preloma pa uniči sam namen predstavitve rezultatov v obliki grafikona.
Cvetni list posebna, ima svojo os za vsako točko podatkovne serije. Osi izvirajo iz središča grafikona.