Tunni kokkuvõte "Graafik ja diagrammid. Koguste vaheliste seoste visuaalne esitus (7. klass). III. Uue materjali uurimine

Samuti osutub see inimese jaoks keeruliseks.

Oletame, et valmistute kooli geograafiakonverentsiks, kus teile tehakse ülesandeks joonistada maikuu kliimaportree. Kogu kuu jooksul kogusite teavet õhutemperatuuri, rõhu, niiskuse, pilvisuse, tuule suuna ja kiiruse kohta. Sisestasite asjakohase teabe eelnevalt koostatud tabelisse ja see on see, mida saite:

Ilm mais 2006

Loomulikult võite selle tabeli joonistada suurele Whatmani paberilehele ja näidata seda muljetavaldavat tulemust oma klassikaaslastele. Aga kas nad suudavad seda infot tajuda, töödelda ja kujundada ettekujutuse mai ilmast? Suure tõenäosusega ei.

Olete kogunud suure hulga teavet, see on täpne, täielik ja usaldusväärne, kuid tabeli kujul pole see kuulajatele huvitav, kuna see pole üldse visuaalne. Tabelis sisalduvat teavet saate muuta visuaalsemaks ja hõlpsamini mõistetavaks (teavet visualiseerida), kasutades graafikuid ja diagrammid.

Visuaalne esitus suuruste muutumise protsessid

Graafik näitab kahte üksteise suhtes täisnurga all olevat koordinaattelge. Need teljed on skaalad, millele on kujutatud väärtused. Üks suurus on teisest sõltuv – sõltumatu. Sõltumatu suuruse väärtused kantakse tavaliselt horisontaalteljel (X-telg või abstsisstell) ja sõltuv suurus - vertikaalteljel (Y-telg või ordinaattelg). Kui sõltumatu suurus muutub, muutub sõltuv suurus. Näiteks õhutemperatuur (sõltuv muutuja) võib aja jooksul muutuda (sõltumatu muutuja). Seega näitab graafik, mis juhtub Y-ga, kui X muutub. Graafik näitab väärtusi kõverate, punktide või mõlemana.

Graafik võimaldab jälgida andmete muutumise dünaamikat. Näiteks saate 2. veerus sisalduvate andmete abil koostada graafiku temperatuurimuutuste kohta kõnealuse kuu jooksul. Graafiku abil saab hetkega määrata kuu kõige soojema päeva, kuu kõige külmema päeva ning kiiresti arvutada päevade arvu, mil õhutemperatuur ületas paarkümmend kraadi või oli +15 °C ringis. Samuti saate märkida perioodid, mil õhutemperatuur oli üsna stabiilne või, vastupidi, läbis olulisi kõikumisi (joonis 2.11).

Sarnase efekti annavad õhuniiskuse muutuste graafikud ja atmosfääri rõhk, mis on ehitatud tabeli 3. ja 4. veeru põhjal (joon. 2.12, 2.13).

Kogustevahelise seose visuaalne esitus

Nüüd töötame veeruga „Pilvisus”. Olemasolevate andmete põhjal on väga raske öelda, milline pilvisus maikuus valitses. Olukorda lihtsustab see, kui koostame olemasoleva info põhjal täiendava tabeli, milles esitame sama pilvisusega päevade arvu:

Pilvkate 2006. aasta mais

Teatud suuruste vahelise seose visuaalse esituse annavad diagrammid. Kui võrreldavate väärtuste summa on 100%, kasutatakse sektordiagramme.

Diagramm (joonis 2.14) ei näita konkreetse pilvisusega päevade arvu, vaid näitab, mitu protsenti päevade koguarvust on teatud pilvisusega päevi.

Teatud pilvisusega päevadel on oma ringi sektor. Selle sektori pindala on seotud kogu ringi pindalaga samamoodi, nagu teatud pilvisusega päevade arv on seotud kogu mai päevade arvuga. Seega, kui sektordiagrammil arvulisi andmeid üldse ei esitata, annab see siiski mingi ligikaudse ettekujutuse vaadeldavate väärtuste, meie puhul erineva pilvisusega päevade vahelisest seosest.

Suur hulk sektorid raskendavad info tajumist sektordiagrammil. Seetõttu ei kasutata sektordiagrammi üldjuhul rohkem kui viie või kuue andmeväärtuse jaoks. Meie näites saab selle raskuse ületada, vähendades hägususe astmete arvu: 0-30%, 40-60%, 70-80%, 90-100% (joonis 2.15).

Üks pilk joonisel fig. 2.15 on piisav järeldamaks, et mais pilvised päevad, A selged päevad oli väga vähe. Suurema selguse huvides olime sunnitud ohverdama täpsuse. Paljudel juhtudel võivad tulpdiagrammid pakkuda nii teabe selgust kui ka täpsust (joonis 2.16).

Veergdiagrammid koosnevad sama laiusega paralleelsetest ristkülikutest (tulbadest). Iga riba näitab ühte tüüpi kvalitatiivseid andmeid (näiteks ühte pilvetüüpi) ja on seotud mõne horisontaaltelje võrdluspunktiga – kategooriateljega. Meie puhul on kategooriatelje võrdluspunktid fikseeritud pilveväärtused. Veergude kõrgus on võrdeline võrreldavate koguste väärtustega (näiteks konkreetse pilvisusega päevade arv). Vastavad väärtused on kantud vertikaalsele väärtusteljele. Ei väärtusteljel ega tulpadel ei tohiks olla katkestusi: diagrammi kasutatakse visuaalsemaks võrdluseks ja katkestuste olemasolu rikub tulemuste diagrammi kujul esitamise eesmärki.

Vastavalt joonisel fig. 2.16, saate mitte ainult võrrelda päevade arvu konkreetse pilvisusega, vaid ka täpselt näidata, mitu päeva oli pilvisus vaadeldaval perioodil.

Radaridiagrammid on erilised selle poolest, et neil on andmerea iga punkti jaoks oma telg. Teljed pärinevad diagrammi keskelt.

Teeme kokkuvõtte:

1. Kasutades graafikuid ja diagramme (pirukas, veerg ja radar), suutsime visualiseerida suure hulga sama tüüpi tabeliteavet.

2. Diagrammid võimaldas meil jälgida temperatuuri, niiskuse ja rõhu muutuste protsesse. Diagrammid – võrrelge päevade arvu konkreetse pilvisusega ja ehitage tuuleroos.

3. Et ühes tabelis esitatud teave oleks visuaalsem, kasutasime kolme graafikut ja kolme diagrammi.

4. Selguse tagamiseks pidime mõnel juhul ohverdama teabe täpsuse. Seega sõltub üht või teist tüüpi infomudeli valik sellest, mis eesmärgil me seda mudelit loome.

Mitmerealiste andmete visualiseerimine

Oletame, et teie klassijuhataja soovitas teil valmistuda lastevanemate koosolek tulemustabel, mis põhineb järgmises tabelis esitatud teabel:

Erinevalt eelmistest juhtumitest on siin tegemist mitmerealiste andmetega: 1. rida - Dima Bautini hinnangud, 2. rida - Miša Golubevi hinnangud, 3. rida - Ivan Kulikovi hinnangud, 4. rida - Radugina hinnangud Alla. Siin peame mitut kogust mitu korda võrdlema (mitmes punktis).

Sellisel juhul ei saa sektordiagrammi põhimõtteliselt kasutada.

Saate koostada tulpdiagrammi, mis esitab andmed kõigi õpilaste kohta korraga - joon. 2.18.

Selles näites on kinnituspunktid õpilaste nimed. Igas võrdluspunktis ehitatakse neljast veerust koosnev rühm - vastavalt objektide arvule. Siin saab võrdlust teha nii samasse rühma kuuluvate ristkülikute vahel (võrdleme ühe õpilase sooritust kõigis ainetes) kui ka rühmade vahel (võrdleme õpilaste sooritust omavahel).

Selleks, et mitmes punktis mitme koguse summasid selgelt võrrelda ja samal ajal näidata iga suuruse panust kogu summa, kasutage tasandi diagramme.

Tasemediagrammi ideest saate aru, kui muudate selle vaimselt tulpdiagrammiks. Kujutage ette, et iga rühma veerud ei asu üksteise kõrval, vaid üksteise kohal. Nüüd on igas võrdluspunktis veergude rühma asemel üks mitmetasandiline veerg. Selle kõrgus määratakse kõigi komponentide kõrguste summaga (joonis 2.19).

Mitmerealiste andmete visuaalseks esitamiseks võib kasutada ka pindaladiagramme või pindalaskeeme (joonis 2.20).

Pindalaskeem meenutab viilu maakoor. "Mägi" vastab edukamale õpilasele ja "org" vastab vähem edukale õpilasele. See on kumulatiivne diagramm. Vertikaalne viil võrdluspunktides võimaldab meil esitada iga andmeseeria (meie puhul iga aine hinded) panuse kogusummasse ( koguskoor konkreetne õpilane). "Kihi paksus" võimaldab teil hinnata objekti üldist jõudlust.

Lühidalt peamisest

Ühte või teist tüüpi teabemudeli valik sõltub sellest, milleks me seda mudelit loome.

Diagramm on graafiline pilt, mis annab visuaalselt ühe suuruse mis tahes suuruste või ühe suuruse mitme väärtuse vahelise seose ja nende väärtuste muutuse. Kasutusel on palju erinevat tüüpi diagramme.

Graafik on joon, mis annab visuaalse esituse suuruse (näiteks teekonna) sõltuvuse olemusest teisest (näiteks ajast). Graafik võimaldab jälgida andmete muutumise dünaamikat.

Sektordiagrammi kasutatakse mitme koguse võrdlemiseks ühes punktis. Eriti kasulik on see, kui kogused annavad kokku midagi tervikut.

Lintdiagramm võimaldab teil võrrelda mitut kogust mitmes punktis.

Tasemediagramm võimaldab visuaalselt võrrelda mitme suuruse summasid mitmes punktis ja samal ajal näidata iga suuruse panust kogusummasse.

Pindaladiagramm (pindaladiagramm) võimaldab samaaegselt jälgida mitme suuruse summa muutusi mitmes punktis ja samal ajal näidata iga suuruse panust kogusummasse.

Graafikuid ja diagramme kasutades saate visualiseerida suuri koguseid sama tüüpi tabeliteavet. Sageli kaob visualiseerimise ajal teabe täpsus.

Küsimused ja ülesanded

1. Määrake joonisel näidatud liikumisgraafikute abil iga objekti liikumiskiirus ja kirjutage üles valem, mis väljendab läbitud vahemaa sõltuvust objekti liikumisajast.

Millistel objektidel võib olla graafikult määratud kiirus?

2. Joonisel on seitsmenda klassi õpilase Miša Golubevi liikumisgraafik kooliteel. Määrake ajakavast:

1) kodust lahkumise aeg;
2) kiirus kõigil marsruudi lõikudel;
3) peatuste kestus ja aeg;
4) kooli saabumise aeg.

Mis võiks teie arvates põhjustada õpilase peatumise ja kiirendamise?

3. Leidke toimivuse muutuste graafiku abil tõesed väited:

1) tõusta esitus algab kell 8;
2) väsimus kestab 12-14 tundi;
3) jõudlus on õhtul suurem kui hommikul;
4) suurim kasutegur kella 10-12;
5) jõudlus langeb järsult kell 21:00;
6) kell 19 on esinemine madal;
7) kõrgeim esitus kell 17:00;
8) päevasel ajal on madalaim sooritus kell 15:00;
9) isikul on kaks kõrgeima sooritusperioodi päevas: kella 8.00-13.30 ja 16.00-20.00;
10) õppetunnid peavad algama kell 7;
11) kodutööd on kõige parem teha kell 15.00-17.00.

4. Tabelis on toodud 7. klassi õpilaste ühe õppepäeva tunniplaan.

Kas see ajakava vastab õpilaste sooritustasemele? Kuidas saaks seda parandada, võttes arvesse muutusi kooliõpilaste sooritustes (graafik eelmisest ülesandest)? Soovitage oma varianti.

5. Mis tahes teguri äkilise mõju tagajärg inimkehale väliskeskkond nimetatakse traumaks. Põhineb struktuuri kujutaval diagrammil lapse vigastus, tehke sobiv sõnaline kirjeldus. Toetage seda tõsielu näidetega.

6. Tervishoiuministeeriumi andmed Venemaa Föderatsioon alla 14-aastaste laste haigestumuse struktuuri muutused kümne aasta jooksul (1992-2001) on toodud tulpdiagrammina:

Mida saate seda diagrammi analüüsides öelda?

Teksti kujul esitatud sama tüüpi teabe suuri koguseid on võimatu kiiresti ja tõhusalt töödelda. Sellist teavet on palju mugavam töödelda tabelite abil.

Kuid ka suuremahuliste laudade tajumine osutub inimese jaoks keeruliseks.

Oletame, et valmistute kooli geograafiakonverentsiks, kus teile tehakse ülesandeks joonistada juunikuu kliimaportree. Kogu kuu jooksul kogusite teavet õhutemperatuuri, rõhu, niiskuse, pilvisuse, tuule suuna ja kiiruse kohta.

Sisestasite asjakohase teabe eelnevalt koostatud tabelisse ja see on see, mida saite (osa tabelist):

Loomulikult võite selle tabeli joonistada suurele Whatmani paberilehele ja näidata seda muljetavaldavat tulemust oma klassikaaslastele. Aga kas nad suudavad seda infot tajuda, töödelda ja kujundada ettekujutuse mai ilmast? Suure tõenäosusega ei.

Olete kogunud suure hulga teavet, see on täpne, täielik ja usaldusväärne, kuid tabeli kujul pole see kuulajatele huvitav, kuna see pole üldse selge.

Suuruste muutumise protsesside visuaalne kujutamine

Graafik näitab kahte üksteise suhtes täisnurga all olevat koordinaattelge. Need teljed on skaalad, millele on kujutatud väärtused.

Pane tähele!

Üks suurus on teisest sõltuv – sõltumatu. Sõltumatu suuruse väärtused kantakse tavaliselt horisontaalteljel (X-telg või abstsisstell) ja sõltuv suurus - vertikaalteljel (Y-telg või ordinaattelg). Kui sõltumatu suurus muutub, muutub sõltuv suurus.

Näiteks õhutemperatuur (sõltuv muutuja) võib aja jooksul muutuda (sõltumatu muutuja).

Seega näitab graafik, mis juhtub Y-ga, kui X muutub. Graafik näitab väärtusi kõverate, punktide või mõlemana.

Graafik võimaldab jälgida andmete muutumise dünaamikat. Näiteks \(2\)-ndal graafikul sisalduvaid andmeid kasutades saate koostada graafiku temperatuurimuutuste kohta kõnealuse kuu jooksul.

Graafiku abil saate koheselt määrata kuu kõige soojema päeva, kuu kõige külmema päeva, kiiresti arvutada päevade arvu, mil õhutemperatuur ületas kakskümmend kraadi või oli umbes \(+15 °C\).

Samuti saate märkida perioodid, mil õhutemperatuur oli üsna stabiilne või vastupidi, läbis olulisi kõikumisi.

Sarnast teavet annavad õhuniiskuse ja õhurõhu muutuste graafikud, mis on koostatud tabeli \(3\)-nda ja \(4\)-nda veeru põhjal.

Kogustevahelise seose visuaalne esitus

Teatud suuruste vahelise seose visuaalse esituse annavad diagrammid. Kui võrreldavate väärtuste summa on \(100\)%, siis kasutage sektordiagrammid.

Diagramm ei näita teatud pilvisusega päevade arvu, kuid näitab, mitu protsenti päevade koguarvust on teatud pilvisusega päevi.

Teatud pilvisusega päevadel on oma ringi sektor. Selle sektori pindala on seotud kogu ringi pindalaga samamoodi, nagu teatud pilvisusega päevade arv on seotud kogu juuni päevade arvuga. Seega, kui sektordiagramm arvandmeid üldse ei näita, annab see siiski mingi ligikaudse ettekujutuse vaadeldavate väärtuste, meie puhul erineva pilvisusega päevade vahelisest seosest.

Suur hulk sektoreid raskendab info tajumist sektordiagrammil. Seetõttu ei kasutata sektordiagrammi tavaliselt rohkem kui viie või kuue andmeväärtuse jaoks. Meie näites saab selle raskuse ületada, vähendades hägususe astmete arvu: \(0-30\)%, \(40-60\)%, \(70-80\)%, \(90-100\) )%.

Piisab ühest pilgust graafikule, et järeldada, et juunis olid valdavalt selged päevad ja pilviseid päevi oli väga vähe. Suurema selguse huvides olime sunnitud ohverdama täpsuse. Paljudel juhtudel on võimalik tagada nii teabe selgus kui ka täpsus tulpdiagrammid.

Veergdiagrammid koosnevad sama laiusega paralleelsetest ristkülikutest (tulbadest). Iga riba näitab ühte tüüpi kvalitatiivseid andmeid (näiteks ühte pilvetüüpi) ja on seotud mõne horisontaaltelje võrdluspunktiga – kategooriateljega.

Meie puhul on kategooriatelje võrdluspunktid fikseeritud pilveväärtused.

Veergude kõrgus on võrdeline võrreldavate koguste väärtustega (näiteks konkreetse pilvisusega päevade arv).

Vastavad väärtused on kantud vertikaalsele väärtusteljele.

Ei väärtusteljel ega tulpadel ei tohiks olla katkestusi: diagrammi kasutatakse visuaalsemaks võrdluseks ja katkestuste olemasolu rikub tulemuste diagrammi kujul esitamise eesmärki.

Radari diagramm eriline, sellel on andmerea iga punkti jaoks oma telg. Teljed pärinevad diagrammi keskelt.

Kuupäev: 17.02.2010

Klass: 7

Teema: .

Tunni eesmärk:Õppige töötama tabelitega, koostama tabeliandmete põhjal graafikuid ja diagramme, esinema praktiline töö.

Tunni eesmärgid:

1. Hariduslik:õpilaste infokultuuri kujundamine, distsipliin, sihikindlus, töökultuur, positiivne motivatsioon haridusprotsess.

2.Arendamine: vaimsete põhifunktsioonide arendamine, algoritmilise mõtlemise üldharivad oskused. Tabelitega töötamise oskuste arendamine, omandatud teadmiste rakendamine praktikas.

3. Hariduslik: Täiendage teadmisi arvutustabelitega töötamisel, visuaalseks graafikute ja diagrammide loomisel ideid koguste vahelise seose kohta, omandatud teadmiste rakendamine praktikas.

Varustus: L. Bosova õpik “Informaatika”, arvuti

Tunni tüüp: kombineeritud

Tundide ajal

I. Organisatsiooniline moment.

Tere poisid, istuge maha. Minu nimi on Tatjana Sergeevna ja tänase õppetunni pean mina. Meie tänase tunni teema on " Graafilised diagrammid. Kogustevahelise seose visuaalne esitus" Meie tunni eesmärk on õppida töötama tabelitega, koostama tabeliandmete põhjal graafikuid ja diagramme ning sooritama praktilisi töid.

II Kontrolli kodutöö

1 . Miks on graafikuid vaja?

2. Miks on diagramme vaja?

3. Mida võimaldab graafik jälgida?

III. Uue materjali õppimine

Kogustevahelise seose visuaalne esitus

Nüüd töötame veeruga "Pilved". Olemasolevate andmete põhjal on väga raske öelda, milline pilvisus maikuus valitses. Olukorda lihtsustab see, kui koostame olemasoleva info põhjal täiendava tabeli, milles esitame sama pilvisusega päevade arvu:

Pilvkate 2006. aasta mais

Teatud suuruste vahelise seose visuaalse esituse annavad diagrammid. Kui võrreldavad kogused kokku lähevad 100%, siis nad kasutavad sektordiagrammid.

Diagramm (joonis 2.14) ei näita konkreetse pilvisusega päevade arvu, vaid näitab, mitu protsenti päevade koguarvust on teatud pilvisusega päevi.

Pilvkate 2006. aasta mais

Teatud pilvisusega päevadel on oma ringi sektor. Selle sektori pindala on seotud kogu ringi pindalaga samamoodi, nagu teatud pilvisusega päevade arv on seotud kogu mai päevade arvuga. Seega, kui sektordiagramm ei näita ühtegi

arvandmed, annab see siiski mingi ligikaudse ettekujutuse vaadeldavate koguste, meie puhul erineva pilvisusega päevade vahelisest seosest.

Suur hulk sektoreid raskendab info tajumist sektordiagrammil. Seetõttu ei kasutata sektordiagrammi tavaliselt rohkem kui viie või kuue andmeväärtuse jaoks. Meie näites saab selle raskuse ületada pilve gradatsioonide arvu vähendamisega: 0-30%, 40-60%, 70-80%, 90-100% (riis. 2.15).

Üks pilk joonisel fig. Piisab 2.15 järeldamaks, et maikuus olid ülekaalus pilves ilmad ja selgeid päevi oli väga vähe. Suurema selguse huvides olime sunnitud ohverdama täpsuse. Paljudel juhtudel on võimalik tagada nii teabe selgus kui ka täpsus tulpdiagrammid (joonis 2.16).

Veergdiagrammid koosnevad sama laiusega paralleelsetest ristkülikutest (tulbadest). Iga riba näitab ühte tüüpi kvalitatiivseid andmeid (näiteks ühte pilvetüüpi) ja on seotud mõne horisontaaltelje võrdluspunktiga – kategooriateljega. Meie puhul on kategooriatelje võrdluspunktid fikseeritud pilveväärtused. Veergude kõrgus on võrdeline võrreldavate koguste väärtustega (näiteks konkreetse pilvisusega päevade arv). Vastavad väärtused on kantud vertikaalsele väärtusteljele. Ei väärtusteljel ega tulpadel ei tohiks olla katkestusi: diagrammi kasutatakse visuaalsemaks võrdluseks ja katkestuste olemasolu rikub tulemuste diagrammi kujul esitamise eesmärki.

Vastavalt joonisel fig. 2.16, saate mitte ainult võrrelda päevade arvu konkreetse pilvisusega, vaid ka täpselt näidata, mitu päeva oli pilvisus vaadeldaval perioodil.

Radaridiagrammid on erilised selle poolest, et neil on andmerea iga punkti jaoks oma telg. Teljed pärinevad diagrammi keskelt.

Teeme kokkuvõtte:

1. Kasutades graafikuid ja diagramme (pirukas, veerg ja radar), suutsime visualiseerida suure hulga sama tüüpi tabeliteavet.

2. Graafikud võimaldasid jälgida temperatuuri, niiskuse ja rõhu muutumise protsesse. Diagrammid – võrrelge päevade arvu konkreetse pilvisusega ja ehitage tuuleroos.

3. Et ühes tabelis esitatud teave oleks visuaalsem, kasutasime kolme graafikut ja kolme diagrammi.

4. Selguse tagamiseks pidime mõnel juhul ohverdama teabe täpsuse. Seega sõltub üht või teist tüüpi infomudeli valik sellest, mis eesmärgil me seda mudelit loome.

IV .Praktiline osa.

Töö 9. Loo diagramme ja graafikuid

Ülesanne 1. Veregrupid

Koostage sektordiagramm inimeste jaotusest veregruppide kaupa, kui 0(1) veregrupiga inimesi on maailmas umbes 46%, A(P) veregrupiga ligikaudu 34%, B(W) rühmaga inimesi on ligikaudu 17%. , ja kõige haruldasema AB(IV) rühmaga inimesi vaid 3%.

1. Looge saadaolevate andmete põhjal Micro soft Excelis järgmine tabel:

2.Valige tabel ja klõpsake nuppu Diagrammi viisard tööriistaribad Standard.

3. Valige viisardi esimeses aknas tüüp (ringkiri) ja vaadata (Sektordiagrammi mahuversioon). Nupu kasutamine Vaata tulemust vaata, kuidas diagramm välja näeb. Seejärel klõpsake nuppu Edasi.

4. Teises aknas kuvatakse valitud lahtrivahemik. Klõpsake nuppu Edasi.

5. Määrake viisardi kolmanda akna vahekaartidel diagrammi täiendavad parameetrid:

Määrake pealkiri Inimeste jaotus veregruppide järgi;

T koht sümbolid(legend) diagrammi allosas;

Vahekaardil Andmete allkirjad vali Jaga;

6. Neljandas aknas? Nõustajad näitavad diagrammi asukohta: uue lehe või praeguse lehe nime. Määrake diagrammi paigutus olemasoleval lehel ja klõpsake nuppu Valmis.

7. Salvestage oma töö tulemus enda kaustas faili nimega Blood Groups.

Ülesanne 2. Puiduvarud

Teadaolevalt on igemetaimestikuga kaetud Vene Föderatsiooni pindala 7187 tuhat k:-m 2. Meie metsade puiduvaru on kokku 74,3 miljardit m 3 . Tabelis on andmed Venemaa peamiste metsa moodustavate liikide ja nende puiduvarude kohta.

Olemasolevate andmete põhjal on vajalik esitada sektordiagrammide abil puuliikide osakaalud asustatud pindala ja puiduvarude lõikes.

1. Looge saadaolevate andmete põhjal Micro soft Excelis järgmine tabel:

2. Arvutage puuduvad väärtused, kasutades valemeid: В8=В9-ВЗ-В4-В5-В6-В7, С8=С9-СЗ-С4-С5-С6-С7.

3. Koosta sektordiagramm “Puuliikide osakaal aastal kogupindala Venemaa metsad." Selle jaoks:

1) valige lahtrite vahemik A2:B8;

2) koostada uuele lehele sektordiagramm vajalike lisaparameetritega.

4. Koostage sektordiagramm "Puuliikide osatähtsus kogu Venemaa puiduvarus". Selle jaoks:

3) klahvi Ctrl all hoides pesu liigutades vali lahtrite A2:A8 ja C2:C8 mittekülgnevad vahemikud;

4) koostage sektordiagramm vajalike lisaparameetritega.

5. Salvestage oma töö tulemus enda kausta faili nimega Meie mets.

Ülesanne 3. Kliima

1. Koostage oma õpiku punktis 2.9 sisalduva teabe põhjal Microsoft Excelis diagrammid:

1) lõigata ringkiri “Pilved mais 2006”;

2) mahuline ringkiri «Pilved mais 2006»;

3) tavaline histogramm «Mai 2006 pilvisus»;

4) kroonleht “Tuulroos mais 2006”.

2. Salvestage oma töö tulemus enda kausta Climate nimelises failis.

V . Õppetunni kokkuvõte

1. Mida saame teha graafikute ja diagrammidega?

2. Mida võimaldavad graafikud näha?

3. Mis määrab ühe või teise teabemudeli tüübi valiku?

VI.Kodutöö

§ 2.9 lk 86–89.

VII .Org.moment

See lõpetab meie õppetunni, hüvasti.

Kogustevahelise seose visuaalne esitus

Nüüd töötame veeruga „Pilvisus”. Olemasolevate andmete põhjal on väga raske öelda, milline pilvisus maikuus valitses. Olukorda lihtsustab see, kui koostame olemasoleva info põhjal täiendava tabeli, milles esitame sama pilvisusega päevade arvu:

Teatud suuruste vahelise seose visuaalse esituse annavad diagrammid. Kui võrreldavate väärtuste summa on 100%, kasutatakse sektordiagramme.

Allolev diagramm ei näita teatud pilvisusega päevade arvu, vaid näitab, mitu protsenti päevade koguarvust on teatud pilvisusega päevi.

Teatud pilvisusega päevadel on oma ringi sektor. Selle sektori pindala on seotud kogu ringi pindalaga samamoodi, nagu teatud pilvisusega päevade arv on seotud kogu mai päevade arvuga. Seega, kui sektordiagrammil arvulisi andmeid üldse ei esitata, annab see siiski mingi ligikaudse ettekujutuse vaadeldavate väärtuste, meie puhul erineva pilvisusega päevade vahelisest seosest.

Suur hulk sektoreid raskendab info tajumist sektordiagrammis. Seetõttu ei kasutata sektordiagrammi üldjuhul rohkem kui viie või kuue andmeväärtuse jaoks. Meie näites saab selle raskuse ületada, vähendades hägususe astmete arvu: 0-30%, 40-60%, 70-80%, 90-100%.

Ühest pilgust sellele graafikule piisab, et järeldada, et maikuus valitsesid pilvised päevad ja selgeid päevi oli väga vähe. Suurema selguse huvides olime sunnitud ohverdama täpsuse. Paljudel juhtudel võivad tulpdiagrammid pakkuda nii teabe selgust kui ka täpsust.

Veergdiagrammid koosnevad sama laiusega paralleelsetest ristkülikutest (tulbadest). Iga riba näitab ühte tüüpi kvalitatiivseid andmeid (näiteks ühte pilvetüüpi) ja on seotud mõne horisontaaltelje võrdluspunktiga – kategooriateljega. Meie puhul on kategooriatelje võrdluspunktid fikseeritud pilveväärtused. Veergude kõrgus on võrdeline võrreldavate koguste väärtustega (näiteks konkreetse pilvisusega päevade arv).

Vastavad väärtused on kantud vertikaalsele väärtusteljele. Ei väärtusteljel ega tulpadel ei tohiks olla katkestusi: diagrammi kasutatakse visuaalsemaks võrdluseks ja katkestuste olemasolu rikub tulemuste diagrammi kujul esitamise eesmärki.

Ülaltoodud diagrammi abil saate mitte ainult võrrelda päevade arvu konkreetse pilvisusega, vaid ka täpselt näidata, mitu päeva oli pilvisus vaadeldaval perioodil.

Radaridiagrammid on erilised selle poolest, et neil on andmerea iga punkti jaoks oma telg. Teljed pärinevad diagrammi keskelt.

Võtame selle kokku

1. Kasutades graafikuid ja diagramme (pirukas, veerg ja radar), suutsime visualiseerida suure hulga sama tüüpi tabeliteavet.

2. Graafikud võimaldasid jälgida temperatuuri, niiskuse ja rõhu muutumise protsesse. Diagrammid – võrrelge päevade arvu konkreetse pilvisusega ja ehitage tuuleroos.

3. Et ühes tabelis esitatud teave oleks visuaalsem, kasutasime kolme graafikut ja kolme diagrammi.

4. Selguse tagamiseks pidime mõnel juhul ohverdama teabe täpsuse.

Seega sõltub üht või teist tüüpi infomudeli valik sellest, mis eesmärgil me seda mudelit loome.

Küsimused ja ülesanded

1. Mis tahes keskkonnateguri järsu mõju inimkehale nimetatakse vigastuseks. Koostage lapseea vigastuste struktuuri kujutava diagrammi põhjal sobiv sõnaline kirjeldus. Toetage seda tõsielu näidetega.

2. Vene Föderatsiooni tervishoiuministeeriumi andmed alla 14-aastaste laste haigestumuse struktuuri muutuste kohta kümne aasta jooksul (1992-2001) on esitatud tulpdiagrammil:

Mida saate seda diagrammi analüüsides öelda?

3. Ühes televisiooni vestlussaates näitas saatejuht järgmist graafikut ja ütles: "graafik näitab, et võrreldes 2004. aastaga on röövimiste arv 2005. aastal järsult kasvanud."

Kas nõustute ajakirjaniku järeldusega selle diagrammi põhjal?

Praktiline töö nr 9
"Diagrammide ja graafikute loomine" (ülesanded 1-3)

Ülesanne 1. Veregrupid

Koostage sektordiagramm inimeste veregrupi jaotusest, kui veregrupiga inimesed 0 (I) maailmas umbes 46%, veregrupiga A(II) umbes 34%, rühmad B(III) ligikaudu 17% ja kõige haruldasemasse rühma kuuluvad inimesed AB(IV) ainult 3%.

1. Olemasolevate andmete põhjal loo programmis Microsoft Excel järgmine tabel:

2. Valige tabel ja klõpsake nuppu Diagrammi viisard tööriistaribad Standard.

3. Esimeses aknas Meistrid vali tüüp (ringkiri) ja vaadata (Sektordiagrammi mahuversioon). Nupu kasutamine Vaata tulemust vaata, kuidas diagramm välja näeb. Seejärel klõpsake nuppu Edasi.

4. Teises aknas kuvatakse valitud lahtrivahemik. Klõpsake nuppu Edasi.

5. Kolmanda akna vahekaartidel Meistrid määrake diagrammi täiendavad parameetrid:

Määrake pealkiri Inimeste jaotus veregruppide järgi; aseta legend (legend) skeemi allossa; Valige vahekaardil Andmesildid Jaga; klõpsake nuppu Edasi.

6. Neljandas aknas Meistrid märkige diagrammi asukoht: uue või praeguse lehe nimi. Määrake diagrammi paigutus olemasoleval lehel ja klõpsake nuppu Valmis.

7. Veregrupid.

Ülesanne 2. Puiduvarud

Teadaolevalt on metsataimestikuga kaetud Vene Föderatsiooni pindala 7187 tuhat km. Meie metsade koguvaru on 74,3 miljardit m Tabelis on toodud andmed Venemaa peamiste metsamoodustajate liikide ja nende puiduvarude kohta.

Olemasolevate andmete põhjal on vajalik esitada sektordiagrammide abil puuliikide osakaalud asustatud pindala ja puiduvarude lõikes.

1. Olemasolevate andmete põhjal loo programmis M Microsoft Excel järgmine tabel:

2. Arvutage puuduvad väärtused valemite abil:
В8=В9-ВЗ-В4-В5-В6-В7,
С8=С9-СЗ-С4-С5-С6-С7.

3. Looge sektordiagramm "Puuliikide osakaal Venemaa metsade kogupindalas". Selle jaoks:

1) valige lahtrite vahemik A2:B8;

2) koostada uuele lehele sektordiagramm vajalike lisaparameetritega.

4. Looge sektordiagramm "Puuliikide osakaal ülevenemaalistes puiduvarudes". Selle jaoks:

3) hiire liigutamine klahvi all hoides (Ctrl), valige mittekülgnevad lahtrite vahemikud A2:A8 ja C2:C8;

4) koostage sektordiagramm vajalike lisaparameetritega.

5. Salvestage oma töö tulemus oma kaustas faili nimega Meie_mets.