数据侦探团:追踪
暑假里的“变化”
成为会记录、会分析的探索家是每位同学的梦想,让我们拿起笔和纸,动手记录,动脑分析!
活动准备 从下面选题建议中选择1～2个暑假期间可测量、会变化的项目进行记录,至少连续记录两周。
选题建议 1.身高、体重追踪。2.每日阅读时长、页数记录。3.每日户外运动时长、步数记录。4.家庭盆栽植物的高度、叶片数变化记录。5.本地每日最高气温记录。6.学习某项技能的每日练习成绩记录。
活动步骤 1.设计数据记录表,每天(或按计划)准确记录日期和对应数据。要选取同一时间测量或同一来源的数据。
2.了解折线统计图的标准和要求,将收集到的数据整理后绘制在方格纸上,形成单式折线统计图。
3.仔细观察自己绘制的折线统计图,化身“数据侦探”进行分析,完成数据分析表。
活动记录单
我的数据记录表 我的折线统计图

我的数据分析表
| 整体趋势 | 关键节点及原因 | 波动原因 | 未来预测 | 合理建议 |
| | 最高点 | | | |
| | 最低点 | | | |

我的数据记录表
记录项目：7月1日-7月14日本地每日最高气温
| 日期 | 7.1 | 7.2 | 7.3 | 7.4 | 7.5 | 7.6 | 7.7 | 7.8 | 7.9 | 7.10 | 7.11 | 7.12 | 7.13 | 7.14 |
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| 最高气温(℃) | 29 | 30 | 32 | 33 | 35 | 34 | 31 | 28 | 27 | 30 | 32 | 34 | 35 | 36 |
我的折线统计图
1. 横轴依次标注7月1日至7月14日共14个日期，纵轴标注气温（单位：℃），每1格代表1℃，刻度范围设置为25℃~37℃。
2. 按照收集到的数据在方格纸对应位置描出坐标点，用线段顺次连接所有点，在图上方标注标题：7月1日-7月14日本地每日最高气温折线统计图。
我的数据分析表
| 整体趋势 | 关键节点及原因 | 波动原因 | 未来预测 | 合理建议 |
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| 两周内最高气温整体呈缓慢上升趋势，中间有小幅回落 | 最高点：7月14日，气温36℃，当日天气晴朗无云，太阳照射强度大，气温达到两周峰值 | 期间出现一次降雨天气过程，降雨时云层厚遮挡日照，气温明显下降，雨停后天气重新转晴，气温逐步回升，形成数据波动 | 未来一周本地最高气温大概率维持在33℃~37℃，整体仍处于暑热状态 | 高温时段尽量减少长时间户外活动，外出做好防晒及时补水，家中常备防暑降温用品 |
| | 最低点：7月9日，气温27℃，当日全天降雨，日照强度弱，气温降到两周最低 | | | |