5.1认识大数据 课件(共19张PPT) 2022—2023学年高中信息技术粤教版(2019)必修1

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5.1认识大数据 课件(共19张PPT) 2022—2023学年高中信息技术粤教版(2019)必修1

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(共19张PPT)
第五章 数据处理和可视化表达
5.1 认识大数据
一 、本章情况
学习目标
(1)了解大数据的概念,理解大数据的特征,知道大数据对日常生活的影响,明晰传统数据与大数据的区别;
(2)了解数据采集的方法和工具,掌握数据的存储方式,理解对数据进行保护的意义;
(3)知道数据预处理及分析,体验多种数据分析技术;
(4)学会选用恰当的工具处理数据,学会总结和归纳数据分析的方法和步骤;
(5)了解数据可视化两种呈现类型,学会选用恰当的工具可视化表达数据。
5.1认识大数据
5.2数据的采集
5.3数据的分析
5.4数据的可视化表达
教学内容
二、项目指导
项目情景
网络购物中,消费者购物的任何行为细节都会被服务器所记录。通过大数据分析,商家可以了解消费者的偏好甚至预测其购买行为,如图5-1所示。
大数据分析使得商家可以追踪客户的行为并确定最有效的方式以提升客户对购物平台的忠诚度,根据客户的个性化需求提供相应的产品或服务以获得更大的市场占有率。
二、项目指导
项目选题
二、项目指导
小组成员确定好项目的主题,利用思维导图工具(XmindMindmanager或FreeMind)制订相应的项目方案,交流完善,记录在项目活动手册。
规划交流
三、学习新知
5.1 认识大数据
在日常工作、生活和学习等活动中,人们的一举一动基本上都可以数字化。例如,从家中出门到达工作地点选择的交通工具、路线和所用时间;每刷一次微博、拨打一次电话、发送一条短信、网上银行转账或者浏览相关网站,甚至所在的地理位置信息等都产生了大量数据。
海量数据引发了人们对数据研究思路和方法的转变与飞跃,数据科学成了一个新兴的研究。
三、学习新知
5.5.1 大数据
大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行高效捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
观看视频:大数据
三、学习新知
探究活动
以小组为单位,仔细阅读课本P102的案例,通过查找资料,学习和交流,分析大数据具有哪些特征。
案例1:某市交通智能化分析平台的数据来源于道路交通、电信、地理信息系统等各行各业。例如,交通卡刷卡每天产生1900万条记录,手机定位数据每天产生1800万条,出租车运营数据每天产生100万条,电子停车收费系统数据每天产生50万条,等等。这些数据在体量和速度上都达到了大数据的规模。
案例2:搜索引擎公司通过跟踪网民对“感冒症状”以及“治疗”等关键词的搜索,发现某个时段在某个区域内搜索数量急剧增长,从而成功预测了甲型H1N1流感的暴发时间、地域。
案例3:目前,某基于大数据的网约车平台已覆盖全国400多个城市,涵盖出租车、快车、顺风车、代驾、专车、试驾以及租车等多项业务,为人们的出行带来极大的便利。我们只需在网约车APP上输入或者说出目的地,强大的智能系统就立刻分配订单,即时通知附近司机;借助定时定位系统,我们可以看到司机的大致位置以及预计到达时间。
三、学习新知
5.1.2 大数据的特征
三、学习新知
探究活动
以小组为单位,上网搜索资料,讨传统数据与大数据的区别,完成表格填写,分享交流。
传统数据 大数据
三、学习新知
传统数据与大数据的区别
传统数据 大数据
数据量
数据类型
价值
更新速度
数据准确度
存储
数据量小
数据类型少
价值密度高
更新速度慢
追求数据精确性
本地存储
数据体量巨大
数据类型繁多
价值密度低
更新速度快
追求数据模糊性性
分布式存储
三、学习新知
探究活动
以小组为单位,上网搜索资料,结合日常生活中的各种信息活动,讨论大数据给我们的生活带来了怎样的影响,分享交流。
观看视频:大数据在足球训练中的应用(选取部分片段播放)
三、学习新知
5.1.3 大数据对日常生活的影响
方便支付
方便出行
方便购物与
产品推介
方便看病与诊断
三、学习新知
5.1.3 大数据对日常生活的影响
个人信息泄露
信息伤害与诈骗
四、知识总结
五、项目实施
各小组根据项目选题及拟定的项目方案,结合本节课所学知识,对
所选定的主题进行分析。
分析所选定主题的大数据特征;
分析所选定主题的大数据对日常生活的影响;
完成项目活动手册。
六、课程评价
(1)从互联网产生大数据的角度来看,大数据具有的特征是( )。
A. “4V"特征:大量( Volume)、多样( Variety)、低价值密度(Value)、高速( Velocity)
B.样本渐趋于总体,精确让位于模糊,相关性重于因果
C.分布式存储,分布式并行计算
D.没有特征
(2)海军军官通过对前人航海日志的分析,绘制了新的航海路线图,标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的( )
A.在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据
B.在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析
C.在分析效果上更追究效率而不是绝对精确
D.在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据
A
C
七、相关附件
附件:
第五章项目报告模板.docx
第五章项目报告实例.docx
第五章项目活动记录手册.docx
大数据.mp4
大数据在足球训练中的应用.mp4
谢谢观看!

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