资源简介

(共59张PPT)
第1课
从数据到大数据
（清华大学版）八年级
上
1
核心素养目标
3
新知讲解
5
拓展延伸
7
板书设计
2
新知导入
4
课堂练习
6
课堂总结
课后作业
8
01
核心素养目标
信息意识
计算思维
数字化学习与创新
信息社会责任
认识到大数据存在的安全风险。不随意泄露数据，遵守网络规则，树立安全、合法、负责的信息社会责任意识。
能够借助大数据资源开展自主探究学习，提升了数字化应用与创新思考能力。
能够通过整理、筛选、分析海量数据，挖掘隐藏的规律，学会用科学、逻辑化的方式分析和解决生活中的实际问题。
能够主动发现、感知身边的数据信息，了解数据，树立了主动获取、关注、利用数据的信息意识。
02
新知导入
对于物联网系统而言，无论是智能农植园里的浇灌系统，还是生活中的智能家居控制系统，它们总是非常听话，按着人们的设想进行工作。这种卓越表现背后的关键是数据。数据在确保系统正确运转方面扮演着核心角色，传感器采集的海量数据为了解和分析事物的变化趋势提供了重要依据。总的来说，数据的精准采集和有效利用使得物联网系统更具智能性和灵活性，为用户提供了更为
可靠、智能的体验。
学习导引:
02
新知导入
数据背后蕴藏着哪些秘密和规律？如何处理并加以利用？在本单元，我们将初步感知、认识数据，通过数据的采集、分析及可视化呈现等过程，掌握数据科学的基本知识，培养信息意识，为成为一个能适应大数据和智能时代的合格公民做好准备。
学习导引:
02
新知导入
小清去荔波小七孔游玩，经过观察，他发现第一天当地气温是11~31°C，第二天当地气温是2~29°C，小清不禁感叹一天之中的温差之大。到第三天，他发现当天气温只有1~8°C了，小清一边在寒风中瑟瑟发抖，一边想起来之前学过的物联网知识，如果他在小七孔做一个在线数字气象站项目，就可以实时采集很多天的温度数据。
项目情景:
02
新知导入
他想起曾经读到过的一些关于天气的知识，例如，一天中气温的最高值通常出现在14时，最低值出现在日出前后。他决定采集相关数据，验证这个知识在温度多变的小七孔的正确性。
小清知道：影响一天气温的因素包括当天的湿度、光照、风力等。通过采集和分析这些数据，他给自己提出了目标，即解决下列问题。
项目情景:
02
新知导入
(1)一天中气温的最高值是否出现在14时？最低值是否出现在日出前后？
(2)天气条件对气温最高值和最低值的出现时间是否有影响？是怎样影响的？
同学们，你们是否也想知道如何着手研究这些问题，知道数据是如何被用来理解和解决问题的呢？请跟随小清一起来探究吧！
项目情景:
02
新知导入
经过咨询与了解，小清设计了以下方案。
项目方案:
知识学习 实施步骤 预期成果
（1）确定采集数据的设备和器材 （2）编写数据采集代码，完成采集任务 （3）完成数据分析和可视化呈现的代码 （1）确定采集数据的设备和器材 （2）编写数据采集代码，完成采集任务 （3）完成数据分析和可视化呈现的代码 （1）整理好的真实数据集
（2）数据采集方案设计
（3）实现数据采集、分析和可视化呈现的代码
（4）数据分析报告、项目总结
02
新知导入
你对小清的项目方案有什么不同的看法或建议？你准备如何设计项目方案？请填写在下表中。
项目方案:
知识学习 实施步骤 预期成果
（1）学习《个人信息保护法》等相关法律法规，了解大数据的常见途径与危害 （2）学习问卷调查设计方法，掌握数据的基本技能 （1）设计关于个人大数据使用习惯与隐私保护意识的调查问卷 （2）发放问卷并回收数据，对原始数据进行清洗、去重和整理 （1）设计好的调查问卷方案
（2）整理好的真实调查数据集
（3）数据可视化分析图表
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新知导入
方案设计完成后，小清发现仅凭一已之力很难完成这个项目，于是决定邀请对此问题感兴趣的同学一起参与，并在项目方案中添加了以下表格。
项目分工:
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新知导入
项目分工:
姓名 角色 分工 任务
小清 组长 负责项目统筹、管理和监督 项目整体方案设计；项目实施过程的统筹协调、监督、总结；项目文档撰写
同学甲 成员 负责搭建环境及开发平台收集、管理数据 搭建项目所涉及的软硬件环境；对完成的模块功能和代码进行测试；维护项目
所使用的数据集
同学乙 成员 负责实现模块功能 实现项目各模块功能，设计相关的算法并编写代码
02
新知导入
项目分工:
姓名 角色 分工 任务
小明 组长 负责项目统筹、管理和监督 项目整体设计，实施该过程的统筹，最终调查报告的汇总
王洪 成员 负责问卷设计、数据采集与数据集管理 设计、发放、回收问卷，对收集的原始问卷数据清洗整理，维护调查数据集
姜将 成员 负责数据分析、可视化图表制作 对整理后的问卷进行分析，制作数据可视化图表
你认为小清项目组的成员构成、分工和任务分配是否合理？请在下表中填
写你的项目分工情况。
02
新知导入
本课中你将学习:
数据再认识
大数据的概念和特征
现实中的大数据
02
新知导入
本节活动:
通过地图导航软件了解道路拥堵情况
02
新知导入
本节通过一个体验活动，即“借助手机地图App了解交通状况，规划最佳出行路线”，加深对所学知识的理解并加以利用，体验广泛存在于我们身边的大数据应用。
02
新知导入
03
新知讲解
一、数据再认识
在第1单元的学习中，你肯定已经多次遇到过“数据”和“信息”这两个词，我们利用传感器采集过很多的数据，也从这些采集的数据中得到我们想要的信息，对数据也有了比较直观的认识。现在我们归纳一下它们的准确含义。数据是人们采用某种符号，对客观事物的某些属性（如性质数据和状态等）进行记录或描述的结果；将数据放在某个具体的现实场景中解释或使用，数据就有了特定的意义，或者说数据就变成了有助于了解客观事物的信息，如图2.1.1所示。数据是信息的载体。
图2.1.1 从数据到信息
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新知讲解
在日常生活中，我们经常会遇到各式各样的数据和信息。例如，“某位同学的身高和体重分别为175cm和65kg"“今天白天晴，风力2~3级，最高温度32~34°C”。前者用数字和单位符号记录了该同学的身高和体重这两个“属性”，后者在天气预报中常能听到，它用文字、数字和单位符号描述了对“今天”天气状态、力和最高温度这三个“属性”的预测。
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新知讲解
1.数据的表现形式
视频
声音
文字
数字
图形
图像
数据表现形式
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新知讲解
阅读
数据、信息和知识
当孤立地看菜个数据（如“3.14”）时，它并不具备具体含义。但如果将其放在特定的场景中，如在讨论与圆有关的特性时，我们知道数据“3.14”是圆周率的近似值，这是一条信息，因为它为我们提供了关于圆的内在属性——圆周率的一个近似值。当人们用“3.14”乘以半径的平方计算圆的面积时，这就是知识。
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新知讲解
拓展阅读
识将数据放在某个语境或某个真实场景中使用，数据就有了意义，成为信息。如“3.14”在上面的语境中是圆周率，如果在某个要填写日期的文本中写上“3.14”，那就不表示圆周率，而表示3月14日。信息是数据经过储存、分析及解释后所产生的意义，通常是在某一特定情景脉络下的具体呈现。人们通过归纳、演绎、比较等手段对信息进行挖掘，将有价值的部分沉淀下来，与已存在的人类知识体系相结合，形成知识。
03
新知讲解
2. 从数据到数据集
单一的一条数据，即针对一个事物某些属性的一条记录，其所承载的信息是相当有限的。比如，为了完成本单元开始时设定的项目，测量并记录下某一天的相关数据，包括湿度、天气状况、风力和温度等，这些数据只能反映在这天的特定时间段天气的大致情况，并不能真实地反映天气的一般规律。如果要更可靠地完成项目，还需要测量并采集更多数据，用来构成能客观反映天气状况的“数据集”。
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新知讲解
所谓数据集，就是描述某一事物某些属性的一系列数据，数据集所包含的数据项的数量应充分大，至少要能反映出该事物这些属性的一般情况。
例如，在数据科学和人工智能领域中，有一个被广泛使用的手写数字图像数据集MNIST，它由70000幅小图像构
成，每幅图像都是0~9中某个数字的一种书
写形式。图2.1.2展示了其中的十幅小图像。
后面我们将会看到，数据集是使用计算机
进行数据处理、实施数据分析及可视化，乃至
人工智能应用的重要基础。
图2.1.2 MNIST数据集中的图像
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新知讲解
3. 历史上的数据故事
在人类历史的很多方面，数据采集及处理和呈现数据的方法曾起到了非常重要的作用。
17世纪初，天文学家开普勒在对他的雇主第谷·布拉赫积累的20多年的星空观测数据进行分析的基础上，陆续发现了行星运动的三大定律。坚实全面的观测数据为开普勒的新发现提供了强有力的证据，打破了人们延续千余年的僵化信条，为后来牛顿发现万有引力定律和创立天体力学起到了决定性的作用。
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新知讲解
1854年，一种急性传染病在伦敦的一些区
域大暴发。在调查、确定传染病传播途径过程
中，约翰·斯诺医生将由传染病导致的死亡病例
绘制在一幅地图上（见图2.1.3），并对不同区
域死亡病例的分布情况进行了详细分析。他发
现位于一条大街的泵站周边病例特别集中（图中以椭圆圈出来的部分，中心为泵站)，并由此得出“传染病是通过受到污染的水进行传播的”这一结论，他的这个发现及时挽救了数以万计居民的生命。
图2.1.3 约翰·斯诺绘制的死亡病例地图
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新知讲解
现代护理体系的创始者弗洛伦斯·南丁格尔也是最早将今天我们所熟知的统计图表付诸使用的数据科学先驱者之一。在克里米亚战争期间，南丁格尔通过使用由一些士兵死亡数据绘制
成的统计图形（见图2.1.4）证明了战地医院
中的糟糕卫生条件是导致受伤士兵高死亡率
的主要原因。她的不懈努力使当局在战争后
期开始重视改善战地医院的医疗状况，从而
挽救了难以计数的士兵的生命。
图2.1.4 弗洛伦斯·南丁格尔绘制的士兵死亡数据的统计图形
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新知讲解
二、大数据的概念和特征
用计算机处理数据，早期的做法是将数据存储在数据库中，然后进行查询、分析，从而挖掘出数据背后的意义。但是计算机科学家很快发现，数据快速增长后，传统的数据库技术将难以进行有效的分析和管理。于是“大数据”的概念诞生了。
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新知讲解
1.大数据的提出
20世纪90年代末，“大数据”一词被提出。2016年，数据科学家对大数据进行正式定义，即大数据代表着信息量大、变化速度快、种类繁多的信息资产，需要特定的技术和分析方法将其转化为价值。也就是说，大数据之“大”，不仅指规模、变化速度和种类的特征，也意味着只有更强大的处理软件与运算能力，才能对数据进行采集、组织、管理和加工等操作。数据分析者需要通过设计全新的技术工具，才能做到从多元、复杂和巨量规模的数据集里洞察规律。
03
新知讲解
拓展阅读
天文学，信息爆炸的起源
在美丽的贵州省平塘县，坐落着世界最大的
500米口径球面射电望远镜（FAST）。这个望
远镜被称为“中国天眼”，是国家重大科技基
础设施之一，如图2.1.5所示。据报道，FAST
的19波束接收机每天将产生500TB的原始数据，
未来十年，预计FAST产生的数据量将达到1亿GB
计算能力需求需要达到200万亿次每秒。
图2.1.5 500米口径球面射电望远镜FAST
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新知讲解
拓展阅读
现代的科学研究越来越依赖于数据的探测和分析。以天文观测为例，1990年建立的哈勃太空望远镜每周传输的原始数据约为20GB；位于智利的ALMA每天则产生2TB的数据；著名的引力波探测实验，其探测装置采样频率超过16000次每秒，每年采集到的数据量超过500TB。为此，知名的大数据专家维克托 迈尔 舍恩伯格在《大数据时代》中提出一个观点：“天文学，信息爆炸的起源。”
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新知讲解
2.大数据的特征
大数据是一个宽泛的概念，仅仅用“大”不足以概括大数据的特征。《大数据时代》一书中，提出了大数据的“4V”特征，得到业界的认可，如图2.1.6所示。
图2.1.6 大数据的特征
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新知讲解
巨量性是指数据体量巨大，即大量的从各种数据源中产生的任意类型的数据。通常大数据的门槛是10~100TB，名著《红楼梦》约87万汉字，10TB约等于66亿部《红楼梦》，而我国一个中等城市50年所积累的医疗数据量就能达到10PB（1PB=1024TB）级。现在，多媒体、社交媒体及其他类型网络每天产生的海量数据，不断刷新一个个量级单位，TB、PB已经不足以衡量人类社会产生的数据量，开始跃升为EB（1EB=1024PB）、ZB级别（1ZB=1024EB）。
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新知讲解
多样性是指数据类型的多样性。
如图2.1.7所示，视频数据、音频数
据、图像数据、文字数据以及日志
数据等，都是大数据的重要来源。
数据类型的多样性源自数据源的多
样性。例如，手机、监控摄像头、
环境传感器、社交平台等都是智慧城市系统的常见数据源，这些不同的数据源产生的数据种类和格式，自然不可能保持一致。
图2.1.7 数据类型的多样性
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新知讲解
高速性是指数据产生、传输的速度快。由于数据量和数据源的持续增加，数据的内容也呈现持续变化的状态。用户总希望数据产生和传输速度更快，以便能够实时掌握其关注的信息。例如，搜索引擎需尽快完成网络中最新信息的索引，并以最快速度反馈给用户；地图导航要实时根据当前的数据，并结合历史数据提供出行建议等。
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新知讲解
价值性是指大数据中包含着有价值的信息。但由于数据量过于庞大，价值密度相对较低。例如，一段几小时不间断的监控视频中，有使用价值的数据可能仅仅是事件发生前后的几秒钟。如何通过强大的算法实现数据价值的迅速“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。
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新知讲解
问题讨论
有计算机专家曾经说过，物联网、大数据和云计算三者既互为基础，又相互促进。请搜索相关资料，讨论一下物联网、云计算和大数据之间千丝万缕的关系。
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新知讲解
三、现实中的大数据
大数据已渗透各行各业，成为重要的社会资源。互联网行业是大数据应用的领跑者，金融、零售、农业、电信、公共管理、医疗卫生等领域也正积极尝试大数据应用，并取得了很好的效果。下面我们将以智能交通、医疗健康和智慧农业领域为例，介绍现实中大数据的典型应用。
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新知讲解
1.智能交通
借助云计算和物联网技术，智慧城市系统中的各种交通流量监控数据实时汇聚，交通运输领域的智能化发展进程正在逐步加快，我们日渐感受到了交通变得越来越便利。例如，地图导航软件能给出从一个地方到另一个地方的推荐路线和预估的时间;假如某个路口发生事故，用户打开地图导航软件会在第一时间收到“绕路”的贴心提示等。
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新知讲解
探索
通过地图导航软件了解拥堵情况
节假日出行必做的功课之一就是了解路况，现在我们不仅可以通过地图导航软件了解道路实时拥堵情况，还可以通过智慧交通平台“实时拥堵”板块了解城市日常道路较为拥堵的路段与时间。
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新知讲解
探索
请自行选择一座目标城市，体验通过地图导航软件简单了解道路拥堵情况，思考城市这些路况的大数据的获取途径及与实际路况的关联。小组讨论电子导航地图和传统纸质地图的特点，并进行对比分析，填写表2.1.1。
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新知讲解
探索
序号 特点 电子导航地图 传统纸质地图
1 数据呈现方式 动态可视化，信息交互 固定尺寸，无交互功能
2 便携程度 储存量大，轻便 损坏后无法复原
3 网络 大多需网络加载 不需要网络，内容无法更新
4 信息时效 可进行实时更新 内容固定，印刷成本高
03
新知讲解
2.医疗健康
大数据改变了传统的医疗健康服务模式。例如，新型的可穿戴医疗设备（如智能手环，如图2.1.8所示）的舒适度将与正常衣物无异，并且能够全天候监测人体相关部位的多种生理参数，通
过网络上传到“云端”服务器，结合大数据分析
相关算法进行数据处理，将用户的身体健康状况
及时反馈给用户，并给出预警措施和就医指导，
做到疾病的早发现、早治疗。
图2.1.8 能够监测睡眠的智能手环
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新知讲解
2020年，新型冠状病毒引发了一场全球危机，世界各国都在抗击疫情。大数据技术在疫情防治方面发挥了重要的作用，如人们出行使用的健康码。健康码是以个人健康数据为基础，由个人申报、后台大数据信息比对生成的个人专属二维码，用于帮助人员跨省安全有序流动，正常复工、复产、复学。
03
新知讲解
3.智慧农业
大数据应用于农业，能够提高农业部门管理的数字化和现代化，促进农业的高质量发展。如图2.1.9所示，贵州省修文县通过建设物联网可追溯云平台，记录了修文县495家猕猴桃种植户的
生产信息，包括果园的基础信息，果树的施肥、
用药、生长和采摘记录等，实现了全程可追溯管
理。该平台依靠大数据技术实现了安全可预警、
源头可追溯、流向可追踪、信息可查询、责任可
认定、产品可召回等，助力农业种植降本增效。
图2.1.9 媒体报道修文县猕猴桃种植项目
03
新知讲解
项目实施:
通过本节的学习，我们对大数据又有了更多的认识。要想通过数据做一次科学研究，需先了解其他人的做法，比如阅读相关数据科学论文，提升自身的项目研究能力。
请在网上查找数据探究方面的论文成果，或直接阅读教材提供的资料，填写表2.1.2。
03
新知讲解
论文题目 作者 研究内容概述
基于交通大数据的城市道路拥堵特征分析 张三 利用大数据技术分析早晚高峰拥堵时空分布规律，挖掘拥堵成因，为交通管理优化提供参考。
基于大数据的农产品销量预测研究 王明 分析影响销量的关键因素，帮助农户合理安排生产与销售。
社交媒体大数据下公众情绪特征挖掘研究 刘建 探究热点事件下大众情绪变化趋势，研究数据采集与清洗方法。
表2.1.2 项目实施记录表
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知识拓展
日常生活里大数据的采集渠道有哪些？分别举例说明。
第一是智能传感器，道路地磁、监控摄像头、运动手环、智能家居设备自动采集环境、人体、交通数据；
第二是互联网平台，购物软件记录浏览与订单、社交软件保存聊天与发帖、导航 APP 持续获取定位；
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知识拓展
日常生活里大数据的采集渠道有哪些？分别举例说明。
第三是政务公共设备，公交刷卡机、医院挂号系统、气象监测站；
第四是人工填报数据，线上问卷、学籍信息登记、线下调研表格。
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课堂练习
简述完整的数据探究六大步骤，并说明 “数据清洗” 这一步骤的重要作用。
挑战
数据探究完整流程：确定探究主题→采集原始数据→数据清洗→数据分析→数据可视化展示→总结得出探究结论。
数据清洗的作用：原始采集的数据常常存在缺失、重复、数值错误、无关垃圾信息等问题；清洗工作会删除无效数据、修正错误内容、补全缺失信息，保证数据整体准确可靠，避免数据干扰后续分析，防止得出错误结论。
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拓展延伸
大数据的数据来源有哪些，举两个例子？
来源分为传感器采集、网络日志、用户主动提交、音视频、地理定位等。
例子：手机导航采集车辆位置数据；电商平台收集用户浏览、购买记录。
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拓展延伸
大数据和普通数据最核心的区别是什么？
普通数据体量小、结构简单，可用传统数据库直接处理。
大数据体量巨大、类型繁多，核心是从海量、复杂的数据中挖掘潜在规律与价值，而不只是简单存储统计。
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拓展延伸
大数据在给我们生活带来便利的同时存在哪些隐私方面的风险？
个人位置、消费、浏览记录等信息被收集，存在信息泄露；数据被滥用，造成精准骚扰；个人画像被私自分析，带来隐私泄露、诈骗等安全隐患。
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课堂总结
1
引入新知内容
从数据到大数据
2
学习数据的表现形式和数据集
3
了解大数据的特征
4
学习现实中的大数据
5
进行相关知识拓展
1
2
3
4
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08
板书设计
从数据到大数据
1.进行新知引入
2.学习新知讲解
3.完成课堂练习
4.进行知识拓展
09
课后作业
01
有人认为 “数据和大数据本质上是一样的，只是数字多少不同”，这个观点是否正确？请说明理由。
09
课后作业
02
请同学们总结一下本堂课所学知识，讲一讲你在生活中见到的“大数据”。
https://www.21cnjy.com/recruitment/home/fine

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