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    (2021新教科版)高中信息技术必修一 5.1 数据分析与表达教案(第2课时).doc

    • 文档编号:1683086       资源大小:10.14MB        全文页数:6页
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    (2021新教科版)高中信息技术必修一 5.1 数据分析与表达教案(第2课时).doc

    1、5.1 走近数据分析(第走近数据分析(第 2 课时)课时) 【教学目标 1. 了解大数据的含义,认识大数据分析在信息社会的重要作用。 2、了解大数据的应用及影响。 【教学重点】 大数据及其意义来源:学。科。网 Z。X。X。K 教学过程教学过程 一、体验实时公交 活动 1 我在哪里 假如来到一个陌生的地方,需要知道自己所处的具体位置,手机 里的地图软件可以很方便地帮助你定位。体验一款手机地图软件,获 取你的当前位置、计算并推荐去目的地的路线。 打开手机地图软件,体验地图软件的魅力。(小组间可讨论研 究) 析:很多地图软件提供了很多地图软件提供了“全景模式全景模式”。选择。选择“查看全景查看全景”

    2、可以展可以展 示实地拍摄的示实地拍摄的“全景全景”照片,。在照片上可以多角度查看场景。点击照片,。在照片上可以多角度查看场景。点击 移动方向箭头,场景则根据位置改变。移动方向箭头,场景则根据位置改变。 (地图软件)(地图软件)“全景全景”模式模式卫星图卫星图 如果一个拍摄点需要拍摄 8张照片,每张照片的大小约为 4MB,1 个拍摄点的照征数据量是多少? 4*8=32MB,所以一个拍摄点的照片的数据量为 32MB。 考虑到地图的连续性,如果相邻拍摄点间隔为 16 米,那么一条长 1 千米的街道需要多少张照片?数据量是多少? 1000/16=62.5,所以需要 63 个拍摄点,63*8=504 张

    3、,所以需要拍 摄 504 张照片。4*504=2016MB,所以数量量是 2016Mb 或者是 1.97GB。 如果一个城市呢? 数据量如此庞大。数据量如此庞大。 二、大数据二、大数据 1、大数据:、大数据:是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主 要特征的数据集合,它正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多 样的数据进行采集、存储和关联分析,从中发现新知识,创造新价 值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。来源:学_科_网 2、大数据的意义: 我们有可能从如此庞大的数据中挖掘出有价值的数据,并运用于 管理、农业、金融、医疗和教育等各个社会领域,为社会发展服务。 三、大数据分析的应用

    4、活动 2 公交车距离我多远 体验一款实时公交软件,输入起点和终点,获取所需的公交方 案,并了解公交车和你之间的距离并填写下表。(高德实时公交)高德实时公交) 实时公交信息查询软件使用体验实时公交信息查询软件使用体验 序号序号体验并思考问题体验并思考问题结果结果 1查看该软件为用户提供了哪些实用功能?查看该软件为用户提供了哪些实用功能?路线、时间及距离查询路线、时间及距离查询来 来 源源:Z,xx,k.Com 2 如果有条件,乘公交车出如果有条件,乘公交车出行时使用该软件,行时使用该软件, 并回答以下问题:并回答以下问题:来源来源:Zxxk.Com 1.它所提供的公交车运行信息是否及时准它所提供

    5、的公交车运行信息是否及时准 确?确? 2.它是否可以提供多种出行方案?它是否可以提供多种出行方案? 基本准确基本准确 可以提供多种出行方案可以提供多种出行方案 3来源来源:Zxxk.Com 定位公交车位置信息需要哪些技术?它们各定位公交车位置信息需要哪些技术?它们各 有什有什么优缺点?么优缺点? GPS/北斗定位技术、 3G/4G 通信技术、GIS 地理信息系统技术 (软(软件界面)件界面)(公交查询)(公交查询) (线路查询)(线路查询)(时间及距离查询)(时间及距离查询) 总结:实时公交信息查询软件可以实时反馈公交车辆的运行信总结:实时公交信息查询软件可以实时反馈公交车辆的运行信 息,提升

    6、息,提升乘客的出行效率。乘客的出行效率。 大数据分析带来价值的同时,也在隐私保护、安全问题等方面带 来了危害。因此,合理健康地使用大数据,遵循“数据道德”是我们 的必备品质。 四、大数四、大数据分析的流程据分析的流程 因为大数据的量大到不能再使用常规的方法进行存储和处理,所 以大数据分析和普通的数据分析也有所区别。大数据分析的一般流程 可以表示为: (大数据分析的流程)(大数据分析的流程) 存储是分布的呀!“分布式”的存 储为以后“分布式处理”做准备, “分布”是高效处理的前提,否则 大数据处理怎么这么快。 处理也是分布!在分析之前对数据 进行规整化是处理阶段的重要工 作。一切为了提高效率!

    7、大数据分析的方法有很多,统计分 析和数据挖掘也是大数据分析。 大数据采集 分布式文件存储分布式数据库存储 分布式处理 分析 案例分析:根据大数据发现人们的出行规律案例分析:根据大数据发现人们的出行规律 在美国旧金山举行的 KDD2016 学术会议上,罗格斯大学的熊辉等 学者向大家报告了他们的研究论文。论文指出,北京在 2014 年的前 9 个月就有 350名扒手在地铁交通系统上被抓, 490名扒手在公交车上 被抓。因此,他们认为可以通过对北京智能公交一卡通数据进行分析 研究,根据异常交通记录分析来抓小偷。如要实现这个功能,要调用 哪些数据呢?同学们也可以上网搜索相关资料,了解大数据专家是如 何分析的。 参考答案: 案例来源于熊辉等学者提交的论文。论文中阐述了他收集乘客的 公交一卡通数据记录,分析了 896 条地铁经过的 44524 个公交车站和 18 条地铁经过的 320 个地铁站的数据。从出行轨迹提取特征。例如正 常行人在从 A 地区到 B 地区会考虑最短时间、距离,或者最少换乘, 但是类似“A-C-D-B”这种无目的的异常交通方式为异常行为。如果异 常行为足够多,则他可能是一名扒手。具体的算法和模型,可见论文 详细描述。(有兴趣的同学,再继续研究)


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