（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）