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《第十课大数据的处理》粤教版信息技术九年级
内容总览目录05数据预处理07结果展示数据分析06数据存储04数据收集03教学目标01新知导入02结果应用0809拓展延伸课堂总结1011板书设计
教学目标1、信息意识:能够识别和区分各种类型的数据,并了解这些数据对决策和趋势分析的影响。2、计算思维:能够利用计算思维来管理、分析和解释数据的兴趣,以及运用适当的工具进行数据处理和可视化的技能。3、数字化学习与创新:能够利用数字工具和技术来处理大数据的能力,例如使用数据分析软件和编程语言。4、信息社会责任:能够思考数据使用的伦理和社会影响,包括如何更加负责任地利用大数据做出决策并分享结果。
新知导入由于大数据具有海量的数据规模、多样的数据类型、快速的数据流转和价值密度低等特征,不能使用传统的软件工具进行获取、存储、管理、分析和加工,因此需要建立一套大数据处理的方法和流程,才能为人类创造更多的价值。
新知导入通常,大数据处理流程主要包括数据收集、数据存储、数据预处理数据分析、结果展示、结果应用等环节。每一个数据处理环节都会对大数据的质量产生影响,如图10-1所示。
03、数据收集
新知讲解数据收集是指从现实世界中收集原始数据。例如,用麦克风捕获声音数据,用摄像机记录生活影像等数据。在数据收集过程中,要注意数据源的采集质量,提高大数据的真实性、完整性、一致性、准确性和安全性。
小组讨论如何看待数据收集中的个人隐私问题?尊重个人隐私:数据收集者应该尊重个人隐私,遵守相关法律法规,并采取措施保护个人信息安全。透明度和知情同意:在收集个人数据之前,应该向个人提供清晰明了的信息,并取得他们的知情同意。个人应该知道自己的数据将被如何使用。安全性:采取必要的技术和组织措施,确保个人数据的安全存储和处理,以防止未经授权的访问、泄露或滥用。
04、数据存储
新知讲解数据的存储方式主要有两种,一种是把数据存在本地内部,另一种是把数据放在第三方公共或私有的“云端”存储,如图10-3所示。云存储已经成为存储发展的一种趋势,其技术也日益成熟。云存储是把各类数据存储在虚拟的逻辑模型里,其物理空间存储在跨越多个地域放置的众多服务器中,为用户提供统一、灵活、安全的“云存储服务”。云存储供应商拥有并管理这些服务器,负责管理数据的使用和访问权限,以及云存储环境的日常运营和维护。对于用户而言,无须关注云存储系统的具体运行,仅需获取存储空间,把自己的数据存储进去即可。
05、数据预处理
新知讲解大数据采集过程中通常有一个或多个数据源,这些数据源包括各种传感器、同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等,易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响,因此需首先对收集到的大数据集合进行预处理,以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。大数据的预处理主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等环节,可以大大提高大数据的总体质量,有利于提高大数据的一致性准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面的质量。
06、数据分析
新知讲解数据分析首先对经预处理的数据进行探索性分析,即在无或较少的先验假定的前提下,采用作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段,初步探索数据的结构和规律,为数据分析提供依据和参考。然后根据“干净数据”本身的特点和探索性数据分析的结果,设计、选择、应用具体的机器学习算法或统计模型进行数据分析。
新知讲解数据分析是大数据处理与应用的关键环节,它决定了大数据集合的价值性和可用性,以及分析预测结果的准确性。在数据分析环节,应根据大数据应用情境与决策需求,选择合适的数据分析技术,提高大数据分析结果的可用性、价值性和准确性的质量。
07、结果展示
新知讲解结果展示是把结果数据可视化。即将大数据分析与预测结果以计算机图形或图像的直观方式显示给用户的过程,并可与用户进行交互式处理。数据可视化技术有利于发现大量业务数据中隐含的规律性信息,以支持管理决策。数据可视化环节可大大提高大数据分析结果的直观性,便于用户理解与使用,故数据可视化是影响大数据可用性和易于理解性质量的关键因素。新知讲解
08、结果应用
新知讲解结果应用是指将经过分析处理后挖掘得到的大数据结果应用于管理决策、战略规划等的过程,它是对大数据分析结果的检验与验证,大数据结果应用过程直接体现了大数据分析处理结果的价值性和可用性。大数据结果应用对大数据的分析处理具有引导作用。大数据结果应用技术包括商业智能技术、政府决策技术、电信数据信息处理与挖掘技术、电网数据信息处理与挖掘技术、气象信息分析技术、环境监测技术、大规模基因序列分析比对技术、影视制作渲染技术等。新知讲解
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