1.3数据科学与大数据 -人教中图版(2019)高中信息技术必修一课件

人教中图版(2019) 数据与计算 1.3 《数据科学与大数据 》
1.3.2大数据及其应用
➢ 大数据应用
① 生活服务
目前大数据在生活服务方面的应用较为广泛， 通过分析客户的爱好和消费行为及其趋势等，提 供更为精准的服务。
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1.3.2大数据及其应用
大数据存储与管理技术
大数据分析与挖掘技术
大数据可视化与应用技术
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➢ 大数据技术 ① 大数据采集技术
大数据采集技术通过物联传感、社交网络等 方式获得各种类型的海量数据。
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➢ 大数据应用 ④ 社区管理
大数据现在已经被广泛应用到社区管理中， 为保护居民安全和维护公众利益发挥着越来越重 要的作用。大数据的合理应用可以使我们的生活 变得更安全。
巩固提升
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1.通行大数据行程卡的技术原理是什么？(上网获取）
2. 在我国很多城市共享单车成为解决短距离出行不便问题的新选择。试分析 这个典型的“互联网+”应用中 ， 大数据的采集是如何实现的 ， 又是如何存储和传 输的？
数据分析师： 数据分析师负责挖掘大量数据。寻找关系，模式，以及数据的趋势。之后，提供引人注目的报告和可 视化，以分析数据，从而做出最可行的业务决策。
统计员： 使用统计理论和方法收集，分析数据，理解定性和定量数据。
数据管理员： 数据管理员应确保所有相关用户都可以访问该数据库。他还确保它正确执行并保持安全，不受黑客攻 击。
上网搜索并简要概括：
1.什么是数据科学？ 2. 什么是大数据？ 3.大数据的特征有那些？ 4.大数据技术包括哪些技术？
将你收集到的信息保存到 Word 或记事本中。
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1.3.1数据科学的兴起
大数据时代的到来催生了一门新的学科——数据科学。数据科学成了 一个新兴的研究。
数据科学与大数据技术专业
2016年我国高校设置的本科专业，学位授予门类为工学、 理学，修业年限为四年，课程教学体系涵盖了大数据的发 现、处理、运算、应用等核心理论与技术，旨在培养社会 急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。
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1.3.2大数据及其应用
➢ 大数据技术 ④ 大数据分析与挖掘技术
大数据分析与挖掘技术能从规模巨大的数据 中，分析并提取出有潜在价值的信息。
数 据 挖 掘 又 称 知 识 发 现 （ KDD ： Knowledge Discovery in Database），即“从数据中挖精准可信赖：智能定位卫星、懂你更懂路况 时间智能精准预估：预测实时路况与耗时，准确预估到达时间
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1.3 数据科学与大数据
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数据科学工作角色
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数据科学家： 数据科学家是一名管理大量数据的专业人士，通过使用各种工具，技术，方法，算法等来提出令人信 服的商业愿景。
数据工程师： 数据工程师的角色是处理大量数据。负责开发，构建，测试和维护大型处理系统和数据库等架构。
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作业：
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人教中图版(2019) 数据与计算 1应用
➢ 大数据技术
⑤ 大数据可视化与应用技术
大数据可视化与应用技术能将分析或挖掘 出来的数据进行直观、形象地呈现，为人们的 社会活动提供依据，提高各个领域的运行效率， 以发挥出更大的效益。
例如，利用手机基站注册数据，不但可以 获得居住地的信息，还能了解人口密度。
业务分析师： 改善业务流程，是业务执行团队和IT部门之间的中介。
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1.3 . 2 大 数 据及其应用 1.3 《数据科学与大数据 》
➢ 大数据特征
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1.3 . 2 大 数 据及其应用 1.3 《数据科学与大数据 》
➢ 大数据特征
巨量性指数据体量巨 大。一旦拥有了事物 全部或几乎全部的数 据 ， 就在一定程度上 提高了数据对事物描 述的完整性 ， 这使大 数据应用中的全样本 分析成为可能。
学习目标
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认识数据科学，体验大数据对学习、生活和社会发展的影响，认 识大数据的价值。
了解大数据在社会各领域中的应用，感受大数据在社会变革的作用, 体验大数据解决问题的方式。
知识探究
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➢ 人类认识世界的方式 ① 通过观察、感知的方式分析自然现象，寻求其中的发展规律； ② 通过实验探究的方式研究问题，对问题假设进行验证和判定； ③ 如今，数据科学为人们提供了认识事物的新方法。
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1.3.1数据科学的兴起
➢ 数据科学的发展
➢ 大数据技术 ② 大数据预处理技术
大数据预处理技术不仅能提高数据质量、降低数据计算的复杂度，还能 降低数据规模、提升数据处理的准确性。
例如，社交大数据中有些数据涉及用户的隐私，也可能存在一些异常或 错误数据，因此要对这些数据进行预处理，这样才能更好地帮助我们进行后 期分析以便获得有价值的信息。
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➢ 大数据应用
② 智慧城市
大数据可以用来改善城市生活，提升城市管 理水平，促进智慧城市的建设。
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➢ 大数据应用 ③ 医疗健康
大数据在医疗健康方面的应用改变了传统的 医疗与健康服务模式，提高了服务的针对性。
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1.3.2大数据及其应用
➢ 大数据特征
价值性不仅指大数据 能产生价值 ， 更是指 大数据所创造的价值 密度相对偏低 ， 即庞 大的数据量中可能产 生价值的只是其中非 常小的部分。
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1.3.2大数据及其应用
➢ 大数据技术
大数据采集技术
大数据预处理技术
1.3.2大数据及其应用
➢ 大数据技术 ③ 大数据存储与管理技术
大数据存储与管理技术能通过相应的数据中 心把采集到的数据存储起来，并进行管理和调用。
例如，使用云存储和分布式管理技术能方便 且快速地处理巨量的数据，实现大数据应用。
云存储是一种网上在线存储（英语：Cloud storage）的模式，即把数据存放在通常由第三方托管的 多台虚拟服务器，而非专属的服务器上。
1.3.2大数据及其应用
➢ 大数据特征
迅变性指数据生成速 度快 ， 而且要求在短 时间内处理完毕。只 有快速地从庞杂的数 据中获取有价值的信 息 ， 才能更好地服务 于人 ， 而数据量的快 速增长对数据处理速 度提出了更高的要求 。
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① 计算机技术的革新提升了人们处理数据的能力，在计算机的帮助下，人们 可以通过多样的计算方式和应用软件快速地处理数据。
② 物联网传感器、智能终端的广泛应用，产生和传播着大量的数据。计算工 具的革新、数据量的持续增长推动了数据科学的发展。
③ 如今，数据科学既包括对数据本身的研究，又包括为社会各个领域的发展 提供了管理和研究的新思路和新方法。
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人教中图版(2019) 数据与计算 1.中图版(2019) 数据与计算
1. 3 . 2 大 数 据 及 其 应用 1.3 《数据科学与大数据 》
➢ 大数据特征
多样性指数据种类繁 多。大数据包括传统 的关系数据 ， 还包含 网页、搜索索引、图 像、音视频和地理位 置等数据。
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