多样的数据 课件
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《数据的表示》课件
音频数据
总结词
音频数据是使用声音表示的数据，可以传递情感和语义信息。
详细描述
音频数据通常用于表示声音信息，如语音、音乐等。音频数据可以传递情感和 语义信息，因为人类可以识别不同的音调和语气。在数据分析中，音频数据可 以通过语音识别、音频分类等技术进行处理和分析。
视频数据
总结词
视频数据是使用图像和音频表示的数据，具有动态性和时间序列性。
文本型数据通常用于表示文字信息，如文章、评论、对话等。文本型数据的信息 量大，且易于理解，因为人类可以轻松阅读和解析文本。在数据分析中，文本型 数据可以通过词频分析、情感分析、主题模型等方法进行处理和分析。
图像数据
总结词
图像数据是使用图像表示的数据，可以直观地展示信息。
详细描述
图像数据通常用于表示图片信息，如照片、图表等。图像数 据可以直观地展示信息，给人留下深刻的印象。在数据分析 中，图像数据可以通过图像识别、机器学习等技术进行处理 和分析。
数据分析
在数据分析过程中，数据可视 化有助于发现数据之间的关系 、趋势和异常值。
数据报告
在撰写报告时，数据可视化能 够直观地呈现数据，使报告更
具说服力。
CHAPTER
04
数据表示的挑战与未来发展
数据表示的挑战
数据规模的爆炸性增长
数据类型的多样性
数据质量的参差不齐
数据表示的跨平台兼容性
随着大数据时代的来临，数据 量呈指数级增长，如何有效地 表示、存储和处理这些大规模 数据成为一个巨大挑战。
折线图
用于展示数据随时间变化的趋 势，便于观察数据的变化规律
。
饼图
用于展示各部分在整体中所占 的比例，便于观察数据的分布
情况。
常用数据分析方法PPT课件
序号 1 2 3 4 5
合计
产品 A B C D
其他
损耗 130 35 10
8 12 195
占损耗比率(%) 累积比率(%)
排列图：练习
39
序号 1 2 3 4 5
合计
产品 A B C D
其他
损耗 130 35 10
8 12 195
占损耗总数比率(%)
66.7 17.9 5.1 4.1 6.2 100
❖ 对帐单（检查表）; ❖ 流程图； ❖ 散布图； ❖ 直方图； ❖ 排列图； ❖ 控制图； ❖ 因果分析图；
统计分析工具
4
第一部 数据分析概述
5
1、什么是数据？
数据是对图书销售业务全过程记录下来的、 可以以鉴别的符号。数据是销售业务全过 程的属性数量、位置及相通关系等等的抽 象表示。
数据表现形式
3K
直到 N为止
当出版商批量发货及产品特别多时，并且易作某种次序的整理时， 系统抽样比分层抽样好；
抽样方法
24
总体
管 理
结论
抽样 分析
样本 测 试
数据
总体、样本、数据间的关系
25
抽样的目的是通过样本来反映总体。 在书业公司经营管理中，常常将测试的样本数据，通过整理加工，找 出它们的特性，从而推断总体的变化规律、趋势和性质。 一批数据的分布情况，可以用中心倾向及数据的分散程度来表示，表 示中心倾向的有平均值、中位值等，表示数据分散程度的有方差、标 准偏差、极差等。
数据
500
12月
1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
列表
数据分析PPT课件
描述性分析是对数据进行基础处 理，包括数据清洗、整理、分类 和汇总等，以揭示数据中的基本
特征和规律。
描述性分析主要通过统计指标， 如均值、中位数、众数、方差等， 来描述数据的集中趋势和离散趋
势。
描述性分析还可以通过绘制图表， 如柱状图、折线图、饼图等，直 观地展示数据的分布特征和变化
趋势。
推断性分析
感谢您的观看
数据科学将成为一门独立的学科
随着数据的重要性日益凸显，数据科学将逐渐成为一门独立的学科， 拥有自己的知识体系和人才培养体系。
数据共享和开放将成为趋势
随着数据的重要性和价值被越来越多的人所认识，数据共享和开放将 成为一种趋势，推动数据创新和产业发展。
提高数据分析能力的建议
加强学习和培训
通过参加培训课程、阅读专业书籍和文 章等方式，不断学习和掌握新的数据分
是指基于数据和分析结果进行决策的方法， 它强调数据在决策中的重要性，帮助企业和 组织更好地理解业务、市场和客户。
数据科学家
是指专门从事数据分析工作的人员，他们 具备统计学、编程和商业知识，能够运用 数据分析工具和算法解决实际问题。
数据分析的流程
数据收集
是指通过各种方式获取数据的过程，包括 调查、观察、实验等。
数据分析ppt课件
目 录
• 数据分析概述 • 数据来源与收集 • 数据预处理与探索 • 数据分析方法与技术 • 数据分析应用案例 • 数据分析的挑战与未来发展
01 数据分析概述
数据分析的定义
数据分析
是指通过统计方法和分析工具对大量 数据进行分析，从而提取出有价值的 信息和洞见的过程。
数据驱动决策
Tableau
Tableau是一款可视化数据分析工具， 它能够帮助用户快速创建各种图表和报 表，直观地展示数据和分析结果。
2024版年度数据分析课件PPT模板
19
图表美化原则和技巧分享
色彩搭配
选择和谐的颜色组合， 避免使用过于刺眼或对
比度过低的颜色。
2024/2/3
字体选择
选择清晰易读的字体， 避免使用过于花哨或装
饰性过强的字体。
图表元素简化
数据标签使用
去除多余的图表元素， 突出核心信息。
20
在图表中直接显示数据 标签，方便观众快速获
取信息。
动态图表制作教程
24
Python编程环境搭建及基础语法
Python环境搭建
介绍Python的安装、配置环境变量等基础知识。
基础语法学习
学习Python的变量、数据类型、条件语句、循环语句等基础知识。
常用库介绍
了解并学习NumPy、Pandas等Python数据分析库的基本用法。
2024/2/3
25
R语言简介及在数据分析中优势
数据分析课件PPT模板
2024/2/3
1
目录
2024/2/3
• 数据分析概述 • 数据收集与预处理 • 数据分析方法与技术 • 数据可视化展示技巧 • 数据分析工具介绍及实践案例 • 数据分析挑战与未来发展趋势
2
01
数据分析概述
Chapter
2024/2/3
3
数据分析定义与目的
数据分析定义
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大 量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数 据加以详细研究和概括总结的过程。
数据治理与标准化
建立完善的数据治理体系和标准化流程，提 高数据质量和可用性。
2024/2/3
智能化决策支持
基于大数据和人工智能技术，为企业提供智 能化决策支持和服务。
北师大版数学六年级上册：数据世界 课件(共15张PPT)
（2）某仓库的长是8米，宽是5米，高是3米，相 当于一个教室的大小 ，它能容纳的物体的体积是 （ ）米3。
•9、要学生做的事，教职员躬亲共做；要学生学的知识，教职员躬亲共学；要学生守的规则，教职员躬亲共守。2021/9/82021/9/8Wednesday, September 08, 2021 •10、阅读一切好书如同和过去最杰出的人谈话。2021/9/82021/9/82021/9/89/8/2021 11:49:08 AM •11、只有让学生不把全部时间都用在学习上，而留下许多自由支配的时间，他才能顺利地学习……（这）是教育过程的逻辑。2021/9/82021/9/82021/9/8Sep-218-Sep-21 •12、要记住，你不仅是教课的教师，也是学生的教育者，生活的导师和道德的引路人。2021/9/82021/9/82021/9/8Wednesday, September 08, 2021
2004年12月26日, 印度洋发生了40年来 最强烈的地震，并引 发了海啸。据报道： 印度洋发生大海啸之 后，造成多达500万 人缺乏基本生活所需 要……
500万人
（1）假如平均每人每天需要 要0.5千克大米，这些灾民每 天大约需要250万千克的大 米。250万千克大米到底是 多少呢？
我们可以把它与 熟悉的东西相比
我们可以把它与 熟悉的东西相比
较，比如……
我们可以从多 个方面描述250 万千克大米到
底是多少。
我问了爸爸妈妈，我家一个月大约用（）吨水。 我估计一个人每天大约需要（）千克水，500万人 每天大约需要（）吨水。
我查找了资料，知道为了维持生命，每人每天需 要约2.5升水，500万人每天大约需要（）升水。
为了把250千克大米运往灾区，共调用了250辆卡车，这些卡车 行驶在公路上形成了长长的车队。请问这个车队大约有多长？ （1）解决上述问题需要哪些信息？ （2）可以从哪些渠道获得这些信息？ （3）分小组调查并解决上述问题，在全班进行交流。
6.1 丰富的数据世界 课件(共17张PPT) 北师大版七年级数学上册
定量数据
（2）学生右眼视力跟性别有关吗？为了回答这个 问题，你将怎样处理这组数据？你的结论是什么？
学生右眼视力跟性别无关。 可以画条形统计图分析数据。
（3）图 1 和图 2 都是根据表中的身高数据面出的统 计图。你能从这两幅图中得到哪些信息？这两幅图与 你画的统计图有什么区别和联系？
思考交流
（1）你对数据有哪些进一步的认识？ （2）为了利用数据作出决策，一般需要经历怎样的过 程？与同伴进行交流。
概念归纳
数据的世界是丰富多彩的，上述问题中呈现了各种不同 类型的数据： 有的是用数值表示的，如学生的身高、体重、到校所 用时间等，我们把这类数据称为定量数据； 有的不是用数值表示的，如学生上学采用的交通方 式、学生美术成绩（等级）等，我们把这类数据称为 定性数据。 数据收集→整理→分析
不相同，预测他下周一到校需要 15 min， 其他学生也有类似的规律。
（3）对于上学采用的交通方式及到校所用时间，你还有 什么发现和建议？与同伴进行交流。
思考2：对于上表，如果关注全班学生的身高，那么 你能解决下列问题吗？ （1）全班学生最高身高是多少？最矮呢？出现次数最 多的身高数据是哪个？全班学生身高的平均数是多少？
思考交流
对于上表，如果关注全班学生上学采用的交通方式及到 校所用时间，那么你能解决下列问题吗？ （1）全班学生上学采用了哪些不同的交通方式？如何 表示全班学生上学所采用交通方式的情况？
交通方式：步行、自行车、电动自行车、私家车、 地铁+公交、公交车 可以画条形统计图。
（2）学号为 1 的学生周一至周五每天到校所用的时 间相同吗？预测一下，他下周一到校需要多长时间？ 其他学生有类似的规律吗？与同伴进行交流。
学习天数/天 1
2
（2）学生右眼视力跟性别有关吗？为了回答这个 问题，你将怎样处理这组数据？你的结论是什么？
学生右眼视力跟性别无关。 可以画条形统计图分析数据。
（3）图 1 和图 2 都是根据表中的身高数据面出的统 计图。你能从这两幅图中得到哪些信息？这两幅图与 你画的统计图有什么区别和联系？
思考交流
（1）你对数据有哪些进一步的认识？ （2）为了利用数据作出决策，一般需要经历怎样的过 程？与同伴进行交流。
概念归纳
数据的世界是丰富多彩的，上述问题中呈现了各种不同 类型的数据： 有的是用数值表示的，如学生的身高、体重、到校所 用时间等，我们把这类数据称为定量数据； 有的不是用数值表示的，如学生上学采用的交通方 式、学生美术成绩（等级）等，我们把这类数据称为 定性数据。 数据收集→整理→分析
不相同，预测他下周一到校需要 15 min， 其他学生也有类似的规律。
（3）对于上学采用的交通方式及到校所用时间，你还有 什么发现和建议？与同伴进行交流。
思考2：对于上表，如果关注全班学生的身高，那么 你能解决下列问题吗？ （1）全班学生最高身高是多少？最矮呢？出现次数最 多的身高数据是哪个？全班学生身高的平均数是多少？
思考交流
对于上表，如果关注全班学生上学采用的交通方式及到 校所用时间，那么你能解决下列问题吗？ （1）全班学生上学采用了哪些不同的交通方式？如何 表示全班学生上学所采用交通方式的情况？
交通方式：步行、自行车、电动自行车、私家车、 地铁+公交、公交车 可以画条形统计图。
（2）学号为 1 的学生周一至周五每天到校所用的时 间相同吗？预测一下，他下周一到校需要多长时间？ 其他学生有类似的规律吗？与同伴进行交流。
学习天数/天 1
2
数据类型PPT课件
4. 字符型常量 字符常量：
字符常量 字符串常量
（1）用一对单引号括起来的一个字符。 如： 'a' 、 'A' 、 '3' 、'?'
（2）转义字符： 以转义标识符反斜杠（\）开头，后跟字符的 ASCII码值的字符序列。
如：
'\n'表示换行，其ASCII码值为10。 '\a'表示响铃，其ASCII码值为7。
（3）在程序执行中用赋值语句动态的改变变量的值 i=9; j=i-1; k=i+j; i=i+1;
2.4 运算符与表达式
2.4.1 C运算符概述
1. 运算符按照其功能分为：
(1) 算术运算符 (2) 关系运算符 (3) 逻辑运算符 (4) 位运算符 (5) 赋值运算符 (6) 条件运算符
char c1,c2; /* 定义c1，c2为存放字符型数据的字符型变量 */
（1）.整型变量
分类:
（2）.实型变量
存储：
• 舍入误差：
舍入误差
（3）字符变量
存放字符（只能存放一个） ①.定义 char c1, c2; c1=‘a’, c2=‘\101’;
②字符数据的存储
字符数将据一和个整字型符数常据量之存间放可到以一相个互字赋符值变量中，是将 字该符字数符据的可相以应字A符SC形II式码输存出放，到也存可储以单整元型中形。式输出
#include <stdio.h>
内存中，c1的存储方式：
main()
{ char c1, c2;
c1=‘a’, c2=‘b’;
pprriinnttff((““%%cc %%dc\\nn””,,cc11,,cc21));; a 97 c1=97, c2=98;
第2课多样的数据(共23张PPT)
44442421
1855000435500
108001290.6
2309
556800239200
小朋友们，你能判断下面这些数据的表现形式吗?连一连吧!
◎建构
四年级上
2229
数据的形式与数据的存储介质有着密不可分的联系。随着科技的发展，数据的存储介质也在不断地变化。存储介质，又称为存储媒体，是指存储数据的载体 用于保存数据，记录数据。
四年级上数据的形式
4 下弦小 商乐点 面Windews (C)新加爱(a)B 个项目
项目复选框除疏 ☑隐象的项目 所选项目显示/将破
◎建构
此电脑 30对8图视板图片图 始
盘石理超大图际大际
琴然-少年(曲),mp3
排军方式当 视 图
预览密格详妞佰复爱格
第 - 代计# 机tot 风屈jpg
【自主探究】1.观看《堵车》小短片 2.通过短片，寻找传递“拥堵”信息的数据形式3.简要记录
四年级上数据的形式
◎建构
文字图像
路况信总拥堵● ● ● ●
音频视频
平常：10分钟今天：45分钟10→45
数据的形式
高速出口的路上目前 车子相对比较多，速 度行驶异常缓慢。
◎建构
数值
交警在极力疏导解决。
◎讨论文本数字图片
公民身份证号码 XXXXXX20130506XXXX
◎建构四年级上
信息科技的发展，使得图片、音频、视频等形式的数据日趋丰富，涵盖了生活的方方面面。
多样的数据
四年级上
执教者：
数据的表现形式多种多样，常见的数据形式有数字、文本、图片、音频、视频等。
四年级上数据的形式
◎建构
硬盘
磁鼓
软盘
丰富的数据世界ppt课件
474
枚奖牌；
(2)图中的这些数据是怎么得到的呢？ 上网查询(答案不唯一)
6.某地区就近郊游的住宿环境、餐饮、服务等方面对所住游客进行了综合满意度调查，
在甲、乙两个景点都去过的游客中随机抽取了100人，每人分别对这两个景点进行了评
分，统计如下：
满意度评分
景
点 非常满意
(20分)
较满意
(15分)
一般
行为，你认为班级同学在节约用水方面做的怎样？
知识讲解
1.数据的收集方式
我们经常通过 调查 、 试验 等方式获得数据信
息 ，当调查或试验项目很大，我们个人无法完成时，
还可以通过 查阅报纸、相关文献 或 上网 的方式，
获得数据信息。
从事一个统计活动大致要经历哪些过程？
你要干什么？ ——了解周围的人是否有节水意识
①我国在近几届奥运会上所获得的金牌数； 查阅资料
②班级同学的出生年月； 问卷调查或访问
③某种品牌饮料的受欢迎程度； 问卷调查或访问
④下午放学后１h内运动场上的人数； 观察
⑤中考结束后小明想了解今年各普高的录取分数线。
查阅文献资料、互联网
5.我国体育健儿在八届奥运会上获得奖牌的情况如图所示。
(1)最近八届奥运会上，我国体育健儿共获得
定的标准划分为若干组。通过对杂乱无章的数据进行分组
整理，可以比较清晰地掌握数据的整体分布情况。
注意：
对数据进行分组整理的关键是根据调查的目的选择和确定
分组标准.分组标准必须保证原始资料中的每个数据都分
别属于其中一组，既不能重复，也不能遗漏。
3.对统计图表中的信息进行简单分析和处理
例3 如图是某手机销售店今年1～5月份音乐手机销售额折线统
(2024年)大数据ppt课件
• 智慧城市：大数据在智慧城市领域的应用主要包括交通管理、环境监测、公共 安全等方面。通过对城市运行数据的挖掘和分析，政府可以更加准确地掌握城 市运行状况、预测未来发展趋势、制定科学合理的城市规划和管理策略等。
• 教育：大数据在教育领域的应用主要包括个性化教学、教育评估、教育资源优 化等方面。通过对教育数据的挖掘和分析，教育机构可以更加准确地了解学生 学习情况、为教师提供个性化教学策略、优化教育资源配置等。
数据可视化
利用图表、图像等方式展示数据集成与融合 的结果，便于分析和理解。
14
04
大数据分析方法与 应用
2024/3/26
15
统计分析方法
2024/3/26
描述性统计
对数据进行整理和描述，包括数据的中心趋势、离散程度、分布 形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特征，包括参数估计和假设检验等方法。
数据存储技术
包括分布式文件系统（如HDFS）、NoSQL数据 库（如HBase、Cassandra）等，用于存储海量 数据。
数据处理技术
包括批处理（如MapReduce、Spark批处理） 、流处理（如Spark Streaming、Flink）等，用 于实现数据的实时分析和处理。
数据存储与处理技术的发展趋势
24
隐私保护技术与方法
数据脱敏技术
通过对敏感数据进行脱敏处理，如替换、加密、 去标识化等，以保护个人隐私。
差分隐私技术
在数据发布和分析过程中添加随机噪声，以保护 个体隐私不被泄露。
同态加密技术
允许对加密数据进行计算并得到加密结果，从而 实现在加密状态下对数据进行处理和验证。
2024/3/26
25
企业如何保障大数据安全
• 教育：大数据在教育领域的应用主要包括个性化教学、教育评估、教育资源优 化等方面。通过对教育数据的挖掘和分析，教育机构可以更加准确地了解学生 学习情况、为教师提供个性化教学策略、优化教育资源配置等。
数据可视化
利用图表、图像等方式展示数据集成与融合 的结果，便于分析和理解。
14
04
大数据分析方法与 应用
2024/3/26
15
统计分析方法
2024/3/26
描述性统计
对数据进行整理和描述，包括数据的中心趋势、离散程度、分布 形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特征，包括参数估计和假设检验等方法。
数据存储技术
包括分布式文件系统（如HDFS）、NoSQL数据 库（如HBase、Cassandra）等，用于存储海量 数据。
数据处理技术
包括批处理（如MapReduce、Spark批处理） 、流处理（如Spark Streaming、Flink）等，用 于实现数据的实时分析和处理。
数据存储与处理技术的发展趋势
24
隐私保护技术与方法
数据脱敏技术
通过对敏感数据进行脱敏处理，如替换、加密、 去标识化等，以保护个人隐私。
差分隐私技术
在数据发布和分析过程中添加随机噪声，以保护 个体隐私不被泄露。
同态加密技术
允许对加密数据进行计算并得到加密结果，从而 实现在加密状态下对数据进行处理和验证。
2024/3/26
25
企业如何保障大数据安全
丰富的数据世界PPT课件
·数学
2．某班女生的身高测量结果如下表(单位：米)，则该班女 生有 28 人，身高最高是 1.64 米．
身高 人数
1.57 1.58 1.59 1.60 1.61 1.62 1.64
2
2
3
3
8
73
·数学
数据的分类 数据分为定量数据和定性数据两种类型． 有的数据是用数值表示的，如学生的身高、体重等，我们把 这类数据称为 定量 数据； 有的数据不是用数值表示的，如学生上学的交通方式等，我 们把这类数据称为 定性 数据． 区分点：有没有用数值表示数据，有就是定量数据，没有就 是定性数据．
5．【例1】(新教材北师7上P163)收集某班同学的身高、体 重、立定跳远成绩、美术成绩等级，其中是定性数据的是
( D) A．身高 C．立定跳远成绩
B．体重 D．美术成绩等级
小结：准确区分定量数据和定性数①我国参加巴黎奥运会的运动员数量； ②全县教育系统的学历情况； ③我校七年级学生的心理健康状况； ④七(1)班学生每周做家务的时间． 其中是定量数据的是 ①④ ，是定性数据的是
②③ ．(填序号)
·数学
6．【例2】某校饭堂随机抽取了100名学生，对他们最喜欢的 套餐种类进行问卷调查后(每人选一种)，绘制了如图的条形 统计图，根据图中的信息，学生最喜欢的套餐种类是( A ) A．套餐一 B．套餐二 C．套餐三 D．套餐四
小结：读懂统计图的关键是理解水平方向和竖直方向的意义.
第六章 数据的收集与整理
第1课时 丰富的数据世界
01 学习目标 02 知识要点 03 对点训练 04 精典范例 05 变式练习
·数学
1．进一步认识数据，了解定量数据和定性数据． 2．(2022新课标)进一步经历收集、整理、描述、分析数据
大数据ppt课件
。
数据清洗的主要技术包括去重技 术、异常值处理、缺失值处理等
。
数据清洗需要考虑数据清洗的质 量和效率。
数据挖掘
数据挖掘是大数据处理流程中 最为核心的部分，主要目的是 从海量数据中提取有用的信息
和知识。
数据挖掘的主要技术包括关 联分析、聚类分析、分类和
预测等。
数据挖掘需要考虑数据挖掘的 准确性和可解释性。
数据可视化
1
数据可视化是大数据处理流程中的重要环节，主 要目的是将复杂的数据以直观的方式呈现给用户 。
2
数据可视化的主要技术包括图表、地图、动画等 。
3
数据可视化需要考虑数据可视化的易用性和美观 性。Biblioteka 03大数据的应用场景
商业智能
总结词
通过大数据技术，企业可以收集、整合和分析海量数据，从而做出更明智的商业决策。
大数据在物联网中的应用
物联网设备产生的大量数据为大数据提供了丰富的数据源，有助于更好地了解用户 需求和行为。
大数据在物联网中的应用包括智能家居、智能交通、智能医疗等领域，将提高生活 和工作的便利性和安全性。
大数据在物联网中的应用将促进各行业的数字化转型，提高生产效率和降低成本。
大数据在云计算中的发展
大数据面临的挑战与解决方案
数据安全与隐私保护
数据安全风险
随着大数据的广泛应用，数据泄 露和恶意攻击的风险也随之增加
。
隐私保护挑战
如何在收集和使用大数据的同时保 护个人隐私，是一个亟待解决的问 题。
解决方案
采用加密技术、访问控制和审计机 制等手段，确保数据安全和隐私权 益。
数据质量与准确性问题
数据来源多样
数据存储
01
数据存储是大数据处理流程中的重要环节，主要解 决如何高效地存储和管理海量数据的问题。
数据清洗的主要技术包括去重技 术、异常值处理、缺失值处理等
。
数据清洗需要考虑数据清洗的质 量和效率。
数据挖掘
数据挖掘是大数据处理流程中 最为核心的部分，主要目的是 从海量数据中提取有用的信息
和知识。
数据挖掘的主要技术包括关 联分析、聚类分析、分类和
预测等。
数据挖掘需要考虑数据挖掘的 准确性和可解释性。
数据可视化
1
数据可视化是大数据处理流程中的重要环节，主 要目的是将复杂的数据以直观的方式呈现给用户 。
2
数据可视化的主要技术包括图表、地图、动画等 。
3
数据可视化需要考虑数据可视化的易用性和美观 性。Biblioteka 03大数据的应用场景
商业智能
总结词
通过大数据技术，企业可以收集、整合和分析海量数据，从而做出更明智的商业决策。
大数据在物联网中的应用
物联网设备产生的大量数据为大数据提供了丰富的数据源，有助于更好地了解用户 需求和行为。
大数据在物联网中的应用包括智能家居、智能交通、智能医疗等领域，将提高生活 和工作的便利性和安全性。
大数据在物联网中的应用将促进各行业的数字化转型，提高生产效率和降低成本。
大数据在云计算中的发展
大数据面临的挑战与解决方案
数据安全与隐私保护
数据安全风险
随着大数据的广泛应用，数据泄 露和恶意攻击的风险也随之增加
。
隐私保护挑战
如何在收集和使用大数据的同时保 护个人隐私，是一个亟待解决的问 题。
解决方案
采用加密技术、访问控制和审计机 制等手段，确保数据安全和隐私权 益。
数据质量与准确性问题
数据来源多样
数据存储
01
数据存储是大数据处理流程中的重要环节，主要解 决如何高效地存储和管理海量数据的问题。
第6课 数据传输方式多 课件 义务教育版(2024)八年级全一册
1．如何获取附近可用的共享单车？
思考：手机应用软件或小程序是 如何知道这些单车在哪里的呢？
第6课 学习内容
一、探析物联系统中数据流转
1．如何获取附近可用的共享单车？ 单车利用位置传感器把位置数据发送到服务器；手机应用软件
上传用车人的位置数据；服务器处理后将用车人位置附近的单车数 据反馈至手机应用软件。
3．选择物联协议需要从距离范围、最高速率、安全性、功耗等多方面 综合分析。
第6课 拓展与提升
1．随着科技的发展，人类已经建立全天候的高速率网络连接和通信，为 什么还要发展低功耗远程数据传输技术呢？
第6课 拓展与提升
2．为了规范共享单车停放，有些地区设置了固定的还车区域。系统如何 判断共享单车是否停在规定的还车区域内？
第6课 学习内容
学习内容
一 探析物联系统中数据流转 二 分析多样的数据析物联系统中数据流转
想要使用共享单车离不开手机、车锁 和云服务器。
思考：这三方是如何进行数据传输的？ 任务：分析共享单车中的数据流转， 完成两个问题探究。
第6课 学习内容
一、探析物联系统中数据流转
第6课 学习内容
二、分析多样的数据传输方式
2．按传输距离分：近距离传输和远距离传输。 常见近距离传输方式： 蓝牙、FRID、NFC、ZigBee等。 常见远距离传输方式：移动通信、窄带物联网。
第6课 学习内容
二、分析多样的数据传输方式
讨论：有线传输和无线传输优缺点并进行总结分享。 有线传输的优势： 有线传输的劣势： 无线传输的优势： 无线传输的劣势： 思考：在部署物联网时，选择的依据有哪些？
第6课 学习内容
二、分析多样的数据传输方式
人们会根据不同的场景选择不同的协议。 思考：选择的依据是什么？说一说为什么。
第三章-数据分类汇总分析PPT课件
16255 服装
32855
42009
10850
12522
食品 体育用品 艺术品 自行车
4
二. 获得各类销售额排行榜
利用分类汇总，企业可以获得销售额排行榜、各种商品质 量指标排行榜、销售人员完成销售任务排行榜、各种产品 库存量与库存积压资金排行榜……
120000
Northwind公司前十大客户销售额
时间序列可以帮助企业了解经营状况、预 测未来的变化趋势。
数据透视表能从不同的角度汇总数据，它 也是生成时间序列的有效工具。
37
四. 利用数据透视表生成时间序列
【例3-5】利用 数据透视表，对 Northwind公司 的销售数据按月 汇总各产品的销 售额。
分组：步长-同时 选中月、年
产品名称 (全部)
儿童用品 39686 524 2044 40255 24367
服装
16255
47196
食品
32855 472 2856 16404 19269
体育用品 10850 1080 5113 13970 3869
艺术品 42009 2893 4119 43932 24990
自行车 12522 746 4211 20383 24728
30
二.数据透视表的灵活性
分类字段的调整 分类字段值的调整 汇总字段的调整 数据透视表工具的功能
31
二.数据透视表的灵活性
分类字段的调整
利用报表筛选区域筛选数据：
将数据透视表字段列表中的字段直接拖至报表筛选 区域；
从行标签或列标签区域，拖动字段至报表筛选区域； 报表筛选区域，可以放置一个或多个字段； 可改变多个字段的排列位置； 可挑选一个值或多个值来进行筛选； 可将报表筛选区域的字段拖动到其他区域； 可删除“报表筛选”区域的字段。
信息技术大数据ppt课件
可以帮助企业发现市场趋势和潜在商机，为商业模式创新提供有力支持。
感谢您的观看
THANKS
数据分析
是指通过统计学、机器学习等方法对数据进行深入挖掘，发现数据背后的规律 和趋势。数据分析可以采用可视化分析、文本分析、预测分析等多种方式。
数据可视化与呈现
数据可视化
是指将数据以图形、图表等形式呈现出来，以便更好地理解和解释数据。数据可 视化可以采用各种可视化工具和技术，如Tableau、Power BI等。
信息技术大数据ppt课件
目录
• 大数据概述 • 大数据技术基础 • 大数据应用场景 • 大数据挑战与解决方案 • 大数据未来展望 • 大数据实践案例分享
01
大数据概述
大数据的定义与特性
总结词
大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大的、复杂的数据集。它具有4V特点：体量（Volume）、速度 （Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）。
务的可及性和公平性。
案例五
总结词
通过大数据分析社交媒体的用户行为和内容，创新商业模式和营销策略，提升品牌价值 和用户体验。
详细描述
社交媒体平台积累了大量用户生成的内容和行为数据，通过大数据分析可以深入了解用 户的兴趣偏好、社交关系和消费习惯等信息。企业可以利用这些信息制定更加精准的营 销策略、创新产品和服务，提升用户体验和品牌价值。同时，社交媒体的大数据洞察还
详细描述
大数据的发展历程包括萌芽期、发展期和成熟期三个阶 段，未来将呈现出数据资源化、与云计算融合、人工智 能与机器学习应用更加广泛等趋势。
02
大数据技术基础
数据采集与存储
数据采集
是指利用数据库、日志、外部数据接口等方式收集分布在互 联网各个角落的数据。数据采集需要遵循一致性、准确性、 实时性的原则。
感谢您的观看
THANKS
数据分析
是指通过统计学、机器学习等方法对数据进行深入挖掘，发现数据背后的规律 和趋势。数据分析可以采用可视化分析、文本分析、预测分析等多种方式。
数据可视化与呈现
数据可视化
是指将数据以图形、图表等形式呈现出来，以便更好地理解和解释数据。数据可 视化可以采用各种可视化工具和技术，如Tableau、Power BI等。
信息技术大数据ppt课件
目录
• 大数据概述 • 大数据技术基础 • 大数据应用场景 • 大数据挑战与解决方案 • 大数据未来展望 • 大数据实践案例分享
01
大数据概述
大数据的定义与特性
总结词
大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大的、复杂的数据集。它具有4V特点：体量（Volume）、速度 （Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）。
务的可及性和公平性。
案例五
总结词
通过大数据分析社交媒体的用户行为和内容，创新商业模式和营销策略，提升品牌价值 和用户体验。
详细描述
社交媒体平台积累了大量用户生成的内容和行为数据，通过大数据分析可以深入了解用 户的兴趣偏好、社交关系和消费习惯等信息。企业可以利用这些信息制定更加精准的营 销策略、创新产品和服务，提升用户体验和品牌价值。同时，社交媒体的大数据洞察还
详细描述
大数据的发展历程包括萌芽期、发展期和成熟期三个阶 段，未来将呈现出数据资源化、与云计算融合、人工智 能与机器学习应用更加广泛等趋势。
02
大数据技术基础
数据采集与存储
数据采集
是指利用数据库、日志、外部数据接口等方式收集分布在互 联网各个角落的数据。数据采集需要遵循一致性、准确性、 实时性的原则。
多样的数据课件
多样的数据课件以下为一份多样的数据课件的例子：Slide 1:标题：多样的数据- 介绍课程主题和目标- 引入数据的重要性和应用领域Slide 2:标题：数据类型- 数值型数据- 连续数据- 离散数据- 文本型数据- 日期/时间型数据- 图像/视频/音频型数据Slide 3:标题：数据采集和清洗- 数据采集方法- 实验/调查- 传感器/设备- 网络资源/数据库- 数据清洗步骤- 缺失值处理- 重复值处理- 异常值处理Slide 4:标题：数据可视化- 图表类型- 柱状图- 折线图- 散点图- 饼图- 数据可视化工具- Excel- Tableau- Python库（Matplotlib，Seaborn）Slide 5:标题：数据分析方法- 描述统计分析- 中心趋势（平均值，中位数，众数） - 离散程度（标准差，方差，范围）- 探索性数据分析（EDA）- 相关性分析- 分布分析- 异常值检测Slide 6:标题：数据挖掘- 介绍数据挖掘的概念- 常用的数据挖掘技术- 聚类分析- 预测建模- 关联规则挖掘Slide 7:标题：数据隐私和安全- 数据隐私的重要性和挑战- 数据保护措施- 数据脱敏- 数据加密- 访问控制Slide 8:标题：使用案例- 展示数据分析的实际应用案例- 例如：- 市场调研分析- 金融风险评估- 医疗预测模型Slide 9:标题：总结和展望- 总结课程内容和要点- 展望数据分析的未来发展趋势Slide 10:标题：问题与讨论- 提出几个与课程相关的问题供学生讨论- 鼓励学生提问和互动这只是一个可供参考的数据课件示例，具体课件的内容和形式可以根据实际情况进行调整和修改。
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多样的数据课件
多样的数据课件可以涵盖各种类型的数据和相关概念，以帮助学习者更好地理解和应用数据分析的知识和技巧。
以下是一些可能包含在多样的数据课件中的主题和内容：
1. 数据类型和特征：介绍不同类型的数据（如数值型、分类型、顺序型等）及其特征，帮助学习者了解如何处理和分析不同类型的数据。
2. 数据收集与整理：介绍数据收集的方法和技巧，包括实验设计、调查问卷、观察等，并讨论数据整理和清洗的过程，以确保数据的质量和准确性。
3. 数据可视化：介绍常用的数据可视化方法和工具，如条形图、折线图、散点图、饼图等，帮助学习者将数据转化为可视化图表，更直观地展示和传达数据的信息。
4. 数据统计与描述性分析：介绍基本的统计概念和方法，如均值、中位数、标准差等，以及描述性分析的技巧，如频率分布、统计指标等，帮助学习者理解和解释数据的特征和趋势。
5. 数据分析方法：介绍常用的数据分析方法，如假设检验、回归分析、聚类分析等，以及它们的应用场景和步骤，帮助学习者在实际问题中运用数据分析方法进行推断和预测。
6. 数据挖掘与机器学习：介绍数据挖掘和机器学习的基本概念和方法，如关联规则挖掘、分类算法、聚类算法等，以及
它们在实际应用中的案例和挑战，帮助学习者了解和掌握数据挖掘和机器学习的基本原理和技术。
7. 数据隐私与伦理：讨论数据隐私和伦理的重要性，介绍数据保护的法律和政策，以及数据使用和共享的道德准则，帮助学习者意识到在数据处理和分析过程中的责任和义务。
这些内容只是多样的数据课件可能包含的一部分，根据具体的课程目标和学习者需求，还可以添加其他相关主题和案例分析，以提供更丰富和全面的数据分析知识。