第1章数据自动识别与采集技术.ppt
数据采集与分析实践操作指南

数据采集与分析实践操作指南第1章数据采集准备 (3)1.1 数据采集需求分析 (3)1.2 数据源选择与评估 (4)1.3 数据采集工具与技术的选择 (4)1.4 数据采集方案设计 (4)第2章数据采集方法 (5)2.1 手动数据采集 (5)2.2 网络爬虫与自动化采集 (5)2.3 数据挖掘与挖掘技术 (6)2.4 数据清洗与预处理 (6)第3章数据存储与管理 (6)3.1 数据存储方案设计 (6)3.1.1 确定数据存储需求 (6)3.1.2 选择合适的数据存储技术 (7)3.1.3 数据存储架构设计 (7)3.2 关系型数据库与SQL (7)3.2.1 关系型数据库概述 (7)3.2.2 SQL操作 (7)3.3 非关系型数据库与NoSQL (8)3.3.1 非关系型数据库概述 (8)3.3.2 常见非关系型数据库 (8)3.4 数据仓库与数据湖 (8)3.4.1 数据仓库 (8)3.4.2 数据湖 (8)第4章数据分析方法 (9)4.1 描述性统计分析 (9)4.1.1 频数分析与频率分布 (9)4.1.2 集中趋势分析 (9)4.1.3 离散程度分析 (9)4.1.4 分布形状分析 (9)4.2 摸索性数据分析 (9)4.2.1 异常值分析 (9)4.2.2 关联分析 (9)4.2.3 数据可视化 (9)4.3 假设检验与统计推断 (9)4.3.1 单样本t检验 (9)4.3.2 双样本t检验 (9)4.3.3 方差分析(ANOVA) (10)4.3.4 非参数检验 (10)4.4 预测分析模型 (10)4.4.1 线性回归模型 (10)4.4.2 逻辑回归模型 (10)4.4.3 时间序列模型 (10)4.4.4 机器学习算法 (10)第5章数据可视化与展示 (10)5.1 数据可视化原则与技巧 (10)5.1.1 保证准确性 (10)5.1.2 简洁明了 (10)5.1.3 一致性 (10)5.1.4 对比与区分 (10)5.1.5 适当的视觉辅助 (10)5.1.6 关注细节 (11)5.2 常用数据可视化工具 (11)5.2.1 Excel (11)5.2.2 Tableau (11)5.2.3 Power BI (11)5.2.4 Python数据可视化库(如matplotlib、seaborn等) (11)5.2.5 JavaScript数据可视化库(如D(3)js、ECharts等) (11)5.3 图表类型与适用场景 (11)5.3.1 条形图 (11)5.3.2 饼图 (11)5.3.3 折线图 (11)5.3.4 散点图 (12)5.3.5 热力图 (12)5.3.6 地图 (12)5.4 数据报告与故事讲述 (12)5.4.1 确定目标 (12)5.4.2 结构清晰 (12)5.4.3 结合图表与文字 (12)5.4.4 适当的故事讲述 (12)5.4.5 突出重点 (12)5.4.6 适时更新 (12)第6章机器学习算法与应用 (12)6.1 机器学习概述与分类 (12)6.2 监督学习算法与应用 (12)6.3 无监督学习算法与应用 (13)6.4 强化学习与推荐系统 (13)第7章深度学习技术 (13)7.1 深度学习基础概念 (13)7.1.1 神经网络的发展历程 (13)7.1.2 深度学习的基本结构 (14)7.1.3 深度学习框架介绍 (14)7.2 卷积神经网络与图像识别 (14)7.2.1 卷积神经网络基础 (14)7.2.2 经典卷积神经网络结构 (14)7.2.3 图像识别任务中的应用 (14)7.3 循环神经网络与自然语言处理 (14)7.3.1 循环神经网络基础 (14)7.3.2 自然语言处理任务中的应用 (15)7.3.3 注意力机制与Transformer (15)7.4 对抗网络与图像 (15)7.4.1 对抗网络基础 (15)7.4.2 对抗网络的变体 (15)7.4.3 图像应用 (15)第8章大数据处理技术 (15)8.1 分布式计算框架 (15)8.1.1 框架概述 (15)8.1.2 Hadoop框架 (15)8.1.3 Spark框架 (16)8.2 分布式存储系统 (16)8.2.1 存储系统概述 (16)8.2.2 HDFS存储系统 (16)8.2.3 Alluxio存储系统 (16)8.3 流式数据处理 (16)8.3.1 流式处理概述 (16)8.3.2 Kafka流式处理 (16)8.3.3 Flink流式处理 (16)8.4 大数据挖掘与优化 (17)8.4.1 挖掘技术概述 (17)8.4.2 优化策略 (17)第9章数据安全与隐私保护 (17)9.1 数据安全策略与法律法规 (17)9.2 数据加密与安全存储 (17)9.3 数据脱敏与隐私保护 (17)9.4 用户行为追踪与数据分析伦理 (18)第10章实践案例与总结 (18)10.1 数据采集与分析实践案例 (18)10.2 数据分析项目实施与管理 (18)10.3 数据分析团队建设与人才培养 (18)10.4 数据采集与分析实践总结与展望 (19)第1章数据采集准备1.1 数据采集需求分析数据采集需求的明确是整个数据采集过程的首要步骤。
物流信息技术应用开发操作指南

物流信息技术应用开发操作指南第1章物流信息技术概述 (4)1.1 物流信息技术的概念与分类 (4)1.2 物流信息技术的发展与应用 (4)第2章物流信息系统开发基础 (5)2.1 物流信息系统开发流程 (5)2.1.1 需求分析 (5)2.1.2 系统设计 (5)2.1.3 系统开发 (5)2.1.4 系统测试 (5)2.1.5 系统部署与实施 (6)2.1.6 系统维护与升级 (6)2.2 物流信息系统开发方法 (6)2.2.1 结构化方法 (6)2.2.2 面向对象方法 (6)2.2.3 原型法 (6)2.2.4 敏捷开发方法 (6)2.3 物流信息系统开发工具 (6)2.3.1 数据库开发工具 (6)2.3.2 编程语言与开发框架 (6)2.3.3 前端开发工具 (7)2.3.4 集成开发环境(IDE) (7)2.3.5 项目管理工具 (7)第3章数据采集与识别技术 (7)3.1 自动识别技术 (7)3.1.1 条码识别技术 (7)3.1.2 射频识别技术(RFID) (7)3.1.3 二维码识别技术 (7)3.2 数据采集设备 (7)3.2.1 手持式数据采集器 (7)3.2.2 固定式数据采集器 (8)3.2.3 车载数据采集设备 (8)3.3 传感器技术 (8)3.3.1 温湿度传感器 (8)3.3.2 光电传感器 (8)3.3.3 压力传感器 (8)3.3.4 振动传感器 (8)第4章数据传输与通信技术 (8)4.1 有线通信技术 (8)4.1.1 双绞线通信技术 (8)4.1.2 同轴电缆通信技术 (9)4.1.3 光纤通信技术 (9)4.2 无线通信技术 (9)4.2.1 WiFi技术 (9)4.2.2 蓝牙技术 (9)4.2.3 ZigBee技术 (9)4.2.4 4G/5G技术 (9)4.3 网络通信协议 (9)4.3.1 TCP/IP协议 (10)4.3.2 HTTP协议 (10)4.3.3 MQTT协议 (10)4.3.4 AMQP协议 (10)第5章数据存储与管理技术 (10)5.1 数据库系统 (10)5.1.1 关系型数据库设计 (10)5.1.2 数据库管理系统(DBMS) (10)5.1.3 数据库优化策略 (10)5.1.4 数据库安全性及恢复 (11)5.2 大数据存储技术 (11)5.2.1 分布式存储技术 (11)5.2.2 云存储技术 (11)5.2.3 数据压缩与去重技术 (11)5.3 数据仓库与数据挖掘 (11)5.3.1 数据仓库构建 (11)5.3.2 数据挖掘算法 (11)5.3.3 物流数据挖掘应用 (11)第6章物流信息平台设计与实现 (11)6.1 物流信息平台架构设计 (12)6.1.1 整体架构 (12)6.1.2 技术选型 (12)6.1.3 数据流转 (12)6.2 物流信息平台功能模块设计 (12)6.2.1 用户管理 (12)6.2.2 基础信息管理 (13)6.2.3 订单管理 (13)6.2.4 仓储管理 (13)6.2.5 运输管理 (13)6.2.6 费用管理 (13)6.2.7 报表与数据分析 (13)6.3 物流信息平台开发与实施 (13)6.3.1 开发环境准备 (13)6.3.2 系统开发 (13)6.3.3 系统测试 (13)6.3.4 系统部署与实施 (13)6.3.5 系统维护与升级 (13)第7章物流信息系统安全与防护 (14)7.1 物流信息系统安全风险分析 (14)7.1.1 系统安全风险 (14)7.1.2 网络安全风险 (14)7.1.3 管理安全风险 (14)7.2 安全防范技术 (14)7.2.1 系统安全防范技术 (14)7.2.2 网络安全防范技术 (14)7.2.3 管理安全防范技术 (15)7.3 信息加密与认证技术 (15)7.3.1 信息加密技术 (15)7.3.2 认证技术 (15)第8章物流智能技术应用 (15)8.1 人工智能技术 (15)8.1.1 智能调度 (15)8.1.2 需求预测 (16)8.1.3 客户服务 (16)8.2 机器学习与深度学习 (16)8.2.1 图像识别 (16)8.2.2 风险评估 (16)8.2.3 质量检测 (16)8.3 物流与自动化设备 (16)8.3.1 自动搬运 (16)8.3.2 自动分拣 (16)8.3.3 自动包装 (17)8.3.4 无人驾驶物流车 (17)第9章物流大数据分析与决策支持 (17)9.1 物流大数据分析技术 (17)9.1.1 数据采集与预处理技术 (17)9.1.2 数据挖掘技术 (17)9.1.3 机器学习技术 (17)9.2 数据可视化技术 (17)9.2.1 基本图表可视化 (17)9.2.2 地理信息系统(GIS)可视化 (18)9.2.3 交互式可视化 (18)9.3 决策支持系统 (18)9.3.1 运输决策支持系统 (18)9.3.2 仓储决策支持系统 (18)9.3.3 客户服务决策支持系统 (18)9.3.4 预测与优化决策支持系统 (18)第10章物流信息技术发展趋势与展望 (18)10.1 新一代物流信息技术 (18)10.1.1 概述 (18)10.1.2 大数据与物流 (19)10.1.3 云计算与物流 (19)10.1.4 物联网与物流 (19)10.1.5 人工智能与物流 (19)10.2 物流信息技术与产业融合 (19)10.2.1 概述 (19)10.2.2 物流与制造业融合 (19)10.2.3 物流与商贸业融合 (19)10.2.4 物流与农业融合 (19)10.3 物流信息技术未来发展趋势与挑战 (19)10.3.1 发展趋势 (19)10.3.2 挑战与应对策略 (20)第1章物流信息技术概述1.1 物流信息技术的概念与分类物流信息技术是指运用计算机技术、通信技术、网络技术、物联网技术、大数据技术等现代信息技术,对物流活动中的信息进行采集、处理、传输、存储、分析和应用的一系列技术手段。
RFID原理与应用-第一章

※ 自动识别方法—CPU卡
CPU卡也称智能卡,卡内的集成电路中带有微处理器CPU、存储 单元(包括随机存储器RAM、程序存储器ROM(FLASH)、用户 数据存储器EEPROM)以及芯片操作系统COS。装有COS的CPU 卡相当于一台微型计算机,不仅具有数据存储功能,同时具有命 令处理和数据安全保护等功能。
方式-1
1-2 RFID在我国的发展
我国虽然在基础研究方面起步比欧 美等发达国家晚,但在RFID技术的应用 和普及方面却已经走在很多国家的前面, 我国相继利用RFID技术研究开发了第二 代身份证、城市交通一卡通、电子门票, 电子导游机等,近年来新的应用案例更 是层出不穷。
1-3 RFID系统
RFID系统从广义来讲是利用了RFID技术的 系统,大规模的业务系统的数据采集可能包含 很多不同数据识别采集技术,比如现阶段很多 物流系统上条形码和RFID电子标签并存,这样 的只要是部分利用了RFID技术的系统可以称为 RFID系统。 RFID系统从狭义来讲是专注于处理RFID电 子标签数据的系统。
由于没有掌握关键的生产工艺,原来我国设计的CPU卡芯片一直 在国外生产。目前我国自主设计、制造的CPU卡容量达到了122K 。 CPU卡可适用于金融、保险、交警、政府行业等多个领域,具有 用户空间大、读取速度快、支持一卡多用等特点,并已经通过中 国人民银行和国家商秘委的认证。
※ 自动识别方法—射频识别 (RFID)
※ 自动识别方法—生物识别
生物识别是一个能毫不含糊地用惟一的、独特的生物特征的方法辨 识人的过程。在这方面,可以给出生理学和行为学的特征上的区别。 如果方法所测试的特性直接与个人的身体有关而且完全独立于意识 行为的模式之外,则被称之为生理学的生物特征。相反,基于行为 学的生物测试方法,是利用了某些可在一定限度内有意识地加以改 变,但仍能代表某一特殊个人的特性。生物测试法的分类如图1所示:
高中信息技术必修1数据与计算 浙教版(2019) 第一章 数据与信息 复习课件(共22张PPT)

知识点
数据管理定义
数据安全指的是保护数据在其整个生命周期(包括数据的产生、存储、使用、传 输、共享及销毁等阶段)中,使其免遭未经授权的访问、使用、披露、破坏、修 改或丢失的状态。
知识点
类别 音频: 视频: 图片: 文档: 网页: 其他:
常见文件扩展名
常见扩展名 .mp3 .wav .mov .wmv .avi .mp4 .swf .jpg .jpeg .png .gif .doc .txt .html .asp .exe .rar .zip .ppt .xls
THANKS
谢谢大家
知识点
常见数据编码
1.字符编码 (1)ASSIIC码:ASCII 码使用指定的7位或8位二进制数组合来表示128或256种可 能的字符。 (2)汉字编码:GB2312、BIG5、GBK、GB18030、UTF-8
2.汉字编码的基本流程:
知识点
数制转换
3.声音编码 数据量(字节/秒)= (采样频率(Hz)*采样位数(bit)* 声道数)/ 8 其中,单声道的声道数为1,立体声的声道数为2。 4.图像编码 在计算机中的最小的存储容量单位为Bit。即为位。图像文件存储量的计算公式: 存储量=水平像素×垂直像素×每个像素所需位数\8(字节)
知识点
保护数据安全的有效方法
访问控制:严格设定用户的访问权限,实行身份认证和授权机制。 数据加密:对敏感数据进行加密处理,确保数据安全 定期备份:制定完善的备份策略并按时执行,以防止数据丢失。 员工培训:提高员工的数据安全意识和操作规范。 漏洞管理:及时发现和修补系统及软件的漏洞。 安全审计:建立审计机制,监测和记录数据访问和操作行为。 加强网络安全:安装防火墙、入侵检测系统等,防范网络攻击。 硬件安全:保障数据存储硬件的物理安全。 数据分类分级:明确不同数据的重要程度,进行针对性保护。 应急响应计划:制定应对数据安全事件的预案,确保能快速响应处理。 安全监测与预警:实时监控数据安全状况,及时发出预警。 第三方安全评估:定期请专业机构进行安全评估和检测。
01.《大数据导论》第1章 数据与大数据时代

历年、各省、文理科、各专业分数线
3 of 38
1.1 从数据到大数据
2. 海量的数据的产生
智能终端拍照、拍 视频
</部分地区主要作物产量(万吨)>
JSON格式数据
{ "部分地区主要作物产量(万吨)":{ "北京":{ "小麦":18.7, "玉米":75.2 }, "河北":{ "稻谷":58.8, "玉米":1703.9, "小麦":1387.2 }, "广西":{ "稻谷":1156.2, "甘蔗":8104.3 } }
XML格式数据
<部分地区主要作物产量(万吨)> <地区 名称=“北京”> <小麦>18.7</小麦> <玉米>75.2</玉米> </地区> <地区 名称=“河北”> <稻谷>58.8</稻谷> <玉米>1703.9</玉米> <小麦>1387.2</小麦> </地区> <地区 名称=“广西”> <稻谷>1156.2</稻谷> <甘蔗>8104.3</甘蔗> </地区>
1. 数据思维的由来
(1)科学研究的三种方法及思维
《数据采集与预处理》教学教案(全)

《数据采集与预处理》教学教案(全)第一章:数据采集与预处理简介1.1 数据采集的概念与方法1.2 数据预处理的概念与必要性1.3 数据采集与预处理的意义和应用领域1.4 教学目标与内容安排第二章:数据采集技术2.1 数据采集概述2.2 常见数据采集技术及其原理2.3 数据采集设备的选用与维护2.4 教学目标与内容安排第三章:数据预处理技术3.1 数据清洗3.2 数据转换3.3 数据归一化与标准化3.4 数据降维与特征选择3.5 教学目标与内容安排第四章:数据预处理工具与方法4.1 Python数据处理库Pandas简介4.2 Pandas基本操作与应用实例4.3 NumPy与SciPy库在数据预处理中的应用4.4 Matplotlib与Seaborn库在数据可视化中的应用4.5 教学目标与内容安排第五章:案例分析与实践5.1 案例一:学绩数据分析5.2 案例二:电商用户行为数据分析5.3 案例三:股票市场数据分析5.4 案例四:社交网络数据分析5.5 教学目标与内容安排第六章:数据采集与预处理的最佳实践6.1 数据采集与预处理流程设计6.2 数据质量评估与改进策略6.3 数据安全与隐私保护6.4 教学目标与内容安排第七章:文本数据采集与预处理7.1 文本数据采集方法7.2 文本数据预处理技术7.3 文本数据清洗与分词7.4 教学目标与内容安排第八章:图像数据采集与预处理8.1 图像数据采集方法8.2 图像数据预处理技术8.3 图像数据增强与降维8.4 教学目标与内容安排第九章:音频数据采集与预处理9.1 音频数据采集方法9.2 音频数据预处理技术9.3 音频特征提取与分析9.4 教学目标与内容安排第十章:数据采集与预处理在实际应用中的挑战与趋势10.1 实时数据采集与预处理技术10.2 大数据采集与预处理技术10.3 机器学习与深度学习在数据预处理中的应用10.4 教学目标与内容安排第十一章:数据采集与预处理在科学研究中的应用11.1 科学研究中的数据采集与预处理流程11.2 实验数据采集与预处理的特殊考虑11.3 案例研究:生物信息学中的数据采集与预处理11.4 教学目标与内容安排第十二章:数据采集与预处理在商业分析中的应用12.1 商业智能与数据采集预处理12.2 市场研究与数据采集预处理12.3 客户关系管理中的数据采集与预处理12.4 教学目标与内容安排第十三章:数据采集与预处理在社会科学研究中的应用13.1 社会科学研究中的数据采集特点13.2 问卷调查与数据采集预处理13.3 社交媒体数据采集与预处理13.4 教学目标与内容安排第十四章:数据采集与预处理的高级技术14.1 分布式数据采集与预处理14.2 流式数据采集与预处理14.3 云平台在数据采集与预处理中的应用14.4 教学目标与内容安排第十五章:数据采集与预处理的未来发展15.1 数据采集与预处理技术的发展趋势15.2 在数据采集与预处理中的应用15.3 数据采集与预处理的教育与职业发展15.4 教学目标与内容安排重点和难点解析本文主要介绍了《数据采集与预处理》的教学教案,内容涵盖了数据采集与预处理的基本概念、方法和技术,以及在科学研究、商业分析和社交媒体等领域的应用。
数据采集第一章 数据采集与预处理准备

①数据采样。数据采样技术分为加权采样、随机采样和分层采样三类,其目的 是从数据集中采集部分样本进行处理。
加权采样:其思想是通过对总体中的各个样本设置不同的数值系数(即权重), 使样本呈现希望的相对重要性程度。
随机采样:其是最常用的方法。许多算法在初始化时计算数据的随机样本,随 机样本可以利用事先准备好的己排序的随机数表来得到。但是,有时为了得到更高 的性能,希望能够随时取得随机的样本,通过使用随机函数可以实现这个目的。
②网络数据采集方法:对非结构化数据的采集 网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上
获取数据信息,该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来,将其 存储为统一的本地数据文件,并以结构化的方式存储。它支持图片、 音频、视频等文件或附件的采集,附件与正文可以自动关联。
除了网络中包含的内容之外,对于网络流量的采集可以使用DPI 或DFI等带宽管理技术进行处理。 ③其他数据采集方法
媒体、系统引擎等,主要用于构造虚拟的信息空间,为广大用户提供 信息服务和社交服务。系统的组织结构是开放式的,大部分数据是半 结构化或无结构的。数据的产生者主要是在线用户。 (3)物理信息系统
物理信息系统是指关于各种物理对象和物理过程的信息系统,如 实时监控、实时检测,主要用于生产调度、过程控制、现场指挥、环 境保护等。系统的组织结构上是封闭的,数据由各种嵌入式传感设备 产生,可以是关于物理、化学、生物等性质和状态的基本测量值,也 可以是关于行为和状态的音频、视频等多媒体数据。
数据挖掘的对象是从现实世界采集到的大量的各种各样的数据。 由于现实生产和实际生活以及科学研究的多样性、不确定性、复杂 性等,导致采集到的原始数据比较散乱,它们是不符合挖掘算法进行知 识获取研究所要求的规范和标准的,主要具有以下特征。
物联网中的数据采集与传输技术研究

物联网中的数据采集与传输技术研究第一章:引言物联网是指通过互联网将各种物体连接起来,实现信息的交互和互通的网络。
在物联网中,数据的采集和传输技术是非常重要的环节。
本文将重点研究物联网中的数据采集与传输技术,探讨其原理、应用和发展趋势。
第二章:数据采集技术数据采集是物联网中的核心环节,其主要功能是将物理世界中的数据转化为数字信号,以便于处理和传输。
常见的数据采集技术包括传感器技术、RFID技术和影像采集技术。
传感器技术是最常见也是最重要的数据采集技术之一。
传感器能够将物理量转化为电信号,包括温度、湿度、光强等。
常见的传感器包括温度传感器、湿度传感器、光电传感器等。
传感器的选择将根据具体应用的需求来进行。
RFID技术(Radio Frequency Identification)利用无线电技术将存储在标签上的数据传输到读写器上。
通过RFID技术,可以实现对物体的实时监测和追踪。
RFID技术的应用广泛,包括物流管理、仓库管理等领域。
影像采集技术是将物体的影像转化为数字信号的技术。
它通过摄像头、数字图像处理等手段,采集物体的影像,并进行处理和分析。
影像采集技术在安防监控、医学影像等领域有广泛的应用。
第三章:数据传输技术数据采集之后,需要将数据传输到云端或其他终端进行处理和存储。
数据传输技术直接影响着物联网系统的性能和可靠性。
常见的数据传输技术包括有线传输和无线传输。
有线传输技术包括以太网、局域网等。
以太网是物联网中最常用的有线传输技术之一,它利用双绞线、光纤等介质将数据传输到物联网的中心节点或云端服务器。
以太网传输速度快、可靠性高,适用于数据量较大、要求实时性的应用场景。
无线传输技术包括蓝牙、Wi-Fi、ZigBee等。
蓝牙技术适用于距离较近、设备数量较少的场景,如蓝牙耳机、蓝牙音箱等。
Wi-Fi技术能够提供较大的无线覆盖范围,并支持更多的设备连接。
ZigBee技术适用于小范围、低功耗的设备连接,如家庭自动化等。
第一章第三节《数据采集与编码-数制转换》精品教学设计 浙教版(2019)高中信息技术必修一

第一章第三节《数据采集与编码-数制转换》教学设计教材分析本节课的教学内容是浙江教育出版社的普通高中课程标准试验教科书必修一《数据与计算》,第一章第三节《数据采集与编码》中的关于进制的内容,本节是本章教学核心内容之一。
本节课内容是建立在已学习信息的采集和数字化基础之上,一个课时对教材内容进行讲解以及适当的延伸。
二进制是计算机工作的基本形式,也是当代数字化社会发展的基础,介绍二进制的由来,引导学生在新时代下要增强文化自信;掌握二进制与十进制以及二进制与十六进制之间的转换,加强对已有数制信息的的迁移与理解能力;以“取苹果”联系实际问题,提高学生的兴趣,培养学生将信息知识应用到实际生活的能力,使其每位学生在信息社会中掌握生存技能,做一名具有高信息素养的学生。
一、教学目标1.认识二进制、十进制、十六进制的基本特征,并熟练掌握计算机的一些基本操作;2.通过掌握二进制与十进制以及二进制与十六进制之间的转换运算,培养学生自我探究能力和协调合作能力;3.通过学生之间的合作与交流,让学生了解进制在生活中的应用,增强学生的探索精神与迁移能力,解决生活中实际问题。
二、教学重点与难点1.认识二进制、十进制以及十六进制的基本特征,掌握二进制、十进制、十六进制之间的两两转换;2.通过知识迁移以及学生交流合作,让学生全方面掌握二进制、十进制、十六进制之间的两两转换。
三、教学过程1.导入新课与学生探讨计算机是采用二进制存储和处理数据,原因以一个视频进行说明。
莱布尼兹最早提出二进制概念的事迹与我国传统文化密不可分引出相关问题,引导学生思考本节课相关内容。
2.讲授新课任务一:进制的初步认识:(1)师生互动:日常生活中常见的数制(2)为了更好的理解数制,学生带着问题阅读教材17页相关内容。
学生浏览后回答进制是什么?数码是什么?基和权分别是什么?(3)检验学生是否真的理解这几个概念,以十进制、二进制、十六进制为例,引导学生共同回答三种不同进制的数码、基数和权值(4)不同进制的两种标识方法一种是首字母标识方法:二进制 10011 B一种是下标的表示方法:二进制 (10011)2任务二:进制之间的转换(1) 二进制转十进制通过讲解3578D=3000+500+70+8=3×103+5×102+7×101+8×100学生观察个位数上权值是从几次方开始的?100同样二进制也可以写成这种变式,举例讲解10011按权展开为:10011B=1×24+0×23+0×22+1×21+1×20=16+0+0+2+1=19D这种二进制转换为十进制的方法称为乘权相加法,即数码乘所在位置的权值,然后相加。
第1章 认识数据与大数据1.3数据科学与大数据 -高中教学同步《信息技术-数据与计算》(教案)

学生能够通过具体案例,分析和评估大数据在生活服务、智慧城市、医疗健康和社区管理等方面的应用,以及这些应用对提升生活质量和效率的贡献。
培养学生的数据意识和数据处理能力,使他们能够在日常生活和未来职业生涯中有效地收集、分析和应用数据,以支持决策和创新。
作业布置
讨论题:请结合所学内容,讨论大数据技术如何改变了我们的生活?请至少提供两个具体的例子。
实践任务:选择一个你感兴趣的大数据应用案例(如智慧医疗、智慧城市等),进行深入研究,并撰写一份报告,阐述该案例如何利用大数据技术提升服务质量或解决特定问题。
板书设计
1.3数据科学与大数据
1.3.1数据科学的兴起
1.3.2大数据及其应用
信息技术与经济社会的交汇融合:数据成为国家基础性战略资源。
大数据特征:巨量性、多样性、迅变性、价值性。
大数据技术:
大数据采集技术:通过物联传感、社交网络等获得海量数据。
大数据预处理技术:提高数据质量、降低计算复杂度。
大数据存储与管理技术:云存储和分布式管理技术。
大数据分析与挖掘技术:提取有潜在价值的信息。
提供几个大数据应用的案例(如智慧城市建设、医疗健康服务等),让学生分析这些案例中大数据的作用。
引导学生思考:“大数据技术的发展对社会有哪些积极和消极的影响?”
分组讨论,每组选择一个现实问题,讨论如何利用大数据技术解决。
分析教师提供的大数据应用案例,总结大数据的作用和意义。
讨论大数据技术的双面性,提出自己的见解。
案例研究:通过具体的大数据应用案例(如精准扶贫大数据云平台、智能交通系统)来说明大数据如何解决实际问题。
第4章物流信息自动识别与采集ppt课件

在整堂课的教学中,刘教师总是让学 生带着 问题来 学习, 而问题 的设置 具有一 定的梯 度,由 浅入深 ,所提 出的问 题也很 明确
(1)厂商识别代码。用来在全球范围内唯 一标识厂商,由7~9位数字组成,其中包 含前缀码和厂商代码。前缀码由2~3位数 字(X11X12或X13X12X11)组成,是EAN分 配给各个成员国家或地区编码组织的代码,
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2.二维条形码的分类
二维条形码通常分为行排式二维条形码 和矩阵式二维条形码两种。 (1)行排式二维条形码。又称为堆积式二维条 形码,其编码原理是建立在一维条形码基础 上,按需要在纵向堆积成两行或多行。 (2)矩阵式二维条形码。又称棋盘式二维条形 码。它是在一个矩形空间范围内通过黑、白 像素的不同分布来进行编码。
4.2.1 条形码技术概述
1.条形码的发展 2.条形码的基本概念和结构 3.条形码的编码方法 4.条形码技术的特点
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1.条形码的发展
早在20世纪20年代,美国发明家 JohnKermode想通过在信封上作标识 来实现信件自动分拣,标识的信息是 收信人的地址。他设计的方案非常简 单,即一个“条”表示数字“1”,两 个“条”表示数字“2”,以此类推。 Kermode发明的这种标识就是世界上 最早的条形码标识。
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(1)采购。 (2)生产。 (3)质量控制与追溯。 (4)销售渠道和产品保证。 (5)超级市场。
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2002年11月26日EAN正式接纳UCC成为 系统成员,EAN与UCC合并为一个全球 统一的标识系统——EAN·UCC系统。
中国物品编码中心,88年成立,91年 加入EAN国际物品编码协会,负责在中国
开发、维护、推广以商品条码为基础的全 球统一标识系统——EAN·UCC系统。
第5章 数据自动识别与采集技术
本章学习目标
认识与了解条码技术的概念与作用; 掌握与理解条码的组成与标准; 理解条码的分类与特点; 认识与理解条码是在物流活动中的应用。
数据自动识别与采集技术是数据自动识 读、自动输入计算机的重要方法和手段。
初步形成了一个包括条码技术、磁条技 术、光学字符识别、系统集成化、射频技 术、声音识别及视觉识别等集计算机、光、 机电、通信技术为一体的高新技术学科。
条码技术不仅在国际范围内为商品提供了 一套可靠的代码标识体系,而且为产、供、 销等生产及贸易、物流的各个环节提供了 一套可靠的代码标识技术,为实现商业数 据的自动采集和EDI奠定了基础。
条码技术实现成本低但识别精度受限于识 别距离。
射频识别技术的基本原理是电磁理论,其 优点是不局限于视线,识别距离比光学系 统远。
UPC码只能用数字表示,有A、B、C、 D、E五个版本,版本A有12 位数字,版本 E有 8 位数字,其中最后一位为校验位。
当UPC 作为12位进行解码时,定义如 下:第1位为数字标识由UCC(Uniform Code Council,统一代码委员会)所确定,第 2-6位是生产厂家的标识号,第7-11位是惟 一的厂家产品代码,第12位为校验位。
前缀码+厂商代码+商品项目代码 +校验码, 共13位代码组成。
前缀码
由2~3位数字组成,是国际物品编码协 会分配给其成员的标识代码,实际上就是 国家或地区代码,如我国大陆为“690~695”, 香港特别行政区为“489”,德国为“40~44”。
厂商代码
为用来在全球范围内唯一标识厂商的识 别代码,在我国大陆厂商代码由4~6阿拉伯 数字组成,我国的厂商代码是由中国物品 编码中心统一分配。
主要用于快速地进行大量数据的自动识 别、采集,解决了各类管理信息系统应用 中存在大量数据输入时存在速度慢、出错 率高等问题。
自动识别与采集设备现在已经广泛地应 用于物流系统的各个环节,在物流系统应 用中处于极其重要的地位,是物流现代化 与信息化进程中不可缺少的一部分。
目前应用较为广泛的物流数据自动识别与 采集技术有:条码技术(Barcode)及射频 识别技术(RFID)等。
(3)39码
能用字母、数字和其它一些符号共43 个字符表示:A~Z,0~9,-.$/+%, space。条码的长度是可变化的,通常用“*” 号作为起始、终止符,不用校验码,代码 密度介于3~ 9.4个字符/每英寸,空白区是 窄条的10倍。
(4)128码
表示高密度数据,字符串可变长,符号 内含校验码,有三种不同版本: A, B, C, 可用128个字符分别在 A, B, C 三个字符 串码的厂商自己负责编制, 由3~5位阿拉伯数字构成,用以表示具体的 商品项目,即相同价格和包装的同一种商 品。
校验码
由一位阿拉伯数字组成,在条码中一 般通过设置校验码的办法来校验编码的正 误,以提高条码的识读可靠性。
(2)UPC码(Uniform Production Code,统一 产品代码)
5.2.1. 条码的码制标准
码制表现为条码条和空的排列规则。 一维码的码制有100多种编码模式,常用的 包括:EAN码、UPC码、39码、交叉25码、 128码、93码,及Codabar(库德巴码)等。
(1)EAN/UCC—13码
EAN/UCC—13代码由13位代码构成, 不同国家(地区)的条码组织对13位代码的 结构有不同的划分。其结构为:
射频识别卡具有读写能力,可携带大 量数据信息,防伪和有智能等。射频识别 技术可实现“非接触式”识别但费用较条 码技术高而分别被应用于不同的场合。
5.1 条码技术的概念与特点
条码概念:
条码(Bar code)是由一组规则排列,由不 同宽度的条和空组成的标记。
这些标记用来表达一定信息的数据。 这些数据与表达的信息关系是通过人为的绑
定实现的。
根据条和空的排列方式为线形和矩形,
条码分为一维条码和二维条码。一维条码 为线形条码,二维条码为矩形条码。
一维条码
二维条码
5.2 一维条码
一维条码最早诞生于20世纪30年代的 Westinghouse实验室。Kermode发明了最早 的条码标识,设计方案非常的简单,即一 个“条”表示数字“1”,二个“条”表示数 字“2”,以次类推。
(5)交叉25码
只能用数字0 –9表示,长度可变,连 续性条码,所有条与空都表示代码,第一 个数字由条开始,第二个数字由空组成, 空白区比窄条宽10倍。
(6)库德巴码(Codabar)
可用数字0 – 9,字符$、+、-表示, 还有只能用作起始/ 终止符的a,b,c,d四 个字符,长度可变,没有校验位,空白区 比窄条宽10倍,非连续性条码,每个字符表 示为4条3空。
条码识读设备系统:
·一个扫描器(能够发射光并接收反射光); ·一个测定反射信号条和空的方法,即边 缘定位线圈;
·一种使用测定结果的方法,即译码器。
一维条码根据特性的不同,形成了 一系列的码制标准:
国际物品编码协会(European Article Numbering Association, 简称EAN);
不同的码制有其各自的应用领域:
EAN 码:是国际通用的符号体系,是一种长度固 定、无含意的条码,所表达的信息全部为数字, 主要应用于商品标识。
39码和128码:ASCII字符集编码,国内目前为企 业内部自定义码制,主要应用于工业生产线领域、 图书管理等。
93码:是一种类似于39码的条码,它的密度较高, 能够替代39码。
25码:主要应用于包装、运输以及国际航空系统 的机票顺序编号等。