高中信息技术大数据
大数据及应用 课件 2023—2024学年高中信息技术人教版必修1
例如电商网站会搜集客户的数据，通过分析， 针对客户的喜好和消费能力推荐不同的商品，引导 消费，实现针对不同客户的个性化服务。
四、大数据技术典型应用
改善城市生活 ，提升城市管 理水平，促进 智慧城市的建
设
例如通过机动车数据、人口数据、大气数据、经 济数据等大数据分析，可以实现错峰上下班、公交线 路调整、机动车保有量控制等。
四、大数据技术典型应用
提高服务的针 对性，改变传 统的医疗与健
康服务模式
例如通过可穿戴设备采集数据，与医 疗大数据比对分析，及时快速定位病情
作业
完成项目活动“体质数据促健康”。 (1)了解与体质健康主题相关的大数据应用，收集、整理并加工相关的多媒体素材。 (2)基于之前完成的素材准备和技术准备，结合大数据特征，提出基于大数据的体质 健康新方法，完善项目的多媒体作品并在一周内提交。
二、大数据技术的概念
大数据技术指对采集来的巨量数据资源 进行提取、存储、分析和表达的技术
三、大数据技术的主要技术
大数据采集技术
大数据预处理技术
主要技术
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
讨论
为了更好地提高身体素质，小明同学坚持每天跑步锻炼。自从使 用了智能运动手环，他可以实时获取自己的运动数据，灵活调整运动 方式。例如，跑步前可预先设置心率提示上限。当心率过高时，手环 有振动提醒，语音通知实时心率。此时就要适当放慢步频，调整心率。 分析智能运动手环运用了哪些大数据技术。
智能手环采集到的数据量非常大，这些数据缺乏整体性和可读性，难以进行分析 。因此，智能手环会对采集到的原始数据进行处理，将数百个数据点缩减到最基本的几 个指标，如平均值、峰值、最大值、最小值等等，使得数据更容易被理解和分析。智能 手环传感器采集到的数据通常含有噪声，而这些噪声会对数据的精度和可靠性产生影响 。通常采用数字滤波技术，通过对原始信号进行滤波，去掉噪声，从而得到更精确的数 据信息。
新2024秋季高一必修1信息技术人教中图版第1章认识数据与大数据《数据科学与大数据：数据科学的兴起》
教学设计：新2024秋季高一必修1 信息技术人教中图版第1章认识数据与大数据《数据科学与大数据：数据科学的兴起》一、教学目标（核心素养）1.信息意识：学生能够理解数据科学的基本概念，认识到数据科学在现代社会中的重要地位。
2.数字化学习与创新：通过历史回顾和案例分析，激发学生对数据科学的兴趣，培养其主动探索数据科学领域的能力。
3.计算思维：培养学生的逻辑思维和问题解决能力，初步了解数据科学的研究方法和流程。
4.信息社会责任：引导学生认识到数据科学应用中的伦理与隐私问题，培养负责任的数据处理态度。
二、教学重点•理解数据科学的定义、发展历程及其重要性。
•掌握数据科学研究的基本方法和流程。
三、教学难点•深入理解数据科学如何从传统学科中发展而来，并形成独立的研究领域。
•理解数据科学研究方法中的复杂性和多样性。
四、教学资源•多媒体课件（包含数据科学发展历程、研究方法介绍等）。
•教材及配套习题册。
•数据科学领域知名人物和事件的视频或图文资料。
•简单的数据分析工具或平台演示（如Excel、Python数据分析库简介）。
五、教学方法•讲授法：介绍数据科学的定义、发展历程和重要性。
•多媒体辅助法：利用视频、图片等多媒体资源增强教学直观性。
•案例分析法：通过分析具体案例，展示数据科学的研究方法和应用。
•讨论法：组织学生讨论数据科学发展的影响因素和未来趋势。
六、教学过程1. 导入新课•情境导入：描述一个现代生活中的数据应用场景（如智能手机健康监测、电商平台个性化推荐等），引导学生思考这些数据背后的科学原理和价值。
•提出问题：询问学生：“这些数据是如何被收集、分析和利用的？这些数据背后隐藏的科学是什么？”•引出主题：介绍本节课的主题——数据科学的兴起，强调数据科学在现代社会中的重要性和广泛应用。
2. 新课教学•数据科学的定义：•讲解数据科学的定义：数据科学是一门跨学科领域，综合运用数学、统计学、计算机科学等方法和技术，从数据中提取知识并应用于实际问题的解决。
高中信息技术应用大数据解决实际问题
高中信息技术应用大数据解决实际问题信息技术和大数据已经成为当今社会的热门话题。
在这个信息爆炸的时代，大数据的应用已经渗透到各个领域。
尤其是在高中课堂上，信息技术的应用已经成为必修课程之一。
本文将探讨高中信息技术如何应用大数据来解决实际问题。
一、大数据的定义和特点首先，我们需要了解什么是大数据。
大数据指的是规模巨大、来源多样、形式复杂的数据集合。
大数据的特点主要包括数据量大、速度快、种类多、价值密度低等。
在现实生活中，大数据广泛存在于各个领域，例如金融、医疗、教育等。
二、高中信息技术的应用领域高中信息技术的应用领域很广泛，包括数据分析、图形处理、网页设计等。
其中，数据分析是高中信息技术应用大数据解决实际问题的重要手段之一。
三、高中信息技术应用大数据解决实际问题的案例1. 交通拥堵问题交通拥堵是城市面临的一个重要问题。
高中信息技术可以应用大数据来解决交通拥堵问题。
通过收集和分析交通数据，可以实时监测交通流量，合理调配交通资源，提供交通状况的实时信息，帮助解决交通拥堵问题。
2. 疾病预测与防控高中信息技术还可以应用大数据解决疾病预测与防控问题。
通过收集医疗数据和社交媒体数据，结合机器学习和数据挖掘算法，可以对疾病的传播趋势进行预测，并采取相应的防控措施，从而有效降低疾病的传播风险。
3. 学生学习分析与个性化教育高中信息技术应用大数据还可以解决学生学习分析与个性化教育问题。
通过收集学生的学习数据，如学习成绩、学习行为等，可以对学生的学习情况进行分析，从而实现个性化教育，帮助学生更好地学习。
四、高中信息技术应用大数据的优势和挑战高中信息技术应用大数据解决实际问题具有一定的优势和挑战。
其优势包括数据量大、分析准确、决策科学等。
然而，应用大数据也存在一些挑战，如数据安全、隐私保护等。
五、未来展望高中信息技术应用大数据解决实际问题的前景广阔。
随着信息技术和大数据的持续发展，我们可以预见，在未来的日子里，高中信息技术应用大数据将会在更多领域发挥重要作用，为解决实际问题做出更大的贡献。
1.5数据与大数据优秀教学案例高中信息技术必修1数据与计算(浙教版版)
5.教师巡回指导，及时发现问题，给予学生针对性的帮助和指导。
（四）反思与评价
1.引导学生对所学知识进行总结，加深对大数据概念、特点和应用的理解。
2.鼓励学生对自己的学习过程进行反思，发现自身存在的问题，制定改进措施。
3.组织学生进行小组评价，培养学生的评价能力和批判性思维。
5.培养学生的社会责任感，使学生意识到大数据技术在解决现实问题中的使命和担当。
三、教学策略
（一）情景创设
1.利用多媒体教学手段，为学生创设生动、直观的学习情境，激发学生的学习兴趣。
2.以实际案例为导入，让学生置身于真实的数据环境中，究大数据的相关知识，培养学生的自主学习能力。
4.引导学生运用所学知识解决实际问题，将理论知识与实际应用相结合。
5.注重培养学生的信息素养，使学生能够从海量数据中挖掘有价值的信息。
（三）小组合作
1.合理分组，确保每个小组成员都能在合作中发挥自己的特长。
2.明确小组合作的目标和任务，引导学生有目的地进行合作交流。
3.鼓励小组成员相互尊重、相互支持，培养团队协作精神。
2.利用线上问卷调查、数据分析等实践活动，让学生亲身体验大数据在实际应用中的操作流程。
3.引导学生运用数据处理方法对日常生活问题进行分析，提高学生的实际操作能力。
4.借助多媒体教学手段，直观地展示大数据技术在各个领域的应用，增强学生的认知。
5.设置课后作业，让学生结合所学知识，独立完成数据处理任务，巩固所学内容。
2.学生归纳：让学生用自己的话总结大数据的关键概念和知识点。
（五）作业小结
1.作业布置：布置一道与大数据相关的实际问题作业，让学生课后思考和解决。
高中信息技术大数据处理的基础教育
高中信息技术大数据处理的基础教育在当今数字化的时代，大数据已经成为了社会发展的重要驱动力。
从商业决策到医疗保健，从城市规划到教育创新，大数据的应用无处不在。
因此，在高中阶段开展信息技术大数据处理的基础教育，对于培养学生的信息素养和未来适应社会的能力具有重要意义。
首先，我们要明白什么是大数据。
简单来说，大数据就是指规模极其巨大、复杂到难以用传统的数据处理方式进行有效管理和分析的数据集合。
这些数据可能来自各种渠道，如互联网、传感器、社交媒体等等，其特点包括数据量大、类型多样、处理速度快和价值密度低。
那么，为什么高中信息技术教育要涵盖大数据处理呢？其一，这是时代发展的需求。
随着科技的飞速进步，我们的生活越来越数字化，学生未来步入社会，无论是从事何种职业，都可能会接触到大数据相关的工作或需要运用大数据思维来解决问题。
其二，有助于培养学生的综合能力。
大数据处理涉及到数学、统计学、计算机科学等多个学科的知识，通过学习大数据处理，学生能够提高他们的逻辑思维、数据分析和解决问题的能力。
其三，激发学生的创新意识。
在探索大数据的过程中，学生可能会发现新的问题和解决方案，从而培养他们的创新精神和创造力。
在高中信息技术课程中，大数据处理的基础教育应该包括哪些内容呢？基础知识是必不可少的。
学生需要了解大数据的概念、特点和应用领域，知道大数据是如何产生、收集和存储的。
例如，通过实际案例，让学生明白互联网购物网站是如何收集用户的浏览和购买数据，从而进行个性化推荐的。
数据采集和预处理的方法也是重点之一。
学生要学会如何从各种数据源中获取数据，并对数据进行清洗、转换和整合，以确保数据的质量和可用性。
这就好比做饭前要先把食材准备好、清洗干净，才能进行后续的烹饪。
数据分析方法的学习也非常关键。
学生需要掌握基本的数据分析工具和技术，如数据挖掘、机器学习算法等，能够运用这些方法从大量的数据中发现有价值的信息和规律。
比如，通过分析学生的学习成绩数据，找出影响学习成绩的关键因素。
高中信息技术必修1第一章认识数据与大数据 教学设计
第一章认识数据与大数据1.1数据、信息与知识【课程标准】●理解数据、信息与知识的相互关系，认识数据对人们日常生活的影响。
●针对具体学习任务，体验数字化学习过程，感受利用数字化工具和资源的优势。
【教学目标】●在案例分析过程中理解数据、信息与知识的相互关系。
（信息意识）●学会对日常学习和生活中的信息进行提炼和归纳，获得实践中解决问题的观点、经验和技能。
（计算思维）●学会运用数字化工具（思维导图）表达思想，建构知识。
（数字化学习与创新）●在项目活动中增强信息意识与认知能力，具有积极的学习态度和负责的行动能力，更好地适应社会生活。
（信息意识、信息社会责任）【学业要求】学生能够描述数据与信息的特征；掌握数字化学习的方法，能根据需要选用合适的数字化工具开展学习。
【学情分析】本节通过实例分析，引导学生领会数据、信息与知识之间的关系，并学会使用知识管理工具——思维导图来管理知识。
手工绘制思维导图对于有的学生并不陌生，但对于高一年级学生来说，使用软件制作思维导图是一个新的方法。
高中学生有一定的信息技术操作基础，具备较强的思维能力，能迁移技能进行新工具的自主探究学习。
因此，在设计如何学习思维导图工具时.教师可以让学生在自主探究中完成，使学生在项目学习活动中通过学习、交流、合作和创新，体验项目学习的成就感。
【教学重点】理解知识，学会运用数字化工具（思维导图）管理知识。
【教学难点】能从信息中准确地提炼和归纳出知识，获得实践中解决问题的观点、经验和技能。
【教学方法】项目教学法、诱思导学法、实例分析法。
学法指导：研究性学习法、协作学习法。
教学策略：本课通过案例分析、师生交流逐步建构完成“理解数据、信息与知识之间的关系”这部分内容的学习；通过教师引导、学生自主探究学习微课，学生初步掌握用数字化学习工具（思维导图）管理知识的方法；开展项目学习，对学到的知识综合运用，即采集学生真实的体质数据并将其作为活动素材，引导学生学会提炼相关信息，展开讨论，用思维导图呈现学习成果。
2023-2024学年高中信息技术会考知识点 汇总
必修一知识点第1章认识数据与大数据一、数据、信息和知识1.数据是信息的载体；信息则是数据所表示的意义；知识是人们在社会实践中所获得的认识和经验的总和。
2.信息、物质和能量构成世界三大元素3.三者关系：数据作为描述事物的符号记录，经过处理后，就有可能转化为相应的信息。
人们对信息进行提炼和归纳后，获得实践中解决问题的观点、经验和技能，信息才会内化为知识。
二、信息的特征①依附性：信息必须依附一定的载体表现出来，如：看到蚂蚁搬家可以知道快下雨了②价值性：信息能够满足人们某些方面的需要，如：读书破万卷，下笔如有神③时效性：如：天气预报、市场信息都会随时间的推移而变化④共享性：一个信息可以由多人进行分享；如：网络上的信息被人下载和利用⑤真伪性：“明修栈道、暗渡陈仓”、诸葛亮“空城计”⑥可处理性（可增值性）：玉不琢，不成器。
孟浩然的诗词多为反复修改、推敲而成⑦传递性：一传十，十传百。
三、数字化1.数字信号：是离散时间信号的数字化表示。
其信号的自变量、因变量都是离散的、不连续的。
如数字体温计。
2.模拟信号：是指连续变化的物理量所表达的信号。
其信号的幅度、频率或相位随时间作连续变化。
如声音信号、图形信号、水银体温计。
3.数字化：是将复杂多样的事情属性或特征转化为计算机可处理对象的过程。
这些信息被数字化后可以更方便地在数字设备中存储、处理和传输。
如：电子书四、二进制、八进制、十进制、十六进制之间的转化1.二进制化为十进制：将二进制1110转化为十进制数是（）？（1110）2=1×23+1×22+1×21+0×20=142.八进制化为十进制：将八进制123转化为十进制数是（）？（123）8=1×82+2×81+3×80=833.十六进制化为十进制：将十六进制5A转化为十进制数是（）？（5A）16=5×161+10×160=80+10=904.二进制化为八进制：将二进制1111转化为八进制数是（）？（1111）2=取三位，不够补零，分成001=1和111=7等于（17）85.八进制化为二进制：将八进制17转化为二进制数是（）？（17）8=将每位数分别化为3位的二进制，1=001和7=111→001111=11116.二进制化为十六进制：将二进制101111转化为十六进制数是（）？（101111）2=取四位，不够补零，分成0010=2和1111=15等于（2F）167.十六进制化为二进制：将十六进制2F转化为二进制数是（）？（2F）16=将每位数分别化为4位的二进制，2=0010和F=1111→00101111=1011118.八进制与十六进制的转化（都需要先转化为二进制）：将八进制17转化为十六进制数是（）？（17）8=（1111）2=F将十六进制2F转化为八进制数是（）？（2F）16=（101111）2=（57）8五、数据编码1.计算机中常见的存储单位与换算关系：1B=8b(位) 1KB=1024B=210B 1MB=1024KB=210KB=220B1GB=1024MB=210MB=230B 1TB=1024GB=210GB=240B一个汉字占2个字节，一个西文字符占一个字节。
高中信息技术必修课件大数据与人工智能
金融行业风险评估和预测
信贷风险评估
01
通过大数据分析，评估借款人的信用状况和还款能力，降低信
贷风险。
市场预测与投资决策
02
利用大数据和人工智能技术，分析市场趋势和投资者行为，为
投资决策提供支持。
金融欺诈检测
03
基于大数据挖掘和分析，识别潜在的金融欺诈行为，保护投资
者和金融机构的利益。
02
大数据技术基础
数据采集与预处理
数据采集方法
网络爬虫、传感器数据收集、日志文件 收集等
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值、异常值检 测与处理等
数据转换
数据格式转换、数据标准化、数据离散 化等
特征提取
基于领域知识、统计方法、机器学习等 方法进行特征提取
数据存储与管理技术
分布式文件系统
Hadoop HDFS、GlusterFS等
数据仓库
Hive、HBase等
NoSQL数据库
MongoDB、Cassandra、Redis等
数据流处理
Apache Kafka、Apache Flink等
数据分析与挖掘方法
统计分析
数据可视化
机器学习
深度学习
描述性统计、推断性统 计等
折线图、柱状图、散点 图、热力图等
分类、回归、聚类、降 维等算法
人工智能发展历程
03
萌芽期
发展期
成熟期
20世纪50年代至60年代，人工智能处于 萌芽期，主要进行基础理论和算法研究。
20世纪70年代至80年代，人工智能进入 发展期，专家系统、自然语言处理等领域 取得重要进展。
20世纪90年代至今，人工智能进入成熟 期，机器学习、深度学习等算法不断涌现 ，并在图像识别、语音识别等领域取得突 破性进展。
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高中信息技术大数据
随着科技的发展和互联网的普及，大数据已经成为信息技术领域的
热点话题。
在高中的信息技术课程中，大数据也成为了不可忽视的重
要内容。
本文将介绍高中信息技术课程中关于大数据的相关知识和应用。
一、什么是大数据？
大数据（Big Data）指的是规模庞大、处理速度快以及种类繁多的
数据集合。
大数据的特点主要体现在三个方面：数据的规模大、数据
的处理速度快以及数据的种类多样。
通过对大数据的收集、整理和分析，人们可以从中挖掘出有价值的信息和知识。
二、大数据的应用领域
1. 商业领域
大数据在商业领域的应用非常广泛。
通过对大数据的分析，企业可
以了解消费者的需求和偏好，从而进行精准推广和个性化营销。
同时，大数据还可以帮助企业进行供应链管理、风险控制等方面的工作。
2. 健康医疗领域
大数据在健康医疗领域的应用可以提高医疗服务的质量和效率。
通
过分析大量的医疗数据，可以预测疾病的发生和传播趋势，辅助医生
进行诊断和治疗决策，推动个性化医疗的发展。
3. 交通领域
大数据可以帮助交通运输部门进行交通拥堵监测和优化路线规划。
利用大数据分析，可以及时掌握道路交通情况，提供实时交通信息，
改善出行体验。
4. 教育领域
在教育领域，大数据可以用于学生学习情况的监测和评估。
通过对
学生学习行为和成绩的数据进行分析，可以及时发现学习问题，提供
个性化的学习指导和资源推荐，促进学生的全面发展。
三、大数据的技术工具
为了处理大数据，我们需要使用一些特殊的技术工具。
以下是几个
常用的大数据技术工具：
1. 分布式文件系统
分布式文件系统是处理大数据的基础。
它可以将数据分散存储在多
台服务器上，并实现数据的并行读写，提高数据的处理速度和容错性。
2. 分布式计算框架
分布式计算框架可以将数据并行计算分布到多台服务器上，提高计
算速度和处理能力。
常用的分布式计算框架包括Hadoop和Spark等。
3. 数据可视化工具
数据可视化工具可以将大量的数据以图表的形式呈现出来，帮助人
们更好地理解和分析数据。
常用的数据可视化工具有Tableau和Power BI等。
四、大数据的挑战和问题
虽然大数据在各个领域都有广泛的应用，但是也面临着一些挑战和问题。
1. 隐私和安全问题
大数据中包含着大量的个人隐私信息，如何保护用户的隐私成为了一个重要的问题。
同时，大数据的安全也需要加强，防止数据泄漏和被滥用。
2. 数据质量问题
大数据的质量对于数据分析的结果和应用的可靠性非常重要。
如何确保数据的准确性、完整性和一致性是一个挑战。
3. 技术和人才需求
大数据的处理和分析需要使用一些专业的技术工具和算法，这对于技术人员的要求较高。
同时，人才的稀缺也是一个问题，需要培养更多懂得大数据分析的专业人才。
五、总结
大数据在高中信息技术课程中扮演着重要的角色，了解大数据的定义和应用领域对于学生的信息技术素养和职业规划都具有重要意义。
同时，了解大数据的一些基础技术和工具也可以为学生未来的学习和工作打下基础。
希望通过本文的介绍，可以帮助读者更好地了解高中信息技术中的大数据内容。