(共32张PPT)
《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
08
09
拓展延伸
课堂总结
10
11
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
新知讲解
小组讨论
上网搜索有关大数据处理的各种说法，并进行分析、比较，然后与同学开展交流讨论，填写表10-1。
序号 讨论内容 讨论结果
1 数据收集 数据收集可以帮助组织更好地了解环境、做出更准确的决策，并实现更好的业务成果。
2 数据存储 有效的数据存储与合理的数据管理实践有助于确保组织可以充分利用其数据资产，并在需要时能够找到和使用所需的信息。
3 数据预处理 数据预处理有助于确保数据质量和一致性，为后续的数据分析和建模奠定了基础
4 数据分析 可以帮助组织更好地理解现实世界，并从中获取有价值的见解，从而指导决策、创新和持续改进。
5 结果展示 能够将分析结果转化为有意义的见解，并为决策制定和业务运营提供重要的支持
6 结果应用 将数据分析成果转化为实际行动的关键环节。有效利用数据结果可以增强组织的竞争力，提高效率，并更好地满足客户需求。
新知讲解
天气状况瞬息万变，令人难以捉摸，精准的天气预报可为人们的生产生活提供科学准确的决策指导和服务，因此，最大限度地准确预测天气一直是人们的不懈追求。
在以前，人们更多根据经验来预测天气，如“朝霞不出门，晚霞行千里”就是最简单的天气预报。而现在的人们则更多依靠分析和解码不计其数的传感器和气象卫星收集而来的海量数据，进行更精准的天气预测。
知识拓展
反思评价
学而不思则罔，思而不学则殆。对自己在本课中的学习进行评价，对照表9-3，在相应的O里画“ √”，在“其他收获”栏里留言。
序号 学习内容 能否掌握
1 了解大数据处理的流程 能 √ 不能O
2 知道大数据处理的基本方法 能 √ 不能 O
其他收获: 创新意识：大数据的学习可以培养创新思维和发现新应用的能力，这对于未来的职业发展非常重要。
09、知识拓展
知识拓展
1、大数据应用拓展
知识拓展
2、大数据三种分析方法。
知识拓展
3、大数据的处理在生活中有哪些应用？
（1）智能汽车和交通管理：大数据分析在智能交通系统中帮助优化交通流量、提高道路安全，并支持自动驾驶技术的发展。
（2）医疗保健：大数据分析用于个体化治疗、疾病预测、医疗资源管理和公共卫生监控，有助于提高医疗保健的效率和质量。
（3）城市规划与管理：城市可以利用大数据分析进行交通优化、环境监测、资源分配等，以提高城市运行的效率和可持续性。
（4）智能家居：大数据分析在智能家居设备中用于学习居民的生活习惯，从而自动调整家居设备的工作模式，提高居住舒适度。
知识拓展
4、如何学好大数据的处理？
（1）深入学习数据挖掘和机器学习：了解数据挖掘和机器学习的基本理论和实际应用，掌握常见的算法和模型。
（2）参与项目实践：积极参与大数据处理相关的项目，通过实际操作来巩固所学知识，提高技能水平。
（3）持续学习和实践：大数据领域的技术日新月异，因此持续学习和实践是非常重要的。关注行业动态，阅读最新的研究成果和技术文档。
10、课堂总结
课堂总结
通过大数据的处理课程，我们学会了许多关于大数据处理的关键概念和技术。不仅加深了对大数据处理的理解，还学会了如何运用相关工具和技术来处理和分析大规模数据。希望大家能够将所学知识应用到实际中，并持续关注大数据领域的发展。
板书设计
大数据的处理
一、数据收集
二、数据存储
三、数据预处理
四、数据分析
五、结果展示
六、结果应用
课后作业
1、上网了解什么是大数据的处理
2、上网了解大数据处理在生活中的应用
3、上网了解大数据处理对生活的影响
谢谢
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信息技术 第十课 大数据的处理
课题 大数据的处理 单元 第二单元 学科 信息技术 年级 九年级
教材分析 该教材旨在培养学生的信息技术素养，包括信息获取、信息处理和信息应用等方面的知识和能力。内容涵盖了数据的介绍以及大数据相关算法的介绍等方面，教材注重实践操作，通过案例和实践项目来锻炼学生的实际操作能力。这有助于学生将所学的知识应用到实际情境中，并提升他们的问题解决能力，粤教版《信息技术》九年级教材内容全面，并结合实践操作和案例分析，旨在培养学生的信息技术素养和实际应用能力，为他们建立坚实的信息技术基础打下良好的基础。
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：能够培养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。
重点 一、数据收集二、数据存储三、数据预处理四、数据分析五、结果展示六、结果应用
难点 1、结果应用
教学过程
教学环节 教师活动 学生活动 设计意图
导入新课 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。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。 通过老师讲解课件的观看以及学生之间的相互讨论生活中的大数据的处理。 帮助学生理解大数据处理概念，打开课堂。
讲授新课 03 数据收集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 04数据存储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 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。 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 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。 08 知识拓展 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。小组讨论上网搜索有关大数据处理的各种说法，并进行分析、比较，然后与同学开展交流讨论，填写表10-1。知识拓展天气状况瞬息万变，令人难以捉摸，精准的天气预报可为人们的生产生活提供科学准确的决策指导和服务，因此，最大限度地准确预测天气一直是人们的不懈追求。在以前，人们更多根据经验来预测天气，如“朝霞不出门，晚霞行千里”就是最简单的天气预报。而现在的人们则更多依靠分析和解码不计其数的传感器和气象卫星收集而来的海量数据，进行更精准的天气预测。反思评价学而不思则罔，思而不学则殆。对自己在本课中的学习进行评价，对照表9-3，在相应的O里画“ √”，在“其他收获”栏里留言。 09 知识拓展 1、大数据应用拓展。2、大数据三种分析方法。3、大数据的处理在生活中有哪些应用？4、如何学好大数据的处理？ 学生之间互相讨论在我们日常生活中有哪些是大数据收集的信息以及信息隐私问题的解决。 学生通过观看课件和听老师讲解，了解大数据的数据存储概念和特征。通过老师讲解课件的观看以及学生之间的相互讨论如何对数据进行预处理。学生通过观看视频以及老师讲解了解数据分析的原理以及数据分析作用。 学生小组内部互相讨论数据结果展示方式以及大数据条件下有什么数据结果展示 通过老师讲解，学生内部讨论的形式让学生对于大数据收集信息结果应用提出疑问并回答。学生通过观看视频和自我思考我们生活中如何学好大数据。 帮助学生积极融入课堂，提高学生学习积极性。学生通过边看边听的形式了解大数据存储，帮助学生理解大数据。 帮助学生理解生活中的数据预处理，以及教会学生简单地处理生活中的数据。帮助学生理解数据分析的重要性，让学生逐渐掌握数据分析。 帮助学生了解大数据结果展示的形式。 帮助学生理解大数据信息收集的应用，有利于学生增加知识学习兴趣。让学生通过视频思考，进一步加深对课堂所学内容的理解。
布置作业 1、上网了解什么是大数据的处理2、上网了解大数据处理在生活中的应用3、上网了解大数据处理对生活的影响 完成作业 培养学生查阅资料的能力，分析解决问题的能力
课堂小结 通过大数据的处理课程，我们学会了许多关于大数据处理的关键概念和技术。不仅加深了对大数据处理的理解，还学会了如何运用相关工具和技术来处理和分析大规模数据。希望大家能够将所学知识应用到实际中，并持续关注大数据领域的发展。 分组总结归纳 锻炼学生的总结能力，逻辑思维、语言表达能力。
板书 一、数据收集二、数据存储三、数据预处理四、数据分析五、结果展示六、结果应用 学习、记忆及勾画知识点 明确教学内容及重点和难点
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