浙教版 信息技术 必修1 4.3 大数据典型应用 课件（共21张PPT）
文档属性
| 名称 | 浙教版 信息技术 必修1 4.3 大数据典型应用 课件（共21张PPT） |  | |
| 格式 | pptx | ||
| 文件大小 | 5.2MB | ||
| 资源类型 | 试卷 | ||
| 版本资源 | 浙教版（2019） | ||
| 科目 | 信息技术（信息科技） | ||
| 更新时间 | 2021-03-01 14:31:07 | ||
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文档简介
第4章 数据处理与应用
浙教版 信息技术（高中）
必修1 数据与计算
4.3 大数据典型应用
学习目标
1
2
3
大数据典型应用之智能交通
大数据典型应用之电子商务
出租车轨迹可视化分析
1
2
重点难点
大数据典型应用之智能交通、电子商务
出租车轨迹可视化分析
课堂导入
随着大数据在各行业的应用，数据成为核心资产，数据规模以及运用数据的能力成为各行业发展的推动力。目前，大数据广泛应用于金融、交通、环境、医疗、能源、农业等行业，极大地促进了各行业的发展。本节以智能交通和电子商务为例进行分析。
4.3.1 智能交通
网络购票，如火车票，飞机票等。打车软件等。
图4.3.2 智能交通架构图
问题与讨论：
智能交通为人们的出行提供了哪些便利？
精准营销
供应链管理
智能网站
精准营销基于用户购买行为的大数据，使用推荐算法深度挖掘出用户的行为偏好，智能地向用户展示符合其兴趣偏好和购买意图的商品，实现个性化推荐，帮助用户快速地找到所需商品，提高网购效率。精准营销的主要方式是网站推荐、短信等。
在仓储管理中，根据商品的销售情况和市场预期数据，依靠预测模型，在库存量达到某一个阈值时自动生成订单发给供货商，实现了商品自动补货。在物流配送领域，供应链管理通过分析物流人员、仓库以及用户之间的地理关系数据，为物流人员提供最优配送路径，提高配送速度，提升用户体验。
基于大数据挖掘和分析，网站变得越来越智慧。例如，牙膏等商品具有被重复购买的特点，购买之后会在可预期的一段时间内用完。通过分析用户两次购买此类商品的平均时间，在下一次购买时间到来之前，推荐系统向用户推介相应的商品，提升用户的体验，提高商品的转化率。
4.3.2 电子商务
实践与体验：
图4.3.2 出租车轨迹数据示例
出租车轨迹可视化分析
采集本市出租车的运行数据，示例数据格式如下所示。
实践内容：
对采集到的出租车轨迹数据进行可视化分析。
实践步骤：
1.分析数据。
出租车轨迹数据采用TXT格式文件组织和存储，以UTF-8格式编码，内容包含“记录序号”“车辆ID”“记录时间”“轨迹经纬度WGS84”“轨迹经纬度02系”速度、方向、状态、事件、高度”。
本次数据分析的目的是对轨迹数据进行可视化，并进一步分析、挖掘可视化轨迹所体现的规律和特征。
2.编写程序。
本次分析采用Python编程完成，出租车轨迹数据的可视化程序如下：
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_file (file) : ＃绘制每个文件的GPS坐标轨迹
1=0
Jd=[] ＃经度
wd= [] ＃纬度
for line in open (file) :
i=i+1 ＃切分行数据
splitline=line.split (‘,’ ) ＃取轨迹坐标
x=float (splitline [4] )
y=float (splitline (5] )
jd.append (x)
wd.append (y)
plt.plot (jd,wd) ＃画点
filename='xyz.txt’
plot_file (filename)
plt.show ()
结果呈现：
1.运行上述Python程序，观察程序生成的出租车轨迹图，说说你的发现，并尝试分析其背后的原因。
2.进一步理解出租车轨迹数据，做一次你感兴趣的研究分析，如各时间段出租车的速度、载客与不载客时出租车的速度比较等。
3.截取该市地图并保存为图片，尝试将运行轨迹显示在该图片上。
思考：
列举3种以上智能交通中用于采集交通数据的设备，指出它们可以采集的数据。
1.下列大数据服务中，应用了交通大数据的是（ ）
①车载导航 ②公交车线路查询
③个性化商品推荐 ④出行路线规划
⑤基因测序 ⑥航班实时跟踪
A.①②③ B.④⑤⑥
C.①②④⑤ D.①②④⑥
D
练 习：
2.智能交通中，用于采集交通视频、车牌图片数据的设备是（ ）
A.摄像机
B.地感线圈检测器
C.红外线检测器
D.雷达检测器
A
3. 下列大数据服务中，没有应用电商大数据的是（ ）
A.商品精准营销
B.商品自动补货
C.商品智能推荐
D.农业灾害预警
D
4. 下列关于大数据在各领域应用的描述错误的是（ ）
A.零售行业可利用大数据开展精准营销
B.医疗行业可利用大数据进行临床决策
C.互联网行业可利用大数据进行社交网络分析
D.金融行业可利用大数据进行客户信用度分析
B
5、通过“网络购物”的实践活动，探究“网站为用户自动推荐商品的依据”，了解网站获取用户数据的基本类型，思考网站数据可能会对用户产生的影响。
谢 谢！
Thanks!
https://www.21cnjy.com/help/help_extract.php
浙教版 信息技术（高中）
必修1 数据与计算
4.3 大数据典型应用
学习目标
1
2
3
大数据典型应用之智能交通
大数据典型应用之电子商务
出租车轨迹可视化分析
1
2
重点难点
大数据典型应用之智能交通、电子商务
出租车轨迹可视化分析
课堂导入
随着大数据在各行业的应用，数据成为核心资产，数据规模以及运用数据的能力成为各行业发展的推动力。目前，大数据广泛应用于金融、交通、环境、医疗、能源、农业等行业，极大地促进了各行业的发展。本节以智能交通和电子商务为例进行分析。
4.3.1 智能交通
网络购票，如火车票，飞机票等。打车软件等。
图4.3.2 智能交通架构图
问题与讨论：
智能交通为人们的出行提供了哪些便利？
精准营销
供应链管理
智能网站
精准营销基于用户购买行为的大数据，使用推荐算法深度挖掘出用户的行为偏好，智能地向用户展示符合其兴趣偏好和购买意图的商品，实现个性化推荐，帮助用户快速地找到所需商品，提高网购效率。精准营销的主要方式是网站推荐、短信等。
在仓储管理中，根据商品的销售情况和市场预期数据，依靠预测模型，在库存量达到某一个阈值时自动生成订单发给供货商，实现了商品自动补货。在物流配送领域，供应链管理通过分析物流人员、仓库以及用户之间的地理关系数据，为物流人员提供最优配送路径，提高配送速度，提升用户体验。
基于大数据挖掘和分析，网站变得越来越智慧。例如，牙膏等商品具有被重复购买的特点，购买之后会在可预期的一段时间内用完。通过分析用户两次购买此类商品的平均时间，在下一次购买时间到来之前，推荐系统向用户推介相应的商品，提升用户的体验，提高商品的转化率。
4.3.2 电子商务
实践与体验：
图4.3.2 出租车轨迹数据示例
出租车轨迹可视化分析
采集本市出租车的运行数据，示例数据格式如下所示。
实践内容：
对采集到的出租车轨迹数据进行可视化分析。
实践步骤：
1.分析数据。
出租车轨迹数据采用TXT格式文件组织和存储，以UTF-8格式编码，内容包含“记录序号”“车辆ID”“记录时间”“轨迹经纬度WGS84”“轨迹经纬度02系”速度、方向、状态、事件、高度”。
本次数据分析的目的是对轨迹数据进行可视化，并进一步分析、挖掘可视化轨迹所体现的规律和特征。
2.编写程序。
本次分析采用Python编程完成，出租车轨迹数据的可视化程序如下：
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_file (file) : ＃绘制每个文件的GPS坐标轨迹
1=0
Jd=[] ＃经度
wd= [] ＃纬度
for line in open (file) :
i=i+1 ＃切分行数据
splitline=line.split (‘,’ ) ＃取轨迹坐标
x=float (splitline [4] )
y=float (splitline (5] )
jd.append (x)
wd.append (y)
plt.plot (jd,wd) ＃画点
filename='xyz.txt’
plot_file (filename)
plt.show ()
结果呈现：
1.运行上述Python程序，观察程序生成的出租车轨迹图，说说你的发现，并尝试分析其背后的原因。
2.进一步理解出租车轨迹数据，做一次你感兴趣的研究分析，如各时间段出租车的速度、载客与不载客时出租车的速度比较等。
3.截取该市地图并保存为图片，尝试将运行轨迹显示在该图片上。
思考：
列举3种以上智能交通中用于采集交通数据的设备，指出它们可以采集的数据。
1.下列大数据服务中，应用了交通大数据的是（ ）
①车载导航 ②公交车线路查询
③个性化商品推荐 ④出行路线规划
⑤基因测序 ⑥航班实时跟踪
A.①②③ B.④⑤⑥
C.①②④⑤ D.①②④⑥
D
练 习：
2.智能交通中，用于采集交通视频、车牌图片数据的设备是（ ）
A.摄像机
B.地感线圈检测器
C.红外线检测器
D.雷达检测器
A
3. 下列大数据服务中，没有应用电商大数据的是（ ）
A.商品精准营销
B.商品自动补货
C.商品智能推荐
D.农业灾害预警
D
4. 下列关于大数据在各领域应用的描述错误的是（ ）
A.零售行业可利用大数据开展精准营销
B.医疗行业可利用大数据进行临床决策
C.互联网行业可利用大数据进行社交网络分析
D.金融行业可利用大数据进行客户信用度分析
B
5、通过“网络购物”的实践活动，探究“网站为用户自动推荐商品的依据”，了解网站获取用户数据的基本类型，思考网站数据可能会对用户产生的影响。
谢 谢！
Thanks!
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