项目一第一课时-采集鸟类活动的数据

第一单元数据与信息

项目一探秘鸟类研究——认识数据、信息与知识第一课时采集鸟类活动的数据■教学目标1.通过实例分析，感知其中的数据，描述数据的概念和特征，理解并应用数据。2.通过分析大数据应用案例，了解大数据的概念、特征和常见应用领域，认识数据在信息社会中的重要价值，能够举例说明大数据对人们日常生活的影响。3.通过数字化学习活动，逐步适应数字化学习环境，掌握数字化学习的方法，能够根据需要选用恰当的数字化工具和资源开展学习。■教学重点和难点1.重点：数据的概念和特征，大数据的特征、应用及其对人们日常生活的影响。2.难点：数据与大数据之间的关系。■教学准备1.软硬件环境：机房、思维导图软件、大数据应用平台。2.教学素材：鸟类研究的案例或其他体现数据的案例，大数据的应用案例。■教学过程一、导入“人类社会已进入大数据时代，信息技术与社会各领域的交互融合引发了数据量的迅猛增长，同时带来了海量信息。现实社会中，数据和信息无处不在，我们时刻处于数据和信息的包围之中。那么，什么是数据？今天，我们将学习数据的基本知识。”二、什么是数据1.学生自主学习明确自主学习的任务和要求：（１）阅读教材中的项目一“采集鸟类活动的数据”，完成“导学案”第一部分的问题和任务。（２）阅读知识链接中的“数据和信息”，结合“采集鸟类活动的数据”，完成“导学案”第二部分的问题和任务。（３）阅读知识链接中的“数据、信息与知识的关系”及相关资料，完成“导学案”第三部分的问题和任务。借助教材和网络资源学习相关知识，完成“导学案”中的问题和任务（详见件中的“探秘鸟类研究”项目导学案）。小组交流明确小组交流的要求：（１）小组内学生依次分享自主学习的成果，要求每个学生都参与。（２）所有组员都完成交流后，选出小组代表，并帮助他完善发言，准备代表本组在班级里分享。3.数据的定义数据是对客观事物属性的描述，是记录下来的某种可以识别的符号。在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机中并能被计算机程序处理的符号的总称。数据的定义很多，以下列举了两种。（１）数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。数据是信息的表现形式和载体，可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。数据和信息是不可分离的，数据是信息的表达，信息是数据的内涵。数据本身没有意义，数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据。也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。在计算机系统中，数据以二进制信息单元０，１的形式表示。———童应学，吴燕．计算机应用基础教程．武汉：华中师范大学出版社，２０１４（２）数据是对客观事物的符号表示，在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称。它是计算机程序加工的“原材料”。对计算机科学而言数据的含义极为广泛，如图像、声音等都可以通过编码而归之于数据的范畴。———严蔚敏．数据结构．北京：清华大学出版社，２００９获取数据的方法近年来，人们利用各种信息技术工具，实现了自动采集数据。例如，在鸟类栖香山地安装实时监控设备，利用红外报影机全天候拍摄视频数据，利用录音设备录制声音数据，这些数据可以直接保存到信息系统中，供人们分析研究。三、大数据特征大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数

集合。大数据通常具有4V特征,也就是

Volume(数据量)、

Velocity(处理速度)、vani

(多样性)

Veracity(真实性

(1)数据量:大数据的体量很大,且数据集合的规模还在不断扩大。随着信息技术的大规模普及和应用,教育、商业、工业、科学研究、医疗等各行各业所产生的数据量都呈现出指数增长的趋势。

(2)处理速度:由于数据量增长速度快,大数据处理速度也必须快,且时效性要求高大数据往往以数据流的形式动态地、快速地产生,需要在一定的时间限度下得到及时处理。

(3)多样性:大数据来自多种数据源,数据种类和格式非常丰富。随着智能设备,社交网络等的流行,机器和传感器数据(如设备日志、地理位置数据)、社交数据(如网站用户行为记录数据等)等各种新类型数据越来越多

(4)直实性:大数据的直实性主要包括数据的可信性、真伪性、来源和信誉、有效性等。四、大数据的应用大数据的价值体现在大数据的应用上，人们关心大数据，最终是关心大数据的应用，关心如何从业务和应用出发让大数据真正实现其所蕴含的价值，从而为我们的生产生活带来有益的改变。目前，大数据应用在各行各业的发展呈现“阶梯式”格局：互联网行业是大数据应用的领跑者，金融、零售、电信、公共管理、医疗卫生等领域积极尝试大数据。（一）互联网行业是大数据应用的领跑者互联网是大数据应用的发源地，大型互联网企业是当前大数据应用的领跑者。搜索引擎作为最早的互联网大数据应用，其不断的发展推动谷歌公司在２０００年左右提出了ＭａｐＲｅｄｕｃｅ／ＢｉｇＴａｂｌｅ等技术，从此开启了大数据技术的新篇章。经过十多年的发展，互联网上形成了多种相对成熟的大数据应用模式，按照用途可分为以下三类：第一，商业大数据应用，即主要以盈利为目的的大数据应用。目前常见的应用有：一是基于用户个人信息、行为、位置、微博等数据而进行的个性化推荐、交叉推荐、品牌监测等营销类大数据应用。由于其商业模式清晰可见，市场需求广泛旺盛，因此这是目前互联网上最热门最普遍的应用，被互联网广告、电子商务、微博、视频、相亲等公司普遍采用。二是基于用户、商铺的交易数据而进行的经营分析报告、反欺诈、反虚假交易、促销和团购选品、产业集聚判断等交易辅助类大数据应用，这些应用目前已经逐渐成为电子商务企业的必备工具。三是利用网站动态数据对网络状态进行实时监控预警、网站分析优化和网络信息安全保护（如用户信息保护、防网络攻击、防钓鱼、防垃圾邮件等）的网络安全大数据应用。第二，公共服务类大数据应用，即不以盈利为目的、侧重于为社会公众提供服务的大数据应用。典型案例如谷歌开发的流感、登革热等流行病预测应用能够比官方机构提前一周发现疫情暴发状况。国内也有搜索引擎公司提供诸如春运客流分析、失踪儿童搜寻的公益大数据服务。第三，技术研发类大数据应用，即利用大数据技术促进前沿技术研发、持续改进产品性能的应用。互联网应用在新版本的研发中，常常进行Ａ／Ｂ测试，这就是大数据在产品开发中的典型应用。Ａ／Ｂ测试中，服务商同时收集新老版本下的用户行为数据（如点击行为、访问时长、鼠标停留等），并进行分析比对，用以指导产品后续的改进方向。另外，利用各种语言版本的网页数据不断提高翻译质量的机器翻译、利用更多话音指令不断提升质量的话音识别技术，以及无人汽车等前沿技术的研发也广泛应用了大数据技术。（二）大数据应用加速向传统领域拓展大数据应用起源于互联网，正在向以数据生产、流通和利用为核心的各个产业渗透。目前金融、零售、电信、公共管理、医疗卫生等领域在积极地探索和布局大数据应用，主要呈现两种发展方向：一是积极整合行业和机构内部的各种数据源，通过对整合后的数据进行挖掘分析，从而发展大数据应用。例如，一些新兴的大型百货商场利用大数据平台整合ＰＯＳ（ｐｏｉｎｔｏｆｓａｌｅ）机、企业ＣＲＭ（ＣｕｓｔｏｍｅｒＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐＭａｎａｇｅｍｅｎｔ）系统、免费无线网络、客流监控设备等数据，对用户进行聚类分析，支撑包括商品位置摆放、打折信息投放、移动端营销、客户习惯查询、客户群路径分析等应用，提高商场营销效率和营业额。基于大数据的智慧城市决策系统也是大数据应用的重要领域，可整合来自经济、统计、民政、教育、卫生、人力等政府部门内部数据和来自物联网、移动互联网等网络数据，设计经济社会运行分析模型，支撑智慧人口、智慧医疗、智慧教育、智能物流、智能环保等相关决策应用。二是积极借助外部数据，主要是互联网数据，来实现相关应用。例如，金融机构通过收集互联网用户的微博数据、社交数据、历史交易数据来评估用户的信用等级；证券分析机构通过整合新闻、股票论坛、公司公告、行业研究报告、交易数据、行情数据、报单数据等，试图分析和挖掘各种事件和因素对股市和股票价格走向的影响；监管机构将社交数据、网络新闻数据、网页数据等与监管机构的数据库对接，通过比对结果进行风险提示，提醒监管机构及时采取行动；零售企业通过互联网用户数据分析商品销售趋势、用户偏好等。———摘自工业和信息化部电信研究院《大数据白皮书（２０１４年）》五、思维导图1.思维导图及思维导图软件思维导图（ＭｉｎｄＭａｐ）是１９世纪７０年代初期出现的一种新型笔记方法。它是一种表达发射性思维的图形思维工具，它运用图文并重的技巧，把各级主题的关系用相互隶属与相关的层级图表现出来。2.常见的思维导图软件如下：●ＸＭｉｎｄ：这是一款实用的思维导图软件，它简单易用、美观、功能强大，拥有高效的可视化思维模式，具备可扩展、跨平台、稳定性等性能。●ＦｒｅｅＭｉｎｄ：这是一款基于Ｊａｖａ的完全免费的思维导图软件。它具有一键“展开／折叠”功能以及“链接”跟随操作，因而操作与导航十分便捷。●Ｉｍｉｎｄｍａｐ：其界面友好，容易使用，功能丰富，是全球首个提供３Ｄ视图的思维导图软件。●ＮｏｖａＭ