信息技术（第2版）（拓展模块）教案4-模块3 3.4 大数据分析算法_第1页
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文档简介

课题名称大数据分析算法授课类型理论课授课对象授课课时所授课程授课地点所授教材一、学情分析知识技能储备方面：通过前2个模块的学习,学生已经掌握了计算机的基础操作，对信息技术的发展有了一定的了解二、教学内容大数据分析算法大数据分析的基本算法；熟悉大数据处理流程。四、教学重难点学习通资源：验收评价表：学生课前自学、课堂表现和作业质量的最终综合性评价依据。六、教学策略教法：启发引导式、讲授法七、教学流程八、教学环节教学环节教学内容教学活动策略与意图环节一单元导入(10分钟)【问题导入】了解大数据分析算法大数据计算模式和分析算法的区别是什么？【学习目标】大数据分析的基本算法；熟悉大数据处理流程。【知识图谱】教师活动确本次学习任务为了解大数据。2.PPT明确展示本次课任学生活动2.明确本单元的学习任务PPT展示任务驱动（设计意图：真实具体工作任务，激发学生的积极性，理实一体）教学环节教学内容教学活动策略与意图环节二知识讲解大数据计算模式（10分钟）所谓大数据计算模式，就是根据大数据的不同数据特征和计算特征，从多样性的大数据计算问题和需求中提炼并建立的各种高层抽象(abstraction)或模型(model)。由于现实世界中的大数据处理问题复杂多样，因此难以有一种单一的计算模式能涵盖所有不同的大数据计算需求。针对不同类型的数据，大数据计算模式可分为以下四种：1.批处理计算2.流式计算3.交互式查询计算4.图计算教师活动学生活动教学环节教学内容教学活动策略与意图环节三知识讲解数据挖掘算法（30分钟）【案例引入】沃尔玛超市通过数据分析发现，男性顾客在购买婴儿纸尿裤时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和纸尿裤摆放在一起的促销手段，没想到这个举措居然使纸尿裤和啤酒的销量都大幅增加了。虽然这个故事的真实性有待考量,但确实让不少人开始接触数据挖掘。数据挖掘的任务是从数据集中发现模式，可以发现的模式有很多种，按功能可以分为两大类：预测性模式和描述性模式，二者的主要区别在于是否有目标变量。在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种：分类、回归、聚类分析、关联分析。1.预测性包括分类和回归分类、回归2.描述性包括聚类和关联聚类、关联3.其他常用算法教师活动学生活动教学环节教学内容教学活动策略与意图环节四：分组讨论（25分钟）大数据处理的基本流程通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释。步骤一：数据采集步骤二：数据预处理步骤三：数据处理与分析步骤四：数据可视化与应用环节教师活动结合案例讲解大数据处理的基本流程，并布置任务：完成一个流程图学生活动教学环节教学内容教学活动策略与意图环节五：总结评价拓展延伸（15分钟）1.大数据计算模式2.数据挖掘基本算法3.大数据处理流程多

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