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《信息技术（拓展模块）》模块5大数据

驾驭大数据：挖掘数字新宝藏CQCVC信息技术教研室学习目标知识目标：理解大数据的基本概念、数据类型和核心特征了解大数据技术的应用场景和发展趋势了解大数据技术架构了解大数据分析算法模式，初步建立数据分析概念了解大数据应用中面临的风险和大数据安全防护方法能力目标：能够掌握数据采集方法能够使用大数据分析工具熟悉典型的大数据可视化工具及其基本使用方法素质目标：具备良好的学习能力和适应新技术的能力，能够快速掌握大数据领域的新知识和发展趋势拥有创新思维和解决问题的能力，能够在大数据应用实践中发现并提出有效的解决方案树立大数据安全意识，自觉遵守和维护相关法律法规CQCVC信息技术教研室1.大数据的相关概念CQCVC信息技术教研室大数据（BigData）是规模庞大、类型多样、处理速度快且具有高价值的数据集合。大数据技术则是对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和分析挖掘，从中发现有价值信息和知识的新一代信息技术。大数据产业是对大数据进行采集、存储和分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术服务业态。2.大数据的核心特征CQCVC信息技术教研室大数据5V特征低价值密度Value多样Variety真实性Veracity速度快Velocity数据量大Volume3.大数据的应用场景智慧交通客户分析智慧医疗市场趋势预测风险评估精准营销4.大数据的技术架构CQCVC信息技术教研室5.大数据采集数据采集（DataAcquisition，DAQ）是指通过一定的技术和方法，从各种源头和渠道收集、整理、清洗、分析和挖掘结构化和非结构化数据的过程。数据采集方法：传感器采集网络爬虫API接口埋点技术日志分析实地调研与调查观察法CQCVC信息技术教研室6.大数据分析CQCVC信息技术教研室指令型分析：应该采取什么措施？预测型分析：可能发生什么？0304诊断型分析：为什么会发生？描述型分析：发生了什么？0102大数据分析方法6.大数据分析CQCVC信息技术教研室数据采集数据清洗数据存储数据预处理数据分析模型构建模型评估结果可视化大数据分析步骤7.大数据可视化数据可视化主要是通过计算机图形图像等技术展现数据的基本特征和隐含规律，辅助人们认识和理解数据，进而支持从数据中获得需要的信息和知识。数据可视化的作用主要包括数据表达、数据操作和数据分析这3个方面。数据可视化流程包括数据采集、数据处理、可视化模式和可视化应用等步骤：CQCVC信息技术教研室数据采集数据处理可视化模式可视化应用8.大数据安全大数据安全是确保大数据处理过程中数据质量、隐私及合规性的关键环节。大数据面临的威胁：数据安全相关法律法规：《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》CQCVC信息技术教研室隐私泄露数据篡改与伪造数据安全与可信性挑战法律与合规风险实时安全监视需求项目实践CQCVC信息技术教

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