4.3 大数据典型应用（教学设计）信息技术浙教版2019必修1

4.3 大数据典型应用 1课时（教学设计） 年级 高一年级 授课时间 课题 4.3 大数据典型应用 教学 目标 1.了解大数据典型应用智能交通和电子商务； 2.能够对获取的大数据采用恰当的数据处理技术进行分析； 3.能够灵活运用数据分析的结果进行科学的决策，提升利用数字化工具解决实际问题的能力； 教学 重难点 重点：能够对获取的大数据采用恰当的数据处理技术进行分析。 难点：能够灵活运用数据分析的结果进行科学的决策，提升利用数字化工具解决实际问题的能力。 教学 准备 多媒体课件、多媒体教室 教学过程 教师活动 学生活动 新 课 导 入 一、课堂导入 1.通过播放精美的大数据在生活中的应用的视频来引入本节课的主题。 在同学们观看了视频后提出大数据与我们的生活息息相关。 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。 通过播大数据在生活中的应用的视频和提问的方式导入教学，激发学习热情和探究欲望。 新 知 讲 授 一、智能交通 在交通运输领域中，随着移动互联网、物联网、云计算、大数据等技术的发展，智能交通的发展进程正逐渐加快。 上世纪50到90年代在将近四十年的时间里，买票的途径主要是火车站的售票窗口。 在没有计算机、没有网络的年代，买票就必须到车站售票窗口。 90年代，计算机和局域网开始在铁路系统应用，铁路售票技术上得以提升。1996年开始，铁路部门在各主要干线大站开始建设电子售票网，也就是今天中国铁路客票发售与预订系统的前身。 1998年5月，原铁道部发布《铁路客运售票代理试行办法》，决定改革售票管理体制，通过计算机网络开展客运售票代理试点。 12306，开启互联网售票时代2010年1月20日，12306开始试运行，试点通过互联网进行售票。2011年的春运首日正式运营，开启了网络售票的新时代。 人们越来越多地感受到智能交通带来的便利。例如，铁路部门推出的网络订购火车票服务，让人们通过个人计算机、智能手机就能随时随地查看火车车次和购票；民航提供的网络订票、在线值机等服务，让出行者可以便捷地查看航班动态、购票值机；智能公交系统，让人们没出家门就知道即将乘坐的公交车到哪儿了、何时进站。 人们的日常出行越来越离不开导航系统、打车软件。那么，智能交通系统是如何实现这些服务的呢？ 智能交通将数据通信传输技术、电子控制技术、计算机处理技术等应用于交通运输行业，通过对交通数据的实时采集、传输和处理，借助各种科技手段和设备，对交通情况进行协调和处理，从而使交通设施得以充分利用，提高交通效率和安全性，最终使交通运输服务和管理智能化。 智能交通整合了物联网、大数据、云计算、人工智能等技术，其基本架构如下图所示。GPS、卡口、视频检测、浮动车、地感线圈等产生的交通流监测数据、视频监控数据、系统数据、服务数据等构筑了交通大数据。交通数据采集的广度、深度和数据量随着智能交通的发展不断扩大，数据贯穿在智能交通的感知、处理、应用等各个环节。交通大数据是智能交通中“智能”的基础。 智能交通主要通过交通信息服务、交通管理、公共交通、车辆控制、货运管理、电子收费、紧急救援等服务子系统为用户提供服务。以下简要介绍其中的三个子系统。 （1）交通信息服务系统 交通信息服务系统建立在完善的信息采集、处理和传输系统上。交通参与者通过安装在道路、车上、换乘站、停车场以及气象中心等地的传感器和传输设备，向交通信息中心提供各地的实时交通数据。交通信息服务系统获得这些数据，经过处理后，实时向交通参与者提供道路交通、公共交通、换乘、交通气象、停车场等出行相关信息，并能根据车辆目的地、行驶习惯、路面情况推荐行驶路线。出行者可以根据这些信息确定出行方式和路线。 （2）交通管理系统 交通管理系统主要提供给交通管理者使用，用于检测、控制和管理公路交通，在道路、车辆和驾驶员之间提供通信联系。它与交通信息服务系统共用信息采集、处理和传输系统。交通管理系统对道路系统中的交通状况、交通事故、气象状况和交通环境等进行监视，获得实时交通数据，利用大数据技术辅以智能研判，对交通进行优化调控，如优化红绿灯配时，实时发布诱导信息，及时进行道路管制、事故处理与救援等。 （3）电子收费系统 电子收费系统通过安装在车辆挡风玻璃上的车载器与收费站电子收费系统车道上的微波天线之间的微波专用短程通信，利用计算机联网技术与银行进行后台结算处理，使车辆通过路桥收费站时不需要停车即可交费。同时所交纳的费用经过后台处理后直接清分给相关的收益业主。在现有的车道上安装电子收费系统，可以使车道的通行能力大大提高。 以小组为单位讨论智能交通为人们的出行提供了哪些便利并进行班级分享？ （1）在出行规划方面，通过智能交通系统提供的实时路况信息，人们能提前了解道路拥堵情况，从而合理规划出行路线，选择畅通的道路，节省出行时间。 （2）对于公共交通出行者，智能公交系统可实时告知公交的位置、预计到站时间等，让乘客能精准掌握乘车时机，减少等待焦虑。而且智能交通有助于优化公共交通线路布局，使其更加科学合理，提升出行效率。 （3）在停车方面，智能停车引导系统能帮助车主快速找到附近的空闲停车位，避免盲目寻找车位而浪费大量时间，尤其在城市繁华地段，这一优势更为明显。 总之，智能交通利用先进的技术手段，全方位提升了人们出行的便捷性、舒适性和时效性。 二、电子商务 电子商务企业利用电子设备和网络技术进行商务活动。 大型电商企业拥有大量用户数据，同时，在交易、营销、供应链、仓储、配送和售后等环节也产生了大量数据。这些数据通过电商企业的数据平台，为其电子商务平台上的商户和客户提供精准营销、供应链管理、智能网站等多种数据服务。 （1）精准营销 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。 （2）供应链管理 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。 （3）智能网站 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。 请同学们列举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。 设备：交通监控摄像头 采集的数据：车辆行驶状态数据：能够实时捕捉道路上车辆的行驶速度、行驶方向等信息、车流量数据、交通事件数据：如交通事故、道路施工等情况。 设备：电子不停车收费系统（ETC） 采集的数据：车辆身份信息、车辆通行时间和地点数据 设备：车载终端设备（如行车记录仪、车载 OBD 设备等） 采集的数据：车辆自身运行数据：车载 OBD 设备可以实时获取车辆的发动机转速、车速、油耗、故障码等信息，反映车辆自身的运行状况。驾驶行为数据，可以推断出驾驶员的一些驾驶行为，如急加速、急刹车、长时间怠速等情况。 三、小结 四、课堂小练 通过讲述火车票的变迁来引出智能交通，让同学们在情境中学习知识。 图文结合的方式讲述知识点，让同学们更直观的感受知识点。 通过一个提问来引起同学们的关注，让同学们利用所学知识点来剖析问题，这样更有利于掌握知识点。 图文结合的方式讲述知识点，让同学们更直观的感受知识点。 以关键字突出显示的方式展示交通信息服务系统。 以线性的方式展示电子收费系统，让同学们在循序渐进中学习。 以一个问题来对本知识点进行总结，让同学们在讨论探究中再次升华本节知识点。 以对比的方式展示电子商务企业，让同学们直观的了解。 以线性的方式展示精准营销，让同学们在循序渐进中学习。 以对比的方式展示智能网站及其案例，让同学们直观的了解。 以一个问题来对本知识点进行总结，让同学们在讨论探究中再次升华本节知识点。 课 堂 练 习 （有题有答案有解析） 1.学校总务处统计去年学生宿舍的月均用电量，这属于数据分析中的（   ） A.平均分析 B.交叉分析 C.对比分析 D.结构分析 答案：A 详解：本题考查数据分析中的平均分析。题目中提到“学校总务处统计去年学生宿舍的月均用电量”，这里的“月均用电量”指的是对每个月的用电量进行平均计算，以得到一个代表性的数值。这种方法属于平均分析，因为它通过计算平均值来反映数据的总体水平，而不是对数据进行交叉、对比或结构方面的分析。故答案为：A。 2.某DataFrame对象中包含“地区”、“进价”、“售价”等若干个数据列和若干个数据行，下列语句中能读取df对象中某些数据列中所有数据的是（   ） A.df[: 3] B.df.index C.df.地区 D.df.columns 答案：C 详解：本题考查pandas数据分析。选项A是读取前3行数据，选项B是读取DataFrame对象的行索引，选项D是读取各列的列标题，选项C通过属性检索列，读取“地区”这一列的所有数据，所以正确答案为C。 3.作图表表示2024年全国各省份的GDP所占比例，最合适的图表是（   ） A.柱形图 B.饼图 C.圆环图 D.折线图 答案：B 详解：本题考查数据可视化。A选项柱形图主要用于比较不同类别之间的具体数值大小，侧重展示数据间的差异，不适合表示比例关系，故A错误。B选项饼图通过将圆形划分为不同扇形，能直观清晰地展示各部分占总体的比例关系，非常适合表示各省份GDP在全国总GDP中的占比情况，故B正确。C选项圆环图虽与饼图功能相似，也可展示比例，但相比之下，饼图是表示整体中各部分比例的最经典、最常用图表，圆环图更多用于强调数据的层次感，并非最适合，故C错误。D选项折线图主要用于展示数据随时间或连续变量的变化趋势，无法体现比例关系，故D错误。因此，本题选择B选项。 4.下列数据分析中可能涉及文本情感分析的是（   ） A.用户评论内容分析 B.用户地域分析 C.评论发布设备分析 D.用户男女比例分析 答案：A 详解：本题考查文本数据处理。文本情感分析是指通过计算机技术对文本的主观性、观点、情绪、极性进行挖掘和分析，对文本的情感倾向做出分类判断。选项BCD主要是客观性分析，所以正确答案为A。 5.在中文文本分析中，一般不用作文本的特征项的是（   ） A.字 B.词 C.短语 D.段落 答案：D 详解：本题考查文本数据处理。在中文文本分析中可以采用字、词、短语作为表示文本的特征项，所以正确答案为D。 6.可以实现对中文文本进行分词的库是（   ） A.numpy B.wordcloud C.jieba D.matplotlib 答案：C 详解：本题考查文本数据处理。numpy是Python中做科学计算的基础库，主要提供科学计算中常用的随机数、数组运算等函数； wordcloud用来生成标签云； matplotlib为绘图库，使用其中的pyplot子库所提供的函数可以快速绘图和设置图表的坐标轴、坐标轴刻度、图例等。所以正确答案为C。 7.下列关于大数据与大数据处理的说法，不正确的是（   ） A.大数据的数据量大，价值密度高 B.处理大数据时，一般采用分治思想 C.道路交通中实时产生的数据属于大数据 D.大数据更关注事物的相关性而不是因果关系 答案：A 详解：本题考查大数据与大数据处理。A选项错误，大数据的典型特征包括数据量大（Volume）、数据类型多样（Variety）、处理速度快（Velocity）和价值密度低（Value）——由于数据规模极大，其中包含的有效价值信息占比通常较低，需要通过技术挖掘提取，并非价值密度高。B选项正确，大数据规模远超单台设备的处理能力，分治思想（将大规模数据拆解为多个小数据集，分布式处理后汇总结果）是处理大数据的核心思路，例如Hadoop的MapReduce框架即基于此思想设计。C选项正确，道路交通中实时产生的车辆轨迹、流量数据、监控视频等，符合大数据“量大、高速、多样”的特征，属于典型的大数据应用场景。D选项正确，传统数据分析常聚焦于探究事物间的因果关系（如“为什么拥堵”），而大数据更擅长发现事物的相关性（如“某商圈活动与周边路段拥堵存在关联”），通过相关性可快速指导决策，无需严格证明因果。因此，本题选择A选项。 8.有Python程序段如下： import pandas as pd          #第1行 s=pd.Series([166,178,180],index=["S1","S2","S3"])  #第2行 s[1]=168             #第3行 该程序段运行后输出结果为（   ） A.[168 178 180] B.[166 168 180] C. S1 166 S2 168 S3 180 D． S1 168 S2 178 S3 180 A.A B.B C.C D.D 答案：C 详解：本题考查的是pandas数据处理。本题应用Series结构存储数据。第2行代码创建一个Series对象，第3行代码将s[1]元素的值修改为“168”。因此本题答案为C。 课 堂 小 结 1.在交通运输领域中，随着移动互联网、物联网、云计算、大数据等技术的发展，智能交通的发展进程正逐渐加快。人们越来越多地感受到智能交通带来的便利。 2.智能交通整合了物联网、大数据、云计算、人工智能等技术。 3.云计算使千亿数据的检索实现了秒级返回，为大数据的分析应用提供了速度保障。 3.智能交通主要通过交通信息服务、交通管理、公共交通、车辆控制、货运管理、电子收费、紧急救援等服务子系统为用户提供服务。 4.交通信息服务系统建立在完善的信息采集、处理和传输系统上。 5.交通管理系统主要提供给交通管理者使用，用于检测、控制和管理公路交通，在道路、车辆和驾驶员之间提供通信联系。 6.电子收费系统通过安装在车辆挡风玻璃上的车载器与收费站电子收费系统车道上的微波天线之间的微波专用短程通信，利用计算机联网技术与银行进行后台结算处理，使车辆通过路桥收费站时不需要停车即可交费。 7.电子商务企业利用电子设备和网络技术进行商务活动。 反 思 评 价 在本次教学中，在讲解大数据典型应用时，引入了众多来自不同领域的实际案例，如金融领域、医疗领域、交通领域的流量监测与拥堵预测等。通过实际案例的讲解，学生们在实践中加深了对知识的理解和掌握，提高了实际应用能力。大部分学生能够独立完成给定的任务，并在过程中积极思考、主动探索，表现出了较强的学习积极性和主动性。同时，要关注学生的个体差异，提供不同层次的问题和任务，满足不同学生的学习需求。在评价环节，要鼓励学生相互学习、共同进步，培养学生的团队合作精神和批判性思维。 学科网（北京）股份有限公司 学科网（北京）股份有限公司 $