1.5 数据与大数据导学案-2025-2026学年浙教版高中信息技术必修一

2026-04-09
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普通

资源信息

学段 高中
学科 信息技术
教材版本 高中信息技术浙教版必修1 数据与计算
年级 高一
章节 1.5 数据与大数据
类型 学案-导学案
知识点 -
使用场景 同步教学-新授课
学年 2026-2027
地区(省份) 全国
地区(市) -
地区(区县) -
文件格式 DOCX
文件大小 35 KB
发布时间 2026-04-09
更新时间 2026-04-09
作者 2951439846
品牌系列 -
审核时间 2026-04-09
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来源 学科网

内容正文:

2026学年信息技术学科学案系列9 姓名: 班级: 编号: 第一章 数据与信息 第6节 数据与大数据 【知识技能】 了解大数据的概念,理解大数据的特征 【学习目标】 了解大数据对人类思维方式的影响,能正确面对大数据 【知识清单】 1.大数据的概念与特征 (1)大数据代表着 、 、 的信息资产,需要特定的技术和分析方法将其转化为价值。 (2)数据量大并不一定就是 ,用传统算法和数据库系统可以处理的海量数据不能算“大数据”。符合大数据概念的数据的特征可以用4个V来概括,即 (Volume)、 (Velocity)、 (Variety)和 (Value)。 ① :大数据收集和分析的数据量非常大。 ②速度快:一是数据 的速度快.二是数据 的速度快。 ③ :大数据的数据来源多,各种结构化、半结构化和非结构化数据共存。 ④ :大数据蕴含着巨大的价值,但因其数据量庞大,可能发挥价值的仅是中非常小的部分,价值密度相对较低。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。 2.大数据思维 (1)大数据要分析的是 ,而不是 。 (2)对于数据不再追求 ,而是能够接受数据的 。 (3)不一定强调对事物因果关系的探求,而是更加注重它们的相关性。 3.大数据对社会的影响 (1)大数据让 。例如,城市热力图通过手机基站来定位区域中的手机用户根据用户数量渲染地图的颜色来展示该区域的人流密度,为人们的出行提供参考。 (2)大数据让 。例如,利用大数据动态收集农村孩子入学、辍学、父母陪等信息,及时发现留守儿童的学习问题,开展精准助学与帮扶。 (3)大数据带来新的社会问题。大数据给生活带来便利的同时,也带来如信息泄露、据安全、个人隐私甚至伦理道德等方面的社会问题。 (4)大数据带来新的就业需求。例如,系统研发工程师、应用开发工程师、数据可视工程师和数据分析师等职业,带来了成千上万的岗位。 【典例训练】 例1.下列有关大数据的说法,不正确的是 ( ) A.大数据要分析的是抽样数据,而不是全体数据 B.大数据的速度快不仅指数据产生的速度快,还指数据处理的速度快 C.大数据不再追求个别数据的精确性,允许数据混杂 D.大数据价值密度的高低与数据总量的大小成反比 例2.下列关于大数据的说法中,正确的是 ( ) A.大数据要分析全体数据 B.在大数据时代,样本数据的分析已经被淘汰不再使用 C.大数据仅仅指数据的体量大 D.大数据采集的数据只有半结构化和非结构化数据,而没有结构化数据 例3.下列关于大数据基本特征的描述正确的是( ) A.浙江省学籍管理平台中,所有的学生身份信息数据属于大数据 B.大数据辅助商家更精准的广告投放,说明大数据的价值密度很高 C.气象卫星收集的数据太多了,导致进行大数据处理时,无法及时满足天气预报的需求 D.大数据的数据类型比较丰富,普遍存在各种结构化、半结构化和非结构化数据共存的现象 例4.下列关于大数据的描述错误的是 ( ) A.大数据不一定强调对事物因果关系的探求,而是更加注重它们的相关性 B.大数据可以让决策更加精准,是因为对数据的要求更加精确 C.大数据可以带来新的就业需求 D.大数据带来了新的社会问题,如信息的泄露和数据安全 例5.下列关于大数据及其应用的说法不正确的是 ( ) A.大数据一般具有数据规模大、速度快、数据类型多、价值密度低四个特征 B.大数据可以采用传统数据库技术进行管理 C.利用大数据为顾客提供智能服务时,更加关注数据的相关性而非因果关系 D.大数据的应用为我们生活提供了便利,也增加了个人隐私泄露的风险 例6.下列关于大数据的说法,正确的是 () A.大数据分析结果不追求精确性,能够接受数据的混杂性 B.大数据的分析注重因果关系而不是注重它们的相关性 C.大数据的来源多,但必须是结构化数据 D.大数据需要分析的是抽样数据,而不是全体数据 例7.下列有关大数据的说法,正确的是 () A.对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销 B.大数据强调对事物因果关系的探求 C.抽样分析的效率较高,因此大数据往往分析的是抽样数据 D.大数据处理的数据都是结构化的或半结构化的 例8.下列关于大数据的说法不正确的是 () A.结构化、半结构化和非结构化数据共存是大数据的普遍现象 B.大数据分析的是全体数据,其价值密度非常高 C.大数据不再追求精确性,能够接受事物的混杂性 D.大数据给生活带来便利的同时也带来了信息泄露、数据安全等社会问题 例9.下列关于大数据说法正确的是 ( ) A.大数据分析更加追求数据精确性,不能够接受数据的混杂性 B.大数据的应用降低了用户隐私信息泄露的风险 C.大数据的特征是数据规模大、处理速度快、数据类型多、价值密度高 D.大数据分析的是全体数据,而不是抽样的数据 例10.下列关于大数据的说法,正确的是 () A.大数据蕴含着巨大的价值,价值密度高 B.大数据时代,样本分析方法已经不再使用 C.利用大数据进行数据处理时,必须保证每个数据都准确无误 D.大数据让决策更精准 例11.当今社会中,电商的个性化推荐,不再思考消费者为什么购买该物品,而是考虑每种商品之间的关联性,从而实现精准推荐,这体现的大数据思维是 ( ) A.在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B.在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 C.在分析方法上不再强调对事物因果关系的探究,而是更加注重它们的相关性 D.在分析效果上更加追求效率而不是绝对精确 例12.下列关于大数据的说法,正确的是 () A.数据量大的数据就是大数据 B.大数据时代通过分析样本数据来确定商品间的关联性 C.大数据中的数据可以是结构化、半结构化和非结构化的 D.个别数据的不准确性会影响大数据的分析结果 例13.下列关于大数据的表述,不正确的是 () A.对气象卫星采集到的大量数据及时处理来进行天气预报体现了大数据处理的速度快 B.提纯大数据主要是由于大数据中数据价值密度的高低与数据总量成反比 C.大数据实现商品个性化推荐的过程中.首先需要从数据中分析出人们购买该商品的原因 D.传统关系型数据的隐私保护模型和算法,大部分不能直接移植到大数据应用中 例14.关于大数据,以下说法错误的是 ( ) A.大数据之大,不仅指信息数量大,还包括产生的速度快、种类多等特点 B.大数据的来源可以是人工产生的,也可以是机器自动产生的 C.大数据中,每个数据的价值都非常大,不能随意处理 D.大数据为生活带来便利的同时也带来了安全隐患 例15.大数据已经进入了人们的生活,关于大数据的说法,不正确的是 ( ) A.大数据是未来信息技术产业的一种原料,可以从中提取很多有效信息 B.在很多情况下,大数据的来源可以不依靠人工 C.大数据信息量很大,蕴藏的信息价值密度高 D.在大数据中,个别极端数据不会影响大数据分析结果 例16.“通过地图大数据预测人流密度,监测疫情动向,一键上报疫情检查情况,实时生成疫情数据报告,研判疫情态势,开展就医查询。在疫情防控面前,大数据正提供科技支撑,为抗击疫情保驾护航。”有关部门利用大数据技术,进行疫情防控。下列应用中没有用到大数据技术的是 ( ) A.绘制确诊病人住院前的行动轨迹,查找与之密切接触人员的去向 B.在超市、银行等场所,用手持测温仪测量入场人员的体温数据 C.相关机构实时采集各地的数据,进行每天的疫情信息发布 D.用户利用“城市热力图”等提供的信息,避开人流密度高的地区 例17.通过对历史交易记录这个庞大数据库的观察,沃尔玛注意到,每当美国季节性飓风来临之前,不仅手电筒销量增加,而且含糖蛋挞销量也增加了。因此每当季节性飓风来临时,沃尔玛就会把含糖蛋挞与飓风用品摆放在一起,能够增加销量。以上材料最能体现的是 ( ) A.大数据时代不一定强调因果关系的探求,而更注重相关性 B.大数据的价值密度低,能发挥作用的是其中的一小部分 C.大数据给生活带来便利的同时,也带来一些社会问题 D.大数据时代要分析的是全体数据,而不是抽样数据 例18.互联网、移动网络、物联网等每天都产生大量数据,大数据技术应运而生。以当前广泛应用的监控视频为例,某次交通事故视频画面,有效的部分可能仅仅只需要几秒,“提纯”大数据,是人们一直努力的目标。这体现了大数据以下哪个特征 ( ) A.数据规模大 B.处理速度快 C.数据类型多 D.价值密度低 例19.下列有关数据管理与大数据的说法正确的是 ( ) A.传感器采集的数据大多是结构化数据 B.学校学生管理系统中存放的本校学生数据属于大数据 C.用大数据进行数据处理时必须保证每个数据都准确无误 D.大数据分析的是全体数据不是抽样数据 例20.下列关于大数据的说法,正确的是 () A.大数据要分析全体数据 B.在大数据时代,样本数据的分析已经被淘汰不再使用 C.数据校验可以提高数据的保密性 D.用大数据进行数据处理时,必须保证每个数据都准确无误 PS.将答案填写至答案栏中,以答案栏答案为准,未填写视为作业未做!!! 题号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 答案 题号 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 答案按 罚抄栏 1. 2. 3. 1. 2. 3. 学科网(北京)股份有限公司 $

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