《《大学信息技术基础与应用》教案 第30课 数据就是财富——大数据技术.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《《大学信息技术基础与应用》教案 第30课 数据就是财富——大数据技术.docx（6页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、课题第30课数据就是财富大数据技术课时2 课时(90 min )教学目标知识技能目标：了解大数据技术的关键技术和应用场景素质目标：探究科技前沿知识，紧跟时代发展教学重难点教学重点：大数据的应用场景 教学难点：大数据的关键技术教学方法案例分析法、问答法、讨论法、讲授法、课堂实践法教学用具电脑、投影仪、多媒体课件、教材、APP教学设计第1节课：考勤(2 min ) 一情境导入(5min) 一传授新知(28 min )一课堂讨论(10 min )第2节课：互动导入(5 inin )一传授新知(20 min ) 一课堂实践(15 min ) 一课堂小结(3 min ) 一作 业布置(2 min )教学
2、过程主要教学内容及步骤设计意图第一节课考勤(2 min)【教师】使用APP进行签到【学生】班干部报请假人员及原因培养学生的组织 纪律性，掌握学生的 出勤情况情境导入(5 min )【教师】讲述“情境引入”相关内容(详见教材)，并提出问题：在疫情防控中，大数据起到了什么重要作用？【鞋】蚂通过情境导入的 方法，引导学生主动 思考，激发学生的学 习兴趣传授新知(28 min )【教师】通过大家的发言，引入新的知识点，讲解大数据的概念和关键技术等 相关内容一、大数据是什么【教师】请学生扫描二维码观看“大数据”的视频(详见教材)，并提出 问题：你认为什么是大数据？【学生】聆听、思考、回答问题计【教师】总
3、结学生的回答，并讲解大数据的概念大数据(big data )也称海量数据或巨量数据，是指数据量大到无法利用传统 数据处理技术在合理的时间内获取、存储、管理和分析的数据集合。大数据 一词除用来描述信息时代产生的海量数据外，也被用来命名与之相关的技术、创 新与应用。【提示】最早提出大数据时代已经到来的是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡在 2011年发布的大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域报告中指出：“大 数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对 于海量数据的挎掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”通过教师讲解和 课堂讨论等方式，使 学生了解大数
4、据的 概念和关键技术等 相关内容中【教师】提出问题：大数据主要特点有哪些？【学生】聆听、思考、回答问题小【教师】总结学生的回答，并讲解大数据的特征大数据具有海量的数据规模（volume ）、快速的数据流转（velocity ）.多样 的数据类型（variety ）和价值密度低（value ）四大特征，简称4V。（I ）海量的数据规模。【提示】大数据是随着互联网（尤其是移动互联网）的普及和物联网的广泛应用而 产生的.在互联网中，人人都是数据制造者。（洋见教材）（2 ）快速的数据涮专。指数据产生、流转速度快，而且越新的数据价值越大。（3 ）多样的数据类型。大蛇的数据类型除传统的结构化数据外，还包括
5、大 量非结构化雌。【提示】结构化数据是指可以使用二维表结构来表示的数据，一股使用传统的关系数 据库进行存储和管理；非结构化数据是指数据结构不规则，不方便用二维表来表 示的数据，包括各类文档、网页、图像、音频、视频等。（4 ）数据价值密度低。指数据量大但价值密度相对较低，挖掘数据中蕴藏的 价值犹如沙里淘金.（详见教材）二、大数据的知技术大数据技术是指用非传统的方式对大量结构化和非结构化数据进行处理，以 挖掘出数据中蕴含的价值的技术。A【教师】提出问题：大数据利用了哪些技术？*【学生】聆听、思考、回答问题A【教师】总结学生的回答，并讲解大数据的关键技术1 .大数据采集对于网络上各种来源的数据，包括
6、社交网络数据、电子商务交易数据、网上 银行交易数据、搜索引擎点击辘、物联网传感器数据等，在被采集前都是零散 的，没有任何意义。大数据采集就是将这些数据写入数据仓库，整合在一起，以 便对数据进行综合分析。中【教师】提出问题：大数据可以采集哪些内容？小【学生】聆听、思考、回答问题【教师】总结学生的回答，并讲解新知大数据采集包括网络日志采集、网络文件采集（提取网页中的图片、文本等）、 关系型数据库的接入等，常用的工具有Flume、Kakfa. Sqoop等。【提示】网络日志是记录Web服务器接收处理请求及运行错误等各种原始信息的文 件。（详见教材）2 .大数据预处理大数据预处理是指将杂乱无章的数据转
7、化为相对单一且便于处理的结构（数 据抽取），或者去除没有价值甚至可能对分析造成干扰的数据（数据清洗），从 而为后期的数据分析奠定基础。3 .大数据存储与萱理大数据存储是指用存储器把采集到的数据存储起来，并建立相应的数据库， 以便对数据进行管理和调用.（详见教材）【提示】由于数据量太大，即使是最好的计算机也无法单独完成大数据的采集、预 处理、存储、分析与挖掘等工作，因此需要聚合众多计算机的力量来完成大数据 的处理。为此，需要利用分布式系统和并行计算等技术。（详见教材）4 .大数据分析与挖掘大数据分析与挖掘是指通过各种算法从大量的数据中找出潜在的有用信息， 并研究数据的内在规律和相互间的关系.（详
8、见教材）5 .大数据可视化展现中【教师】多媒体展示“大数据可视化展现”图片（详见教材），井湃解大 数据可视化展现的相关内容大数据可视化展现是指利用可视化手段对数据进行分析，并将分析结果用图 表或文字等形式展现出来，从而使读者对数据的分布、发展趋势、相关性和统计 信息等一目了然。目前,常用的大数据可视化工具有Power BI、Echarts和Tableau 等。【学生】聆听、思考、理解、记录课堂讨论（10 min）【教师】组织学生以小组为单位讨论以下问题：大数据技术的发展给我们的生活带来了哪些便利？【学生】聆听、思考、小组讨论、由小组派代表上台发表讨论结果【教师】和学生一起评价各组的发言，并进行
9、总结通过课堂讨论，巩 固课上所学知识，力口 深学生对大数据技 术的认识和理解第二节课互动导入（5 min）【教师】提出问题：大数据主要应用于日常生活中的哪些方面？【避】皿通过互动导入的方 法，引导学生主动思 考，激发学生的学习兴趣兴趣【教师】通过学生的回答引入新知，讲解大数据应用场景的相关知识三、大数据的应用场景.大数据在电商行业的应用【教师】提出问题：大数据在电商行业中能够对用户做出哪些方面的分析？计【学生】聆听、思考、回答问题*【教师】总结学生的回答，并讲解大数据在电商行业的应用大数据在电商行业的应用较为广泛，其典型的应用场景有：电商企业收集 大量用户在电商网站或网络媒体上的注册信息、行为
10、数撼用户在网站和移动App 中的浏览，点击，发帖等行为）、交易数据、网络日志数据等；对收集的数据进 行分析和挖掘，得出不同用户的购买能力、行为特征、心理特征、兴趣爱好、家 庭情况、喜欢的社交网络等数据：根据分析结果做精准营销、精准推荐或提高 用户的购物体验等。1 .大数据在金融行业的应用金融行业也是大数据应用的重点行业。目前，国内不少银行、保险公司都已 建立大数据平台，并通过大数据来驱动业务运营。（详见教材）通过教师讲解和课 堂讨论等方式，使学 生了解大数据应用场 景的相关知识通过教师讲解和课 堂讨论等方式，使学 生了解大数据应用场 景的相关知识2 .大数据在医疗行业的应用传授新知（20 mi
11、n）大数据在医疗行业的应用包括疾病预防、临床应用、远程医疗、医学研究、 医院管理等。医生诊断病人时可以利用疾病数据库和相关工具分析病人的疾病特 征、化验报告和检测报告,从而快速为病人确诊，并制定适合病人的治疗方案。3 .大数据在教育行业的应用*【教师】提出问题：大数据在教育行业有哪些应用？*【学生】聆听、思考、回答问题计【教师】总结学生的回答，并讲解大数据在教育行业的应用大数据在教育行业的应用包括优化教学管理、学生管理、教学内容、教学手 段、教学雨介等.例如，基于网络的学习平台能记录学生的作业完成情况、课堂 言行、师生互动等数据，如果将这些数据汇集起来，就可以分析出学生的学习特 点和习惯，从而
12、对不同学生的学习提出有针对性的建议。（详见教材）5.大数据在政务管理中的应用在我国，政府部门掌握着全社会最多、最核心的数据。有效地利用这些数据， 将使政务管理和服务、抢险救灾等工作的效率进一步提高，各项公共资源得到更 合理的配置。【教师】提出问题：举例说一说政务管理中用到了哪些大数据？小【学生】聆听、思考、回答问题5计【教师】总结学生的回答例如，大数据对地震、台风等天灾”救援已经开始发挥重要作用。利用大 数据技术可以抓取气象局、地震局的气象历史数据、星云图变化历史数据，以及 城建局、规划局的城市规划、房屋结构数据等，然后构建大气运动规律评估模型、 气象变化关联性分析模型等，从而精准地预测气象变
13、化，寻找最佳的救灾解决方 案。【学生】聆听、思考、理解、记录课堂实践(15 min)【教师】开展“利用Power BI分析零售业案例”实践活动，讲解实训步骤(1 )登录Power BI官网。【提示】Power BI Desktop是Power Bl的桌面版，允许用户在本地做数据建模和可 视化设计。它结合了一流的交互式可视化效果和业界领先的内置数据查询和建模 功能，可以帮助用户向他人提供能够随时随地使用的关键数据解析。(2 )启动Power Bl Desktop ,进入其登录界面。(3 )单击获取数据，获取数据的常用数据源类型。(4 )在打开的“打开对话框中选择数据源文件。(5 )打开“导航器窗
14、口，单击加载按钮，将数据加载到Power BI Desktop 中。(6 )返回Power BI Desktop主界面,制作簇状柱形图。(7 )生成可视化报表并调整大小。(详见教材)【学生】聆听、按照实训步骤完成操作【教师】巡堂指导，对学生进行个别辅导通过利用Power BI 分析零售业案例的实 践活动，让学生体验 大数据分析与可视化 展现，加深对大数据 的认识和理解课堂小结(3 min)【教师】简要总结本节课的要点本节课学习了大数据的概念、关键技术，以及大数据的应用场景等相关内容， 希望大家在课下多加复习，巩固所学知识。【学生】总结回顾知识点总结知识点，巩固 学生对大数据相关知 识的印象作业布置 (2 min)【教师】布置课后作业大数据除了课上所讲到的应用场景之外，还应用于哪些领域？请查阅相关资 料，举例说明。【学生】完成课后任务通过课后作业复习 巩固学到的知识教学反思本节课效果不错，学生全程积极参与。教学中，教师应为学生提供充分表达自己的机会和空间，这 样才能进行更有效的教育，同时要帮助学生扎实掌握所学知识，有意识地引导学生自主学习，提高其学 习能力。