信息1.1我们身边的数据

我们身边的数据一、基本说明1.面向学生：高一年级2.课课名称：《我们身边的数据》（高中信息技术教科版必修一数据与计算第一章第一节）3.教学时间：45分钟4.课时：1二、教学目标1.通过气象指数的获取与计算，了解数据、信息与知识的基本含义，并能体会三者之间的相互关系；能进一步总结数据与信息的特征。

2.通过气象指数参考价值的研究，掌握简单数据分析的一般流程，学会选用恰当的数据来源获取数据，并能对数据进行简单分析。

3.在项目活动中，体验数字化学习过程，感受利用数字化工具和资源的优势。

三、教学重难点（一）教学重点理解数据、信息与知识的相互关系；感受数字化学习给生活带来的变化。

（二）教学难点对收集的数据进行简单分析，得出合理结论。

四、教学过程【课题引入】（3min）气象生活指数是气象部门根据对气象预测数据的分析得出的居民生活出行参考数据。

那么这些指数是如何得出的呢？——气象部门把指数相关的气象因素带入设定好的计算公式中，再将结果细分成不同等级，形成生活指数建议。

所以我们首先要收集数据。

【活动一设计】收集数据（5min）观察中国天气网中常州市天气预报，思考计算气象生活指数需要收集哪些数据？一天中的温度变化、风力大小、相对湿度……【新知讲授】（10min）讲解数据的概念以及数据的收集方法。

1.数据我们生活中存在很多数据，如空调的温度、教科书封底的书号、体育课上测量的身高、体重、肺活量等，这些数字都属于数据。

除此之外，创作的诗歌、平常听的音乐、拍摄的视频、照片这些属于数据吗？——属于。

由此可见，数据的表现形式多种多样，包括文字、图形、图像、声音、视频。

总结刚才说到的数据，可以发现有些数据是固定不变的，有些不断变化的，有些是随机出现。

这就是数据的特征。

2.数据的来源直接数据：统计调查或科学实验通常是数据的直接来源，由此得到的原始数据一般称为直接数据或一手数据。

间接数据：通过查阅资料获得的数据或他人对原始数据处理过的数据称为间接数据或二手数据。

第1单元初识数据与计算1.1我们身边的数据一、项目简介二、课程标准及目标分析【学科核心素养】1.能够敏锐感觉到信息的变化，分析数据中所承载的信息，采用有效策略对信息来源的可靠性、内容的准确性、指向的目的性做出合理判断。

（信息意识）2.合理组织数据；通过判断、分析与综合各种信息资源，运用合理的算法形成解决问题的方案。

（计算思维）3.适应数字化学习环境，养成数字化学习与创新的习惯；掌握学习资源与学习工具的操作技能。

（数字化学习与创新）4.具有一定的信息安全意识与能力，能够遵守信息法律法规，信守信息社会的道德与伦理准则。

（信息社会责任）【课程标准要求】在具体感知数据与信息的基础上，描述数据与信息的特征。

在运用数字化工具的学习活动中，理解数据、信息与知识的相互关系，认识数据对人们日常生活的影响。

针对具体学习任务，体验数字化学习过程，感受利用数字化工具和资源的优势。

【学业要求】学生能够描述数据与信息的特征；掌握数字化学习的方法，能够根据需要选用合适的数字化工具开展学习（信息意识、数字化学习与创新）；能够利用软件工具或平台对数据进行整理、组织、计算与呈现（计算思维）。

三、课时教材分析【教学内容分析】本节学习内容是本书的起始节，要求学生了解数据、信息和知识的相互关系。

关于数据、信息和知识的定义，不同的领域和组织有不同的认识。

因此只能结合多个实例让学生理解这三个概念。

在理解概念的基础之上，感受数据的特征。

教科书上还提到数据表现形式的多样性和不变的数据、变化的数据和随机的数据。

通过分析了解数据、信息和知识的相互关系也是本节的重点内容。

【学情分析】本课教学对象的是高一的学生，基于平时的学习经验和初中的知识储备，对课程往往容易只停留在对工具软件的学习上。

另一方面，学生对数据、信息和知识有一定的感性认识，但是对具体的概念和相互关系缺乏系统的学习。

【教学目标】1．通过体重指数的获取与计算，了解数据、信息与知识的基本含义，并能体会三者之间的相互关系；能进一步总结数据与信息的特征。

大数据时代,你身边的大数据你知道几个？引言概述：在当今的信息时代，大数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。

从个人的日常生活到企业的经营决策，大数据都扮演着重要的角色。

然而，很多人对于身边的大数据并不了解，本文将为大家介绍一些身边常见的大数据应用。

一、社交媒体数据1.1 用户行为数据社交媒体平台如Facebook、微博、Instagram等每天都会产生大量的用户行为数据。

这些数据包括用户的点赞、评论、分享等行为，通过分析这些数据，平台可以了解用户的兴趣爱好、社交圈子等信息，从而为用户提供更加个性化的服务。

1.2 社交关系数据社交媒体平台还可以通过分析用户之间的社交关系数据，了解用户之间的互动频率、关系密切程度等信息。

这些数据可以用于社交网络分析，帮助企业识别潜在的社交影响者，进行精准的营销推广。

1.3 情感分析数据社交媒体上的用户评论、留言等内容可以通过情感分析技术进行情感倾向的判断。

这些数据可以帮助企业了解用户对产品或服务的态度和满意度，从而进行改进和优化。

二、电子商务数据2.1 用户购买行为数据电子商务平台每天都会产生大量的用户购买行为数据，包括用户的购买记录、购买频率、购买金额等。

通过分析这些数据，企业可以了解用户的购买偏好、消费习惯等，从而进行个性化的推荐和精准的营销。

2.2 商品销售数据电子商务平台还可以通过分析商品销售数据，了解商品的销售趋势、热门商品等信息。

这些数据可以帮助企业进行库存管理、供应链优化等决策，提高运营效率和盈利能力。

2.3 用户评价数据用户在购买商品后往往会对商品进行评价，这些评价数据可以帮助企业了解商品的质量、服务的满意度等。

通过分析用户评价数据，企业可以及时发现问题和改进不足，提高用户的购买体验和忠诚度。

三、交通运输数据3.1 GPS定位数据随着智能手机的普及，交通工具上携带的GPS设备不断增多，产生了大量的GPS定位数据。

这些数据可以帮助交通管理部门了解交通拥堵情况、道路状况等，从而进行交通流量调控和道路规划。