关于大数据时代的信息处理技术分析

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关于大数据时代的信息处理技术分析

作者：舒一展

来源：《名城绘》2018年第07期

摘要：在大数据蓬勃发展的时代背景下，信息处理技术迎来了新的发展契机，毋庸置疑的是，我们应当充分挖掘信息处理技术可以发挥的潜力。本文从大数据的基本概念出发明确大数据为信息技术基本概念，进一步探讨大数据背景下的信息处理问题，以供同业者参考。

关键词：大数据；信息处理技术；发展方向

大数据技术的发展催生了信息处理技术的革新，无论是硬件方面的计算机设备还是软件方面的信息处理技术都无法满足大数据时代的信息要求了，因此洞悉当下信息处理技术的发展现状了解信息处理技术存在的问题促进大数据发展具有积极意义。

一、大数据与信息处理技术的定义

（一）大数据的基本概念

大数据的概念从深层上来说具有复杂的内涵。根据国外学者的定义，大数据只要指的是新时代下能够升级海量数据分析过程的信息资产，这种信息资产的特点是洞察和决策能力都更为强劲。数据总量大、数据结构复杂、数据之间的内在联系繁多是大数据的三个基本特点。大数据的兴起引起了各个领域对于前沿信息技术的关注，给予人们投入信息设备、技术研究的动力，与此同时大数据的发展也对信息安全提出了严苛的要求，也就是说大数据的发展對于社会生活相关领域带来了一定程度的挑战。首先，网络黑客很可能利用大数据技术对攻击网络用户。网络黑客利用大数据带来的便利向人们传递垃圾邮件、计算机病毒等等。这些因素在很大程度上干预了人们的网络生活，对互联网环境造成负面的影响。第二，大数据的流行对个人信息安全造成威胁。大数据的操作原理要求对规整海量数据，网络数据的集中性导致个人信息泄漏的可能性增加。第三，大数据自身成为网络黑客的攻击对象。不少黑客将网络攻击的对象转变为企业的数据库以此获取不法的利益，除此之外黑客还会利用大数据对企业的其他利益进行攻击。

（二）信息处理技术的基本概念

信息处理的基本内容包括数据获取、数据传输、数据分析以及数据处理四大模块，而这四大模块所对应的四种技术极为计算机技术、通信技术、网络技术和微电子技术。其中计算机技术有信息系统技术、数据库技术和检索技术三项内容组成。信息处理技术是计算机处理技术体系中的核心技术，但是起关键作用的技术则为数据库技术，这是因为数据库技术一方面可以规整相关信息另一方面可以存储并且及时调用这些数据并加以有效的利用。

二、大数据时代信息处理技术的发展方向

信息教学设计表格数据的处理

信息教学设计：表格数据的处理 所属科目：《信息技术基础》（必修） 课时：1 适用年级：高一 课型：新授课、复习课 教学方法：合作学习 教学目标： 知识与技能：熟练掌握电子表格中处理数据方法及其图形化表示； 过程与方法：利用表格处理数据，并结合图形化表示，提示事物的性质、特征及其变化规律。 情感、态度和价值观：锻炼学生的自主学习能力，培养良好的协作习惯。

重点难点： 、最大值、最小值、求和、求平均等函数的合作性掌握 2、选择分析数据的角度 课程标准：能够根据实际要求熟练的处理数据，表达意图。 教学媒体： .硬件：网络机房 2.软件：officexxxx,极域电子教室 3.在线资源：学校xxxx年高考成绩数据表、无锡市xxxx年度各地区季度用电表 学生分析： 学生通过初中的学习对Excelxxxx 已熟识，基本操作已掌握。函数的应用和数据图表表示较为陌生。 教材分析： 采用教育出版社《信息技术基础》（必修）第四章文本和表格信息加工第二节表格信息加工。主要是对表格数据

处理。 教学过程： 一、新课引入 向学生讲述一个故事：沃尔马零售公司（wal-mart）运用数据仓库技术和数据挖掘工具对积累的原始交易数据进行分析，竟发现跟尿布一起销售最多的商品是啤酒！经调查，数据背后是这样的事实：太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又会随手带回两瓶啤酒。既然如此，沃尔马公司就将它们并排摆放在一起，结果是尿布与啤酒的销售量双双增长。 二、教学过程 通过极域电子教室软件向学生分发学习档案袋（包含学习任务单和原始数据表（Excel）格式） 任务A：完成成绩统计 师：要求学生打开《学校xxxx年某

大数据时代的Excel统计与分析定制

大数据时代的Excel统计与分析 第1章大数据分析概述 1.1 大数据概述 1.1.1 什么是大数据 1.1.2 数据、信息与认知 1.1.3 数据管理与数据库 1.1.4 数据仓库 1.1.5 数据挖掘的内涵和基本特征 1.2 制造行业需要分析哪些数据？ 1.2.1 产品的良率监控 1.2.2 产品的BOM设计 1.2.3 市场数据监控 1.2.4 财务数据 1.2.5 产品生产数据 1.2.6 设备预防性维护数据 1.2.7 产品需求数据 1.2.8 其他日常数据等 第2章数据挖掘流程 2.1 数据挖掘流程概述 2.1.1 问题识别 2.1.2 数据理解 2.1.3 数据准备 2.1.4 建立模型 2.1.5 模型评价 2.1.6 部署应用 第3章大数据的Excel统计分析 3.1 研究程序与抽样 3.2 频率分布 3.2.1 传统的建表方式 3.2.2 离散变量—单选题频率布 3.2.3 如何用Word编辑频率分布表 3.2.4 绘制频率分布统计图表 3.2.5 离散变量—复选题频率分布 3.2.6 利用RANK（）函数处理 3.3 集中趋势 3.3.1 平均值\平均值的优点 3.3.2中位数\ 众数\ 内部平均值\ 最大值\最小值 3.3.3 第几最大值第几最小值

3.3.4 描述统计 3.4 离散程度 3.5 假设检验 3.6 单因子方差分析 3.7 相关分析 3.8 回归分析 3.9 聚类分析 3.10预测分析 第4章大数据的图表分析案例 前言：常见图表分析的三大错误 4.1 用实例说明九大类型图表：饼图、柱状图、条形图、折线图、散点图、雷达图、气泡图、面积图、圆环图的应用场合 4.2 几种专业的图表分析法 4.3九大类型图表的生成实例演练 4.4介绍几种专业的图表分析工具，您需要展示与众不同的专业度 -利用双曲线组合图表显示预计销量和实际销量对比 -利用柱形层叠图显示计划完成度 -利用双侧比较图显示市场调查结果 -利用复合饼图深入分析主要销售组成 -使用断层图分析企业数据 第5章数据分析应用实践 5.1 合理的数据呈现与EXCEL/PPT图表制作 图表制作的关键要素 合适的图表展示合适的数据 正确表达需要的主题 图表与文字的协调 图表的结论 5.2科学的数据分析结果解读 注意因果关系 不要以偏概全 考虑环境影响 兼顾定性研究 第6章数据分析报告与汇报 6.1如何撰写一份优秀的数据分析报告 6.2现场实操演练：分析报告撰写 6.3 汇报的技巧 第7章商业预测技术 预测是企业重要的决策依据，企业通过预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有率、销售量等。 1. 预测责任者与支持者 2. 预测的组织流程

2018年大数据时代的互联网信息安全试题和答案解析

2018年度大数据时代的互联网信息安全 1.我们经常从网站上下载文件、软件，为了确保系统安全，以下哪个处理措施最正确。（B ）（单选题2分） A.直接打开或使用 B.先查杀病毒，再使用 C.习惯于下载完成自动安装 D.下载之后先做操作系统备份，如有异常恢复系统 2.使用微信时可能存在安全隐患的行为是?（A ）（单选题2分） A.允许“回复陌生人自动添加为朋友” B.取消“允许陌生人查看10张照片”功能 C.设置微信独立帐号和密码，不共用其他帐号和密码 D.安装防病毒软件，从官方网站下载正版微信 3.日常上网过程中，下列选项，存在安全风险的行为是?（B ）（单选题2分） A.将电脑开机密码设置成复杂的15位强密码 B.安装盗版的操作系统 C.在QQ聊天过程中不点击任何不明链接 D.避免在不同网站使用相同的用户名和口令 4.我国计算机信息系统实行（B ）保护。（单选题2分） A.主任值班制 B.安全等级 C.责任制 D.专职人员资格 5.重要数据要及时进行（C ），以防出现意外情况导致数据丢失。（单选题2分） A.杀毒 B.加密 C.备份 D.格式化 6.小强接到电话，对方称他的快递没有及时领取，请联系XXXX电话，小强拨打该电话后提供自己的私人信息后，对方告知小强并没有快递。过了一个月之后，小强的多个账号都无法登录。在这个事件当中，请问小强最有可能遇到了什么情况?（B ）（单选题2分） A.快递信息错误而已，小强网站账号丢失与快递这件事情无关 B.小强遭到了社会工程学诈骗，得到小强的信息从而反推出各种网站的账号密码 C.小强遭到了电话诈骗，想欺骗小强财产 D.小强的多个网站账号使用了弱口令，所以被盗。 7.没有自拍，也没有视频聊天，但电脑摄像头的灯总是亮着，这是什么原因（A ）（单选题2分） A.可能中了木马，正在被黑客偷窥 B.电脑坏了 C.本来就该亮着 D.摄像头坏了 8.刘同学喜欢玩网络游戏。某天他正玩游戏，突然弹出一个窗口，提示：特大优惠!1元可购买10000元游戏币!点击链接后，在此网站输入银行卡账号和密码，网上支付后发现自己银行卡里的钱都没了。结合本实例，对发生问题的原因描述正确的是?（C ）（单选题2分）A.电脑被植入木马

高中信息技术《表格数据处理》说课稿

高中信息技术《表格数据处理》说课稿 高中信息技术《表格数据处理》说课稿 一、教学目标： 知识与技能： 1、理解信息的表格化、掌握表格数据的处理 2、选择恰当的软件加工表格信息(这里使用Excelxxxx 过程与方法： 引导学生如何在教材现有的知识层次之外发掘新的知识点，拓展学生的思路，激发学生的创造性。 情感态度与价值观： 寻找新旧知识的关联点，对有兴趣进一步学习的学生可以鼓励他们多分析和思考。 二、教学要点： 本课教学内容理论性与实践相结合，并且实践是本节课的重要教学环节。有一句名言：“没有实践就没有真知”。因此，实践是学好表格数据处理乃至整个信息技术课程的重要途径。针对这种情况，我们教师应采取少讲多练的教学方法，也可以让学生自主探索，根据教材中所提供的数据制作，分小组探究学习，并完成任务。 三、教学组织： 组织选择合适的软件（Excelxxxx）加工表格信息，借助表格对数据进行计算、排序、筛选、汇总；掌握数据的计算、数据的筛选、数据的排序、数据的分类汇总和建立数据透视表。 四、课时安排 2课时

教学过程： 一、概念:（略讲） 单元格：单元格是表格中行与列的交叉部分，它是组成表格的最小单位，单个数据的输入和修改都是在单元格中进行的。 工作表：工作表是一个由若干行和列组成的表格，一行和一列的交叉部分称为单元格。一般而言，数据处理都是在单元格内进行的。电子表格常常处理成批的数据，它一般包含大量的单元格，最多为65536（256）=16777216个单元格。工作簿：工作簿一般由若干个工作表组成，并以文件形式存放在磁盘上。所以，工作簿是面向用户操作的一个概念，而文件则是面向计算机系统的一个概念。 二、处理电子表格（讲授知识点） A、表格单元格的地址（这里只讲解相对地址） B、数据的计算：让学生学会日常应中的求和公式sum(summber1:summber2)、平均数公式(average(summber1:summber2)、最大值max(summber1:summber2)、最小值min(summber1:summber2)。学生通过回忆、讨论并完成利用公式计算和自动计算完成表格《各门市一周内各品牌杀毒软件的销售数据》和自已设计一个自己班里的成绩表进行计算。 C、数据的筛选：学生对表格中的某一特定数据所蕴含的信息进行筛选处理。（简单通俗来说就是从表格中选中符合某个特定条件的数据来） D、数据的排序：对表格进行一般排序或进行自定义排序：有时候我们可能对数据进行排序，如对学生的成绩排名顺序来进行排序，那么如何对数据进行排序呢？学生完成一般排序和自定义排序的学习。 E、数据的分类汇总：有了排序的结果，我们可以对数据进行分类汇总（也就是说先进行排序，然后再汇总）。 F、数据透视表：数据透视表是一种对大量数据进行快速汇总和建立交叉列表的交互式表格。她可以转换行和列以查看源数据的不同汇总结果，可以根据需要显示指定区域内的数据，还具备查询应用的功能等。要求学生尝试对杀毒软件销售情况数据表的透视表的操作过程。 教师活动：通过课本的实例介绍，一边讲解以上概念，一边演示操作过程。

高中信息技术_表格数据的处理教学设计学情分析教材分析课后反思

《表格数据的处理》教学设计 一、设计思想 经调查，学生在初中阶段已经初步学了excel最基本的使用方法，对工作簿、工作表、单元格等概念已比较清楚，对数据的一般性处理操作也略有了解。高一学生的接受能力较强，在教学过程中采用任务驱动、讲练结合的教学方法，培养学生自主学习与合作探究能力。让学生掌握根据实际需要加工数据的方法，理解表格数据的处理在实际生活中的用法用途，并能举一反三，融会贯通。 二、教学目标 1、知识与技能 （1）掌握并会运用计算、排序、筛选、分类汇总等方法对表格数据进行处理。 （2）体会表格数据处理的意义和作用 2、过程与方法 （1）能根据任务需求对表格数据进行加工，表达意图，深入挖掘数据蕴含信息。 （2）通过培养学生的分析能力和动手能力，提高利用信息技术处理实际问题的能力。 3、情感态度与价值观 （1）通过实用的教学内容，提高学生利用信息技术解决学习、生活中实际问题的能力。 （2）培养学生的协作精神、创新精神和实践能力 三、教学重难点 重点：数据的排序、计算、筛选和分类汇总 难点：数据的自定义排序、数据的分类汇总的理解和熟练运用。 四、教学方法 任务驱动法、自主探究法、小组协作交流法 五、教学资源 多媒体网络教室；《表格数据的处理》导学案；Excel，PowerPowint 六、教学过程

关于学情的研究 教学对象是高一年级的学生，经调查，学生在初中阶段已经学过了word软件，初步了解excel最基本的使用方法，大多数学生对工作簿、工作表、单元格等概念已比较清楚，部分学生对数据的一般性处理操作也略有了解，少数学生基础较差。 高一学生的接受能力较强，在教学过程中采用任务驱动、讲练结合的教学方法，培养学生自主学习与合作探究能力。让学生掌握根据实际需要加工数据的方法，理解表格数据的处理在实际生活中的用法用途，并能举一反三，融会贯通。

大数据时代运营商的SWOT分析

西安邮电大学 科研训练（论文）题目：大数据时代运营商的SWOT分析 院（系）：经济与管理学院（工商管理系） 专业：人力资源管理 班级：1102班 学生姓名：刘丹 导师姓名：尹丽英职称：讲师 起止时间：2013年9月16日至12月6日

科研训练（论文）成绩鉴定表 指导教师评语

目录 摘要........................................ 错误!未定义书签。Abstract......................................... 错误!未定义书签。 1 引言...................................... 错误!未定义书签。 2 大数据时代运营商的发展现状 (1) 2.1大数据的含义及特征............................... 错误!未定义书签。 2.2大数据的应用领域及其价值......................... 错误!未定义书签。 2.3大数据时代运营商的发展现状 (3) 2.4大数据时代运营商的发展趋势 (4) 3 大数据时代运营商的SWOT分析 (5) 3.1优势与劣势分析 (5) 3.2机会与威胁分析 (6) 4大数据时代运营商的经营策略 (8) 5结论 (10) 参考文献 (11)

摘要 近年来，大数据所带来的挑战推动了计算技术的快速发展，催生了分布式并行处理平台Hadoop、软硬件一体化数据库服务器Exadata等一批新产品。对于电信运营商这样的大型企业而言，需要思考如何应用这些新技术，解决在大数据时代背景下所面临的挑战，从而提升企业价值。本文立足于电信行业，通过分析大数据的现状及发展趋势，利用SWOT分析模型，阐述电信运营商在大数据时代背景下的优势与劣势，以及所面临的机遇与挑战，并提出相关应对策略，最后展望在大数据时代电信企业的发展及转变趋势。 关键词：大数据运营商 SWOT分析模型数据挖掘

大数据时代的信息处理

大数据时代的信息处理 【摘要】信息时代的特征之一就是数据的密集爆发，人们积累的数据越来越多，而这种数据的变化没有一个循序渐进的过程，而是呈现跨越式的特征，因此传统的查询、报表工具无法满足挖掘有效信息的需求。从而就需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，即数据挖掘技术。本文深入浅出地阐述了数据挖掘技术的产生，概念以及数据挖掘的常用技术。 【关键词】信息时代；数据；挖掘；分析 一、大数据的定义 所谓“大数据”，一般具有几个特点：首先是数据量很大，已经从TB级跃升至PB级；其次是区别于传统的数据结构，“大数据”时代的数据结构比较复杂，超过80%都是非结构化数据，比如道路上的视频监控数据、网上的流媒体数据、物联网中RFID的感应数据，以及社交网络上产生的各种数据等。这两个特点，给数据存储、管理和挖掘带来了困难。第三，数据更新快，比如视频监控每秒钟都在进行，微博随时都有人在更新；最后，是对数据的随机访问，这些更个人化的数据在存储后被再次访问的时间是不确定的。这两点就要求新的IT系统更够更快地处理数据，并且能够更智能地保存和管理数据。比如在某一天，你需要从监控录像中找出某个人，那么就需要能够迅速地查找、调用、分析之前保存的海量数据。“大数据”的这些特点，对数据搜索及管理提出了更高要求，因为在“大数据”时代只有经过分析提炼的关键数据才有价值。 二、数据挖掘的定义 数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的过程也叫知识发现的过程，它是一门涉及面很广的交叉性新兴学科，涉及到数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等领域。数据挖掘是一种新的信息处理技术，其主要特点是对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，并从中提取辅助决策的关键性数据。数据挖掘是知识发现过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式，它并不是用规范的数据库查询语言进行查询，而是对查询的内容进行模式的总结和内在规律的搜索。传统的查询和报表处理只是得到事件发生的结果，并没有深入研究发生的原因，而数据挖掘则主要了解发生的原因，并且以一定的置信度对未来进行预测，用来为决策行为提供有利的支持。 （1）统计学 统计学在数据样本选择、数据预处理及评价抽取知识的步骤中有非常重要的作用。以往许多统计学的工作是针对数据和假设检验的模型进行评价，很明显也

大数据时代的财务经营分析报告

大数据时代的财务经营分析 主讲教师：侯振兴 1．传统供应链分析 供应链从企业的范围，可以分为内部供应链和外部供应链。内部供应链是指企业内部产品生产和流通过程中所涉及的采购部门、生产部门、仓储部门、销售部门等组成的供需网络。外部供应链是指与企业同处一个利益链条上的上下游企业，供给原来的上游企业，销售企业产品的下游企业。 内部供应链和外部供应链的关系：二者共同组成了企业产品从原材料到成品到消费者的供应链。可以说，内部供应链是外部供应链的缩小化。 （1）供应链分析的目的是满足客户需求，降低成本，实现利润： ①提高客户满意度。这是供应链管理与优化的最终目标，供应链管理和优化的一切方式方法，都是朝向这个目标而努力的，这个目标同时也是企业赖以生存的根本。 ②提高企业管理水平。供应链管理与优化的重要内容就是流程上的再造与设计，这对提高企业管理水平和管理流程，具有不可或缺的作用。同时，随着企业供应链流程的推进和实施、应用，企业管理的系统化和标准化将会有极大的改进，这些都有助于企业管理水平的提高。 ③节约交易成本。结合电子商务整合供应链将大大降低供应链内各环节的交易成本，缩短交易时间。 ④降低存货水平。通过扩展组织的边界，供应商能够随时掌握存货信息，组织生产，及时补充，因此企业已无必要维持较高的存货水平。比如：丰田零库存。 ⑤降低采购成本，促进供应商管理。由于供应商能够方便地取得存货和采购信息，应用于采购管理的人员等都可以从这种低价值的劳动中解脱出来，从事具有更高价值的工作。 word完美格式

⑥减少循环周期。通过供应链的自动化，预测的精确度将大幅度的提高，这将导致企业不仅能生产出需要的产品，而且能减少生产的时间，提高顾客满意度。 ⑦收入和利润增加。通过组织边界的延伸，企业能履行它们的合同，增加收入并维持和增加市场份额。 ⑧网络的扩张。供应链本身就代表着网络，一个企业建立了自己的供应链系统，本身就已经建立起了业务网络。 （2）供应链管理涉及的基础理论 供应链管理是企业组织生产、采购、销售的基础，是实行产品增值的关键环节，其中涉及很多管理学基础理论。 库存管理：循环库存的部署策略，安全库存的部署策略，季节库存的部署策略。 运输管理：运输方式的选择如何，路径和网络选择如何，自营与外包，反应能力和盈利水平的权衡。 生产方式管理：订单生产，按库存生产。 信息传递：与进行供应链协调与信息共享。 （六）预算分析 1．《企业内部控制应用指引第15号——全面预算》 【文件摘要】 第一章总则 第二条本指引所称全面预算，是指企业对一定期间经营活动、投资活动、财务活动等作出的预算安排。 第三条企业实行全面预算管理，至少应当关注下列风险： （一）不编制预算或预算不健全，可能导致企业经营缺乏约束或盲目经营。 （二）预算目标不合理、编制不科学，可能导致企业资源浪费或发展战略难以实现。 （三）预算缺乏刚性、执行不力、考核不严，可能导致预算管理流于形式。 第四条企业应当加强全面预算工作的组织领导，明确预算管理体制以及各预算执行单位的职责权限、授权批准程序和工作协调机制。 企业应当设立预算管理委员会履行全面预算管理职责，其成员由企业负责人及内部相关部门负责人组成。 word完美格式

最新整理初中信息技术数据处理》教学设计.docx

最新整理初中信息技术教案数据处理》教学设计 所用教材版本青岛出版社《初中信息技术》八年级上册 适用年级初中二年级 适用单元第7单元 教材分析 1．教材的地位和作用 本部分内容是掌握Excel精髓──数据处理的入门，也是本单元的重点章节。 2．教学目标 根据教学要求、教材特点、学生的心理、智力发展水平及知识经验和情感需求，我确定本节课的教学目标为： 知识与技能：了解Excel中公式的作用，学会在公式中引用单元格区域；了解公式的格式并学会正确输入公式，了解公式中的运算符和运算次序。 过程与方法：通过输入公式并快速填充的过程，让学生体验到Excel数据处理的高效性，培养学生发现、探索、研究问题的能力，并学会举一反三、融会贯通的方法。 情感态度价值观：通过小组协作完成数据的收集、加工、处理，培养学生的合作、探索精神。引导学生在学习过程中积极思考、勇于实践，体验学习的乐趣，提高学习兴趣。 3．教学重点：公式的使用、单元格区域的引用。 4．难点：公式的使用；绝对引用符$的使用。 5．教学环境：微机教室 教法设计 情景导学法与任务驱动法

为了让学生掌握好本次课的主要内容，我采用情景导学与任务驱动相结合的教学法帮助学生消化吸收新知识，引起学生的学习兴趣，激起学生的求知欲望，发挥学生的主体作用，体现教师的主导作用。通过兴趣与任务使学生学习到相关的信息技术知识和操作技能，进而培养学生的自学能力与动手实践能力，提高学生的信息处理能力。 学法指导 自主合作探索 根据建构主义学习理论所强调的：以学生为主体，要求学生由知识的灌输对象转变为信息加工的主体。 自主，能对自己的学习活动进行自我调控，主动地去学习。合作，通过小组伙伴关系下相互汲取经验，共同完成学习任务。探索，指在教师的指导下，让学生亲自参与学习过程，在学习过程中发现和获取知识，培养学生探究的意识和习惯。 课堂设计 1．创设情境，巧妙导入 就刚刚度过的中秋佳节引入我们必吃的象征团圆的月饼，引导学生讨论喜欢吃什么口味、品牌的月饼？ 生答：好世界，元祖，好利来，豆沙，蛋黄等等。 教师总结：大家喜欢的这些月饼，同样也是各大商场热销的产品。 师：为此咱们班6个小组的同学利用课余时间通过网络和市场调查收集的各大商场月饼销售信息。请同学们将收集的信息进行整理。并让学生观察不完整的部分，思考如何才能得出结果的，通过运算还是进一步市场调查？ 生：通过运算便可求出。

第四章EXCEL表格数据的处理(2课时)讲义

4.2.1表格数据的处理 一、教学目标： 知识与技能： 1、理解信息的表格化、掌握表格数据的处理 2、选择恰当的软件加工表格信息(这里使用Excel2000 过程与方法： 引导学生如何在教材现有的知识层次之外发掘新的知识点，拓展学生的思路，激发学生的创造性。 情感态度与价值观： 寻找新旧知识的关联点，对有兴趣进一步学习的学生可以鼓励他们多分析和思考。 二、教学要点： 本课教学内容理论性与实践相结合，并且实践是本节课的重要教学环节。有一句名言：“没有实践就没有真知”。因此，实践是学好表格数据处理乃至整个信息技术课程的重要途径。针对这种情况，我们教师应采取少讲多练的教学方法，也可以让学生自主探索，根据教材中所提供的数据制作，分小组探究学习，并完成任务。 三、教学组织：

组织选择合适的软件（Excel2000）加工表格信息，借助表格对数据进行计算、排序、筛选、汇总；掌握数据的计算、数据的筛选、数据的排序、数据的分类汇总和建立数据透视表。 四、课时安排 2课时 教学过程： 一、概念:（略讲） 单元格：单元格是表格中行与列的交叉部分，它是组成表格的最小单位，单个数据的输入和修改都是在单元格中进行的。 工作表：工作表是一个由若干行和列组成的表格，一行和一列的交叉部分称为单元格。一般而言，数据处理都是在单元格内进行的。电子表格常常处理成批的数据，它一般包含大量的单元格，最多为65536（256）=16777216个单元格。 工作簿：工作簿一般由若干个工作表组成，并以文件形式存放在磁盘上。所以，工作簿是面向用户操作的一个概念，而文件则是面向计算机系统的一个概念。 二、处理电子表格（讲授知识点） A、表格单元格的地址（这里只讲解相对地址） B、数据的计算：让学生学会日常应中的求和公式 sum(summber1:summber2)、平均数公式(average(summber1:summber2)、最大值max(summber1:summber2)、最小值min(summber1:summber2)。学生通

浅谈大数据时代的数据分析与挖掘

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/157349846.html, 浅谈大数据时代的数据分析与挖掘 作者：单海波 来源：《科技创新与应用》2016年第24期 摘要：随着改革开放的进一步深化，以及经济全球化的快速发展，我国各行各业都有了 质的飞跃，发展方向更加全面。特别是近年来科学技术的发展和普及，更是促进了各领域的不断发展，各学科均出现了科技交融。在这种社会背景下，数据形式和规模不断向着更加快速、精准的方向发展，促使经济社会发生了翻天覆地的变化，同时也意味着大数据时代即将来临。就目前而言，数据已经改变传统的结构模式，在时代的发展推动下积极向着结构化、半结构化，以及非结构化的数据模式方向转换，改变了以往的只是单一地作为简单的工具的现象，逐渐发展成为具有基础性质的资源。文章主要针对大数据时代下的数据分析与挖掘进行了分析和讨论，并论述了建设数据分析与挖掘体系的原则，希望可以为从事数据挖掘技术的分析人员提供一定的帮助和理论启示，仅供参考。 关键词：大数据；数据分析；数据挖掘；体系建设 引言 进入21世纪以来，随着高新科技的迅猛发展和经济全球化发展的趋势，我国国民经济迅速增长，各行业、领域的发展也颇为迅猛，人们生活水平与日俱增，在物质生活得到极大满足的前提下，更加追求精神层面以及视觉上的享受，这就涉及到数据信息方面的内容。在经济全球化、科技一体化、文化多元化的时代，数据信息的作用和地位是不可小觑的，处理和归类数据信息是达到信息传递的基础条件，是发展各学科科技交融的前提。 然而，世界上的一切事物都包含着两个方面，这两个方面既相互对立，又相互统一。矛盾即对立统一。矛盾具有斗争性和同一性两种基本属性，我们必须用一分为二的观点、全面的观点看问题。同时要积极创造条件，促进矛盾双方的相互转变。数据信息在带给人们生产生活极大便利的同时，还会被诸多社会数据信息所困扰。为了使广大人民群众的日常生活更加便捷，需要其客观、正确地使用、处理数据信息，完善和健全数据分析技术和数据挖掘手段，通过各种切实可行的数据分析方法科学合理地分析大数据时代下的数据，做好数据挖掘技术工作。 1 实施数据分析的方法 在经济社会快速发展的背景下，我国在科学信息技术领域取得长足进步。科技信息的发展在极大程度上促进了各行各业的繁荣发展和长久进步，使其发展更加全面化、科学化、专业化，切实提升了我国经济的迅猛发展，从而形成了一个最佳的良性循环，我国也由此进入了大数据时代。对于大数据时代而言，数据分析环节是必不可少的组成部分，只有科学准确地对信息量极大的数据进行处理、筛选，才能使其更好地服务于社会，服务于广大人民群众。正确处理数据进行分析过程是大数据时代下数据分析的至关重要的环节。众所周知，大数据具有明显

高中信息技术表格数据的处理教案教科版必修1(3)

高中信息技术表格数据的处理教案教科版 必修1(3) 表格数据的处理 一、教学目标：知识与技能： 1、理解信息的表格化、掌握表格数据的处理 2、选择恰当的软件加工表格信息(这里使用Excel20XX 过程与方法： 引导学生如何在教材现有的知识层次之外发掘新的知 识点，拓展学生的思路，激发学生的创造性。 情感态度与价值观： 寻找新旧知识的关联点，对有兴趣进一步学习的学生可 以鼓励他们多分析和思考。二、教学要点： 本课教学内容理论性与实践相结合，并且实践是本节课 的重要教学环节。有一句名言：“没有实践就没有真知”。 因此，实践是学好表格数据处理乃至整个信息技术课程的重 要途径。针对这种情况，我们教师应采取少讲多练的教学方法，也可以让学生自主探索，根据教材中所提供的数据制作，分小组探究学习，并完成任务。三、教学组织： 组织选择合适的软件加工表格信息，借助表格对数据进 行计算、排序、筛选、汇总；掌握数据的计算、数据的筛选、数据的排序、数据的分类汇总和建立数据透视表。

四、课时安排 2课时教学过程： 一、概念: 单元格：单元格是表格中行与列的交叉部分，它是组成表格的最小单位，单个数据的输入和修改都是在单元格中进行的。 工作表：工作表是一个若干行和列组成的表格，一行和一列的交叉部分称为单元格。一般而言，数据处理都是在单元格内进行的。电子表格常常处理成批的数据，它一般包含大量的单元格，最多为65536=16777216个单元格。 工作簿：工作簿一般若干个工作表组成，并以文件形式存放在磁盘上。所以，工作簿是面向用户操作的一个概念，而文件则是面向计算机系统的一个概念。二、处理电子表格 A、表格单元格的地址 B、数据的计算：让学生学会日常应中的求和公式sum(summber1:summber2)、平均数公式(average(summber1:summber2)、最大值max(summber1:summber2)、最小值 min(summber1:summber2)。学生通过回忆、讨论并完成利用公式计算和自动计算完成表格《各门市一周内各品牌杀毒软件的销售数据》和自已设计一个自己班里的成绩表进行

大数据时代下数据分析的变化

大数据时代下数据分析的变化(一)分析思路 大数据时代的分析常常是直接计算现象之间的相依性。传统的统计分析过程是“定性－定量－再定性”，第一个定性是为定量分析找准方向，主要靠经验判断，一般针对数据短缺的情况下比较重要。现在大数据时代，可以直接通过数据分析做出判断，所要做的是直接从“定量的回应”中找出数量特征和数量关系，然后得出可以作为判断或决策依据的结论。因此大数据时代统计分析的过程可以简化为“定量－定性”。在实证分析上，传统思路通常是“假设－验证”，先根据最终的研究目的提出假设性意见，然后收集分析数据，进而验证假设的成立与否。这种实证分析容易受到数据的缺失、假设的局限性以及指标选择的不当等的影响，得不到正确的结论。尤其是在假设本身的非科学性、非客观性、非合理性的情况下，得出的结论更是毫无用处，甚至歪曲事实本身。在现在的大数据时代，可以从中寻找关系、发现规律而不受任何假设的限制，然后得出结论，分析的思路可以概括为“发现－总结”。 (二)研究对象的变化 首先，从数据来源上看，传统的统计抽样调查方法有一些不足:抽样框不稳定，随机取样困难;事先设定调查目的会限制调查的内容和范围;样本量有限，抽样结果经不起细分;纠偏成本高，可塑性弱。而在大数据时代，更多的是将总体直接作为研究对象，摒弃了抽样样本的研究，传统统计抽样调查方法的不足可以在大数据时代得到改进。其次，对于数据类型而言，传统数据通常是结构型的，即

定量数据加上少量的定性数据，格式化，有标准，可通过常规的统计指标和统计图来表示。而大数据则注重非结构性数据或者半结构、异结构数据，多样化、无标准，很难通过传统的统计指标或统计图表加以表现。 (三)假设检验的变化 传统的统计研究，通常是根据内容提出假设意见，然后根据最初设定的理论模型来检验验证假设的真实效用性。但对于大数据时代而言，信息资源充足，可以采用人工智能对数据信息进行挖掘开发，需要验证的假设比传统经济学研究多出很多，不在一个数量级上。传统的假设验证分析是无法满足大数据时代的需求的。 (四)分析关系的变化

大数据时代的数据概念分析及其他

大数据时代的数据概念分析及其他 一、概念： "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 百度概念: 大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。 研究机构Gartner概念： "大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二、大数据分析 从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 大数据分析的五个基本方面： 1、可视化分析Analytic Visualizations

2019浙江选考信息技术大数据处理Excel精彩试题

模块三 Excel试题 1．下图是关于土地面积排名世界前10的国家数据。请回答下列问题： 图a (1)现要把人均面积的数据四舍五入到个位，可使用图b中的________按钮(填序号)实现。 图b (2)人均面积的计算公式是“面积/人口*1000”，可在D3中输入公式，再利用自动填充功能一次完成其它国家的人均面积的计算。 (3)图c为根据上述表格数据制作的Excel图表，仔细观察，该图表制作时

所选的数据区域 是 。如果要把图表修改为图d所示样 式，可选择图e所示中的________命令 实现。若把B3单元格的数值修改为 17000000则图d会不会发生变化 （填：会/不会） 图c 图d 图e （4）E列人均面积排名是根据RANK函数来完成，则用RANK函数来计算E10的公式是_______________________________________。(RANK函数的功能是：返回某数字在一列数字中相对于其他数值的大小排名。使用方法为：RANK(指定数字，被引用的区域，排位方式)，如：RANK(D3,$D$3:$D$12,0)是统计图a中俄罗斯的排名。) 2．图a是学生7选3 预报名后导出的数据表格，根据表格完成下列任务。

图a 图b (1)要获得如图c所示H2单元格高一1班的技术选报人数15，可以先在图a“班级”列选择“1”，然后在“所选课程”列选择筛选选项 (选填图b中的选项)。 (2)图c中各班选考百分比是通过在B15单元格中输入公式，并将公式填充到H15单元格后得到，则选考技术的人数H15的公式为________________________。（百分比公式为：每门学科小计/高一总人数*100） 图c (3)若要对图a的记录按的姓氏笔画排序，可在图d的________(选填：1/2/3/4)处选择笔画排序。若对图c中“班级”为主要关键字升序排序，“技术”为次要关键字进行降序排序则应选择图d的________(选填：1/2/3/4)排序。

(完整版)大数据时代对统计学的影响分析

大数据时代对统计学的影响分析 大数据和统计学两者在本质上是相互联系、相互促进，没有数据也不可能完成统计，所以二者缺一不可。在大数据时代，统计学必须与时俱进，跟上时代发展的脚步，勇敢地接受大数据带来的的挑战和变革，才会走得更长远。而大数据也要珍惜统计学，两者是无法离开的，只有在共同学习进步下，才能够实现双赢，成为主宰。 关键词：大数据时代；统计学；影响分析 引言 对于大数据(Big data)，可以理解为新模式中具备决策性、洞察力、发现力的一门技术。它主要概括数据的自然增长力和多样化的信息资产。 统计学是大数据里面的一门重要的学科。因为它和大数据有着千丝万缕的关系，所以它被人们广泛使用和学习。它是通过整理分析得出来的科学的数据。具有精准性、客观性即概括性。完成统计学的方法有很多种，如调查法、立案法、实验法等主要广泛应用于社会、科学等方面。 一、大数据和统计学的关系 (一)两者的关系 在当今信息时代，用数字代表的信息越来越多，科技迅速发展，互联网时代高速运转，在许多公司用来统计数据的时候，都用的电子表格，进行整理分析。在把它们汇总起来，就成了统计。数据是统计的本质，统计是数据的概括及意义。数据就像零零碎碎的字母，统计就是英语单词，通过整理分析，把字母拼成一个具有意义的单词，这就是数据和统计的意义。只有相互依存，你中有我我中有你。 （二）大数据和统计学的区别 信息功能不同。大数据的意义是某种事物的代表，有些东西要是用它原本的名称代替可能不太放便，这样一个简便的代号即简便又容易记忆。在工作中，工作人员根据超市销售的数据进行整理分析，在汇总起来就是统计，最终他们看得都是统计整理得出的数，分析的也是统计后的数据。因此，统计学是用样本单位来分析和推断数据总体的特征。由数据控制，我们只能根据获得的数据来推断总体数量。在信息时代，越来越多的东西可以用数据表示，几乎全部的信息资料都

大数据时代的计算机信息处理技术

大数据时代的计算机信息处理技术 21世纪，随着科学技术的飞速发展，计算机技术始终都处于不断的更新当中。以此为基础的互联网在对信息进行处理的过程中诞生出了各种先进科学的规范技术，来自于全球不同范围内的信息资源得以在此高度汇聚，当代互联网内部数据库的信息量已经呈相当明显的爆炸式增长趋势，大数据时代就此来临。信息资源需要经过有效的处理之后才能被人类社会广泛利用，为了应对大数据这个时代背景，相对应的计算机信息处理技术在全社会范围内成了人们日常关注的中心。本文将就此展开综合论述，通过对大数据时代的计算机信息处理技术进行分析探讨，来为我国未来计算机技术的发展方向作出预测。 标签：大数据时代；计算机信息处理技术；未来发展 计算机技术出现的动因是当时国际上的计算水平并不高，传统的一些计算规则已经不能够满足新时代爆炸式数据处理的需求，所以先进创新型的计算机技术在对数据处理上做出了相当强有力的贡献，经过这些年的不断进步已经在世界的范围内实现了相当充足的运用，大部分的行业在日常的工作进程当中都已经离不开计算机技术。但是就目前来看，计算机信息处理技术仍然面临着许多的难题，一些大型的网络公司出于利益竞争，在信息数据的储存方面作出了更广泛的深度研究，目的是为越来越多的用户提供更为高级的服务，大数据的定义也是在数据处理总量超过了10亿t的时候被总结出来的，这是信息时代的一个典型突破。这个突破促使很多人民的生活有了更高的提升，也加速了计算机信息处理技术的进步，人类社会拥有了越来越多的有价值信息资源。 一、大数据时代 “大数据”这个概念是麦肯锡公司在2011年提出来的一个概念，当即便吸引了全世界人民的目光。麦肯锡是一家在全球咨询行业排名前列的大企业，他们借“大数据”这个简单明确的词语来概括在这个信息膨胀的时代所诞生的一系列数据处理相关的技术工作，大量专业人员都对大数据表现出高度的赞誉和强烈的认同感，美国政府更是特意对这个新技术设立了专项保护，并鼓励全体企业能够对其进行最大程度的开发利用。随后，大数据时代就这样悄无声息地来临了。它是一种时代现象，更是一种宝贵资源。在未来，企业要想有一个更契合时代潮流的发展前景，必要充分利用大数据进行适当转型，才能创造出更多的奇迹。 二、大数据时代背景下的信息处理技术分析 在大数据时代的背景下，计算机信息处理技术应用主要有以下三个表现：（1）信息的收集与处理；（2）信息的储存；（3）信息的保护。 在对信息进行收集加工的过程中，要尽可能的将一些有效的信息数据进行收集获取，这样在后期对信息进行系统性的处理时才能够产生出一定的社会价值，保证数据在传播的过程中也能拥有极强的动力。收集是信息处理的第一个步骤，

大数据时代数据分析与信息安全

大数据时代数据分析与信息安全 目前，中国已进入大数据时代，科学的大数据管理对于我国实现网络强国目标具有重要意义。本文基于目前全球数据发展的推动作用，结合中国大数据时代的具体特点，分析、探讨大数据时代背景下的信息安全特点，并作简要讨论。 标签：大数据；信息安全；数据分析 大数据是社会科学技术发展和工业化的融合，目前随着全球化进程的加剧，数据信息的增加，其发展规模和速度都发生了巨大变化。全球化的大数据融合，必然会引起各国对信息安全的高度重视，尤其是与其他国家相连接和互动的国际信息。这些信息不仅会影响我国的外交、经济、军事、政治和文化，更会给我国的信息安全管理工作带来巨大挑战。本文通过分析大数据时代的发展趋势，着重探索其特点和安全要求。 一、大数据时代的发展趋势 近年来，相关业界和学术界提出了大数据的讨论，大数据时代已经到来。大数据给学术界带来了新的思路，且颠覆了很多传统的行业模式，并为之带来了新的发展变化。据预测，大数据将成为企业、政府、研究、教育、医疗和其他行业的新挑战。大数据的核心技术是对信息的存储和传输进行整理分析，要求做到数据实时处理、真实有效。相比于传统信息的挖掘和应用，大数据更具优势，打破了传统数据源的局限性，给全世界的商业模式带来了新的机遇和挑战，其潜在的价值也将带来新的市场空间。与此同时，无处不在的数据，也对信息安全提出了新的标准和要求。与大数据技术相关的产业链将迎来一个新的发展时期，美国在20世纪90年代就提出了“信息高速公路”项目和技术，此外，日本、英国、澳大利亚和其他国家都已出台了战略举措和相应的大数据技术。 大数据属于数据集，其特点是种类多、容量大、应用方便、存取方便、发展速度快，大数据的科学管理方法已成为新一代的重要信息技术。在大数据背景下逐渐形成的万物互联的发展趋势促进了全球经济的发展。国际经济新格局的发展趋于网络化、智能化，数据共享日益方便，因此互联网信息安全也进入大数据时代。发达国家相继出台与大数据相关的政策，使大数据成为经济发展和转型的新动力，并且给国家带来新的发展机遇。2014年中国正式提出行动数据大计划，将发展大数据作为未来发展的重要战略目标。在大数据时代，我国的信息安全管理工作也将迎来新的发展机遇和挑战，政府和各行业间的信息资源，将通过整合、共享、相互渗透，实现数据间的有效连接，由此将会带来信息安全保证的挑战，促使信息安全管理变得更加全面，使人们不得不树立新的信息安全管理意识。 二、数据分析现状及发展 大数据的价值不可估量，并且被誉为“未来石油”。企业通过海量的数据信息挖掘，从中发现商机、明确客户需求，从而准确锁定目标客户。大数据产业具有