做大数据过程中遇到的13个问题

做大数据过程中遇到的13个问题

1、最早的数据分析可能就报表目前很多数据分析后的结果，展示的形式很多，有各种图形以及报表，最早的应该是简单的几条数据，然后搞个web页面，展示一下数据。早期可能数据量也不大，随便搞个数据库，然后SQL搞一下，数据报表就出来了。但是数据量大起来怎么分析呢？数据分析完了怎么做传输呢？这么大的数据量怎么做到实时呢？

分析的结果数据如果不是很大还行，如果分析的结果数据还是很大改怎么办呢？这些问题在这篇文章中都能找到答案，下面各个击破。2、要做数据分析，首先要有数据这个标题感觉有点废话，不过要做饭需要食材一样。有些数据时业务积累的，像交易订单的数据，每一笔交易都会有一笔订单，之后再对订单数据作分析。但是有些场景下，数据没法考业务积累，需要依赖于外部，这个时候外部如果有现成的数据最好了，直接join过来，但是有时候是需要自己获取的，例如搞个爬虫爬取网页的数据，有时候单台机器搞爬虫可能还爬不完，这个时候可能就开始考虑单机多线程爬取或者分布式多线程爬取数据，中间涉及到一个步骤，就是在线的业务数据，需要每天晚上导入到离线的系统中，之后才可以进行分析。3、有了数据，咋分析呢？先将数据量小的情况下，可能一个复杂的SQL就可以搞出来，之后搞个web服务器，

页面请求的时候，执行这个SQL，然后展示数据，好了，一个最简单的数据分析，严格意义上讲是统计的分析。这种情况下，分析的数据源小，分析的脚本就是在线执行的SQL，分析的结果不用传输，结果的展示就在页面上，整个流程一条龙。4、数据量大了，无法在线分析了，咋办呢？这个时候，数据量已经大的无法用在线执行SQL的形式进行统计分析了。这个时候顺应时代的东西产生了（当然还有其他的，我就知道这个呵呵），数据离线数据工具hadoop出来了。这个时候，你的数据以文件的形式存在，可能各个属性是逗号分隔的，数据条数有十几个亿。这时候你可能需要构建一个hadoop集群，然后把自己的文件导入到集群上面去，上了集群之后，文件就是HDFS的格式了，然后如果要做统计分析，需要写mapreduce程序，所谓的mapreduce程序，就是实现map和reduce的接口，按照自己的业务逻辑写分析流程，之后把程序打成jar包上传到集群，之后开始执行。分析后的结果还是文件的形式产生。5、分析个数据还要写java代码是不是效率低了点这个确实是，mapreduce的程序，本身的可测性没有执行一个简单的单元测试来的爽，所以效率确实不高。这个时候，hive出现了，hive是一个数据仓库分析的语言，语法类似于数据库的SQL，但是有几个地方是不同的。有了hive之后，数据分析就好之前写SQL一样了，按照逻辑编写hive SQL，然后控制台执行。可能最大的感觉是，数

据库的sql很快就能有结果，但是hive的，即使很小的一个数据分析，也需要几分钟时间。构建hive，需要在hadoop 的集群上，原理很简单，就是把文件构建成表的形式（有一个数据库或者内存数据库维护表的schema信息），之后提交写好的hive sql的时候，hadoop集群里面的程序把hive脚本转换成对应的mapreduce程序执行。这个时候，做离线的数据分析简单写脚本就行了，不用再搞java代码，然后上传执行了。6、数据产生的结果，怎么搞到线上提供服务的数据库中呢？这个时候分析的结果有了，可能是一个很宽很长的excel表格，需要导入到线上的数据库中，可能你想到了，如果我的数据库是mysql，我直接执行load 命令就搞进去了，哪有那么麻烦。但是数据源可能有多了，

mysql/oracle/hbase/hdfs 按照笛卡尔积的形式，这样搞要搞死程序员了。这个时候datax（已经开源）出现了，能够实现异构数据源的导入和导出，采用插件的形式设计，能够支持未来的数据源。如果需要导数据，配置一下datax的xml文件或者在web页面上点击下就可以实现了。7、离线分析有时间差，实时的话怎么搞呢？要构建实时的分析系统，其实在结果数据出来之前，架构和离线是截然不同的。数据时流动的，如果在大并发海量数据流动过程中，进行自己的业务分析呢？这里其实说简单也简单，说复杂也复杂。目前我接触过的，方案是这样的，业务数据在写入数据库的时候，这里

的数据库mysql，在数据库的机器上安装一个程序，类似JMS 的系统，用于监听binlog的变更，收到日志信息，将日志信息转换为具体的数据，然后以消息的形式发送出来。这个时候实现了解耦，这样的处理并不影响正常的业务流程。这个时候需要有个Storm集群，storm集群干啥事情呢？就一件事情，分析数据，这个集群来接收刚才提到的JMS系统发送出来的消息，然后按照指定的规则进行逻辑合并等计算，把计算的结果保存在数据库中，这样的话，流动的数据就可以过一遍筛子了。8、分析的结果数据特别大，在线请求这些结果数据数据扛不住了，咋搞？一般的结果数据，数据量没有那么大，也就几十万的样子，这样的数据级别，对于mysql 这样的数据库没有任何压力，但是这个数据量如果增加到千万或者亿级别，同时有复杂的SQL查询，这个时候mysql 肯定就扛不住了。这个时候，可能需要构建索引（例如通过lucene来对于要检索的字段添加索引），或者用分布式的内存服务器来完成查询。总之，两套思路，一个是用文件索引的形式，说白来就是空间换时间，另外一种是用内存，就是用更快的存储来抗请求。9、在线的数据库，除了mysql、oracle 之外，还有其他选择不？其实目前大家的思维定势，往往第一个选择就是oracle或者mysql，其实完全可以根据场景来进行选择，mysql和oracle是传统的关系型数据库，目前nosql 类的数据库也很多，例如HBase就是其中一个重要的代表。

如果数据离散分布比较强，且根据特定的key来查询，这个时候HBase其实是一个不错的选择。10、空间的数据怎么分析上面的分析大都是统计维度的，其实最简单的描述就是求和或者平均值等，这个时候问题来了，大数据量的空间数据如何分析呢？对于我们电子商务而言，空间数据可能就是海量的收货地址数据了。需要做分析，第一步就是先要把经纬度添加到数据中（如果添加经纬度，这个可以搞http的请求来通过地图服务提供商来或者，或者是根据测绘公司的基础数据来进行文本切割分析），之后空间数据是二维的，但是我们常见的代数是一维的，这个时候一个重要的算法出现了，geohash算法，一种将经纬度数据转换为一个可比较，可排序的字符串的算法。然后，这样就可以再空间距离方面进行分析了，例如远近，例如方圆周边等数据的分析。11、上面这些仅仅是统计，如果想搞算法或者挖掘之类的，怎么搞呢上述的分析，大多数是统计分析，这个时候如果想高一点高级的，例如添加一个算法，咋搞呢？其他复杂的算法我没咋接触过。将拿一个我练过手的算法来讲吧。逻辑回归，如果样本数据量不是很大，可以采用weka来做了个回归，获得一个表达式，然后在线上系统中应用这个表达式，这种类似的表达式获取对于实时性要求不是很高，所以公式每天跑一次就行了。如果数据量比较大，单机的weka无法满足需求了，可以将weka的jar包集成在系统中分析，当然也可

以通过hadoop中的mahout来进行离线分析，获取这个表达式。12、我就是想离线分析数据，但是受不了hive或者hadoop 的速度，咋搞其实搞过一段时间hadoop的人肯定有一点不爽，就是离线分析的速度太慢了，可能需要等很久，这个时候spark出现了，他和hadoop类似，不过由于是内存中计算，所以速度快了很多，底层可以介入HDFS的文件系统，具体我没有使用过，但是公司内部一个团队目前已经用spark来进行分析了。13、这就是搞大数据了？有了这些工具就是搞大数据了？答案肯定不是，这个仅仅是工具罢了。真正搞大数据的可能在于思维的变化，用数据来思考，用数据来做决定。目前的无线和大数据啥关系？我觉得无线的终端是数据的来源和消费端，中间需要大数据的分析，两者密不可分啊。数据君微信公众：datakong 个人微信：datamen

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

大数据处理框架选型分析

大数据处理框架选型分析

前言 说起大数据处理，一切都起源于Google公司的经典论文：《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时（2000年左右），由于网页数量急剧增加，Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据：爬虫爬到的网页、网页请求日志；计算各种类型的派生数据：倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解，但由于输入数据量很大，单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算，并且需要考虑如何进行并行计算、分配数据和处理失败等等问题。 针对这些复杂的问题，Google决定设计一套抽象模型来执行这些简单计算，并隐藏并发、容错、数据分布和均衡负载等方面的细节。受到Lisp和其它函数式编程语言map、reduce思想的启发，论文的作者意识到许多计算都涉及对每条数据执行map操作，得到一批中间key/value对，然后利用reduce操作合并那些key值相同的k-v对。这种模型能很容易实现大规模并行计算。 事实上，与很多人理解不同的是，MapReduce对大数据计算的最大贡献，其实并不是它名字直观显示的Map和Reduce思想（正如上文提到的，Map和Reduce思想在Lisp等函数式编程语言中很早就存在了），而是这个计算框架可以运行在一群廉价的PC机上。MapReduce的伟大之处在于给大众们普及了工业界对于大数据计算的理解：它提供了良好的横向扩展性和容错处理机制，至此大数据计算由集中式过渡至分布式。以前，想对更多的数据进行计算就要造更快的计算机，而现在只需要添加计算节点。 话说当年的Google有三宝：MapReduce、GFS和BigTable。但Google三宝虽好，寻常百姓想用却用不上，原因很简单：它们都不开源。于是Hadoop应运而生，初代Hadoop的MapReduce和

大数据应用案例分析

在如今这个大数据得时代里,人人都希望能够借助大数据得力量:电商希望能够借助大数据进一步获悉用户得消费需求，实现更为精准得营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者得意图，实现主动、超前得安全防护;而骇客们也在利用大数据,更加详尽得挖掘出被攻击目标信息，降低攻击发起得难度。 大数据应用最为典型得案例就是国外某著名零售商,通过对用户购买物品等数据得分析,向该用户——一位少女寄送了婴儿床与衣服得优惠券,而少女得家人在此前对少女怀孕得事情一无所知.大数据得威力正在逐步显现,银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足得开始搜集整理自己用户得各类数据资料.但与之相比极度落后得数据安全防护措施,却让骇客们乐了：如此重要得数据不仅可以轻松偷盗,而且还就是整理好得,凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”得欺诈攻击.好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击得方法了。 扰动安全得大数据 2０14年IDＣ在“未来全球安全行业得展望报告”中指出,预计到202０年信息安全市场规模将达到500亿美元。与此同时，安全威胁得不断变化、ＩＴ交付模式得多样性、复杂性以及数据量得剧增,针对信息安全得传统以控制为中心得方法将站不住脚。预计到２0２0年,６０%得企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础得快速检测与响应得产品上。 瀚思(ＨａnSiｇht)联合创始人董昕认为,借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式。“您不能保护您所不知道得”已经成为安全圈得一句名言，即使部署再多得安全防御设备仍然会产生“不为人知”得信息,在各种不同设备产生得海量日志中发现安全事件得蛛丝马迹非常困难。而大数据技术能将不同设备产生得海量日志进行集中存储,通过数据格式得统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法,自动发现威胁与异常行为,让安全分析更简单。同时通过丰富得可视化技术,将威胁及异常行为可视化呈现出来，让安全瞧得见. 爱加密CEＯ高磊提出，基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生得安全问题、病毒样本、攻击策略等,对于安全问题得分析能够以宏观角度与微观思路双管齐下找到问题根本得存在.所以,在安全领域使用大数据技术,可以使原

表格数据的处理”教学设计

《数据信息的加工》教学设计 贵阳市民族中学李娟 课型：新授课 授课年级：高一 课时安排：1课时 一、教材分析： 1、《数据信息的加工》是高中信息技术《上海科技教育出版社》基础教材第三章第一节的第三部分内容。对信息进行表格化加工和处理，是信息处理中的一个重要技能，借助表格，可以对表格数据进行处理，从而发现数据之间的关系。 2、主要讲解怎样对表格数据进行常用几种函数的计算和简单的分析。本节内容在教材中占有重要的地位，这个知识点在生活中有着非常广泛的应用，也是Excel数据应用中的一个重点和难点。通过本节学习，使学生能在掌握知识技能的基础上，有针对性的探索和解决实际问题。 二、学情分析： 通过前面的学习，学生对表格处理软件的一些基本理论已有所掌握。学生在初中时已接触过了表格数据的处理，高中阶段的该内容学习，是让学生进一步学习更多的表格数据处理方法，而更重要的是让学生在这节课中主动利用所学知识解决学习和生活的实际问题，而在我们这里就是培养学生分析问题、解决问题的能力。所以，让学生在感兴趣的问题情境中，在教师的启发和引导下，主动进行问题的探究，逐步领会表格信息加工的基本思想、方法和过程。 三、教学目标： 1.知识与技能 （1）了解利用EXCEL处理数据的意义； （2）学会EXCEL常用几个函数的使用方法，并利用填充手柄复制公式； （3）掌握基本的排序、分类汇总、自动筛选等数据分析方法。 2.过程与方法 （1）学生自主实践，完成表格数据的基本处理，学习常用的基本函数、排序、分类汇总、自动筛选分析表格数据的方法，并进一步探究综合应用； （2）通过对学案的自学和探索完成任务一与任务二，锻炼自身的自主学习能力和探索创新能力。

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

最新整理高中信息技术421表格数据的处理.docx

最新整理高中信息技术教案4.2.1表格数据的处理 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

简析大数据及其处理分析流程

昆明理工大学 空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》 学院：国土资源工程学院 班级：测绘121 姓名：王易豪 学号：201210102179 任课教师：李刚

简析大数据及其处理分析流程 【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律，对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战，也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述，分析了大数据的产生背景，简述了大数据的基本概念。 【关键词】大数据；数据处理技术；数据分析 引言 大数据时代已经到来，而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年，全球数据增量就达到了1.8ZB （即1.8 万亿GB）[1]，相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据，这些数据每天还在不断地产生。 而在中国，2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），是2012年所产生的数据总量的2倍，相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍，即超过8ZB，而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。 全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata：The next frontier for innovation，competition，and productivity”[3]，对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来，大数据的关注度与日俱增。

大数据的应用案例

大数据的应用案例 DT时代，大数据的应用越来越广泛，大数据在哪些方面会应用到呢？ 一、能源行业 智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。 维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。 二、汽车制造 当问起汽车的制造过程，大多数人脑子里随即浮现的是各种生产装配流水线和制造机器。然而在福特，在产品的研发设计阶段，大数据就已经对汽车的部件和功能产生了重要影响。 比如，福特产品开发团队曾经对SUV是否应该采取掀背式(即手动打开车后行李箱车门)或电动式进行分析。如果选择后者，门会自动打开、便捷智能，但这种方式会影响到车门开启有限的困恼。此前采用定期调查的方式并没有发现这个问题，但后来根据对社交媒体的关注和分析，发现很多人都在谈论这些问题。 三、零售行业 “我们的某个客户，是一家领先的专业时装零售商，通过当地的百货商店、网络及其邮购目录业务为客户提供服务。公司希望向客户提供差异化服务，如何定位公司的差异化，他们通过从Twitter 和Facebook 上收集社交信息，更深入的理解化妆品的营销模式，随后他们认识到必须保留两类有价值的客户：高消费者和高影响者。希望通过接受免费化妆服务，让用户进行口碑宣传，这是交易数据与交互数据的完美结合，为业务挑战提供了解决方案。”Informatica的技术帮助这家零售商用社交平台上的数据充实了客户主数据，使他的业务服务更具有目标性。 零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见，此类

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

表格数据的处理教学设计

赛格数据的处理教学设计 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excelxx) 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。 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H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。 教学组织： 组织选择合适的软件(excelxx)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。

教学安排：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、表格数据的对齐方式、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(summberl: summber2)、半均数公式(average (summberl: summbe:r2)、最大值max (summberl: summber2)、最小值min (summberl: summber2)、及格率count if (summberl: summber2, ’ >=60/人数’等公式。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》和自己设计一个自己班里的成绩表进行计算。

《表格数据的处理》经典说课稿

《表格数据的处理》说课稿 尊敬的评委、老师大家好： 我今天要说的课题是《表格数据的处理》，它处在高一新教材，第四章第二节中的内容。 一、教材分析 地位：本章节主要介绍了数据的计算、筛选等功能及其图形化表示，并提出了多元性的观点。本节在本册占有重要地位，起到了承上启下的作用，通过前面章节的学习，学生掌握了信息的获取、 编程加工和智能加工，开始学习本章内容——文本和表格信息加工，为后续章节关于信息集成 和信息交流的学习奠定了基础。 课标要求：本节课要求学生能在掌握知识技能的基础之上，能够创造性地探索和解决实际问题，这正符合大纲要求：培养青少年具有能适应信息社会需要的信息素养。 重、难点确立： 学生是学习的主体，在本节的教学设计时，我考虑了学生的原有基础、现有生活环境及某些学习心理特征，从而有针对性地确定学习的重点、难点及教学对策。对于EXCEL电子表格的学习，学生可以借鉴初中阶段学习的金山表格；再就是本章节对学生的逻辑思维能力要求很高，而现在高二学生的逻辑思维能力尚在进一步形成中。考虑到这些，根据大纲要求，结合本章节的特点，我确立本文重点及难点如下： 教学重点： 1.数据的筛选与排序 教学难点： 1.数据的分类汇总

2.如何从不同角度对表格数据进行分析和加工 （说明：由于本节分三自然节完成，每节有它各自的难点，在下面的教学过程中，我将分别阐明。）怎样突破重点、难点，有效完成本课的教学任务，是个关键问题。我决定从学生的现状出发，首先要把握两个原则：第一，低起点、高要求，先将基础知识落到实处，再循序渐进进行教学；第二，重视学生信息素养的养成，有意识地对学生进行科学素质的培养、因材施教；再是分解重难点，本节将分三课时进行，第一节课数据的处理，第二节课图形化与数据加工的多元性；第三节课主要是对前两节内容的复习巩固，使学生解决实际问题的能力得到进一步提高。还有根据学生实际情况和学习的内容确立课型。第一、二课时：下发任务后，学生自主学习与小组讨论相结合，穿插老师、学生的示范讲解；第三课时：以讨论、训练为主，师生互动、生生互动，使学生的思维能力和应用能力得到进一步的提高。 二、教学目标分析 在确定教学目标时，我坚持以人的发展为根本宗旨，将学生作为认识、发展的主体，不仅要注重学生信息素养的培养；还要注重学生信息技术的基础知识和基本技能的掌握。 知识目标： 1.熟练掌握利用EXCEL电子表格处理数据的方法 2.学会用图表这一工具来形象地显示数据 能力目标： 1.能够通过表格的图形化表示，揭示事物的性质、特征及其变化规律； 2.通过数据多元化加工，学会从不同的角度挖掘表格数据所蕴涵的信息 3.培养学生观察比较能力和动手操作能力，注意学生良好的学习习惯的养成 情感目标：

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

“搭建生活的舞台,演唱信息的好戏” ----《表格数据的处理》教学设计 【教学课题】表格数据的处理 (教科版高中《信息技术基础》第四章第二节) 【课题课型】新授课 【课时】1课时 【设计思想】 生活中的课堂，课堂中的生活，把生活和课堂紧密联系起来；知识、能力与情感并重；充分运用新课程的教学理念，遵循以学生为主体，教师为主导的教学原则，培养学生的动手操作能力；自主探究，在做中学，在“合作中学习”，培养学生的团队合作精神；全面提升学生的的信息素养。 【教材分析】 1、《表格数据的处理》是普通高中课程标准实验教科书——《信息技术基础（必修）》（教育科学出版社）第四章第二节的第一部分内容。在前面的学习中学生已经了解了信息的表格化是结构化表达信息的一种方式，对信息进行表格化加工和处理，是信息处理中的一个重要技能，借助表格，可以对表格数据进行处理，从而发现和挖掘数据之间的关系，同时它也为后续章节关于信息集成和信息交流的学习奠定了基础。 2、本节内容主要讲解怎样对数据进行计算、排序、筛选和分类汇总。本节内容在教材中占有重要的地位，这个知识点在现代生活中有着非常广泛的应用，也是Excel数据应用中的一个重点和难点。通过本节学习，使学生能在掌握知识技能的基础上，有针对性的探索和解决实际问题。 【学情分析】 通过前面的学习，学生已经掌握了表格处理软件的一些基本操作，对一个具体的任务要求也基本能够根据自己的分析或小组协作寻找到解决的一般途径。表格数据的处理, 学生在初中时已接触了，但是实际操作经验并不丰富，因此，有必要通过本节课的学习，让学生进一步学习更多的表格数据处理方法，而更重要的是让学生在这节课中主动利用所学知识解决学习和生活的实际问题，而在我们这里就是培养学生分析问题、解决问题的能力，而决不仅仅是一些纯粹的技术。所以，让学生在感兴趣的问题情境中，在教师的启发和引导下，主动

大数据应用举例

大数据无处不在，应用于包括金融、医疗、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业。下面详细介绍一下大数据在各行各业的具体应用。 在金融业中，大数据在三大金融创新领域发挥着重要作用：高频交易、社会情绪分析和信贷风险分析。 医疗行业，借助于大数据技术，实现电子病历、实时的健康状况告警、患者需求预测和医疗行业的人工智能。 互联网行业，借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。 制造业，利用工业大数据提高制造业水平，包括产品故障诊断与预测、工艺流程分析、生产工艺改进、生产工艺能耗优化、工业供应链分析与优化、生产计划与调度。 汽车工业，利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车将在不久的

将来进入我们的日常生活。 餐饮行业，利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。 电信行业，利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。 能源行业，随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。 物流行业，利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。 城市管理，可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。 生物医学，大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健

康管理，同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。 体育娱乐，大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种题财的影视作品，以及预测比赛结果。 安全领域，政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系，企业可以利用大数据抵御网络攻击，警察可以借助大数据来预防犯罪。 个人生活，大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为习惯，为其提供更加周到的个性化服务。 大数据的价值，远远不止于此，大数据对各行各业的渗透，大大推动了社会生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响。 以上就是全部内容，希望对大家有所帮助，感谢您的阅读！

大数据分析与处理方法解读

大数据分析与处理方法解读 【文章摘要】要知道，大数据已不再是数据大，最重要的现实就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。 越来越多的应用涉及到大数据，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。基于此，大数据分析的方法理论有哪些呢？ 大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities（预测性分析能力） 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。 DataQualityandMasterDataManagement（数据质量和数据管理） 数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。 AnalyticVisualizations（可视化分析） 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。 SemanticEngines（语义引擎） 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。 DataMiningAlgorithms（数据挖掘算法） 可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。 假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。 大数据处理

大数据应用案例分析

在如今这个大数据的时代里，人人都希望能够借助大数据的力量：电商希望能够借助大数据进一步获悉用户的消费需求，实现更为精准的营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者的意图，实现主动、超前的安全防护;而骇客们也在利用大数据，更加详尽的挖掘出被攻击目标信息，降低攻击发起的难度。 大数据应用最为典型的案例是国外某著名零售商，通过对用户购买物品等数据的分析，向该用户——一位少女寄送了婴儿床和衣服的优惠券，而少女的家人在此前对少女怀孕的事情一无所知。大数据的威力正在逐步显现，银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足的开始搜集整理自己用户的各类数据资料。但与之相比极度落后的数据安全防护措施，却让骇客们乐了：如此重要的数据不仅可以轻松偷盗，而且还是整理好的，凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”的欺诈攻击。好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击的方法了。 扰动安全的大数据 2014年IDC在“未来全球安全行业的展望报告”中指出，预计到2020年信息安全市场规模将达到500亿美元。与此同时，安全威胁的不断变化、IT交付模式的多样性、复杂性以及数据量的剧增，针对信息安全的传统以控制为中心的方法将站不住脚。预计到2020年，60%的企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础的快速检测和响应的产品上。 瀚思(HanSight)联合创始人董昕认为，借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式。“你不能保护你所不知道的”已经成为安全圈的一句名言，即使部署再多的安全防御设备仍然会产生“不为人知”的信息，在各种不同设备产生的海量日志中发现安全事件的蛛丝马迹非常困难。而大数据技术能将不同设备产生的海量日志进行集中存储，通过数据格式的统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法，自动发现威胁和异常行为，让安全分析更简单。同时通过丰富的可视化技术，将威胁及异常行为可视化呈现出来，让安全看得见。 爱加密CEO高磊提出，基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生的安全问题、病毒样本、攻击策略等，对于安全问题的分析能够以宏观角度和微观思路双管齐下找到问题根本的存在。所以，在安全领域使用大数据技术，可以使原

分析化学-分析结果的数据处理

§2-2 分析结果的数据处理 一、可疑测定值的取舍 1、可疑值：在平行测定的数据中，有时会出现一二个与其它结果相差较大的测定值，称为可疑值或异常值（离群值、极端值） 2、方法 ㈠、Q 检验法：由迪安（Dean ）和狄克逊（Dixon ）在1951年提出。 步骤： 1、将测定值由小至大按顺序排列：x 1，x 2，x 3，…x n-1，x n ，其中可疑值为x 1或 x n 。 2、求出可疑值与其最邻近值之差x 2-x 1或x n -x n-1。 3、用上述数值除以极差，计算出Q Q=11χχχχ---n n n 或Q=11 2χχχχ--n 4、根据测定次数n 和所要求的置信度P 查Q p ，n 值。（分析化学中通常取0.90的置信度） 5、比较Q 和Q p ，n 的大小： 若Q ＞Q p ，n ，则舍弃可疑值； 若Q ＜Q p ，n ，则保留可疑值。 例：4次测定铁矿石中铁的质量分数（%）得40.02, 40.16,40.18和40.20。 ㈡、格鲁布斯法： 步骤： 1、将测定值由小至大按顺序排列：x 1，x 2，x 3，…x n-1，x n ，其中可疑值为x 1或 x n 。 2、计算出该组数据的平均值x 和标准偏差s 。 3、计算统计量G ： 若x 1为可疑值，则G==s 1 χχ-

若x n 为可疑值，则G==s n χ χ- 4、根据置信度P 和测定次数n 查表得G p ，n ，比较二者大小 若G ＞G p ，n ，说明可疑值相对平均值偏离较大，则舍去； 若G ＜G p ，n ，则保留。 注意：置信度通常取0.90或0.95。 例1：分析石灰石铁含量4次，测定结果为：1.61%, 1.53%,1.54%和1.83%。问上述各值中是否有应该舍弃的可疑值。（用格鲁布斯检验法检验 P=0.95） 例 2 测定碱灰中总碱量(以w Na 2O 表示)，5次测定结果分别为：40.10%,40.11%,40.12%,40.12%和40.20% (1)用格鲁布斯法检验40.20％是否应该舍去；(2)报告经统计处理后的分析结果；(3)用m 的置信区间表示分析结果(P=0.95) 二、显著性检验 用统计的方法检验测定值之间是否存在显著性差异，以此推测它们之间是否存在系统误差，从而判断测定结果或分析方法的可靠性，这一过程称为显著性检验。 定量分析中常用的有t 检验法和F 检验法。 ㈠、样本平均值与真值的比较（t 检验法） 1、原理：t 检验法用来检验样本平均值与标准值或两组数据的平均值之间是否存在显著性差异，从而对分析方法的准确度作出评价，其根据是样本随机误差的t 分布规律。 2、步骤： ①、计算平均值和平均值的标准偏差。 ②、由P 13式 μ= x±t p,f s=μ= x±t p,f n s 得：T -χ== t p,f s x 得 t==X S T -χ 根据上式计算t 值。 ③、查表得t p,f ，比较t 值

初中信息技术《表格信息处理》教案、教学设计

第十二课时 教学内容：4.2 表格信息处理 本课学习目标： 知识目标： ①了解表格在日常生活中的应用． ②掌握表格数据的求和、求平均数、排序、筛选以及图表转换的方法； ③能总结利用表格加工信息、解决问题的一般过程。 技能目标： 熟练掌握电子表格的创立、编辑、修饰、图表转换等基本操作。 情感、态度与价值观目标 ①体验用表格加工数据信息的基本过程； ②在整理、挖掘、提炼和分析数据的过程中，提高分析问题、解决问题的能力。 教学重点: 掌握表格数据的求和、求平均数、排序、筛选以及图表转换的方法 教学难点: 图表转换的方法 教学过程： 【思考与导入】 七年级三班的秦老师做了一次检测，成绩录入如下，秦老师想请同学们帮忙处理本次测试的成绩，大家看一下表格能不能帮一下

秦老师？处理这个表格需要应用那些知识点？本节课我们共同学习第2 课《表格信息处理》，同学们共分成6 个小组，共同讨论完成。进入“一、表格数据的处理” 【学习与探究】 打开“成绩统计表.xls”，小组讨论完成其要求，推荐一位同学展示并讲解操作过程。 1、自动求和 当对一行或一列数据进行求和时，首先要在该行的右边或该列的下方选定一个空白单元格，然后单ft常用工具栏中的“∑”按钮，最后按回车键，结果就会出现在所选定的单元格中。 Excel 还具有即时计算的功能，使人们可以直接看到所选定区域数据的总和：当在工作表中选定要求和的单元格区域时，屏幕下方的状态栏就会显示“求和=xxx”的字样，其中等于号右边的数据就是所选单元格区域数值的总和。 2、插入求和函数 方法为：选定一个填入数据和的单元格(如E3)，单ft工具栏上的“fx”(粘贴函数)按钮，或者执行“插入”菜单中的“函数”命令，打开“粘贴函数”对话框，选择“常用函数”中的“S U M”函数，单ft“确定”按钮，即可得到结果。 3、输入求和函数 方法为：在填人数据和的单元格(如E4)中输入“=S U M(B4：D4)”，然后按回车键。

大数据经典使用十大案例

如有人问你什么是大数据？不妨说说这10个典型的大数据案例(-from 互联网) 在听Gartner的分析师Doug Laney用55分钟讲述55个大数据应用案例之前，你可能对于大数据是否落地还心存疑虑。Laney的演讲如同莎士比亚的全集一样，不过可能“缺乏娱乐性而更具信息量”（也许对于技术人员来说是这样的）。这个演讲是对大数据3v 特性的全面阐释：variety（类型）、velocity（产生速度）和volume（规模）。术语的发明者就是用这种方式来描述大数据的–可以追溯到2001年。 这55个例子不是用来虚张声势，Laney的意图是说明大数据的实际应用前景，听众们应该思考如何在自己公司里让大数据落地并促进业务的发展。“也许有些例子并非来自于你当前所处的行业，但是你需要考虑如何做到他山之石可以攻玉。”Laney表示。 下面是其中的10个典型案例： 1. 梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。 2. Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。“SAP想通过这次收购来扭转其长久以来在预测分析方面的劣势。”Laney分析到。 3. 沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站https://www.wendangku.net/doc/ba7673400.html,自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。 4. 快餐业的视频分析（Laney没有说出这家公司的名字）。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。 5. Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提

六年级上册信息技术教案3.13数据处理与分析浙江摄影版

课题第13课数据处理与分析 【教材分析】 本课选自浙江摄影出版社六年级上第三单元第13课。第三单元从数据的收集、处理与分析等方面入手，系统呈现利用信息技术开展调查研究的过程，让学生初步体验计算机与网络在数据处理与分析上的优势。无论从整个调查任务来看，还是从信息技术学科层面来看，本课都是第三单元的核心，前期信息收集和整理，是本课的基础，而后期调查成果的展示，又必须基于本课的数据处理与分析。本课主要学习统计图的制作，及利用统计图进行初步的数据分析。由于统计图具有方便、直观、形象等特点，学生的理解难度一般并不大。 在Word中制作统计图一般分为插入统计图、选择统计图类型、编辑数据、修改格式四个环节。其中插入统计图操作与艺术字、图片的插入相似，并不存在难度。统计图在数学学习中已有所涉及，学生初步认识、了解了条形统计图和折线统计图折特点，但并没有开展深入的学习，往往是指定统计图类型进行绘制，所以根据需要选择合适的统计图在本课的学习中变成了难点。统计每一道题目中各选项人数情况，了解每一项人数在总体中的百分比，是一般调查统计中的基本要求。对于这样的数据处理，饼图已经完全可以满足需求了，但如果这样，选择合适的统计图类型学生并不会有一个深刻的感受。为了更好的落实统计图类型选择这个难点，需要对前期的统计数据做综合处理，而不能简单的进行累加统计，便于更好的体现各类型统计图的特点，在教学中强化学生对选择合适统计图的认识。虽然表格的处理以前出现过，但统计图的数据编辑所使用的是Excel窗口，这个窗口在教材中第一次出现，理解数据区域中行和列的含义，修改数据区域大小等也变成了制作统计图中的难点。由于前几册的教材中多次出现对插入对象的格式

[高中信息技术]表格数据的处理

[高中信息技术]表格数据的处理 一、教材分析 本课是针对教育科学出版社出版的普通高中课程标准实验教科书《信息技术基础》（必修）本，第四章第二节的第一部分内容进行教学的案例。在上一节已经了解了信息的表格化是结构化表达信息的一种方式，对信息进行表格化加工和处理，是信息处理中的一个重要技能，也是对数据进行整理的常用方法。为后续章节关于信息集成和信息交流的学习奠定基础。通过本节学习，使学生能在掌握知识技能的基础上，创造性的探索和解决实际问题，潜移默化的养成使用正版杀毒软件的良好行为习惯。 二、学生分析 高一学生思维活跃、动手能力强，在本课之前，学生已经学习过表格信息处理的简单知识，在此基础上，根据学生认知水平的差异，所以考虑适当的分层教学和小组合作学习，通过互帮互助，共同提高。 三、教学目标分析 知识目标：使学生能选择合适的图表处理软件； 使学生会利用表格进行数据的计算操作及分析； 能力目标：培养学生自主探索能力； 培养学生解决实际问题的能力； 情感目标：鼓励学生与人合作，互相启发，共同完成学习任务。 培养学生学习信息技术课的兴趣。 四、教学重、难点分析及处理思路 重点：对表格数据进行计算、筛选、排序、分类汇总等处理 （采用任务驱动法进行教学） 难点：数据透视表的使用（采用演示法教学） 五、教学过程 (一)创设情境、导入新课： 生活中我们常常用表格来处理各种各样的数据，譬如课程表、成绩表、学籍表、调查表，等等。对表格进行处理，可以帮助我们对原始数据进行统计和分析，得到我们所需要的分析结果，从而让

我们了解更多的事实、发现问题或者得到某些结论。下面我们就以某小组作的杀毒软件的调查数据为例，体验表格数据的处理过程。 (二)讲授新课： 让学生思考以前所学知识选择一个合适的工具处理软件 师:提出问题：我们用什么工具可以把这个表格在计算机屏幕上显示出来呢？ 学生回答：可以用Word、Excel来完成。 老师强调：我们可以利用Word、Excel等软件来做，但是Word是一个字处理软件，表格处理功能有限，Excel是一个表格处理软件有强大的表格处理功能。 这样一对比就激起了学生的学习兴趣，将学生引入到本节课的学习上来。 电子表格除具有表格处理能力外，还具有数据处理的能力。那么如何对表格中的数据进行处理？（通过个别提问或引导学生分组讨论，并利用提问和探究性方式导入新课，让学生带着问题，有目的地参与教学活动。） 屏幕展示：表格数据处理是借助表格对数据进行计算、筛选、汇总、透视等处理，揭示客观事物随时间、地点及其他条件的不同而变化的规律，以帮助我们发现问题和解决问题。 1、数据的计算（任务驱动法） 任务一:让学生尝试不同方法，计算出“杀毒软件的销售调查数据表”各个公司的总销售数据。 可以让学生自己探索实践，老师加以指导。 思考：修改表中的数据对计算结果有影响吗？ （1）用公式计算： 各门市一周内各品牌杀毒软件的销售数据公式输入的一般方法是：选定要输入公式的单元格，键入等号（＝），然后输入公式。 想一想：如果复制公式到其他单元格，看看显示结果是否正确？