浙教版 (2019)必修1 数据与计算1.5 数据与大数据一等奖ppt课件

这是一份浙教版 (2019)必修1 数据与计算1.5 数据与大数据一等奖ppt课件，共16页。PPT课件主要包含了课堂导入，数据体量巨大，速度快，数据类型多，价值密度低，大数据让生活更便利，大数据让决策更精准，问题与讨论，信息泄露的危害，信息泄露的预防等内容，欢迎下载使用。

大数据的概念。大数据的特征。大数据思维。大数据对社会的影响。
重点：大数据的特征和思维。难点：大数据的思维。
互联网、移动网络、物联网等每天都产生着大量数据，这些数据规模巨大、格式多样，已经很难用传统的方式进行处理。于是，大数据技术应运而生，通过分析、挖掘这些数据，发现其蕴藏的价值。
1.5.1 大数据的概念
图公司（SGI) 的一位科学家正式提出。2016年，数据科学家将大数据正式定义为：大数据代表着信息量大、速度快、种类繁多的信息资产，需要特定的技术和分析方法将其转化。为价值。也就是说，大数据之“大”， 不仅指规模、速度和种类的特征，还意味着它超出以往常用的数据采集、组织、 管理和加工等软件的处理能力，要求新型集成技术从多元、复杂和巨量规模的数据集里洞察规律。
1.5.2 大数据的特征
现在，传感器，互联网，智能终端等每天都在产生海量数据。已经从TB、PB升到EB、ZB级别。
一是数据产生的速度快。有的 数据是爆发式产生的，有的数 据是累积产生的。二是数据处 理的速度快。
数据来自多种数据源 ，其数据各类与格式 不可能保持一致，各 种结构化，半结构化 和非结构化数据共存。
大数据蕴含着巨大的价值，但 因其数据量庞大，可能发挥价 值的仅是其中非常小的部分， 价值密度相对较低。
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。
1.5.3 大数据思维
大数据要分析的是全体数据，而不是抽样数据。
对于数据不再追求精确性，而是能够接受数据的混杂性。
1.5.4 大数据对社会的影响
大数据带来新的就业需求
大数据带来新的社会问题
如人们可以通过热力图了解一个区域的人流量及拥挤情况。再如，商家可以了解商务平台上行业宏观情况，并据此进行生产等。
大数据支持动态跟踪与全样本采集，为各种决策提供了第一手的材料，可以帮助管理者及时发现问题，进行干预。
如系统研发工程师， 应用开发工程师， 数据可视化工程师和 数据分析师等。高校 也开设相关专业。
信息泄露，数据安全，个人隐私甚至伦理道德等社会问题。
大数据为生活带来便利的同时也带来了安全隐患，各种信息泄露事件时有发生。请结合实例，探讨可能引发信息泄露的原因以及由此产生的危害。我们应该如何预防？
１、骚扰电话、垃圾短信会源源不断；２、有人冒充他人，报出你的个人信息，然后说最近经常发生诈骗案件；３、不法分子利用公民个人信息调查婚姻、滋扰民众；４、不法分子利用非法获取的信息实施电信诈骗、网络诈骗等新型的、非接触式犯罪；５、不法分子利用非法获取的信息、电话、信件敲诈勒索、恐吓威胁。6、恶意透支你的信用卡，造成个人信用下降。还会向你身边的亲朋好友们下手，进行各种诈骗。7、私人照片、视频，被他人恶意发布到网上，造成不良影响。8、你去哪里消费过、你的工作、你家人的信息等等完全透明
１、不要随意连接公共场合的WiFi，不要使用这样的无线网进行网购，最好能使用自己的手机网络。2、来路不明的软件不要随便下载。3、平时我们网购的东西，一定要将快递上的电话、姓名、地址等信息处理后再扔掉。4、除了快递单，日常还会有些票据单、账单等，最好都是先处理掉相关的个人信息再丢弃。5、平时，我们的手机会收到各种附带链接的短信，你千万不要点开，否则会导致手机中毒等。6、手机相册里最好不要保存身份证照片这种个人信息，且尽量不要把人脸识别和身份证照片传到网络中。7、设置高保密强度密码，不同网站最好设置不同的密码。网银、网购的支付密码最好定期更换。8、登录各大网站，尽量不要使用“记住密码”模式，上网后注意个人使用记录，下线先清理痕迹。9、手机、电脑等都需要安装安全软件，经常进行对木马程序的扫描，病毒的查杀。10、不随意打开陌生邮件，若是看到陌生人发来的邮件千万不能轻易打开，尤其是看到中奖信息的内容。
1. 学生学籍系统中存放着大量的学生数据，这些数据是否属于大数据？为什么？2. 在处理数据时，往往会选择“抽样数据”或“全样本数据”进行分析，请比较这两种分析方式的特点。
1、首先这属于数据，但并不是大数据。大数据一般的定义为：无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。那么学籍系统符合上面那些吗？明显不符合，首先这类信息是完全格式化的，一般的常规软件就可以进行处理的，更不要提什么更强的决策力和洞察力了，而且也不是多样化的信息而是程式化的信息，所以一般来说该系统中的数据不是大数据。但是学籍系统不是大数据，不代表学生系统不是大数据，所谓的学生系统不仅包含学籍信息，也包含其他信息，比如成绩信息，获奖信息，健康信息（可能包括但不限于）等等，这些都算上才能称的上是大数据。
2、首先，大数据要分析的是全体数据，而不是抽样数据。以往对于某项研究中的数据，限于技术等因素，人们无法进行全样本分析，往往会随机抽取部分样本进行研究，以此推论全体情况。抽样数据分析的方式效率较高，经常被人们采用，但这种方式取决于抽取样本的随机性，在某些情况下，不同的样本可能会得出截然不同的结论。在大数据时代，人们不仅可以获得研究所需的直接数据，而且还能对与之有关联的所有数据进行分析。分析数据已经不再依赖于采样，从而带来更全面的认识，也能更清楚地发现抽样数据无法揭示的详尽信息。