《数据采集与预处理》教学教案—02认识数据预处理技术

数据采集与预处理教案

干信息。

二.任务实施

1．Pig系统环境的搭建

（1）下载Pig 官方网站下载pig-0.17.0-src.tar.gz，并解压到/usr/local 目录，解压操作如图1-16所示。

图1-16 解压Pig文件到相应目录

解压完成后进入/usr/local，将文件“pig-0.17.0-src”重命名为“pig”，以方便后续使用，如图1-17所示。

（2）配置环境变量

环境变量配置完成并保存后，执行“source ～/.bashrc”命令，使配置的环境变量生效。

（3）验证Pig是否安装成功

2．Kettle系统环境的搭建

（1）下载Kettle 在官方网站下载pdi-ce-7.0.0.0-25.zip，并解压到/usr/local目录

解压完成后进入/usr/local，将文件“data-integration”重命名为“kettle”，以方便后续使用

（2）配置环境变量

打开命令行窗口，输入“sudo vim ～/.bashrc”，配置环境变量环境变量配置完成并保存后，执行“Source ～/.bashrc”命令，使配置的环境变量生效。

（3）验证Kettle是否安装成功

打开命令行窗口，切换到/usr/local/kettle路径，执行“./spoon.sh”命令

大数据处理常用技术简介

大数据处理常用技术简介 storm,Hbase,hive,sqoop, spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。

大数据处理技术研究

郑州轻工业学院课程设计说明书题目：大数据处理技术研究姓名：王超田启森院（系）：计算机与通信工程专业班级：计算机科学与技术学号：541007010138 541007010137 指导教师：钱慎一成绩：时间：2013年6月26日至2013 年 6 月27日

目录 1. 摘要： (4) 2. 大数据概况; (4) 3. 大数据定义： (5) 4. 大数据技术的发展： (5) 5. 大数据技术组成： (8) 5.1 分析技术 (8) 5.1.1 可视化分析 (9) 5.1.2 数据挖掘算法 (9) 5.1.3 预测分析能力 (9) 5.1.4 语义引擎 (9) 5.1.5 数据质量和数据管理 (9) 5.2 存储数据库 (10) 5.3 分布式计算技术 (11) 6. Hadoop--大数据处理的核心技术 (13) 6.1 Hadoop的组成 (13) 6.2 Hadoop的优点： (16) 6.2.1 高可靠性。 (16) 6.2.2 高扩展性。 (17) 6.2.3 高效性。 (17)

6.2.4 高容错性。 (17) 6.3 Hadoop的不足 (17) 6.4 主要商业性“大数据”处理方案 (18) 6.4.1 IBM InfoSphere大数据分析平台 (18) 6.4.2 Or a c l e Bi g Da t aApplianc (19) 6.4.3 Mi c r o s o f t S QLServer (19) 6.4.4 Sybase IQ (19) 6.5 其他“大数据”解决方案 (20) 6.5.1 EMC (20) 6.5.2 BigQuery (20) 6.6 “大数据”与科技文献信息处理 (21) 7. 大数据处理技术发展前景： (21) 7.1 大数据复杂度降低 (21) 7.2 大数据细分市场 (22) 7.3 大数据开源 (22) 7.4 Hadoop将加速发展 (22) 7.5 打包的大数据行业分析应用 (22) 7.6 大数据分析的革命性方法出现 (23) 7.7 大数据与云计算:深度融合 (23) 7.8 大数据一体机陆续发布 (23) 8 结语; (23) 9 参考文献： (23)

EXcel输入数据教学设计

2014年创新杯大赛 Excel的数据输入教学设计教材：《计算机应用基础综合实训（Windowsxp +Office2007）》高等教育出版社章节：第六章处理数据教师：工作单位：永年县职教中心 2014年4月

《Ｅxcel 的数据输入》教学设计方案【授课班级】中等职业教育一年级计算机专业【学生人数】30人【教材】《计算机应用基础综合实训（Windowsxp +Office2007）》【授课形式】讲授、演示、实训【授课时间】1个课时【教学内容】《第六章电子表格处理软件应用》中的任务“处理数据” 【教材分析】本课选自高等教育出版社出版的《计算机应用基础综合实训（Windowsxp +Office2007）》第六章中的任务“处理数据”。对于计算机专业的学生来说，不仅要掌握理论知识，更重要的是要具有熟练的动手操作能力。因此，本节课通过完成“基本任务”和“拓展任务”，使学生们在做中学，动手动脑齐发展。【学情分析】本课是针对中职学校计算机专业一年级学生来设计的。针对专业特点以及当前的就业形式，我认为Excel主要功能就是用来计算报表，本节课是Excel当中最基础也是最重要的一节课之一，学生能否正确、熟练地掌握Excel的计算操作，与本节课的学习情况有密切的联系。【教学目标】学生能够正确快速的输入数据，并且重点培养学生解决实际问题的能力。（一）知识目标 1．使学生了解excel中常用的数据类型。? 2．使学生掌握输入数据的两种方法。? 3．使学生掌握文本、日期和时间、数值的输入方法。（二）能力目标 1．使学生学会处理数据的基本方法。? 2．培养学生解决实际问题的能力。（三）情感目标培养学生使用计算机进行数据处理的意识；培养学生耐心、细致的工作态度培养学生把所学方法应用到实际生活中的意识。【教学重难点及关键点】重点难点：文本、日期、时间和数值的输入方法?; 利用自动填充输入数据。【教学方法】小组合作探究学习法：将30人分为六个小组，以小组为单位共同学习，通过提出问题、寻找答案、讨论研究等探究性的活动，获得知识、锻炼

(完整版)五年级下册信息技术教案(全)

五年级下册信息技术教案一、学生情况分析本年级共有学生13人，通过上学期的学习，学生们已经掌握了有关信息和信息技术的基本知识和多种基本软件的使用，对媒体作品有一定认识和创作能力。二、教材分析教材以浅显易学的实例带动基本知识的学习和应用软件的操作。各课大都从完成某一任务着手，提出问题或目标，通过示范操作或阅读课本完成任务，从而激发学生的学习兴趣，培养学生发现问题和解决问题的能力。三、教学目标培养学生对信息技术的兴趣和意识,让学生了解和掌握信息技术基本知识和技能,了解信息技术的发展及期应用对人类日常生活和科学技术的深刻影响。通过信息技术课程使学生具有获取信息、传输信息、处理信息和应用信息的能力,教育学生正确认识和理解与信息技术相关的文化、伦理和社会等问题,负责任地使用信息技术。五、教学的措施 1、以课改理念设计、教学,积极发挥学生的主体参与作用。 2、发挥信息技术的工具职能,整合学科教学。 3、组织学生合作学习,培养团队精神,增强合作意识。 4、加强学法指导,积极创造自主学习的机会。第一单元迟到的小熊——计算机画图第一课选择标志并分解图形一、教学目的： 1．使学生了解系统自带的画图工具； 2．使学生学会用系统自带的画图工具画图。二、教学内容： 1．初步了解画图工具软件的功能；

2．通过与其他展示方式比较，了解系统自带的画图工具的优势和特点； 3．学会与同学一起规划图片的内容与任务分配。三、教学重点难点：选择标志并分解图形四、教具： 1．一套多媒体计算机演示设备； 2．一套多媒体教学环境。五、教学过程（在演示时，每操作一步，都说出声来）： 1．3-4人一组，观察场景漫画，开展讨论； 2．小组交流，确定你们想用计算机画的交通标志； 3．尝试使用画图软件，了解工具箱中的工具能绘制的基本图形；步骤一：播放演示文稿步骤二：交流演示文稿展示故事的特点 4．将标志分解成几个基本图形。第二课画标志一、教学目标： 1.掌握画图工具的基本属性及软件界面。 2.学会制作简单的交通标志。二、教学内容 1.新建图片文件。 2.学习画图工具的界面。 3.在画图工具中画出简单的标志。 4.保存图片。三、教学重点难点：学习用画图工具画出简单的标志四、教具： 1．一套多媒体计算机演示设备； 2．一套多媒体教学环境。

大数据处理技术的特点

1)Volume(大体量):即可从数百TB到数十数百PB、甚至EB的规模。 2)Variety(多样性):即大数据包括各种格式和形态的数据。 3)Velocity(时效性):即很多大数据需要在一定的时间限度下得到及时处理。 4)Veracity(准确性):即处理的结果要保证一定的准确性。 5)Value(大价值):即大数据包含很多深度的价值,大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值。传统的数据库系统主要面向结构化数据的存储和处理,但现实世界中的大数据具有各种不同的格式和形态,据统计现实世界中80%以上的数据都是文本和媒体等非结构化数据;同时,大数据还具有很多不同的计算特征。我们可以从多个角度分类大数据的类型和计算特征。 1)从数据结构特征角度看,大数据可分为结构化与非结构化/半结构化数据。 2)从数据获取处理方式看,大数据可分为批处理与流式计算方式。 3)从数据处理类型看,大数据处理可分为传统的查询分析计算和复杂数据挖掘计算。 4)从大数据处理响应性能看,大数据处理可分为实时/准实时与非实时计算,或者是联机计算与线下计算。前述的流式计算通常属于实时计算,此外查询分析类计算通常也要求具有高响应性能,因而也可以归为实时或准实时计算。而批处理计算和复杂数据挖掘计算通常属于非实时或线下计算。 5)从数据关系角度看,大数据可分为简单关系数据(如Web日志)和复杂关系数据(如社会网络等具有复杂数据关系的图计算)。

6)从迭代计算角度看,现实世界的数据处理中有很多计算问题需要大量的迭代计算,诸如一些机器学习等复杂的计算任务会需要大量的迭代计算,为此需要提供具有高效的迭代计算能力的大数据处理和计算方法。 7)从并行计算体系结构特征角度看,由于需要支持大规模数据的存储和计算,因此目前绝大多数禧金信息大数据处理都使用基于集群的分布式存储与并行计算体系结构和硬件平台。

三维点云数据处理的技术研究

三维点云数据处理的技术研究中国供求网【摘要】本文分析了大数据领域的现状、数据点云处理技术的方法，希望能够对数据的技术应用提供一些参考。【关键词】大数据;云数据处理;应用一、前言随着计算机技术的发展，三维点云数据技术得到广泛的应用。但是，受到设备的影响，数据获得存在一些问题。二、大数据领域现状数据就像货币、黄金以及矿藏一样，已经成为一种新的资产类别，大数据战略也已上升为一种国家意志，大数据的运用与服务能力已成为国家综合国力的重要组成部分。当大数据纳入到很多国家的战略层面时，其对于业界发展的影响那是不言而喻的。国家层面上，发达国家已经启动了大数据布局。2012年3月，美国政府发布《大数据研究和发展倡议》，把应对大数据技术革命带来的机遇和挑战提高到国家战略层面，投资2亿美元发展大数据，用以强化国土安全、转变教育学习模式、加速科学和工程领域的创新速度和水平;2012年7月，日本提出以电子政府、电子医疗、防灾等为中心制定新ICT(信息通讯技术)战略，发布“新ICT计划”，重点关注大数据研究和应用;2013年1月，英国政府宣布将在对地观测、医疗卫生等大数据和节能计算技术方面投资1(89亿英镑。同时，欧盟也启动“未来投资计划”，总投资3500亿欧元推动大数据等尖端技术领域创新。市场层面上，美通社发布的《大数据市场:2012至2018年全球形势、发展趋势、产业

分析、规模、份额和预测》报告指出，2012年全球大数据市场产值为63亿美元，预计2018年该产值将达483亿。国际企业巨头们纷纷嗅到了“大数据时代”的商机，传统数据分析企业天睿公司(Teradata)、赛仕软件(SAS)、海波龙(Hy-perion)、思爱普(SAP)等在大数据技术或市场方面都占有一席之地;谷歌(Google)、脸谱(Facebook)、亚马逊(Amazon)等大数据资源企业优势显现;IBM、甲骨文(Oracle)、微软(Microsoft)、英特尔(Intel)、EMC、SYBASE等企业陆续推出大数据产品和方案抢占市场，比如IBM公司就先后收购了SPSS、发布了IBMCognosExpress和InfoSphereBigInsights 数据分析平台，甲骨文公司的OracleNoSQL数据库，微软公司WindowsAzure 上的HDInsight大数据解决方案，EMC公司的 GreenplumUAP(UnifiedAnalyticsPlat-form)大数据引擎等等。在中国，政府和科研机构均开始高度关注大数据。工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一提出，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分，而另外三项:信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与大数据密切相关;2012年12月，国家发改委把数据分析软件开发和服务列入专项指南;2013年科技部将大数据列入973基础研究计划;2013年度国家自然基金指南中，管理学部、信息学部和数理学部都将大数据列入其中。2012年12月，广东省启了《广东省实施大数据战略工作方案》;北京成立“中关村大数据产业联盟”;此外，中国科学院、清华大学、复旦大学、北京航空航天大学、华东师范大学等相继成立了近十个从事数据科学研究的专门机构。中国互联网数据中心(IDC)对中国大数据技术和服务市场2012,2016年的预测与分析指出:该市场规模将会从2011年的7760万美元增长到2016年的6。17亿美元，未来5年的复合增长率达51(4%，市场规模增长近7倍。数据价值链和产业链初显端倪，阿里巴巴、百度、腾

数据的分析与处理教学设计

数据的分析与处理教学设计一、教学内容分析《数据处理与统计》的内容，主要包括运用公式和函数进行数据统计与分析运算。本节内容主要完成《纲要》中“信息的加工与表达”任务，是本单元的核心内容，也是本单元的重点和难点。电子表格软件的作用主要体现在数据的处理与统计功能，而不是形式上的表格。数据的处理与统计包含很多方面。除此之外，需要对收集的数据进行必要的运算和进一步加工，这时就需要介绍公式和函数，这是WPS表格软件的有效工具，也是数据加工的重点。公式的含义、组成、编辑、复制、删除，以及函数的含义、引用形式、格式、使用方法等都是学生需要熟练掌握得内容。其中有关单元格地址（相对地址和绝对地址）、数据引用（相对引用和绝对引用）的概念更是至关重要，也是学习的难点。二、学生分析教学对象是初一年级的学生，此年级段的学生已有一定的信息素养，掌握了计算机的一些操作技能，WPS表格软件是信息技术教学的一大难点，与其他教学内容的难点有一点悬殊，学生相对掌握起来有一点吃力。本节主要通过在学习内容的探究和相似问题的比较上，提出了很多有趣的问题，学生通过自己的动手操作和观察交流上，更加深刻地掌握知识，培养学生自我解决问题、自我发展、合作学习的意识。三、教学目标（一）知识与技能 1.理解公式、函数、地址引用的含义； 2.熟练掌握公式和函数的应用； 3.掌握使用填充手柄的方法。（二）过程与方法 1.培养学生动手操作和观察交流的能力； 2.培养自我解决问题、自我发展、合作学习的能力。（三）情感态度价值观 1.联系生活实际，培养学生在研究中学习、在学习中探索的意识。

（四）行为与创新 1.帮助学生在任务中自主提炼有效结论，扩展了知识的使用面。四、教学重点、难点（一）教学重点 1.掌握公式和函数的应用； 2.掌握使用填充手柄的方法。（二）教学难点 1. 绝对地址和相对地址的引用。五、教学方法情境导入法、任务驱动法、比较发现法等教学方法六、教学过程（一）创设情境、导入新课 1. 教师活动：同学们，为培养学生的兴趣，拓展学生的眼界，锻炼学生的体魄，学校开展了雏鹰少年宫兴趣小组活动，同学们都报名了吗？ 2.学生活动：学生回答。 3.教师活动：老师这里有1份学校兴趣小组报名的统计表（老师打开统计表，如下图），你能用10 秒钟的时间计算出各个兴趣小组的总人数吗? 4.学生活动：学生回答基本上不可能。 5.教师活动：学完今天的内容，你就能很轻松的完成这个任务了！设计意图：结合少年宫兴趣小组活动，迅速进入主题，激发学生的学习欲望。（二）任务驱动、自主学习 1. 教师活动：如何在电子表格中实现数据的运算，我们先做一个小尝试。新建一个电子表格文件，在A1单元格中输入10*2+3，在B1 单元格中输入=10*2+3，观察结果有何不同？请同学们注意，这里的A1单元格指的是第A列第1 行的单元格，A1是单元格地址，B1单元格指的是第B列第1 行的单元格，B1是单元格地址。 2.学生活动：学生尝试操作，观察结果，得出结论。

第一章信息技术基础知识----教案

第一章信息技术基础知识一、教学目标: 具体要求: 1.知识方面:理解信息的含义及特征;理解信息技术及计算机与信息技术的关系;了解当今信息技术发展的情况。 2.能力方面:通过本课的教学,培养学生进行辩证逻辑思维能力、提高学生理论联系实际的分析和解决问题的能力。二、教学重点:信息及信息技术的理论和实际。三、教学难点:信息技术的发展中涉及到的有关概念及其具体的应用。四、教学准备:该课在多媒体教室上. 五、教学方法:阅读法讲授法提问法讨论法比喻法六、教学安排:一课时七、教学过程: 第一节、信息与信息技术在初中我们学了有关信息技术的知识从现在起我们要继续学习<信息技术>这门课请看(蓝底白字投影)

(教师)从这我们可以看出信息技术教育是多么的重要。世纪之交,千年更迭,人类进入了以知识经济和信息技术为主要特征的新的时代,所以我们一定要学好《信息技术》这门课。哪我们看一下今天所要讲的内容: 一、什么是信息? (点击主链接图中的相应超链接,则此片蓝底从上到下打开) 1、什么是信息? A、共享信息的人越多,信息的价值就越大比如我有一个科技成果,它是以文字或语言的方式表示的,是一条信息,知道的人越多它的价值就越大。它能够产生巨大的社会或经济效益。信息是一种资源。物质、能量和信息是共同构成世界的三大要素。但信息与物质和能源不同的是物质和能源使用后减少,信息使用以后却不会减少,共享信息的人越多,信息的价值就越大,这就是信息的共享性。 B、信息无处不在无时不有大家谁能举出一个信息不存在的例子(设问)。不论你说不说话,睡不睡觉,你都给别人一个信息。由于宇宙中没有绝对静止的事物,任何事物都在不断地发展变化中。信息是事物运的状态和方式,因此,信息是普遍存在的,也是不断发展变化的。

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。

小学信息技术五年级全册教案知识讲解

第1课信息和信息处理工具教学目的和要求 1、了解什么是信息； 2、了解如何描述信息以及对信息进行获取、传递、处理的各种技术； 3、知道计算机技术和通信技术是两种重要的信息技术； 4、了解信息高速公路；教学重点与难点：信息的各种心态及其本质含义。教学方法：1、从感性认识到理性认识，启发学生对问题深入思考。 2、电脑动画课件教学。教学准备：1、电教室内利用电脑播放自制的教学课件。 2、课前打开电脑。教学过程一、新课引入 1、什么是信息？你知道吗？（学生回答）简单地说，信息就是指对人么有用的数据、消息。（有用，即有价值。信息具有价值） 2、信息无处不在，无时不有。（举例启发后，请学生自己举例）只要我们留意一下周围世界，就会发现信息无处不在，无时不有。十字路口的信号灯……教室里的板书，挂图……图书馆里的书报……春节联欢晚会的现场直播……大自然也无时无刻不在向我们传发出各种各样的信息…… [可用幻灯片展示以上图片] 二、新课教学解释： “一、信息通常是指数据、消息中所含的意义。” 科学角度研究的信息主要指：一是经过计算机技术处理的资料和数据，如文字、图形、影像、声音等；二是经过科学采集、存储、复制、分类、检测、查找等处理后的信息产品的集合。信息是事物运动的状态和存在方式而不是事物本身。它必须借助某种符号才能表现出来，而这些符号通常人们用数据来记录它。 “二、信息技术主要是指人们获取、存储、传递、处理信息的各种技术，计算机技术和通讯技术是两种重要的信息技术。” [利用电脑动态展示以下三种重要的信息技术] “1、信息的获取” 人脑的大部分信息是通过视觉和感觉器观获得的；电脑中的信息主要是通过诸如键盘、鼠标、语音识别等电脑输入设备，

表格数据的处理教学设计.doc

表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。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(summber1:summber2)、平均数公式(average(summber1:summber2)、最大值max(summber1:summber2)、最小值min(summber1:summber2)、及格率countif(summber1: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

《信息技术基础》知识点汇总讲课教案

《信息技术基础》知识点汇总

第一章信息与信息技术知识点【知识梳理】二、信息的基本特征 1．传递性；2．共享性；3．依附性和可处理性；4．价值相对性；5．时效性；6．真伪性。 [自学探究] 1．什么是信息技术 ●信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存储、处理、检索、检测、分析和利用等的技术。 ●信息技术是指利用电子计算机和现代通讯手段获取、传递、存储、处理、显示信息和分配信息的技术。 ●我国有些专家学者认为，信息技术是指研究信息如何产生、获取、传输、变换、识别和应用的科学技术。 2．信息技术的组成：信息技术主要包括计算机技术、通信技术、微电子技术和传感技术 3 4 1．多元化；2．网络化；3．多媒体化；4．智能化；5．虚拟化 5．信息技术的影响 (1)信息技术产生的积极影响。

①对社会发展的影响；②对科技进步的影响；③对人们生活与学习的影响。 (2)信息技术可能带来的一些消极影响。 ①信息泛滥；②信息污染；③信息犯罪；④对身心健康带来的不良影响 6．迎接信息社会的挑战 (1)培养良好的信息意识；(2)积极主动地学习和使用现代信息技术，提高信息处理能力；(3)养成健康使用信息技术的习惯；(4)遵守信息法规。知识补充：计算机系统的组成：（由硬件和软件组成）硬件组成：运算器控制器存储器ROM、RAM、软盘、硬盘、光盘输入设备键盘、鼠标、扫描仪、手写笔、触摸屏输出设备显示器、打印机、绘图仪、音箱软件系统：第二章信息获取知识点【知识梳理】 1.获取信息的基本过程（P18） 2.信息来源示例（P20）：亲自探究事物本身、与他人交流、检索媒体 3.采集信息的方法（P20）：亲自探究事物本身、与他人交流、检索媒体 CPU (中央处理器) 确定信息需求确定信息来源采集信息保存信息

大数据采集技术和预处理技术

现如今，很多人都听说过大数据，这是一个新兴的技术，渐渐地改变了我们的生活，正是由于这个原因，越来越多的人都开始关注大数据。在这篇文章中我们将会为大家介绍两种大数据技术，分别是大数据采集技术和大数据预处理技术，有兴趣的小伙伴快快学起来吧。首先我们给大家介绍一下大数据的采集技术，一般来说，数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术设计质量评估模型，开发数据质量技术。当然，还需要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术。这就是大数据采集的来源。通常来说，大数据的采集一般分为两种，第一就是大数据智能感知层，在这一层中，主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。第二就是基础支撑层。在这一层中提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。下面我们给大家介绍一下大数据预处理技术。大数据预处理技术就是完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。其中抽取就是因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。而清洗则是由于对于大数并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤去除噪声从而提取出有效数据。在这篇文章中我们给大家介绍了关于大数据的采集技术和预处理技术，相信大家看了这篇文章以后已经知道了大数据的相关知识，希望这篇文章能够更好地帮助大家。

大数据处理技术研究(DOC 24页)

图一 3. 大数据定义： “大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。IBM将“大数据”理念定义为4个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及由此产生的价值(Value)。如图二; 图二 4. 大数据技术的发展：大数据技术描述了一种新一代技术和构架，用于以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值，而且未来急剧增长的数据迫切需要寻求新的处理技术手段。如图三所示：

图三在“大数据”(Big data)时代，通过互联网、社交网络、物联网，人们能够及时全面地获得大信息。同时，信息自身存在形式的变化与演进，也使得作为信息载体的数据以远超人们想象的速度迅速膨胀。云时代的到来使得数据创造的主体由企业逐渐转向个体，而个体所产生的绝大部分数据为图片、文档、视频等非结构化数据。信息化技术的普及使得企业更多的办公流程通过网络得以实现，由此产生的数据也以非结构化数据为主。预计到2012年，非结构化数据将达到互联网整个数据量的75%以上。用于提取智慧的“大数据”，往往是这些非结构化数据。传统的数据仓库系统、BI、链路挖掘等应用对数据处理的时间要求往往以小时或天为单位。但“大数据”应用突出强调数据处理的实时性。在线个性化推荐、股票交易处理、实时路况信息等数据处理时间要求在分钟甚至秒级。全球技术研究和咨询公司Gartner将“大数据”技术列入2012年对众多公司和组织机构具有战略意义的十大技术与趋势之一，而其他领域的研究，如云计算、下一代分析、内存计算等也都与“大数据”的研究相辅相成。Gartner在其新兴技术成熟度曲线中将“大数据”技术视为转型技术，这意味着“大数据”技术将在未来3—5年内进入主流。而“大数据”的多样性决定了数据采集来源的复杂性，从智能传感器到社交网络数据，从声音图片到在线交易数据，可能性是无穷无尽的。选择正确的

高中信息技术基础教案全集

教科版高中信息技术基础教案全集(必修) 1.1信息及其特征一、教学内容分析和设计： “信息及其特征”是教育科学出版社的高一《信息技术基础》第一章第一节的内容。由于这个内容理论性较强，如果只是由教师来讲，学生可能会觉得枯燥，所以我准备在教师的引导下，举出现象，让学生进行探讨，然后归纳获得知识。有不足之处由教师或学生来补充。这样能让学生积极参与，活跃课堂气氛，既让学生学到知识，又培养了学生将学习与生活联系的习惯和自主学习的习惯。二、教学对象分析：知识的获取者是刚刚升入高中的学生，按照人的成长认知规律，学生对知识的获取开始由感性认识提升到理性认识。对于“信息”这一事物的认识，可以让他们从大量存在的现象中，发现并归纳出他们应该获得的知识。老师在此过程中起着引导的作用。三、教学目标： 1、知识、技能目标：学生能够列举学习与生活中的各种信息，感受信息的丰富多彩性；举例说明信息的一般特征；培养学生分析问题、解决问题的能力。 2、过程、方法目标：培养学生从日常生活、学习中发现或归纳出新知识的能力。 3、情感态度与价值观目标：让学生理解信息技术对日常生活和学习的重要作用，激发对信息技术强烈的求知欲，养成积极主动地学习和使用信息技术、参与信息活动的态度。四、教学重点： 1、信息特征的认识。五、教学难点：信息的含义。六、教学方法本节概念性强，实践性弱。采用讲授法，讨论法。教学过程谈话引入：同学们，信息技术这门课程，我们在初中阶段就已经学习。那么下面请同学们说一说，什么是信息？在我们日常生活中，你认为哪些属于信息？（举例）生1：校园里铃声响，可以告诉我们信息：上课或下课。生2：观看校运会，可以获得很多运动会赛场上的信息。生3：从网上可以获得很多信息，如：学习资料、娱乐、新闻报导等。

大数据处理常用技术有哪些

大数据处理常用技术有哪些? storm,hbase,hive,sqoop.spark,flume,zookeeper如下 ?Apache Hadoop:是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。 ?Apache Hive:是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce 统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 ?Apache Pig:是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。 ?Apache HBase:是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 ?Apache Sqoop:是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 ?Apache Zookeeper:是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务?Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。 ?Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身 ?Apache Avro:是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ?Apache Ambari:是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。 ?Apache Chukwa:是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合Hadoop 处理的文件保存在HDFS 中供Hadoop 进行各种MapReduce 操作。 ?Apache Hama:是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。

Excel电子表格中的数据处理(教案)

电子表格中的数据处理（教案）教学科目:计算机应用基础授课人:何庆宇教学地点:4号机房（四楼）教学对象:机电1201班教学课题:电子表格中的数据处理教学时数: 2课时（两节连上）教学目标一、知识目标 1、掌握并熟练的运用一般的函数公式； 2、掌握基本的数据排序功能，了解复杂的排序操作； 3、掌握数据的自动筛选，能对数据进行简单的筛选； 4、掌握数据的高级筛选。二、能力目标 1、培养学生自主学习、协作学习的能力； 2、培养学生的动手操作、综合实践的能力； 3、培养学生的信息处理能力。三、德育目标培养学生尊重科学、应用科学的意识。教学重点: 1、数据处理中的公式应用 2、基本的数据排序 3、数据的自动筛选和高级筛选教学难点: 1、数据的复杂排序 2、数据的多条件自动筛选 3、数据的高级筛选教学方法：演示教学法、实践教学法、任务驱动法教学过程： [复习引入]

前面我们已经学习了对电子表格的行列、单元格格式、表格边框线、批注、打印标题等的设置，这些都是针对工作簿的基本操作，而接下来我们要学习的是如何对电子表格中的数据进行处理。今天我们先来学习掌握公式应用、数据排序、数据的自动筛选和高级筛选这四个基本操作。 [讲授新课] （一）应用公式 1．常用函数公式 ①求和 ②平均值 ③计数 ④最大值 ⑤最小值 2．公式的创建老师：结合教材中的例子7.1，通过教学平台中的广播软件向学生演示在电子表格教学课件7-1的sheet1中创建公式的过程，边讲边操作。求和公式——演示步骤：（1）单击需要填充内容的单元格；（2）单击编辑栏中的倒三角按钮，选择“求和”后，选取所要求和的数据区域，按下enter键。注意：当我们选取单元格区域C2:G3（如图：）时，Excel会默认所选取行区域的最后一个空白单元格作为放置接下来操作所得数据的位置，单击快捷编辑栏中的倒三角按钮，在下拉菜单中选取“求和”，此时出现的效果和上述是一样。求平均值——演示步骤：（1）单击需要填充内容的单元格，如右图所示（2）单击编辑栏中的倒三角按钮，选择“平均值”后，选取所要求平均值的数据区域，按下enter键。老师：请学生在电子表格7-1的sheet1中演示求和与求平均值的步

必修信息技术基础知识点汇总电子教案

必修信息技术基础知识点汇总

必修信息技术基础知识点汇总主题1 信息的获取一、信息及其特征 1、信息的基本概念 “信息”一词通常是指数据、消息所包含的内容和意义。信息的表现形式有多种，如：图片、声音、动作、表情、文字。信息、物质、能量人类生存三大资源，信息≠物质（例：书不是信息） 2、信息的基本特征载体依附性：信息不能独立存在，必须依附于一定的载体价值性：信息是有价值的，而且可以增值时效性：信息反映事物某一特定时刻的状态传递性：信息可打破时空限制共享性：信息可被多个信息接受者接收且多次使用真伪性：信息有真有假可处理性：看上去没用的信息处理后变得有用二、信息技术及其发展简史 1、信息技术:简称IT 一切与信息的获取、加工、表达、交流、管理和评价等有关的技术都称之为信息技术。信息技术主要包括微电子技术、计算机技术、通信技术、传感技术，其中现代计算机技术（核心）和通信技术是信息技术的两大支柱 2、信息技术的发展历程收集于网络，如有侵权请联系管理员删除

第一次、语言的使用第二次、文字的创造第三次、印刷术的发明第四次、电报、电话、广播、电视的发明普及第五次、计算机技术与现代通信技术的普及应用 3、信息技术的发展趋势：多元化、网络化、智能化、多媒体化、虚似化（1）越来越友好的人机界面 ?虚拟现实技术 ?语音技术 ?关键技术有自动语音识别技术（ASR）和语音合成技术（TTS） ?语音识别技术（Automatic Speech Recognition）是指将人说话的语音信号转换为可被计算机识别的文字信息,从而识别说话人的语音指令以及文字内容的技术。 ?语音合成技术（Text to Speech）是指将文字信息转变为语音数据，以语音的方式播放出来的技术。 ?智能代理技术（2）越来越个性化的功能设计（3）越来越高的性能价格比三、信息的获取过程 1、信息来源的主要途径（1）直接获取信息：通过事物本身。（2）间接获取信息：借助他人与媒体。 2、信息获取的一般过程收集于网络，如有侵权请联系管理员删除

表格数据的处理教学设计

表格数据的处理教学设计 The document was prepared on January 2, 2021

《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。