第5单元 数据分析与人工智能 知识点 2021—2022学年教科版（2019）高中信息技术必修1

第5单元数据分析与人工智能 5.l走近数据分析 ●数据分析的方法 数据分析主要用于现状分析、原因分析和预测分析。进行数据分析时，首先要根据分析的目标提出假设，然后选择恰当的分析方法进行分析，验证假设是否正确，继而得出相应的结论。数据分析的方法有很多，如对比分析和平均分析。 ●对比分析. 对比分析是指将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物的发展变化情况和规律。对比有横向对比和纵向对比两种情况。横向对比是在类似的或同类的事物之间进行比较，而纵向对比是将相同事物的不同时期进行比较。例如，我们可以横向比较27路和49路公交线路的客流量，以分析哪一条线路更加繁忙;也可以纵向比较同一条公交线路一天内不同时段的客流量，分析高峰期出现的时间。 ●平均分析 平均分析是指运用计算平均值的方法反映总体在一定时间、地点条件下某一数量特征的一般水平。平均分析和对比分析常结合使用，例如比较不同线路的平均客流量。 ●数据可视化表达 以图形、图像和动画等方式更加直观生动地呈现数据及数据分析结果，揭示数据之间的关系、趋势和规律等的表达方式称为数据可视化表达。数据可视化的应用范围广泛，如图5.1.1所示的第五届世界互联网大会关键词云和图5.1.2所示的手机记录的健身数据。 图表是最常用的数据可视化表达方式之一。基本图表类型，如柱状图、饼图和折线图等，利用一般的表格加工软件即可绘制。如需创建表现形式更为丰富或者具有互动功能的图表，则必须借助专业性工具。 ●数据分析报告 数据分析报告是项目研究结果的展示，也是数据分析结论的有效承载形式。通过报告不仅把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地展现出来，还可以为决策者提供科学、严谨的决策依据。例如，中国互联网络信息中心每半年发布一次的《中国互联网络发展状况统计报告》即是一份典型的反映我国互联网发展的数据分析报告。 在数据分析报告中，首先要明确数据分析的目的和背景，阐述目前存在的问题及通过分析希望解决的问题；其次需要描述数据来源和 数据分析的思路、方法和模型；最后要重点呈现数据分析的过程、结论和建议。 ●大数据 大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，它正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。 大数据的“大”是一个相对概念，没有具体标准，如果一定要定一个标准， 那么10TB~ 100TB通常称为大数据的门槛。实际应用中，很多企业级用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量。而且随着数据来源的多样化，数据的类型也更加复杂，如网络日志、音频、视频、图片和地理位置信息等。大数据的意义在于，我们有可能从如此庞杂的数据中挖掘出有价值的数据，并运用于管理、农业、金融、医疗和教育等各个社会领域，为社会发展服务。 ●大数据分析的应用 面对海量的数据，为了搜索、处理、分析、归纳和总结其深层次的规律，大数据分析应运而生。大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。它的应用日益丰富，例如实时公交系统根据用户当前位置，迅速定位最近的公交站点，查找系统中公交车辆的位置数据，选出经 过该站点所有线路车辆的即将到站信息，使用户可以直观地在手机上查看车辆实时位置。用户和车辆的位置信息通常通过卫星定位系统、Wi-Fi热点和基站的位置确定。 大数据分析带来价值的同时，也在隐私保护、安全问题等方面带来危机。因此，合理、健康地使用大数据，遵循“数据道德”是我们的必备品质。 5.2 探秘人工智能 ●启发式搜索 根据问题的实际，不断寻找可利用的知识，构造一条推理路线解决问题，这个过程 ... ...