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课件网) 第4章 数据处理与应用 浙教版 信息技术（高中） 必修1 数据与计算 4.3 大数据典型应用 学习目标 1 2 3 大数据典型应用之智能交通 大数据典型应用之电子商务 出租车轨迹可视化分析 1 2 重点难点 大数据典型应用之智能交通、电子商务 出租车轨迹可视化分析 课堂导入 随着大数据在各行业的应用，数据成为核心资产，数据规模以及运用数据的能力成为各行业发展的推动力。目前，大数据广泛应用于金融、交通、环境、医疗、能源、农业等行业，极大地促进了各行业的发展。本节以智能交通和电子商务为例进行分析。 4.3.1 智能交通 网络购票，如火车票，飞机票等。打车软件等。 图4.3.2 智能交通架构图 问题与讨论： 智能交通为人们的出行提供了哪些便利？ 精准营销 供应链管理 智能网站 精准营销基于用户购买行为的大数据，使用推荐算法深度挖掘出用户的行为偏好，智能地向用户展示符合其兴趣偏好和购买意图的商品，实现个性化推荐，帮助用户快速地找到所需商品，提高网购效率。精准营销的主要方式是网站推荐、短信等。 在仓储管理中，根据商品的销售情况和市场预期数据，依靠预测模型，在库存量达到某一个阈值时自动生成订单发给供货商，实现了商品自动补货。在物流配送领域，供应链管理通过分析物流人员、仓库以及用户之间的地理关系数据，为物流人员提供最优配送路径，提高配送速度，提升用户体验。 基于大数据挖掘和分析，网站变得越来越智慧。例如，牙膏等商品具有被重复购买的特点，购买之后会在可预期的一段时间内用完。通过分析用户两次购买此类商品的平均时间，在下一次购买时间到来之前，推荐系统向用户推介相应的商品，提升用户的体验，提高商品的转化率。 4.3.2 电子商务 实践与体验： 图4.3.2 出租车轨迹数据示例 出租车轨迹可视化分析 采集本市出租车的运行数据，示例数据格式如下所示。 实践内容： 对采集到的出租车轨迹数据进行可视化分析。 实践步骤： 1.分析数据。 出租车轨迹数据采用TXT格式文件组织和存储，以UTF-8格式编码，内容包含“记录序号”“车辆ID”“记录时间”“轨迹经纬度WGS84”“轨迹经纬度02系”速度、方向、状态、事件、高度”。 本次数据分析的目的是对轨迹数据进行可视化，并进一步分析、挖掘可视化轨迹所体现的规律和特征。 2.编写程序。 本次分析采用Python编程完成，出租车轨迹数据的可视化程序如下： import matplotlib.pyplot as plt def plot_file (file) : ＃绘制每个文件的GPS坐标轨迹 1=0 Jd=[] ＃经度 wd= [] ＃纬度 for line in open (file) : i=i+1 ＃切分行数据 splitline=line.split (‘,’ ) ＃取轨迹坐标 x=float (splitline [4] ) y=float (splitline (5] ) jd.append (x) wd.append (y) plt.plot (jd,wd) ＃画点 filename='xyz.txt’ plot_file (filename) plt.show () 结果呈现： 1.运行上述Python程序，观察程序生成的出租车轨迹图，说说你的发现，并尝试分析其背后的原因。 2.进一步理解出租车轨迹数据，做一次你感兴趣的研究分析，如各时间段出租车的速度、载客与不载客时出租车的速度比较等。 3.截取该市地图并保存为图片，尝试将运行轨迹显示在该图片上。 思考： 列举3种以上智能交通中用于采集交通数据的设备，指出它们可以采集的数据。 1.下列大数据服务中，应用了交通大数据的是（ ） ①车载导航 ②公交车线路查询 ③个性化商品推荐 ④出行路线规划 ⑤基因测序 ⑥航班实时跟踪 A.①②③ B.④⑤⑥ C.①②④⑤ D.①②④⑥ D 练 习： 2.智能交通中，用于采集交通视频、车牌图片数据的设备是（ ） A.摄像机 B.地感线圈检测器 C.红外线检测器 D.雷达检测器 A 3. 下列大数据服务中，没有应用电商大数据的 ... ...
