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连续数据整理适用于什么数据

发布时间:2023-06-02 00:29:29

Ⅰ 数据分析常被应用于哪些领域有什么作用

【导读】众所周知大数据已经渗透到了我们日常生活中,各行各业都有它的身影,除了在工业和生活中有多应用,在我们的医疗行业也是不可或缺的存在,那么你知道数据分析常被应用于哪些领域?有什么作用?在此引用马云说的一段话“数字化以前只是让一些企业获得更好,而今天是企业活下去的关键。随着数字化的加速推进,未来一二十年,中国有望实现数字化。并且,在未来,大到企业、小到个人,都将从数据分析中获益。”由此观之,未来十年中,数据分析将成为指导企业科学决策运营的关键指标,数字化也将成为企业获益的关键因素。那么,数据分析常被应用于哪些领域?有什么作用?下面,我们就来一起了解下。

1、医疗行业

依托于大量临床数据的收集、实验和分析,在医疗保健方面,我们取得了实质性的进步,这使得普通人的寿命得以延长。

目前,我们已经能通过收集各个患者的数据,包括:姓名、性别、年龄、体重、病史,以及生活方式、习惯、喜好等等,加以分析,来为他们提供对患者最有益,最适合病人本身的个性化服务。

另外,现如今,大多数人都希望通过佩戴健身追踪器,如智能手环等,来帮助自己了解自己的饮食是否健康,体重是否需要加以控制,从而保证身体健康等。除此之外,这些设备所检测到的数据,还可以被用于其他医疗保健、公共卫生状况预测等。

2、物流领域

得益于各国数据系统的逐渐完备,当下,我们的物流行业得以蓬勃发展。通过对数据的深入分析,物流行业在各个方面都得到明显的改进。

比如,通过天气数据的预测分析,航班公司可以合理安排航班的起飞时间、延误时间等,并能根据季节性变化、最新社会趋势或事件的发生(例如:冬奥会),合理的预估航班座位需求数量、飞机数量,以及对应淡旺季的机票价格等。

又或者,像DHL、FedEx、顺丰等大型快递公司,他们可以通过数据库分析,来合理规划运行路线,合理缩短快递的交付时间,从而提高运营效率。

即使您是从另一个国家订购的商品,也可以通过数据库的数据信息,预估商品在运输途中所需要耗费的时间。如果没有数据库和数据分析,显然这是办不到的。

3、人脸识别领域

说到人脸识别技术,想必大家并不陌生。面部识别算法就是基于人脸数据而产生的。早在10年前,面部识别算法就产生了,但由于算法不够精确,经常出现把动物、照片等,误认为是人脸的问题。

如今,随着越来越多的人脸数据为之助力,人脸识别技术得以进一步完善。例如,现在的智能手机几乎都提供人脸解锁功能,甚至可以识别双胞胎。

更值得一提的是,随着人脸识别技术的进一步精确,未来,人脸识别技术将对执法提供强有力的支持和保障。

4、无人驾驶领域

基于我们对社会各行各业数据的收集和处理分析,曾经被我们视作”空想“的无人驾驶汽车,最终成功被我们的科学家变成了现实。

要知道,对于一辆无人驾驶汽车来说,它每秒可产生的数据接近1GB,这相当于一年的PB数据,也相当于一辆汽车产生的数据。之所以有这么庞大的数据量,这是因为,除了实时收集和处理数据的传感器(雷达,摄像机,GPS,超声传感器等)外,它还需要使用普通汽车的数据。例如,使用最新的导航数据,规划出行路线图,然后通过机器学习,帮助汽车收集处理行程中,可能遇到的紧急状况等问题。

以上就是小编今天给大家整理的关于“数据分析常被应用于哪些领域?有什么作用?”的相关内容,希望对大家有所帮助。总的来说,大数据的价值不可估量,未来发展前景也是非常可观的,因此有兴趣的小伙伴,尽早着手学习哦!

文章来源:https://wenda.hqwx.com/article-42047.html

Ⅱ 为了把收集的数据整理得更有条理,一般会用到什么方法

【教学目标】
知识与技能目标:1、让学生了解收集数据的目的;
2、让学生掌握收集数据的基本方法和途径;
3、掌握整理数据的几种常用方法;
4、根据数据信息对某些现象发表自己的看法。
过程与方法目标:经历收集数据的过程,了解数据收集的具体方法和基本要求;培养学生观察数据的能力,收集信息的能力,作出正确判断的能力。
情感、态度、价值观目标:让学生从数据的收集和整理中,掌握相关的日常生活和生产信息,作出明智的决策和判断,树立起正确的人生奋斗目标。
【教学重点、难点】
重点:1、了解收集数据的目的,掌握收集数据的方法和途径;
2、掌握用分类、排序、分组、编码等方法来整理数据;
难点:数据的分组、编码。

教学流程

教师组织

学生活动预设

设计意图

一、创设情境,引入课题
1.师:今天非常高兴,能与同学们一起来探讨数学问题。2008年,第29届奥运会在北京取得圆满成功,现在我们来回顾下北京是如何取得奥运会主办权?(规定:得票超过52票获得奥运会举办权,但每轮淘汰得票最少的城市。)

第一次投票结果

参选城市

票数

北京

44票

多伦多

20票

伊斯坦布尔

17票

巴黎

15票

大阪

6票

第二次投票结果

参选城市

票数

北京

56票

多伦多

22票

巴黎

18票

伊斯坦布尔

9票

师: 第一次投票:6票淘汰了大阪,第二次投票:56票选定出了北京作为2008年奥运会的主办城市,看来可见有说服力的数据最能说明问题,这节课我们就一起来进行数据的收集和整理.(板书课题: 6.1 数据的收集与整理)

二、合作交流、探索新知
(一).数据的收集
师:运动会即将开始,前期有很多的工作准备,比如:参加投篮比赛
规则:以班级为单位,每班3男3女。投篮每人10次,这6位同学的进篮总数,作为这个项目的班级得分,按照得分由高到低取前3名。
问:如何选拔运动员?

说说收集数据的途径和方法
(1)在平时的生活中,我们还有哪些获取数据的方法?
老师启发……

练习:收集下列数据你会采用什么方法?
①学校停车场地方自行车的数量;
②我班同学最喜欢哪一门学科;
③一定量的水在加热时温度的变化;
④在体检中,医生对某一组学生体温测试;
⑤神舟七号飞船发射成功,你想了解神七的有关数据。

下面我们一起来小结,数据收集的方法主要有哪些?(师生共同回忆小结)
直接途径有:观察、测量、调查、实验等;
间接途径有:查阅文献资料、使用互联网查询等。

活动一、课件给出两套服装,选择其中一套作为我校彩球队的队服。
提问:为了所做服装的大小能适合我们,在做服装前需要做什么?
活动二:收集身高数据。
(二).数据的整理
1、学生观察黑板上凌乱的数据,根据自己的生活经验猜想:服装厂在做服装之前,会对这些数据做怎么样的整理?
2、根据整理后的数据发表自己的看法;
①、是否是一个身高做一套服装吗?
②、身高不一样,穿的衣服大小一定不一样吗?(请标4000px的同学站起来)
③身高为多少的同学的身高才是差不多呢?总要有个标准吧!
3、生活中,还有以分组编码的例子吗?
三、迁移拓展、应用新知
1、练一练:

杭州西溪湿地的鸟类观察数据(资料来源:浙江野鸟会)

鸟的种类

黑尾腊嘴鹊

八哥

白鹡鸰

雉鸡

乌鸦

白鹭

山斑鸠

家燕

翠鸟

数 量

4

3

14

2

3

2

1

4

4

2003年3月1日 8:15~11:30

(1)这里的数据是通过什么方法收集得到的?
(2)从这些数据中,你能获得有关杭州西溪湿地鸟类的哪些信息和结论?

2、练一练:
1、以下是某校七年级男、女生各10名右眼裸视的检测结果:
0.2 0.5 0.7(女) 1.0
0.3(女) 1.2(女) 1.5 1.2
1.5(女) 0.4(女) 1.5 1.1 1.2(女) 0.8(女) 1.5(女)0.6(女)
1.0(女)0.8 1.5 1.2
讨论完成以下问题:
① 这组数据是用什么方法获得的?
② 学生右眼视力跟性别有关吗?怎样处理这组数据?你的结论是什么?
四、归纳小结,内化能力
师:谈谈你这节课的收获和体会!!(学生自由发言,教师归纳补充)
⑴数据会说话——表明数据是有用的
⑵怎样让数据说话——离不开数据的收集,可以通过观察、测量、调查、实验等方法,也可以查找文献资料,使用互联网查询等。
⑶数据如何说话——用分类、排序、分组、编码等方法整理数据,分析整理后的数据得出结论。

五、分层作业,共同提高
1. 课本作业题。
2. 作业本

六:板书设计
6.1 数据的收集与整理
数据收集的方法: 观察、调查、测量、实验
互联网查询、查阅文献资料
数据整理的方法:(1)分类、排序 (2)分组、编码

学生聆听,感受选择举办奥运会城市的方法

积极参与思考,讨论,得出收集数据的途径和方法。

学生举手回答,一起回答.

一起小结

举手,数数

自报身高

积极思考,讨论中,得出整理数据的方法

认真观察,积极思考,有条理的回答.

认真观察,积极思考,有条理的回答.

学生谈收获,师生共同总结

学生记录作业内容

经历对数据的理解,让学生感受到数据时非常有用的,引出课题

通过这个环节让学生对数据收集的途径有明确的认识,觉得数学就在身边,对数据的收集途径有较深的体会。

巩固理解收集数据的途径和方法

通过这个活动后,知道选出服装是这次收集数据的目的,喜欢每一套服装的人数就是收集的数据,调查是这次数据收集的方法

重视课后数学实践活动的组织,鼓励学生运用数学知识解决实际问题

Ⅲ 什么是连续性数据什么是离散型数据二这有什么区别

连续型数据和离散型数据
连续型数据:与某种标准比较所得到的数据。又称为度量数据。
离散型数据:由记录不同类别个体的数目所得到的数据。又称为计数数据。

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