连续数据整理适用于什么数据

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。