連續數據整理適用於什麼數據

Ⅰ 數據分析常被應用於哪些領域有什麼作用

【導讀】眾所周知大數據已經滲透到了我們日常生活中，各行各業都有它的身影，除了在工業和生活中有多應用，在我們的醫療行業也是不可或缺的存在，那麼你知道數據分析常被應用於哪些領域?有什麼作用?在此引用馬雲說的一段話「數字化以前只是讓一些企業獲得更好，而今天是企業活下去的關鍵。隨著數字化的加速推進，未來一二十年，中國有望實現數字化。並且，在未來，大到企業、小到個人，都將從數據分析中獲益。」由此觀之，未來十年中，數據分析將成為指導企業科學決策運營的關鍵指標，數字化也將成為企業獲益的關鍵因素。那麼，數據分析常被應用於哪些領域?有什麼作用?下面，我們就來一起了解下。

1、醫療行業

依託於大量臨床數據的收集、實驗和分析，在醫療保健方面，我們取得了實質性的進步，這使得普通人的壽命得以延長。

目前，我們已經能通過收集各個患者的數據，包括：姓名、性別、年齡、體重、病史，以及生活方式、習慣、喜好等等，加以分析，來為他們提供對患者最有益，最適合病人本身的個性化服務。

另外，現如今，大多數人都希望通過佩戴健身追蹤器，如智能手環等，來幫助自己了解自己的飲食是否健康，體重是否需要加以控制，從而保證身體健康等。除此之外，這些設備所檢測到的數據，還可以被用於其他醫療保健、公共衛生狀況預測等。

2、物流領域

得益於各國數據系統的逐漸完備，當下，我們的物流行業得以蓬勃發展。通過對數據的深入分析，物流行業在各個方面都得到明顯的改進。

比如，通過天氣數據的預測分析，航班公司可以合理安排航班的起飛時間、延誤時間等，並能根據季節性變化、最新社會趨勢或事件的發生(例如：冬奧會)，合理的預估航班座位需求數量、飛機數量，以及對應淡旺季的機票價格等。

又或者，像DHL、FedEx、順豐等大型快遞公司，他們可以通過資料庫分析，來合理規劃運行路線，合理縮短快遞的交付時間，從而提高運營效率。

即使您是從另一個國家訂購的商品，也可以通過資料庫的數據信息，預估商品在運輸途中所需要耗費的時間。如果沒有資料庫和數據分析，顯然這是辦不到的。

3、人臉識別領域

說到人臉識別技術，想必大家並不陌生。面部識別演算法就是基於人臉數據而產生的。早在10年前，面部識別演算法就產生了，但由於演算法不夠精確，經常出現把動物、照片等，誤認為是人臉的問題。

如今，隨著越來越多的人臉數據為之助力，人臉識別技術得以進一步完善。例如，現在的智能手機幾乎都提供人臉解鎖功能，甚至可以識別雙胞胎。

更值得一提的是，隨著人臉識別技術的進一步精確，未來，人臉識別技術將對執法提供強有力的支持和保障。

4、無人駕駛領域

基於我們對社會各行各業數據的收集和處理分析，曾經被我們視作」空想「的無人駕駛汽車，最終成功被我們的科學家變成了現實。

要知道，對於一輛無人駕駛汽車來說，它每秒可產生的數據接近1GB，這相當於一年的PB數據，也相當於一輛汽車產生的數據。之所以有這么龐大的數據量，這是因為，除了實時收集和處理數據的感測器(雷達，攝像機，GPS，超聲感測器等)外，它還需要使用普通汽車的數據。例如，使用最新的導航數據，規劃出行路線圖，然後通過機器學習，幫助汽車收集處理行程中，可能遇到的緊急狀況等問題。

以上就是小編今天給大家整理的關於「數據分析常被應用於哪些領域?有什麼作用?」的相關內容，希望對大家有所幫助。總的來說，大數據的價值不可估量，未來發展前景也是非常可觀的，因此有興趣的小夥伴，盡早著手學習哦!

文章來源：https://wenda.hqwx.com/article-42047.html

Ⅱ 為了把收集的數據整理得更有條理，一般會用到什麼方法

【教學目標】
知識與技能目標：1、讓學生了解收集數據的目的；
2、讓學生掌握收集數據的基本方法和途徑；
3、掌握整理數據的幾種常用方法；
4、根據數據信息對某些現象發表自己的看法。
過程與方法目標：經歷收集數據的過程，了解數據收集的具體方法和基本要求；培養學生觀察數據的能力，收集信息的能力，作出正確判斷的能力。
情感、態度、價值觀目標：讓學生從數據的收集和整理中，掌握相關的日常生活和生產信息，作出明智的決策和判斷，樹立起正確的人生奮斗目標。
【教學重點、難點】
重點：1、了解收集數據的目的，掌握收集數據的方法和途徑；
2、掌握用分類、排序、分組、編碼等方法來整理數據；
難點：數據的分組、編碼。

教學流程

教師組織

學生活動預設

設計意圖

一、創設情境，引入課題
1．師：今天非常高興,能與同學們一起來探討數學問題。2008年，第29屆奧運會在北京取得圓滿成功，現在我們來回顧下北京是如何取得奧運會主辦權？（規定：得票超過52票獲得奧運會舉辦權，但每輪淘汰得票最少的城市。）

第一次投票結果

參選城市

票數

北京

44票

多倫多

20票

伊斯坦布爾

17票

巴黎

15票

大阪

6票

第二次投票結果

參選城市

票數

北京

56票

多倫多

22票

巴黎

18票

伊斯坦布爾

9票

師： 第一次投票：6票淘汰了大阪，第二次投票：56票選定出了北京作為2008年奧運會的主辦城市，看來可見有說服力的數據最能說明問題，這節課我們就一起來進行數據的收集和整理.(板書課題: 6.1 數據的收集與整理)

二、合作交流、探索新知
(一).數據的收集
師：運動會即將開始，前期有很多的工作準備，比如：參加投籃比賽
規則：以班級為單位，每班3男3女。投籃每人10次，這6位同學的進籃總數，作為這個項目的班級得分，按照得分由高到低取前3名。
問：如何選拔運動員？

說說收集數據的途徑和方法
（1）在平時的生活中，我們還有哪些獲取數據的方法？
老師啟發……

練習：收集下列數據你會採用什麼方法?
①學校停車場地方自行車的數量；
②我班同學最喜歡哪一門學科；
③一定量的水在加熱時溫度的變化；
④在體檢中，醫生對某一組學生體溫測試；
⑤神舟七號飛船發射成功，你想了解神七的有關數據。

下面我們一起來小結,數據收集的方法主要有哪些?(師生共同回憶小結)
直接途徑有：觀察、測量、調查、實驗等；
間接途徑有：查閱文獻資料、使用互聯網查詢等。

活動一、課件給出兩套服裝，選擇其中一套作為我校綵球隊的隊服。
提問：為了所做服裝的大小能適合我們，在做服裝前需要做什麼？
活動二：收集身高數據。
(二).數據的整理
1、學生觀察黑板上凌亂的數據，根據自己的生活經驗猜想：服裝廠在做服裝之前，會對這些數據做怎麼樣的整理？
2、根據整理後的數據發表自己的看法；
①、是否是一個身高做一套服裝嗎？
②、身高不一樣，穿的衣服大小一定不一樣嗎？（請標4000px的同學站起來）
③身高為多少的同學的身高才是差不多呢？總要有個標准吧！
3、生活中，還有以分組編碼的例子嗎？
三、遷移拓展、應用新知
1、練一練：

杭州西溪濕地的鳥類觀察數據（資料來源：浙江野鳥會）

鳥的種類

黑尾臘嘴鵲

八哥

白鶺鴒

雉雞

烏鴉

白鷺

山斑鳩

家燕

翠鳥

數 量

4

3

14

2

3

2

1

4

4

2003年3月1日 8：15～11：30

（1）這里的數據是通過什麼方法收集得到的？
（2）從這些數據中，你能獲得有關杭州西溪濕地鳥類的哪些信息和結論？

2、練一練：
1、以下是某校七年級男、女生各10名右眼裸視的檢測結果：
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
討論完成以下問題:
① 這組數據是用什麼方法獲得的？
② 學生右眼視力跟性別有關嗎？怎樣處理這組數據？你的結論是什麼？
四、歸納小結，內化能力
師:談談你這節課的收獲和體會！！（學生自由發言，教師歸納補充）
⑴數據會說話——表明數據是有用的
⑵怎樣讓數據說話——離不開數據的收集，可以通過觀察、測量、調查、實驗等方法，也可以查找文獻資料，使用互聯網查詢等。
⑶數據如何說話——用分類、排序、分組、編碼等方法整理數據，分析整理後的數據得出結論。

五、分層作業，共同提高
1. 課本作業題。
2. 作業本

六：板書設計
6．1 數據的收集與整理
數據收集的方法： 觀察、調查、測量、實驗
互聯網查詢、查閱文獻資料
數據整理的方法：(1)分類、排序 （2）分組、編碼

學生聆聽，感受選擇舉辦奧運會城市的方法

積極參與思考，討論，得出收集數據的途徑和方法。

學生舉手回答，一起回答.

一起小結

舉手，數數

自報身高

積極思考，討論中，得出整理數據的方法

認真觀察，積極思考，有條理的回答.

認真觀察，積極思考，有條理的回答.

學生談收獲，師生共同總結

學生記錄作業內容

經歷對數據的理解，讓學生感受到數據時非常有用的，引出課題

通過這個環節讓學生對數據收集的途徑有明確的認識，覺得數學就在身邊，對數據的收集途徑有較深的體會。

鞏固理解收集數據的途徑和方法

通過這個活動後，知道選出服裝是這次收集數據的目的，喜歡每一套服裝的人數就是收集的數據，調查是這次數據收集的方法

重視課後數學實踐活動的組織，鼓勵學生運用數學知識解決實際問題

Ⅲ 什麼是連續性數據什麼是離散型數據二這有什麼區別

連續型數據和離散型數據
連續型數據：與某種標准比較所得到的數據。又稱為度量數據。
離散型數據：由記錄不同類別個體的數目所得到的數據。又稱為計數數據。