信息技术数据处理教案

信息技术数据处理教案（精选8篇）

1.信息技术数据处理教案 篇一

图像处理

教学目标：

对图片合成的过程有总的了解，同时能灵活运用美化图片的各种方法，提高学生创作的积极性和能动性。教学重点难点：

图片截取的各种方法，美化图片。教法：

讲解法、演示法、任务驱动法 教具： 多媒体网络机房 教学过程：

1、让学生回忆这一学年所学过的软件：

Word、Excel、Aaccess、Frongpage、Flash、Photoshop 教师讲解各种软件的主要用途： Word主要处理的是文字 Excel主要处理的是表格 Access针对的是数据库 Frontpage制作网页 Flash制作二维动画 Photoshop用于图像处理

2、引入课题（教师：如果你的照片背景不好看，或者如果你想和某一偶像有一张合照，我们可以用什么软件，用什么方法呢？）学生回答

教师打开photoshop软件，同学生一起回忆所学过的常用工具的用法。

3、教师通过演示法，学生适当参与，共同分析一个实例。教师总结学生注意事项。

4、教师提供素材，学生创作，教师巡回作答。

5、小结：展示学生的作品，与学生一起对其进行评价，并指出学生常见操作错误，强调操作过程中必须注意的事项（对学生的肯定可以提高学生的学习积极性，在评价与总结的过程中加深学生的理解）

6、学生练习（让学生对会考中photoshop题行有一定的了解）教师讲解

附：

练习1（题目要求）

1、合成图片，将 “月.psd”、“竹叶.psd”、“背景.jpg“及“狮子.jpg”文件中的图片（除背景外）复制到“月夜.psd”文件中的对应图层上，并对图片设置适当的大小，放置于适当的位置。（提示：图层的位置要正确）（效果要较美观）

2、将“月夜.psd”中的“文字”图层中的文字字体设置为黑体、颜色为“RGB（255，255，255）”，对“背景”图层使用“模糊”→“动感模糊”的滤镜效果。

3、对“月夜.psd”中的“竹叶”图层添加“外发光”及“投影”效果，并存储“月夜1.psd”文件。练习2（题目要求）

1、打开“表盘.psd”及“素材.psd”文件，将“表盘.psd”中名为“图层1”的图层重命名为“盘基”，将“颜色”图层中所有区域填充RGB值为“（181，138，64）”的颜色。

2、将“素材.psd”中的图像大小设置为400×300像素，然后选择一张合适的图片，复制到文件“表盘.psd”中的“表盘”图层，而且不能影响其他图层的效果，并放置到适当位置。

3、对“表盘.psd”中的“表盘”图层设置“投影”效果，模式为“强光”，存储“表盘.psd”文件。

效果图

练习1的最终合成图

练习2的最终合成图

2.信息技术数据处理教案 篇二

1 气象测报地面信息化常用的业务软件介绍

1.1 地面气象测报业务系统软件 (OSSMO) 的构成

目前, 我国气象测报基本站较常使用的无航危报业务软件是地面气象测报业务系统软件OSSMO (2004版) , 这是一款综合性非常强的业务软件, 由自动气象站监控软件 (SAWSS) 和通讯网接口软件 (CNIS) 组成。同时还具有自动气象站数据质量控制 (AWSDataQC) 和地面气象测报业务软件报警器 (OSSMOCLocK) 两个辅助软件。地面气象测报业务软件是顺应各种地面气象测报业务工作以及各类审核部门的资料而产生的一种综合性较强的应用软件。它除了适用于人工观测以外, 还适用于智能气象观测站以及不同部门对地面气象观测资料模式文件的信息化处理要求, 且为了满足对原来数据格式文件的处理, 这种软件还充分考虑到了与原来地面测报软件的兼容问题。它的功能包括参数设置、观测编报、数据维护、工作管理、报表处理、自动站监控、工具、外界程序管理和帮助等多项功能, 各项功能又由多个子功能构成。

1.2 自动气象站监控软件 (SAWSS)

自动气象站监控软件是一种接口软件, 它使自动气象站采集器与计算机联合, 从而实现对采集器的控制。主要表现为及时地将采集器中的数据调取到计算机里面, 然后使数据显示在数据监测窗口, 再写进采集数据和实时传输的文件里, 实现对各传感器和采集器运行状况进行实时监控, 同时与地面气象测报业务软件相结合, 使气象台站各类地面气象测报业务得到处理, 在此过程中也可以与中心站联合, 最终实现自动气象站的组网。自动气象站运行时, 自动站监控软件是自动站采集和计算机的接口软件。不同型号的自动气象站要遵循自动气象站的数据接口标准, 从而建立相应的动态链接库, 进而实现与本软件的挂接。目前我国已经研制出一批可以实现挂接的自动气象站。自动气象站监控软件的功能模块有数据采集、数据查询、系统参数、自动站维护、工具和帮助等。

2 使用地面气象测报业务软件的问题处理

2.1 地面气象测报业务软件在运行中的事项处理

2.1.1 保证气象观测业务软件的连续性

当地面气象观测站使用自动观测方法时, 一定要保证气象测报业务处于一种连续的状态, 只有气象测报业务处于连续状态才能实现数据的正常采集和传输。

2.1.2 要逐日对地面数据进行维护

逐日数据维护指对每天定时观测已经编报保存到文件B中的数据进行科学维护, 且在适当地时候输入一些人工观测记录的数据。

2.1.3 要保证数据存储路径的安全性

一般情况下, 工作人员要每天浏览当天记录的定时数据, 且同时对数据进行合理校对和维护。同时参考天气实际状况, 输入没有遥测项目记录的人工观测数据, 再将数据保存, 最后将自动站的最初数据以及文件B进行合理备份, 通过这系列操作, 确保数据的安全。

2.1.4 自动站监控软件的重启

自动站监控软件作为自动气象站中采集器与计算机的接口软件, 当它的运行时间超出一定范围, 则可能使采集的成功率减小, 所以, 针对自动站监控软件的这一特点, 工作人员需要每天晚上八点后对自动站的监控软件进行重启, 确保其成功率。

2.2 地面气象测报业务软件在操作中的事项处理

由于环境和技术的问题, 地面气象测报软件在操作过程中可能会发生一些专业性的问题, 因而在设计操作时, 气象工作人员需对注意事项科学分析, 以保证问题少发生或不发生。

2.2.1 记录缺测或异常

如果时间出现在正点, 先判定正点前后十分钟是否有可用数据, 若有可用数据用用正点前后十分钟数据替代, 优先考虑正点前10min, 需要人工补测时, 需观测项目有:干湿球、2min风向风速、气压、降水 (定时次观测6h降水, 5:00为3h降水, 对应小时和分钟降水按缺测处理, 若无降水, 相应栏置空, 非定时观测时次降水不作要求) 和地温 (0～320cm, 非定时观测时次40～320cm要素不作要求) , 其他自动观测要素一律按缺测处理。时极值从实有正常的分钟数据中挑取, 若无法挑取按缺测处理, 当时极值恰好挑取为正点人工观测值 (当正点前后分钟数据异常, 正点数据用人工观测值替代) , 则时极值的出现时间按缺测处理。

2.2.2 降水量记录的注意事项

在正常情况下, 观测编报的菜单有一个选项, 专门校对气压、气温、降水量, 这个选项的主要功能是校对定时观测及编报过程中将要采用的过去记录数据, 通过校对确保计算编报过程的正确性。这个校对过程对降水量的记录有重要作用。有时, 降水量的多少可以进行人工干预, 若遇到此类情况则可能出现错误。所以在降水时, 要特别注意对所记录数据的修改和保存。

2.2.3 数据在维护和传输时要注意的问题

因为在数据的输入过程中, 软件只是考虑对单一的记录以及它所具有的格式来进行错误检测, 并没有对相关的所有数据进行错误检测。所以, 数据的输入需要严格按规定进行操作记录, 保证输入数据的准确性。

2.2.4 地温传感器被大雪覆盖

若遇到地温传感器被大雪覆盖时, 记住不需要对其进行特别的处理, 只是按照它的正常程序记录即可, 但是在观测簿的表中, 要作特殊注明。

3 数据审核疑误信息的处理

随着对气象信息要求的越来越精细, 越来越精准, 气象数据的重要性也不容忽视。但是由于环境技术或人工操作时的过失, 总会出现某些数据记录的偏差。

首先是计算机审核的疑误信息, 包括台站参数疑误信息、文件正点记录缺失、降水量与降水现象不符、日期与文件信息不符等。台站参数疑误是最常遇到的问题。出现此种情况时, 要采取的方法就是对系统所提示的文件进行进一步的检查, 找出错误原因所在, 同时避免同样的错误再次发生。文件正点记录的缺失, 通常是因设备在某一时间出现故障而未能及时记录导致, 若时间段短则采用相邻数据代替, 若时间常, 则取平均值作为参考。降水量出现不符则可能是传感器滞后, 时间不符要考虑人员失误。不管怎样, 要确保工作的准确认真, 这样才能记录科学的数据。

除了计算机审核会出现某些问题外, 人工在记录相关信息是也会出现不同程度的审核问题。能见度、云、天气现象的记录是较容易出现问题的。在记录能见度时, 要与当时的天气状况相结合进行记录。当能见度小时, 可以将雾、霾等天气状况记录备注。在对云进行纪录时, 需要在对云的成因、特点、定义以及它伴有的天气状况做充分了解, 只有了解了, 才能对云的状况更加细致地记录。而对于天气状况的记录则要保证它记录的规范性, 以便未来参考。

随着社会生活水平的提高, 各部门对气象监测技术要求也不断升级。气象资料的处理数据不断加大, 实际操作中气象预测人员所遇到的难度也就越来越大。工作人员要不断提高技术并更加熟练的掌握气象测报地面信息化数据处理技术, 进而保证气象数据的资料的完整性与准确性, 从而促进我国气象测报技术的提高, 加快信息化处理技术的成熟, 为社会的生产生活提供更大的便捷。

参考文献

[1]赖欢, 饶君.气象测报地面信息化数据处理技术分析[J].农业与技术, 2012 (10) :172.

[2]田立英, 王彬彬.气象测报地面信息化数据处理技术初探[J].农业与技术, 2012 (10) :154.

[3]宋英明, 吴明江, 陈柏堃, 孙华.气象测报地面信息化数据处理技术[J].气象科技, 2011 (05) :666-669.

[4]陈影.气象测报地面信息化数据处理技术探究[J].电子游戏软件, 2012 (12) :57-58.

3.信息技术数据处理教案 篇三

【关键词】油田数据 信息 数据挖掘技术

【中图分类号】TP391 【文献标识码】A 【文章编号】1672-5158（2013）04-0217-01

一、引言

目前决策科学化、管理扁平化、业务综合化、数据集中化是信息化建设的发展趋势，通过建立数据挖掘系统来处理纷繁复杂、规模庞大的信息数据并且挖掘出隐藏在这些数据背后有价值、有决策意义的信息。

数据挖掘技术概述：

数据挖掘就是从大量不完全的而且模糊的、有噪声的、随机的数据中获取隐含在其中的潜在有用的信息和知识的过程。计算机取证数据挖掘技术可以发现、分析并出示计算机犯罪的未知信息。通过对犯罪属性分类、模式的发现、规则的提取实现计算机犯罪证据的数据挖掘。而广义数据挖掘是把统计数据建立在经验和直觉之上的组合数据挖掘方法，不是仅依靠不完全的数据分析。这样，就避免了大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据在大多情形下并不具有数据分析情况的出现。广义数据挖掘基本结构如图如下：

二、建立数据应用平台

（1）采用数据挖掘与在线分析技术、数据仓库相结合能够实现不同系统的共享和互联，用户访问信息变得很方便，一段时间的历史数据能够被决策人员用来分析，从而对事物发展的趋势进行研究。通过分析油田数据，建立适合于油田数据信息的数据挖掘应用平台，如下图：

（2）建立油田生产数据仓库

系统主领域的确定、数据建模是构建数据仓库的首要步骤，如在在井组生产中系统主题的确定是：油井生产受注水量的不同和层位不同的注采工艺的影响。其中注水井生产数据、油井生产数据、油井属性数据、生产时间等是分析中要应用到的数据，从而对每个主题的维度和事实进行确定，并且数据仓库的建立使用多维数据模型。在井组生产中，气油比、日产气量、日产液量等事实数据是决策者所关心的。数据的含义是多维数据模型所关心的，并且对分析领域的数据模型能够清晰的表达出来。所以应用多维数据模型来建立数据仓库的概念模型。在建立中首先建立的不是物理模型而是逻辑模型，物理实施在逻辑模型的指导来实现。确定数据源、定义关系模式、划分粒度层次等是设计逻辑模型的主要内容，其中粒度的大小需要兼顾查询分析效率和数据量的大小，并且对数据仓库的分析能力也要进行考虑。如下图是井组生产的多维数据模型：

三、在处理油田信息中数据挖掘的过程

（1）在油田信息中应用数据挖掘技术的时候，必须明确所要达到的目标和要解决的问题。针对数据挖掘的目标进行如下定义：对油田生产中的异常现象应用聚类分析法或分类分析法进行分析、如超注欠注、单量异常变化等。而且对泄露、异常井号及时发现，使生产出运行参数得到优化，确保油田经济、安全、正常运行；对数据之间的联系等利用时间序列分析、回归分析、相关分析等方法进行挖掘，能够检测出油田生产受到各变量的影响程度，便于融合油田分散的数据，对生产的指导也有很大的帮助；在油田生产经营中进行了信息化建设，生产经营的大量成果数据和历史数据得到了很好的积累，进行这些数据背后的知识的挖掘和提取可以采用兴趣模型来实现，对油田生产中的规律进行探索，对未来的生产情况、油藏开发指标等能够进行预测，从而在优化和调整生产方面起到更好的作用。

（2）数据准备阶段在数据仓库中完成之后，接下来需要进行模型应用、建立模型、数据探索等工作。在数据挖掘工作中建立数学模型是核心环节，各种数据挖掘算法在这一模型中有效的集成，如贝叶斯预测、模糊聚类、神经网络、统计分析、决策树、关联规则等吗，通综合和比较多种建模方法来实现数学模型的建立，并且数据被分层为校验数据和训练数据，在模型检验主要使用校验数据，在求解模型参数中主要使用训练数据。在已经建立的模型中代入检验数据是模型检验阶段的主要任务，并且要对模型的响应进行观察，模型准确程度的评估是通过真实数据和模型相应的比较来实现的。倘若是比较差的模型准确性，那么就要建立新的模型、重新进行数据探索，指导新模型检验。所以，模型检验、建立模型、数据探索在实际应用中是反复迭代的过程。

（3）在大量数据采集中选择训练样本，很可能出现数据误差，网络训练的准确性会受到一些明显矛盾的影响，网络识别的能力降低，所以必须有效的筛选训练样本，经过专家经验和用户对数据挖掘阶段发现模式的评价，剔除无关和冗余的模式，当用户的要求模式不能满足的时候，整个发现过程需要对数据进行重新选取，换一种算法进行再次挖掘，或对数据挖掘参数值进行重新设定、应用新的数据变化方法。通过图形化的方式把一些正确并有趣的模式呈现给用户。

四、结束语

4.信息技术数据处理教案 篇四

一、教学目标

知识与技能：

①了解智能信息处理的工作过程。

②了解智能信息处理的工作原理。

③感受智能信息处理的应用价值。

过程与方法：

①掌握几种智能信息处理工具的使用方法。

②掌握分析问题、呈现观点和交流思想的方法。

情感态度与价值观：

①在实践活动中领略智能信息处理的神奇魅力，形成对人工智能这一前沿技术的探索愿望。

②在应用智能信息处理工具的过程中体验人工智能这一前沿技术的实际应用价值。

③认识到人工智能是一门综合学科，像所有的新生事物一样，需要更多人为之投入与付出，明白自己作为一名学生下一步努力的方向是什么。

二、内容分析

1、本课内容选自上海科技教育出版社《信息技术基础》必修第三章信息加工与表达，随着信息技术的不断发展，人类自然会涉及到智能信息处理这一前沿技术，它是人工智能在日常应用中的体现。现在的高中生有必要也有兴趣追求和学习这一前沿技术。本节课的内容只是要求学生在使用智能信息处理工具（借助软件来模拟相关的工具）的过程中，初步体验智能信息处理的过程，并对其形成一个感性的认识。

2、本节的作用和地位：

沿着技术发展趋势，信息技术自然会涉及到信息智能处理，这是前沿技术在日常应用中的体现。高中学生有必要也有兴趣追求和学习前沿技术。本节内容只是要求学生在使用信息智能处理信息的过程中，对信息智能处理工具进行初步体验，并形成感性认识。

三、重点与难点

教学重点：通过实践操作,让学生在活动中体验智能信息处理工具的工作过程、工作原理和实际应用价值，感受智能信息处理技术对日常生活的深刻影响。

教学难点：在活动中增强学生的问题意识，让他们在实践中掌握分析问题、解决问题、讨论交流和呈现观点的方法。

四、学情分析

作为高中生，好奇和强烈的求知欲对学习本课来说是很好的前提。同时通过前面阶段的信息技术课的学习，他们已初步掌握了一定的操作技能，具备根据任务需求，操作工具软件来处理信息的能力。

本节教学主题是用部分智能工具处理信息，目标是体验其工作过程，了解其实际应用价值，客观认识人工智能技术对社会的影响，培养正确的科学技术应用观。学生对生活中智能信息处理的工具和环境接触很少，所以教学内容不易过深，过多，重在体验，感悟、兴趣激发。

五、教学过程

一、导入新课：

播放歌曲中关于机器人的视频报道和科讯嘉联的机器人客服服务，给学生以未来人工智能的引领。

视频播放完毕后，教师通过询问学生该视频的主要内容，让学生了解今天最新的信息智能处理的成果，以激发学生对人工智能的兴趣，引入本课课题：

二、自学教材（P72-73）

（1）给3—5分钟时间让学生自主学习教材上关于智能信息处理的知识内容，让学生带着问题去学习。

1、什么是人工智能

2、人工智能的主要研究领域有哪些？

3、你用过（或了解）哪些智能信息处理？

（2）通过问答的方式，让学生说出上述问题的答案

1、人工智能：人工智能是相对人的自然智能而言的，是指用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿、延伸和扩展人的智能，实现智能行为和“机器思维”，解决需要人类专家才能处理的问题。

2、人工智能的主要研究领域：问题求解、自然语言处理、模式识别、智能数据库、智能机器人、博弈、自动程序设计、自动定理证明、智能代理等。

3、常见的智能信息处理

模式识别：

语音输入、OCR光学字符识别、手写输入、指纹识别、脸部识别等；

机器翻译：金山快译、翻译网站等。

三、探究交流

（1）教师播放视频

（2）学生以“我看人机大战”为主题进行小组交流和讨论，并通过网络查找相关信息和观点，阐述“能不能让计算机完全代替人来处理信息？”。通过讨论，了解人工智能的实际应用价值，客观认识人工智能技术对社会的影响，培养正确的科学技术应用观，让学生在智能处理工具的使用过程中感受其趣味性和喜悦。学生讨论后发言并总结。

播放无人驾驶相关视频，感受汽车技术中的人工智能。

四、拓展体验

（1）利用“金山快译”软件和手机端的“谷歌翻译”，翻译文章和通过“谷歌翻译”实现即时翻译的效果；

（2）学生获取有关“虚拟现实”的概念及应用，教师通过播放有关“虚拟现实”的视频，让学生更近距离的了解“虚拟现实”在“现实”中的应用。

1、虚拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统它利用计算机生成一种模拟环境是一种多源信息融合的交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真使用户沉浸到该环境中。

2、虚拟现实技术在医学、军事航天（模拟驾驶、训练）、室内设计（演示）、影视、生物工程

等方面有着广泛的运用。

五、学生活动

学生完成本节课内容有关的练习题；

六、课堂小结

人工智能：人工智能是相对人的自然智能而言的，是指用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿、延伸和扩展人的智能，实现智能行为和“机器思维”，解决需要人类专家才能处理的问题。

人工智能的主要研究领域：问题求解、自然语言处理、模式识别、智能数据库、智能机器人、博弈、自动程序设计、自动定理证明、智能代理等。

模式识别:是利用计算机对物体、图像、语音、字符等进行识别的技术。是研究如何从繁杂的信息中提取特征，根据特征识别不同事物的基本原理。如手写输入、指纹识别、语音识别、光学字符识别等。

5.信息技术数据处理教案 篇五

 教学内容： 信息技术九年级下册第3节《打好编程基础》

一、数据类型

 教学目标：

知识与技能：了解VB中的常用的数据类型。

过程与方法：在教师的引导下、在学生的自主学习下，了解程序设计的一些基本概念和知识，为进一步学习程序设计打好基础。

情感、态度与价值观：了解编程的应用性和实用性，对信息技术，尤其是编程产生更加浓厚的兴趣。

 教学重点：VB中常用的数据类型及它们的取值范围。

 教学难点：非数值型数据与数值型数据的区别。

 教学方法：任务驱动法、讲授法

 教学准备：多媒体教学软件，PPT课件

 课时安排：

 教学过程：

一、设计情境，引入新课

1、师：让学生玩“看商品、猜价格”游戏。

生：积极参与。

（设计意图：激发学生学习的兴趣和热情，拉开了本节课教学的序幕。）

2、师：同学们喜欢这个游戏吗？

生：喜欢。

3、师：其实这个游戏的设计过程并不复杂，只要我们从今天开始，认真打好编程基础，不久的明天，我们也会开发设计出属于自己的好玩的游戏来。

师：要想学习编程，首先得了解VB中的常用的数据类型。

师：出示课题。

二、探究新知

（一）数据

师：数据是计算机处理的基本对象。（数值型数据和非数值型数据）

（二）数值型数据

（三）非数值型数据

（四）125≠”125”

1、师：自学课本P28“小博士”部分，理解125≠”125”

生：自主学习。

（设计意图：提升学生学习数据类型的兴趣，加深学生对数值型数据和非数值型数据的理解。）

2、师：在现实生活中还有哪些由数字组成的字符串，试着说一说。

生：举例。

（设计意图：将信息技术学习与现实生活联系起来，引导学生体会信息技术的实用性。）

（五）VB中的常用的数据类型及它们的取值范围

1、师：组织、引导学生小组合作学习。

生：小组合作学习。

（设计意图：提高学生小组合作学习能力，培养学生与他人合作的意识。）

2、师：补充讲解。

三、师生总结

师：这节课学了哪些知识？

生：回顾，总结。

四、课外拓展

搜集整理现实生活中的非数值型数据。

6.《信息与信息处理》说课教案 篇六

一、说教材：

1、教学内容：《信息技术》初中一册。

2、教材简析：《信息技术基础》本节教学以感性认识为主，增强学生对信息的认识，通过用观察、模仿、感受及大量的举例，让同学生认识到21世纪是知识经济的时代，也是信息高速发展的时代。计算机做为信息处理的主要工具之一，已越来越多地深入到我们的社会，深入到我们的生活。

3、教学目标：

知识目标：

(1) 了解信息的含义

(2) 了解人与计算机处理信息的区别。

(3) 计算机作为一种信息处理的重要工具，已被广泛的使用，并将改变人类的生产方式、生活方式、工作方法和思想方式。

能力目标：培养学生探索、探究学习能力。

关于本课重点，我认为十分明显，那就是让学生认识到，计算机作为处理信息的重要工具，在今后的人类社会发展中，将会越来越多的深入到我们的社会和生活之中。

二、说教法、学法

我主要采用启发式教学法，为了充分调动学生学习的积极性，使学生变被动学习为主动学习、愉快的学习，提高上课效率。教学从日常生活为例，例举出信息在日常生活中的重要性，更好的.让学生了解“信息”这一抽象的概念。

在教学中采用启发、诱导贯穿于始终。采用表演、图画、图像等手段提高教学质量和教学效率。

为培养学生的自学能力、探究学习能力，这节课主要采用教师适当引导，学生主动探究，来完成教学任务。

三、说教学过程

1、什么是信息

首先运用“幸运52”里的游戏，“你来比划，我来猜的”这一方法，让一位学生上台，通过声音、动作、语言来向学生们传达一种信息，台下同学通过观察来猜出台上同学所表达出的意思。根据逐步诱导深入的原则，台上学生在表演的过程中请台下的同学注意他的动作，语言、声音，以帮助学生细心观察的探究学习的习惯，同时为下面的“人与计算处理信息的区别”做铺垫。学生通过观察所得出正确结果，这时导入人类在生产和生活中，时时刻刻都离不开信息。并举例，如，老师上课时向学生传授的知识是信息、每天电视台播出的节目是信息，学生的成绩是信息……信息无处不在。这时导入信息的定义。

2、信息与人类社会

经过前面的讲解学生对“信息”又有了新的认识，了解了信息的定义。明白了什么是信息，这时把信息与人类社会的关系再向同学们做一介绍;人类社会的生产发展经历了三个阶段：第一个阶段是农业革命阶段。第二个阶段是工业革命阶段。第三个阶段就是信息革命阶段。简单讲前二个阶段，最后着重讲信息革命阶段。信息资源成为全球经济

7.信息技术数据处理教案 篇七

关键词：数据,信息,网络,数据库

0 引言

网络技术的不断普及, 计算机技术水平的上升, 网络的应用也逐渐普及。所有用户在上网的过程中产生了巨大的数据量, 同时“大数据”也随之到来, 这是在过去几百年里, 计算机信息网络领域前所未见的。这个问题, 对计算机在处理海量信息的技术上增加了全新的挑战性, 同时人们需要用到创新的想法和理念去面对这么庞大的数据。

1 “大数据”的基本含义

“大数据”是“数据化”趋势下的必然产物!数据化最核心的理念是:“一切都被记录, 一切都被数字化”。就目前的技术来说, 很多相对大型的软件都没有办法在较短的时间里对如此多的数据进行储存和管理, 不能给用户提供合理有效的信息储存功能和管理功能。每天网络当中产生的数据, 没有任何人可以安全、完整的统计出来, 因为它的巨大信息量已经无法统计。“大数据”的数据包括了数据信息庞大、数据信息多样化和数据信息重复化。“大数据”最大的特点是快速化, 在网络当中, 很大一部分数据都是实时的、快速的, 这就需要技术对这些海量的数据进行快速地处理。当前, 对“大数据”的处理问题上, 很多工具也不断涌出。之所以会产生这么多数据, 一般都是人们在上网的过程中, 在网页上看的文章、新闻, 在各大网络传媒中看的电影、电视剧、视频, 还有音乐等方面产生的。听歌时产生的数据量不小于视频产生的数据量。这些方面给计算机带来了前所未有的数据量[1]。

2 “大数据”对当前网络的影响

由于信息时代的到来, 计算机网络发展的迅猛, “大数据”将计算机行业又一次推向了改革的命运。它影响到网络的运行速度、用户和用户之间交流的速度, 用户在上网中产生的数据给服务器造成瘫痪的影响。各行各业在“大数据”面前, 也面临着崩塌。计算机的出现, 是对社会的强有力的推动, 计算机能够代替人脑进行繁琐的计算, 解决人脑不能够立刻解决的问题。并且在运算的过程当中, 在数据分析时产生的网络流量时巨大的, 对网络的影响同样是不可忽视的[2]。

3 大数据与现实的机遇

计算机在社会的普及化, 是产生“大数据”的重要因素。虽然在处理庞大的数据信息上会有很大的困难, 但是只要有创新的想法就能对这些庞大的数据进行保存和处理。“大数据”在企业中, 可以帮助企业在管理上显得更加明朗, 它可以提高企业在每个部门中对企业的工作效率, 可以减少企业在运营当中不必要的开支, 让企业在同行中具有强而有力的竞争力。在教育方面, “大数据”有能力去关注每一个个体学生的微观表现, 诸如他在一道题上逗留了多久, 在不同学科课堂上开小差的次数分别为多少等等。这些数据对个体没有意义, 但所有学生的数据整合就能解答教育过程中的许多疑问。而最有价值的是, 这些数据完全是在学生不自知的情况下被观察、收集的, 只要一定的观测技术与设备辅助, 而不影响学生任何的日常学习与生活。可以让老师更方便获得每一个学生在学校中的真是信息, 有利于开展个性化的教育。

4 “大数据”对网络信息处理方式

在数据快速、储存空间、传输技术和存储技术上, 数据量庞大信息对社会产生了全新的挑战。“大数据”需要比它还要大的储存空间, 在储存空间中也需要强大的技术。其中, 需要包含压缩技术。信息传输的时间过长也需要加以改善。它对用户和企业的隐私也提出了建设性的要求:由于个人信息遍布于网络, 人们忽视了个人信息会对自己的隐私信息造成影响, 用户在网上购物的频率也日益增长, 这样给黑客和欺诈分子提供了犯罪的途径[3]。如果企业和用户使用“大数据”, 网络黑客便会对其数据进行分析和盗取, 这样就出现了很多商业性的机密文件被同行得知用以竞争, 个人信息也会被不法分子得到。同时, 它给网络运营者带来巨大的挑战, 因为它的传输速度在硬件的好坏之上, 网络宽带和光纤是影响传输速度的开始。它有两个特点, 一是价值高;二是密度低。想要从“大数据”中得到想要的信息、有价值的信息, 是一项困难的工作[4]。

5 “大数据”时代计算机处理技术当中存在的问题

“大数据”时代的到来, 计算机信息处理来说是机遇也是挑战。其中的最主要的问题就是传统的计算机病毒和一些恶意的盗版软件, 这样的问题都是基础问题。随着时代的发展和进步, 其中还出现了篡改数据和冒名顶替他人身份的新型问题的出现, 这样的问题针对于计算机网络当中服务品质造成了巨大的影响, 并且计算机信息处理技术方面面临着严峻的考验。科技技术的不断的创新, 导致新型的网络技术被不断的试验和开发。网络具有极强的信息收集以及一定的整理能力, 这也使得繁琐的问题能够得到迅速的解决。但是这样的现象的产生也使得网络当中的真实性逐渐的减弱, 网络信息之间的交流逐渐的紧密, 致使信息的真伪性很难区分。但是在信息处理的过程中, 正确的搜索相应的答案在一定的程度上有着难度上的考验, 信息的繁琐导致搜索过程中的难度, 不利于所需的信息的正确筛选[6]。

6 “大数据”时代的网络信息技术和未来的发展策略

在通常情况下, 计算机信息对数据的获取, 是建立在信息处理阶段。它会对信息的源头进行监控, 并把所有有需要的数据, 集中储存到数据库中, 此时便可以往每个软件平台中录入信息。信息处理加工是把保存在数据库中的数据进行分门别类的分析和加工, 最后把处理好的数据用传输的渠道发送到需要此数据的用户处, 这样便实现了数据的传递功能。可以将数据信息通过信息储存的技术储存到数据库中, 当用户需要某条信息或用户需要用某条信息的时候, 可以通过查询的操作对数据库中的信息查询出来[6]。因为“大数据”的数据有很大的信息储存量, 而且信息的变化节奏很快, 这就需要计算机信息合理的用到储存技术, 用来保存数量庞大的数据, 安全的保存它的信息。

在将来的计算机信息产业中, “大数据”的网络系统和计算机信息将会走到一起, 不可分离, 而计算机在处理信息的技术上的发展不会只依赖于某个公司的研发。而是用到“大数据”的系统, 将信息分给多个公司同时开发[7]。

7 结语

处于“大数据”的时代当中, 计算机在信息和数据的处理中会得到广发的运用, 在现实的社会和人们的生活当中, 同样会发现它的重要性。这样的信息处理技术, 在目前, 甚至是将来, 都会是一种全新而又先进的综合性强的信息技术, 它将会改变得越加完善。应该把科学技术和数据信息联合到一起, 不断的创新出更加安全的、完善的技术, 帮助整个经济化、社会化的社会发展, 走向更好的信息化时代。

参考文献

[1]李大向.浅析计算机信息处理技术在办公自动化上的应用[J].科技资讯, 2013, 35:14-16.

[2]杨鹍.基于语义的金融行业大数据整合及处理技术[D].浙江大学, 2013.

[3]顾伟.计算机信息处理技术在办公自动化中的应用[J].才智, 2013, 10 (06) :23-33.

[4]万林.网格GIS下协同式空间信息工作流实现技术研究[D].中国地质大学, 2012.

[5]斯日古楞.大数据时代的计算机信息处理技术分析[J].电子技术与软件工程, 2014, 2 (27) :200-203.

[6]何志钧.理解“大数据”时代[J].新闻研究导刊, 2013, 10 (05) :15-18.

8.信息技术数据处理教案 篇八

关键词：大数据；计算机；信息处理技术

中图分类号：TP274

随着计算机技术和网络技术的不断普及，人们进入了“大数据”的时代。当前有越来越多的人们通过网络协同开展工作，这不仅会产生对数据的海量需求，也间接造就了网络上非常巨大的信息量，这是自计算机诞生以来，信息处理领域中所前所未见的。诚然，这对数据挖掘、IT产业、经济发展和人们的社交网络活动等都是一个难得机遇，但同时也是对计算机信息处理技术的一个不小的冲击和挑战。

在“大数据”时代下，每天都会产生海量的信息数据，而且这种数据量会随着时间的推移而不断积累，传统的计算机信息处理技术已经难以适应数据规模不断增长的处理需求，只有对计算机信息处理技术不断进行创新和突破，才能跟得上时代发展的脚步。本文分析了“大数据”对计算机信息处理技术的影响，并对“大数据”下的信息处理关键技术以及改革发展方向进行了探讨。

1 “大数据”对计算机信息处理技术的影响

“大数据”是计算机网络普及到一定程度后的必然产物，它最核心的理念是：“一切都会被数据化”。就目前的计算机信息处理技术而言，很多成熟的数据处理平台都无法在短时间内完成对海量数据的存储、处理和管理，更谈不上给用户提供有效的数据分析和应用功能。每天计算机网络中都会产生大量的数据，而这些数据如果不能被安全、有效的提取出来并加以利用，那么就是对信息资源的一种极大浪费。“大数据”的一个首要特点就是数据规模特别巨大，有别于传统数据处理平台的小规模数据处理，“大数据”对信息系统的大规模数据处理能力提出了更高的要求。此外，“大数据”的一个另外特点就是快速化，在网络当中，有很多数据都是在实时更新的，这就需要信息处理技术不但要具有处理大规模数据的能力，还应具有较高的处理速度。当前对“大数据”的处理问题上，有很多技术被不断提出，并且也出现了一些已经能够被商用化的处理系统，但总的来说，与“大数据”时代对计算机信息处理技术的要求还存在不小差距。

因为“大数据”时代的到来，计算机信息处理技术被推向了改革的命运。各行各业在面对海量信息数据时，要么能从中提取出有用的关键信息量而走向繁荣，要么就可能会因为不善于挖掘大数据背后隐藏的规律而遭到淘汰。在“大数据”时代下，人们只有根据本行业的特点，不断更新变革信息处理技术，使之能够更快、更准确地完成对海量信息的分析和处理，以提取出对我们有用的关键特征，才能更好地推动行业发展，并进一步推动整个社会进步。

2 “大数据”时代的计算机信息处理关键技术

“大数据”的应用核心是从海量数据中分析出数据背后所隐藏的规律，进而提取出与用户需求相匹配的关键特征以辅助设计、生产、服务和决策等需求。在解决好数据分析前，最主要的是要解决好超大规模云系统的构建和存储，以及自动化资源部署分配等问题。因此，“大数据”除了需要仔细研究其体系结构外，还应该加强对虚拟化技术、高性能的云存储和云计算技术、自动化资源调度技术以及相关的数据安全技术等方面进行突破。

2.1 虚拟化技术

虚拟化技术是指通过利用虚拟的信息网络资源对数据进行存储和管理，由虚拟化技术构建的“大数据”信息处理技术一方面可以对当前的信息存储资源进行优化配置，方便对海量数据的存储；另一方面可以通过灵活调度信息处理单元来提高对大规模数据的处理能力和效率。可见，虚拟化处理技术是“大数据”下的信息处理关键技术。

2.2 云存储和云计算技术

云存储实际上是由多个存储单元组成，它通过集群功能、分布式文件系统等功能联合起来协同工作，以共同对外提供数据的存储和管理服务。由此可知，云存储技术就是应“大数据”时代而生，它对解决海量信息数据的存储管理需求提供了一个最佳的解决方案。因为云系统需要同时满足大量用户的需求服务，而这些服务往往又牵扯到对大规模数据的高效处理和分析，所以仅仅具有数据的存储和管理功能还不够。为了解决数据的处理和分析需求，云计算技术也应运而生。云计算技术与传统信息处理技术的最大不同之处在于其具有分布式计算的特点，通过整合和调配整个云系统所能调用的数据计算单元，从而可以快速完成对海量信息数据的计算处理，这对提高“大数据”下的数据处理效率而言是必不可缺的。

2.3 自动化资源调度技术

“大数据”系统在提供服务时，需要对数据的存储和计算等资源进行优化配置，所以离不开自动化资源调度技术。所谓资源调度就是将信息资源进行合理的配置和整合，以更好地满足为用户提供高效、高质服务的目的。这些资源除了重要的数据存储资源外，还包括各类软件计算平台、硬件资源以及由网络查询得到的资源等。

2.4 信息安全技术

在“大数据”时代下，各种数据信息正逐渐由以往单一的形式向相互关联的数据结构演化，但是由于这种关联关系的影响，其中某个数据遭受安全威胁时，其他数据也会随之受到影响。“大数据”下的信息安全技术不再是建立在对某个单一形式数据的安全管理上，而是需要对整个数据关联结构进行系统管理，提高整个数据集群的整体安全防护水平。当前计算机信息处理技术因为受到软、硬件方面的制约，还无法完全满足“大数据”安全管理工作的需求，但这同时也为促进信息安全技术的发展提供了机遇，为了保证“大数据”信息的安全，就需要不断推进信息安全技术向前发展。

3 “大数据”时代下的计算机信息处理技术发展方向

“大数据”通常具有数据规模大、数据结构复杂等特点，相对于传统小规模的单一数据形式，“大数据”中的各种数据间形成了相互关联的结构，这无疑增加了数据处理方面的难度。当前的计算机信息处理系统通常都以一定结构的数据形式为基础进行构建，处理的数据结构都比较固定，难以胜任大规模复杂结构数据的处理需求。未来的信息处理技术需要建立开放、灵活的数据接口，通过运用数据加工等技术将不能被识别的数据结构转化为可以被处理的形式，以满足结构日趋复杂多样的大规模数据处理需求。

随着“大数据”时代的到来，未来的信息处理技术会与计算机网络逐渐融合为一体，形成了一种新的数据服务网络。这种网络具有动态感知采集、分布式计算、快速传输和自动化资源调度的特性，并以网络协同的方式为用户提供更为高效的服务。

4 结束语

总之，“大数据”为我们的云用户、企业以及网络服务提供商都带来了好处，但就目前的信息处理技术发展现状来看，离真正实现“大数据”的价值还有不小差距。笔者坚信，随着各种技术的不断纵向发展，人类社会在不久的未来必将创新出更加高效、完善和可靠的计算机信息处理技术，以真正发挥“大数据”在推动经济社会发展中所具有的作用，帮助我们迈向全新的信息化时代。

参考文献：

[1]陳松.基于“大数据”时代背景下的计算机信息处理技术思考[J].大科技，2013（22）：350-351.

[2]李学森，佟琳.浅谈大数据时代信息技术的机遇与挑战[J].信息安全与技术， 2013（11）：16-18.

[3]陈明奇，姜禾，张娟.大数据时代的美国信息网络安全新战略分析[J].信息网络安全，2012（08）：32-35.

[4]赵春雷.“大数据”时代的计算机信息处理技术[J].世界科学，2012（02）：30-31.

作者简介：申鹏（1993.04-），男，河南人，本科，计算机科学与技术学院，研究方向：计算机。