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文档简介
国家中小学课程资源1.2对实际问题的数据抽象年级:高一年级学科:信息技术(粤教版)主讲
人:郝露茜学校某省市塘厦中学问题导入计算机越来越多地用于控制、管理及数据处理等非数值计算的工作,这些工作的操作对象及其关系是一些具有一定结构的数据,无法用数学方程进行描述。因此,我们必须对实际问题进行数据抽象,分析待处理对象的特性以及各处理对象之间存在的关系,建立问题的数据模型。新知学习4:抽象问题中的数据鸡兔同笼的问题二元一次方程组抽象问题中的数据某省市客户”这一特定事物,可从
“分析数据以便定某省市经营策略”的需求出发,抽取其中包含的数据。1.明确问题解决目标2.收集资料,进行分析,探究问题的解抽象问题中的数据1.明确问题解决目标细化问题建立客户的目的是什么?客户管理系统可能的功能有哪些?为了满足客户的功能需要,某省市客户”这一对象,计算机中必须保存哪些数据?客户是“人”,“人”有哪些属性?某省市经营来说,哪些属性是特别重要的?首先调查问卷中要设置什么问题?设置问题的依据是什么?设置这些问题可收集什么数据?整理后的问卷数据以什么形式呈现
?细化问题抽象问题中的数据2.收集资料,进行分析,探究问题的解消费水平跟踪联系消费欲望消费习惯姓名
年龄
性别
职业
地址
家庭人数
联系方式
抽象问题中的数据解决问题所需要的数据事物属性人姓名、年龄、性别、家庭人数、收入、职业、教育状况、身高、体重、视力、联系方式、地址……目的需抽取的数据1.准确推送商品信息姓名、联系方式、地址2.某省市的经营定位年龄、职业、收入抽象问题中的数据超市客户表姓名性别出生年月职业手机号码地址消费记录男197401公务员╳╳╳╳╳╳熊二男197509工人╳╳╳╳╳╳女197808律师╳╳╳╳╳╳⁞⁞⁞⁞⁞⁞⁞抽象问题中的数据抽象问题中的数据纷繁多样现实世界规则有序计算机世界抽象问题中的数据问题需求抽取问题解决属性合适数据表示属性理清数据关系建立数据模型数据抽象的过程探究活动4各小组试着列出选定项目中事物及其活动的属性,再从中选择与问题解决目标相关的属性。这个过程可能一次成功,也可能要经过反复几次的调整修改。新知学习5:分析数据之间的关系数值计算问题非数值计算问题线性关系层次关系网状关系数学模型抽
象分析数据之间的关系线性关
系125049483……姓名性别出生年月职业手机号码地址消费记录男197401公务员╳╳╳╳╳╳熊二男197509工人╳╳╳╳╳╳女197808律师╳╳╳╳╳╳⁞⁞⁞⁞⁞⁞⁞超市客户表分析数据之间的关系层次关
系贾代善贾琏贾迎春贾赦贾政贾珠贾元春贾宝玉贾探春贾环根叶子分析数据之间的关系博弈过程的棋盘数据层次关系分析数据之间的关系网状关
系城市间的交通联系分析数据之间的关系网状关
系层次关
系贾代善贾琏贾迎春贾赦贾政贾珠贾元春贾宝玉贾探春贾环根叶子线性关
系12483……新知学习6:建立数据模型数据模
型数据模型是客观事物及其关系的。,是对客观事物进行当描述客观事物
的数据被抽取出来,数据间的
就能理清,建立数据 也就水到渠成了。建立数据模型明确解决问题的目标确定操作的对象界定问题抽象特质列出操作对象的属性提取有关属性用恰当的数据表示属性分析数据间的关系用合适的模型表示数据建立数据模型建立数据模型线性关系的数据姓名性别出生年月职业手机号码地址消费记录男197401公务员╳╳╳╳╳╳熊二男197509工人╳╳╳╳╳╳女197808律师╳╳╳╳╳╳⁞⁞⁞⁞⁞⁞⁞超市客户表建立数据模型层次关系的数据贾代善贾琏贾迎春贾赦贾政贾珠贾元春贾宝玉贾探春贾环根叶子建立数据模型网状关系的数据城市间的交通联系建立数据模型数据对象是
性质相同的数据元素的集合,是数据的一个子集数据元素是数据的不可分割的最小单位数据项是数据的不可分割的最小单位列举更多生活中包含表、树、图模型的事物,画出数据模型示意图,填写下表生活中的表、树、图探究活动5模型生活中的事物数据模型示意图表树图针对本组的项目选题进行分析,抽取出其中的数据。可参考下表开展学习活动。探究活动6事物属性人姓名、年龄、性别、家庭人数、收入、职业、教育状况、身高、体重、视力、联系方式、地址……目的需抽取的数据1.准确推送商品信息姓名、联系方式、地址2.某省市的经营定位年龄、职业、收入知识小结分析数据之
间的关系抽象问题中的数据对实际问题的数据抽象界定问题建立数据模型抽象特征项目实践线性关系层次关系网状关系项目实施各小组根据项目选题及拟订的项目方案,结合本节所学知识,厘清如下题,并参照项目范例的样式,完成所选定项目调查报告的撰写。针对收集到的数据,哪些数据适合所选定的项目?应采用哪种数据模型组织数据?对实际问题的数据抽象新知学习探究活动项目实施完善各项学习活动,撰写项目成果报告课堂小结抽象问题中的数据分析数据之间的关系建立数据模型
分析列出项目中事物及其活动属性列举表生活中表、树、图模型事物思考题:将同一事物放置在不同应用场景中,其被抽取出来的数据属性是否一样?例如,在学校正常的
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