Page 25 - 高中 信息技术 选择性必修3 数据管理分析

 1.2 数据管理与分析的重要性及应用价值

例如，通过网络留言挖掘顾客的意见，顾客在博客、论坛、社交网站，甚至微博、微
信朋友圈中用文字或图片记录的消费体验，对商品和服务发表的看法和评价，是一种非结
构化数据。

如何把散布在网络上各种结构
化、半结构化、非结构化的数据资
源进行整合，从中自动挖掘有价值
的信息和知识，从而上升为智慧，

实现从数据到信息，再到知识，最
后到智慧的转变，便是当前数据挖

掘面临的巨大挑战之一。如图1-12
所示是从数据到信息、到知识、最
后上升为智慧的四级跳模型示意
图。随着信息社会与大数据的发展， 图1-12 数据—信息—知识—智慧的四级跳

数据挖掘技术主要有决策树、聚
类、时间序列、贝叶斯分类、线性回归、关联规则、类神经网络、Logistic回归等，如
图1-13所示。 广东教育出版社

图1-13 常见的数据挖掘技术

3．数据的分析性价值
数据管理与分析无论是在企业还是在政务部门的各种分析中，都具有数据的分析性价

值，主要包括以下三种分析性价值：
（1）现状性分析。
数据的现状性分析可以提供企业或政务部门在现阶段整体的运营情况，以及各企业或

政务部门的各项业务的构成，其中包括各项业务的发展和变动情况。在“中学生膳食和运
动习惯的数据管理与分析调查”项目的设计之初就是想摸清区域内中学生膳食和运动习惯
的现状，进而呈现数据进行现状性分析。数据的呈现也可称为数据的可视化表达，常用的

呈现方式主要有柱形图、条形图、折线图、雷达图、饼状图、圆环等。一般来说，简单的
数据呈现主要是采取基本图表形式进行统计分析，当对整体项目调查活动完成导出数据

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