生活中的數據是如何記錄的

㈠ 二年級數據收集整理生活中有哪些

你好
《數據收集整理》是人教版小學數學二年級上冊第一單元的內容，相對於舊教材做了較大的調整。數據的收集整理在生活隨處可見，本單元重視記錄和整理數據的過程，允許學生用多種方式記錄數據，刪減了條形統計圖，但是在課後的練習題中又出現了非正式條形統計圖。
本節課遵循學生的年齡特徵，從學生的生活出發，使生活素材貫串於整個教學的始終，充分調動學生的積極性，讓學生感受信息來自生活，並讓學生親身經歷統計的全過程，具體地說有以下幾個特點：
以學生感興趣的事例作為切入口，激起學生統計的慾望，使數學問題生活化。課中我從「我們學校校服的顏色還沒有確定，你覺得從紅、黃、藍、白中選擇哪種顏色合適？」導入新課，從「怎樣才能知道最喜歡哪種顏色的人數最多」來切入主題，使學生興趣盎然地投入到學習中。
讓學生經歷數據收集整理的全過程。課中學生很快想到了採用「投票」的方法，通過全班舉手的方式選擇一種你最喜歡的顏色來收集數據，使學生親身體驗，積極投入的數一數喜歡哪種顏色的人數最多。整個數據的收集整理過程在師生互動、生生互動中充分展現出來。
讓學生體驗生活中處處有數學。課堂中引導學生調查本班同學最喜歡去哪裡春遊，最喜歡參加哪個興趣小組，最喜歡哪一個季節，最喜歡吃哪一種水果等等生活中需要用到數據的收集整理的實例，培養學生採用不同的方法搜集數據、整理數據的能力，並能根據所統計的數據進行簡單的分析，解決日常生活中的問題。這樣既使學生在自己喜歡的情境中掌握了在動手實踐的活動中收集和整理數據的方法，又激發了學生的學習興趣，感受數學在生活中的作用。

滿意請採納

㈡ 古代人用那些方法記錄信息

1、奇普

奇普（Quipu或khipu）是古代印加人的一種結繩記事的方法，用來計數或者記錄歷史。它是由許多顏色的繩結編成的。這種結繩記事方法已經失傳，目前還沒有人能夠了解其全部含義。

2、干支紀日法

大約產生於殷商時代。從春秋戰國開始，干支紀日便成為歷代史官紀日的傳統方法。世界上迄今應用時間最長的紀日法：春秋時魯隱公三年二月己巳日（公元前720年2月10日）起的干支紀日，一直到清代宣統三年（公元1911年）止，計二千六百多年，從未間斷。

3、古代計時法

西周開始，中國的歷法逐漸穩定了一歲十二個月的概念。以日比作歲，也採用十二時辰劃分一日、並將日期切分點（換日點）固定在夜半。

十二時辰的十二個時間節點（起點），為十二時。漢代命名為夜半、雞鳴、平旦、日出、食時、隅中、日中、日昳、晡時、日入、黃昏、人定。

隨著人們工作、生活的多元化，逐漸詞不達意，遂改用十二地支來表示，以晚上十一點為子時、凌晨一點丑時、凌晨三點寅時、早晨五點卯時、上午七點辰時、上午九點巳時、中午十一點午時、下午一點未時、下午三點申時、傍晚五點酉時、晚上七點戌時、晚上九點亥時。

(2)生活中的數據是如何記錄的擴展閱讀：

古代起源

中華文明是世界上最古老的文明之一，而中華帝國和其它古文明帝國一樣，從小小的原始部落和小小的地區，不斷的和其它的部落聯合，融化和擴張，形成一個規模龐大的帝國。

當研究其它的古文明時，現代人一直不能解讀他們祖先的文字，以致難以了解自己的文明之始末，而現代的中國人卻能讀通幾千年前的文字，了解中華祖先的文化。

㈢ 結合生活中的例子說說收集數據有哪些方法

很多種,不知道你想收集的是那些數據?

㈣ 作為一個大學生，在日常的生活中你有哪些值得記錄的數據

上大學了，你的經濟開銷哦，有可能會比較大，但是你要做一個會記賬的人要時刻提醒自己，什麼東西該買什麼東西不該買不要亂花錢，所以我覺得值得記錄的數據就是你的小賬本，小賬本可以時刻提醒自己。

㈤ 在我們生活中,都可以用那些方法收集和整理數據呢

抽樣調查法。

抽樣調查是，一種非全面調查，它是從全部調查研究對象中，抽選一部分單位進行調查，並據以對全部調查研究對象作出估計和推斷的一種調查方法。

顯然，抽樣調查雖然是非全面調查，但它的目的卻在於取得反映總體情況的信息資料，因而，也可起到全面調查的作用。

(5)生活中的數據是如何記錄的擴展閱讀

在數據分析前期，要做到充分溝通、理解業務規則、業務痛點、了解用戶需求、換位思考，明確為什麼要做數據分析，要達到一個什麼目標。這樣才能保證後續的收集數據、確定分析主題、分析數據、分析結果應用等工作都能夠圍繞分析目標開展，保證最終能夠從整體目標的角度去總結分析成果。

以解決業務問題為目標，以數據現狀為基礎，確定分析主題。前期要做好充分的准備，以業務問題為導向，以業務梳理為重點，進行多輪討論，分析主題避免過大，針對業務痛點，實現知現狀、明原因、可預測、有價值。另外，分析數據的范圍除了重點的業務指標數據，還要盡量考慮擴展外延數據；

比如經濟指標數據、氣象數據、財務數據等。確定分析主題之前，要進行數據支撐情況的初步判斷，避免中途發現數據質量或者數據范圍不能支撐分析工作的情況發生。確定分析主題之後，詳細論證分析可行性，保證分析過程的清晰性，才能開始分析工作。

㈥ 生活中有哪些大數據

一、大數據在金融行業的應用

金融行業應該是運用大數據技術最頻繁的一個行業，證券和銀行經常會運用大數據技術進行數據分析，通過對數據的監控和分析，有效規避風險。

金融行業面臨的行業挑戰有很多，證券欺詐預警，超高金融分析，信用卡欺詐和企業信用風險等一系列數據數據風險挑戰，行業內面臨的種種問題，都需要大數據發揮其預測的核心功能，有效規避風險。

二、大數據在娛樂媒體的運用

大數據行業在各個行業都有涉足，舉一個簡單的例子，通過社交媒體明星粉絲數量分析和行業內新聞動態，可以預測影視視頻的播放量和受喜愛程度;通過智能產品的點擊數量和瀏覽量，可以推測用戶的個性偏好，並且推薦其喜愛的產品。

前段時間大火的美劇《紙牌屋》，通過大數據分析，選取適合網友的視頻偏好和明星選擇，造成轟動的播放量。大數據在社交媒體和娛樂行業的大數據分析，一部分也在引導觀眾和粉絲，讓其為娛樂產業消費。

三、大數據在醫療行業的運用

iPhone用戶手機上都有這個功能，通過健康APP里的健康步數統計和鍛煉情況，為你記錄你的健康狀況，並且預測可能發生的疾病，這就是在運用大數據技術，通過一系列的記錄分析，預測可能要發生的事情並且及時解決。醫療行業可以通過用戶的身體情況和大量病例數據，分析提高醫療行業的監控力度，並且進行有效檢測，降低用戶的患病率。

四、運用大數據技術改變自己的生活吧

大數據技術在很多行業都有大量運用，很多行業都在運用大數據技術產生巨大的利益，便捷人們的生活，大數據已經遍布了生活的各個部分，運用自己的優勢方便大家生活，那你想要學習大數據技術並且改變自己的生活嗎?

大數據學習門檻並不高，專科及以上學歷經過培訓即可勝任，具備一定的學習能力和學習基礎學習起來會更輕松一些。大數據雖然是互聯網行業的新型技術，但是勢頭很大，未來發展前景也很好，未來只有運用在更多領域，更廣泛的便利人們的生活。

目前大數據人才在市面上呈現供不應求的狀態，運用大數據的企業很多但是合格的人才輸送卻很少，開設大數據課程的高校數量也很少，大部分大數據技術人才都是通過市面培訓出來的，所以想要學習大數據還是抓緊吧。

大數據在生活中的運用范圍很廣泛，大數據技術在未來運用會越來越廣泛，想要學習大數據技術可以來魔據。

作為專業的大數據平台，擁有專業的大數據課程和專業的豪華導師，入學即簽訂就業協議，配備大數據實驗室和企業實戰項目案例讓學員們動手操作，學員們學以致用提前熟悉企業工作流程，順利找到適合自己的工作崗位。

(6)生活中的數據是如何記錄的擴展閱讀：

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

㈦ 3、你了解資料庫嗎,在日常生活中有哪些應用

了解資料庫，各種電子產品中都存在資料庫的應用，在日常生活、工作、學習、還有就醫、娛樂等等各個方面！例如：電腦、電視、手機、廣播、各種軟體等等！

資料庫是存放數據的倉庫。它的存儲空間很大，可以存放百萬條、千萬條、上億條數據。但是資料庫並不是隨意地將數據進行存放，是有一定的規則的，否則查詢的效率會很低。當今世界是一個充滿著數據的互聯網世界，充斥著大量的數據。

即這個互聯網世界就是數據世界。數據的來源有很多，比如出行記錄、消費記錄、瀏覽的網頁、發送的消息等等。除了文本類型的數據，圖像、音樂、聲音都是數據。

分布式資料庫相關延伸：

所謂的分布式資料庫技術，就是結合了資料庫技術與分布式技術的一種結合。具體指的是把那些在地理意義上分散開的各個資料庫節點，但在計算機系統邏輯上又是屬於同一個系統的數據結合起來的一種資料庫技術。

既有著資料庫間的協調性也有著數據的分布性。這個系統並不注重系統的集中控制，而是注重每個資料庫節點的自治性，此外為了讓程序員能夠在編寫程序時可以減輕工作量以及系統出錯的可能性，一般都是完全不考慮數據的分布情況，這樣的結果就使得系統數據的分布情況一直保持著透明性。

數據獨立性概念在分布式資料庫管理系統中同樣是十分重要的一環，但是不僅如此，分布式數據管理系統還增加了一個叫分布式透明性的新概念。這個新概念的作用是讓數據進行轉移時使程序正確性不受影響，就像數據並沒有在編寫程序時被分布一樣。

在分布式資料庫里，數據冗雜是一種被需要的特性，這點和一般的集中式資料庫系統不一樣。第一點是為了提高局部的應用性而要在那些被需要的資料庫節點復制數據。第二點是因為如果某個資料庫節點出現系統錯誤，在修復好之前，可以通過操作其他的資料庫節點里復制好的數據來讓系統能夠繼續使用，提高系統的有效性。

㈧ 在我們生活中,都可以用哪些方法收集和整理數據呢

1、抽樣調查法。

抽樣調查法是指從研究對象的全部單位中抽取一部分單位進行考察和分析，並用這部分單位的數量特徵去推斷總體的數量特徵的一種調查方法。其中，被研究對象的全部單位稱為「總體」；

從總體中抽取出來，實際進行調查研究的那部分對象所構成的群體稱為「樣本」。在抽樣調查中，樣本數的確定是一個關鍵問題。

2、折線圖

折線圖和帶數據標記的折線圖 折線圖用於顯示隨時間或有序類別而變化的趨勢，可能顯示數據點以表示單個數據值，也可能不顯示這些數據點。在有很多數據點並且它們的顯示順序很重要時，折線圖尤其有用。

3、歸納法

歸納推理是一種由個別到一般的推理。由一定程度的關於個別事物的觀點過渡到范圍較大的觀點，由特殊具體的事例推導出一般原理、原則的解釋方法。

自然界和社會中的一般，都存在於個別、特殊之中，並通過個別而存在。一般都存在於具體的對象和現象之中，因此，只有通過認識個別，才能認識一般。

4、演繹法

演繹推理是由一般到特殊的推理方法。與「歸納法」相對。推論前提與結論之間的聯系是必然的，是一種確實性推理。

運用此法研究問題，首先要正確掌握作為指導思想或依據的一般原理、原則；其次要全面了解所要研究的課題、問題的實際情況和特殊性；然後才能推導出一般原理用於特定事物的結論。

(8)生活中的數據是如何記錄的擴展閱讀：

從商業角度來看，從前未知的統計分析模式或趨勢的發現為企業提供了非常有價值的洞察力。數據整理技術能夠為企業對未來的發展具有一定的預見性。數據整理技術可以分成3類：群集、分類和預測。

群集技術就是在無序的方式下集中信息。群集的一個例子就是對未知特點的群體商業客戶的分析，對這一例子輸入相關信息就可以很好的定義客戶的特點。

分類技術就是指定object，以確定集合。集合通常用上面的技術來形成，可以舉一個例子就是把客戶按照他們的收入水平分成特定的銷售群體。

預測技術就是對某些特定的對象和目錄輸入已知值，並且把這些值應用到另一個類似集合中以確定期望值或結果。比如，一組戴頭盔和肩章的人是足球隊的，那麼我們也認為另一組帶頭盔和肩章的人也是足球隊的。

㈨ 資料庫管理在日常生活中的應用

資料庫在人們的生活里到處可見比方說：
統計報表、分類記帳、數據記錄等都是用的資料庫；
特別是數據量大的時候，更能顯示出資料庫的優越性；
它可以分類、排序、查找、計算等頂工作，是不個非常好的數據管理者。

㈩ 在日常生活中怎樣正確善用數據資料

善用數據

經理人,尤其是財務人員在日常的工作中不免要和數字打交道。數據有時非常有用,尤其當你用每年20%的增長率來說服客戶與你長期合作的時後;數據有時又讓人很頭疼,特別是在一對數字中找不到關聯看不到原因的時候。你總是很敬畏數據,但是卻不知道什麼時候該相信它們。

數據到底有沒有用?能在多大程度上有用?怎樣正確使用數據輔助工作?

《哈佛商學院實戰新知》日前發表文章《使用統計數據的五條指南》(Five Guidelines for Using Statistics)指出,經理人應當對數據保持謹慎的態度。因為對於經理人的工作來說,數據僅佔5%,而要花費其他的95%的氣力甄錯及辨別數據和結果之見的關系。該文章提出在使用數據時,有五項指導性的原則。

1.確定你所確實了解的數據

經理人並不常常處理數據,在他們的認知里,確實的數據、假設的數據和不確定的數據有時候會發生混淆。

2.清楚數據所涵蓋的范圍

有時候通過數學方法求得的值並不是對你所問問題的回答。此時,應該了解在數?運算過程中,數據處理時涵蓋的范圍,問出直接的問題。

3.因果關系不要想當然

舉例來說,數據顯示本季度顧客滿意度比上個季度提升了10個百分點,產品返修率降低了5%。是不是可以說,因為產品總體質量提高,導致了顧客滿意度的提高呢?但事實真相很可能不同。本季度的返修率降低是因為產品返修渠道出現了問題,導致了暫時的延遲。而滿意度的提高則是因為客戶服務部因為出現這樣的工作失誤而採取了適當及時的處理。

4.數據並不能百分之百地說明問題

只有當所有的動因都被考慮在內並一一排除時,數據的確定度才能接近100%。

5.在數字上或數據上看來很顯著的結果,也許對於管理來說毫無用處

正如前文例子中所顯示的那樣,顧客滿意度的提升有10%,而產品返修率下降了5%,單從數字上來看,管理人員可以繼續實施現行管理方法。但是實際上,正是管理出了問題才導致返修渠道不暢,應該及時調整。

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