生活中的数据是如何记录的

㈠ 二年级数据收集整理生活中有哪些

你好
《数据收集整理》是人教版小学数学二年级上册第一单元的内容，相对于旧教材做了较大的调整。数据的收集整理在生活随处可见，本单元重视记录和整理数据的过程，允许学生用多种方式记录数据，删减了条形统计图，但是在课后的练习题中又出现了非正式条形统计图。
本节课遵循学生的年龄特征，从学生的生活出发，使生活素材贯串于整个教学的始终，充分调动学生的积极性，让学生感受信息来自生活，并让学生亲身经历统计的全过程，具体地说有以下几个特点：
以学生感兴趣的事例作为切入口，激起学生统计的欲望，使数学问题生活化。课中我从“我们学校校服的颜色还没有确定，你觉得从红、黄、蓝、白中选择哪种颜色合适？”导入新课，从“怎样才能知道最喜欢哪种颜色的人数最多”来切入主题，使学生兴趣盎然地投入到学习中。
让学生经历数据收集整理的全过程。课中学生很快想到了采用“投票”的方法，通过全班举手的方式选择一种你最喜欢的颜色来收集数据，使学生亲身体验，积极投入的数一数喜欢哪种颜色的人数最多。整个数据的收集整理过程在师生互动、生生互动中充分展现出来。
让学生体验生活中处处有数学。课堂中引导学生调查本班同学最喜欢去哪里春游，最喜欢参加哪个兴趣小组，最喜欢哪一个季节，最喜欢吃哪一种水果等等生活中需要用到数据的收集整理的实例，培养学生采用不同的方法搜集数据、整理数据的能力，并能根据所统计的数据进行简单的分析，解决日常生活中的问题。这样既使学生在自己喜欢的情境中掌握了在动手实践的活动中收集和整理数据的方法，又激发了学生的学习兴趣，感受数学在生活中的作用。

满意请采纳

㈡ 古代人用那些方法记录信息

1、奇普

奇普（Quipu或khipu）是古代印加人的一种结绳记事的方法，用来计数或者记录历史。它是由许多颜色的绳结编成的。这种结绳记事方法已经失传，目前还没有人能够了解其全部含义。

2、干支纪日法

大约产生于殷商时代。从春秋战国开始，干支纪日便成为历代史官纪日的传统方法。世界上迄今应用时间最长的纪日法：春秋时鲁隐公三年二月己巳日（公元前720年2月10日）起的干支纪日，一直到清代宣统三年（公元1911年）止，计二千六百多年，从未间断。

3、古代计时法

西周开始，中国的历法逐渐稳定了一岁十二个月的概念。以日比作岁，也采用十二时辰划分一日、并将日期切分点（换日点）固定在夜半。

十二时辰的十二个时间节点（起点），为十二时。汉代命名为夜半、鸡鸣、平旦、日出、食时、隅中、日中、日昳、晡时、日入、黄昏、人定。

随着人们工作、生活的多元化，逐渐词不达意，遂改用十二地支来表示，以晚上十一点为子时、凌晨一点丑时、凌晨三点寅时、早晨五点卯时、上午七点辰时、上午九点巳时、中午十一点午时、下午一点未时、下午三点申时、傍晚五点酉时、晚上七点戌时、晚上九点亥时。

(2)生活中的数据是如何记录的扩展阅读：

古代起源

中华文明是世界上最古老的文明之一，而中华帝国和其它古文明帝国一样，从小小的原始部落和小小的地区，不断的和其它的部落联合，融化和扩张，形成一个规模庞大的帝国。

当研究其它的古文明时，现代人一直不能解读他们祖先的文字，以致难以了解自己的文明之始末，而现代的中国人却能读通几千年前的文字，了解中华祖先的文化。

㈢ 结合生活中的例子说说收集数据有哪些方法

很多种,不知道你想收集的是那些数据?

㈣ 作为一个大学生，在日常的生活中你有哪些值得记录的数据

上大学了，你的经济开销哦，有可能会比较大，但是你要做一个会记账的人要时刻提醒自己，什么东西该买什么东西不该买不要乱花钱，所以我觉得值得记录的数据就是你的小账本，小账本可以时刻提醒自己。

㈤ 在我们生活中,都可以用那些方法收集和整理数据呢

抽样调查法。

抽样调查是，一种非全面调查，它是从全部调查研究对象中，抽选一部分单位进行调查，并据以对全部调查研究对象作出估计和推断的一种调查方法。

显然，抽样调查虽然是非全面调查，但它的目的却在于取得反映总体情况的信息资料，因而，也可起到全面调查的作用。

(5)生活中的数据是如何记录的扩展阅读

在数据分析前期，要做到充分沟通、理解业务规则、业务痛点、了解用户需求、换位思考，明确为什么要做数据分析，要达到一个什么目标。这样才能保证后续的收集数据、确定分析主题、分析数据、分析结果应用等工作都能够围绕分析目标开展，保证最终能够从整体目标的角度去总结分析成果。

以解决业务问题为目标，以数据现状为基础，确定分析主题。前期要做好充分的准备，以业务问题为导向，以业务梳理为重点，进行多轮讨论，分析主题避免过大，针对业务痛点，实现知现状、明原因、可预测、有价值。另外，分析数据的范围除了重点的业务指标数据，还要尽量考虑扩展外延数据；

比如经济指标数据、气象数据、财务数据等。确定分析主题之前，要进行数据支撑情况的初步判断，避免中途发现数据质量或者数据范围不能支撑分析工作的情况发生。确定分析主题之后，详细论证分析可行性，保证分析过程的清晰性，才能开始分析工作。

㈥ 生活中有哪些大数据

一、大数据在金融行业的应用

金融行业应该是运用大数据技术最频繁的一个行业，证券和银行经常会运用大数据技术进行数据分析，通过对数据的监控和分析，有效规避风险。

金融行业面临的行业挑战有很多，证券欺诈预警，超高金融分析，信用卡欺诈和企业信用风险等一系列数据数据风险挑战，行业内面临的种种问题，都需要大数据发挥其预测的核心功能，有效规避风险。

二、大数据在娱乐媒体的运用

大数据行业在各个行业都有涉足，举一个简单的例子，通过社交媒体明星粉丝数量分析和行业内新闻动态，可以预测影视视频的播放量和受喜爱程度;通过智能产品的点击数量和浏览量，可以推测用户的个性偏好，并且推荐其喜爱的产品。

前段时间大火的美剧《纸牌屋》，通过大数据分析，选取适合网友的视频偏好和明星选择，造成轰动的播放量。大数据在社交媒体和娱乐行业的大数据分析，一部分也在引导观众和粉丝，让其为娱乐产业消费。

三、大数据在医疗行业的运用

iPhone用户手机上都有这个功能，通过健康APP里的健康步数统计和锻炼情况，为你记录你的健康状况，并且预测可能发生的疾病，这就是在运用大数据技术，通过一系列的记录分析，预测可能要发生的事情并且及时解决。医疗行业可以通过用户的身体情况和大量病例数据，分析提高医疗行业的监控力度，并且进行有效检测，降低用户的患病率。

四、运用大数据技术改变自己的生活吧

大数据技术在很多行业都有大量运用，很多行业都在运用大数据技术产生巨大的利益，便捷人们的生活，大数据已经遍布了生活的各个部分，运用自己的优势方便大家生活，那你想要学习大数据技术并且改变自己的生活吗?

大数据学习门槛并不高，专科及以上学历经过培训即可胜任，具备一定的学习能力和学习基础学习起来会更轻松一些。大数据虽然是互联网行业的新型技术，但是势头很大，未来发展前景也很好，未来只有运用在更多领域，更广泛的便利人们的生活。

目前大数据人才在市面上呈现供不应求的状态，运用大数据的企业很多但是合格的人才输送却很少，开设大数据课程的高校数量也很少，大部分大数据技术人才都是通过市面培训出来的，所以想要学习大数据还是抓紧吧。

大数据在生活中的运用范围很广泛，大数据技术在未来运用会越来越广泛，想要学习大数据技术可以来魔据。

作为专业的大数据平台，拥有专业的大数据课程和专业的豪华导师，入学即签订就业协议，配备大数据实验室和企业实战项目案例让学员们动手操作，学员们学以致用提前熟悉企业工作流程，顺利找到适合自己的工作岗位。

(6)生活中的数据是如何记录的扩展阅读：

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

㈦ 3、你了解数据库吗,在日常生活中有哪些应用

了解数据库，各种电子产品中都存在数据库的应用，在日常生活、工作、学习、还有就医、娱乐等等各个方面！例如：电脑、电视、手机、广播、各种软件等等！

数据库是存放数据的仓库。它的存储空间很大，可以存放百万条、千万条、上亿条数据。但是数据库并不是随意地将数据进行存放，是有一定的规则的，否则查询的效率会很低。当今世界是一个充满着数据的互联网世界，充斥着大量的数据。

即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多，比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据。

分布式数据库相关延伸：

所谓的分布式数据库技术，就是结合了数据库技术与分布式技术的一种结合。具体指的是把那些在地理意义上分散开的各个数据库节点，但在计算机系统逻辑上又是属于同一个系统的数据结合起来的一种数据库技术。

既有着数据库间的协调性也有着数据的分布性。这个系统并不注重系统的集中控制，而是注重每个数据库节点的自治性，此外为了让程序员能够在编写程序时可以减轻工作量以及系统出错的可能性，一般都是完全不考虑数据的分布情况，这样的结果就使得系统数据的分布情况一直保持着透明性。

数据独立性概念在分布式数据库管理系统中同样是十分重要的一环，但是不仅如此，分布式数据管理系统还增加了一个叫分布式透明性的新概念。这个新概念的作用是让数据进行转移时使程序正确性不受影响，就像数据并没有在编写程序时被分布一样。

在分布式数据库里，数据冗杂是一种被需要的特性，这点和一般的集中式数据库系统不一样。第一点是为了提高局部的应用性而要在那些被需要的数据库节点复制数据。第二点是因为如果某个数据库节点出现系统错误，在修复好之前，可以通过操作其他的数据库节点里复制好的数据来让系统能够继续使用，提高系统的有效性。

㈧ 在我们生活中,都可以用哪些方法收集和整理数据呢

1、抽样调查法。

抽样调查法是指从研究对象的全部单位中抽取一部分单位进行考察和分析，并用这部分单位的数量特征去推断总体的数量特征的一种调查方法。其中，被研究对象的全部单位称为“总体”；

从总体中抽取出来，实际进行调查研究的那部分对象所构成的群体称为“样本”。在抽样调查中，样本数的确定是一个关键问题。

2、折线图

折线图和带数据标记的折线图 折线图用于显示随时间或有序类别而变化的趋势，可能显示数据点以表示单个数据值，也可能不显示这些数据点。在有很多数据点并且它们的显示顺序很重要时，折线图尤其有用。

3、归纳法

归纳推理是一种由个别到一般的推理。由一定程度的关于个别事物的观点过渡到范围较大的观点，由特殊具体的事例推导出一般原理、原则的解释方法。

自然界和社会中的一般，都存在于个别、特殊之中，并通过个别而存在。一般都存在于具体的对象和现象之中，因此，只有通过认识个别，才能认识一般。

4、演绎法

演绎推理是由一般到特殊的推理方法。与“归纳法”相对。推论前提与结论之间的联系是必然的，是一种确实性推理。

运用此法研究问题，首先要正确掌握作为指导思想或依据的一般原理、原则；其次要全面了解所要研究的课题、问题的实际情况和特殊性；然后才能推导出一般原理用于特定事物的结论。

(8)生活中的数据是如何记录的扩展阅读：

从商业角度来看，从前未知的统计分析模式或趋势的发现为企业提供了非常有价值的洞察力。数据整理技术能够为企业对未来的发展具有一定的预见性。数据整理技术可以分成3类：群集、分类和预测。

群集技术就是在无序的方式下集中信息。群集的一个例子就是对未知特点的群体商业客户的分析，对这一例子输入相关信息就可以很好的定义客户的特点。

分类技术就是指定object，以确定集合。集合通常用上面的技术来形成，可以举一个例子就是把客户按照他们的收入水平分成特定的销售群体。

预测技术就是对某些特定的对象和目录输入已知值，并且把这些值应用到另一个类似集合中以确定期望值或结果。比如，一组戴头盔和肩章的人是足球队的，那么我们也认为另一组带头盔和肩章的人也是足球队的。

㈨ 数据库管理在日常生活中的应用

数据库在人们的生活里到处可见比方说：
统计报表、分类记帐、数据记录等都是用的数据库；
特别是数据量大的时候，更能显示出数据库的优越性；
它可以分类、排序、查找、计算等顶工作，是不个非常好的数据管理者。

㈩ 在日常生活中怎样正确善用数据资料

善用数据

经理人,尤其是财务人员在日常的工作中不免要和数字打交道。数据有时非常有用,尤其当你用每年20%的增长率来说服客户与你长期合作的时后;数据有时又让人很头疼,特别是在一对数字中找不到关联看不到原因的时候。你总是很敬畏数据,但是却不知道什么时候该相信它们。

数据到底有没有用?能在多大程度上有用?怎样正确使用数据辅助工作?

《哈佛商学院实战新知》日前发表文章《使用统计数据的五条指南》(Five Guidelines for Using Statistics)指出,经理人应当对数据保持谨慎的态度。因为对于经理人的工作来说,数据仅占5%,而要花费其他的95%的气力甄错及辨别数据和结果之见的关系。该文章提出在使用数据时,有五项指导性的原则。

1.确定你所确实了解的数据

经理人并不常常处理数据,在他们的认知里,确实的数据、假设的数据和不确定的数据有时候会发生混淆。

2.清楚数据所涵盖的范围

有时候通过数学方法求得的值并不是对你所问问题的回答。此时,应该了解在数?运算过程中,数据处理时涵盖的范围,问出直接的问题。

3.因果关系不要想当然

举例来说,数据显示本季度顾客满意度比上个季度提升了10个百分点,产品返修率降低了5%。是不是可以说,因为产品总体质量提高,导致了顾客满意度的提高呢?但事实真相很可能不同。本季度的返修率降低是因为产品返修渠道出现了问题,导致了暂时的延迟。而满意度的提高则是因为客户服务部因为出现这样的工作失误而采取了适当及时的处理。

4.数据并不能百分之百地说明问题

只有当所有的动因都被考虑在内并一一排除时,数据的确定度才能接近100%。

5.在数字上或数据上看来很显着的结果,也许对于管理来说毫无用处

正如前文例子中所显示的那样,顾客满意度的提升有10%,而产品返修率下降了5%,单从数字上来看,管理人员可以继续实施现行管理方法。但是实际上,正是管理出了问题才导致返修渠道不畅,应该及时调整。

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