信息技术必修1 数据与计算 知识点思维导图

这是一篇关于信息技术必修1 数据与计算 知识点思维导图的思维导图，主要内容包括：第1单元 初识数据与计算，第2单元 编程计算，第3单元 认识数据，第4单元 计算与问题解决，第5单元 数据分析与人工智能。

信息技术必修1 数据与计算 知识点思维导图

• 第1单元 初识数据与计算
  • 1.1 我们身边的数据
    • 数据与信息
      • 数据表现形式：数字、文字、图形、图像、声音、视频
      • 信息特征：载体依附性、价值性、时效性、共享性
      • 数据→信息→知识的转化过程
    • 数据采集方法
      • 直接数据：调查法、实验法、传感器采集
      • 间接数据：文献查阅、网络检索
    • 数据分析
      • 目的：提取有用信息，形成结论
      • 工具：电子表格、网络调查平台
  • 1.2 数据的计算
    • 计算方式
      • 人工计算：灵活但效率低
      • 电子表格计算：排序、筛选、公式函数（SUM/AVERAGE）
      • 编程计算：高效自动化（如Python）
    • 超级计算机
      • 应用领域：气候预测、基因分析
      • 中国成果：神威·太湖之光（十亿亿次/秒）
• 第2单元 编程计算
  • 21 计算机解决问题过程
    • 算法描述
      • 自然语言：易理解但有歧义
      • 流程图：起止框、判断框、流程线
    • 三种基本结构
      • 顺序结构：线性执行
      • 分支结构：if-else条件判断
      • 循环结构：for/while重复执行
  • 22-2.4 编程实现
    • Python基础
      • 变量与数据类型：int, float, str, list
      • 运算符：算术（+/%）、关系（== >）
    • 函数与模块
      • 自定义函数：def 函数名(参数
      • 模块化开发：import模块、发布代码
• 第3单元 认识数据
  • 3.1 数据编码
    • 数字化过程
      • 采样→量化→编码（声音/图像）
    • 文本编码
      • ASCII码（7位）、Unicode（兼容多语言）
      • 汉字编码：GB2312→GBK→GB18030
  • 3.2 数据结构
    • 线性结构
      • 队列（FIFO）、列表操作
    • 非线性结构
      • 树：层次关系（快递配送）
      • 图：多对多关系（交通网络）
  • 3.3 数据与系统
    • 数据库系统
      • 表结构：字段/记录/主键
      • SQL查询：SELECT...WHERE
    • 文件操作
      • Python读写文本/数据库文件
  • 3.4 加密与解密
    • 安全防护
      • 密码设置技巧：长度+复杂度
      • 加密算法：恺撒密码（位移替换）
• 第4单元 计算与问题解决
  • 4.1 算法特征
    • 五大特性
      • 有穷性、确切性、输入、输出、可行性
    • 典型算法
      • 枚举法：穷举验证
      • 迭代法：斐波那契数列
  • 4.24.3 算法设计
    • 分治策略
      • 二分查找（有序数据）
    • 递归思想
      • 汉诺塔问题（自相似分解）
    • 可视化工具
      • matplotlib绘图
  • 4.4 综合应用
    • 开发流程
      • 需求分析→界面设计→功能实现
    • 游戏开发案例
      • pygame模块：事件监听、图像渲染
• 第5单元 数据分析与人工智能
  • 5.1 数据分析
    • 方法
      • 对比分析：横向/纵向比较
      • 平均分析：反映总体水平
    • 大数据特征
      • 4V：Volume（量大）、Variety（多样）、Velocity（高速）、Value（价值）
  • 5.2 人工智能
    • 核心技术
      • 机器学习：监督/无监督学习
      • 神经网络：BP反向传播算法
    • 应用场景
      • 计算机视觉：人脸识别
      • 自然语言处理：语音转文字