高中信息技术粤教版(2019)5.3 数据的分析

高中信息技术粤教版(2019)5.3 数据的分析 一、选择题 1．小明每天7:00乘坐12路公交车去学校，11:00左右放学，他觉得公交车并不拥挤。而妈妈8:00乘坐10路公交车上班，12:00下班，总抱怨乘车者太多。对客流量数据进行分析，下列说法错误的是(   ) A．可用计算机工具或编程分析两辆公交车一年的平均载客量 B．通过数据比较不同时间段客流量，分析客流高峰时间段 C．运用求平均值的方法分析不同时段公交车里的平均客流量 D．数据分析一般过程：收集数据->数据分析->提出假设->得出结论。 2．对采集到的数据进行分类整理、提取与发现其中有价值信息的过程，称为（   ） A．数据分析 B．数据采集 C．数据加密 D．数据发布 3．自新冠病毒感染肺炎疫情爆发以来，各大网络平台纷纷使用大数据技术进行实时分析。以下是某网站2021年6月10日的全球新增确诊可视化分析报告。在对数据进行分析时，该分析采用了（   ）。 A．横向对比分析法 B．纵向对比分析法 C．平均分析法 D．结构分析法 4．百度公司根据某时段在某区域内“感冒症状”、“治疗”等关键词的搜索量急剧增长，成功预测了甲流的暴发时间、地域。主要体现了大数据分析理念中的(    ) A．在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 B．在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C．在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 D．在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 5．某网络购物平台使用大数据技术采集大量客户的购物行为数据，通过对客户购物行为数据进行分析，找出购买商品之间的关联关系，从而帮助电商制定更加精准的营销策略。图为客户网购行为数据分析的部分结果。 频繁项集 支持度 牛奶——啤酒 0.5 尿布——啤酒 0.477272727 面包——啤酒 0.477272727 尿布——面包——啤酒 0.340909091 面包——牛奶——啤酒 0.340909091 尿布——牛奶——啤酒 0.318181818 鸡蛋——啤酒 0.295454545 尿布——面包——牛奶——啤酒 0.25 尿布——牛奶——面包 0.25 观察图中的“支持度”数据，分析购买商品之间的关联关系，预测购买啤酒的客户有更大的概率会同时购买（    ） A．面包 B．尿布 C．牛奶 D．鸡蛋 6．下表是某企业销售部门的数据，如果要比较每组的销售总额，最合适的是（   ） A B C 1 组别 产品名称 销售额（万元） 2 第一组 电视机 69.94 3 第二组 电视机 64.74 4 第三组 电视机 64.16 5 第一组 冰箱 56.07 6 第二组 冰箱 76.30 7 第三组 冰箱 75.72 A．先按产品名称排序，再以产品名称为分类依据，对销售额以“求和”方式做分类汇总 B．先按组别排序，再以组别为分类依据，对销售额以“求和”方式做分类汇总 C．按销售额进行排序 D．直接按产品名称分类汇总 7．某分析员研究销售数据，发现购香烟后购买啤酒的概率较大，购买可乐同时一般会购买薯片，这属于数据的（    ） A．聚类分析 B．关联分析 C．分类分析 D．数据分类 8．为了全面了解学生的体质健康状况，学校依据《国家学生体质健康标准》编制调查问卷，利用网络调查平台收集数据，并作出分析，得出结论，以下说法错误的是（   ） A．可以借助多种数字化学习工具完成该项目，如网络调查问卷、查阅电子资料、思维导图、搜索引擎等 B．通过调查问卷收集的是数据，可以用图标对其进行可视化表达 C．《国家学生体质健康标准》是通过调查研究、实践检验总结出来的知识 D．网络调查平台已经提供了分析功能，用户无需再对数据进行分析 9．下列关于数据管理的说法，正确的是（    ） A．计算机管理的都是结构化数据 B．计算机一般以软件的形式存储数据 C．数据管理的目的是充分发挥数据的价值 D．现在社会只能用计算机进行数据管理 10．下表是某企业销售部门的数据，如果要比较每组的销售总额，下列做法最合适的是（      ） A B C 1 组别 产品名称 销售额（万元） 2 第一组 电视机 69.94 3 第二组 电视机 64.74 4 第三组 电视机 64.16 5 第一组 冰箱 56.07 6 第二组 冰箱 76.30 7 第三组 冰箱 75.72 A．先按产品名称排序，再以组别为分类依据，对销售额以“求和”方式进行分类汇总 B．先按组别排序，再以组别为分类依据，对销售额以“求和”方式进行分类汇总 C．直接按销售额进行排序 D．直接按产品名称进行排序 11．数据分析的方法不包括（   ） A．线性分析 B．关联分析 C．聚类分析 D．数据分类 12．数据分析的主要用途是（   ） A．数据存储 B．数据加密 C．信息提取 D．数据展示 13．某区县的卫生健康部门对该辖区内3-9年级学生视力进行数据对比，研判该群体的视力变化情况。这一过程属于数据处理中的（  ） A．数据采集 B．数据整理 C．数据搜索 D．数据分析 14．对两个或两个以上的数据进行差异分析，以揭示事物发展变化或差距，并且可以准确、量化地表示出这种变化或差距，这种数据分析方法是（   ） A．平均分析法 B．结构分析法 C．量化分析法 D．对比分析法 15．数据分析的常见方法包括（    ） A．对比分析、观察分析、平均分析 B．对比分析、平均分析、交叉分析 C．交叉分析、观察分析、平均分析 D．观察分析、对比分析、交叉分析 二、填空题 16．数据分析方法中， 就是分析并发现存在于大量数据之间的关联性或者相关性，从而描述一个事物中某些属性同时出现的规律和模式。 17．K-平均算法属于( )分析方法。 18．在数据分析中， 是一种用于预测未来趋势或行为的分析方法。 三、判断题 19．数据分析可以帮助我们了解事物的现状、剖析事物的发展历程和预测事物的未来走向。( ) 四、操作题 20．小李收集了某奶茶门店2023年11月的销售数据，如图a所示。                                       图a                                           图b 为统计分析该门店不同品类饮品的销售情况，编写 Python 程序，请回答下列问题： （1）观察图a中前6条记录，存在的问题是 （单选，填字母）。 A．数据缺失          B．数据重复          C．数据异常       D．格式不一致 （2）完成数据整理后，读取文件，筛选出点单成功的数据，代码如下。 import pandas as pd df=pd.read_excel("salelist.xlsx") df1= 划线处应填入的代码为 （单选，填字母）。 A．df[df["金额"]>0]    B．df[df.点单状态== "成功"]    C．df1[df1["金额"]>0]    D．df1[df1.点单状态== "成功"] （3）统计该月不同品类饮品销售数量，并绘制柱形图，部分Python程序如下，请在划线处填入合适的代码。 import matplotlib.pyplot as plt df2=df1.groupby("① ", as_index = False) df2=df2.数量.sum() plt.figure() plt.bar(df2.品类,② ) #绘制柱形图 #设置绘图参数，显示如图b所示，代码略 plt.show() 五、简答题 21．描述气象生活指数是如何帮助居民做出日常生活决策的。 试卷第1页，共3页 试卷第1页，共3页 学科网（北京）股份有限公司 参考答案： 1．C 2．A 3．A 4．D 5．C 6．B 7．B 8．D 9．C 10．B 11．A 12．C 13．D 14．D 15．B 16．关联分析 17．聚类 18．预测分析 19．正确 20． A B 品类 df2.数量 或 df2["数量"] 21．气象生活指数通过分析气象预测数据，为居民提供生活出行参考，如紫外线指数、穿衣指数等，帮助居民做出更合适的日常生活决策。 答案第1页，共2页 答案第1页，共2页 学科网（北京）股份有限公司 $$