2024-2025学年高中信息技术粤教版(2019) 必修1 第五章 数据处理和可视化表达

第五章 数据处理和可视化表达 一、选择题 1．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 2．以下关于大数据，说法不正确的是（   ） A．大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行高效捕捉、管理和处理的数据集合 B．大数据的产生是与人类日益普及的网络行为所伴生的：物联网、云计算、移动互联网、手机、电脑以及各种传感器 C．大数据已成为人们提取信息、做出决策的重要依据，是推动信息社会发展的重要资源 D．大数据没有安全隐患和负面影响，我们可以随意使用大数据 3．《数据与计算》中提到了数据分析的重要性，它是从大量数据中提取有价值信息的过程。以下哪个选项不是数据分析的目的？（   ） A．描述性分析 B．诊断性分析 C．预测性分析 D．破坏性分析 4．POI数据的聚类分析通常基于（   ）进行。 A．用户评价 B．地理位置信息 C．商品价格 D．商家评分 5．在POI数据的应用中，以下哪个场景最为典型（   ） A．社交网络数据分析 B．电子商务交易记录 C．地图应用中的地点搜索 D．企业财务报表分析 6．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 7．随着现代社会的发展，产生、传输了大量的数据，关于大数据特点的说法中，错误的是（   ） A．数据规模大 B．数据价值密度高 C．数据类型多样 D．数据处理速度快 8．下列关于大数据及数据处理的说法，正确的是（   ） A．流数据是实时数据，其价值会随时间流逝而降低 B．近四年信息选考模拟卷的考点属于流数据 C．流数据和静态数据不可以在同一平台进行处理 D．交通大数据属于流数据，一般适用于批处理计算 9．下列有关数据可视化的说法不正确的是（  ） A．数据可视化可以直观生动地呈现数据及数据分析结果 B．数据可视化可以揭示数据之间的关系、趋势和规律 C．数据可视化只能显示一维数据 D．数据可视化可以通过程序实现 10．有关大数据的说法,下列正确的是（ ） A．大数据要分析的是抽样数据 B．大数据可以让决策更精准 C．大数据的数据量大，价值密度高 D．用大数据进行数据处理时,必须保证每个数据都准确无误 11．数据可视化表达是为了更加直观形象地呈现数据，下列关于数据可视化表达不合理的是（   ） A．利用折线图呈现多次考试成绩的变化趋势 B．利用条形图展示娱乐节目参赛选手的得票情况 C．利用雷达图对比两个用户在购买频率、购买商品种类等5个维度上的差异 D．利用饼图反映游客人数与节假日关系 12．“二维码编码及应用”情境问题，请结合生活实际，信息技术知识和下图完成此题。 小强同学周末回到家，都要向班主任老师发送周末期间的健康码和行程码等信息，健康码分别有以下三种颜色显示。身处大数据时代，下列没有涉及到大数据应用的是（   ） A．个人通信行程卡 B．通过手机购买高铁票 C．从手机中拷贝视频文件到电脑 D．高速路出入口用ETC系统进行自动收费 13．字节跳动公司下的抖音APP、今日头条APP利用强大的算法对用户观看内容、时长、操作行为等大数据进行处理，及时洞察用户需求提供精准服务以保持用户黏性，对用户行为数据处理的过程属于（    ） A．数据分析 B．数据可视化表达 C．数据采集 D．数据存储 14．下列关于大数据的说法不正确的是（    ） A．大数据追求数据的精确性，处理大数据时要保证每个数据准确无误 B．大数据一般具有数据规模大、速度快、数据类型多、价值密度低四个特征 C．Hadoop是一个对静态数据进行分布式并行处理的基础软件框架 D．道路交通中实时产生的流数据，随着时间的流逝，其价值随之降低 二、简答题 15．结合教材中的例子，说明数据、信息和知识之间的关系，并谈谈你对大数据的理解。 16．描述大数据时代的数据采集方法有哪些，它们各自适用于哪些场景，并讨论数据采集过程中可能遇到的挑战和应对策略。 三、填空题 17．大数据的特征通常用4V来描述，分别是Volume（数据量）、Velocity（处理速度）、Variety（ ）和Value（价值性）。 18．在数据分析中， 是用来衡量数据分布离散程度的一种统计量。 19．在《数据与计算》中，数据可视化是数据分析的重要环节，它通过图形、图像等形式直观展示数据，帮助人们理解数据内涵和发现数据背后的规律。数据可视化常用的图表类型包括条形图、折线图、饼图、散点图和 图等。 20．请列举出五个数据可视化表达的常见图表名称 。 21．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。 22．K-平均算法属于( )分析方法。 四、判断题 23．数据处理的目的是将数据转换为信息，以便于人们理解和使用。( ) 24．信息系统有多种渠道收集数据，包括人工采集、自动采集和传感器采集。淘宝网购系统会根据用户的历史搜索、浏览、购买记录等行为数据，建立用户画像，并将相关的商品信息推荐给用户。采集行为数据的过程属于人工采集。( ) 25．思维导图、演示文稿、搜索引擎等工具，均属于数字化可视化表达工具。( ) 26．信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据的迅猛增长，大数据正日益对社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。但大数据所创造的价值密度相对偏低，庞大的数据量中可能产生价值的只是其中非常小的部分。( ) 27．大数据的最显著特征是数据处理速度快。( ) 28．舞蹈《唐宫夜宴》由郑州歌舞剧院舞蹈编导陈琳创作，14名女舞蹈演员，用婀娜多姿、秀逸韵致的舞姿将大唐盛世的传统文化形象完美的呈现在舞台上，让观众在欣赏“鬓云欲度香腮雪，衣香袂影是盛唐”的别样丰腴身韵审美风姿的同时，感受中华厚重的历史和文化。其精致诙谐的舞蹈编排、雍容大气的高科技特效，乃至于圆润讨喜的“唐宫少女”形象，均获得了文化学者、文博爱好者以及舞蹈观众们的好评。结合材料，完成判断。    在寻找创作《唐宫夜宴》素材的过程中，陈琳游览河南博物院并被唐乐舞俑所吸引，并使用数码照相机拍摄以便随时观看研究，数码照相机属于信息加工工具。( ) 五、操作题 29．小明为爷爷的番茄种植棚搭建环境温度监测系统，该系统结构示意图如图a所示。温度传感器采集得到的数据由智能终端经 IoT 模块发送到 Web服务器。如果环境温度值超过系统设置的阈值，则开启风扇调节棚内温度至适宜的温度。用户可以通过浏览器查看实时监测数据和历史数据。请回答下列问题：                                图a （1）下列不属于搭建信息系统前期准备的可行性分析的是 (单选，填字母)。 A．考察各种社会因素对信息系统的制约作用 B．对搭建信息系统所需的费用和效益进行评估 C．信息系统对存储容量、运行时间、传输速度等性能指标需求 （2）服务器端部分程序代码如下，视图函数 index()返回的数据由 接收(单选，填字母：A．智能终端/B．执行器/C．浏览器)。若传感器采集得到的温度值为30，则提交数据到Web服务器的URL为http:// 。 #导入Flask框架模块及其他相关模块，代码略 app=Flask( name ) @app. route('/') def index(): # 从数据库读取当天的温度数据及采集时间存储于变量data中     return render template("vews.html",data=data) @app.route('/input') def add():     temp=request.args.get("t") # 将智能终端上传的数据存入数据库，代码略 if name ==' main ':     app.run(host='192.168.2.10',port=8080)ION （3）小明用浏览器查看温度页面，页面动态显示最新的温度及其采集时间。系统正常工作一段时间后，他发现该页面不再变化，刷新后仍不变。经检测，Web服务器、数据库、WIFI、智能终端、传感器及各设备连接都正常，疑似IoT模块损坏，在不更换设备的前提下，描述判定该设备是否存在故障的方法。 （4）小明将系统采集得到的2023年10月温度数据导出，部分数据如图b所示（时间格式为“年/月/日  时：分：秒”），分析该月第一周每天的平均温度，折线图如图c 所示。部分Python程序如下。                     图b                               图c import pandas as pd import matplotliB．pyplot as plt df=pd.read excel("datA．xlsx") df.insert(2,"日期",[""]*len(df)) dfg=df[df["日期"]<"10/08"] dfg=dfg. groupby("日期")["温度"]. mean() plt. plot(dfg. index, ) #设置绘图参数，显示如图c所示的折线图，代码略 ①程序加框处实现从“时间”列数据中提取日期(格式如"月/日")的功能，下列选项可行的有 (多选，填字母)。 A．df["日期"]=df["时间"][5:10] B． for i in df:     df. at[i,"日期"]= df. at[i,"时间"][5:10] C． for i in df. index:     df["日期"][i]= df["时间"][i][5:10] D． for i in range(len(df)):     df. at[i,"日期"]=df. at[i,"时间"][5:10] ②在程序划线处填入合适的代码。 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．D 【详解】本题考查的是数据处理。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数据分析。故选D。 2．D 【详解】本题考查大数据。大数据没有安全隐患和负面影响，我们可以随意使用大数据：这个说法是不正确的。大数据的使用确实带来了很多便利和机遇，但同时也伴随着安全隐患和负面影响。例如，大数据的泄露可能导致个人隐私的暴露，大数据的误用可能导致错误的决策等。其它选项均正确，故正确答案为：选项D。 3．D 【详解】本题考查数据分析。在《数据与计算》中，数据分析被描述为从大量数据中提取有价值信息的过程。以下是关于给定选项中各个分析类型的目的及其解释，并明确指出哪一个不是数据分析的目的： 描述性分析： 目的：总结和描述数据，以便更好地理解数据的特征。 方法：使用统计方法来探索数据的中心位置、离散程度、分布情况等特征。 结果：可以通过直方图、箱线图、散点图等图表形式呈现，便于直观了解数据。 诊断性分析： 目的：针对数据问题进行深入分析，确定数据的质量问题、发现异常值和异常情况，并为数据清理和数据改进提供指导。 方法：使用统计工具来检测数据质量问题，如缺失值、异常值、重复值等。 结果：指导数据清洗和准备过程，确保数据质量。 预测性分析： 目的：根据过去的数据来预测未来的趋势或结果。 方法：利用统计学技术（包括机器学习算法和复杂的预测建模）分析当前数据和历史数据，评估某件事情发生的可能性。 结果：为决策者提供预测信息，帮助把握市场环境和应对市场波动。 破坏性分析： 这并不是数据分析的标准目的或类型。在数据分析的常规分类中，没有破坏性分析这一术语。数据分析的主要目的是理解和利用数据，而不是破坏它。 故正确答案为选项D。 4．B 【详解】本题考查POI数据。POI数据的聚类分析通常基于地理位置信息进行，通过分析POI的地理位置分布，可以识别出热点区域、商业聚集区等信息。故选择B。 5．C 【详解】本题考查POI数据。POI数据在地图应用中的地点搜索是最典型的场景，它帮助用户根据兴趣点的名称、类别、位置等信息查找和导航至目的地。故选择C。 6．D 【详解】本题考查数据分析。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对比分析法。因此，正确答案是：D。 7．B 【详解】本题考查了大数据的特点。大数据通常具有以下几个特点：数据规模大、数据类型多样、数据处理速度快、数据价值密度低。选项中，错误的说法是“数据价值密度高”，因为大数据的价值密度通常是比较低的，需要通过分析和挖掘才能提取有价值的信息。故答案为：B。 8．A 【详解】本题考查数据与大数据相关内容。在大数据时代，数据可以分为静态数据和流数据，静态数据是指在很长一段时间内不会变化，一般不随运行而变化的数据。流数据是一组顺序、大量、快速、连续到达的数据序列，一般情况下数据流可被视为一个随时间延续而无限增长的动态数据集合，应用于网络监控、传感器网络、航空航天、气象测控和金融服务等领域，流数据的价值随着时间的流逝而降低，因此，当事件出现时就应该立即进行处理。A选项说法正确。B选项，近四年信息选考模拟卷的考点属于静态数据，选项说法错误。C选项，流数据和静态数据可以在同一平台进行处理，选项说法错误。D选项，交通大数据属于流数据，一般适用于流处理计算，选项说法错误。故本题答案是A选项。 9．C 【详解】本题考查数据可视化相关内容。数据可视化使用统计图形、图表、信息图形和其他工具。可以使用点，线或条对数字数据进行编码，以在视觉上传达定量消息。有效的可视化有助于用户分析和推理数据和证据。它使复杂的数据更易于访问、理解和使用。分析4个选项，ABD选项说法正确，C选项，数据可视化可以显示一维、二维、多维数据，选项错误。故本题答案是C选项。 10．B 【详解】本题考查大数据的描述。大数据要分析的是全体数据；大数据可以让决策更精准；大数据的数据量大，价值密度低；用大数据进行数据处理时，无需保证每个数据都准确无误。故选B。 11．D 【详解】本题考查数据可视化表达。饼图适用于部分与整体的占比情况，因此不适合用饼图反映游客人数与节假日关系。故选D。 12．C 【详解】本题考查大数据技术应用相关内容。ABD选项均属于大数据技术应用，C选项，从手机中拷贝视频文件到电脑，可以采用数据线、无线连接等方式进行， 不涉及大数据技术内容。故本题答案是C选项。 13．A 【详解】本题考查数据分析。及时洞察用户需求提供精准服务以保持用户黏性，对用户行为数据处理的过程属于数据分析，故选A。 14．A 【详解】本题主要考查大数据。对大数据进行处理时，无需保证每个数据都准确无误。故本题应选A。 15．数据是对客观事物属性的描述，是记录下来的符号；信息是数据中所包含的意义，是对数据的解释；知识是经过人类归纳整理和验证后沉淀下来的规律。数据是信息和知识的来源，信息是经过加工的数据，知识是经过提炼的信息。大数据是体量巨大、处理速度快、来源多样、价值密度低的数据集合，它对生产、生活和治理产生了深远影响。 【详解】本题考查数据和信息。 1、数据、信息和知识之间的关系 在探讨数据、信息和知识之间的关系时，我们可以从它们各自的定义和相互转换的过程入手。数据是客观事实的记录，可以是数字、文字、图像等多种形式，它本身并没有特定的含义或价值。然而，当我们对这些数据进行处理和分析时，就能够从中提取出有价值的信息。信息是经过加工处理后的数据，它具有特定的含义和价值。例如，在市场调研中，我们收集的销售数据只是原始的数据，但当我们对这些数据进行统计分析后，就能够得出产品的销售情况、市场趋势等信息。这些信息不仅能够帮助我们了解市场的现状，还能够指导我们的决策和行为。进一步地，知识是在长期的学习和实践过程中积累起来的，是对信息的高度概括和总结。知识能够帮助我们更好地理解和应用信息，提高我们的认知水平和解决问题的能力。在教育领域，教师不仅需要掌握学科知识，还需要了解教育心理学、教学方法等方面的知识，以便更好地指导学生学习和成长。 综上所述，数据、信息和知识之间的关系是相互依存、相互促进的。数据是信息的基础，信息是知识的来源，知识是对信息的深入理解和应用。在实际应用中，我们需要充分利用这三者之间的关系，通过收集和分析数据、获取和处理信息、积累和应用知识，不断提高我们的认知水平和解决问题的能力。 2、对大数据的理解 大数据是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。它具有数据量大、数据类型多样、价值密度低和产生处理速度快等特点。大数据技术的发展和应用，已经深刻地改变了我们的生活方式和工作模式。 首先，大数据的出现使得我们能够更全面地了解和分析事物。在传统的数据处理方式下，由于数据量有限，我们只能对部分数据进行处理和分析。然而，在大数据时代，我们可以收集和分析海量的数据，从而得出更加全面和准确的结论。 其次，大数据技术的应用可以帮助我们实现精准营销和个性化服务。通过对用户的行为和偏好进行分析，企业可以更加准确地了解用户的需求和喜好，从而提供更加个性化的产品和服务。同时，企业还可以根据用户的反馈和数据分析的结果，不断优化产品和服务，提高用户的满意度和忠诚度。 最后，大数据技术的发展也带来了新的挑战和机遇。由于大数据的复杂性和多样性，我们需要不断学习和掌握新的技术和方法，才能更好地处理和分析大数据。同时，我们也需要关注大数据的隐私和安全问题，确保用户的个人信息和数据安全。 总之，大数据技术的发展和应用已经深刻地改变了我们的生活和工作方式。在未来，我们需要更加深入地了解和应用大数据技术，以应对新的挑战和机遇。 16．大数据时代的数据采集方法包括但不限于传感器数据采集、网络爬虫、社交媒体分析、日志文件分析等。传感器数据采集适用于需要实时监控的场景，如环境监测；网络爬虫适用于从互联网上抓取公开数据；社交媒体分析适用于分析公众情绪和趋势；日志文件分析适用于分析用户行为模式。数据采集过程中可能遇到的挑战包括数据质量控制、隐私保护、数据安全等，应对策略包括制定数据治理政策、采用加密技术、建立用户隐私保护机制等。 【详解】本题考查数据采集。 在大数据时代，数据采集方法多种多样，每种方法都有其特定的适用场景和面临的挑战。以下是一些主要的数据采集方法及其应用场景，以及可能遇到的挑战和应对策略： 1、网络爬虫采集法 应用场景：适用于从互联网上抓取大量结构化或非结构化数据，如商品价格、新闻文章、社交媒体内容等。 挑战：可能对目标网站服务器造成压力，需要遵守法律法规和道德规范，以及应对反爬虫策略。 应对策略：使用合法合规的爬虫技术，遵守robots.txt协议，设置合理的访问频率和并发数，使用代理IP等。 2、API接口采集法 应用场景：适用于与第三方平台进行数据交换的场景，如社交媒体、电商平台等，获取实时性较高、数据量相对较小且需要频繁更新的数据。 挑战：API接口可能有限制，如访问频率、数据字段等，且需要申请和维护API密钥。 应对策略：了解API的使用限制和规则，合理规划数据请求，申请和维护API密钥，考虑使用API聚合服务。 3、数据库采集法 应用场景：适用于企业内部数据或公共数据库的采集，具有数据质量高、稳定性好的特点。 挑战：可能需要特定的数据库访问权限和技术知识，且数据库结构可能复杂多变。 应对策略：获取数据库访问权限，学习相关的数据库查询技术（如SQL），处理复杂的数据库结构，使用数据库管理工具进行辅助。 4、日志文件采集法 应用场景：适用于系统监控、故障排查等领域，通过分析日志文件来获取用户行为数据、系统运行状态等。 挑战：日志文件可能庞大且复杂，难以直接分析，需要特定的解析和分析工具。 应对策略：使用日志分析工具，如ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）栈，对日志进行解析、过滤、聚合和可视化，提取有价值的信息。 5、传感器数据采集法 应用场景：适用于对现实世界的实时监测和数据分析，如温度、湿度、压力等物理量的测量。 挑战：需要连接传感器设备，处理实时数据流，且传感器数据可能受环境因素影响产生噪声。 应对策略：选择合适的传感器设备，确保数据采集的准确性和稳定性，使用数据流处理技术（如Kafka、Flink）对实时数据流进行处理和分析，使用数据清洗技术去除噪声数据。 在数据采集过程中，可能遇到的共同挑战包括数据质量问题（如缺失值、异常值、重复值等）、数据安全问题（如数据泄露、未授权访问等）以及数据整合问题（如数据格式不统一、数据源分散等）。为了应对这些挑战，可以采取以下策略： 1、制定严格的数据质量标准和数据清洗流程，确保数据的准确性和完整性。 2、加强数据安全防护，使用加密技术、访问控制等措施保护数据安全。 3、使用数据整合工具和技术，对数据进行清洗、转换和整合，确保数据的一致性和可用性。 此外，随着技术的不断发展，新的数据采集方法和工具不断涌现，如物联网设备、区块链技术等，为数据采集提供了更多的可能性。因此，在大数据时代，我们需要不断学习和探索新的数据采集方法和工具，以适应不断变化的业务需求和技术环境。 17．多样性 【详解】本题考查大数据的相关知识。大数据具有“4V”特征，分别是大量（Volume），多样（Variety），高速（Velocity）、低价值密度（Value）。 18．方差 【详解】本题考查数据分析。方差是用来衡量数据分布离散程度的一种统计量。它表示数据点与均值之间的平均平方差，反映了数据的波动程度。方差越大，数据分布越分散；方差越小，数据分布越集中。 19．热力图 【详解】本题考查数据可视化。 在《数据与计算》中，数据可视化确实是数据分析不可或缺的一环。它通过图形、图像等形式，将复杂的数据以直观的方式展现出来，极大地促进了人们对数据内涵的理解，并有助于发现数据背后的规律。以下是数据可视化中常用的几种图表类型： 条形图（Bar Chart）： 条形图是一种使用条形长度来表示数据的图表。它可以清晰地比较不同类别之间的数据差异。 条形图有三种主要类型：简单条形图、簇状条形图和堆积条形图，每种类型都有其特定的应用场景。 适用于展示分类数据，特别是当类别标签较长或需要比较多个类别时。 折线图（Line Chart）： 折线图通过连接数据点来展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。 折线图特别适用于展示时间序列数据，如股票价格、气温变化等。 可以通过折线的斜率判断数据的变化速度，通过折线的起伏判断数据的变化趋势。 饼图（Pie Chart）： 饼图以圆形为基础，将数据按照百分比的形式进行展示，各部分通过角度的大小来区分。 适用于展示整体与部分之间的比例关系，如销售额中不同产品的占比。 由于人眼对角度的敏感度较低，因此饼图中展示的数据项不宜过多，一般不超过6个。 散点图（Scatter Plot）： 散点图用于展示两个变量之间的关系，通过数据点在平面坐标系中的位置来表示。 适用于展示两个连续变量之间的关系，如身高与体重、房价与面积等。 可以通过观察数据点的分布和趋势来判断两个变量之间是否存在相关性。 热力图（Heatmap）： 热力图是一种使用颜色深浅来表示数据大小的图表，常用于展示矩阵数据或二维数据。 适用于展示大量数据之间的相关性或差异，如基因表达数据、用户行为数据等。 可以通过颜色的深浅直观地看出数据的大小和分布，有助于发现数据中的规律和异常。 以上五种图表类型在数据可视化中各有优势，可以根据具体的数据类型和分析需求选择合适的图表进行展示。同时，在实际应用中，还可以根据需要对图表进行定制和优化，以提高数据可视化的效果和质量。 故正确答案为：热力图。 20．饼图、条形图、折线图、散点图、雷达图、词云图、热力图等。 【详解】本题主要考查数据可视化。数据可视化表达的常见图表名称有：饼图、条形图、折线图、散点图、雷达图、词云图、热力图等。 21．关联分析 【详解】本题主要考查数据分析。数据分析方法中，关联分析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。 22．聚类 【详解】本题主要考查数据分析的描述。k-平均算法 （英文： k -means clustering）源于信号处理中的一种向量量化方法，现在则更多地作为一种聚类分析方法流行于 数据挖掘 领域。 23．正确 【详解】本题考查数据处理。数据处理的目的是将原始数据转换为有用的信息，帮助人们理解和使用数据。故正确答案为正确。 24．错误 【详解】本题主要考查数据采集。信息系统有多种渠道收集数据，包括人工采集、自动采集和传感器采集。淘宝网购系统会根据用户的历史搜索、浏览、购买记录等行为数据，建立用户画像，并将相关的商品信息推荐给用户。采集行为数据的过程属于自动采集，故表述错误。 25．错误 【详解】本题主要考查可视化表达工具。思维导图、演示文稿属于数字化可视化表达工具。搜索引擎属于信息检索工具，故表述错误。 26．正确 【详解】本题主要考查大数据的描述。信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据的迅猛增长，大数据正日益对社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。但大数据所创造的价值密度相对偏低，庞大的数据量中可能产生价值的只是其中非常小的部分。表述正确。 27．错误 【详解】本题主要考查大数据的特征。大数据的最显著特征是数据规模大，故表述错误。 28．错误 【详解】本题主要考查信息的采集。在寻找创作《唐宫夜宴》素材的过程中，陈琳游览河南博物院并被唐乐舞俑所吸引，并使用数码照相机拍摄以便随时观看研究，数码照相机属于信息采集工具，故表述错误。 29． C C 192.168.2.10:8080/input?t=30 将智能终端通过数据线直接接到服务器的串口（或COM接口或USB口）读取传感器采集的数据，若正常，说明IoT模块损坏或其他等价答案。 dfg.values CD 【详解】本题考查信息系统相关内容。本题涉及到信息系统的搭建及Python程序设计相关知识。 （1）搭建信息系统时，先要进行需求分析，分析系统的功能、性能等需求；然后进行可行性分析和开发模式的选择；接下来进行概要设计，设计时主要考虑系统如何开发，对系统进行模块划分、确定各模块的功能等；最后进行详细设计，主要设计系统的界面和代码等。A、B选项，考属于可行性分析，C选项属于需求分析，故本题答案是：C。 （2）视图是一种Python函数，视图接受浏览器访问Web的URL请求（Request），并返回一个Web响应（Response），响应内容可以是一个Web的HTML、数据库里的一条数据、重定向URL地址、访问出错码、XML文档、图片等，故②处答案为：C。由“@app.route('/input')”、“app.run(host='192.168.2.10',port=8080)ION”知，提交数据到Web服务器的URL为：http://192.168.2.10:8080/input?t=30，故③处答案为：192.168.2.10:8080/input?t=30。 （3）依据题目故障描述，可以将智能终端通过数据线直接接到服务器的串口（或COM接口或USB口）读取传感器采集的数据来判定该设备是否存在故障，若正常，说明IoT模块损坏。故④处如答案所示。 （4）⑤处，结合上文和注释，此处利用plot函数以日期（dfg.index）和温度（dfg.values）为参照创建折线图，故此处答案为：dfg.values。⑥处，分析四个选项，能实现从“时间”列数据中提取日期功能的代码段是CD选项。A选项，不能获取所有数据的日期，错误；B选项，df使用错误；故此处答案为：CD。 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 $$