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浙教版(2019): 選擇性必修3
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  • 11.下列關(guān)于數(shù)據(jù)分析報告敘述錯誤的是(  )

    發(fā)布:2024/10/25 21:30:2組卷:2引用:2難度:0.5
  • 12.特征探索、關(guān)聯(lián)分析、聚類與分類和建立模型等都屬于數(shù)據(jù)分析。
     
    (判斷對錯)

    發(fā)布:2024/5/23 20:38:36組卷:1引用:2難度:0.6
  • 13.下列關(guān)于聚類分析的說法,錯誤的是( ?。?/h2>

    發(fā)布:2024/5/23 20:38:36組卷:1引用:2難度:0.7
  • 14.若要求你對本班同學喜歡看的書籍進行數(shù)據(jù)分析,并得出結(jié)論,請選擇下面一個項目主題,應用所學知識,完成項目要求。
    (1)對本班學生閱讀書籍的類別進行數(shù)據(jù)分析,并得出結(jié)論。
    (2)對本班學生閱讀書籍的時長分配(小時)進行數(shù)據(jù)分析,并得出結(jié)論。
    (3)對本班學生書籍閱讀量與學業(yè)成績之間的關(guān)系進行數(shù)據(jù)分析,并得出結(jié)論。

    發(fā)布:2024/5/23 20:38:36組卷:3引用:3難度:0.3
  • 15.大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)在悄悄地改變我們的日常生活,也使人們?nèi)粘I罡鼮楸憬?,如移動支付、網(wǎng)絡約車出行、網(wǎng)絡購物、網(wǎng)絡預約掛號等。以下不屬于大數(shù)據(jù)分析的是(  )

    發(fā)布:2024/5/23 20:38:36組卷:4引用:3難度:0.7
  • 16.如圖所示,使用的數(shù)據(jù)分析基本方法是( ?。?br />菁優(yōu)網(wǎng)

    發(fā)布:2024/5/23 20:38:36組卷:4引用:2難度:0.4
  • 17.對學生的期末考試成績進行數(shù)據(jù)分析,下列軟件中比較合適的是( ?。?/h2>

    發(fā)布:2024/5/23 20:38:36組卷:20引用:9難度:0.5
  • 18.某男同學的體重80kg,身高170cm,請問,以下能用來判斷該同學偏肥或偏瘦最有效的數(shù)據(jù)分析方法是( ?。?/h2>

    發(fā)布:2024/5/23 20:38:36組卷:1引用:4難度:0.6
  • 19.項目:探究高一各學科相關(guān)性分析
    [項目情境]
    在信息化浪潮的推動下,互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷發(fā)展,云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能
    等新興技術(shù)嶄露頭角。使用數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)對中學教學活動中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行收集與處理,獲取有利于教學的相關(guān)信息,也是推進智慧教育的舉措之一。在教學過程中,學科考試成績能夠在一定程度反映學生的認知發(fā)展水平,某校對高一年級學生的成績進行數(shù)據(jù)處理,分析各學科之間的關(guān)聯(lián)度找出優(yōu)勢學科,對教學及學生選科有重要的參考價值。
    [項目綜述]
    (一) 概述項目目的、方法和過程。根據(jù)要求,回答問題。
    (1)數(shù)據(jù)分析需要使用恰當?shù)姆椒ê凸ぞ?,對?shù)據(jù)進行各種分析。我們可以通過
     
    尋找數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性或相關(guān)性,可以通過
     
    在分類標準未知的情況下進行數(shù)據(jù)自動分類,可以根據(jù)分類準則通過
     
    對未知數(shù)據(jù)進行預測。(選填:數(shù)據(jù)分類、關(guān)聯(lián)分析、聚類分析)
    (2)本項目主要通過模擬大數(shù)據(jù)采集與分析方法,采用
     
    (選填:數(shù)據(jù)分析、關(guān)聯(lián)分析、聚類分類)的方法進行數(shù)據(jù)分析,試圖分析高一年級學生各 學科之間的關(guān)聯(lián)度,找出兩到三門優(yōu)勢學科,作為指導教學及學生選科的重要參考依據(jù)。
    (3)確定需要收集的數(shù)據(jù)為歷年高一年級期中期末的各學科成績,在數(shù)據(jù)收集、發(fā)布、傳播、共享時,為保護學生的隱私應采用
     
    (選填:數(shù)據(jù)精度處理、人工干擾、匿名處理、訪問控制)等技術(shù)手段。
    (4)選用Python語言作為數(shù)據(jù)分析工具,需要通過調(diào)用諸如標準模塊、自定義模塊以及第三方擴展庫的支持,從而高效的完成數(shù)據(jù)采集處理、分析、可視化。數(shù)據(jù)分析步驟有①數(shù)據(jù)呈現(xiàn)②數(shù)據(jù)分類/關(guān)聯(lián)分析/聚類分析③數(shù)據(jù)采集④分析報告⑤數(shù)據(jù)預處理,正確的順序是
     
    。(寫出序號即可)
    [項目實施]
    (一)數(shù)據(jù)采集與預處理
    Ⅰ、(24分)圖1-1為記錄歷年高中各科成績的部分文件,圖1-2為獲取所有高一成績并寫人指定文件“高-考試成績總.xlsx“的部分程序代碼。圖1-3為獲取的高一考試成績的部分數(shù)據(jù)內(nèi)容。根據(jù)要求,回答問題。
    菁優(yōu)網(wǎng)
    (1)觀察圖1-2,該程序用
     
    結(jié)構(gòu)嵌套
     
    結(jié)構(gòu)(選填:順序、選擇、循環(huán))描述算法,實現(xiàn)從若干個xlsx文件中篩選出高一成績并保存 為數(shù)據(jù)文件,其中在Python語言中表示判斷數(shù)據(jù)大小關(guān)系的運算符“==”表示
     
     ( 選填:不等于等于)。補充程序代碼中缺失的語句,應在下橫線處填寫
     
    。
    (2)對采集的數(shù)據(jù)進行有效存儲,以便對數(shù)據(jù)進行分析和使用。海量的數(shù)據(jù)幾乎包含一切形式的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化以及非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡中的音視頻、圖片、地理位置、網(wǎng)絡日志等數(shù)據(jù)屬于
     
    數(shù)據(jù),如圖1-3,“高一考試成績總.xlsx“中的數(shù)據(jù)屬于
     
    數(shù)據(jù)。(選填:結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化)
    (3)在數(shù)據(jù)分析之前,需要運用
     
    方法(選填:特征探索、關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、數(shù)據(jù)分類)對數(shù)據(jù)進行預處理,發(fā)現(xiàn)和處理缺失值以保證數(shù)據(jù)的完整,還需要對異常數(shù)據(jù)進行清理,分析是否有冗余數(shù)據(jù)等。觀察圖1-3,“201”屬于
     
    數(shù)據(jù),虛線部分屬于
     
    數(shù)據(jù)(選填:缺失值、異常值、冗余值),應當刪除數(shù)據(jù)所在
     
    (選填:行、列)。
    (4)觀察圖1-3表格的數(shù)據(jù),在收集數(shù)據(jù)的過程中,你認為哪些數(shù)據(jù)可以不采集?為什么?
    (二)數(shù)據(jù)分析與可視化
    Ⅱ.(14分)運用Python語言編程進行數(shù)據(jù)分析與可視化表達,分析部分結(jié)果如圖2-1、2-2。根據(jù)要求,回答問題。
    菁優(yōu)網(wǎng)
    (1)觀察圖2-1,該校學生地理物理生物同時優(yōu)秀的概率最
     
    ,政治、物理、化學同時優(yōu)秀的概率較低。
    (2)為便于理解數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,使用數(shù)據(jù)可視化工具可以圖表形式直觀呈現(xiàn)。如折線圖可以表示關(guān)于
     
    的分析、散點圖可以表示關(guān)于
     
    的分析、數(shù)據(jù)地圖可以表示關(guān)于
     
    的分析(選填:邏輯關(guān)系、空間關(guān)系、趨勢)。如圖2-2所示選用
     
    圖將數(shù)據(jù)分析可視化呈現(xiàn)。
    (3)下列關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的描述中,正確的是
     
    。(多選)
    A.可視化也可以將數(shù)據(jù)以地圖、動畫等形式表示
    B.可視化可以有效提升數(shù)據(jù)分析的效率
    C.可視化可以讓人們快速抓住要點信息
    D.可視化可以幫助人們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的價值
    (三)分析報告
    Ⅲ.(7分)在數(shù)據(jù)分析中,使用數(shù)據(jù)可視化工具可以直觀的呈現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,尋找數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在規(guī)律,最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)的應用。
    (1)觀察圖2-2,說說你從圖中發(fā)現(xiàn)了什么?挖掘出哪些信息?
    (2)結(jié)合自己的學習和生活,談一談數(shù)據(jù)的重要性。(100字左右)

    發(fā)布:2024/5/23 20:38:36組卷:4引用:2難度:0.3
  • 20.貝葉斯分類算法是統(tǒng)計學的一種分類方法,它是一類利用概率統(tǒng)計知識進行分類的算法,利用樸素貝葉斯算法可以實現(xiàn)新聞敏感詞的屏蔽功能。貝葉斯分類屬于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)中的數(shù)據(jù)分類技術(shù)。
     
    (判斷對錯)

    發(fā)布:2024/5/23 20:38:36組卷:4引用:5難度:0.7
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