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>11．下列關于數(shù)據(jù)分析報告敘述錯誤的是（ ?。?/h2>
發(fā)布：2024/10/25 21:30:2組卷：2引用：2難度：0.512．特征探索、關聯(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：0.613．下列關于聚類分析的說法，錯誤的是（ ）
發(fā)布：2024/5/23 20:38:36組卷：1引用：2難度：0.714．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，并得出結論。
（3）對本班學生書籍閱讀量與學業(yè)成績之間的關系進行數(shù)據(jù)分析，并得出結論。發(fā)布：2024/5/23 20:38:36組卷：3引用：3難度：0.315．大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)在悄悄地改變我們的日常生活，也使人們日常生活更為便捷，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（ ?。?/h2>
發(fā)布：2024/5/23 20:38:36組卷：4引用：3難度：0.716．如圖所示，使用的數(shù)據(jù)分析基本方法是（ ?。?br />
發(fā)布：2024/5/23 20:38:36組卷：4引用：2難度：0.417．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（ ）
發(fā)布：2024/5/23 20:38:36組卷：20引用：9難度：0.518．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：0.619．項目：探究高一各學科相關性分析
[項目情境]
在信息化浪潮的推動下，互聯(lián)網(wǎng)技術不斷發(fā)展，云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能
等新興技術嶄露頭角。使用數(shù)據(jù)挖掘相關技術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)之間的關聯(lián)性或相關性，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）等技術手段。
（4）選用Python語言作為數(shù)據(jù)分析工具，需要通過調用諸如標準模塊、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)內容。根據(jù)要求，回答問題。
（1）觀察圖1-2，該程序用結構嵌套結構（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構化、半結構化以及非結構化的數(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：結構化、非結構化）
（3）在數(shù)據(jù)分析之前，需要運用方法（選填：特征探索、關聯(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，分析部分結果如圖2-1、2-2。根據(jù)要求，回答問題。
（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于的分析、散點圖可以表示關于的分析、數(shù)據(jù)地圖可以表示關于的分析（選填：邏輯關系、空間關系、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)之間的關系，尋找數(shù)據(jù)之間的內在規(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：0.320．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)分析技術中的數(shù)據(jù)分類技術。
（判斷對錯）發(fā)布：2024/5/23 20:38:36組卷：4引用：5難度：0.7
