資源簡介

第五單元 數(shù)據(jù)分析與人工智能 單元測試
一、選擇題
1．下列選項(xiàng)中，不屬于數(shù)據(jù)分析的作用的是（ ）
A．了解事物的現(xiàn)狀 B．剖析事物的發(fā)展歷程
C．預(yù)測事物的未來方向 D．獲取事物的數(shù)據(jù)信息
2．下面是幾個(gè)信息技術(shù)應(yīng)用的描述①入戶門鎖提供指紋識(shí)別功能②將圖像中的漢字識(shí)別出來③計(jì)算機(jī)以字形碼顯示漢字④進(jìn)入辦公樓時(shí)需要通過人臉識(shí)別開啟門禁。下面關(guān)于體現(xiàn)了人工智能技術(shù)應(yīng)用的項(xiàng)目組合中，正確的是（ ）
A．①②③④ B．①②③ C．①②④ D．②③④
3．字節(jié)跳動(dòng)公司下的抖音APP、今日頭條APP利用強(qiáng)大的算法對用戶觀看內(nèi)容、時(shí)長、操作行為等大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，及時(shí)洞察用戶需求提供精準(zhǔn)服務(wù)以保持用戶黏性，對用戶行為數(shù)據(jù)處理的過程屬于（ ）
A．?dāng)?shù)據(jù)分析 B．?dāng)?shù)據(jù)可視化表達(dá) C．?dāng)?shù)據(jù)采集 D．?dāng)?shù)據(jù)存儲(chǔ)
4．閱讀下列材料，回答問題：
某餐廳點(diǎn)餐系統(tǒng)的部分功能是:顧客掃描二維碼進(jìn)入菜單界面，選擇菜品后提交訂單信息到系統(tǒng)服務(wù)器，服務(wù)器根據(jù)提交的訂單信息進(jìn)行智能統(tǒng)籌處理，并將備菜流程實(shí)時(shí)提供給廚房，廚房對流程進(jìn)行語音確認(rèn)，便于顧客知道能否對訂單進(jìn)行修改；顧客餐后可以通過在線支付或者現(xiàn)金支付方式進(jìn)行結(jié)算，系統(tǒng)對訂單信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，自動(dòng)生成餐廳年月日的報(bào)表。
下列關(guān)于該系統(tǒng)功能和應(yīng)用的說法不正確的是（ ）
A．對外部環(huán)境的依賴是該系統(tǒng)最大的局限性
B．該系統(tǒng)的使用可以提升餐廳的管理效率
C．該系統(tǒng)只具有數(shù)據(jù)輸入和處理功能，不具有輸出等功能
D．服務(wù)器基于數(shù)據(jù)分析的智能統(tǒng)籌處理，為廚房的備菜流程提供了科學(xué)的決策
5．關(guān)于對比分析法中錯(cuò)誤的是（ ）
A．是將兩個(gè)或兩個(gè)以上的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，分析差異，揭示出這些數(shù)據(jù)所反映的事物規(guī)律的方法
B．通常用于從數(shù)量上展示和說明研究對象規(guī)模大小、水平高低、速度快慢及各種關(guān)系是否協(xié)調(diào)等
C．是將各個(gè)部分與整體進(jìn)行對比，是分析事物內(nèi)部的結(jié)構(gòu)和部分與整體之間關(guān)系的方法
D．分為橫向和縱向?qū)Ρ葍纱箢?br/>6．對兩個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，常用對比分析法，通過分析其間的差異，揭示變化情況和規(guī)律。以下關(guān)于對比分析法的敘述中，不正確的是（ ）
A．只有對同—時(shí)間的數(shù)據(jù)才能對比 B．對比的對象要有可比性
C．對比數(shù)據(jù)的計(jì)算單位必須一致 D．對比的指標(biāo)必須統(tǒng)一
7．下列關(guān)于數(shù)據(jù)處理描述錯(cuò)誤的是（ ）
A．根據(jù)需求分析的目標(biāo)不同，數(shù)據(jù)處理的流程也不同
B．?dāng)?shù)據(jù)必須經(jīng)過某種方式處理后，才具體實(shí)際意義
C．?dāng)?shù)據(jù)整理是對數(shù)據(jù)進(jìn)行校驗(yàn)和標(biāo)準(zhǔn)化的過程
D．?dāng)?shù)據(jù)分析可以讓我們了解事物的現(xiàn)狀、剖析其發(fā)展歷程和預(yù)測未來走向
8．某同學(xué)將上學(xué)期期末考試成績和這學(xué)期期末考試成績進(jìn)行各學(xué)科的比較分析得出語文學(xué)科和英語學(xué)科有進(jìn)步，數(shù)學(xué)和物理等學(xué)科有所退步的結(jié)論，這樣的分析方法屬于（ ）
A．縱向?qū)Ρ确治龇?B．橫向?qū)Ρ确治龇?C．平均分析法 D．結(jié)構(gòu)分析法
9．如圖，對平均工資進(jìn)行分析，以反映2020年廣西城鎮(zhèn)單位從業(yè)人員平均工資水平。這種數(shù)據(jù)分析方法是（ ）
A．平均分析法 B．對比分析法 C．交叉分析法 D．結(jié)構(gòu)分析法
10．圖表中數(shù)據(jù)存在的問題是（ ）
A．?dāng)?shù)據(jù)重復(fù) B．?dāng)?shù)據(jù)缺失
C．?dāng)?shù)據(jù)邏輯錯(cuò)誤 D．?dāng)?shù)據(jù)格式不一致
11．南水北調(diào)是一項(xiàng)跨世紀(jì)的重大工程。實(shí)施前，有關(guān)部門進(jìn)行了廣泛深入的研究，做了大量的數(shù)據(jù)處理工作。要想了解我國部分地區(qū)水庫蓄水情況，需要經(jīng)歷的數(shù)據(jù)處理過程主要有以下若干環(huán)節(jié)，具體實(shí)施時(shí)這些環(huán)節(jié)的正確排序是（ ）
① 利用柱形圖直觀地呈現(xiàn)分析結(jié)果
② 分析黃河流域和長江流域近年來降水量、水位情況等數(shù)據(jù)
③ 通過國家統(tǒng)計(jì)和水利等部門的官方網(wǎng)站獲取關(guān)于水庫蓄水的權(quán)威數(shù)據(jù)
④ 對水文資料數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、糾錯(cuò)，并將有效數(shù)據(jù)設(shè)置為兩位小數(shù)的數(shù)據(jù)格式
A．①②③④ B．③④①② C．③④②① D．④③②①
12．我國政府部門開發(fā)的精準(zhǔn)扶貧大數(shù)據(jù)云平臺(tái)能夠匯集各地相關(guān)數(shù)據(jù)，通過對數(shù)據(jù)的提取分析獲得了貧困人口的致貧原因等有價(jià)值的信息，為扶貧工作提供了真實(shí)可靠、及時(shí)全面的決策數(shù)據(jù)。這種從規(guī)模巨大的、不完全的數(shù)據(jù)中，分析并提取有潛在價(jià)值信息的技術(shù)稱為（ ）
A．大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù) B．大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)
C．大數(shù)據(jù)可視化與應(yīng)用技術(shù) D．大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)
13．運(yùn)用計(jì)算平均值的方法反映總體在一定時(shí)間、地點(diǎn)條件下某一數(shù)量特征的一般水平，這種數(shù)據(jù)分析方法稱為（ ）
A．計(jì)算分析 B．總體分析 C．平均分析 D．?dāng)?shù)量分析
二、簡答題
14．自新型冠狀病毒變?yōu)橐翌愐夜芤詠恚珖幕吐糜涡袠I(yè)在強(qiáng)勁復(fù)蘇的基礎(chǔ)上，乘勢而上，跑出發(fā)展“加速度”。全國各地持續(xù)出臺(tái)利好政策，積極推動(dòng)文化和旅游加速復(fù)蘇和深度融合發(fā)展。隨著旅游業(yè)的復(fù)蘇，全國鐵路、航空運(yùn)輸客運(yùn)量如表所示。其中，人公里是運(yùn)輸計(jì)算客運(yùn)量的單位，表示運(yùn)送旅客人數(shù)與運(yùn)送距離的乘積。（數(shù)據(jù)來源于國家數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)局 http://www.stats./）
（億人公里） 2022年10月 2022年11月 2022年12月 2023年1月 2023年2月
鐵路旅客周轉(zhuǎn)量 436.36 277.25 400.31 1031.29 1107.39
民航旅客周轉(zhuǎn)量 240.9 200.66 307.85 641.19 697.16
（1）你認(rèn)為表格中的數(shù)據(jù)可靠嗎？為什么？
（2）為呈現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，某同學(xué)編寫了如下所示代碼。請問此程序繪制出了什么類型的圖表？此類圖表的優(yōu)勢是什么？
import matplotlib.pyplot as plt x=["22-10","22-11","22-12","23-1","23-2"] y=[240.9,200.66,307.85,641.19,697.16] plt.plot(x,y) plt.show()
（3）常用的數(shù)據(jù)分析方法有對比分析法、平均分析法和結(jié)構(gòu)分析法。問題（2）中同學(xué)的分析使用了何種數(shù)據(jù)分析方法并闡述選擇該分析方法理由。
三、操作題
15．張三同學(xué)收集了一個(gè)地區(qū)8月各類共享單車的騎行數(shù)據(jù)記錄，每天的用戶數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于“sharedbikes．xlsx”文件中，不考慮跨天數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)格式如圖a所示，請回答下列問題：

圖a
（1）cal函數(shù)功能為：讀取騎行時(shí)間的小時(shí)和分鐘部分，轉(zhuǎn)換為分鐘格式并返回，如“2022/8/206：57”獲取“6：57”轉(zhuǎn)換為417（6*60+57=417），代碼如下。請?jiān)趧澗€處填入合適的代碼。
defcal（s）：
n=len（s）
for i in range（n）
ifs[i]==""：#如果為空格字符
p=i
ifs[i]=="："：
q=i
t= +int（s［q+1：]）
returnt
（2）統(tǒng)計(jì)本月各類型單車的每天平均騎行時(shí)長，并繪制柱形圖，代碼如下，繪制的圖表如圖b所示，請?jiān)趧澗€處填入合適的代碼。

圖b
Importpandasaspd
Importmatplotlib．pyplotasplt
df=pd．read_excel（"sharedbikes．Xlsx"）
bike=["哈羅單車"，"摩拜單車""美團(tuán)單車"，"青桔單車"]
sm=[0]*4
avg=[0]*4
days=31
foriin ①：
t=cal（df．At[i，"結(jié)束時(shí)間"]）—cal（df．At[i，"開始時(shí)間"]）
for j in range（4）
ifdf．a(chǎn)t[i，"App類型"]==bike[j]：
②
break
for i in range（4）：
avg[i]=sm[i]/days
plt.figure(figsize=(12，4))
x=bike
y= ③
plt.bar(x，y)
plt.show()
（3）統(tǒng)計(jì)本月各類型單車的騎行次數(shù)，下列加框處代碼有錯(cuò)，可以改正為 （選填字母）
A．max()/B．min()/C．mean()/D．count())/
n=dr．groupby（"App類型"，asindex=True），用戶編號(hào)．
16．某校高三年級(jí)開展體質(zhì)健康測試，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在Excel文件中，部分?jǐn)?shù)據(jù)如圖a所示。
圖a
請回答下列問題：
(1)定義finenum函數(shù)，功能為：讀取各班級(jí)的總分等級(jí)，返回等級(jí)為“優(yōu)秀”的個(gè)數(shù)。函數(shù)代碼如下，劃線處應(yīng)填入的代碼為 (單選，填字母)。
A．df.總分等級(jí)="優(yōu)秀"
B．df[df.總分等級(jí)=="優(yōu)秀"]
C．df[df[總分等級(jí)]="優(yōu)秀"]
D．pd[pd.總分等級(jí)=="優(yōu)秀"]
import pandas as pd
def finenum(df):
df1=
return dfl.groupby("班級(jí)編號(hào)").count()
(2)將數(shù)據(jù)整理后存儲(chǔ)在“health.xls”文件中，編寫Python程序，統(tǒng)計(jì)各班體測優(yōu)秀率，并繪制圖表，如圖b所示。
圖b
部分Python程序如下，請?jiān)趧澗€處填入合適的代碼。
import matplotlib.pyplot as plt
df=pd.read _excel("health.xls")
data=finenum(df)
y=[0]*16
classnum=[33,37,35,34,37,47,44,35,32,33,45,41,46,38,43,45]#各班級(jí)人數(shù)
i=0
while ① :
y[i]=②
i=i+1
x= ③
plt.plot(x,y,color="c")
#設(shè)置繪圖參數(shù)，顯示如圖b所示線形圖，代碼略
(3)若該校要表彰體測優(yōu)秀率最高的班級(jí)為“體能之班”，由圖b可知，需要表彰的班級(jí)是 班。
17．某城市引入內(nèi)澇預(yù)警系統(tǒng)，實(shí)時(shí)監(jiān)測河道水位和地道橋的積水情況，并根據(jù)設(shè)定的閾值自動(dòng)觸發(fā)調(diào)節(jié)系統(tǒng)和報(bào)警裝置，該系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖如圖a所示。Web服務(wù)器端程序采用Flask Web框架開發(fā)。請回答下列問題：
圖a
（1）圖a中①②處表示的硬件設(shè)備名稱分別是 （單選，填字母）。
A．傳感器、傳感器 B．執(zhí)行器、傳感器 C．傳感器、執(zhí)行器
（2）在設(shè)計(jì)“城市內(nèi)澇預(yù)警系統(tǒng)”的過程中，需要進(jìn)行輸入設(shè)計(jì)、輸出設(shè)計(jì)和人機(jī)界面設(shè)計(jì)等，這一過程屬于 單選，填字母）。
A．需求分析 B．可行性分析 C．概要設(shè)計(jì) D．詳細(xì)設(shè)計(jì)
（3）該系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用軟件的實(shí)現(xiàn)架構(gòu)是 （選填，填字母：A．B/S架構(gòu)/B．C/S架構(gòu)）。
（4）若某監(jiān)測點(diǎn)的積水高度超過50厘米時(shí)，系統(tǒng)將發(fā)布一級(jí)內(nèi)澇預(yù)警。負(fù)責(zé)人想了解昨天各監(jiān)測點(diǎn)的平均積水高度，以及各監(jiān)測點(diǎn)發(fā)布一級(jí)內(nèi)澇預(yù)警的次數(shù)。于是管理員將昨天的監(jiān)測數(shù)據(jù)導(dǎo)出為文件“監(jiān)測點(diǎn)積水?dāng)?shù)據(jù)．xlsx”，數(shù)據(jù)格式如圖b所示，并制作圖表（如圖c所示），部分程序代碼如下，請?jiān)趧澗€處填入合適的代碼。
圖b圖c
df=pd. read_excel（"監(jiān)測點(diǎn)積水?dāng)?shù)據(jù)xlsx"）
waterline_ avg=df. #計(jì)算各監(jiān)測點(diǎn)的平均積水高度
print （waterline_ avg）
x=df. colunns[1:] #取出列標(biāo)題
y=[]
for i in x:
df1=df[ ]
counts=len （df1）
y. append （counts） #添加到列表
plt. bar（x, y, labe1="一級(jí)預(yù)警次數(shù)"） #繪制柱形圖
#設(shè)置圖形參數(shù)并顯示圖形，代碼略
18．游老師統(tǒng)計(jì)了 2013 年至 2021 年每年專科、本科、碩士和博士的畢業(yè)人數(shù) (單位：萬人) ，數(shù) 據(jù)保存在“Graduate.csv”中，如圖a所示。
圖a
(1) 統(tǒng)計(jì)每年的畢業(yè)總?cè)藬?shù)并繪制柱狀圖，請?jiān)趧澗€處填寫合適的代碼。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei']
df=pd.read_csv("Graduate.csv")
df.共計(jì)= ①
x=df["年份"]
y= ②
plt.bar(x,y)
#設(shè)置繪圖參數(shù)，繪制線型圖，代碼略
(2) 游老師編寫如下代碼用來統(tǒng)計(jì)畢業(yè)人數(shù)增長率最高的年份，增長率相同的年份同時(shí)輸出。 請?jiān)趧澗€處填寫合適的代碼。輸出結(jié)果如圖 b 所示
圖b
注：2014 年增長率= (2014 年畢業(yè)人數(shù)-2013 年畢業(yè)人數(shù)) /2013 年畢業(yè)人數(shù)
data=df["共計(jì)"].values.tolist() #將每年畢業(yè)總?cè)藬?shù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成列表
year=["2014 年","2015 年","2016 年","2017 年","2018 年","2019 年","2020 年","2021 年"]
rate=[];imax=[0]
for i in range( 1,len(data)):
rate.append(round( ① ,4))
for i in range(len(rate)):
print(year[i],"增長率為：",rate[i])
for i in range( 1,len(rate)):
if ② :
imax=[i]
elif rate[imax[0]]==rate[i]:
imax.append(i)
print("畢業(yè)人數(shù)增長率最高的年份是：",end="")
for i in range(len(imax)):
print( ③ )
四、填空題
19．動(dòng)態(tài)熱力圖一般用于數(shù)據(jù)關(guān)系分析中 的可視化呈現(xiàn)。
20．通過報(bào)告不僅是把數(shù)據(jù)分析的起因、過程、結(jié)果及建議完整的展現(xiàn)出來，更為決策者提供科學(xué)、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臎Q策依據(jù)。 ( )
21．大數(shù)據(jù)是以 大、 多、 快、 高為主要特征的數(shù)據(jù)集合，它正快速發(fā)展為對數(shù)量巨大、來源分散、格式多樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行 、 和 ，從中發(fā)現(xiàn)新知識(shí)，創(chuàng)造新價(jià)值、提升新能力的新一代信息技術(shù)和服務(wù)業(yè)態(tài)。
22．?dāng)?shù)據(jù)分析報(bào)告是項(xiàng)目 的展示，也是數(shù)據(jù)分析結(jié)論的有效承載形式。在數(shù)據(jù)分析報(bào)告中，首先需要明確數(shù)據(jù)分析的 ，闡述目前 及通過分析希望解決的問題；其次需要描述數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)分析的 、 和 ；最后需要重點(diǎn)呈現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的 、 和 。
23．以圖形、圖像和動(dòng)畫等方式更加直觀生動(dòng)地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)分析結(jié)果，揭示數(shù)據(jù)之間的關(guān)系、趨勢和規(guī)律等的表達(dá)方式稱為 表達(dá)。
五、判斷題
24．?dāng)?shù)據(jù)分析一般包括特征探索、關(guān)聯(lián)分析、聚類與分類、建立模型和模型評(píng)價(jià)等。( )
25．?dāng)?shù)據(jù)分析方法只有對比分析法和平均分析法兩種。( )
26．張三想要調(diào)查“中學(xué)生課外閱讀傾向”，可以采用騰訊在線文檔對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析。( )
27．?dāng)?shù)據(jù)分析的目的是提取有用信息，并形成結(jié)論或觀點(diǎn)，從而指導(dǎo)決策。( )
28．可以用于分析數(shù)據(jù)趨勢的可視化呈現(xiàn)類型包括折線圖、分組柱形圖、堆疊柱形圖和柱線混合圖等。( )
參考答案：
1．D
2．C
3．A
4．C
5．C
6．A
7．A
8．A
9．A
10．A
11．C
12．B
13．C
14．（1）我認(rèn)為表格中的數(shù)據(jù)比較可靠，因?yàn)閿?shù)據(jù)來源于官網(wǎng)。
（2）此程序繪制出了折線圖，此類圖表的優(yōu)勢是易看出變化趨勢。
（3）對比分析法，選擇這種分析方法理由闡述清即可。
15．int(s[p+1:q])*60 df.index或range(len(df)) sm[j]+=t avg D
16．B i<16 data.總分[i+1]/classnum[i]或data["總分"][i+1]/classnum[i]或其它等價(jià)答案 [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16] 5
17．B D A mean( ) df[i]>50
18．df["專科"]+df["本科"]+df["碩士"]+df["博士"] 或 df.專科+df.本科+df.碩士+df.博士 df["共計(jì)"] 或 df.共計(jì) (data[i]-data[i-1])/data[i-1] rate[imax[0]]19．空間關(guān)系
20．對
21．容量 類型 存取速度 應(yīng)用價(jià)值 采集 存儲(chǔ) 關(guān)聯(lián)分析
22． 研究結(jié)果 目的和背景 存在的問題 思路 方法 模型 過程 結(jié)論 建議
23．?dāng)?shù)據(jù)可視化
24．正確
25．錯(cuò)誤
26．正確
27．正確
28．正確

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