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2024信息技術學業水平考試專題練
優化集訓16　文本數據處理、數據可視化
1.根據交通路況實時更新導航線路的應用場景中,下列處理方式中合理的是(　　)
A.選用針對靜態數據的批處理計算
B.選用針對流數據的流計算
C.選用針對圖結構數據的圖計算
D.用統計分析軟件提供的豐富的統計算法進行數據分析
2.Python中,可以繪制多種形式的圖形,常用于科學計算可視化的擴展模塊是(　　)
A.numpy B.scipy
C.pandas D.matplotlib
3.利用matplotlib模塊的pyplot子模塊進行繪圖,繪圖下列繪圖函數必需的是(　　)
A.show() B.polt()
C.legend() D.scatter()
4.文本數據處理的一般過程包括分詞、特征提取、數據分析和結果呈現等。中文的詞與詞之間呈現緊密連接的特點。下列說法錯誤的是(　　)
A.中文分詞方法十分復雜
B.實現完全準確的中文分詞還很困難
C.不同的中文分詞算法不能結合使用
D.基于規則的分詞方法還處于試驗階段
5.下列關于文本數據分析與應用的說法錯誤的是(　　)
A.對大型數據集中的文本分詞后須先進行特征提取,再創建詞云
B.標簽云用詞頻表現文本特征
C.文本情感分析的研究領域是專門、單一的
D.文本情感分析應用于多個不同領域
6.下列有關數據可視化方法的說法,錯誤的是(　　)
A.要分析相等時間間隔下數據的發展趨勢,可采用折線圖
B.要顯示各部分數據在總數據中的大小和比例關系,可采用餅圖
C.要探究若干數據系列中各數值之間的關系,可采用柱形圖
D.要比較每個數據相對中心的數值變化,可采用雷達圖
7.下列關于大數據應用的說法,錯誤的是(　　)
A.隨著大數據在各行各業的應用,數據成為核心資產
B.云計算對大數據的分析應用無太大幫助
C.大數據在電子商務領域的應用,為商業的振興起到了推動作用
D.智能交通可以使交通運輸服務和管理智能化
8.下列關于大數據在電子商務方面的應用,說法正確的是(　　)
A.精準營銷基于用戶購買行為的大數據,使用推測算法深度挖掘出用戶行為偏好
B.在供應鏈管理中,根據商品的銷售情況和市場預期數據,依靠推斷模型,實現商品自動補貨
C.在交易、營銷、供應鏈、倉儲等環節不會產生太多數據
D.智能網站基于大數據挖掘和分析,電商網站變得越來越智慧
9.下列哪項不屬于智能交通為人們出行提供的便利 (　　)
A.通過智能手機隨時隨地查看火車車次和購票
B.人們沒出門就知道即將乘坐的公交車到哪里了
C.通過外賣派送吃到周邊美食
D.在網上就可以訂機票或改簽
10.文本數據處理的主要步驟包括:
①結果呈現　②特征提取　③分詞　④數據分析
⑤文本數據獲取
正確的順序是(　　)
A.⑤②④①③ B.⑤③①④②
C.⑤①③②④ D.⑤③②④①
11.關于中文分詞方法的描述中,屬于基于詞典的分詞方法的是(　　)
A.在分析句子時與詞典中的詞語進行對比,詞典中出現的就劃分為詞
B.依據上下文中相鄰字出現的頻率統計,同時出現的次數越高就越可能組成一個詞
C.讓計算機模擬人的理解方式,根據大量的現有資料和規則進行學習,然后分詞
D.依據詞語與詞語之間的空格進行分詞
優化集訓16　文本數據處理、數據可視化
1.B　解析 根據交通路況實時更新導航線路中數據為流數據,所以選用流計算。
2.D　解析 matplotlib模塊:依賴于拓展庫numpy和標準庫tkinter,可以繪制多種形式的圖形,包括折線圖、散點圖、餅狀圖、柱狀圖等,常用于科學計算可視化。
3.A　解析 在圖表對象上繪制的圖表,需要執行plt.show()函數后,繪制的圖表才會顯示。
4.C　解析 中文詞與詞之間的緊密連接,其分詞方法十分復雜,目前尚不能實現完全準確的中文分詞。為了獲得更準確的分詞結果,在實際應用中,可以將不同的分詞算法結合使用,比如將基于詞典與基于統計的分詞方法相結合。基于規則的分詞方法需要讓計算機模擬人的理解,但是由于中文語言知識十分復雜,這種分詞方法還處于試驗階段。
5.C　解析 標簽云用詞頻表現文本特征,將關鍵詞按照一定的順序和規律排列,并以文字大小的形式代表詞語的重要性;將文本中復雜的或者難以通過文字表達的內容和規律以視覺符號的形式表達出來。文本情感分析作為一個多學科交叉的研究領域,涉及自然語言處理、信息檢索、機器學習、人工智能等領域,主要應用于網絡輿情監控、用戶評論分析與決策、信息預測等眾多領域。
6.C　解析 關系的可視化可采用散點圖或氣泡圖。
7.B　解析 本題考查大數據應用的相關知識。云計算使千億數據的檢索實現了秒級返回,為大數據的分析提供了速度保障。
8.D　解析 本題考查大數據在電子商務中的應用。精準營銷基于用戶購買行為的大數據,使用推薦算法深度挖掘用戶的行為偏好。供應鏈管理根據商品的銷售情況和市場預期數據,依靠預測模型,實現自動補貨。大型電商企業擁有大量用戶數據,同時,在交易、營銷、供應鏈、倉儲、配送和售后等環節也產生了大量數據。
9.C　解析 本題考查智能交通的應用。智能交通主要通過交通信息服務、交通管理、公共交通、車輛控制、貨運管理、電子收費、緊急救援等服務子系統為用戶提供服務。
10.D　解析 典型的文本處理過程主要包括分詞、特征提取、數據分析、結果呈現等。
11.A　解析 基于詞典的分詞方法也成為基于字符匹配的分詞方法,即在分子句子時與詞典中的詞語進行對比,詞典中出現的就劃分為詞。
21世紀教育網 www.21cnjy.com 精品試卷·第 2 頁 （共 2 頁）
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