数据的分析整理
数据整理分析方法
数据整理分析方法引言概述：数据整理和分析是现代社会中非常重要的一项工作。
随着大数据时代的到来，各行各业都需要对海量的数据进行整理和分析，以提取有价值的信息和洞察。
本文将介绍五种常见的数据整理分析方法，包括数据清洗、数据转换、数据聚合、数据可视化和数据挖掘。
一、数据清洗：1.1 缺失值处理：对于数据中的缺失值，可以选择删除缺失值所在的行或者列，或者使用插值方法填充缺失值。
1.2 异常值处理：异常值可能会对数据分析结果产生干扰，可以通过统计方法来检测和处理异常值，例如使用箱线图或者3σ原则。
1.3 重复值处理：重复值会导致数据分析结果的偏差，可以通过去重的方式来处理重复值，确保每条数据只浮现一次。
二、数据转换：2.1 标准化：将不同量纲的数据转化为相同的标准量纲，以便进行比较和分析。
常见的标准化方法包括最小-最大标准化和Z-Score标准化。
2.2 离散化：将连续型数据转化为离散型数据，以便进行分类和分析。
可以使用等宽离散化和等频离散化等方法将连续数据分成若干个区间。
2.3 编码转换：将非数值型数据转化为数值型数据，以便进行计算和分析。
可以使用独热编码或者标签编码等方法将非数值型数据转化为数值型数据。
三、数据聚合：3.1 分组聚合：将数据按照某一列或者几列进行分组，并对每一个组进行聚合计算，例如求和、平均值、最大值等。
可以使用SQL语句或者数据透视表等工具进行分组聚合。
3.2 时间聚合：将时间序列数据按照一定的时间间隔进行聚合，例如按天、按周、按月等。
可以使用时间序列分析工具对聚合后的数据进行趋势分析和周期性分析。
3.3 空间聚合：将地理位置数据按照一定的空间范围进行聚合，例如按照行政区划进行聚合。
可以使用地理信息系统（GIS）工具对聚合后的数据进行可视化和分析。
四、数据可视化：4.1 折线图：用于展示随时间变化的数据趋势，可以比较不同变量之间的关系和趋势。
4.2 柱状图：用于展示不同类别之间的比较，可以比较不同类别的数量或者大小。
数据整理分析方法
数据整理分析方法一、引言数据整理和分析是在现代社会中广泛应用的技术和方法。
它们匡助我们从大量的数据中提取实用的信息，为决策和解决问题提供支持。
本文将介绍数据整理和分析的一些常用方法和步骤。
二、数据整理数据整理是将原始数据进行清洗、转换和组织，以便更好地进行后续的分析。
以下是一些常见的数据整理方法：1. 数据清洗：通过删除重复值、处理缺失值、纠正错误值等方式，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据转换：将数据从一种格式或者结构转换为另一种格式或者结构，以满足分析的需要。
例如，将文本数据转换为数字数据。
3. 数据归档：将数据按照一定的分类标准进行归类和整理，方便后续的分析和查询。
4. 数据集成：将来自不同来源的数据进行整合和合并，以便进行综合分析。
三、数据分析数据分析是对整理后的数据进行统计和推理，以发现数据中的模式、趋势和关联性。
以下是一些常用的数据分析方法：1. 描述性统计分析：通过计算数据的中心趋势（如平均值、中位数、众数）、离散程度（如方差、标准差）和分布情况（如频数分布、百分比分布），对数据进行描述和总结。
2. 探索性数据分析（EDA）：通过可视化工具（如散点图、柱状图、箱线图）和统计方法，发现数据中的模式、异常值和关联性。
3. 假设检验：通过设立假设、选择适当的统计检验方法和计算p值，判断数据中的差异是否显著。
4. 预测建模：通过建立数学模型，基于历史数据对未来趋势进行预测和预测。
四、数据可视化数据可视化是将数据以图表、图形和地图等形式呈现，以便更直观地理解数据和传达分析结果。
以下是一些常见的数据可视化方法：1. 条形图：用于比较不同类别或者组之间的数值差异。
2. 折线图：用于显示随时间变化的趋势和模式。
3. 散点图：用于显示两个变量之间的关系和相关性。
4. 饼图：用于显示不同部份占整体的比例。
5. 热力图：用于显示空间数据的分布和密度。
五、总结数据整理和分析是现代社会中不可或者缺的技术和方法。
数据整理分析方法
数据整理分析方法一、引言数据整理和分析是在各个领域中非常重要的任务，它们帮助我们从大量的数据中提取有用的信息和洞察，以支持决策和解决问题。
本文将介绍一些常用的数据整理和分析方法，包括数据清洗、数据转换和数据分析。
二、数据清洗数据清洗是数据整理的第一步，它的目的是去除数据中的错误、缺失和重复值，以确保数据的准确性和完整性。
以下是一些常见的数据清洗方法：1. 去除重复值：通过比较数据集中的每个记录，去除重复的记录。
2. 处理缺失值：根据缺失值的类型和数据集的特征，可以选择填充缺失值、删除包含缺失值的记录或者使用插值方法进行估算。
3. 处理异常值：通过检查数据的分布和范围，可以识别和处理异常值，例如使用统计方法或者专业领域的知识。
三、数据转换数据转换是将原始数据转换为适合分析的形式的过程。
以下是一些常见的数据转换方法：1. 数据格式转换：将数据从一种格式转换为另一种格式，例如将文本数据转换为数值型数据。
2. 数据规范化：通过将数据缩放到特定的范围或者使用标准化方法，使得不同变量之间具有可比性。
3. 特征工程：根据领域知识和分析需求，通过创建新的特征、组合特征或者选择最相关的特征，提高数据的表达能力和预测性能。
四、数据分析数据分析是根据特定的目标和问题，对整理好的数据进行统计和分析的过程。
以下是一些常见的数据分析方法：1. 描述统计分析：使用统计量和图表对数据进行描述和总结，例如计算均值、中位数、标准差、频率分布等。
2. 探索性数据分析：通过可视化和统计方法，探索数据的分布、关系和异常情况，发现数据中的模式和趋势。
3. 预测建模：使用机器学习和统计方法，构建预测模型来预测未来的趋势和结果。
4. 假设检验：根据样本数据，对某个假设进行统计推断，判断其是否成立。
五、总结数据整理和分析是从大量的数据中提取有用信息的关键步骤。
通过数据清洗，我们可以确保数据的准确性和完整性；通过数据转换，我们可以将数据转换为适合分析的形式；通过数据分析，我们可以发现数据中的模式和趋势，并做出预测和决策。
数据的整理与分析
数据的整理与分析随着大数据时代的到来，数据的整理与分析成为了重要的工作内容。
在各个领域中，从市场营销到科学研究，数据的整理与分析都起到了至关重要的作用。
本文将围绕数据的整理和分析展开讨论，并介绍一些常用的方法和工具。
一、数据的整理在进行数据分析之前，首先需要整理原始数据，以确保数据的质量和准确性。
数据的整理工作通常包括以下几个步骤：1. 数据收集：通过各种方式收集相关数据，可以是调查问卷、实验数据、市场销售报告等。
确保数据来源的可靠性和有效性非常重要。
2. 数据清洗：清洗数据是为了去除重复数据、缺失值和异常值，以确保数据的准确性。
可以使用数据清洗工具或编写脚本来自动化清洗过程。
3. 数据转换：对数据进行转换是为了提高数据的可分析性。
例如，可以将数据转化为标准格式、单位统一、日期格式统一等。
4. 数据整合：将来自不同来源的数据整合在一起，形成一个完整的数据集。
可以使用数据整合工具或编写脚本来完成这个过程。
二、数据的分析数据的分析是根据已经整理好的数据集来进行深入研究和探索。
数据分析可以帮助我们揭示隐藏在数据背后的规律、趋势和关联性。
1. 描述性统计分析：描述性统计分析是对数据进行统计和汇总的过程，主要包括计数、平均值、中位数、标准差、相关性等指标的计算和分析。
这些统计指标可以帮助我们了解数据的分布和特征。
2. 探索性数据分析：探索性数据分析是通过数据可视化和探索性分析方法，对数据进行深入探索和发现。
例如，可以使用散点图、柱状图、饼图等来展示数据的分布和关系，并通过观察来发现数据中的模式、异常和趋势。
3. 预测和建模：通过对已有数据进行建模和预测，可以预测未来的趋势和结果。
常用的预测和建模方法包括回归分析、时间序列分析、机器学习等。
4. 决策支持：数据分析的最终目的是为决策提供依据和支持。
通过数据分析，可以帮助管理者和决策者做出明智的决策，优化业务流程和资源配置。
三、数据分析工具为了更好地进行数据的整理和分析，现有许多数据分析工具可以帮助我们提高工作效率和准确性。
数据整理分析方法
数据整理分析方法一、简介数据整理和分析是在大数据时代中非常重要的环节，它涉及到对海量数据进行采集、整理、清洗、分析和解释的过程。
本文将介绍数据整理和分析的普通方法和步骤，并提供一些常用的工具和技术。
二、数据整理方法1. 数据采集：通过各种途径采集数据，可以是实地调查、问卷调查、网络爬虫等。
2. 数据清洗：对采集到的数据进行去重、筛选、填充空缺值等处理，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据转换：将数据按照一定的规则进行转换，例如将日期格式统一、将文本数据转换为数值型数据等。
4. 数据归档：将整理好的数据进行归档，便于后续的分析和使用。
三、数据分析方法1. 描述性统计分析：通过计算数据的中心趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（标准差、方差）和分布特征（直方图、箱线图）等，对数据进行描述和总结。
2. 相关性分析：通过计算数据之间的相关系数（如皮尔逊相关系数）或者绘制散点图，判断数据之间的相关性强弱。
3. 预测分析：基于历史数据，使用回归分析、时间序列分析等方法，预测未来的趋势和变化。
4. 分类与聚类分析：通过机器学习算法，将数据进行分类或者聚类，发现数据之间的隐藏模式和规律。
5. 网络分析：对复杂网络数据进行分析，如社交网络分析、网络拓扑分析等，揭示网络结构和关系。
四、常用工具和技术1. 数据库管理系统：如MySQL、Oracle等，用于存储和管理大量结构化数据。
2. 数据清洗工具：如OpenRefine、Excel等，用于对数据进行清洗和转换。
3. 统计软件：如SPSS、R、Python等，用于进行数据分析和建模。
4. 可视化工具：如Tableau、Power BI等，用于将数据可视化展示，更直观地理解数据。
5. 机器学习算法：如决策树、支持向量机、神经网络等，用于分类和聚类分析。
五、案例分析以某电商平台的用户购买数据为例，通过数据整理和分析方法，可以得到以下结论：1. 用户购买行为：分析用户的购买频率、购买金额、购买时间等，了解用户的消费习惯和偏好。
数据整理分析方法
数据整理分析方法一、概述数据整理分析是指对所收集到的数据进行整理和分析的过程。
通过对数据的整理和分析，可以发现数据中的规律和趋势，为决策提供支持和指导。
本文将介绍常用的数据整理分析方法，包括数据清洗、数据变换、数据聚合和数据分析。
二、数据清洗数据清洗是指对收集到的数据进行预处理，以去除数据中的错误、缺失、重复或不一致的部分。
常用的数据清洗方法包括：1. 删除重复数据：通过对数据进行去重，去除重复的记录，保留唯一的数据。
2. 处理缺失值：对于缺失值，可以选择删除含有缺失值的记录，或者使用插补方法填充缺失值。
3. 处理异常值：对于异常值，可以选择删除或修正异常值，以保证数据的准确性和可靠性。
4. 格式转换：对于不同格式的数据，可以进行格式转换，使其符合分析的要求。
5. 数据筛选：根据需要，对数据进行筛选，选择符合条件的数据进行分析。
三、数据变换数据变换是指对数据进行转换，使其符合分析的需求。
常用的数据变换方法包括：1. 数据归一化：对于不同量纲的数据，可以进行归一化处理，使其具有相同的尺度。
2. 数据离散化：将连续数据转换为离散数据，可以通过等宽法、等频法或聚类法等方法进行离散化。
3. 数据平滑：对于波动较大的数据，可以进行平滑处理，以减小数据的波动性。
4. 数据标准化：对于偏态分布的数据，可以进行标准化处理，使其符合正态分布。
5. 数据转换：对于非线性关系的数据，可以进行转换，使其符合线性关系，便于进行回归分析。
四、数据聚合数据聚合是指将多个数据进行合并，形成一个更大的数据集。
常用的数据聚合方法包括：1. 数据合并：将多个数据集按照某种规则进行合并，形成一个新的数据集。
2. 数据拆分：将一个数据集按照某种规则进行拆分，形成多个子数据集。
3. 数据透视表：通过对数据进行透视操作，可以将数据按照不同的维度进行聚合，形成透视表。
五、数据分析数据分析是指对整理好的数据进行统计和分析，以发现数据中的规律和趋势。
数据整理分析方法
数据整理分析方法一、引言数据整理和分析是在研究和实践中广泛应用的重要技术。
它们提供了对大量数据进行有效处理和深入理解的手段。
本文将介绍数据整理和分析的基本概念、步骤和常用方法，以及如何准确、高效地进行数据整理和分析。
二、数据整理数据整理是指对收集到的数据进行清洗、转换和整合的过程。
下面是数据整理的基本步骤：1. 数据收集：收集与研究目标相关的数据，可以是实验数据、调查数据或从其他来源获取的数据。
2. 数据清洗：对数据进行初步清洗，包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。
3. 数据转换：将数据转换为适合分析的格式，如将文本数据转换为数值型数据、对时间数据进行格式化等。
4. 数据整合：将多个数据源的数据进行整合，以便进行综合分析。
5. 数据验证：对整理后的数据进行验证，确保数据的准确性和完整性。
三、数据分析数据分析是指对整理好的数据进行统计和推理，以得出结论和提供决策支持。
下面是数据分析的基本方法：1. 描述性统计分析：对数据进行描述和总结，包括计算平均值、中位数、标准差等统计指标，绘制直方图、散点图等图表。
2. 探索性数据分析：通过可视化和探索性分析方法，发现数据中的模式、趋势和异常情况，以便进一步分析。
3. 假设检验：根据研究目标，提出假设并进行统计检验，判断样本数据是否支持或拒绝假设。
4. 回归分析：通过建立数学模型，研究自变量和因变量之间的关系，预测和解释因变量的变化。
5. 聚类分析：将数据分为不同的群组，使同一群组内的数据相似度高，不同群组间的数据相似度低，以便进行分类和比较。
6. 因子分析：通过分析多个变量之间的相关性，提取出共同的因子，简化数据集，便于理解和解释。
四、数据整理和分析的工具数据整理和分析通常使用各种统计软件和编程语言来实现。
以下是常用的工具：1. Microsoft Excel：适用于简单的数据整理和基本的统计分析，提供了丰富的函数和图表功能。
2. SPSS：适用于复杂的数据整理和统计分析，提供了多种统计方法和模型。
数据整理分析方法
数据整理分析方法一、引言数据整理和分析是在大数据时代中非常重要的任务。
数据整理是指对收集到的原始数据进行清洗、转换和整合，以便能够更好地进行分析和利用。
数据分析是指根据整理后的数据，运用统计和数学方法，从中发现规律、趋势和关联，并提取有价值的信息和结论。
二、数据整理方法1. 数据收集数据收集是整理和分析数据的第一步。
可以通过各种途径收集数据，如调查问卷、实验观测、传感器监测等。
确保数据来源可靠、准确，并尽可能采集多样化的数据。
2. 数据清洗数据清洗是指对收集到的数据进行去除错误、缺失、重复等无效数据的处理。
可以通过人工检查、编写清洗规则、使用数据清洗工具等方法进行数据清洗。
清洗后的数据应该是准确、完整且一致的。
3. 数据转换数据转换是指将原始数据进行格式转换，以适应后续分析的需要。
常见的数据转换包括数据格式转换、单位转换、数据标准化等。
转换后的数据应该具有一致的格式和单位。
4. 数据整合数据整合是指将来自不同来源的数据进行合并，以便进行综合分析。
可以通过数据表连接、数据合并等方法进行数据整合。
整合后的数据应该能够满足分析的需求，并保持数据的一致性和完整性。
三、数据分析方法1. 描述统计分析描述统计分析是指对数据进行整体和局部的描述和总结。
可以计算数据的中心趋势（如均值、中位数）、离散程度（如标准差、方差）、分布形态（如偏度、峰度）等。
描述统计分析可以帮助我们了解数据的基本特征和分布情况。
2. 探索性数据分析探索性数据分析是指通过可视化和统计方法，探索数据中的规律、趋势和关联。
可以使用直方图、散点图、箱线图等图表进行数据可视化，发现数据中的异常值、趋势和关联性。
探索性数据分析可以帮助我们发现数据中的隐藏信息和问题。
3. 假设检验假设检验是指通过统计方法，对数据中的假设进行检验。
可以根据样本数据推断总体参数的区间估计、比较两个或多个样本的差异、判断因素对结果的影响等。
假设检验可以帮助我们验证研究假设和推断总体参数。
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《6.1 平均数》一、选择题（共5小题，每小题4分，满分20分）1．北京市2007年5月份某一周的日最高气温（单位：℃）分别为25，28，30，29，31，32，28，这周的日最高气温的平均值为（）A．28℃ B．29℃ C．30℃ D．31℃2．某公司欲招聘一名公关人员，对甲、乙、丙、丁四位候选人进行了面试和笔试，他们的成绩如表：候选人甲乙丙丁测试成绩（百分制）面试86 92 90 83笔试90 83 83 92如果公司认为，作为公关人员面试的成绩应该比笔试的成绩更重要，并分别赋予它们6和4的权．根据四人各自的平均成绩，公司将录取（）A．甲B．乙C．丙D．丁3．如图是小芹6月1日﹣7日每天的自主学习时间统计图，则小芹这七天平均每天的自主学习时间是（）A．1小时B．1.5小时C．2小时D．3小时4．如果一组数据x1，x2，x3，x4的平均数是x，那么另一组数据x1，x2+1，x3+2，x4+3的平均数是（）A．x B．x+1 C．x+1.5 D．x+65．（4分）某校八年级共有四个班，在一次英语测试中四个班的平均分与各班参加考试的人数如表：班级一班二班三班四班参加人数51 49 50 60班平均分/分83 89 82 79.5则该校八年级参加这次英语测试的所有学生的平均分约为（精确到0.1）（）A．83.1分B．83.2分C．83.4分D．83.5分二、填空题（共7小题，每小题4分，满分28分）6．已知5筐苹果的质量分别为（单位：kg）：52，49，50，53，51，则这5筐苹果的平均质量为______kg．7．图中标出了某校篮球队中5名队员的身高（单位：cm），则他们的平均身高为______cm．8．已知一组数据1，a，4，4，9．它的平均数是4，则a=______．9．某中学随机抽查了50名学生，了解他们一周的课外阅读时间，结果如表所示：时间（小时） 4 5 6 7人数10 20 15 5则这50名学生一周的平均课外阅读时间是______小时．10．下图是根据今年某校九年级学生体育考试跳绳的成绩绘制成的统计图．如果该校九年级共有200名学生参加了这项跳绳考试，根据该统计图给出的信息可得这些同学跳绳考试的平均成绩为______．11．某校规定：学生的数学学期综合成绩是由平时、期中和期末三项成绩按3：3：4的比例计算所得．若某同学本学期数学的平时、期中和期末成绩分别是90分，90分和85分，则他本学期数学学期综合成绩是______分．12．某学校把学生的纸笔测试、实践能力两项成绩分别按60%、40%的比例计入学期总成绩．小明实践能力这一项成绩是81分，若想学期总成绩不低于90分，则纸笔测试的成绩至少是______分．6.3从统计图分析数据的集中趋势练习题1、某瓜农采用大棚栽培技术种植了一亩地的良种西瓜，这亩地产西瓜600个，在西瓜上市前该瓜农随机摘下了10个成熟的西瓜，称重如下：西瓜质量(单位：千克) 5．5 5．4 5．0 4．9 4．6 4．3 西瓜个数(单位：个)123211（1）这10个西瓜的平均质量是 千克.（2）根据计算结果你估计这亩地的西瓜产量约是 千克. 2、某校在一次考试中，甲乙两班学生的数学成绩统计如下：3、 请根据表格提供的信息回答下列问题：（1）甲班众数为 分，乙班众数为 分，从众数看成绩较好的是 班； （2）甲班的中位数是 分，乙班的中位数是 分； （3）若成绩在80分以上为优秀，则成绩较好的是 班；（4）甲班的平均成绩是 分，乙班的平均成绩是 分，从平均分看成绩较好的是 班. 4、甲、乙两人在相同的条件下各射靶10次，成绩如图：（1）请计算甲、乙两入射靶的平均成绩各是多少? （2）请说出甲、乙两入射靶的中位数各是多少? （3）请说出甲、乙两人射靶的众数各是多少?（4）如果你是教练，将选谁去参加比赛?说说你的理由.分数50 60 70 80 90 100 人数甲161211155乙3515313115、小明调查了班级里20位同学本学期计划购买课外书的花费情况，并将结果绘制成了下面的统计图. （1）在这20位同学中，本学期计划购买课外书的花费的众数是多少？（2）计算这20位同学计划购买课外书的平均花费是多少？你是怎么计算的？6、某题（满分为5分）的得分情况如右图，计算此题得分的众数、中位数和平均数。
7、下图反映了初三（1）班、（2）班的体育成绩。
（1）不用计算，根据条形统计图，你能判断哪个班学生的体育成绩好一些吗？ （2）你能从图中观察出各班学生体育成绩等级的“众数”吗？（3）如果依次将不及格、及格、中、良好、优秀记为55、65、75、85、95分，分别估算一下，两个班学生体育成绩的平均值大致是多少？算一算，看看你估计的结果怎么样？（4）初三（1）班学生体育成绩的平均数、中位数和众数有什么关系？你能说说其中的理由吗？6.4数据的离散程度（2）练习题初三（1）班体育成绩102010550510152025不及格及格中良好优秀成绩人数初三（2）班体育成绩11020118510152025不及格及格中良好优秀成绩人数1、小明与小华本学期都参加了5次数学考试(总分均为100分),数学老师想判断这两位同学的数学成绩谁更稳定,在作统计分析时,老师需比较这两人5次数学成绩的( ) A.平均数B.方差C.众数D.中位数2、甲、乙两个样本，甲样本的方差为0.4，乙样本的方差为0.2，那么比较甲、乙两个样本的波动大小是( )A.甲的波动比乙大B.乙的波动比甲大C.甲、乙波动一样大D.甲、乙波动的大小无法比较3、一个样本的方差是s 2=61［(x 1-5)2+(x 2-5)2+…+(x 6-5)2］,那么这个样本的平均数为( ) A,6B,1/6C,5D,5/74、已知一组数-1,0,x,1,-2的平均数是0,则这组数据的方差是__________.5、已知一组数据-3,-2,1,3,6,x 的中位数是1,则其方差为______________6、甲、乙两台编织机同时编织一种毛衣，在5天中，两台编织机每天出的合格品数量如下（单位：件）：甲：10 8 7 7 8 乙：9 8 7 7 9在这5天中，哪台编织机出合格品的波动较小？7、甲、乙两名工人同时加工10个同一种零件，加工后，对零件的长度进行检测，结果如下：（单位：毫米）甲：19.9，19.7，19.8，20.0，20.2，20.1，19.9，20.3，20.1，20.2; 乙：20.2，20.4，20.0，19.9，20.2，19.8，19.7，20.1，19.7，20.2. （1）分别计算上面两组数据的平均数和方差.（2）若技术规格要求零件长度为20.0±0.5毫米，根据上面的计算，说明哪个工人加工的10个零件的质量比较稳定?8、某荧光灯管厂为了比较两种荧光灯的使用寿命，各抽8支做试验，结果如下(单位：h): 25瓦 457 443 459 451 444 464 460 438 40瓦466439452464438459467455哪种灯管的使用寿命长?哪种质量比较稳定?9、某校要从新入学的两名体育特长生李勇、张浩中挑选一人参加一项暑期校际跳远比赛,在跳远专项测试以及之后的7次跳远选拔赛中,他们的成绩如下表(单位:cm):专项测试和7次选拔赛成绩中位数平均数方差李勇603 589 602 596 604 612 608 603 49张浩597 580 597 630 590 631 596 603(1)请你填补表中所空各项数据.(2)你发现李勇、张浩的跳远成绩分别有什么特点?(3)经查阅历届比赛资料,成绩若达到6.00 m,就很可能夺冠,你认为选谁参赛更有把握?(4)以往的该项最好成绩记录为6.15 m,为打破记录,你认为应选谁去参赛?6.2中位数与众数练习题1. 数据-1,2,3,5,1的平均数与中位数之和是__________.2. 平均数是表示一组数据________的一个特征数.3. 用中位数可以表示一组数据的__________.4. 用众数可以表示一组数据的__________.5. 若数据10,12,9,-1,4,8,10,12,x的众数是12,则x=__________.6. 把9个数按从小到大的顺序排列,其平均数是9,如果这组数中前5个数的平均数是8,后5个数的平均数是10,则这9个数的中位数是________.7. 对于数据组2,4,4,5,3,9,4,5,1,8,其众数,中位数与平均数分别为 ( )A. 4,4,6B. 4,6,4,5C. 4,4,4,6D. 5,6,4,58. 用中位数去估计总体时,其优越性是 ( )A. 运算简便B. 不受较大数据的影响C. 不受较小数据的影响D. 不受个别数据较大或较小的影响9. 对于数据3,3,2,6,3,10,3,6,3,2.(1) 众数是3; (2) 众数与中位数的数值不等; (3) 中位数与平均数的数值相等; (4) 平均数与众数相等,其中正确的结论是 ( )A. (1)B. (1) (3)C. (2)D. (2) (4)10. 已知一组数据从小到大依次为-1,0,4,x,6,15,其中位数为5,则其众数为 ( )A. 4B. 5C. 5.5D. 611. 某班10名学生体育测试的成绩分别为(单位:分)58,60,59,52,58,55,57,58,49,57(体育测试这次规定满分为60分),你们这组数据的众数,中位数分别是 ( )A. 58, 57.5B. 57, 57.5C. 58, 58D. 58, 5712. 某厂生产一批男衬衫,经过抽样调查70名中年男子,得知所需衬衫型号的人如下表所示:型号(单位:cm) 70 72 74 76 78人数 8 12 15 26 9(1)哪一种型号衬衫的需要量最少?有认认为可以不生产.(2)这组数据的平均数是多少?是否可按这个型号生产?(3)这组数据的中位数是多少?有人认为这种型号的衬衫产量要占第一位.(4)这组数据的众数是多少/有人认为这种型号的衬衫产量要占第一位.求出上述各个问题,并回答你认为哪一个正确,你还有什么补充.14. 一次科技知识竞赛,两组学生成绩统计如下表所示:分数50 60 70 80 90 100人数甲组 2 5 10 13 14 6乙组 4 6 16 2 12 12 请你根据你所学过的知识,进一步判断这两个组在这次竞赛中的优劣,并说明理由.。