数据的分析知识点
三年级数学数据分析知识点汇总
三年级数学数据分析知识点汇总
1. 数据的概念
- 数据是指经过观察、实验或者调查所获得的信息。
- 数据可以分为定量数据和定性数据。
- 定量数据是可以用数字来表示的，如身高、体重等。
- 定性数据是描述性质、特征等的，如颜色、形状等。
2. 数据的收集
- 数据可以通过观察、实验、调查等途径来收集。
- 收集数据时需要注意准确性和全面性。
- 可以使用表格、图表、问卷等方式来记录和整理数据。
3. 数据的整理和表达
- 对收集到的数据进行整理可以更好地理解和分析数据。
- 数据可以通过绘制柱状图、折线图等图表形式来表达。
4. 数据的分析
- 通过对数据进行分析可以得出结论和推断。
- 常用的数据分析方法包括平均数、中位数、众数等。
- 数据的分析可以帮助我们了解事物的规律和变化趋势。
5. 数据的应用
- 数学数据分析可以应用于各个领域，如经济学、生态学等。
- 通过数据分析可以做出决策、预测趋势等。
以上是三年级数学数据分析的知识点汇总，希望对你有帮助！。
七年级数学下册《数据的分析》知识点归纳湘教版
Ｃ．中位数
Ｄ．方差
3.一组数据的方差一定是（）．A．正数B．任意实数 c．负数 D．非负数 4．金华火腿闻名遐迩.某火腿公司有甲、乙、丙三台切割包装机，同时分装质量为500克的火腿心片.现从它们分装的火腿心片 中各随机抽取10盒，经称量并计算得到质量的方差如表所示,你认为包装质量最稳定的切割包装机是（）. A.甲 B.乙c.丙D.不能确定 5．某地统计部门公布最近5年国民消费指数增长率分别为8.5%，9.2%，9.9%，10.2%，3.8%，业内人士评论说：“这五年消 费指数增长率之间相当平稳”，从统计角度看，“增长率之间相当平稳”说明这组数据的哪个数据比较小（）. A．方差B．平均数c．众数D．中位数 6．在一次射击测试中，甲、乙、丙、丁的平均环数均相同，而方差分别为8.7，6.5，9.1，7.7，则这四人中，射击成绩最稳 定的是（）.A．甲 B．乙 c．丙 D．丁 7．一次数学测试后，随机抽取九年级二班5名学生的成绩如下：78，85，91，98，98．关于这组数据的错．误说法是 （）．．．．Ａ．极差是20 Ｂ．众数是98
与数据出现的次数有关着眼于对各数据出现的频率的考察其大小只与这组数据中的部分数据有关不受极端值的影响其缺点是具有不惟一性一组数据中可能会有一个众数也可能会有多个或没有
七年级数学下册《数据的分析》知识点归纳湘教版
七年级数学下册《数据的分析》知识点
归纳湘教版
第六章数据的分析
一、知识点讲解：
1.平均数： （1）算术 平均数：一组数据中，有n个数据 x1 ，，则它们的算术平均数为
8.数据的收集与整理的步骤： 1.收集数据 2.整理数据 3.描述数据
4.分析数据 5.撰写调查报告 6.交流9.平均数、方差的三个运算性质 如果一组数据x1，x2，x3，„„，xn的平均数是x，方差是s。 2 那么（1）一组新数据x1+b，x2+b，x3+b，„„，xn+b的平均数是x+b，方差是s。 2 （2）一组新数据ax1，ax2，ax3，„„，axn 的平均数是ax，方差是as. 22 （3）一组新数据ax1+b，ax2+b，ax3+b，„„，axn+b的平均数是ax+b，方差是as.二、典型例题： 22 1．5名同学目测同一本教科书的宽度时，产生的误差如 下（单位：mm）：2， 2， 1，1，0，则这组数据的极差为（）． A．4mmB．3mmc．5mmD．0mm 2．小伟五次数学考试成绩分别为：86分，78分，80分，85分，92分，李老师想了解小伟数学学习变化情况，则李老师最关 注小伟数学成绩的（）．Ａ．平均数
数据的分析知识点总结
数据的分析知识点总结数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据，从中提取有价值的信息和洞察力。
它在各个领域中都扮演着重要的角色，帮助组织做出明智的决策。
以下是数据分析的一些重要知识点的总结：1. 数据收集与清洗：- 数据收集方法：可以通过调查问卷、实验、观察等方式收集数据。
- 数据清洗：对收集到的数据进行处理，包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。
2. 数据可视化：- 数据可视化是将数据以图表、图像等形式展示，以便更好地理解数据。
- 常用的可视化工具包括Matplotlib、Seaborn、Tableau等。
3. 描述性统计：- 描述性统计是对数据进行总结和描述的方法。
- 常用的描述性统计指标包括均值、中位数、标准差等。
4. 探索性数据分析（EDA）：- EDA是通过可视化和统计方法来探索数据的特征和关系。
- EDA的目标是发现数据中的模式、趋势和异常值。
5. 统计推断：- 统计推断是通过对样本数据进行分析，从而对总体进行推断。
- 常用的统计推断方法包括假设检验、置信区间等。
6. 回归分析：- 回归分析用于研究自变量与因变量之间的关系。
- 常用的回归分析方法包括线性回归、多项式回归等。
7. 机器学习：- 机器学习是一种通过算法和模型来自动分析数据的方法。
- 常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
8. 时间序列分析：- 时间序列分析是对时间相关数据进行建模和预测的方法。
- 常用的时间序列分析方法包括移动平均、指数平滑、ARIMA模型等。
9. 数据挖掘：- 数据挖掘是从大量数据中发现模式和关联性的过程。
- 常用的数据挖掘技术包括关联规则、聚类分析、分类算法等。
10. 数据管理与处理：- 数据管理包括数据存储、数据清洗、数据集成等。
- 数据处理包括数据转换、数据规范化、数据集成等。
11. 数据分析工具：- 常用的数据分析工具包括Python、R、Excel、SQL等。
- 这些工具提供了丰富的函数和库，方便进行数据分析和建模。
数据的分析知识点总结
数据的分析知识点总结数据分析是指通过对收集到的数据进行处理、分析和解释，从中提取有价值的信息和洞察，并用于支持决策和解决问题。
在数据分析的过程中，有一些核心的知识点是必须掌握的。
本文将对数据分析的知识点进行总结，包括数据收集、数据清洗、数据探索、数据建模和数据可视化等方面。
一、数据收集1. 数据来源：数据可以来自各种渠道，包括调查问卷、传感器、日志文件、数据库等。
在数据收集阶段，需要明确数据的来源和采集方式，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据采集：数据采集是指从数据源中获取数据的过程。
常用的数据采集方法包括手动输入、自动化采集和数据抓取等。
在数据采集过程中，需要注意数据的格式和结构，以便后续的数据处理和分析。
二、数据清洗1. 数据清洗的目的：数据清洗是指对原始数据进行处理和修正，以去除错误、缺失和重复的数据，保证数据的质量和准确性。
数据清洗的目的是为了提高数据的可用性和可信度。
2. 数据清洗的步骤：数据清洗包括数据去重、数据填充、数据转换和异常值处理等步骤。
在数据清洗过程中，需要根据具体情况选择合适的方法和工具，确保数据的一致性和完整性。
三、数据探索1. 数据探索的目的：数据探索是指对清洗后的数据进行统计和可视化分析，以发现数据中的模式、趋势和关联等信息。
数据探索的目的是为了了解数据的特征和规律，为后续的数据建模和预测提供依据。
2. 数据探索的方法：数据探索包括描述性统计、数据可视化和相关性分析等方法。
常用的数据探索工具包括Excel、Python的Pandas库和Tableau等。
在数据探索过程中，需要运用合适的统计方法和可视化技巧，挖掘数据中的潜在信息。
四、数据建模1. 数据建模的目的：数据建模是指通过建立数学或统计模型，对数据进行预测和分析。
数据建模的目的是为了理解和解释数据中的关系和规律，为决策和问题解决提供支持。
2. 数据建模的方法：数据建模包括回归分析、聚类分析、决策树和神经网络等方法。
数据的分析知识点总结
数据的分析知识点总结数据分析是指通过对数据进行收集、整理、加工和分析，从中获取有价值的信息和洞察，以支持决策和解决问题。
在数据分析过程中，有一些关键的知识点是非常重要的。
下面是对数据分析知识点的详细总结。
1. 数据收集与整理- 数据来源：数据可以来自各种渠道，如数据库、调查问卷、传感器、社交媒体等。
- 数据清洗：数据清洗是指对数据进行预处理，包括处理缺失值、异常值、重复值等。
- 数据转换：数据转换是将原始数据转换为可分析的形式，如将文本数据转换为数值型数据。
2. 描述性统计- 中心趋势度量：包括平均值、中位数、众数等，用于描述数据集的集中程度。
- 离散趋势度量：包括方差、标准差、极差等，用于描述数据集的离散程度。
- 分布形态度量：包括偏度、峰度等，用于描述数据集的分布形态。
3. 数据可视化- 直方图：用于展示数据的分布情况，可以直观地看出数据的集中程度和离散程度。
- 散点图：用于展示两个变量之间的关系，可以观察到变量之间的相关性。
- 折线图：用于展示随时间变化的数据趋势，可以观察到数据的周期性和趋势性。
4. 探索性数据分析（EDA）- 单变量分析：对单个变量进行分析，包括变量的分布、离群值等。
- 双变量分析：对两个变量之间的关系进行分析，包括相关性、回归分析等。
- 多变量分析：对多个变量之间的关系进行分析，包括主成分分析、聚类分析等。
5. 假设检验与推断统计- 假设检验：用于判断样本数据是否代表总体数据，包括单样本检验、双样本检验等。
- 置信区间：用于估计总体参数的范围，可以判断样本均值的可靠性。
- 方差分析：用于比较多个样本均值之间的差异，判断因素对结果的影响。
6. 预测与建模- 回归分析：用于预测数值型变量，建立变量之间的线性关系模型。
- 分类分析：用于预测分类变量，建立变量之间的非线性关系模型。
- 时间序列分析：用于预测时间序列数据，建立时间趋势模型。
7. 数据挖掘与机器学习- 特征选择：选择对目标变量有影响的特征，提高模型的预测准确性。
数据的分析知识点总结
数据的分析知识点总结数据分析是指通过收集、整理、加工和分析数据来获取有关特定问题的信息和洞察力的过程。
在数据分析过程中，有许多重要的知识点需要掌握，以确保分析的准确性和有效性。
以下是一些常见的数据分析知识点总结：1. 数据收集和整理：- 数据源：了解数据的来源，包括数据库、调查问卷、传感器等。
- 数据采集方法：了解如何获取数据，包括手动输入、自动记录等。
- 数据清洗：处理数据中的错误、缺失值和异常值，确保数据的准确性和完整性。
- 数据转换：将数据转换为适合分析的格式，如将日期格式转换为数值格式。
2. 数据探索：- 描述性统计：使用统计指标（如平均值、中位数、标准差等）来描述数据的特征。
- 数据可视化：使用图表（如柱状图、折线图、散点图等）展示数据的分布和趋势。
- 相关性分析：通过计算相关系数来了解变量之间的关系强度和方向。
3. 数据分析方法：- 假设检验：用于验证关于总体参数的假设，如 t 检验、方差分析等。
- 回归分析：用于建立变量之间的数学模型，预测和解释因变量。
- 聚类分析：将数据分成不同的群组，以发现隐藏的模式和结构。
- 时间序列分析：用于分析时间相关的数据，预测未来的趋势和模式。
4. 数据可视化工具：- Excel：常用的电子表格软件，可进行简单的数据分析和可视化。
- Tableau：强大的数据可视化工具，可创建交互式和动态的图表和仪表板。
- Python：流行的编程语言，有丰富的数据分析和可视化库（如NumPy、Pandas、Matplotlib）。
- R：专门用于统计分析和数据可视化的编程语言，有丰富的扩展包（如ggplot2、dplyr）。
5. 数据质量和隐私：- 数据质量检查：评估数据的准确性、完整性、一致性和唯一性。
- 数据隐私保护：确保数据在收集、存储和传输过程中的安全性和隐私性。
6. 数据分析应用：- 市场调研：通过分析消费者行为和市场趋势来指导产品开发和营销策略。
- 金融风险管理：通过分析历史数据和模型建立来评估和管理金融风险。
数据的分析知识点
数据的分析知识点数据分析是指通过收集、整理、处理和解释数据，以发现其中的模式、趋势和关联性，从而提取出有价值的信息和见解。
数据分析在各个领域都具有重要的应用价值，可以帮助企业做出决策、优化运营、发现商机等。
以下是数据分析中常用的知识点：1. 数据收集和整理- 数据源：确定数据的来源，可以是数据库、文件、API接口等。
- 数据采集：使用工具或编程语言收集数据，如爬虫、API调用等。
- 数据清洗：处理数据中的缺失值、异常值、重复值等问题，确保数据的质量和准确性。
- 数据转换：对数据进行格式转换、合并、拆分等操作，以便后续分析使用。
2. 数据探索和描述统计- 描述统计：计算数据的中心趋势（均值、中位数）、离散程度（标准差、方差）、分布形态（偏度、峰度）等。
- 数据可视化：使用图表（如柱状图、折线图、散点图等）展示数据的分布、趋势、关系等。
- 探索性数据分析（EDA）：通过可视化和统计方法，发现数据中的规律、异常值、关联性等。
3. 数据预处理- 缺失值处理：根据情况选择填充、删除或插值等方法处理缺失值。
- 异常值处理：通过统计方法或领域知识判断并处理异常值，避免对分析结果的影响。
- 特征选择：根据相关性、重要性等指标选择对分析任务有意义的特征。
- 特征缩放：对特征进行归一化或标准化，确保不同特征之间的量纲一致。
4. 数据建模和分析- 统计分析：应用统计学方法，如回归分析、方差分析、聚类分析等，对数据进行推断和预测。
- 机器学习：使用机器学习算法进行数据分类、聚类、回归等任务，如决策树、支持向量机、神经网络等。
- 时间序列分析：针对时间相关的数据，使用ARIMA、指数平滑等方法进行分析和预测。
- 关联规则挖掘：发现数据中的频繁项集和关联规则，如购物篮分析、推荐系统等。
5. 数据可视化和报告- 数据仪表盘：使用可视化工具（如Tableau、Power BI等）创建仪表盘，展示数据指标和关键信息。
- 报告撰写：将分析结果进行总结和解释，以便非技术人员理解和使用。
数据的分析知识点总结
数据的分析知识点总结数据分析是指通过收集、整理、加工和分析数据，以发现其中的规律、趋势和关联性，从而为决策提供有价值的信息和洞察。
在进行数据分析时，我们需要掌握一些基本的知识点和技能。
本文将对数据的分析知识点进行总结，以帮助读者更好地理解和应用数据分析。
一、数据的类型和特征1. 数值型数据：表示具体数值，可进行数学运算，如年龄、收入等。
2. 分类型数据：表示某种类别或状态，不可进行数学运算，如性别、职业等。
3. 有序型数据：表示具有一定顺序关系的数据，如学历的高低、产品的评分等。
4. 时间型数据：表示时间的数据，如日期、时间戳等。
5. 文本型数据：表示文字或字符串形式的数据，如评论、描述等。
二、数据的收集和整理1. 数据收集方法：包括问卷调查、观察、实验、采样等。
2. 数据源的选择：根据需求选择合适的数据源，如数据库、文件、API等。
3. 数据清洗：处理缺失值、异常值、重复值等问题，确保数据的准确性和完整性。
4. 数据转换：对数据进行格式转换、单位转换等，以便进行后续分析。
三、数据的探索性分析1. 描述统计分析：包括计数、求和、平均值、中位数、众数等，用于描述数据的基本特征。
2. 数据可视化：通过图表、图像等方式展示数据，如柱状图、折线图、散点图等，以发现数据的分布、趋势和异常情况。
3. 相关性分析：通过计算相关系数等指标，判断变量之间的相关关系，如Pearson相关系数、Spearman相关系数等。
4. 探索性数据分析：通过探索数据之间的关联、趋势和异常情况，发现数据中的规律和趋势。
四、数据的建模和预测1. 数据建模：根据已有数据建立数学或统计模型，如线性回归模型、决策树模型等。
2. 模型评估：通过指标如均方误差、准确率等评估模型的拟合程度和预测能力。
3. 预测分析：利用建立的模型对未知数据进行预测，如销售预测、股票预测等。
五、数据的解释和呈现1. 数据解释：根据分析结果，对数据的特征、趋势和关联进行解释和说明，提供有价值的信息和结论。
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数据的分析知识点
一、统计学中的几个基本概念
1、总体：所有考察对象的全体叫做总体。
2、个体：总体中每一个考察对象叫做个体。
3、样本：从总体中所抽取的一部分个体叫做总体的一个样本。
4、样本容量：样本中个体的数目叫做样本容量。
5、样本平均数：样本中所有个体的平均数叫做样本平均数。
6、总体平均数：总体中所有个体的平均数叫做总体平均数，在统计中，通常用样本平均数估计总体平均数。
二、平均数把一组数据的总和除以这组数据的个数所得的商。
平均数反映一组数据的平均水平，平均数分为算术平均数和加权平均数。
算术平均数x＝1
n（1x+2x+3x+…n x）。
加权平均数x=
1122k k
x f x f x f
n
+++
1.求一组数据4，5，6，7，7，8的平均数。
2．某小组10名同学在一周内参加家务劳动的时间如下表，求这组同学的平均家务劳动时间劳动时间（小时）3 3.54 4.5
人数2242
2、某超市招聘收银员一名，对三名申请人进行了三项素质测试．下面是三名候选人的素质
测试成绩：
公司根据实际需要，对计算机、商品知识、语言三项测试成绩分别赋予权重4、3、2，求这三人得测试成绩。
如果成绩高的将被录用，哪名申请人将被录用.？说明理由。
三、众数、中位数
1、众数：在一组数据中，出现次数最多的数据叫做这组数据的众数。
2、中位数：将一组数据按大小依次排列，把处在最中间位置的一个数据（或最中间两个数据的平均数）叫做这组数据的中位数。
1．一组数据4，5，6，7，7，8的中位数和众数分别是（）
A．7，7 B．7，6.5 C．5.5，7 D．6.5，7
2．在一次青年歌手大奖赛上，七位评委为某位歌手打出的分数如下：9.5，9.4，9.6，9.9，9.3，9.7，9.0，去掉一个最高分和一个最低分后，所剩数据的平均数是（）
A．9.2 B．9.3 C．9.4 D．9.5
3．今年我国发现的首例甲型H1N1流感确诊病例在成都某医院隔离观察，要掌握他在一周内的体温是否稳定，则医生需了解这位病人7天体温的（）
A．众数B．方差C．平均数D．频数
4．某公司员工的月工资如下表，则平均数、众数、中位数分别为（）
A．2200元1800元1600元B．2000元1600元1800元
C．2200元1600元1800元D．1600元1800元1900元
5、为了参加市中学生篮球运动会，一支校篮球队准备购买10双运动鞋，各种尺码的统计如下表所示，则这10双运动鞋尺码的众数和中位数分别为（）．
A、25.6 26
B、26 25.5
C、26 26
D、25.5 25.5
6. 为了解某社区居民的用电情况，随机对该社区10户居民进行调查，下表是这10户居民4月份用电量的调查结果：
那么关于这10户居民月用电量（单位：度），下列说法错误的是（）
A．中位数是50 B．众数是51 C．方差是42 D．极差是21
7. 某校初一年级有六个班，一次测试后，分别求得各个班级学生成绩的平均数，它们不完全相同，下列说法正确的是（）
A．全年级学生的平均成绩一定在这六个平均成绩的最小值与最大值之间
B．将六个平均成绩之和除以6，就得到全年级学生的平均成绩
C．这六个平均成绩的中位数就是全年级学生的平均成绩
D．这六个平均成绩的众数不可能是全年级学生的平均成绩
四、方差
1、极差：极差是指一组数据中最大数据与最小数据的差。
极差=最大值-最小值。
反映这组数据的变化范围。
2、方差的概念：在一组数据,,,,21n x x x 中，各数据与它们的平均数x 的差的平方的平均数，叫做这组数据的方差。
即：])()()[(1
222212x x x x x x n
s n -++-+-=
即：“先平均，再求差，然后平方，最后再平均”
方差反映一组数据的波动大小，方差值越大，波动越大，也越不稳定或不整齐。
（2）计算公式（Ⅱ）：
]')'''[(12222212x n x x x n
s n
-+++= 当一组数据中的数据较大时，可以依照简化平均数的计算方法，将每个数据同时减去一个与它们的平均数接近的常数a ，得到一组新数据a x x -=11'，a x x -=22'，…，
a x x n n -='，那么，22
22212')]'''[(1x x x x n
s n
-+++= 此公式的记忆方法是：方差等于新数据平方的平均数减去新数据平均数的平方。
3、标准差
方差的算数平方根叫做这组数据的标准差，用“s ”表示，即
])()()[(1
222212x x x x x x n
s s n -++-+-=
= 1. 求 数据5、3、2、1、4的方差，标准差
2. 某组数据3、3、2、3、6、3、10、3、6、3、2求这组数据的平均数，众数，中位数，
极差，方差，标准差
1.从同一家工厂生产的20瓦日光灯中抽出6支，40瓦日光灯中抽出8支进行使用寿命（单位：小时）测试，结果如下：20瓦：457、443、459、451、464、438
40瓦：466、452、438、467、455、459、464、439 哪种日光灯的寿命长？哪种日光灯的质量比较稳定？
2.某校学生会决定从三名学生会干事中选拔一名干事，对甲、乙、丙三名候选人进行了笔试和面试，三人的测试成绩如下表所示：
测试项目甲乙丙
笔试758090
面试937068
根据录用程序，学校组织200名学生采用投票推荐的方式，对三人进行民主测评，三人得票率（没有弃权，每位同学只能推荐1人）如扇形统计图所示，每得一票记1分．
（1）分别计算三人民主评议的得分；
（2）根据实际需要，学校将笔试、面试、民主评议三项得分按4：3：3的比例确定个人成绩，三人中谁的得分最高？
1.近期，西藏林芝地区发生6.8级地震，社会各界纷纷为她捐款，我市某中学九年级一班全体同学也积极参加了捐款活动，该班同学捐款情况的部分统计如图所示：
(1)求该班的总人数；
(2)请将条形图补充完整，并写出捐款金额的众数；
2、甲、乙、丙三个家电厂家在广告中都声称，他们的某种电子产品在正常情况下的使用寿命都是8年，经质量检测部门对这三家销售的产品的使用寿命进行跟踪调查，统计结果如下：（单位：年）
甲厂：4，5，5，5，5，7，9，12，13，15
乙厂：6，6，8，8，8，9，10，12，14，15
丙厂：4，4，4，6，7，9，13，15，16，16
请回答下面问题：
（3）如果你是位顾客，宜选购哪家工厂的产品？为什么？
（1）估计该城市年平均气温大约是多少？
（2）写出该数据的中位数、众数；
（3）计算该城市一年中约有几天的日平均气温为26℃？
（4）若日平均气温在17℃～23℃为市民“满意温度”，则这组数据中达到市民“满意温度”的有几天？
2.小丽家上个月用于吃饭费用500元，教育费用200元，其它费用500元。
本月小丽家这三项费用分别增长了10﹪，30﹪和5﹪。
小丽家本月的总费用比上个月增长的百分数是多少？
1．在学校组织的“喜迎奥运，知荣明耻，文明出行”的知识竞赛中，每班参加比赛的人数相同，成绩分为A B C D ，，，四个等级，其中相应等级的得分依次记为100分，90分，80分，70分，学校将某年级的一班和二班的成绩整理并绘制成如下的统计图：
请你根据以上提供的信息解答下列问题：
（1）此次竞赛中二班成绩在C 级以上（包括C 级）的人数为 ； （2）请你将表格补充完整：
平均数（分） 中位数（分） 众数（分）
一班 87.6 90 二班
87.6
100
（3）请从下列不同角度对这次竞赛成绩的结果进行分析：
①从平均数和中位数的角度来比较一班和二班的成绩； ②从平均数和众数的角度来比较一班和二班的成绩；
③从B 级以上（包括B 级）的人数的角度来比较一班和二班的成绩．
A B C D
等级
第23题图
12 10 8 6
4
2
0 人数
6
12
2 5 一班竞赛成绩统计图 二班竞赛成绩统计图
16%
D 级
36%
C 级 44% A 级
B 级4%
1
吸烟有害健康．你知道吗，被动吸烟夜大大危害着人类的健康．为此，联合国规定每年的5
月31日为“世界无烟日”．为配合今年的“世界无烟日”宣传活动，小明和同学们在学校所在地区开展了以“我支持的戒烟方式”为主题的问卷调查活动，征求市民的意见，并将调查结果分析整理后，制成了统计图：
(1)求小明和同学们一共随机调查了多少人？ (2)根据以上信息，请你把统计图补充完整；
(3)如果该地区有2万人，那么请你根据以上调查结果，估计该地区大约有多少人支持“强制戒烟”这种戒烟方式？
替代品 戒烟
警示
戒烟 强制 戒烟
药物戒烟
10% 15%
30 60 90 120 人数/人
20
强制 戒烟
警示 戒烟
替代品 戒烟 药物 戒烟
戒烟方式。