第四章数据的收集与整理
数据的收集和整理方法知识点总结
数据的收集和整理方法知识点总结数据的收集和整理是数据分析的基础，对于从海量数据中获取真实、准确的信息至关重要。
本文将从数据的收集和整理方法两方面进行知识点总结，帮助读者更好地了解和应用数据处理的技巧。
一、数据的收集方法在进行数据收集前，我们需要明确数据收集的目的和内容，并选择适当的数据来源和收集方式。
下面是几种常见的数据收集方法：1. 问卷调查：通过设计合理的问卷，向被访者提出问题，获取其回答结果。
问卷调查适用于大规模数据收集和获取主观意见的情况。
2. 实地观察：直接前往研究对象所在地进行观察、测量和记录，可以获得真实、客观的数据。
实地观察适用于需要直接观察对象行为或环境状况的情况。
3. 实验研究：通过对不同组的观测对象进行干预或处理，收集数据并进行比较分析。
实验研究适用于需要验证因果关系的情况。
4. 面访调查：通过直接与被访者进行面对面的交流，让其回答问题或者参与讨论，获取详细的信息。
面访调查适用于需要深入了解受访者想法或经验的情况。
5. 文献研究：通过阅读书籍、期刊、报纸等已经发表的文献资料，收集相关数据和信息。
文献研究适用于需要获取历史数据或结论的情况。
二、数据的整理方法数据整理是指对采集到的原始数据进行处理，以便更好地进行分析和应用。
下面是几种常见的数据整理方法：1. 数据清洗：通过去除重复数据、缺失数据和异常数据等，确保数据的准确性和完整性。
清洗后的数据能提高后续分析的准确性和可信度。
2. 数据转换：将不同格式和结构的数据转化为统一的格式，便于分析和处理。
常见的数据转换操作包括合并、拆分、重新编码等。
3. 数据归类：将数据按照一定的标准进行分类和分组，方便后续的统计和分析。
归类可以基于数据的特征、属性或目标进行。
4. 数据标准化：对数据进行归一化处理，消除数值间的差异，以适应统一的分析需求。
标准化方法包括最小-最大标准化、z-score标准化等。
5. 数据分析：根据数据的特点和需求，运用统计学、数据挖掘等技术进行深入分析，并得出有价值的结论。
数据的收集和整理调查和统计的方法
数据的收集和整理调查和统计的方法在现代社会，数据已经成为决策和研究的重要依据。
然而，怎样进行数据的收集和整理、调查和统计，却是一个必须认真对待的问题。
本文将介绍一些常见的数据收集和整理、调查和统计的方法，希望能够帮助读者更好地进行数据相关的工作。
一、数据收集方法1.问卷调查：问卷调查是一种常见且有效的数据收集方法。
通过编制简明扼要的问卷，向受访者提出问题，可以直接获取主观信息和意见。
可以将问卷调查分为在线问卷调查和实地问卷调查两种方式。
在线问卷调查通过网络平台进行，适合覆盖范围广、样本多的调查；实地问卷调查则需要调查员亲自走访，适合需要深入了解的情况。
2.观察法：观察法是通过直接观察和记录来收集数据的方法。
可以分为自然观察和实验观察两种形式。
自然观察是在现实环境下观察与记录，实验观察则是通过实验设计来观察与记录。
观察法适用于需要获取客观信息、运用潜在规律的情况。
3.访谈法：访谈法是通过与受访者进行谈话、交流来收集数据的方法。
可以分为个别访谈和群体访谈两种形式。
个别访谈是与单个受访者进行深入交流，群体访谈则是在群体中进行观点互换和碰撞。
访谈法适用于需要获取详细信息、探索需求和动机的情况。
二、数据整理方法1.数据清洗：数据清洗是整理数据的第一步。
在数据清洗过程中，需要处理缺失值、异常值和重复数据等。
缺失值是指数据中不完整或者缺失的部分，异常值是指与其他数据显著不同的数值，重复数据是指多次录入相同的数据。
通过采用合适的方法进行清洗，可以保障数据的准确性和可靠性。
2.数据分类：数据分类是整理数据的基本方法之一。
通过将数据进行分类和分组，可以方便后续分析和使用。
可以按照时间、地区、性别、年龄等多个维度进行分类，根据不同的需要进行灵活选择。
3.数据转换：数据转换是将原始数据进行加工和转变的过程。
常见的数据转换方法有归一化、标准化、离散化等。
通过数据转换，可以使得原始数据更易于处理和分析，并且能够满足特定的要求。
数据的收集和整理知识点总结
数据的收集和整理知识点总结数据在现代社会中起着重要的作用，而数据的收集和整理是获取准确、全面和有效信息的关键环节。
本文将对数据的收集和整理进行知识点总结，帮助读者更好地理解和应用数据处理的方法与技巧。
一、数据收集的方法数据收集是指从各种渠道获取数据的过程。
以下是几种常见的数据收集方法：1.问卷调查：通过编制问卷，向受访者提问，获取他们的观点、经验和态度等信息。
问卷调查可以采用在线调查、电话调查或面对面访谈等方式进行。
2.实地观察：通过亲自到现场进行观察和记录，获取所需数据。
实地观察可以帮助收集纯净、真实的数据，特别适用于地理环境、社会行为等方面的数据收集。
3.实验研究：通过设计和进行实验，获取数据以验证科学假设或推测。
实验研究通常在受控的环境中进行，能够控制变量并获取准确的数据结果。
4.文献研究：通过学术论文、报告、统计资料等已有的文献进行数据收集。
这种方法可以快速获取大量数据，并能够利用他人的研究成果。
5.网络爬虫：利用计算机程序自动抓取互联网上的数据。
网络爬虫可以帮助快速收集大量线上信息，但需要注意法律和道德问题，确保数据的合法性和可靠性。
二、数据整理的方法数据整理是指将收集到的数据按照一定的方式进行组织、清洗和加工，以便后续分析和应用。
以下是几种常见的数据整理方法：1.数据清洗：将数据中的错误、缺失或异常值进行修正或删除。
数据清洗可以用统计软件或编程语言进行，目的是确保数据的准确性和一致性。
2.数据编码：将数据转换为计算机可以处理的格式。
常用的数据编码方法包括独热编码、标签编码和序数编码等，根据数据类型和应用需求选择合适的编码方式。
3.数据归一化：将不同尺度或范围的数据转化为统一的数值范围。
数据归一化可以避免不同特征之间的差异对分析结果产生偏差，常用方法有最小-最大缩放和标准化等。
4.数据转换：对数据进行统计分析和挖掘前的预处理。
数据转换的方法有对数转换、差分转换和平滑转换等，根据数据的特点和分析目的选择合适的转换手段。
《数据的收集和》教案设计
《数据的收集和整理》教案设计一、教学目标1. 让学生掌握数据收集和整理的基本方法，能够运用这些方法解决实际问题。
2. 培养学生的观察、思考、合作能力，提高他们对数据的敏感度和分析能力。
3. 让学生在实践中感受数学与生活的紧密联系，激发他们对数学的兴趣和好奇心。
二、教学内容1. 数据的收集方法：问卷调查、实地观察、实验等。
2. 数据的整理方法：分类、排序、绘图等。
3. 数据收集和整理的应用：解决实际问题，如商品销售分析、学绩分析等。
三、教学重点与难点1. 教学重点：让学生掌握数据收集和整理的方法，能够运用这些方法解决实际问题。
2. 教学难点：数据的处理和分析，以及如何将数据转化为有价值的信息。
四、教学过程1. 导入：通过一个生活中的实例，引发学生对数据收集和整理的兴趣。
2. 新课导入：介绍数据的收集方法和整理方法，让学生了解它们的作用和意义。
3. 案例分析：分析一些实际问题，让学生运用数据收集和整理的方法解决问题。
4. 小组讨论：让学生分组讨论，分享各自在解决问题过程中的心得和体会。
5. 总结提升：总结本节课所学内容，强调数据收集和整理在实际生活中的重要性。
五、课后作业1. 完成一份关于自己家庭成员身高、体重数据的收集和整理报告。
2. 思考如何运用数据收集和整理的方法，解决学校或家庭中的实际问题。
3. 推荐一本关于数据分析的书籍，简要介绍书籍内容和个人感悟。
六、教学策略1. 采用问题驱动的教学模式，让学生在解决实际问题的过程中，自然地学习和掌握数据收集和整理的方法。
2. 利用多媒体教学资源，如图片、视频等，形象地展示数据收集和整理的过程，提高学生的学习兴趣。
3. 创设互动式学习环境，鼓励学生提问、讨论和分享，培养学生的团队合作精神。
4. 注重实践操作，让学生在动手实践中掌握数据收集和整理的方法。
七、教学评价1. 过程性评价：观察学生在课堂上的参与程度、提问和回答问题的质量，以及小组讨论的表现。
2. 结果性评价：评估学生完成的课后作业，检查他们对数据收集和整理方法的掌握程度。
数据的搜集与整理(省优质课的教案)
数据的搜集与整理（省优质课的教案）第一章：数据的概念及分类1.1 数据的概念解释数据的含义强调数据在生活中的重要性1.2 数据的分类分类数据的类型（定量数据、定性数据）举例说明不同类型的数据第二章：数据的搜集方法2.1 问卷调查法介绍问卷调查的基本概念演示如何设计问卷2.2 观察法解释观察法的含义及应用演示如何进行观察并记录数据第三章：数据的整理与展示3.1 数据的整理介绍数据整理的基本方法（排序、分组、分类）演示如何整理数据3.2 数据的展示介绍数据展示的基本方法（表格、图表、图片）演示如何使用不同方式展示数据第四章：数据的描述与分析4.1 数据的描述介绍数据描述的基本方法（统计量、数据分布）演示如何描述数据的主要特征4.2 数据的分析解释数据分析的目的和方法演示如何进行数据分析和解释结果第五章：案例研究5.1 案例选择与研究介绍如何选择合适的案例进行研究演示如何进行案例研究5.2 案例分析与报告解释如何对案例进行分析第六章：概率与统计基础6.1 概率的基本概念介绍概率的定义和基本性质解释随机事件和必然事件的概念6.2 统计基础介绍统计学的基本概念和术语解释平均数、中位数、众数等统计量的计算方法第七章：数据的收集与处理7.1 数据收集的工具与技巧介绍各种数据收集工具（如调查表、问卷、观察表等）演示如何有效地使用这些工具收集数据7.2 数据处理与清洗解释数据清洗的重要性演示如何对数据进行处理和清洗，以提高数据质量第八章：数据可视化8.1 数据可视化基本概念介绍数据可视化的目的和重要性解释不同类型的图表及其适用场景8.2 数据可视化工具与技巧介绍常见的数据可视化工具（如Excel、Tableau等）演示如何使用这些工具创建直观、有效的数据可视化图表第九章：数据分析方法9.1 描述性统计分析介绍描述性统计分析的方法和应用演示如何使用描述性统计分析来总结和描述数据集的主要特征9.2 推断性统计分析介绍推断性统计分析的方法和应用演示如何使用推断性统计分析来推断总体参数和进行假设检验第十章：数据分析案例实践10.1 案例选取与分析目标介绍如何选择合适的案例进行实践明确分析目标和方法演示如何进行案例数据分析第十一章：大数据与数据挖掘11.1 大数据的概述解释大数据的概念、特征和应用领域强调大数据在当前社会的重要性11.2 数据挖掘的基本概念与技术介绍数据挖掘的定义、目标和常用技术演示如何使用数据挖掘技术从大数据中提取有价值的信息第十二章：数据的存储与管理系统12.1 数据库的基本概念介绍数据库的定义、特点和分类解释数据库管理系统（DBMS）的作用和功能12.2 数据的存储与操作演示如何使用数据库管理系统进行数据的存储、查询和更新强调数据库安全性和性能优化的重要性第十三章：数据伦理与法律规范13.1 数据伦理的基本原则介绍数据伦理的概念和重要性阐述数据保护、隐私权、信息安全等伦理原则13.2 数据法律规范与政策解释与数据相关的法律法规（如《中华人民共和国网络安全法》等）强调企业和公民在数据处理和使用过程中应遵守的法律规范和政策第十四章：数据驱动决策与创新14.1 数据驱动决策的概念与优势解释数据驱动决策的定义、特点和优势强调数据在企业和社会发展中的关键作用14.2 数据驱动创新的方法与实践介绍数据驱动创新的方法和应用领域演示如何利用数据和技术创新来解决现实问题第十五章：综合实践与案例研究15.1 实践项目的设计与实施指导如何设计、实施数据搜集与整理的综合实践项目强调实践项目的重要性和评价方法15.2 案例研究的分析与报告强调案例研究在数据驱动创新和决策中的作用和价值重点和难点解析本文教案涵盖了数据的搜集、整理、展示、描述、分析以及大数据、数据挖掘、数据存储、数据伦理法律规范、数据驱动决策与创新等多个方面。
数据的收集与整理教案
学科：数学教学课时:第1课时主备人：洪义明
参考教案
我的教案（二次备课）
课题
数据的收集与整理
数据的收集与整理
教学目标
1、知识与技能：使学生经历简单数据的收集、整理和分析的过程，学会用统计表表示数据整理的结果，体验统计结果在不同分类标准下的多样性。
2、过程与方法：能从统计的角度提出并解决与数据信息有关的问题，发展数学思考。
形状
合计
有把杯
无把杯
人数
价格
合计
2元
人数
交流：合计栏是怎么算的？
比比两次统计的结果，说说你知道了什么？
2、想想做做第2题
师：分类统计的方法你们学会了吗？老师可要考考你们了。请做想想做做第2题。学生独立思考填写统计表。
好了，现在我们就可以用学过的统计知识完成上面两张统计表。请同学们在小组内合作完成老师为大家准备的统计表。
2、下面的邮票可以怎样分类整理，先互相说一说，再按不同的标准分一分。
二、我会看图表。
下是张老师调查本班同学最喜欢的业余生活情况统计表。
活动项目
看书
看电视
旅游
体育运动
业余活动
人数
14
10842（1）最喜欢（）的最多、最喜欢（）的最少？
（2）最喜欢看书的人比最喜欢旅游的人多（）人。
（3）最喜欢看电视的人比最喜欢体育运动的人多（）人。
3、组织学生参与合作交流的学习活动，培养数学学习的积极情感和良好的合作学习的习惯，获得成功的体验。
教学重点
让学生经历统计活动的过程，体验不同标准下统计结果的多样性。
让学生经历统计活动的过程，体验不同标准下统计结果的多样性。
教学难点
数据的收集与整理
数据的收集与整理本章知识网络数据处理的一般过程得出结论绘图制表直方图折线图扇形图条形图分析数据描述数据整理数据收集数据抽样调查全面调查知识梳理： 一、统计调查1、数据处理的过程（1） 数据处理一般包括收集数据、整理数据、描述数据和分析数据等过程。
收集数据的方法：a 、民意调查：如投票选举b 、实地调查：如现场进行观察、收集、统计数据c 、媒体调查：报纸、电视、电话、网络等调查都是媒体调查。
（2） 数据处理可以帮助我们了解生活中的现象，对未知的事情作出合理的推断和预测。
2、统计调查的方式及其优点（1）全面调查：考察 的调查叫做全面调查。
（2）划计法：整理数据时，用 的每一划（笔画）代表一个数据，这种记录数据的方法叫划计法。
例如：统计中编号为1的数据每出现一次记一划，最后记为“正正一”，即共出现11次。
（3）百分比：每个对象出现的次数与总次数的 。
注意：①调查方式有两种：一种是全面调查，另一种是抽样调查。
②划计之和为总次数，百分比之和为1。
③划计法是记录数据常用的方法，根据个人的习惯也可改用其他方法。
全面调查的优点是可靠，、真实，抽样调查的优点是省时、省力，减少破坏性。
3、抽样调查的要求为了获得较为准确的调查结果，抽样时要注意样本的广泛性和代表性，即采取随机抽查的方法。
如：请指出下列哪些调查的样本缺乏代表性。
（1）从具有不同层次文化的市民中，调查市民的法治意识；（2）在大学生中调查我国青年的上网情况；（3）抽查电信部门的家属，了解市民对曜服务的满意程度。
小结：只有选择具有代表性的样本进行抽样调查，才能了解总体的面貌和特征。
4、总体和样本总体：要考查的对象称为总体。
个体：组成总体的每一个考察对象称为个体。
样本：从当中抽出的所有实际被调查的对象组成一个样本。
样本容量：样本中叫样本容量（不带单位）。
例如：1要了解某校全体学生早晨用餐情况，抽出其中三个班做调查。
总体是；样本是；个体是。
2、为了了解某县七年级2000名学生的身高，从中抽取500名学生进行测量，对这个问题，下面说法正确的是（）A、2000名学生是总体B、每个学生是个体C、抽取500名学生是所抽的一个样本D、每个学生的身高是个体练习;1、下列调查用全面调查方式最合适的是（）A、调查中小学生学习负担是否过重B、调查中小学生课外资料花费情况C、调查某种组奶粉的合格率D、调查禽流感病例在各省市的分布情况2、为了了解一批电视机的寿命，从中抽取100台电视机进行试验，这个问题中的样本是（）A、这批电视机的寿命B、抽取的100台电视机C、100D、抽取的100台电视机的寿命3、某商场随机抽查了某月6天的营业额，结果分别如下（单位：万元）：2.8,3.2,3.4,3.7,3.0,3.1,则这6天的平均营业额为万元,估算该商场这个月(30天)的总营业额是万元。
数据的收集与整理知识点总结
数据的收集与整理知识点总结数据的收集与整理是数据分析的重要一环。
在进行数据分析之前，我们首先需要收集和整理所需的数据，以确保数据的质量和可靠性。
本文将总结数据的收集与整理的知识点，旨在帮助读者更好地进行数据分析和研究。
一、数据的收集数据的收集是数据分析的基础，只有获取到准确、完整、可靠的数据，才能得出准确的结论。
以下是一些数据收集的常用方法和注意事项：1. 调查问卷：通过设计和发放问卷来收集数据。
在设计问卷时，需要确保问题的准确性和完整性，并注意避免主观性的干扰。
2. 实地观察：直接观察和记录现实中的数据。
在进行实地观察时，需要尽量减少主观偏见，确保观察数据的客观性。
3. 数据库和档案：利用已有的数据库和档案中的数据进行分析。
在使用数据库和档案数据时，需要注意数据来源的可信度和数据的时效性。
4. 实验研究：在控制变量的条件下进行实验，获得所需的数据。
实验研究需要合理设计实验方案，并确保实验环境的稳定性和实验结果的可重复性。
5. 互联网数据采集：通过网络平台、社交媒体等途径收集数据。
在采集互联网数据时，需要注意数据的真实性和有效性，避免因为网络虚假信息而影响分析结果。
二、数据的整理数据的整理是指将采集到的数据进行清洗、转换和处理，使其适合进行后续的分析。
以下是数据整理的一些重要知识点：1. 数据清洗：去除数据中的噪声、异常值和缺失值。
数据清洗可以使用统计方法、数据挖掘算法等进行。
2. 数据转换：将原始数据进行转换，以适应分析的需求。
数据转换的方式包括数值化、标准化、归一化等。
3. 数据合并：将多个数据源的数据进行合并，以便进行综合分析和研究。
在进行数据合并时，需要注意数据字段的一致性和重复值的处理。
4. 数据抽样：由于数据量庞大，常常需要对数据进行抽样处理。
数据抽样需要注意样本的代表性和抽样方法的科学性。
5. 数据处理：在整理数据的过程中，可能需要进行数据的计算、求和、分类等操作，以得到更加有意义的指标和结果。
数据的收集、整理和整理
案例三：金融行业数据治理实践
总结词
通过建立完善的数据治理体系，确保金融行业数据的准确性、一致性和安全性。
详细描述
金融行业数据治理实践是指通过建立完善的数据治理体系，确保金融行业数据的准确性、一致性和安全性。这包 括制定数据标准、规范数据处理流程、建立数据质量监控机制等措施，以提高金融行业的风险管理、客户管理和 业务运营水平。
随着数据泄露和隐私侵犯事件的频发，未来的数据整理将更加注重数据安全和隐私保护， 例如采用加密技术、匿名化处理等方法来保护用户隐私。
多源数据的融合
随着大数据时代的到来，多源数据的融合成为未来的发展趋势，例如将社交媒体数据、政 府公开数据和商业调查数据等融合在一起，以提供更全面、更准确的数据分析结果。
THANKS
目的和意义
目的
通过对数据的收集、整理和整理，可以更好地了解数据的特点和规律，为后续 的数据分析提供基础。
意义
数据的收集、整理和整理是数据分析的重要环节，能够提高数据的质量和可靠 性，为决策提供科学依据。同时，通过对数据的处理和分析，还可以发现数据 中隐藏的信息和价值，为企业或个人的决策提供支持。
02
数据可视化工具
如Tableau、Power BI等用于数 据可视化和报表制作。
03
数据的整理
数据压缩与归档
压缩
通过使用数据压缩算法，减少数 据存储空间占用，提高数据传输 效率。
归档
将不经常使用的数据移至成本较 低的存储介质，便于长期保存和 管理。
数据备份与恢复
备份
定期对重要数据进行复制和存储，确保数据安全，防止意外 丢失。
05
总结
随着技术的发展，数据的收集方法越来越多样化，包括调查问卷、网络
数据的收集整理与分析知识点总结
数据的收集整理与分析知识点总结数据的收集、整理和分析是现代社会中重要的数据处理方式，它能够帮助我们从海量的数据中提取有用的信息，并支持决策和问题解决。
本文将总结数据的收集、整理和分析的关键知识点，并探讨如何应用这些知识点来优化数据处理过程。
一、数据的收集数据的收集是数据处理的第一步，它涉及从不同来源获取数据的过程。
以下是一些常见的数据收集方法：1. 实验设计：通过设计和执行实验来收集数据，以检验一个假设或解答一个问题。
实验设计需要明确研究目的、选择合适的样本和实验变量，并进行数据记录。
2. 调查问卷：通过向受访者提问，收集他们的意见、看法和行为数据。
调查问卷需要设计问题、选择调查对象、收集和整理回答，并对数据进行统计和分析。
3. 网络抓取：利用网络爬虫技术自动获取互联网上的数据。
网络抓取可用于收集网页内容、社交媒体数据等。
4. 传感器和设备：利用传感器和设备收集物理世界中的数据。
例如，温度传感器可以收集室内温度，心率监测器可以收集心率数据等。
二、数据的整理数据的整理是数据分析的前提，它包括数据清洗、数据转换和数据整合。
以下是一些常见的数据整理方法：1. 数据清洗：删除重复、无效、错误或缺失的数据，确保数据的准确性和完整性。
数据清洗可通过筛选、填充和替换等方法实现。
2. 数据转换：将原始数据转换成可用于分析的形式。
数据转换可以包括数据标准化、数据降维和特征工程等。
3. 数据整合：将来自不同来源、不同格式和不同结构的数据整合成一个一致的数据集。
数据整合可以通过合并、连接和重塑等方式实现。
三、数据的分析数据的分析旨在从收集和整理的数据中提取有用的信息，并揭示数据中的趋势、模式和关系。
以下是一些常见的数据分析方法：1. 描述性统计：用于总结、分析和展示数据的主要特征。
描述性统计可以包括统计指标（如均值、中位数、标准差等）、频率分布和可视化。
2. 探索性数据分析（EDA）：用于对数据进行初步的探索和发现潜在模式。
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第四章 数据的收集与整理
【能力训练】
一、选择题
1.近年来国内生产总值年增长率的变化情况如图所示.从图上看,下列结论中
不正确的是( ).
A.1995～1999年,国内生产总值的年增长率逐年减小;
B.2000年国内生产总值的年增长率开始回升;
C.这7年中,每年的国内生产总值不断增长;
D.这7年中,每年的国内生产总值不断减小.
2.武汉市某校在“创新素质实践行”活动中，组织学生进行社会调查，并对学生的调查报告
进行了评比.下图是将某年级66篇学生调查报告进行整理,•分成5组画出的频数分布直方图.
已知从左到右5个小长方形的高的比为1:3:7:6:3,那么在这次评比中被评为优秀的调查报告
有(分别大于或等于80分为优秀,且分数为整数)( ).
A.18篇 B.24篇 C.25篇 D.27篇
3.星期天晚饭后,小红从家里出去散步,•右图描述了她散步过程中离家的距离s(米)与散步
所用时间t(分)之间的函数关系.依据图象,下面描述符合小红散步情景的是( ).
A.从家出发,到了一个公共阅报栏,看了一会儿报,就回家了;
B.从家出发,到了一个公共阅报栏,看了一会儿报后,继续向前走了一段,然后回家了.
C.从家出发,一直散步(没有停留),然后回家了;
D.从家出发,散了一会儿步,就找同学去了,18分钟后才开始返回.
4.某校为了了解学生的身体素质情况,对初三(2)班的50•名学生进行了立定跳远、铅球、
100米三个项目的测试,每个项目满分为10分.如图,是将该班学生所得的三项成绩(成绩均
为整数)之和进行整理后,分成5组画出的频率分布直方图,已知从左到右前4个小组的
频率分别为0.02,0.1,0.12,0.46.下列说法:①学生的成绩≥27分的共有15人;②学生
成绩的众数在第四小组(22.5～26.5)内;③学生成绩的中位数在第四小组(22.5～26.5)
范围内.其中正确的说法是( ).
A.①② B.②③ C.①③ D.①②③
二、填空题
1.现有A、B两个班级,每个班级各有45名学生参加一次测验.•每名参加者可获得0,1,2,3,4,5,6,7,8,9分这几种
不同的分值中的一种.测试结果A•班的成绩如下表所示,B班的成绩如图所示.
A班
分数 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
人数 1 3 5 7 6 8 6 4 3 2
(1)由观察所得,_____班的标准差较大;
(2)若两班合计共有60人及格,问参加者最少获_______分才可以及格.
2.在相同条件下,对30辆同一型号的汽车进行耗油1•升所走路程
的试验,根据测得的数据画出频率分布直方图如图.
则本次试验中,耗油1升所行走的路程在13.•05•～13.•55km•范
围内的汽车共有_____辆.
3.2003年,在我国内地发生了“非典型肺炎”疫情,•在党和政府的正确领导下,目前疫情已得到有效控制,下图是今年
5月1日至5月14日的内地新增确诊病例数据走势图(数据来源:卫生部每日疫情通报). 中国内地非典新增确诊病例
数据走势图
从图中,可知道:
(1)5月6日新增确诊病例人数为________人
(2)在5月9日至5月11日三天中,共新增确诊病例人数为______人;
(3)从图上可看出,5月上半月新增确诊病例总体呈_______趋势.
3年5月14日上午10时)
4.在世界环境日到来之际,希望中学开展了“环境与人类生存”主题研讨活动,活动之一是对我们的生存环境进行
社会调查,并对学生的调查报告进行评比.初三.(3)班将本班50篇学生调查报告得分进行整理(成绩均为整数),列出
了频率分布表,并画出了频率分布直方图(部分)如下:
根据以上信息回答下列问题:
(1)该班90分以上(含90分)的调查报告共有________篇;
(2)该班被评为优秀等级(80分及80分以上)的调查报告占_________%;
(3)补全频率分布直方图.
三、解答题
1.为了让学生了解环保知识,增强环保意识,•某中学举行了一次“环
保知识竞赛”,共有900名学生参加了这次竞赛.为了解本次竞赛成绩情况,
从中抽取了部分学生的成绩(得分取正整数,满分为100分)进行统计.•请
你根据下面尚未完成并有局部污损的频率分布表和频率分布直方图,解答
下列问题:
频率分布表
分组 频率
49.5～59.5 0.04
59.5～69.5 0.04
69.5～79.5 0.16
79.5～89.5 0.34
89.5～99.5 0.42
合计 1
分组 频数 频率
50.5～60.5 4 0.08
60.5～70.5 8 0.16
70.5～80.5 10 0.20
80.5～90.5 16 0.32
90.5～100.5
合计
(1)填充频率分布表中的空格;
(2)补全频率分布直方图;
(3)在该问题中的样本容量是多少?
答:_________________.
(4)全体参赛学生中,竞赛成绩落在哪组范围内的人数最多?(不要求说明理由).
答: _____________.
(5)若成绩在90分以上(不含90分)为优秀,则该校成绩优秀的约为多少人?
答:________________.
2.新安商厦对销售较大的A、B、C三种品牌的洗衣粉进行了问卷调查,发放问卷270份(问卷由单选和多选题组成).对
收回的238份问卷进行了整理,•部分数据如下:
一、最近一次购买各品牌洗衣粉用户的比例(如图). 二、用户对各品牌洗衣粉满意情况汇总表:
根据上述信息回答下列问题:
(1)A品牌洗衣粉的主要竞争优势是什么?你是怎样看出来的?
(2)广告对用户选择品牌有影响吗?请简要说明理由.
(3)你对厂家有何建议?
内容 质量 广告 价格
品牌 A B C A B C A B C
满意的户数 194 121 117 163 172 107 98 96 100