高中信息技術(shù)學考復習16文本數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)可視化訓練含答案

訓練16文本數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)可視化1.根據(jù)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(tài)數(shù)據(jù)的批處理計算B.選用針對流數(shù)據(jù)的流計算C.選用針對圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的圖計算D.用統(tǒng)計分析軟件提供的豐富的統(tǒng)計算法進行數(shù)據(jù)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.scipyC.pandas D.matplotlib3.利用matplotlib模塊的pyplot子模塊進行繪圖,繪圖下列繪圖函數(shù)必需的是()A.show() B.polt()C.legend() D.scatter()4.文本數(shù)據(jù)處理的一般過程包括分詞、特征提取、數(shù)據(jù)分析和結(jié)果呈現(xiàn)等。中文的詞與詞之間呈現(xiàn)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(xiàn)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(jié)合使用D.基于規(guī)則的分詞方法還處于試驗階段5.下列關(guān)于文本數(shù)據(jù)分析與應用的說法錯誤的是()A.對大型數(shù)據(jù)集中的文本分詞后須先進行特征提取,再創(chuàng)建詞云B.標簽云用詞頻表現(xiàn)文本特征C.文本情感分析的研究領(lǐng)域是專門、單一的D.文本情感分析應用于多個不同領(lǐng)域6.下列有關(guān)數(shù)據(jù)可視化方法的說法,錯誤的是()A.要分析相等時間間隔下數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢,可采用折線圖B.要顯示各部分數(shù)據(jù)在總數(shù)據(jù)中的大小和比例關(guān)系,可采用餅圖C.要探究若干數(shù)據(jù)系列中各數(shù)值之間的關(guān)系,可采用柱形圖D.要比較每個數(shù)據(jù)相對中心的數(shù)值變化,可采用雷達圖7.下列關(guān)于大數(shù)據(jù)應用的說法,錯誤的是()A.隨著大數(shù)據(jù)在各行各業(yè)的應用,數(shù)據(jù)成為核心資產(chǎn)B.云計算對大數(shù)據(jù)的分析應用無太大幫助C.大數(shù)據(jù)在電子商務領(lǐng)域的應用,為商業(yè)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(guān)于大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù),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(jù)商品的銷售情況和市場預期數(shù)據(jù),依靠推斷模型,實現(xiàn)商品自動補貨C.在交易、營銷、供應鏈、倉儲等環(huán)節(jié)不會產(chǎn)生太多數(shù)據(jù)D.智能網(wǎng)站基于大數(shù)據(jù)挖掘和分析,電商網(wǎng)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(wǎng)上就可以訂機票或改簽10.文本數(shù)據(jù)處理的主要步驟包括:①結(jié)果呈現(xiàn)②特征提取③分詞④數(shù)據(jù)分析⑤文本數(shù)據(jù)獲取正確的順序是()A.⑤②④①③ B.⑤③①④②C.⑤①③②④ D.⑤③②④①11.關(guān)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(xiàn)的就劃分為詞B.依據(jù)上下文中相鄰字出現(xiàn)的頻率統(tǒng)計,同時出現(xiàn)的次數(shù)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(jù)大量的現(xiàn)有資料和規(guī)則進行學習,然后分詞D.依據(jù)詞語與詞語之間的空格進行分詞

訓練16文本數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)可視化1.B解析根據(jù)交通路況實時更新導航線路中數(shù)據(jù)為流數(shù)據(jù),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(zhí)行plt.show()函數(shù)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(xiàn)完全準確的中文分詞。為了獲得更準確的分詞結(jié)果,在實際應用中,可以將不同的分詞算法結(jié)合使用,比如將基于詞典與基于統(tǒng)計的分詞方法相結(jié)合?；谝?guī)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(xiàn)文本特征,將關(guān)鍵詞按照一定的順序和規(guī)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(nèi)容和規(guī)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(lǐng)域,涉及自然語言處理、信息檢索、機器學習、人工智能等領(lǐng)域,主要應用于網(wǎng)絡輿情監(jiān)控、用戶評論分析與決策、信息預測等眾多領(lǐng)域。6.C解析關(guān)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(shù)據(jù)應用的相關(guān)知識。云計算使千億數(shù)據(jù)的檢索實現(xiàn)了秒級返回,為大數(shù)據(jù)的分析提供了速度保障。8.D解析本題考查大數(shù)據(jù)在電子商務中的應用。精準營銷基于用戶購買行為的大數(shù)據(jù),使用推薦算法深度挖掘用戶的行為偏好。供應鏈管理根據(jù)商品的銷售情況和市場預期數(shù)據(jù),依靠預測模型,實現(xiàn)自動補貨。大型電商企業(yè)擁有大量用戶數(shù)據(jù),同時,在交易、營銷、供應鏈、倉儲、配送和售后等環(huán)節(jié)也產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)。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(tǒng)為用