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大数据可视化智慧树知到课后章节答案2023年下浙江大学第一章测试1.以下不属于可视化的作用的是（）A:信息记录 B:数据采集 C:数据分析 D:传播交流答案:数据采集2.数据可视化萌芽于什么时间（）A:18世纪 B:17世纪 C:15世纪 D:16世纪答案:16世纪3.可视分析学是何时兴起的（）A:19世纪 B:21世纪 C:18世纪 D:20世纪答案:21世纪4.张量场可视化属于可视化的哪个分支学科（）A:信息可视化 B:可视分析学 C:科学可视化 D:人机交互学答案:科学可视化5.使用以下哪种可视化工具不需要编程基础（）A:Tableau B:Processing C:Vega D:D3.js 答案:Tableau6.数据可视化的原则是细节优先。
A:错 B:对答案:错7.文本可视化属于信息可视化。
A:对 B:错答案:对8.可视分析学涉及到的学科包括（）A:计算机图形学 B:数据挖掘C:统计分析 D:人机交互答案:计算机图形学;数据挖掘;统计分析;人机交互9.以下哪些工具是数据可视化工具（）A:Matlab B:Tableau C:D3.js D:Vega 答案:Tableau;D3.js ;Vega10.这个视频中体现了可视化的哪些作用（）A:数据分析 B:信息记录 C:数据过滤 D:传播交流答案:数据分析;信息记录第二章测试1.有的人在发朋友圈的时候，会把一张图片切成9份，然后再按顺序拼出一个九宫格，如下图所示。
虽然图片被分割开来，但是我们仍旧能够感知到图片原来完整的样子，这体现了格式塔理论的（）原则。
A:接近原则 B:相似原则 C:连续原则 D:闭包原则答案:连续原则2.下图所示的图片体现了格式塔理论的（）原则。
A:连续原则 B:相似原则 C:接近原则 D:闭包原则答案:接近原则3.下图所示的图片体现了格式塔理论的（）接近原则A:接近原则 B:相似原则 C:闭包原则 D:连续原则答案:相似原则4.下图所示的可视化中运用了以下哪个视觉通道？（）A:高度 B:形状 C:亮度 D:颜色答案:高度5.下图所示的可视化中体现了哪种类型的视觉通道？（）A:分组型B:分类型C:定性型D:定量型答案:分组型6.根据格式塔理论，人们在观看时，眼脑在一开始的时候会先区分一个形象的各个单一的组成部分，然后再将各个部分组合起来，使之成为一个易于理解的统一体。
教学设计：新2024秋季高一必修1 信息技术人教中图版第3章数据处理与应用《数据分析与可视化：数据可视化》一、教学目标（核心素养）1.信息意识：学生能够认识到数据可视化在信息传递和表达中的重要作用，理解其对于复杂数据解读的便捷性。
2.数字化学习与创新：学生能够掌握数据可视化的基本原理和常用工具，能够运用所学知识将复杂数据转化为直观、易懂的图表。
3.计算思维：通过数据可视化的实践，培养学生的逻辑思维、数据分析和视觉表达能力，学会用图表讲述数据故事。
4.信息社会责任：引导学生关注数据可视化的准确性和公正性，确保可视化作品能够真实反映数据本质，避免误导。
二、教学重点•理解数据可视化的基本概念和原理。
•掌握数据可视化的常用工具和图表类型。
三、教学难点•如何根据数据特点和需求选择合适的图表类型进行可视化。
•如何设计美观、有效且能准确传达信息的数据可视化作品。
四、教学资源•多媒体课件（包含数据可视化的基本概念、原理、图表类型介绍）。
•数据可视化软件（如Excel、Tableau、ECharts等）的演示和操作材料。
•实际数据集和已完成的数据可视化案例，供学生参考和学习。
五、教学方法•讲授法：介绍数据可视化的基本概念、原理和图表类型。
•演示法：通过数据可视化软件演示如何创建和编辑图表。
•实践操作法：组织学生分组进行数据可视化实践，亲手制作图表。
•讨论法：引导学生讨论不同图表类型的优缺点和适用场景，促进思维碰撞。
六、教学过程1. 导入新课•故事导入：讲述一个通过数据可视化解决复杂问题的故事，如公共卫生部门利用图表展示疫情趋势，帮助决策者制定防控措施。
•提问导入：提问学生：“你们在日常生活中见过哪些数据可视化作品？它们是如何帮助我们理解数据的？”引导学生思考数据可视化的重要性和应用场景。
2. 新课教学•数据可视化基本概念讲解：•定义：数据可视化是将数据以图形、图像等视觉形式展现出来的过程，旨在帮助人们更直观地理解数据。
精品文档你我共享用动态规划来解决数字三角形问题软件34刘柏呈问题由来题目的出处是《可视化计算》课本讲贪心的一道例题（Page108，例3-4），选题的原因：一，老师要求用到动态规划的思想方法。
二，raptor是个可视化的编程软件，突出可视化，就必须有图形，而数字三角形本身就是个“二叉树”综上解题思路先构图的顶点，随即生成边，构成树，各个顶点中的数字随机生成，这样就完成输入问题。
再用动态规划寻找最大的路径，最后再运用可视化的特点，把选择的过程呈现给看程序的人。
1.首先是构图，出于美观性的考虑，我将数字三角形的可行层数控制为1-6层。
由于raptor没有编辑数组，所以我用两种方式为顶点编号：1，（i，j）来表示第i行第j个数。
2，用m表示，从上到下，从左到右的第m个点。
之后就是，计算点的坐标，找出坐标的规律，并适当的纪录。
2.动态规划，主要根据，状态转移方程：f［i，j］＝max｛f［i－1，j］，f［i-1，j－1］｝＋c［i，j］其中，f［i，j］表示到（i，j）点的最大累加和，c［i，j］表示第（i，j）点的值。
3.显示用到递归的解法，根据之前纪录的“父节点”来搜索路径。
算法实现第一个子图composition就是构图，用来画二叉树，i控制行数，j控制列数，二重循环来画圆和线。
注意点：一，圆的大小应该适应画布和层数，所以我令k＝画布高／层数，而用k/4作为半径画圆。
二，“线不能将圆戳破”即线的出发点不能是圆心，这里，我将上层圆的圆心与它的两个子圆的圆心连线的夹角令为60度，再根据圆中直角三角形的关系，算出对应圆周上的点，作为出发点。
三，弄清一个循环中该做什么，结论是：画一个圆和两条线，这里要注意判断一下是否是最后一层，最后一层不需要画线。
dp子图是用来完成动态规划算法的，这个算法只要知道状态转移方程就比较好实现，需要注意的是边界的控制，所以需要附初值。
还有就是，我每做一步用root数组纪录一下该点的“父亲”，以便之后查找。
大数据理论考试(习题卷13)第1部分：单项选择题，共64题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]（）是指给目标用户产生的错误或不准确的视觉感知，而这种感知与数据可视化者的意图或数据本身的真实情况不一致。
A)视觉假象B)视觉认知C)视觉感知D)数据可视答案:A解析:视觉假象（Visual Illusion）是数据可视化工作中不可忽略的特殊问题。
视觉假象是指给目标用户产生的错误或不准确的视觉感知，而这种感知与数据可视化者的意图或数据本身的真实情况不一致。
视2.[单选题]python不支持的数据类型有A)charB)intC)floatD)list答案:A解析:3.[单选题]在图集合中发现一组公共子结构,这样的任务称为（）。
A)频繁子集挖掘B)频繁子图挖掘C)频繁数据项挖掘D)频繁模式挖答案:B解析:频繁子图挖掘是指在图集合中挖掘公共子结构。
4.[单选题]下列哪个方法不属于情感分析的评测（）。
A)CO评测B)cifar10数据集评测C)F TI评测D)TAC评答案:B解析:cifar10数据集Cifar-10由60000张32*32的RGB彩色图片构成，这个数据集最大的特点在于将识别迁移到了普适物体，而且应用于多分类，不属于情感分析的测评。
5.[单选题]SQL语句中修改表结构的命令是A)modify tableB)modify structureC)alter tableD)alter structure答案:C解析:6.[单选题]考虑值集{12 24 33 2 4 55 68 26}，其四分位数极差是：（）A)21B)24C)55D)3答案:A解析:四分位差，也称为内距或四分间距，它是上四分位数（QU，即位于75%）与下四分位数（QL，即位于25%）的差。
计算公式为：QD =QU-QL。
将数据从小到大排序，可得到QU=33,QL=12，因此QD=QU-QL=217.[单选题]下列不属于transform操作的是（）A)mapB)filterC)sampleD)count答案:D解析:Transformation常用函数为map、filter、flatMap、sample、union、join等。
20232024学年人教版高中信息技术必修一第三章第三节《数据分析与可视化》
教案
七、教学过程
（一）引入新课（5分钟）
•教师行为：通过展示一个实际的数据分析与可视化案例，如“如何分析和展示一个班级学生的成绩分布”，引入数据分析与可视化的概念。
•学生行为：观看案例，思考数据分析与可视化的应用场景。
•设计目的：激发学生兴趣，引入数据分析与可视化的概念。
（二）数据分析方法讲解（10分钟）
•教师行为：详细讲解数据分析的常见方法，如描述性分析、相关性分析、预测性分析等，并展示各自的应用场景。
•学生行为：认真听讲，记录关键信息，提出疑问。
•设计目的：确保学生对数据分析方法有清晰的理解。
（三）数据可视化技术（10分钟）
•教师行为：介绍数据可视化的技术和工具，如图表、图形、地图等，并展示如何使用这些工具进行数据展示。
•学生行为：学习数据可视化技术，理解数据可视化的重要性。
•设计目的：帮助学生掌握数据可视化的基本技巧。
（四）实践操作（10分钟）
•教师行为：指导学生使用数据分析软件，如Excel、Tableau等，进行实际操作。
•学生行为：动手操作，体验数据分析与可视化的过程。
•设计目的：通过实践操作，加深学生对数据分析与可视化方法的理解和应用。
（五）小组讨论（5分钟）
•教师行为：组织学生进行小组讨论，探讨数据分析与可视化在不同领域的应用。
•学生行为：积极参与讨论，分享观点，提出问题。
大数据理论考试(试卷编号262)说明：答案和解析在试卷最后1.[单选题]假设有n组数据集，每组数据集中，x的平均值都是9，x的方差都是11，y的平均值都是7.50，x与y的相关系数都是0.816，拟合的线性回归方程都是y=3.00+0.500*x。
那么这n组数据集是否一样（）A)一样B)不一样C)无法确定2.[单选题]大数据平台核心分布式存储与计算组件采用Hadoop技术体系中分布式存储、分布式计算框架，及Spark等开源产品和技术，实现对数据的安全控制和管理功能,其中分布式存储不包括（）。
A)HDFSB)PostgresqlC)HiveD)HBase3.[单选题]正则化是将样本在向量空间模型上的一个转换，经常被使用在分类与聚类中，正则化在preprocessing模块中如何实现（）。
A)preprocessing.maxabs_scale()方法B)preprocessing.RobustScaler()方法C)preprocessing.normalize()方法D)preprocessing.Binarizer()方法4.[单选题]词袋模型中的文本向量每个元素表示该词的（）。
A)频率B)顺序C)含义D)语义关5.[单选题]下列关于RBM说法错误的是(__)。
A)学习过程很快B)R训练可以看作对一个深层网络的网络权值参数的初始化C)RBM不用人工选择特征D)RBM有标签样本6.[单选题]一幅数字图像是（）。
A)一个观测系统B)一个由许多像素排列而成的实体C)一个2-D数组中的元素D)一个3-间中的场7.[单选题]输入图像已被转换为大小为28×28的矩阵和大小为7×7的步幅为1的核心/滤波器。
卷积矩阵的大小是多少（）A)22 X 22B)21 X 21C)28 X 28D)7 X8.[单选题]一位母亲记录了儿子3～9岁的身高，由此建立的身高与年龄的回归直线方程为y=7.19x+73.93，据此可以预测这个孩子10岁时的身高，则正确的叙述是（）。
人工智能基础知识考试题库300题(含答案)一、单选题1.若一个属性可以从其他属性中推演出来，那这个属性就是()A、结构属性B、冗余属性C、模式属性D、集成属性答案：B2.模型训练的目的是确定预测变量与()之间的推理方式。
A、目标值B、结果C、自变量D、因变量答案：A3.2016年5月，在国家发改委发布的《"互联网+"人工智能三年行动实施方案》中明确提出，到2018年国内要形成()的人工智能市场应用规模.A、千万元级B、亿元级C、百亿元级D、千亿元级答案：D4.数据审计是对数据内容和元数据进行审计，发现其中存在的()A、缺失值B、噪声值C、不一致、不完整值D、以上都是答案：D5.下列哪项不是机器学习中基于实例学习的常用方法()A、K近邻方法B、局部加权回归法C、基于案例的推理D、Find-s算法答案：D6.云计算提供的支撑技术，有效解决虚拟化技术、()、海量存储和海量管理等问题A、并行计算B、实际操作C、数据分析D、数据研发答案：A7.利用计算机来模拟人类的某些思维活动，如医疗诊断、定理证明，这些应用属于()A、数值计算B、自动控制C、人工智能D、模拟仿真答案：C8.知识图谱中的边称为?A、连接边B、关系C、属性D、特征答案：B9.人工神经网络在20世纪()年代兴起，一直以来都是人工智能领域的研究热点A、50B、60C、70D、80答案：D10.下面哪一句话是正确的A、人工智能就是机器学习B、机器学习就是深度学习C、人工智能就是深度学习D、深度学习是一种机器学习的方法答案：D11.()是指数据减去一个总括统计量或模型拟合值时的残余部分A、极值B、标准值C、平均值D、残值答案：D12.()是人工智能地核心，是使计算机具有智能地主要方法，其应用遍及人工智能地各个领域。
A、深度学习B、机器学习C、人机交互D、智能芯片答案：B13.贝叶斯学习是一种以贝叶斯法则为基础的，并通过()手段进行学习的方法。
【华东师大版（2020）】信息技术必修一第三章第二节《数据分析与可视化》教案
•设计目的：确保学生对数据分析的基本概念和流程有清晰的理解。
（三）数据可视化原则介绍（10分钟）
•教师行为：介绍数据可视化的原则，展示不同数据可视化的案例。
•学生行为：学习数据可视化原则，观察案例，理解数据可视化的重要性。
•设计目的：帮助学生理解数据可视化的原则，提升学生的数据可视化意识。
（四）案例分析：数据分析流程（5分钟）
•教师行为：展示一个完整的数据分析案例，分析案例中的数据处理、分析和解释过程。
•学生行为：观察案例，理解数据分析的具体步骤。
•设计目的：通过案例分析，加深学生对数据分析流程的理解。
（五）实操演练：数据分析工具使用（5分钟）
•教师行为：指导学生使用数据分析工具，如Excel、Python等，进行简单的数据处理和分析。
•学生行为：在教师的指导下，进行数据分析工具的实操练习。
•设计目的：通过实操演练，加深学生对数据分析工具的掌握。
（六）小组合作学习：数据可视化实践（5分钟）
•教师行为：分组给学生一个数据集，要求学生合作完成数据的可视化。
•学生行为：小组成员相互协作，共同完成数据可视化任务。
•设计目的：培养学生的团队合作能力和数据可视化实践能力。
（七）展示与评价：可视化结果分享（5分钟）
•教师行为：邀请学生展示他们的数据可视化结果，并进行评价和反馈。
•学生行为：展示数据可视化结果，接受评价和反馈。
•设计目的：通过展示和评价，提高学生的数据可视化表达能力。
计算机初学者必读的数据可视化教程第一章：数据可视化的概念与意义1.1 数据可视化的定义及背景1.2 数据可视化的重要性及应用领域1.3 数据可视化的发展趋势第二章：数据可视化基础知识2.1 数据类型与可视化方法的匹配- 数值型数据的可视化方法- 分类型数据的可视化方法- 时间型数据的可视化方法- 地理型数据的可视化方法2.2 数据可视化工具的选择与使用- Excel的数据可视化功能- Tableau的基本操作与应用- Python库（如Matplotlib、Seaborn）的使用技巧第三章：数据可视化的设计原则与技巧3.1 选择合适的图表类型3.2 运用颜色、字体等元素提升可视化效果 3.3 简洁有效的数据展示3.4 避免与解决常见的数据可视化误区3.5 数据可视化实战案例分析第四章：常见数据可视化方法与工具实践4.1 柱状图与折线图的使用与比较4.2 饼图与环形图的适用场景4.3 散点图与气泡图的表达方式4.4 网络图与树状图的展示效果4.5 热力图与地图的绘制技巧第五章：高级数据可视化技术探讨5.1 交互式数据可视化的实现与效果提升 5.2 虚拟现实与数据可视化的结合5.3 人工智能技术在数据可视化中的应用 5.4 数据可视化未来的发展趋势与挑战第六章：数据可视化实际应用案例解析6.1 商业领域中的数据可视化应用6.2 社交媒体与数据可视化的结合6.3 科学研究中的数据可视化案例6.4 教育领域中的数据可视化实践第七章：数据可视化的学习资源与进阶路径7.1 数据可视化的相关书籍与教材推荐7.2 网络资源与在线课程推荐7.3 参加相关学术会议与研讨会7.4 独立设计与实现一个数据可视化项目的步骤与经验分享结语：数据可视化作为计算机领域的前沿技术，对于初学者来说，了解其概念、基础知识以及设计原则与技巧是非常重要的。
本教程从数据可视化的意义与背景开始，逐步介绍了数据可视化的基础知识、常见方法与工具、高级技术以及实际应用案例。
学习基本的数据可视化技巧和方法的教程数据可视化是一种将数据转化为图表、图形、地图等可视形式的技术，通过可视化展示，人们可以更直观地理解和分析数据。
掌握基本的数据可视化技巧和方法，不仅对于数据分析师、统计学家等专业人士非常重要，对于普通人而言也是一项有用的技能。
本文将详细介绍学习基本的数据可视化技巧和方法的步骤。
第一步：了解数据可视化的基本原则1. 简洁明了：图表应尽可能简单明了，避免冗余信息和复杂的图形元素，确保观众能够快速理解图表内容。
2. 重点突出：通过合适的颜色、字体大小等方式，突出图表中的重点内容，使得观众能够快速获取关键信息。
3. 视觉吸引：图表的设计应吸引人眼光，利用丰富的颜色和形状等元素使图表更具吸引力。
4. 数据准确性：确保图表中的数据准确无误，避免因为数据错误导致的误导或错误解读。
第二步：选择适合的图表类型1. 条形图：适用于比较不同类别或项目之间的差异，比如销售额对比、人口数量对比等。
2. 折线图：适用于显示随时间变化的趋势，比如股票走势、气温变化等。
3. 散点图：适用于展示两个变量之间的关联关系，比如身高和体重、学习时间和成绩等。
4. 饼图：适用于显示不同类别或项目在总体中的占比，比如市场份额分布、投资组合分布等。
5. 地图：适用于地理位置相关的数据，比如人口密度、GDP分布等。
第三步：整理和清洗数据1. 收集数据：从各种数据源中获取需要可视化的数据，比如数据库、Excel表格、API等。
2. 剔除异常值：检查数据中是否有异常值或错误数据，进行清洗和剔除，确保数据的准确性。
3. 数据格式转换：根据不同图表的要求，将数据进行格式转换，比如日期格式、分类变量的转换等。
第四步：选择合适的数据可视化工具1. Microsoft Excel：Excel是最常用的数据可视化工具之一，内置了丰富的图表类型和编辑功能。
2. Tableau：Tableau是一款专业的数据可视化工具，具有强大的图表定制和交互功能。
计算机软件的数据分析与可视化教程第一章：数据分析的基本概念与方法数据分析是指通过收集、整理和加工数据，从中提取有用的信息和模式，以支持决策和问题解决的过程。
它是现代企业管理和科学研究中必不可少的一项技术。
数据分析的基本概念包括数据清洗、数据探索、数据建模等。
数据清洗是指对原始数据进行预处理，包括去除脏数据、处理缺失值等；数据探索是指通过可视化、统计等手段对数据进行挖掘和发现；数据建模是指利用统计模型和机器学习算法对数据进行建模和预测。
第二章：数据可视化的原理与工具数据可视化是指通过图表、图形和地图等方式将数据转化为可视化的形式，以便更直观地理解和传达数据的信息。
数据可视化的原理包括数据的形式化表示、数据的映射关系和视觉编码等。
常用的数据可视化工具包括Tableau、Power BI、matplotlib等。
本章将详细介绍数据可视化的原理和常用工具的使用方法，包括数据的选择和处理、图表的设计和布局、视觉编码的选择等。
第三章：数据分析与可视化的案例分析本章将通过具体的案例分析来演示数据分析与可视化的应用。
案例一：电商平台用户行为分析。
通过对用户购买记录的分析和可视化呈现，探索用户购买偏好和行为规律。
案例二：股票市场分析。
通过对历史交易数据的分析和可视化，揭示股票市场的趋势和规律。
案例三：社交媒体舆情分析。
通过对社交媒体数据的分析和可视化，研究用户的情感倾向和主题关注。
第四章：高级数据分析与可视化技术除了基本的数据分析和可视化技术之外，还存在许多高级的数据分析与可视化技术，能够处理更复杂的数据类型和分析需求。
本章将介绍一些高级的数据分析与可视化技术，包括文本挖掘、时序数据分析、网络分析等。
对于每种技术，将详细介绍其原理和应用场景，并给出具体的实例和案例。
第五章：数据分析与可视化的实践与应用数据分析与可视化不仅仅局限于学术研究或商业领域，还可以应用于更多的实践场景。
本章将介绍一些数据分析与可视化的实践与应用，包括城市交通分析与规划、公共卫生与疫情监测、航空航天与气象预测等。
