数据的收集与处理
数据的收集与处理
数据的收集与处理数据在当今社会中扮演着重要的角色，它们能够提供有关各种现象和现实的信息。
然而，为了有效地利用这些数据，我们需要进行数据的收集和处理。
本文将探讨数据的收集方法、数据处理的重要性以及几种常见的数据处理技术。
一、数据的收集方法数据的收集是数据处理的第一步，它涉及到从各种来源获取数据。
以下是几种常见的数据收集方法：1. 调查问卷：通过设计调查问卷并分发给目标人群，可以收集大量数据。
这些问卷可以包含选择题、开放式问题或评分等，以获得多样化的信息。
2. 实地观察：研究人员可以亲自去目标地点进行观察和记录。
这种方法常用于地理、环境等研究领域。
3. 实验设计：通过设计实验并记录其结果来收集数据。
实验设计可以用于研究因果关系，例如对新药物的测试效果等。
4. 数据采集工具：现代科技带来了许多数据采集工具，如传感器、监控设备、GPS等。
这些工具可以实时收集数据，并提供高质量的信息。
二、数据处理的重要性数据处理是将原始数据转化为有用信息的过程。
它涉及到数据清理、转换、分析和解释。
以下是数据处理的几个重要原因：1. 提高决策的准确性：通过对数据进行处理和分析，决策者可以更好地了解问题的本质和趋势，从而做出更准确的决策。
2. 发现隐藏的模式和关联：在海量数据中，可能存在一些隐藏的模式和关联，这些信息对于提供洞察力和创新性非常重要。
数据处理可以帮助我们发现并利用这些宝贵的信息。
3. 预测未来趋势：通过对历史数据进行分析和建模，可以预测未来的趋势。
这对于企业计划、市场预测等方面非常重要。
4. 支持科学研究：科学研究通常需要大量的数据处理工作。
通过对数据进行统计分析、图表绘制等，可以揭示出数据之间的关系，进而推动学科的发展。
三、数据处理技术现代技术为数据处理提供了许多强大的工具和技术。
以下是几种常见的数据处理技术：1. 数据清洗：数据清洗是数据处理的第一步，它涉及到去除错误、重复或不完整的数据。
常用的技术包括筛选、变换和填充缺失值等。
数据的收集与处理
数据的收集与处理在现代社会中，数据已经成为了获取信息和洞察问题的重要手段。
无论是在科学研究、商业运营还是社会管理中，数据的收集与处理都起着至关重要的作用。
本文将从数据的收集方法、数据的处理方式以及数据的应用领域三个方面进行阐述，旨在探讨数据的价值和意义。
1. 数据的收集方法数据收集是指通过不同途径和方式收集相关信息的过程。
在不同的领域和具体情况下，我们可以选择不同的数据收集方法。
以下是常见的数据收集方法：a. 定性研究：通过观察、访谈、案例研究等方式收集数据，主要关注人们的主观意见、观点和体验，以深入了解问题。
b. 定量研究：通过问卷调查、实验、统计分析等手段收集数据，主要关注数值和数量，以量化和统计的方式分析问题。
c. 日志记录：利用电子设备记录用户的行为和操作，例如网站的访问记录、手机应用的使用记录等，以获取大量的行为数据。
2. 数据的处理方式数据的处理是指对收集到的原始数据进行整理、清洗、分析和挖掘的过程。
数据处理可分为以下几个步骤：a. 数据清洗：将收集到的原始数据进行筛选、去除噪音和错误数据，保证数据的质量和准确性。
b. 数据整理：对清洗后的数据进行整理和分类，便于后续的分析和应用。
c. 数据分析：利用统计学和机器学习等方法对数据进行分析，找出数据之间的关系和规律，揭示问题的本质。
d. 数据挖掘：通过挖掘数据中隐藏的有价值信息，提取出对问题解决有帮助的知识和模式。
3. 数据的应用领域数据的收集和处理在各个领域都有着广泛的应用，以下列举几个典型的应用领域：a. 科学研究：科学研究依赖于对实验数据的收集和处理，数据分析可以帮助科学家验证假设、发现新的规律和解决问题。
b. 商业运营：在商业运营中，数据的收集和处理可以帮助企业分析市场需求、用户行为，优化产品设计和营销策略，提高竞争力。
c. 社会管理：政府和社会组织可以通过数据的收集和处理了解社会问题和民众需求，制定更科学和有效的政策和服务。
d. 医疗健康：医疗领域利用大数据分析可以发现疾病模式、预测疾病风险，辅助医生做出临床决策，提高诊疗效果。
报告中常见的数据收集与处理方法
报告中常见的数据收集与处理方法一、问卷调查法问卷调查是一种常见的数据收集方法，特点是简单易行，能够获取较大量的信息。
在进行问卷设计时，需要合理选择问题类型（如单选、多选、量表等），并确保问题的准确性和有效性。
此外，还应注意样本的选择和抽样方法，以保证结果的可靠性。
二、实验法实验法是利用实验手段进行数据收集和处理的一种常见方法。
在实验设计时，需要明确实验目的和假设，并选择适当的实验变量和控制组。
在实施过程中，要注意实验条件的控制，避免干扰因素的干扰。
通过对实验数据的收集和处理，可以得到准确的实验结果。
三、观察法观察法是一种直接记录和观察现象的数据收集方法。
在进行观察时，需要选择观察对象和观察要点，并制定观察规则和计分方式。
观察的过程中，要尽可能客观记录，并避免主观偏见的干扰。
通过对观察数据的整理和分析，可以得到对观察对象特征和行为的描述。
四、文献研究法文献研究法是通过收集和分析已有文献资料的方法。
在进行文献研究时，需要明确研究目的和范围，并选择合适的文献来源和检索方法。
在文献收集的过程中，要注意筛选有价值和可靠的资料，并进行整理和归纳。
通过对文献数据的分析和比较，可以得到对研究问题的深入理解。
五、调查访谈法调查访谈是一种与被调查者直接交流获取信息的方法。
在进行调查访谈时，需要明确调查对象和目的，并制定调查提纲和问题。
在访谈过程中，需要注意与被调查者的互动和沟通，尽可能了解其真实想法和观点。
通过对访谈数据的记录和整理，可以获取被调查者的主观性意见和经验。
六、数理统计法数理统计是一种通过收集和分析数据来得出结论的方法。
在进行数理统计时，需要明确统计问题和假设，并选择合适的统计方法和模型。
在数据收集过程中，要注意样本的选择和抽样方法，以保证数据的可靠性。
通过对数据的整理和分析，可以得到对总体特征和规律的描述和推断。
以上是报告中常见的数据收集与处理方法的六个方面。
每种方法都有其适用的领域和特点，研究者在进行数据收集和处理时应根据研究目的和需求选择合适的方法。
数据的收集与处理
数据的收集与处理数据是当今信息时代的重要资产，对于企业、组织和个人来说，收集和处理数据是一项至关重要的任务。
本文将探讨数据的收集与处理方法，以及如何有效地利用数据来帮助决策和提升效益。
一、数据的收集方法数据的收集可以通过各种途径进行，以下是几种常见的数据收集方法。
1.问卷调查：通过设计问卷并向目标受众发送，收集他们的观点、意见和反馈。
问卷调查可以是在线的、纸质的或者通过电话进行。
2.实地调研：亲自去目标地点实地调研，通过观察和访谈来收集相关数据。
这种方法适用于需要获取具体实地信息的情况。
3.个案研究：对于特定的案例进行系统的调查研究，通过深入分析来收集数据。
个案研究通常用于深入了解特定问题或情况。
4.网络爬虫：通过编写程序来自动化地从网络上收集数据。
这种方法适用于大规模数据的收集，可以节省时间和人力成本。
二、数据的处理方法收集到的数据需要经过处理才能真正发挥作用，以下是几种数据处理的常用方法。
1.数据清洗：收集到的数据可能存在不完整、错误或冗余的情况，需要进行数据清洗来净化数据。
数据清洗包括去除无效数据、修复错误和填补缺失值等操作。
2.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。
数据整合可以减少重复数据的存在，提高数据的可用性和可靠性。
3.数据转换：将数据从一种格式转换为另一种格式，以满足不同的需求。
数据转换可以包括数据的编码转换、量化转换和格式调整等。
4.数据分析：通过应用统计学和机器学习等方法，对数据进行分析，提取出有用的信息和模式。
数据分析可以帮助发现数据之间的关系，洞察趋势，并做出决策。
三、数据的应用通过有效地收集和处理数据，可以用于各种应用场景，以下是几种常见的数据应用。
1.市场研究：通过分析市场数据和消费者行为数据，了解市场需求和趋势，为企业的市场决策提供依据，如产品定位、市场推广策略等。
2.客户关系管理：通过整合和分析客户数据，了解客户的需求和反馈，以便更好地维护和管理客户关系，提高客户满意度和忠诚度。
数据的收集与处理
数据的收集与处理随着信息时代的到来，数据的价值愈发凸显。
无论是企业还是个人，在日常工作和生活中，都需要进行数据的收集与处理。
本文将探讨数据的收集方法和处理技巧，旨在为读者提供有效的指导。
一、数据的收集方法1. 调查问卷调查问卷是最常见的数据收集方法之一。
通过设计合理的问题，可以获取参与者的观点、意见和行为信息。
制作调查问卷时，需要注意问题的准确性和客观性，避免主观偏见的影响。
2. 访谈访谈是一种直接获取数据的方法。
可以通过面对面、电话或网络等方式进行。
在访谈过程中，需要保持良好的沟通，注重倾听被访者的言辞和表达。
同时，访谈者还可以通过观察被访者的肢体语言和表情来获取更多的信息。
3. 网络爬虫随着互联网的普及和信息的快速传播，网络爬虫成为一种有效的数据收集手段。
通过编写爬虫程序，可以从网页上获取所需的数据，并进行进一步的分析和处理。
然而，需要注意的是，爬虫在收集数据时要遵守相关的法律法规，尊重网站的隐私政策。
4. 实地观察实地观察是一种直接获取数据的方法。
通过亲自去实地考察目标对象或事件，可以获取精确的数据。
实地观察需要注意对所观察对象进行准确的描述和记录，避免主观臆断对数据的影响。
二、数据的处理技巧1. 数据清洗在进行数据处理之前，首先需要对收集到的数据进行清洗。
清洗包括去除重复数据、处理缺失数据和纠正错误数据等步骤。
通过数据清洗，可以确保后续的数据分析和建模工作的准确性和可靠性。
2. 数据分析数据分析是对收集到的数据进行统计和推断的过程。
可以使用统计学方法、数据挖掘技术和机器学习算法等进行数据分析。
通过对数据的分析，可以发现数据中的规律和趋势，从而为决策提供支持。
3. 数据可视化数据可视化是将数据通过图表、图像或地图等形式展示出来的过程。
通过数据可视化，可以更直观地理解和分析数据。
常用的数据可视化工具包括Excel、Tableau和Python的Matplotlib等，可以根据需求选择合适的工具进行数据可视化。
数学小天才认识数据的收集和处理
数学小天才认识数据的收集和处理在数学的学习过程中，数据的收集和处理是非常关键的一环。
对于数学小天才来说，熟练掌握数据的收集和处理方法，不仅可以提高数学成绩，还能培养逻辑思维和问题解决能力。
本文将介绍数学小天才认识数据的收集和处理的方法和技巧。
一、数据的收集数据的收集是进行数学分析和问题解决的第一步。
数学小天才通过有效的数据收集，可以为后续的数学运算和推理提供有力的支持。
数据的收集可以通过以下几种方式进行。
1.观察法观察法是最常见的数据收集方法之一。
数学小天才可以通过观察现象、实验或者调查等方式来获得数据。
例如，通过观察一本数学书上的例题，可以获取其中的数据，进而进行数学推理。
2.实验法实验法是进行科学研究和数学实验的一种常见方法。
数学小天才可以设计实验，通过实际操作来收集数据。
例如，通过投掷骰子的实验来统计各种点数出现的概率，从而获得一组数据进行分析。
3.问卷调查法问卷调查法常用于获取大量的数据。
数学小天才可以设计并发放问卷，收集感兴趣的数据。
例如，想了解同学们对数学学习的态度，可以设计一份问卷，收集同学们的回答，并进行数据整理和分析。
二、数据的处理数据的处理是数学分析和问题解决的重要环节。
数学小天才需要掌握一些数据处理的方法和技巧，以便更好地利用数据解决问题。
1.数据整理和归纳在收集到数据后，数学小天才需要对数据进行整理和归纳。
可以使用表格、图表等形式将数据进行清晰地展示。
例如，可以使用条形图、折线图等图表形式将数据进行可视化，以便更好地观察和分析数据。
2.数据分析数据分析是对收集到的数据进行推理和总结的过程。
数学小天才可以使用统计学方法，如平均值、中位数、众数等，对数据进行分析。
例如，通过求平均值来描述一组数据的中心位置，通过计算标准差来描述数据的分散程度。
3.数据应用数据处理的最终目的是为了解决问题和应用到实际中。
数学小天才可以将处理好的数据应用于数学题目中，如解方程、求函数的极值等。
通过将数据与数学知识相结合，可以更好地理解数学概念和解决实际问题。
数据收集与处理
数据收集与处理
数据收集与处理是信息技术领域中非常重要的一部分，它涉及到从各种来源获取数据，并对这些数据进行整理、清洗、分析和存储等操作，以提取有用的信息并支持决策和业务发展。
下面是数据收集与处理的一般步骤：
1.数据收集：
-确定数据需求：首先确定需要收集哪些数据，以及收集数据的目的和用途。
-确定数据来源：确定数据的来源，可以是内部系统、外部数据库、传感器、社交媒体等。
-设计数据采集方法：设计合适的数据采集方法，可以是自动化采集、手动录入、传感器采集等。
-收集数据：根据设计的采集方法收集数据，并确保数据的准确性和完整性。
2.数据清洗：
-去除无效数据：识别和删除重复、缺失或无效的数据。
-格式化数据：将数据转换为统一的格式，便于后续处理和分析。
-标准化数据：对数据进行标准化处理，以消除不一致性和提高数据质量。
3.数据处理：
-数据转换：对数据进行转换和加工，以满足分析和应用的需求。
-数据分析：使用统计分析、机器学习、数据挖掘等技术对数据进行分析，提取有用的信息和洞见。
-数据存储：将处理后的数据存储到数据库、数据仓库或其他存储介质中，以便后续使用和查询。
4.数据应用：
-数据可视化：将数据以图表、图形等形式呈现，提高数据的可理解性和可视化效果。
-决策支持：利用分析结果和洞见支持决策和业务发展。
-实时监控：建立实时监控系统，及时监测数据变化和趋势，并采取相应的措施。
数据收集与处理是数据驱动决策和业务发展的基础，通过有效的数据收集和处理，可以帮助组织更好地理解客户需求、市场趋势和业务运营状况，从而做出更明智的决策和规划。
数据收集与处理方法
数据收集与处理方法数据收集是现代社会中各个领域的重要环节之一，而数据处理则是利用这些数据进行分析和决策的关键步骤。
本文将介绍一些常见的数据收集方法和数据处理方法，以帮助读者更好地理解和运用数据。
一、数据收集方法数据收集是指通过各种途径和手段，获取需要分析和处理的数据的过程。
常见的数据收集方法包括以下几种：1.问卷调查问卷调查是最常用的数据收集方法之一。
通过设计和分发问卷，可以收集到大量的定性和定量数据。
问卷调查可以以纸质形式或在线形式进行，具有收集大规模数据和涵盖多个受访者的优势。
2.实地观察实地观察是通过直接观察和记录来收集数据的方法。
这种方法适用于需要直接了解现场情况的研究，例如生态学研究、人类行为研究等。
实地观察通常需要借助工具或设备来记录数据，如摄像机、计数器等。
3.访谈访谈是一种通过与受访者进行面对面或电话沟通的方式来收集数据的方法。
通过主动提问和交流，可以获取受访者对于特定问题或主题的观点和经验。
访谈可以是结构化的，也可以是非结构化的，根据需要选择合适的方式。
4.文献研究文献研究是通过查阅已有的书籍、期刊论文、报告等文献来收集数据和信息的方法。
这种方法适用于对于已有研究成果进行总结和分析，以及获取历史数据和趋势的研究。
二、数据处理方法数据处理是指对收集到的数据进行整理、分析和解释的过程，以发现数据中的规律和趋势，并为决策提供支持。
下面介绍几种常见的数据处理方法：1.数据清洗数据清洗是指对收集到的数据进行筛选、排除异常值和纠正错误的过程。
这一步骤可以保证数据的质量和准确性，从而提高后续分析的效果。
数据清洗可以使用数据挖掘工具或编程语言进行。
2.描述统计分析描述统计分析是对数据进行总结和描述的方法。
通过计算数据的均值、中位数、标准差等统计指标，可以揭示数据的分布和变异情况。
描述统计分析常用于对数据的基本特征进行了解和比较。
3.数据可视化数据可视化是利用图表、图像和其他可视化方式展现数据的方法。
毕业论文数据收集与处理的方法
毕业论文数据收集与处理的方法随着科技的不断发展，数据在各个领域中的应用越来越广泛。
在毕业论文的撰写过程中，数据的收集与处理是至关重要的步骤。
本文将介绍一些有效的方法，以帮助你进行毕业论文数据的收集与处理。
一、数据收集的方法1. 文献研究法文献研究法是通过查阅文献、书籍、期刊等已有的研究成果来获取数据的方法。
这种方法适用于理论性的论文，可以借助各大图书馆、学术数据库等资源，系统地搜集与研究对象相关的文献资料，并从中提取所需的数据。
2. 调查问卷法调查问卷法是一种主动收集数据的方法，可以通过设计问卷并发放给目标人群，收集他们的意见、看法、行为等信息。
在编写调查问卷时，要注意问题的准确性和完整性，合理设置选项和尺度，确保数据的可信度和有效性。
3. 采访法采访法是指面对面或通过电话、电子邮件等方式与调研对象进行互动交流，获取信息和数据的方法。
采访可以是结构化的，即按照预定的问题进行询问，也可以是半结构化或非结构化的，灵活根据对方回答的情况进行深入追问。
采访的效果往往取决于采访者的技巧和发问方式。
4. 实地观察法实地观察法是指到研究对象所在的现场进行观察和记录，收集实际的数据。
例如，对于地质学或生态学等领域的研究，可以亲自前往地点进行观察，并记录自然界面临的问题和变化。
二、数据处理的方法1. 数据清洗数据清洗是指对收集到的原始数据进行筛选、清理、整理的工作。
在数据清洗过程中，需要检查数据是否有错误、缺失、冗余等问题，并根据需要进行删除、填充、合并等操作。
数据清洗的目的是提高数据的质量和准确性，为后续的分析和处理奠定基础。
2. 数据分析数据分析是针对已清洗的数据，通过统计学或其他数学方法，对数据进行分类、比较、关联等分析的过程。
数据分析可以帮助研究者揭示数据背后的规律和趋势，得出科学的结论。
常见的数据分析方法包括描述统计、回归分析、聚类分析等。
3. 数据可视化数据可视化是将处理后的数据以图表、图像等形式展示出来，使人们更加直观地理解数据的含义和关系。
数据收集与处理方法
数据收集与处理方法导言：数据的收集和处理在当今信息时代扮演着至关重要的角色。
掌握正确的数据收集和处理方法，对于信息的利用和决策的准确性有着举足轻重的影响。
本文将从六个方面展开详细论述数据收集与处理方法，探讨其意义、目的以及应用。
一、传统数据收集方法传统数据收集方法是指通过人工调查、问卷调查、实地观察等方式获得数据的方法。
1. 意义与目的传统数据收集方法可以准确获取研究对象的相关信息，有助于了解情况、发现问题、预测趋势等，为决策提供基础数据。
2. 应用案例以调查问卷为例，透过调查问卷我们可以收集到不同人群的意见和反馈，从而提供决策参考，例如市场调研中使用问卷收集消费者对产品的评价和需求。
二、大数据收集与处理方法大数据收集与处理方法是指通过计算机技术和软件工具对海量数据进行高效获取和处理的方法。
1. 意义与目的大数据收集与处理方法能够快速获取庞大的数据量，并通过分析和挖掘，发现隐藏的规律和关联性，为数据驱动的决策提供支持。
2. 应用案例在电商领域，通过对用户的浏览、购买和评价等行为数据进行收集和处理，可以实现个性化推荐、精准营销等功能，提升用户体验和销售额。
三、社交媒体数据收集与处理方法社交媒体数据收集与处理方法是指通过分析社交媒体平台上的用户生成内容（UGC）来获取有关用户行为和趋势的数据。
1. 意义与目的社交媒体数据收集与处理方法可以帮助了解用户偏好、社会舆论和市场动态，为企业决策提供重要参考。
2. 应用案例在品牌营销方面，通过社交媒体数据的收集和处理，可以了解用户对品牌的态度和反应，评估品牌形象和市场反馈，优化营销策略。
四、物联网数据收集与处理方法物联网数据收集与处理方法是指通过物联网技术实现对各种设备、传感器等的数据采集和分析的方法。
1. 意义与目的物联网数据收集与处理方法可以实时监测和管理物理世界的各种数据，实现智能化决策和精细化管理。
2. 应用案例在城市管理方面，通过物联网的数据收集和处理，可以监测交通流量、垃圾处理、环境监测等，提供决策支持和服务优化。
数据的收集与处理
数据的收集与处理数据的收集与处理是指将各种形式的数据收集并进行处理、分析、存储和应用的过程。
在当今信息时代，数据的价值越来越受到重视，为各行各业的决策和发展提供了基础支持。
本文将从数据的收集方法、数据的处理流程和数据的应用三个方面进行探讨。
一、数据的收集方法数据的收集可以通过多种途径进行，以下针对常见的数据收集方法进行介绍。
1.问卷调查：通过编制问题清单，通过面对面、电话、网络等方式向被调查者提问，收集信息和数据。
这种方法可用于大规模调查，了解被调查者的观点和态度。
2.观察法：通过观察和记录实际情况，收集数据和信息。
这种方法适用于需要了解被观察对象行为、特征和环境的情况。
3.案例研究：通过深入研究个别案例或特定群体，收集详细的数据和信息。
这种方法适用于对特定情境进行深入研究和分析。
4.实验研究：通过控制变量的方法，进行系统观察和测试，收集数据和信息。
这种方法适用于需要验证因果关系的研究。
二、数据的处理流程数据的处理流程可以分为数据清洗、数据整理、数据分析和数据存储四个阶段。
1.数据清洗：对收集到的原始数据进行筛选、去除错误数据和异常值，确保数据的准确性和可靠性。
2.数据整理：对清洗后的数据进行合并、转换和整理，将数据统一为可分析的格式和形式，便于后续的数据分析。
3.数据分析：通过使用统计学方法、机器学习算法等手段，对整理后的数据进行分析和挖掘，揭示数据中的关联和趋势。
4.数据存储：将分析后的数据进行存储和管理，选择适当的数据库或云平台进行存储，以便后续的数据应用和共享。
三、数据的应用数据的应用可以帮助人们做出更加明智的决策，优化企业的运营模式，改善产品和服务的质量，提高工作效率等。
1.商业决策：通过对市场和消费者的数据进行分析，帮助企业了解市场需求、竞争对手和产品定位，优化销售策略和决策。
2.科学研究：通过对实验数据和观察数据进行分析，揭示事物之间的规律和关联，推动科学研究的发展和进步。
3.智能化应用：通过对大数据的处理和分析，结合人工智能算法，实现智能推荐、智能交通、智慧医疗等各领域的应用。
研究数据的收集与处理方法
研究数据的收集与处理方法数据是科学研究中的重要支撑，而数据的收集与处理方法则是确保研究结果准确可靠的关键步骤。
本文将介绍研究数据的收集与处理方法，以帮助研究者进行科学的数据研究。
一、数据收集方法1. 问卷调查：问卷调查是一种常见的数据收集方法，通过向受访者提出问题，并记录他们的回答。
在进行问卷调查时，需要设计合理的问题，并确保样本的代表性，以获取可靠的数据。
2. 实验观测：实验观测是通过对研究对象进行实际操作和观察来收集数据的方法。
在进行实验观测时，需要设定实验组和对照组，并记录实验结果和观察到的现象，以得出科学结论。
3. 采访法：采访法是直接与受访者进行面对面交谈，通过提问和观察来收集数据的方法。
采访法可以深入了解受访者的观点和经验，获取详细的数据信息。
4. 文献研究：文献研究是通过分析和归纳已有的文献资料来收集数据的方法。
在进行文献研究时，需要选取相关的文献资料，并对其进行仔细阅读和分析，以获取相关的数据信息。
二、数据处理方法1. 数据清洗：数据清洗是指对收集到的原始数据进行筛选、整理和修正，以消除数据中的错误和不一致性。
在数据清洗过程中，需要检查数据的完整性和准确性，删除异常值和缺失值，并进行适当的数据转换和归纳。
2. 数据分析：数据分析是对收集到的数据进行统计和计算，通过运用统计学和数学方法，揭示数据中的规律和关系。
数据分析可以使用各种统计软件工具，如SPSS、Excel等，进行数据可视化、描述统计、方差分析、相关分析等。
3. 数据解释：数据解释是对数据分析结果进行解读和理解的过程。
在数据解释过程中，需要将数据分析结果与研究目的和背景进行联系，得出科学的结论，并进行充分的论证和解释。
4. 结果呈现：结果呈现是将数据处理和分析的结果进行清晰、准确的展示。
可以使用表格、图表、图像等形式来展示数据结果，以便读者更好地理解和理解研究结果。
三、数据收集与处理的注意事项1. 样本选择：在进行数据收集时，需要选择具有代表性的样本，以确保研究结果的普遍适用性。
统计学中的数据收集与处理方法
统计学中的数据收集与处理方法数据是统计学中最基础、最重要的要素之一，它们提供了关于现象、事件或群体的信息。
而为了准确地进行统计分析，我们需要使用正确的方法来收集和处理数据。
本文将介绍几种在统计学中常用的数据收集与处理方法。
一、数据收集方法1. 实验法实验法是通过设计实验来收集数据的方法。
研究者可以在实验中控制和操作自变量，并观察因变量的变化，从而获得所需的数据。
实验法适用于对因果关系进行研究，但也需要注意实验的设计和操作过程。
2. 调查法调查法是通过问卷、访谈等方式主动收集数据的方法。
研究者可以设计问题并直接向被调查对象收集信息。
调查法适用于研究人类行为、态度和观点等主观性数据，但需要注意样本的选择和调查过程的严谨性。
3. 抽样法抽样法是通过从总体中选取一部分样本进行观察和调查，然后根据样本的特征推断总体的方法。
抽样法可以降低数据收集的时间和成本，同时提高数据的可行性。
常见的抽样方法包括随机抽样、分层抽样和整群抽样等。
二、数据处理方法1. 描述统计分析描述统计分析是对收集到的数据进行整理、归纳和总结的过程，目的是描述数据的特征和分布情况。
常见的描述统计指标包括平均值、中位数、众数、标准差等，通过这些指标可以客观地描述数据的特征。
2. 推论统计分析推论统计分析是通过对样本数据进行分析和推断，从而对总体进行推断和判断的过程。
推论统计分析的方法包括假设检验、置信区间估计等。
通过这些方法，可以对总体的特征或参数进行估计和推断。
3. 相关分析相关分析是研究变量之间关系的方法。
通过计算变量之间的相关系数，可以了解它们之间的相关程度和方向。
常见的相关分析方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数等。
4. 回归分析回归分析是确定变量之间关系的方法。
通过建立回归模型，可以通过自变量对因变量的影响程度和方向进行分析。
常见的回归分析方法包括线性回归和多元回归等。
5. 方差分析方差分析是研究不同因素对观测数据差异的方法。
数据的收集与处理
数据的收集与处理在现代社会，数据已经成为了一种宝贵的资源。
无论是个人、企业还是机构，都需要收集和处理各种类型的数据来支持决策和创新。
本文将探讨数据的收集与处理的方法和技巧，旨在帮助读者更好地利用数据资源。
一、数据的收集数据的收集是获取信息资源的第一步，也是整个数据处理过程的基础。
以下是一些常见的数据收集方法：1. 直接采集：直接采集是指通过实地调查、实验或观察等方式来获取数据。
例如，为了了解消费者对某一产品的满意度，可以进行一对一的访谈调查，或者安排实地观察消费者在使用产品时的行为。
2. 反馈调查：反馈调查是通过问卷、调查表等形式来收集数据。
这种方法可以用于大规模的数据收集，如市场调研、用户满意度调查等。
在设计问卷时，应该注意问题的准确性和逻辑性，以便获得真实可靠的数据。
3. 数据采集工具：利用现代科技的手段，我们可以借助各种数据采集工具来收集数据。
例如，使用传感器、无人机等设备可以收集大量的环境数据；网络爬虫可以自动化地收集互联网上的各种信息。
这些工具的使用不仅提高了数据收集的效率，还扩展了数据的来源和类型。
二、数据的处理数据的收集只是第一步，真正的价值在于对数据进行处理和分析。
以下是一些常用的数据处理方法：1. 数据清洗：数据来源的多样性和不确定性会导致数据中存在着各种问题，如缺失值、异常值等。
数据清洗的目的是从原始数据中剔除这些问题，以保证后续分析的准确性。
数据清洗可以使用各种统计方法和算法来实现。
2. 数据整理：数据整理是将不同来源、不同格式的数据整合到一起，以便于后续的分析和应用。
这一过程通常涉及数据的转换、标准化和归类等操作。
数据整理可以借助数据库管理系统或数据处理软件来完成。
3. 数据分析：数据分析是对处理后的数据进行统计和挖掘，以揭示隐藏在数据背后的规律和趋势。
数据分析的方法包括描述统计、推断统计、机器学习等。
通过数据分析，我们可以获得对现实世界的深入洞察，并做出有针对性的决策。
数据的收集与处理讲解
选手参加，他们的比赛得分均不相同.若知道
某位选手的得分,要判断他能否获奖,在下列11名
选手成绩的统计量中,只需知道 (
)
（A）方差 （B）平均数
（C）众数 （D）中位数
5.某商场试销一种新款衬衫，一周内销售 情况如下表所示：
商场经理要了解哪种型号最畅销，则上
述数据的统计量中，对商场经理来说最
有意义的是
3、要反映太仓市一周内每天的最高气温的
变化情况，宜采用（ ）
A、条形统计图
B、扇形统计图
C、折线统计图
D、频数分布直方图
4.如图，反映的市某中学七（3）班学生外出乘车、步行、
汽车的人数直方图（部分）和扇形图，则下列说法不正确
的有（
）
A. 七（3）班外出步行的有8人
B. 七（3）班外出的共有10人
1.小明上学期六门科目的期末考试成绩（单
位：分）分别是：120，115，x，60，85，
80.若平均分是93分，则x=
.
2、已知一组数据a1、 a2 、 a3 、 a4 、 a5 的 平均数为8，则另一组数据a1+10、 a2 -10、 a3+10 、a4 -10、 a5+10的平均数为（ ） （A）6 （B）8 （C）10 （D）12
(1)从图中可知：擦课桌椅的面积是_________m2，扫地拖地所在 扇形的圆心角为________；
(2)在完成扫地拖地的任务后，把13人分成两组，一组去擦玻璃 ，一组去擦课桌椅，怎样分配才能同时完成任务?答：应分配 _________人去擦玻璃，所用时间为_________分钟．
三个项目的面积比例 每人每分钟完成各项目的工作量
对象
二、频数与频率
第五章数据的收集与处理_回顾与思考周二课件
身高x/cm
140≤x＜145 145≤x＜150
学生数(频数)
3 正一 6
18 16 14 12 10 8 6 4 2 0
学生人数
150≤x＜155 正 9 155≤x＜160 正正正一 16 160≤x＜165 正 9 165≤x＜170 正一
140145
145150
150155
155160
160165
数据处理
ห้องสมุดไป่ตู้解决实际问 题作出决策
知识
拓展
内化为能力
用样本估计总体的基本思想
用样本的某些特性估计总体相应的特性. 用样本的平均数、中位数和众数去估计相 应总体的平均水平特性. • 用样本的频数、频率、频数分布表、频数 分布直方图和频数分布折线图去估计相应 总体数据的分布情况. • 用样本的极差、方差或标准差去估计相应 总体数据的波动情况.
165170
170175
身高/cm
开启智慧
☞
极差、方差、 标准差
极差是指一组数据中最大数据与最小数据的差. 方差（variance）是各个数据与平均数之差的平方的平均 数,即
2 2 2 1 s x1 x x 2 x x n x , n 2
其中， x是x1 , x2 ,, xn的平均数，s 2是方差.而 标准差( s tandarddeviat ion)就是方差的算术平方根 .
1.计算极差:这组数据的最小数是:141cm,最大的数是:172cm,它们的差( 极差)是:172-141=31(cm) ; 2.确定分点：半开半闭区间法； 3.定组距,分组:根据极差分成七组(经验法则：100个数据以内分5－12组); 4.用唱票的方法绘制频数分布表； 5.绘制频数分布直方图; 6.绘制频数分布折线图.
14.第十三讲数据的收集与处理(八下教)
数据的收集与处理知识网络：一、概念：1、普查：为了一定目的而对考察对象进行的全面调查，称为普查.2、总体：其中所要考察对象的全体称为总体。
3、个体：组成总体的每个考察对象称为个体。
注意：总体与个体中的考察对象是指一种数量指标。
4、抽样调查：从总体中抽取部分个体进行调查,这种调查称为抽样调查。
5、样本：其中从总体中抽取的一部分个体叫做总体的一个样本。
6、样本容量：样本中个体的数目。
注意：样本容量没有单位。
注意：1）（1）当总体中个体数目较少时；（2）当要研究的问题要求情况真实、准确性较高时；（3）调查工作较方便，没有破坏性等等，此时用普查方式获得数据较好。
2）（1）总体中个体数目较多，普查的工作量大；（2）受客观条件限制，无法对所有个体进行调查；（3）调查具有破坏性时，采用抽样调查方式较好。
3）在统计里，之所以用样本的情况估计总体的情况，是基于两点：（一）是在很多情况下总体包含的个体数往往很多，甚至无限，不可能一一加以考察；（二）是有些从总体中抽取个体的试验带有破坏性（例如灯泡使用寿命试验），因而抽取的个体不允许太多。
二、数据的收集：1、抽取的样本：1）必须有较强的代表性：每个部分都应抽取到，而且应注意各部分的比例；2）必须有广泛性：是指总体中的每个个体均有被选的可能。
注意：1）抽样调查时注意：（1）样本的大小；（2）样本的代表性；（3）样本的广泛性。
.使所抽取的样本尽可能准确地反映总体的真实情况。
2）抽样方法：（1）随机抽样（2）系统抽样（3）分层抽样2、随机调查：就是按机会均等的原则进行调查，亦即总体中每个个体被调查的概率都相同。
三、频数与频率1、频数：每个对象出现的次数。
2、频率：每个对象出现的次数与总次数的比值。
注意：各对象的频率和为13、频数分布直方图4、整理数据时，可以按照下面的步骤进行：1）计算最大值与最小值的差；2）决定组距与组数；3）决定分点。
（通常分点数末尾数字减小半个单位。
）注意：确定组距与组数方法：先定组距，再由数据个数除以组距，再确定组数（收尾法）。
数学重要知识梳理数据的收集与处理
数学重要知识梳理数据的收集与处理数学重要知识梳理—数据的收集与处理数据是数学中不可或缺的一部分，对于数据的收集与处理是数学学习的重要基础。
本文将对数据的收集、整理和处理这些关键步骤进行梳理，帮助读者更好地理解和应用数学中的数据知识。
一、数据的收集数据的收集是为了获取有关某一问题或现象的信息，为后续的数据处理提供基础。
在实际收集数据时，我们需要注意以下几点:1. 确定收集目的：明确你需要收集数据的目的，例如想研究学生的体育爱好，或者了解某产品在市场上的销售情况。
2. 设定收集范围：明确数据收集的时间、地点、人群等范围。
例如，如果你想调查学生的体育爱好，可以选择在学校体育馆进行问卷调查，范围限定在学生群体中。
3. 选择收集方法：选择适合目的和范围的数据收集方法，例如观察、实验、问卷调查等。
在收集过程中，我们需要记录准确和完整的数据，确保数据的可靠性。
二、数据的整理数据的整理是对收集到的原始数据进行分类、排序和归纳，使得数据更加清晰、有序和易于理解。
下面是常用的数据整理方式：1. 列表和表格：将数据按照特定的类别以列表或者表格的形式进行整理。
例如，对于调查到的学生体育爱好数据，可以按照运动项目分别列出，对每个项目的学生人数进行统计。
2. 图表和图像：利用图表和图像来展示数据的特征和规律。
例如，可以采用条形图、折线图等形式展现学生运动项目的人数分布情况，直观地呈现出数据间的关系。
3. 统计指标：通过计算各种统计指标（如平均值、方差、标准差等）来描述数据集的特征。
这些指标能够帮助我们更深入地分析数据，发现其中的规律和趋势。
三、数据的处理数据的处理是根据具体的问题和目的对数据进行进一步的分析和加工，以获取更深入和具体的信息。
1. 数据的分组和分类：将数据按照不同的特征进行分组和分类，以便更好地理解和比较不同的数据集。
2. 数据的计算和推理：利用数学方法进行数据的计算和推理，揭示数据之间的关系和规律。
例如，通过求平均值、计算相关系数等方法，可以研究学生的体育爱好与学习成绩之间的关联性。
数据收集与处理方法
数据收集与处理方法在当代的信息时代，数据被广泛应用于各个领域。
数据收集与处理方法是保证数据质量和有效利用的关键环节。
本文将探讨数据收集与处理的一些常用方法。
一、数据收集方法1.问卷调查：问卷调查是一种常见的数据收集方法，通过编制问卷并向被调查者发放进行答题，可以快速获取大量数据。
问卷调查可以采用纸质问卷或在线问卷的形式，具有操作简单、成本低廉的优势。
2.观察法：观察法主要是通过观察目标对象的行为或现象来收集数据。
观察法可以是实地观察，也可以是通过视频、监控等方式进行远程观察。
观察法适用于需要获取客观真实数据的场景，但可能存在主观偏差或遗漏。
3.实验法：实验法是通过对目标对象进行控制实验，观察和记录实验结果来收集数据。
实验法能够排除干扰因素，得出准确的实验结果，但实验环境的搭建和实验设计需要精心规划和操作。
4.采访法：采访法是通过与被访者进行面对面或电话交流的方式来收集数据。
采访法适用于需要获取深度信息或主观意见的场景，但可能受到被访者主观性和记忆偏差的影响。
5.网络爬虫：网络爬虫是一种自动化获取网络信息的技术，可以快速地从互联网上获取大量数据。
网络爬虫可以根据特定规则抓取网页内容并进行数据提取，但需注意遵守相关法律法规和道德准则。
二、数据处理方法1.数据清洗：数据清洗是指对采集到的数据进行去除重复、填补缺失、纠正错误等处理，以提高数据的准确性和完整性。
数据清洗可以通过编写清洗脚本或使用专业的清洗工具来实现。
2.数据转换：数据转换是指将原始数据转化为可分析和应用的形式，常见的转换包括数据格式转换、数据结构转换、数据合并等。
数据转换可以通过编程语言、数据处理软件等工具完成。
3.数据分析：数据分析是对已经处理过的数据进行统计学、模型建立、挖掘等方法进行分析，从中得出有用的结论和洞察。
数据分析可以使用统计学工具、机器学习算法、数据挖掘模型等进行。
4.数据可视化：数据可视化是将分析结果通过图表、地图、仪表盘等可视化手段展示出来，直观地呈现数据的趋势、关联及结论。
数据的收集与处理
数据的收集与处理一．普查和抽样调查1．调查的两种方式(数据收集的两种常用方式)⑴普查：为一特定目的的面对所有考查对象所作的全面调查；⑵抽样调查：为一特定目的而对部分考察对象所做的调查；2．总体、个体、样本的概念⑴总体：所要考察对象的全体。
⑵个体：组成总体的每一个考察对象。
⑶样本：从总体中抽取的一部分个体叫做总体的一个样本。
二．数据的收集1．抽样调查的注意点，即样本的选择要有广泛性和代表性2．抽样调查的特点优点：调查范围小，节省人力、物力、时间。
缺点：调查的结果不如普查得到的结果准确。
普查是通过调查总体的方式来收集数据的，抽样调查是通过调查样本的方式来收集数据的。
三．数据的整理（数据分组整理）对数据进行分组整理，就是将收集到的所有数据按照一定的标准划分为若干组，通过将杂乱无章的数据进行分组整理，可以比较清晰地掌握数据的整体分布情况。
四．频数与频率1．频数与频率⑴频数：在数据的收集中，由于各个对象出现的频繁程度不同，称每个对象出现的次数为频数。
⑵频率：每个对象出现的次数与总次数的比值称为频率，即频率=数据总数频数。
2．频数分布直方图为了直观、形象地反映考察对象中各个对象的频数情况，通常用横轴表示要考察的对象，纵轴表示对象的频数，并以长方形的形式呈现出来，这样的统计图叫频数分布直方图。
在长方形顶上取点连线，得到频数分布折线图。
求一组数据的频率分布的一般步骤：⑴计算最大值与最小值的差(极差)；⑵决定组距与组数；⑶列频率分布表；⑷画频率分布直方图。
五．数据的波动1．极差：一组数据中的最大数据与最小数据的差叫极差。
2．方差：各个数据与平均数之差的平方的平均数叫方差。
即：。
，其中)x x x (n 1x ])x x ()x x ()x x [(n 1s n 212n 22212+⋯++=-+⋯+-+-=3．标准差：标准差就是方差的算术平方根，用s 表示。
即：。
])x x ()x x ()x x [(n 1s 2n 2221-+⋯+-+-=4．对方差的认识对方差的认识要具体问题具体对待，一般认为方差越小、越稳定越好，但其实不然，应具体情况具体分析。
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第二十九讲数据的收集与处理【基础知识回顾】一、数据的收集方式。
1、全面调查（普查）：是为了一定的目的对考察对象进行的全面调查，其中所要考查对象的称为总体，组成总体的考查对象称为个体2、抽样调查（抽查）：是指从总体中抽取对象进行调查，然后根据调查数据推理全体对象的情况，其中，被抽取的那些组成一个样本，样本中的数目叫做样本容量。
【经典总结：1、对被考查对象进行全面调查还是抽样调查要根据就考查对象的特点而选择，例如：当被考查对象数量有限时可采取，当受条件限制无法对所有个体都进行调查或调查具有破坏性时，应采用，然后用样本估计总体的情况。
2、注意：被考察对象不是笼统的某人某物，而是某人某物的某项指标。
】二、统计图：1、统计图是表示统计数据的图形，是数据及其关系的直观表现的反映，几种常见的统计图有统计图统计图统计图2、频数分布直方图：⑴频数：在统计数据中落在不同小组中的个数，叫做频数⑵频率：=⑶绘制频数直方图的步骤：a：计算与的差，b：决定和c：确定分点d：列出f：画出【经典总结：1、各类统计图的特点：条形统计图可以反映折线统计图能够显示从扇形统计图能够看出，扇形的圆心角=3600×2、频数分布直方圆中每个长方形的高是所有小长方形高的和为】【典型例题解析】考点一：全面调查与抽样调查例1 （优质试题•遂宁）以下问题，不适合用全面调查的是（）A．了解全班同学每周体育锻炼的时间B．旅客上飞机前的安检C．学校招聘教师，对应聘人员面试D．了解全市中小学生每天的零花钱思路分析：由普查得到的调查结果比较准确，但所费人力、物力和时间较多，而抽样调查得到的调查结果比较近似．解：A、了解全班同学每周体育锻炼的时间，数量不大，宜用全面调查，故本选项错误；B、旅客上飞机前的安检，意义重大，宜用全面调查，故本选项错误；C、学校招聘教师，对应聘人员面试必须全面调查，故本选项错误；D、了解全市中小学生每天的零花钱，工作量大，且普查的意义不大，不适合全面调查，故本选项正确．故选D．点评：本题考查了抽样调查和全面调查的区别，选择普查还是抽样调查要根据所要考查的对象的特征灵活选用，一般来说，对于具有破坏性的调查、无法进行普查、普查的意义或价值不大时，应选择抽样调查，对于精确度要求高的调查，事关重大的调查往往选用普查．对应训练1．（优质试题•怀化）下列调查适合作普查的是（）A．对和甲型H7N9的流感患者同一车厢的乘客进行医学检查B．了解全国手机用户对废手机的处理情况C．了解全球人类男女比例情况D．了解怀化市中小学生压岁钱的使用情况1．A考点二：用样本估计总体对应训练2．（优质试题•新疆）某校九年级420名学生参加植树活动，随机调查了50名学生植树的数量，并根据数据绘制了如下条形统计图，请估计该校九年级学生此次植树活动约植树棵．2．1680考点三：统计图表的综合运用名学生参加安全知识竞赛，从中抽取了部分学生成100分）进行统计．请根据尚未完成的频率分布表和频数分布直方图，解答下列问题：（3）1500×=420（人）， 答：该校安全意识不强的学生约有420人．1640200不好的频率是：=0.18；（3）该校学生整理错题集情况“非常好”和“较好”的学生一共约有1500×（0.21+0.35）=840（人），（4）则两次抽到的错题集都是“非常好”的概率是：． 4．（优质试题•襄阳）某中学为了预测本校应届毕业女生“一分钟跳绳”项目考试情况，从九年级随机抽取部分女生进行该项目测试，并以测试数据为样本，绘制出如图10所示的部分频数分布直方图（从左到右依次分为六个小组，每小组含最小值，不含最大值）和扇形统计图．根据统计图提供的信息解答下列问题：（1）补全频数分布直方图，并指出这个样本数据的中位数落在第 小组；（2）若测试九年级女生“一分钟跳绳”次数不低于130次的成绩为优秀，本校九年级女生共有260人，请估计该校九年级3620021=1264．解：（1）总人数是：10÷20%=50（人）， 第四组的人数是：50-4-10-16-6-4=10，，中位数位于第三组；（2）该校九年级女生“一分钟跳绳”成绩为优秀的人数是：×260=104（人）； （3）成绩是优秀的人数是：10+6+4=20（人），成绩为满分的人数是4，则从成绩为优秀的女生中任选一人，她的成绩为满分的概率是=0.2．【聚焦山东中考】 50-4-10-16504201．（优质试题•聊城）某校七年级共320名学生参加数学测试，随机抽取50名学生的成绩进行统计，其中15名学生成绩达到优秀，估计该校七年级学生在这次数学测试中达到优秀的人数大约有（）A．50人B．64人C．90人D．96人1．D2．（优质试题•青岛）一个不透明的口袋里装有除颜色外都相同的5个白球和若干个红球，在不允许将球倒出来数的前提下，小亮为了估计其中的红球数，采用如下方法：现将口袋中的球摇匀，再从口袋里随机摸出一球，记下颜色，然后把它放回口袋中，不断重复上述过程，小亮共摸了100次，其中有10次摸到白球．因此小亮估计口袋中的红球大约有（）个．A．45 B．48 C．50 D．552．A3．（优质试题•日照）如图是某学校全体教职工年龄的频数分布直方图（统计中采用“上限不在内”的原则，如年龄为36岁统计在36≤x＜38小组，而不在34≤x＜36小组），根据图形提供的信息，下列说法中错误的是（）A．该学校教职工总人数是50人B．年龄在40≤x＜42小组的教职工人数占该学校全体教职工总人数的20%C．教职工年龄的中位数一定落在40≤x＜42这一组D．教职工年龄的众数一定在38≤x＜40这一组（2）根据表中的数据，补图如下：6．解：（1）130÷65%=200名；（2）200-130-50=20名；补全统计图如图：（3）3000×=300名．20200（1）求该校共有多少名学生；（2）将条形统计图补充完整；（3）在扇形统计图中，计算出“60-69分”部分所对应的圆心角的度数；（4）从该校中任选一名学生，其测试成绩为“90-100分”的概率是多少？7．解：（1）该学校的学生人数是：300÷30%=1000（人）．（2）1000×10%=100（人），1000×35%=350（人），条形统计图如图所示．（3）在扇形统计图中，“60-69分”部分所对应的圆心角的度数是：360°×（×100%）=72°；（4）从该校中任选一名学生，其测试成绩为“90-100分”的概率是：=．8．（优质试题•滨州）某高中学校为使高一新生入校后及时穿上合身的校服，现提前对某校九年级三班学生即将所穿校服型号情况进行了摸底调查，并根据调查结果绘制了如图两个不完整的统计图（校服型号以身高作为标准，共分为6种型号）．根据以上信息，解答下列问题：20010005010001208．解：（1）15÷30%=50（名），50×20%=10（名），即该班共有50名学生，其中穿175型校服的学生有10名；（2）185型的学生人数为：50-3-15-15-10-5=50-48=2（名），补全统计图如图所示；（3）185型校服所对应的扇形圆心角为：×360°=14.4°；（4）165型和170型出现的次数最多，都是15次，故众数是165和170；共有50个数据，第25、26个数据都是170，故中位数是170．2509．（优质试题•临沂）优质试题年1月1日新交通法规开始实施．为了解某社区居民遵守交通法规情况，小明随机选取部分居民就“行人闯红灯现象”进行问卷调查，调查分为“A：从不闯红灯；B：偶尔闯红灯；C：经常闯红灯；D：其他”四种情况，并根据调查结果绘制出部分条形统计图（如图1）和部分扇形统计图（如图2）．请根据图中信息，解答下列问题：（1）本次调查共选取名居民；（2）求出扇形统计图中“C”所对扇形的圆心角的度数，并将条形统计图补充完整；（3）如果该社区共有居民1600人，估计有多少人从不闯红灯？（3）该区从不闯红灯的人数=1600×70%=1120人．10．（优质试题•聊城）小亮和小莹自制了一个标靶进行投标比赛，两人各投了10次，如图是他们投标成绩的统计图．（1）根据图中信息填写下表。
（2）请补全（图二），并求（图一）中B区域的圆心角的度数；（3）若该校有240名学生，请估算该校不严格遵守信号灯指示的人数．11．解：（1）20÷＝20÷＝200（名）．故本次活动共调查了200名学生．（2）补全图二，200-120-20=60（名）．360°×＝108°．故B区域的圆心角的度数是108°．363601106020012．解：（1）在30分钟到40分钟之间的城市有4个，40分钟到50分钟的城市有3个，进而得出条形图，如图所示：（2）平均上班堵车的时间=（14+12×4+11×2+7×2+6×2+5×3+0）=≈8.3（分钟）；（3）上海的堵车率：×100%=30.6%，温州的堵车率：×100%=25.9%，堵车率超过30%的城市有北京、上海、沈阳；从四个城市中选两个的所有方法有6种：（北京，沈阳），（北1152531147-11525-51．数据的收集（1）在光明中学八年级每班随机调查5名学生（2）统计这些学生优质试题年4月每天干家务活的平均时间（单位：min）结果如下（其中A表示10min，B表示20min，C表示30min）B A A B B B B AC B BA B B CA B A A C A B B C B A B B A C2．数据的处理：以频数分布直方图的形式呈现上述统计结果请补全频数分布直方图3．数据的分析：列式计算所随机调查学生每天干家务活平均时间的平均数（结果保留整数）13．解：从图表中可以看出C的学生数是5人，如图：每天干家务活平均时间是：（10×10+15×20+5×30）÷30≈18（min）；根据题意得：240×=120（人），光明中学八年级共有240名学生，其中大约有120名学生每天干家务活的平均时间是20min；故答案为：120．1530据进行如下整理：4.7 2.1 3.1 2.35.2 2.8 7.3 4.3 4.86.7 4.5 5.1 6.5 8.9 2.2 4.5 3.2 3.2 4.5 3.5 3.5 3.5 3.6 4.9 3.7 3.8 5.6 5.5 5.9 6.2 5.7 3.9 4.0 4.07.0 3.7 9.5 4.2 6.4 3.5 4.5 4.5 4.6 5.4 5.6 6.6 5.8 4.5 6.2 7.5 频数分布表x≤5.0x≤9.5x≤5.0 x≤6.5x≤9.5（2）从直方图可以看出：①居民月平均用水量大部分在2.0至6.5之间；②居民月平均用水量在3.5＜x≤5.0范围内的最多，有19户；（3）要使60%的家庭收费不受影响，你觉得家庭月均用水量应该定为5吨，因为月平均用水量不超过5吨的有30户，30÷50=60%．【备考真题过关】一、选择题1．（优质试题•温州）小明对九（1）班全班同学“你最喜欢的球类项目是什么？（只选一项）”的问题进行了调查，把所得数据绘制成如图所示的扇形统计图，由图可知，该班同学最喜欢的球类项目是（）A．羽毛球B．乒乓球C．排球D．篮球1．D2．（优质试题•玉林）如图是某手机店今年1-5月份音乐手机销售额统计图．根据图中信息，可以判断相邻两个月音乐手机销售额变化最大的是（）A．1月至2月B．2月至3月C．3月至4月D．4月至5月2．C3．（优质试题•衡阳）要调查下列问题，你认为哪些适合抽样调查（）①市场上某种食品的某种添加剂的含量是否符合国家标准②检测某地区空气质量③调查全市中学生一天的学习时间．A．①②B．①③C．②③D．①②③3．D4．（优质试题•内江）今年我市有近4万名考生参加中考，为了解这些考生的数学成绩，从中抽取1000名考生的数学成绩进行统计分析，以下说法正确的是（）A．这1000名考生是总体的一个样本B．近4万名考生是总体C．每位考生的数学成绩是个体D．1000名学生是样本容量4．C5．（优质试题•广州）为了解中学生获取资讯的主要渠道，设置“A：报纸，B：电视，C：网络，D：身边的人，E：其他”五个选项（五项中必选且只能选一项）的调查问卷，先随机抽取50名中学生进行该问卷调查，根据调查的结果绘制条形图如图所示，该调查的方式是（），图中的a的值是（）A．全面调查，26 B．全面调查，24C．抽样调查，26 D．抽样调查，24。