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期末试卷一
一、选择题（每题 3 分，共 30 分）
1. 以下不属于数据多样性表现的是（ ）
A. 数值型数据 B. 图像数据 C. 情感表达 D. 音频数据
2. 编码表示信息的主要目的是（ ）
A. 让信息更难理解 B. 方便信息的存储、传输和处理
C. 增加信息的数量 D. 使信息更美观
3. 在二值的黑白图像中，0 和 1 表示（ ）
A. 黑白两种颜色 B. 不同的形状 C. 图像的大小 D. 图像的位置
4. 利用数字化工具进行数据查找与筛选，其优势不包括（ ）
A. 速度快 B. 准确性高 C. 完全不需要人工干预 D. 可处理大量数据
5. 以下不属于收集数据方法的是（ ）
A. 问卷调查 B. 凭空想象 C. 实验测量 D. 网络爬虫
6. 大数据在人工智能中的作用是（ ）
A. 让人工智能更“笨” B. 为人工智能提供学习素材
C. 限制人工智能发展 D. 与人工智能毫无关联
7. 数据安全对个人生活的影响体现在（ ）
A. 仅影响个人隐私 B. 影响个人财产安全、隐私等多方面
C. 对个人生活无影响 D. 只与个人娱乐有关
8. 从文本数据中抽取实体和关系，构建知识图谱，这属于（ ）的内容。
A. 数据管理与安全 B. 有趣的编码应用
C. 数据表达我做主 D. 人工智能耀未来
9. 生成式人工智能可用于（ ）
A. 仅文本生成 B. 文本、图像、音频等生成
C. 只能生成简单图形 D. 不能生成实际有用内容
10. 以下关于数据保护方法的说法，错误的是（ ）
A. 定期备份数据 B. 对数据进行加密
C. 随意公开数据 D. 设置访问权限
二、填空题（每题 4 分，共 20 分）
1. 数据的多样性体现在它可以是数值、________、音频、视频等多种形式。
2. 编码和解码的步骤包括将复杂信息转化为________符号。
3. 数据管理能够规范数据的存储、________和使用。
4. 多角度分析数据能从不同维度挖掘数据的________。
5. 生成式人工智能存在伦理、安全、________等方面的问题。
三、简答题（每题 10 分，共 20 分）
1. 简述可视化呈现数据的方法及其作用。
阐述数据安全对个人生活、学习以及国家安全的重要性。
四、操作题（30 分）
学校组织了一次关于“学生兴趣爱好”的调查，收集到以下数据（部分示例）：
姓名 兴趣爱好
小明 篮球、绘画、阅读
小红 舞蹈、音乐、书法
小刚 足球、编程、摄影
请使用合适的数字化工具（如 Excel、Python 等）完成以下任务：
对兴趣爱好进行分词统计，统计每个兴趣爱好出现的频率。
选择一种合适的可视化方式（如柱状图、饼图等）呈现各兴趣爱好的频率情况。
对数据处理和可视化结果进行简单的分析说明。
期末试卷一参考答案：
一、选择题
1. C 2. B 3. A 4. C 5. B 6. B 7. B 8. C 9. B 10. C
二、填空题
1. 文本 2. 简单 3. 组织 4. 价值 5. 内容准确性
三、简答题
1. 答案：可视化呈现数据的方法有折线图，可用于展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势；柱状图，适合比较不同类别数据的大小；饼图，用于展示各部分数据在总体中所占的比例；散点图，能呈现两个变量之间的关系等。其作用在于将抽象的数据以直观、易懂的图形形式展示出来，帮助人们快速理解数据的特征、规律和关系，便于分析和决策。
2. 答案：对个人生活而言，数据安全保障个人隐私不被泄露，避免因个人信息泄露导致骚扰电话、诈骗等情况，保护个人财产安全；在学习上，保障学习资料、成绩等数据安全，防止成绩被篡改、学习资料丢失等影响学业。对国家安全来说，数据安全保护国家关键信息基础设施，如能源、金融等领域数据安全，防止国家机密泄露，维护国家主权、经济安全和社会稳定。
四、操作题
方法一（以 Excel 为例）
1. 将数据录入 Excel 表格，在一个空白列（如 C 列）使用“查找和替换”功能，把“、”替换为换行符（在“查找和替换”对话框中，点击“选项” - “特殊格式” - “手动换行符” ），使每个兴趣爱好单独成行。然后使用“数据透视表”功能，将兴趣爱好字段拖到“行”和“值”区域，值区域汇总方式选择“计数”，统计出各兴趣爱好出现的频率。
2. 选中数据透视表中兴趣爱好和计数的数据区域，点击“插入”选项卡，选择“柱状图”或“饼图”来呈现各兴趣爱好的频率情况。
3. 分析说明：从图表中可以直观地看出哪些兴趣爱好更受学生欢迎，出现频率高的兴趣爱好反映了学生群体中较普遍的兴趣倾向，可据此为学校开展相关社团活动等提供参考。
方法二（以 Python 为例，使用 pandas 和 matplotlib 库）
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 构建数据
data = {
'姓名': ['小明', '小红', '小刚'],
'兴趣爱好': ['篮球、绘画、阅读', '舞蹈、音乐、书法', '足球、编程、摄影']
}
df = pd.DataFrame(data)
# 分词统计
all_hobbies = []
for hobbies in df['兴趣爱好']:
all_hobbies.extend(hobbies.split('、'))
hobby_counts = pd.Series(all_hobbies).value_counts()
# 可视化（柱状图示例）
hobby_counts.plot(kind='bar')
plt.xlabel('兴趣爱好')
plt.ylabel('频率')
plt.title('学生兴趣爱好频率统计')
plt.show()

3. 分析说明：通过代码运行得到的图表，能够清晰地看到不同兴趣爱好的频率差异，频率高的兴趣爱好在学校相关资源配置和活动组织方面可重点考虑，为满足学生兴趣需求提供依据。

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