Chọn đến phần học sinh cần nhanh chóng thông qua mục lục bằng cách click đến phần đó
Câu hỏi mở đầu trang 149
Đề bài: Có thể hiểu phân tích dữ liệu là việc trích rút thông tin hữu ích giúp tạo ra tri thức mới từ dữ liệu đã thu thập được. Trong thực tế, công việc này thường gắn với việc xử lí để biến đổi dữ liệu về dạng thuận tiện, phù hợp với yêu cầu phân tích. Hãy trao đổi và cho biết, nếu dữ liệu dạng file Excel có 2 cột: Số tuổi và Thu nhập, trong trường hợp muốn tổng hợp kết quả thu nhập theo độ tuổi thì cần bổ sung thêm cột dữ liệu nào? Dữ liệu cột đó có thể lấy từ đâu và bằng cách nào?
Lời giải:
a) Cột cần bổ sung: cột Nhóm tuổi (hoặc Độ tuổi).
- Lí do: cột Số tuổi là số cụ thể (ví dụ 20, 21, 22,…), khó tổng hợp. Cần gộp các số tuổi thành các nhóm để dễ phân tích, ví dụ:
< 21,21 – 30,31 – 40,41 – 50,> 50.
b) Nguồn dữ liệu: lấy từ chính cột Số tuổi đã có.
c) Cách tạo: có 2 cách chính:
- Cách 1: Dùng hàm IF lồng nhau trong Excel để phân nhóm rồi kéo – thả công thức xuống các dòng.
- Cách 2: Dùng công cụ Power Query → Conditional Column để tạo cột phân loại theo điều kiện. Cách này trực quan, dễ dùng hơn.
Nhiệm vụ 4: Phân tích kết quả tổng hợp dữ liệu
(Xem hướng dẫn thực hành các Nhiệm vụ 1, 2, 3 trong SGK trang 149 – 153)
Trả lời câu hỏi phân tích
Dựa vào bảng tổng hợp Hình 28.9 (tỉ lệ % khả năng tín dụng theo mức thu nhập):
| Mức thu nhập | Kém | Trung bình | Tốt |
|---|---|---|---|
| Cao | 15,80% | 55,04% | 29,16% |
| Khá | 33,14% | 54,30% | 12,56% |
| Trung bình | 26,26% | 53,42% | 20,32% |
| Thấp | 38,18% | 51,02% | 10,80% |
Câu hỏi a: Khả năng tín dụng nào có xu hướng ổn định nhất trong các nhóm thu nhập?
Lời giải: Khả năng tín dụng Trung bình ổn định nhất, vì luôn chiếm trên 50% ở cả 4 nhóm thu nhập (51,02% – 55,04%).
Câu hỏi b: Trả lời 4 câu hỏi cụ thể
1. Nhóm thu nhập nào có tỉ lệ khách hàng có khả năng tín dụng mức Tốt cao nhất?
→ Nhóm thu nhập Cao (29,16%).
2. Nhóm thu nhập nào có tỉ lệ khách hàng có khả năng tín dụng mức Kém cao nhất?
→ Nhóm thu nhập Thấp (38,18%).
3. Nhóm thu nhập nào có số lượng khách hàng có khả năng tín dụng Tốt gần gấp đôi số khách hàng có khả năng tín dụng Kém?
→ Nhóm thu nhập Cao: Tốt (29,16%) ≈ 1,85 lần Kém (15,80%) → gần gấp đôi.
4. Nhóm thu nhập nào có khả năng tín dụng mức Kém cao hơn mức Tốt?
→ Cả 3 nhóm: Khá (33,14% > 12,56%), Trung bình (26,26% > 20,32%), Thấp (38,18% > 10,80%).
Luyện tập
Luyện tập 1 trang 154
Đề bài: Có thể sử dụng hàm IF lồng trong nhau kết hợp với thao tác “kéo – thả” công thức trực tiếp trong bảng dữ liệu ban đầu để tạo các cột phân loại Mức thu nhập và Nhóm tuổi. Theo em, cách làm này có khuyết điểm gì so với việc sử dụng Power Query?
Lời giải:
Cách dùng hàm IF lồng + kéo thả công thức có các khuyết điểm sau so với Power Query:
- Khó viết và dễ sai: khi có nhiều điều kiện (5 mức trở lên), công thức IF lồng nhau rất dài, dễ nhầm dấu ngoặc hoặc điều kiện.
- Khó chỉnh sửa: nếu muốn thay đổi cách phân loại, phải viết lại toàn bộ công thức.
- Chậm với dữ liệu lớn: khi bảng có hàng nghìn, hàng triệu dòng, việc kéo – thả và tính công thức sẽ chậm và tốn tài nguyên máy.
- Không lưu lại quy trình: các bước xử lí không được ghi nhớ, khó tái sử dụng cho dữ liệu mới.
- Khó tự động cập nhật: khi dữ liệu nguồn thay đổi, phải làm lại thủ công.
So với Power Query:
- Giao diện trực quan, dễ dùng thông qua các nút bấm.
- Lưu lại các bước xử lí → dễ chỉnh sửa và tái sử dụng.
- Tự động cập nhật khi dữ liệu nguồn thay đổi.
- Xử lí hiệu quả với khối lượng dữ liệu lớn.
Luyện tập 2 trang 154
Đề bài: Nếu chỉ quan sát trực tiếp bảng dữ liệu ban đầu, em có thể dễ dàng trả lời các câu hỏi nêu trong Nhiệm vụ 4 không? Hãy nêu một vài nhận xét về những trải nghiệm em thu được thông qua việc thực hiện các Nhiệm vụ thực hành trong bài học.
Lời giải:
a) Có thể trả lời trực tiếp từ dữ liệu ban đầu không?
→ Không thể dễ dàng trả lời, vì:
- Bảng dữ liệu ban đầu có rất nhiều dòng (hàng nghìn khách hàng), không thể đếm và tính thủ công.
- Dữ liệu ban đầu chưa có cột phân loại theo Nhóm tuổi hay Mức thu nhập.
- Chưa có kết quả tổng hợp theo tỉ lệ % để so sánh giữa các nhóm.
b) Nhận xét về trải nghiệm:
- Tiền xử lí dữ liệu (bổ sung cột phân loại, làm sạch) là bước rất quan trọng — chiếm nhiều thời gian và ảnh hưởng đến kết quả phân tích.
- PivotTable là công cụ mạnh giúp tổng hợp dữ liệu nhanh chóng, thay thế việc tính thủ công.
- PivotChart (trực quan hoá) giúp phát hiện xu hướng và mẫu hình dễ dàng hơn nhiều so với nhìn bảng số.
- Việc kết hợp Power Query + PivotTable + PivotChart cho phép hoàn thành quy trình phân tích dữ liệu một cách chuyên nghiệp mà không cần lập trình phức tạp.
Luyện tập 3 trang 154
Đề bài: Tạo bảng tổng hợp và biểu đồ khả năng tín dụng theo nhóm tuổi. Nêu nhận xét về kết quả thu được.
Lời giải:
Cách thực hiện (tương tự Nhiệm vụ 2 và 3):
- Bước 1: Trong PivotTable, kéo cột Nhóm tuổi vào vùng Rows, cột Khả năng tín dụng vào vùng Columns, kéo cột Khả năng tín dụng vào vùng Values.
- Bước 2: Chọn Show Values As → % of Row Total để hiển thị tỉ lệ %.
- Bước 3: Chọn Insert → PivotChart → Column → OK để tạo biểu đồ cột.
Nhận xét mẫu (dựa trên trải nghiệm thực tế):
- Có thể thấy sự khác biệt về khả năng tín dụng giữa các nhóm tuổi.
- Nhóm tuổi trung niên (31 – 50) thường có tỉ lệ khả năng tín dụng Tốt cao hơn, do là độ tuổi có thu nhập ổn định.
- Nhóm tuổi trẻ (< 21) và cao (> 50) có thể có tỉ lệ khả năng tín dụng Kém cao hơn.
- Kết quả cụ thể phụ thuộc vào dữ liệu thực tế, học sinh cần thực hiện thao tác trên máy để có bảng và biểu đồ chính xác.
Vận dụng
Vận dụng trang 154
Đề bài: Trong Hình 28.11 là nhiệt độ và lượng mưa đo được tại Trường Sa. Những thông tin hữu ích nào có thể rút ra từ dữ liệu này? Nếu biết mùa mưa là mùa có 3 tháng liên tiếp lượng mưa trung bình trên 100 mm và lớn hơn các tháng còn lại, thì mùa mưa ở Trường Sa là những tháng nào?
Lời giải:
Dựa vào Hình 28.11 (dữ liệu nhiệt độ và lượng mưa trung bình 12 tháng tại Trường Sa):
a) Những thông tin hữu ích rút ra được:
Về nhiệt độ:
- Nhiệt độ cao và khá ổn định quanh năm, dao động từ 26,8°C đến 29,5°C.
- Biên độ nhiệt nhỏ (chỉ khoảng 2,7°C giữa tháng nóng nhất và tháng mát nhất).
- Nhiệt độ cao nhất vào tháng 5 (29,5°C), thấp nhất vào tháng 1 (26,8°C).
- Đặc trưng của khí hậu nhiệt đới hải dương.
Về lượng mưa:
- Lượng mưa thay đổi lớn giữa các tháng (từ 62,5 mm đến 505,0 mm).
- Lượng mưa cao nhất vào tháng 12 (505,0 mm), thấp nhất vào tháng 4 (62,5 mm).
- Các tháng cuối năm (10, 11, 12) có lượng mưa rất lớn.
b) Xác định mùa mưa ở Trường Sa:
Điều kiện: 3 tháng liên tiếp có lượng mưa >100 mm và lớn hơn các tháng còn lại.
Xét 3 tháng có lượng mưa cao nhất và liên tiếp:
| Tháng | 10 | 11 | 12 |
|---|---|---|---|
| Lượng mưa (mm) | 338,8 | 361,2 | 505,0 |
Kiểm tra:
- Cả 3 tháng đều có lượng mưa > 100 mm.
- Cả 3 tháng đều có lượng mưa lớn hơn tất cả các tháng còn lại (9 tháng còn lại lượng mưa cao nhất là tháng 7 với 272,5 mm — vẫn nhỏ hơn tháng 10).
→ Kết luận: Mùa mưa ở Trường Sa là tháng 10, 11 và 12.
Thầy Phạm Thành Danh
(Người kiểm duyệt, ra đề)
Chức vụ: Trưởng ban biên soạn môn Tin Học THPT
Trình độ: Cử nhân Sư phạm Tin học, Chứng chỉ hạng II, Chứng chỉ Tin học, Ngoại ngữ B1
Kinh nghiệm: 8+ năm kinh nghiệm tại Trường THPT Thuận Hóa