京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
百度文库大数据解读高考数学5年考点_数据分析师
随着高考日期的逐渐临近,无论是老师、学生、还是家长们都处于一级备战的紧张状态。如何抓住高考考点、有的放矢地高效复习,是所有老师与学生最为迫切的需求。近期,百度文库推出“高考数学五年考点解读”专题栏目,用大数据解读五年高考数据高点,为高考学生及老师们奉上最实在的考前厚礼。
百度文库高考数学五年考点解读专区
据悉,百度文库借助高考提分利器“觅题”App提供的权威大数据,将2010年到2014年这五年来,全国各省市的高考数学试卷进行详尽分析。用图文与数据配合的表现方式,直观而简洁地说明各地区五年来的核心考点及其相应分值。并将文、理考卷区分开,更清楚地帮助考生进行系统化梳理,帮助有效复习。
全国各省市考点全覆盖
百度文库进行了地图标注解读,将每一个省市的考点覆盖率、考卷类型、高分考点及五年高考数据统计按照文、理科分别标注。
以北京市为例。由于北京为独立出卷,因此北京数学考点覆盖率并不高。经大数据分析得出,在2010年-2014年间,理科试卷的核心点有数列递推式、函数在某点取得极值的条件、椭圆的应用等,分别平均占卷面分值18分、16分和14分;而文科试卷中以直线与圆锥曲线的关系、三角函数的恒等变换及化简求值、频率分布直方图等相关内容,各自占16分、15分和15分。
大数据分析考点全展示
考生们可以按照本身的考试情况,到下方的考卷分析图中进行详细了解。百度文库的高考数学解读将北京、上海、广州为代表的独立考卷以及新课标1卷、2卷、大纲卷几大类型的考卷,进行了详细分析详解。保证了每一位考生都能够根据本地情况了解数学考试重点。
仍以北京卷为例,文科、理科数学考卷中的各自要点被按照重要程度进行排列。在每一考卷分析图的右侧,还会标注去年考点的文、理科一本分数线。这让考生们在关注单科成绩分布的同时,还能宏观地审视自己与往年高考本科分数线的差距,激励自己继续努力。
北京卷文科近五年来六大考点
通过大数据分析详尽解读,百度文库将这5年的数学考题重难点一一呈现。备考学子们可以针对考试重点,弥补自身的不足之处,在短暂的复习时间里提高复习效率。再也不需要进行效果甚微的题海战术,或者漫无目的的在茫茫考卷中迷失方向了。
如今,已经有超过7万名优秀教师通过了百度文库的资质认证。优质、丰富的教育资源可以在百度文库中相互流通。无论考生身在何地,都能通过互联网,轻松获得全国各地名校名师的试题和讲义。其便捷性和专业性,就相当于把名校、名师直接“请”到身边辅导。百度文库的强大资源与分享特色,将地域和校际的障碍完全清除。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31