Giải Tin học 12 - Định hướng khoa học máy tính trang 156
Lời giải chi tiết SGK Lớp 12 · Môn Tin Há»c · Trang 156–157
Nguon: Tin Hoc 12 KHMT (trang 156 – 157)
⚠️ Lưu ý: Ảnh đính kèm là trang 154 và 155 (cuối Bài 28 và đầu Bài 29). Thầy sẽ giải đầy đủ toàn bộ câu hỏi, hoạt động xuất hiện trong hai trang này.
🔍 Kiến thức cần nhớ
Hai trang này nằm ở phần cuối Bài 28 (Thực hành phân tích dữ liệu với bảng tổng hợp – PivotTable/Power Query) và mở đầu Bài 29 (Mô phỏng trong giải quyết vấn đề).
Một số ý chính cần nắm:
- Bảng tổng hợp (PivotTable) và Power Query giúp tổng hợp, phân nhóm và phân tích dữ liệu nhanh, ít sai sót, dễ cập nhật khi dữ liệu thay đổi.
- Phân tích dữ liệu giúp rút ra quy luật, xu hướng – có thể trở thành tiền đề cho nghiên cứu tiếp theo.
- Mô phỏng là kĩ thuật tái tạo sự kiện, sự vật, hệ thống, quy trình thực tế trong điều kiện thử nghiệm để phục vụ nghiên cứu hoặc đào tạo.
⚙️ Bài tập
Câu b) — Hãy cho biết (phần cuối Nhiệm vụ phân tích khả năng tín dụng)
Đề bài:
- Nhóm thu nhập nào có tỉ lệ phần trăm khách hàng có khả năng tín dụng mức Tốt cao nhất?
- Nhóm thu nhập nào có tỉ lệ phần trăm khách hàng có khả năng tín dụng mức Kém cao nhất?
- 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 nào có khả năng tín dụng mức Kém cao hơn mức Tốt?
Cách 1 — Đọc trực tiếp từ bảng tổng hợp và biểu đồ
Đây là dạng câu hỏi đọc – hiểu số liệu, dựa trên bảng tổng hợp và biểu đồ ở Hình 28.9 và Hình 28.10. Vì số liệu cụ thể nằm ở các hình của bài (không có trong hai trang này), thầy hướng dẫn cách xác định câu trả lời:
- Tỉ lệ % mức Tốt cao nhất → tìm cột (nhóm thu nhập) có chiều cao đoạn "Tốt" trên biểu đồ % lớn nhất, hoặc giá trị % "Tốt" lớn nhất trong bảng.
- Tỉ lệ % mức Kém cao nhất → tương tự, tìm đoạn "Kém" lớn nhất.
- Tốt ≈ 2 × Kém → trong từng nhóm, lấy số khách hàng mức Tốt chia cho số mức Kém, chọn nhóm cho tỉ số gần bằng 2.
- Kém > Tốt → so sánh trong từng nhóm, chọn nhóm mà số (hoặc tỉ lệ) mức Kém lớn hơn mức Tốt.
💡 Mẹo nhớ: Câu hỏi "tỉ lệ phần trăm" thì đọc trên biểu đồ % (100% xếp chồng); câu hỏi "số lượng" thì đọc trên bảng số liệu gốc. Đừng nhầm hai loại.
⚠️ Lưu ý thi: Với câu "gần gấp đôi", phải dùng số lượng tuyệt đối rồi lập tỉ số, không được nhìn % vì % của hai nhóm khác nhau không cùng mẫu số.
Câu Luyện tập 1
Đề bài: Có thể dùng hàm IF lồng 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 dùng Power Query?
Cách 1 — Phân tích so sánh
Khuyết điểm của cách dùng IF lồng + kéo thả công thức trực tiếp trên dữ liệu gốc:
- Làm thay đổi/thêm cột ngay trên bảng dữ liệu ban đầu, dễ làm "bẩn" dữ liệu gốc và khó tách bạch dữ liệu thô với dữ liệu đã xử lí.
- Khi dữ liệu cập nhật (thêm/bớt dòng), phải kéo lại công thức cho các dòng mới, dễ sót dòng hoặc sai vùng.
- Hàm IF lồng nhiều cấp dài, khó đọc, khó kiểm tra và dễ sai khi sửa ngưỡng phân loại.
- Mỗi lần đổi tiêu chí phân nhóm phải sửa công thức ở mọi ô, kém linh hoạt.
- Không lưu lại được quy trình xử lí.
Trong khi đó, Power Query:
- Xử lí trên một bản truy vấn riêng, giữ nguyên dữ liệu gốc.
- Ghi lại các bước biến đổi thành quy trình; khi dữ liệu nguồn thay đổi chỉ cần "Refresh" là tự áp dụng lại cho toàn bộ, kể cả dòng mới.
- Dễ chỉnh sửa, kiểm soát và tái sử dụng.
💡 Mẹo nhớ: Power Query mạnh ở chỗ "làm một lần, dùng lại nhiều lần – tự động cập nhật". IF kéo tay thì "mỗi lần đổi dữ liệu là làm lại".
Câu Luyện tập 2
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 qua việc thực hiện các Nhiệm vụ thực hành.
Cách 1 — Trả lời và rút kinh nghiệm
Không thể dễ dàng trả lời. Lí do:
- Bảng dữ liệu ban đầu thường có rất nhiều dòng (hàng nghìn khách hàng), để rải rác và chưa được nhóm.
- Các câu hỏi của Nhiệm vụ 4 đòi hỏi đếm, tính tỉ lệ, so sánh theo nhóm – không thể nhìn bằng mắt mà ra ngay.
Nhận xét/trải nghiệm rút ra:
- Việc tổng hợp dữ liệu (PivotTable, Power Query) biến dữ liệu thô khó đọc thành bảng/biểu đồ trực quan, giúp trả lời câu hỏi nhanh và chính xác.
- Biểu đồ giúp nhìn ra xu hướng, so sánh giữa các nhóm dễ hơn nhiều so với nhìn bảng số.
- Cùng một dữ liệu nhưng cách tổ chức, trình bày khác nhau sẽ cho hiệu quả phân tích rất khác nhau.
Câu Luyện tập 3
Đề bài: Tạo bảng tổng hợp và biểu đồ khả năng tín dụng theo nhóm tuổi. Nêu nhận xét về kết quả thu được.
Cách 1 — Quy trình thực hành
Đây là bài thực hành trên máy. Các bước gợi ý:
- Mở bảng dữ liệu đã có cột "Nhóm tuổi" và cột "Khả năng tín dụng".
- Chèn PivotTable (Insert → PivotTable).
- Kéo trường "Nhóm tuổi" vào vùng Rows, trường "Khả năng tín dụng" vào vùng Columns, và kéo một trường định danh (ví dụ Mã khách hàng) vào vùng Values với phép tính Count.
- Tạo biểu đồ (PivotChart) dạng cột chồng hoặc cột nhóm từ bảng tổng hợp.
- Có thể thêm biểu đồ % (cột chồng 100%) để so sánh tỉ lệ giữa các nhóm tuổi.
Hướng nhận xét (tùy số liệu thực tế của em), ví dụ:
- Nhóm tuổi nào có tỉ lệ tín dụng Tốt cao nhất / thấp nhất.
- Khả năng tín dụng có thay đổi theo độ tuổi không (ví dụ nhóm trung niên thường ổn định hơn nhóm trẻ).
- Phát hiện nhóm cần chú ý (tỉ lệ Kém cao) để đề xuất nghiên cứu tiếp.
⚠️ Lưu ý thi: Đề chỉ yêu cầu nêu nhận xét, không có đáp án cố định. Quan trọng là nhận xét phải bám sát số liệu trên bảng/biểu đồ em tạo ra.
Câu Vận dụng — Dữ liệu thời tiết Trường Sa (Hình 28.11)
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?
Bảng số liệu:
| Tháng | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Nhiệt độ (°C) | 26.8 | 27.0 | 28.0 | 29.1 | 29.5 | 28.9 | 28.4 | 28.5 | 28.3 | 28.2 | 28.0 | 27.1 |
| Lượng mưa (mm) | 182.0 | 90.1 | 101.2 | 62.5 | 130.3 | 202.4 | 272.5 | 249.8 | 251.3 | 338.8 | 361.2 | 505.0 |
Cách 1 — Phân tích từng tiêu chí
Thông tin hữu ích rút ra được:
- Nhiệt độ ở Trường Sa rất ổn định quanh năm, dao động hẹp từ 26.8°C đến 29.5°C → khí hậu nóng đều, ít chênh lệch giữa các tháng.
- Tháng nóng nhất là tháng 5 (29.5°C); tháng mát nhất là tháng 1 (26.8°C).
- Lượng mưa chênh lệch lớn giữa các tháng: thấp nhất tháng 4 (62.5 mm), cao nhất tháng 12 (505.0 mm).
- Lượng mưa có xu hướng tăng dần về cuối năm.
Xác định mùa mưa: Cần tìm 3 tháng liên tiếp có lượng mưa trung bình > 100 mm và lớn hơn tất cả các tháng còn lại.
Quan sát thấy 3 tháng có lượng mưa lớn nhất, lại liên tiếp, là tháng 10, 11, 12:
- Tháng 10: 338.8 mm
- Tháng 11: 361.2 mm
- Tháng 12: 505.0 mm
Kiểm tra điều kiện:
- Mỗi tháng đều > 100 mm ✔
- Cả ba tháng đều cao hơn mọi tháng còn lại (tháng cao nhất ngoài nhóm này là tháng 7 với 272.5 mm, vẫn nhỏ hơn 338.8 mm) ✔
- Trung bình ba tháng = (338.8 + 361.2 + 505.0)/3 = 1205.0/3 ≈ 401.7 mm > 100 mm ✔
Kết luận: Mùa mưa ở Trường Sa là các tháng 10, 11 và 12.
Cách 2 — Sắp xếp giảm dần lượng mưa
Xếp lượng mưa từ lớn đến nhỏ: 505.0 (T12) > 361.2 (T11) > 338.8 (T10) > 272.5 (T7) > ...
Ba giá trị lớn nhất rơi đúng vào ba tháng liên tiếp 12, 11, 10. Vì chúng vừa lớn nhất, vừa liên tiếp, vừa đều > 100 mm nên thỏa mãn ngay định nghĩa mùa mưa mà không cần thử các bộ ba khác.
💡 Mẹo nhớ: Với bài "3 tháng liên tiếp lớn nhất", hãy sắp xếp giảm dần trước; nếu các giá trị lớn nhất nằm liền kề nhau thì đó chính là đáp án, khỏi xét các trường hợp khác.
Câu mở đầu Bài 29
Đề bài: Hãy kể tên một vài ứng dụng mô phỏng mà em biết.
Cách 1 — Liệt kê theo lĩnh vực
Một số ứng dụng mô phỏng phổ biến:
- Mô phỏng lái xe, lái máy bay (buồng lái mô phỏng để huấn luyện phi công, tài xế).
- Trường bắn ảo huấn luyện bắn súng cho bộ đội.
- Giải phẫu ảo trong đào tạo y khoa.
- Mô phỏng thời tiết, khí hậu, bão.
- Mô phỏng va chạm xe (crash test ảo) trong thiết kế ô tô.
- Trò chơi mô phỏng (game lái máy bay, xây dựng thành phố...).
- Mô phỏng thí nghiệm vật lí, hóa học trong dạy học.
Hoạt động 1 — Thảo luận về lợi ích của mô phỏng
Đề bài: Thảo luận về lợi ích của mô phỏng trong hai ví dụ: Trường bắn ảo (Hình 29.1a) và Giải phẫu ảo (Hình 29.1b).
Cách 1 — Phân tích lợi ích từng ví dụ
Ví dụ 1 – Trường bắn ảo:
- An toàn: luyện tập kĩ thuật ngắm bắn mà không cần dùng đạn thật, tránh nguy hiểm.
- Tiết kiệm chi phí: không tốn đạn, không cần thao trường rộng, giảm hao mòn vũ khí.
- Luyện tập được nhiều lần, ở nhiều địa hình, tình huống khác nhau nhờ mô phỏng đồ họa 3D, âm thanh, hiện tượng giật của súng giống thật.
- Có thể đánh giá, ghi lại kết quả để rút kinh nghiệm.
Ví dụ 2 – Giải phẫu ảo:
- Cho phép quan sát, tương tác với mô hình cơ quan, bộ phận cơ thể người mà không cần mẫu vật thật.
- An toàn, hợp đạo đức (không phụ thuộc vào tử thi/mẫu thật), lặp lại được nhiều lần.
- Học sinh, sinh viên y khoa có thể thực hành các kĩ thuật y khoa trên mô hình ảo trước khi thao tác thật.
Lợi ích chung của mô phỏng:
- An toàn (thử nghiệm trong môi trường ảo, tránh rủi ro thật).
- Tiết kiệm chi phí, thời gian, vật liệu.
- Lặp lại được nhiều lần, thử nhiều tình huống khó tạo trong thực tế.
- Phục vụ tốt cho nghiên cứu và đào tạo.
🎯 Ghi nhớ: - Power Query/PivotTable giúp tổng hợp – phân tích dữ liệu nhanh, chính xác, tự cập nhật; ưu việt hơn IF lồng kéo tay. - Khi tìm "mùa" trong dữ liệu, hãy sắp xếp và kiểm tra điều kiện liên tiếp; mùa mưa Trường Sa là tháng 10, 11, 12. - Mô phỏng = tái tạo hệ thống thực trong điều kiện thử nghiệm, đem lại lợi ích về an toàn, chi phí và khả năng lặp lại trong nghiên cứu, đào tạo.