博观而约取
生活的“数学透视镜”
在生活这场宏大的叙事里，数据是散落各处的拼图碎片，而“数据的分析”则是把碎片拼接成清晰图景的神奇力量，带着我们用数学眼光透视日常。
当你走进粤式茶楼，点心师傅精准把控每笼虾饺的品质，背后藏着“数据的分析”智慧。师傅记录下不同批次虾饺的制作时长、用料克数，计算平均数，让每笼虾饺的口感趋于稳定；算出方差，看数据波动大小——方差小，说明制作流程稳定，顾客吃到的虾饺始终美味；方差大，就得调整工艺，让“美味”不跑偏。这就像给美食上了一道“数学保险”，守住广东人对早茶的执着。
再看城市防灾，广东夏季台风频繁，气象部门收集历年台风的风速、路径、降雨量数据。用样本估计总体，从过往数据里“窥探”未来台风的模样：算平均风速、雨量，预判城市防洪压力；看数据离散程度（方差），若波动大，说明台风“脾气”难琢磨，城市需备好多套应急预案。运用“数据的分析”，把台风的“不确定性”变成可预判、可应对的“数学题”，从而守护城市平安。
就连种荔枝也离不开它。比如记录不同品种的产量、甜度、虫害次数，用平均数选高产、高甜品种，用方差挑“抗造”（产量稳定）的植株，让岭南佳果稳稳端上餐桌。另外，我们买空调，比对不同品牌能耗的平均数（找节能款），把钱花得明明白白。
“数据的分析”，是生活的“数学透视镜”。它让零散的数字，变成决策的依据；让看似随机的现象，显露出规律的轮廓。无论是守护美食风味，或是保障城市安全，还是优化日常消费，它都在默默发力，教我们用理性与智慧，读懂生活这本大书里的“数学密码”，让每一次选择、每一份坚守，都更贴合生活的本真模样。
思考：
日常“数据的分析”中，常选择哪些数据？

解：日常“数据的分析”中，常选择两类核心统计量：
1. 平均数：它可以反映一组数据的平均水平，用来判断整体的平均情况，辅助筛选符合平均要求的对象、预判对应场景的平均指标。
2. 方差：它可以刻画一组数据的波动大小，也就是数据的离散程度，方差越小说明对应数据的稳定性越强，可用来判断生产流程、气象指标、作物产量等的稳定程度，辅助调整工艺、制定对应应急预案。
同时也会收集对应场景下的样本数据，通过样本的统计特征来估计总体的相关情况，将零散的数字转化为决策的依据。

【分析】
首先，我们需要从题目给出的生活实例中，提炼日常“数据的分析”常选用的统计量及相关数据类型。先梳理材料中的应用：虾饺制作用了平均数、方差，台风监测用了平均风速/雨量、方差，荔枝种植用了产量、甜度的平均数与方差，空调选购用了能耗的平均数，还提到用样本估计总体的方法。由此可明确，日常数据的分析常选择的是核心统计量（平均数、方差）及用于估计总体的样本数据，需结合这些统计量的作用来整理答案。
【解析】
日常“数据的分析”中，常选择两类核心统计量：1. 平均数：它可以反映一组数据的平均水平，用来判断整体的平均情况，辅助筛选符合平均要求的对象、预判对应场景的平均指标；2. 方差：它可以刻画一组数据的波动大小，也就是数据的离散程度，方差越小说明对应数据的稳定性越强，可用来判断生产流程、气象指标、作物产量等的稳定程度，辅助调整工艺、制定对应应急预案。同时也会收集对应场景下的样本数据，通过样本的统计特征来估计总体的相关情况，将零散的数字转化为决策的依据。
【答案】
解：日常“数据的分析”中，常选择两类核心统计量：1. 平均数：它可以反映一组数据的平均水平，用来判断整体的平均情况，辅助筛选符合平均要求的对象、预判对应场景的平均指标。2. 方差：它可以刻画一组数据的波动大小，也就是数据的离散程度，方差越小说明对应数据的稳定性越强，可用来判断生产流程、气象指标、作物产量等的稳定程度，辅助调整工艺、制定对应应急预案。同时也会收集对应场景下的样本数据，通过样本的统计特征来估计总体的相关情况，将零散的数字转化为决策的依据。
【知识点】
数据的分析、平均数、方差
【点评】
本题结合生活实际场景考查数据的分析的应用，引导学生体会数学与生活的紧密联系，需要从给定材料中提炼核心统计量，联系所学统计知识作答，难度适中，注重知识的实际运用。
【难度系数】
0.3