进行数据分析时,数据的选择需要注意它的()。A. 数量B. 质量C. 重复性D. 无所谓

考查要点：本题主要考查学生对数据分析中数据选择关键要素的理解，重点在于区分数据的“数量”与“质量”在数据分析中的作用。

解题核心思路：
数据分析的准确性依赖于数据的可靠性和有效性。虽然数据量大可能有助于发现规律，但若数据本身存在错误、偏差或不相关，即使数量再多也无法得出正确结论。因此，数据的质量（如准确性、完整性、一致性）是选择数据时的核心关注点。

破题关键点：

• 明确“数据选择”的目的是为分析提供有效支撑，而非单纯追求数据量。
• 区分选项中“质量”与其他干扰项（如“数量”“重复性”）的本质差异。

数据分析的最终目标是通过数据发现规律、支持决策。因此，选择数据时需重点关注以下方面：

1. 数据质量：包括数据的准确性（数据真实反映客观情况）、完整性（数据无缺失）、一致性（数据格式和定义统一）。
   • 若数据存在错误（如记录偏差、重复冗余），分析结果将不可信。
2. 相关性：选择与分析目标直接相关的数据，避免无关数据干扰结论。
3. 代表性：数据应能代表整体特征，避免因采样偏差导致结论片面。

选项分析：

• A. 数量：数据量大虽有助于提升分析的稳定性，但若数据质量低劣，分析结果仍不可靠。
• B. 质量：正确选项。数据质量是分析结果可信性的基础。
• C. 重复性：重复数据通常需在清洗阶段处理，而非选择数据时的首要考虑。
• D. 无所谓：数据选择的态度直接影响分析效果，不可忽视。