2025年統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)期末考試——可視化數(shù)據(jù)處理與題庫解析考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。請將正確選項(xiàng)的代表字母填涂在答題卡相應(yīng)位置。）1.下列哪一種圖表最適合用于展示一個(gè)變量在不同類別上的分布情況？A.散點(diǎn)圖B.折線圖C.箱線圖D.柱狀圖2.在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化之前，對包含錯(cuò)誤記錄的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理是必要的。以下哪項(xiàng)不屬于常見的數(shù)據(jù)清洗步驟？A.處理缺失值B.統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式C.識別并處理異常值D.對數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析降維3.當(dāng)需要展示兩個(gè)連續(xù)變量之間的關(guān)系以及數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布密度時(shí)，最合適的圖表是？A.散點(diǎn)圖B.熱力圖C.箱線圖D.餅圖4.在數(shù)據(jù)可視化中，使用過于鮮艷或?qū)Ρ榷炔桓叩念伾M合可能導(dǎo)致的問題不包括？A.圖表難以閱讀B.突出重要信息C.引起視覺疲勞D.削弱數(shù)據(jù)的傳達(dá)效果5.以下哪種可視化原則強(qiáng)調(diào)應(yīng)避免在圖表中包含不相關(guān)或誤導(dǎo)性的信息？A.清晰性B.準(zhǔn)確性C.簡潔性D.交互性6.對于包含大量數(shù)據(jù)點(diǎn)的散點(diǎn)圖，如果數(shù)據(jù)點(diǎn)過于密集，難以看清個(gè)體分布，可以使用哪種方法進(jìn)行優(yōu)化？A.改用柱狀圖B.增加圖表尺寸C.使用二維直方圖或熱力圖D.添加趨勢線7.在使用顏色進(jìn)行數(shù)據(jù)編碼時(shí)，哪種顏色通常不建議用于表示重要的或需要引起注意的信息？A.藍(lán)色B.綠色C.橙色D.紅色8.如果一個(gè)數(shù)據(jù)集的變量是分類變量，而你想展示每個(gè)類別中另一個(gè)連續(xù)變量的平均值，最合適的圖表是？A.散點(diǎn)圖B.折線圖C.箱線圖D.餅圖9.以下哪個(gè)工具通常被認(rèn)為是專門用于商業(yè)智能和交互式數(shù)據(jù)可視化的軟件？A.R語言B.PythonC.TableauD.Excel10.在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，選擇合適的尺度（Scale）對于準(zhǔn)確傳達(dá)信息至關(guān)重要。以下哪種情況屬于不當(dāng)?shù)某叨冗x擇？A.將時(shí)間序列圖的Y軸起點(diǎn)設(shè)置為0B.對分類軸進(jìn)行排序，使邏輯順序更清晰C.使用對數(shù)尺度來展示跨越多個(gè)數(shù)量級的數(shù)值D.將連續(xù)變量的尺度設(shè)置為等距刻度，即使其分布偏態(tài)二、填空題（每空2分，共20分。請將答案填寫在答題卡相應(yīng)位置。）1.數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖形或圖像的過程，其核心目的是促進(jìn)數(shù)據(jù)的理解和分析。2.在處理缺失數(shù)據(jù)時(shí)，常見的填充方法包括均值填充、中位數(shù)填充和眾數(shù)填充。3.箱線圖由中位數(shù)、四分位數(shù)和（）線組成，可以有效地顯示數(shù)據(jù)的分布特征和異常值。4.在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)可視化圖表時(shí)，應(yīng)確保圖表的（）和（）清晰，避免歧義。5.對于時(shí)間序列數(shù)據(jù)，折線圖是常用的可視化方式，可以清晰地展示數(shù)據(jù)隨（）的變化趨勢。6.色彩在數(shù)據(jù)可視化中具有重要作用，它可以用于（）、突出重點(diǎn)和（）。7.使用Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，可以利用圖表工具創(chuàng)建多種圖表類型，如柱狀圖、（）和餅圖等。8.異常值檢測是數(shù)據(jù)處理的重要環(huán)節(jié)，可視化方法如（）圖可以幫助識別數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)。9.交互式可視化允許用戶通過操作（）來探索數(shù)據(jù)或改變視圖。10.在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析時(shí)，需要結(jié)合具體的（）和目標(biāo)，選擇合適的可視化方法和圖表類型。三、簡答題（每小題5分，共15分。請將答案填寫在答題卡相應(yīng)位置。）1.簡述在數(shù)據(jù)可視化過程中，數(shù)據(jù)清洗的主要目標(biāo)和常見任務(wù)。2.比較散點(diǎn)圖和熱力圖在展示二維數(shù)據(jù)分布方面的主要區(qū)別和適用場景。3.描述在設(shè)計(jì)一個(gè)有效的數(shù)據(jù)可視化圖表時(shí)，需要考慮的至少三個(gè)關(guān)鍵原則。四、操作題（每小題10分，共20分。請描述完成指定任務(wù)的操作步驟或編寫關(guān)鍵代碼片段。）1.假設(shè)你使用Python的Pandas庫處理一個(gè)名為`sales_data.csv`的文件，該文件包含`product_id`（產(chǎn)品ID，字符串類型）、`sales_amount`（銷售額，浮點(diǎn)類型）和`region`（銷售區(qū)域，字符串類型）三列。請描述如何使用Pandas進(jìn)行以下操作：a.讀取該CSV文件到DataFrame對象。b.計(jì)算`sales_amount`列的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，并將結(jié)果打印出來。c.篩選出`region`為'East'的銷售記錄，并將這些記錄保存到一個(gè)新的DataFrame對象中。2.假設(shè)你需要在Excel中創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)可視化圖表，目的是比較三個(gè)部門（部門A、部門B、部門C）在過去四個(gè)季度的銷售額表現(xiàn)。請描述在Excel中創(chuàng)建此圖表的大致步驟，包括選擇數(shù)據(jù)范圍、插入圖表類型、調(diào)整圖表元素（如標(biāo)題、坐標(biāo)軸標(biāo)簽、圖例）等。五、綜合應(yīng)用題（共25分。請將答案填寫在答題卡相應(yīng)位置。）某研究機(jī)構(gòu)收集了關(guān)于用戶使用某APP的行為數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集包含以下變量：`user_id`（用戶ID，字符串）、`session_duration`（單次會話時(shí)長，秒）、`clicks`（點(diǎn)擊次數(shù)）、`pages_visited`（訪問頁面數(shù)）、`time_of_day`（一天中的時(shí)段，分類：早晨、下午、晚上）。請回答以下問題：1.（8分）如果要分析用戶會話時(shí)長（`session_duration`）和點(diǎn)擊次數(shù)（`clicks`）之間的關(guān)系，并希望同時(shí)了解數(shù)據(jù)點(diǎn)的密集程度，你會選擇哪種圖表類型？請說明理由，并簡述如何使用Python（或其他你熟悉的工具）生成這種圖表的大致過程。2.（7分）如果要比較不同時(shí)間段（`time_of_day`）用戶的平均點(diǎn)擊次數(shù)（`clicks`），你會選擇哪種圖表類型？請說明理由，并解釋如何確保圖表能夠清晰地傳達(dá)各時(shí)間段的點(diǎn)擊次數(shù)差異。3.（10分）假設(shè)你注意到`session_duration`變量中存在一些異常長的會話時(shí)長，你認(rèn)為這可能由什么原因造成？請?zhí)岢鲋辽偃N可能的解釋，并說明為了驗(yàn)證這些假設(shè)，你可以考慮使用哪些其他變量或可視化方法進(jìn)行進(jìn)一步探究。試卷答案一、選擇題1.D2.D3.B4.B5.C6.C7.A8.D9.C10.A二、填空題1.信息2.缺失值3.異常值4.標(biāo)題，坐標(biāo)軸5.時(shí)間6.區(qū)分類別，增強(qiáng)視覺效果7.折線圖8.散點(diǎn)9.鼠標(biāo)點(diǎn)擊或拖拽10.業(yè)務(wù)問題三、簡答題1.目標(biāo)：提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，使數(shù)據(jù)適合進(jìn)行分析和可視化，確?？梢暬Y(jié)果準(zhǔn)確反映實(shí)際情況。常見任務(wù)：處理缺失值（刪除或填充）、處理異常值（識別或修正）、統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（如計(jì)算衍生變量）、數(shù)據(jù)集成（合并來自不同源的數(shù)據(jù)）。2.散點(diǎn)圖：主要用于展示兩個(gè)連續(xù)變量之間的相關(guān)性，每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)代表一個(gè)觀測值。熱力圖：用于展示二維數(shù)據(jù)的空間分布密度，顏色深淺代表數(shù)據(jù)點(diǎn)的集中程度。區(qū)別：散點(diǎn)圖顯示具體數(shù)據(jù)點(diǎn)，熱力圖顯示密度區(qū)域；熱力圖適用于數(shù)據(jù)點(diǎn)非常密集的情況。適用場景：散點(diǎn)圖適用于關(guān)系探索；熱力圖適用于大數(shù)據(jù)分布概覽、地理數(shù)據(jù)等。3.關(guān)鍵原則：清晰性（圖表易于理解，避免歧義）、準(zhǔn)確性（準(zhǔn)確反映數(shù)據(jù)特征，不歪曲信息）、簡潔性（去除無關(guān)元素，突出重點(diǎn)）、一致性（整個(gè)報(bào)告或儀表盤的視覺風(fēng)格統(tǒng)一）、目的性（圖表類型和設(shè)計(jì)服務(wù)于分析目標(biāo)）。四、操作題1.a.`importpandasaspd`；`df=pd.read_csv('sales_data.csv')`b.`mean_sales=df['sales_amount'].mean()`；`std_sales=df['sales_amount'].std()`；`print(f"Mean:{mean_sales},StdDev:{std_sales}")`c.`df_east=df[df['region']=='East']`2.a.選中包含部門、季度、銷售額數(shù)據(jù)的單元格區(qū)域。b.點(diǎn)擊“插入”選項(xiàng)卡，選擇合適的圖表類型（如柱狀圖）。c.在彈出的圖表創(chuàng)建向?qū)е校_認(rèn)數(shù)據(jù)范圍，選擇按“部門”分組，按“季度”排列。d.插入圖表后，添加圖表標(biāo)題（如“各部門季度銷售額比較”），設(shè)置X軸標(biāo)題（如“季度”），Y軸標(biāo)題（如“銷售額”），調(diào)整圖例位置和樣式。五、綜合應(yīng)用題1.圖表類型：熱力圖理由：需要同時(shí)展示兩個(gè)連續(xù)變量（會話時(shí)長、點(diǎn)擊次數(shù)）的關(guān)系和數(shù)據(jù)點(diǎn)的密集程度。散點(diǎn)圖會因數(shù)據(jù)點(diǎn)密集而難以看清個(gè)體分布，熱力圖通過顏色深淺有效表示密度。大致過程（Python）：a.加載數(shù)據(jù)集到PandasDataFrame。b.使用`pd.cut`或類似方法將`session_duration`和`clicks`分成多個(gè)等級（bin），創(chuàng)建二維網(wǎng)格。c.使用`numpy.histogram2d`計(jì)算每個(gè)網(wǎng)格單元中的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量。d.使用`matplotlib.pyplot.imshow`或`seaborn.heatmap`繪制熱力圖，將`histogram2d`的結(jié)果作為數(shù)據(jù)源，設(shè)置顏色映射（cmap），添加坐標(biāo)軸標(biāo)簽和標(biāo)題。2.圖表類型：分組柱狀圖理由：需要比較不同類別（時(shí)間段）下的同一連續(xù)變量（平均點(diǎn)擊次數(shù)）的數(shù)值大小。柱狀圖直觀地比較不同類別的數(shù)值差異。確保清晰傳達(dá)的方法：a.在柱狀圖的Y軸上明確標(biāo)注“平均點(diǎn)擊次數(shù)”。b.X軸清晰標(biāo)注每個(gè)“time_of_day”類別（早晨、下午、晚上）。c.使用不同的顏色區(qū)分不同部門的柱子（如果數(shù)據(jù)中包含部門信息）。d.添加數(shù)據(jù)標(biāo)簽（顯示具體平均值）或注釋，突出顯著差異。e.確保坐標(biāo)軸刻度合適，易于讀取數(shù)值。3.可能原因：a.用戶正在進(jìn)行深度分析或研究，花費(fèi)時(shí)間較長。b.用戶遇到了問題或困難，在嘗試解決或?qū)で髱椭.用戶參與的活動(dòng)本身耗時(shí)較長，如觀看視頻、閱讀文章。驗(yàn)證方法：a.結(jié)合`time_of_day`變量：查看異常長會話是否集中在特定時(shí)段（如深夜）。b.結(jié)合`pages_visited`