2025年P(guān)ython數(shù)據(jù)分析與可視化考試專項(xiàng)訓(xùn)練試卷：實(shí)戰(zhàn)案例深度解析考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡(jiǎn)述在使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時(shí)，處理缺失值（NaN）的常用方法，并說(shuō)明選擇不同方法時(shí)應(yīng)考慮的因素。二、給定以下描述，請(qǐng)分別說(shuō)明最適合使用哪種Matplotlib或Seaborn圖表類型來(lái)可視化這些數(shù)據(jù)關(guān)系，并簡(jiǎn)要說(shuō)明理由。1.展示某公司各部門員工年齡的分布情況。2.比較不同產(chǎn)品線在過(guò)去五個(gè)季度的銷售額變化趨勢(shì)。3.顯示某城市不同收入水平人群在消費(fèi)類別上的支出比例。4.分析某網(wǎng)站用戶注冊(cè)來(lái)源渠道（如搜索引擎、社交媒體、直接訪問(wèn)）與用戶活躍度之間的關(guān)系。三、假設(shè)你獲得了一份記錄了某電商平臺(tái)用戶購(gòu)買行為的數(shù)據(jù)文件（格式不限，需自行假設(shè)其包含的幾類關(guān)鍵字段，如用戶ID、商品ID、購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買金額、商品類別等）。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)處理和分析的初步方案，包括但不限于以下步驟：1.描述你會(huì)如何加載數(shù)據(jù)并進(jìn)行初步的探索性檢查（例如，檢查數(shù)據(jù)維度、非空值、數(shù)據(jù)類型等）。2.列出至少三種你可能需要進(jìn)行的數(shù)據(jù)清洗步驟，并說(shuō)明每一步的目的。3.提出至少兩個(gè)你希望通過(guò)數(shù)據(jù)分析獲得的有價(jià)值的問(wèn)題，并簡(jiǎn)述你會(huì)采用什么方法或指標(biāo)來(lái)回答這些問(wèn)題。四、描述在使用Seaborn庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，`pairplot`和`heatmap`函數(shù)的主要用途和區(qū)別。在什么場(chǎng)景下使用其中一個(gè)比另一個(gè)更合適？五、考慮一個(gè)場(chǎng)景：你需要分析過(guò)去一年中某城市共享單車的每日騎行量與天氣狀況（如溫度、降雨量、風(fēng)速）之間的關(guān)系，目的是為運(yùn)營(yíng)部門提供決策支持。請(qǐng)簡(jiǎn)述你會(huì)采取的數(shù)據(jù)處理、分析和可視化步驟，并重點(diǎn)說(shuō)明你將如何通過(guò)分析來(lái)嘗試回答“天氣因素如何影響共享單車的騎行量？”這個(gè)問(wèn)題。在描述中，可以提及你可能會(huì)關(guān)注哪些統(tǒng)計(jì)關(guān)系或使用哪些可視化手段。試卷答案一、常用方法：1.刪除含有缺失值的行或列：適用于缺失值比例很小，或缺失值所在的行/列對(duì)分析影響不大時(shí)。2.填充缺失值：包括使用固定值（如0、平均值、中位數(shù)、眾數(shù)）填充；使用相關(guān)變量的均值或中位數(shù)填充（如用同組其他數(shù)據(jù)填充）；使用插值方法（如線性插值）填充；使用模型預(yù)測(cè)缺失值（如回歸、KNN）。3.創(chuàng)建新類別/特征表示缺失：適用于分類變量，將缺失值視為一個(gè)獨(dú)立的類別。選擇因素：*缺失數(shù)據(jù)的性質(zhì)和原因：是隨機(jī)缺失、非隨機(jī)缺失還是完全隨機(jī)缺失？*缺失比例：比例高低直接影響刪除策略的可行性。*數(shù)據(jù)類型：數(shù)值型（均值/中位數(shù)/插值）vs.類別型（眾數(shù)/新類別）。*分析目標(biāo)：不同的分析目標(biāo)可能對(duì)缺失值處理有不同的要求（如回歸分析通常對(duì)缺失值敏感）。*對(duì)數(shù)據(jù)分布的影響：某些填充方法可能改變?cè)紨?shù)據(jù)的分布特性。二、1.圖表類型：箱線圖(BoxPlot)或直方圖(Histogram)。理由：箱線圖能有效地顯示數(shù)據(jù)的分布特征（中位數(shù)、四分位數(shù)、異常值），適合比較不同部門的年齡分布情況。直方圖則能更細(xì)致地展示年齡的具體頻率分布形態(tài)。2.圖表類型：折線圖(LinePlot)。理由：折線圖最適合展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間（季度）的變化趨勢(shì)，可以清晰地比較不同產(chǎn)品線銷售額的增減和波動(dòng)情況。3.圖表類型：餅圖(PieChart)或百分比堆積條形圖(100%StackedBarChart)。理由：餅圖直觀展示各收入水平人群在總樣本中的構(gòu)成比例。百分比堆積條形圖則能同時(shí)比較不同收入水平人群在各個(gè)消費(fèi)類別上的支出占比，并確保各類別的總和為100%。4.圖表類型：散點(diǎn)圖(ScatterPlot)（可帶顏色或大小區(qū)分來(lái)源）或點(diǎn)條圖(PointPlot)。理由：散點(diǎn)圖可以直觀展示用戶活躍度（如使用時(shí)長(zhǎng)、登錄頻率等連續(xù)變量）與來(lái)源渠道之間的關(guān)系，并通過(guò)散點(diǎn)的分布和密度判斷相關(guān)性。點(diǎn)條圖則更適合比較不同來(lái)源渠道在活躍度指標(biāo)上的平均差異。若來(lái)源渠道類別較多，散點(diǎn)圖加顏色區(qū)分可能更清晰。三、初步方案：1.數(shù)據(jù)加載與探索：*使用`pandas.read_csv()`(或其他對(duì)應(yīng)格式的函數(shù))加載數(shù)據(jù)。*使用`.head()`查看前幾行數(shù)據(jù)，了解結(jié)構(gòu)。*使用`.shape`獲取數(shù)據(jù)維度（行數(shù)、列數(shù)）。*使用`.info()`查看各列的數(shù)據(jù)類型、非空值數(shù)量。*使用`.describe()`獲取數(shù)值列的統(tǒng)計(jì)摘要（均值、標(biāo)準(zhǔn)差、分位數(shù)等）。*使用`.isnull().sum()`統(tǒng)計(jì)各列的缺失值數(shù)量。*使用`.duplicated().sum()`檢查重復(fù)值。2.數(shù)據(jù)清洗步驟：*處理缺失值：根據(jù)字段重要性和缺失情況，選擇刪除（如用戶ID缺失）、填充（如用均值/中位數(shù)填充價(jià)格，用眾數(shù)填充類別，或根據(jù)其他特征填充如用戶年齡），或保留待后續(xù)分析。*處理重復(fù)值：刪除完全重復(fù)的行。*數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換：將日期字符串轉(zhuǎn)換為`datetime`類型；將分類標(biāo)簽轉(zhuǎn)換為`category`類型（如果適用）；確保數(shù)值字段為`float`或`int`類型。*數(shù)據(jù)格式規(guī)范化：統(tǒng)一文本字段的大小寫（如商品名稱）；處理特殊字符。*異常值檢測(cè)與處理：對(duì)價(jià)格、用戶年齡等字段，使用箱線圖或統(tǒng)計(jì)方法（如Z-score）識(shí)別異常值，決定是否需要處理（如刪除或替換）。3.數(shù)據(jù)分析問(wèn)題與方法：*問(wèn)題1：不同用戶群體的消費(fèi)偏好有何差異？（如按用戶年齡、性別、注冊(cè)時(shí)長(zhǎng)分組，分析其購(gòu)買的商品類別、平均消費(fèi)金額、偏好品牌等）。方法：分組統(tǒng)計(jì)（`groupby`）、聚合函數(shù)（`agg`）、交叉表（`crosstab`）、可視化（如不同群體的消費(fèi)類別條形圖）。*問(wèn)題2：哪些因素顯著影響用戶的單次消費(fèi)金額？（如商品類別、購(gòu)買時(shí)間、用戶等級(jí)等）。方法：相關(guān)性分析、假設(shè)檢驗(yàn)（如不同類別商品價(jià)格的T檢驗(yàn)）、回歸分析（如多元線性回歸）。*問(wèn)題3：用戶來(lái)源渠道的轉(zhuǎn)化率（從注冊(cè)到首次購(gòu)買的比例）如何？（如果數(shù)據(jù)包含這些信息）。方法：計(jì)算各渠道的轉(zhuǎn)化率=首次購(gòu)買用戶數(shù)/注冊(cè)用戶數(shù)（按渠道分組）。四、主要用途與區(qū)別：*`pairplot`(PairPlot/ScatterplotMatrix):*用途：用于探索性數(shù)據(jù)分析，一次性可視化數(shù)據(jù)集中所有數(shù)值變量?jī)蓛芍g的關(guān)系，并同時(shí)顯示每個(gè)變量的單變量分布（通常在對(duì)角線上）。*特點(diǎn)：簡(jiǎn)潔直觀，適合快速了解數(shù)據(jù)集的概貌、變量間的相關(guān)性、異常值等?？梢灾付ㄒ治龅淖兞孔蛹?`heatmap`:*用途：用于可視化矩陣數(shù)據(jù)，通常用于顯示數(shù)值數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性強(qiáng)度或數(shù)值分布密度。顏色深淺代表數(shù)值大小或頻率高低。*特點(diǎn)：主要用于展示“關(guān)系”的強(qiáng)度和模式，尤其適合相關(guān)性矩陣或計(jì)數(shù)矩陣。能清晰揭示變量間的共線性或相似性。場(chǎng)景選擇：*當(dāng)你需要快速、全面地初步探索多個(gè)數(shù)值變量之間的兩兩關(guān)系及各自分布時(shí)，使用`pairplot`更合適。*當(dāng)你需要重點(diǎn)展示變量間的相關(guān)性強(qiáng)度（例如，在相關(guān)性分析后），或者需要可視化數(shù)值型特征之間的分布重疊或密度時(shí)，使用`heatmap`(通常配合`seaborn.pairplot`中的`diag_kind='kde'`或直接用`seaborn.heatmap`加載`pandas.DataFrame.corr()`結(jié)果)更合適。五、處理、分析、可視化步驟與問(wèn)題回答思路：1.數(shù)據(jù)處理：*加載共享單車騎行數(shù)據(jù)和天氣數(shù)據(jù)（可能需要合并數(shù)據(jù)集，如按日期對(duì)齊）。*清洗數(shù)據(jù)：處理缺失值（如天氣數(shù)據(jù)中的溫度/降雨量缺失，可按日期填充或插值）；轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型（如日期格式）；檢查異常值。*特征工程：創(chuàng)建日期相關(guān)的特征（星期幾、是否節(jié)假日、季節(jié)）；計(jì)算每日騎行總量。2.數(shù)據(jù)分析：*計(jì)算騎行量與各天氣因素（溫度、降雨量、風(fēng)速）之間的基本統(tǒng)計(jì)關(guān)系：計(jì)算相關(guān)性系數(shù)（如Pearson相關(guān)系數(shù)）。*進(jìn)行分組分析：比較不同天氣狀況（如晴天vs.雨天，不同溫度區(qū)間）下的平均/總騎行量差異。*考慮時(shí)間序列模式：分析騎行量隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，以及天氣因素變化與騎行量變化的時(shí)間先后關(guān)系。*可能進(jìn)行回歸分析：建立騎行量關(guān)于天氣因素的模型，量化天氣因素對(duì)騎行量的影響程度和顯著性。3.可視化與分析回答：*可視化：*使用折線圖展示每日騎行量隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，疊加展示溫度、降雨量等天氣因素的變化曲線，直觀觀察相關(guān)性。*使用散點(diǎn)圖展示騎行量與溫度、降雨量的關(guān)系，并用不同顏色/形狀區(qū)分天氣狀況或其他分類變量（如季節(jié)）。*使用箱線圖比較不同天氣條件（如晴天、雨天、高溫、低溫）下騎行量的分布差異。*使用柱狀圖展示不同天氣類別（如晴、雨、雪）的平均騎行量。*分析回答“天氣因素如何影響共享單車的騎行量？”：*通過(guò)相關(guān)性圖和回歸分析結(jié)果，判斷溫度、降雨量等與騎行量是否存在顯著