2025年統(tǒng)計學(xué)專業(yè)期末試題：統(tǒng)計學(xué)數(shù)據(jù)可視化方法與實戰(zhàn)案例解析考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請將正確選項字母填在題干后的括號內(nèi)）1.下列哪項不是數(shù)據(jù)可視化應(yīng)遵循的基本原則？（）A.準(zhǔn)確性原則B.清晰性原則C.夸大性原則D.有效性原則2.當(dāng)需要展示不同類別數(shù)據(jù)的分布情況，且關(guān)注極端值和異常值時，最合適的圖表是？（）A.散點圖B.直方圖C.餅圖D.箱線圖3.在探索兩個連續(xù)型變量之間關(guān)系時，最常用的基礎(chǔ)圖表是？（）A.條形圖B.餅圖C.散點圖D.雷達(dá)圖4.對于包含多個連續(xù)變量的數(shù)據(jù)集，想要快速觀察變量間的兩兩關(guān)系，可以采用？（）A.熱力圖B.平行坐標(biāo)圖C.散點圖矩陣D.雷達(dá)圖5.在進(jìn)行統(tǒng)計推斷的可視化中，展示樣本均值的分布以及總體均值可能所在的范圍，通常使用？（）A.箱線圖B.散點圖C.置信區(qū)間圖D.假設(shè)檢驗P值圖6.以下哪種圖表類型最適合展示時間序列數(shù)據(jù)隨時間的變化趨勢？（）A.箱線圖B.散點圖C.折線圖D.餅圖7.在數(shù)據(jù)可視化過程中，對缺失值進(jìn)行處理是哪個環(huán)節(jié)的必要步驟？（）A.數(shù)據(jù)加載B.數(shù)據(jù)探索性可視化C.數(shù)據(jù)預(yù)處理D.圖表選擇8.以下哪種圖表類型在展示數(shù)據(jù)點間的關(guān)系強度和方向方面表現(xiàn)不佳？（）A.散點圖B.熱力圖C.散點圖矩陣D.餅圖9.對于地理空間數(shù)據(jù)，常用的可視化方法不包括？（）A.條形圖B.散點圖C.熱力圖D.地圖10.交互式可視化相比靜態(tài)可視化的主要優(yōu)勢在于？（）A.圖表顏色更鮮艷B.可以讓用戶主動探索數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隱藏模式C.生成速度更快D.圖表更簡潔二、填空題（每空1分，共15分。請將答案填在橫線上）1.數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為__________的過程，以便更直觀地理解數(shù)據(jù)特征和規(guī)律。2.繪制箱線圖時，箱體上下邊緣分別代表數(shù)據(jù)的__________和__________分位數(shù)。3.在散點圖中，不同顏色或形狀的點通常用來表示__________。4.對于定性變量，常用的可視化圖表包括__________和__________。5.統(tǒng)計推斷的可視化可以幫助我們理解樣本數(shù)據(jù)所反映的__________信息。6.數(shù)據(jù)變換如對數(shù)變換有時可以用來__________數(shù)據(jù)的分布，使其更接近正態(tài)分布。7.在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化之前，進(jìn)行適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)預(yù)處理，如處理缺失值和異常值，是保證可視化__________的關(guān)鍵。8.熱力圖通過顏色的__________來表示數(shù)據(jù)值的大小，適用于展示矩陣型數(shù)據(jù)。9.時間序列可視化中，X軸通常表示__________，Y軸表示變量值。10.選擇合適的可視化圖表類型需要考慮數(shù)據(jù)的__________、分析目的以及圖表本身的__________。三、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述過度使用3D圖表可能帶來的問題。2.解釋什么是“數(shù)據(jù)可視化倫理”，并列舉至少兩點。3.當(dāng)需要比較多個組（如不同處理方式）的均值分布時，箱線圖相比直方圖有哪些優(yōu)勢？4.簡述在進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）時，數(shù)據(jù)可視化扮演的角色。四、計算與分析題（共45分）案例背景：假設(shè)你是一名數(shù)據(jù)分析師，收到了一份關(guān)于某電商平臺上不同促銷活動效果的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集包含以下變量：用戶ID（User_ID）、注冊時間（Registration_Date，格式為YYYY-MM-DD）、性別（Gender：'Male','Female'）、年齡（Age，整數(shù)）、瀏覽商品數(shù)（Products_Browsed）、加入購物車數(shù)（Cart_Added）、購買商品數(shù)（Items_Purchased）、客單價（Average_Order_Value，元）、是否參與促銷活動（Promotion_Used：'Yes','No'）。要求：（請根據(jù)要求完成相應(yīng)的分析、描述和解釋，無需實際編程，但需說明你將如何操作）1.（10分）初步探索與可視化：*描述你會如何使用可視化方法初步探索用戶年齡的分布情況？你會選擇哪些圖表？簡要說明理由。*描述你會如何可視化比較參與促銷活動（Promotion_Used='Yes'）與未參與促銷活動（Promotion_Used='No'）用戶的平均客單價（Average_Order_Value）。你會選擇哪個圖表？簡要說明你期望從中發(fā)現(xiàn)什么信息。2.（10分）關(guān)聯(lián)性分析可視化：*假設(shè)你想探究瀏覽商品數(shù)（Products_Browsed）和購買商品數(shù)（Items_Purchased）之間的關(guān)系。你會選擇哪種圖表來展示這種關(guān)系？請說明。*在該圖表中，你關(guān)注哪些特征來解讀這兩個變量之間的關(guān)系？例如，是否存在線性關(guān)系？是否存在異常值？3.（10分）分組比較與洞察挖掘：*描述你會如何可視化比較男性和女性用戶的購買商品數(shù)（Items_Purchased）的分布差異？你會選擇哪種圖表？簡要說明。*基于上述圖表，請描述你可能會從中解讀出的關(guān)鍵洞察或問題。例如，不同性別用戶在購買行為上是否存在顯著差異？4.（15分）綜合分析報告撰寫準(zhǔn)備：*假設(shè)管理層希望了解“年齡在20-30歲之間且參與過促銷活動的女性用戶”的購物行為特征。請描述你會使用哪些可視化方法來分析這部分用戶的特征，例如她們的商品瀏覽、購物車添加、實際購買行為以及客單價等。請列舉至少三種不同的圖表，并簡要說明每種圖表旨在揭示的信息。*在完成這些可視化分析后，請簡要描述你將如何整合這些圖表中的信息，為管理層提供一個關(guān)于這部分用戶購物行為特征的初步分析結(jié)論。---試卷答案一、選擇題1.C2.D3.C4.C5.C6.C7.C8.D9.A10.B二、填空題1.圖形2.下四分位數(shù)，上四分位數(shù)3.不同類別4.條形圖，餅圖5.總體6.穩(wěn)定7.準(zhǔn)確性8.深度9.時間10.類型，表達(dá)效果三、簡答題1.過度使用3D圖表可能導(dǎo)致視覺效果復(fù)雜、難以理解，增加認(rèn)知負(fù)擔(dān)，可能扭曲數(shù)據(jù)間的實際關(guān)系，且在某些情況下可能被用于誤導(dǎo)觀眾。2.數(shù)據(jù)可視化倫理是指在數(shù)據(jù)可視化的整個過程（設(shè)計、制作、傳播、解讀）中應(yīng)遵循的道德規(guī)范和原則。至少兩點包括：準(zhǔn)確性原則，即圖表應(yīng)真實、準(zhǔn)確地反映數(shù)據(jù)，避免誤導(dǎo)；避免歧視性表達(dá)，即圖表設(shè)計不應(yīng)帶有偏見，避免強化刻板印象或歧視特定群體；透明性原則，即應(yīng)清晰說明數(shù)據(jù)來源、處理方法、圖表局限性等，讓受眾了解信息背景。3.箱線圖相比直方圖，更適合比較多個組的分布。箱線圖能直觀展示各組的中位數(shù)、四分位數(shù)范圍、異常值情況，便于直接比較各組分布的中心趨勢和離散程度，以及識別各組間的潛在差異和異常情況。而直方圖更適合展示單個變量的整體分布形態(tài)。4.數(shù)據(jù)可視化在探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）中扮演著至關(guān)重要的角色。它作為一種直觀、高效的工具，能夠幫助分析師快速理解數(shù)據(jù)的整體結(jié)構(gòu)、分布特征、變量間關(guān)系以及潛在模式。通過可視化，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值、缺失值、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的可能性，檢驗假設(shè)，產(chǎn)生新的研究問題，為后續(xù)的深入分析和建模提供方向和依據(jù)。四、計算與分析題1.（10分）*我會使用直方圖和箱線圖來初步探索用戶年齡的分布情況。直方圖可以展示年齡的頻率分布形態(tài)（如是否接近正態(tài)分布），箱線圖可以展示年齡的中位數(shù)、四分位數(shù)范圍以及是否存在異常值。*我會選擇箱線圖來可視化比較參與與未參與促銷活動的用戶的平均客單價。通過比較不同組的箱線圖位置（中位數(shù)）和范圍（四分位數(shù)），可以直觀判斷促銷活動是否對用戶的平均客單價產(chǎn)生了顯著影響，以及兩組用戶平均客單價是否存在差異。2.（10分）*我會選擇散點圖來展示瀏覽商品數(shù)和購買商品數(shù)之間的關(guān)系。散點圖能夠直觀地顯示兩個連續(xù)變量之間的相關(guān)關(guān)系類型（如線性、非線性）和強度，并幫助識別潛在的異常值。*在散點圖中，我關(guān)注點的分布模式來解讀關(guān)系。如果點大致呈一條直線趨勢，則表明兩者可能存在線性關(guān)系；如果點呈曲線趨勢，則存在非線性關(guān)系；如果點分布雜亂無章，則可能表明兩者相關(guān)性較弱；同時，需要關(guān)注是否存在遠(yuǎn)離其他點的異常值。3.（10分）*我會選擇分組箱線圖來可視化比較男性和女性用戶的購買商品數(shù)分布差異。將性別（Gender）設(shè)置為分組的變量，購買商品數(shù)（Items_Purchased）設(shè)置為Y軸。通過比較兩組箱線圖的位置（中位數(shù)）和范圍（四分位數(shù)），可以直觀地看出男性和女性用戶在購買商品數(shù)量上的分布是否存在顯著差異。*基于圖表，我可能會解讀出：例如，女性用戶的購買商品數(shù)中位數(shù)可能高于男性用戶，或者女性用戶的購買行為分布更分散；或者兩組用戶購買商品數(shù)分布沒有顯著差異等。這些洞察可以幫助理解不同性別用戶的購物偏好。4.（15分）*我會使用以下至少三種圖表：*箱線圖：用于比較這部分用戶的年齡分布情況，觀察其年齡集中區(qū)間和離散程度。*柱狀圖：用于比較這部分用