2025年統(tǒng)計學期末考試模擬題：統(tǒng)計學數(shù)據(jù)可視化實戰(zhàn)與案例考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分）1.當需要展示不同類別數(shù)據(jù)的數(shù)量對比，且類別數(shù)量較多時，比較適合使用的圖表類型是（）。A.散點圖B.折線圖C.餅圖D.箱線圖2.在制作圖表時，以下哪項原則是不推薦的？（）A.標注清晰的坐標軸和標題B.使用對比鮮明的顏色區(qū)分不同數(shù)據(jù)系列C.在圖表中包含盡可能多的變量D.確保圖表比例準確，避免歪曲數(shù)據(jù)關(guān)系3.對于時間序列數(shù)據(jù)，想要觀察其長期趨勢和短期波動，最合適的圖表類型是（）。A.柱狀圖B.散點圖C.折線圖D.熱力圖4.描述數(shù)據(jù)集中趨勢的常用指標不包括（）。A.均值B.中位數(shù)C.標準差D.眾數(shù)5.在使用Excel制作圖表時，以下哪個功能通常不用于數(shù)據(jù)預(yù)處理？（）A.數(shù)據(jù)排序B.條件格式化C.數(shù)據(jù)透視表D.圖表類型轉(zhuǎn)換6.如果想要比較多個數(shù)據(jù)組在不同類別下的分布情況，且數(shù)據(jù)組數(shù)量不多，適合使用的圖表類型是（）。A.散點圖矩陣B.小提琴圖C.并行坐標圖D.聚類柱狀圖7.在R語言中，用于創(chuàng)建圖形基礎(chǔ)并繪制大多數(shù)常用圖表的基礎(chǔ)函數(shù)是（）。A.`summary()`B.`hist()`C.`plot()`D.`ggplot()`（假設(shè)題目背景涉及ggplot）8.在Python的Matplotlib庫中，用于繪制散點圖的函數(shù)是（）。A.`plot()`B.`bar()`C.`scatter()`D.`hist()`9.一張圖表展示了某公司各部門的銷售額占比，如果某個部門的占比非常小，但其銷售額增長率很高，僅看該圖表可能無法清晰傳達這一增長信息。這是數(shù)據(jù)可視化的哪種潛在問題？（）A.數(shù)據(jù)缺失B.圖表類型選擇不當C.比例失真D.信息過載10.在進行數(shù)據(jù)可視化分析時，以下哪個環(huán)節(jié)通常發(fā)生在數(shù)據(jù)清洗和可視化制作之后？（）A.數(shù)據(jù)收集B.繪制散點圖C.解讀圖表信息D.確定分析目標二、操作題（每小題10分，共30分）1.假設(shè)你獲得了一個包含以下變量的數(shù)據(jù)集：“月份”（1-12）、“銷售額”（數(shù)值型）、“產(chǎn)品類別”（分類：A,B,C）。請描述你會如何使用R語言（ggplot2包）繪制一張折線圖，展示全年各月份的銷售額趨勢。你需要說明：*繪圖所需的核心代碼（包括必要的庫加載、數(shù)據(jù)和圖形層代碼）。*圖表標題、坐標軸標簽應(yīng)如何設(shè)置。*如果數(shù)據(jù)包含多個產(chǎn)品類別，如何通過圖表設(shè)計（如不同顏色線條）清晰展示各類別的銷售額趨勢。2.假設(shè)你使用Python的Pandas和Matplotlib庫，處理了一個關(guān)于網(wǎng)站用戶行為的數(shù)據(jù)集，其中包含“訪問時長”（分鐘）、“頁面瀏覽量”（整數(shù)）和“是否購買”（0或1）三個變量。請描述你會如何繪制一個箱線圖，比較購買用戶（是否購買=1）和未購買用戶（是否購買=0）的“訪問時長”分布情況。你需要說明：*繪圖所需的核心代碼片段（包括數(shù)據(jù)篩選、箱線圖繪制和圖表基本設(shè)置）。*如何設(shè)置圖表的標題、坐標軸標簽以及圖例（如果需要）。*分析這張箱線圖可以初步得出哪些關(guān)于用戶訪問時長的結(jié)論？3.假定你使用Excel處理了一組關(guān)于不同城市銷售業(yè)績的數(shù)據(jù)，包含“城市”、“季度”、“銷售額”和“銷售目標完成率”（百分比）四列。請描述你會如何制作一個合適的圖表，以同時展示各城市在不同季度的“銷售額”和“銷售目標完成率”。你需要說明：*推薦使用哪種圖表類型（或組合圖表類型），并說明理由。*在Excel中制作該圖表的基本步驟（包括數(shù)據(jù)準備、插入圖表、調(diào)整系列等）。*如何通過圖表設(shè)計確保觀眾能清晰理解兩個指標的關(guān)系以及各城市的表現(xiàn)。三、案例分析題（每小題15分，共30分）1.某電商公司希望分析其APP用戶的購物行為，提供了一張散點圖（請想象該圖展示了用戶“注冊時長”（天）與“月均消費金額”（元）之間的關(guān)系）。圖中數(shù)據(jù)顯示，大部分用戶散點集中在第一象限，且大致呈現(xiàn)向上傾斜的趨勢。同時，圖表中標注了一個遠離主趨勢的離群點（某用戶注冊僅1天，但月均消費金額非常高）。*請分析這張散點圖初步揭示了關(guān)于用戶注冊時長與消費金額的哪些信息？*你認為這個離群點可能代表什么情況？基于此，公司可以進一步探究哪些問題或采取哪些行動？（無需進行復(fù)雜的統(tǒng)計檢驗，僅憑圖表信息進行推斷）2.某快消品公司整理了其三個主要產(chǎn)品線（產(chǎn)品A、B、C）在過去一個季度的銷售數(shù)據(jù)，并制作了一張堆疊柱狀圖（請想象該圖X軸為月份，Y軸為銷售額，三個不同顏色的柱子分別代表產(chǎn)品A、B、C，每個月的柱子高度是三種產(chǎn)品銷售額的總和）。從圖表上可以看出，產(chǎn)品A的銷售額整體最高且相對穩(wěn)定，產(chǎn)品B的銷售額次之且波動較大，產(chǎn)品C的銷售額最低但近期有所增長。*請評價這張堆疊柱狀圖在展示信息方面的優(yōu)點和潛在缺點。*基于這張圖表的觀察，該公司管理者可能對產(chǎn)品A、B、C分別產(chǎn)生哪些關(guān)注點？在制定下一步營銷策略時，可以考慮哪些方向？（例如，針對產(chǎn)品B的波動，是否需要了解其價格變動或促銷活動情況？針對產(chǎn)品C的增長，是否需要分析增長原因并加以推廣？）---試卷答案一、選擇題1.C2.C3.C4.C5.B6.D7.C8.C9.B10.C二、操作題1.核心代碼（R/ggplot2）：```Rlibrary(ggplot2)#假設(shè)數(shù)據(jù)框名為sales_dataggplot(sales_data,aes(x=月份,y=銷售額,color=產(chǎn)品類別))+geom_line()+labs(title="各月份銷售額趨勢",x="月份",y="銷售額(元)")```解析思路：*使用`ggplot()`初始化圖形對象，指定數(shù)據(jù)框`sales_data`。*`aes()`函數(shù)定義美學映射，將`月份`映射到X軸，`銷售額`映射到Y(jié)軸，`產(chǎn)品類別`映射到顏色（`color`），以便用不同顏色的線條區(qū)分產(chǎn)品。*`geom_line()`函數(shù)添加線形圖層，用于繪制趨勢線。*`labs()`函數(shù)用于設(shè)置圖表的標題（`title`）、X軸標簽（`x`）和Y軸標簽（`y`）。2.核心代碼（Python/Pandas/Matplotlib）：```pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#假設(shè)數(shù)據(jù)框名為dfdf_purchased=df[df['是否購買']==1]['訪問時長']df_not_purchased=df[df['是否購買']==0]['訪問時長']plt.figure(figsize=(8,5))plt.boxplot([df_purchased,df_not_purchased],labels=['購買用戶','未購買用戶'])plt.title('購買與否用戶的訪問時長分布')plt.ylabel('訪問時長(分鐘)')plt.grid(axis='y')plt.show()```解析思路：*使用`pandas`篩選出購買用戶（`是否購買`==1）和未購買用戶（`是否購買`==0）的“訪問時長”數(shù)據(jù)。*使用`matplotlib.pyplot`的`boxplot()`函數(shù)，將兩組數(shù)據(jù)作為列表傳遞給`boxplot()`，并設(shè)置`labels`為相應(yīng)的組名，繪制箱線圖。*`plt.figure(figsize=(8,5))`設(shè)置圖形大小。*`plt.title()`,`plt.ylabel()`設(shè)置圖表標題和Y軸標簽。*`plt.grid(axis='y')`添加Y軸網(wǎng)格線，便于讀取。*`plt.show()`顯示圖表。*結(jié)論解讀方向：通過比較兩個箱體（中位數(shù)、四分位數(shù)范圍）的位置和形狀，可以判斷購買用戶和未購買用戶在訪問時長上的分布差異（如中位數(shù)是否不同、離散程度如何）。3.推薦圖表類型：堆疊柱狀圖（StackedBarChart）。理由：堆疊柱狀圖適合展示每個城市在不同季度的銷售額總和，并且可以直觀地比較每個城市內(nèi)部不同季度銷售額的構(gòu)成比例。同時，也可以通過觀察柱狀圖的總高度變化來比較不同城市總體的銷售額表現(xiàn)。Excel制作步驟：1.確保數(shù)據(jù)按“城市”和“季度”排列，每行一個城市，每列一個季度。2.在銷售額列旁邊添加輔助列，計算每個城市每個季度的“銷售目標完成率”（例如，使用`=D2*F2`，假設(shè)D2是銷售額，F(xiàn)2是完成率）。3.在輔助列旁邊再添加一列，計算每個城市每個季度的“未完成銷售額”（例如，使用`=D2-G2`）。4.選擇“城市”列和“銷售額”列（原始銷售額）的數(shù)據(jù)區(qū)域。5.在Excel的“插入”選項卡中選擇“柱形圖”，選擇“堆積柱形圖”。6.右鍵點擊圖表中的某個系列（代表原始銷售額），選擇“選擇數(shù)據(jù)”。7.在“選擇數(shù)據(jù)源”對話框中，將“系列1”的名稱改為“銷售額”，值（X）軸系列項改為“城市”。8.點擊“添加”，在“系列名稱”中輸入“目標完成率”，在“系列值”中選擇之前計算出的“銷售目標完成率”輔助列數(shù)據(jù)。9.再次點擊“添加”，在“系列名稱”中輸入“未完成銷售額”，在“系列值”中選擇之前計算出的“未完成銷售額”輔助列數(shù)據(jù)。10.調(diào)整圖表布局，添加標題（如“各城市季度銷售額及目標完成情況”）、X軸（季度）和Y軸（金額）標簽。確保圖例清晰標示三個系列。解析思路：*堆疊柱狀圖能清晰展示各城市每個季度的總銷售額（柱子整體高度），以及銷售額中“銷售額”和“目標完成率”的貢獻部分（柱子內(nèi)部結(jié)構(gòu)）。*通過比較不同城市柱狀圖的總高度，可以快速判斷哪個城市銷售額最高/最低。*通過比較柱子內(nèi)部“銷售額”和“目標完成率”部分的比例，可以初步了解各城市銷售額相對于目標的完成情況。三、案例分析題1.散點圖信息揭示：*大部分用戶顯示出“注冊時長”越長，“月均消費金額”也越高的趨勢，這可能表明用戶粘性或忠誠度與消費水平正相關(guān)。*存在一定的離散性，即部分用戶注冊時間不長但消費金額高，或注冊時間長但消費金額低。*圖表初步顯示了用戶消費金額的分布范圍，大部分集中在某個區(qū)間。離群點分析及建議：*離群點可能代表新用戶中的“高價值用戶”（VIP用戶）、參與了特定高額促銷活動的用戶、或者該用戶有特殊需求導致消費異常高。*公司可進一步調(diào)查該離群點用戶的具體情況（如購買偏好、注冊渠道、后續(xù)行為等），以了解其高消費原因。*如果是可復(fù)制的模式（如特定活動有效），可考慮推廣；如果是偶然因素，則需重點關(guān)注該用戶以提升其長期價值。*基于這類高消費用戶畫像，分析其共同特征，用于精準營銷或產(chǎn)品推薦。*探究是否存在注冊時長短但消費高的用戶群體，分析其動機，優(yōu)化早期轉(zhuǎn)化策略。2.圖表評價：*優(yōu)點：直觀展示了各產(chǎn)品線銷售額的時間趨勢、總體規(guī)模對比以及內(nèi)部構(gòu)成比例。容易比較各產(chǎn)品線在不同月份的增長或下降情況，以及各產(chǎn)品對總銷售額的貢獻。*潛在缺點：當多個產(chǎn)品線的柱子疊加在一起時，如果某個產(chǎn)品線的值在某個月份特別高或特別低，可能會遮蓋或干擾觀察其他產(chǎn)品線的細節(jié)變化。對于產(chǎn)品B波動較大的情況，堆疊柱狀圖可能不如分組柱狀圖能清晰展示各產(chǎn)品線之間的直接對比。管理者關(guān)注點與策略方向：*產(chǎn)品A：總額最高且穩(wěn)定，可能是核心主力產(chǎn)品。關(guān)注點：如何維持其穩(wěn)定增長？是否面臨