2025年大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)期末考試題庫(kù)：統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可視化方法與實(shí)戰(zhàn)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(qǐng)將正確選項(xiàng)的代表字母填寫(xiě)在答題紙上。）1.在選擇可視化方法時(shí)，如果需要展示不同類(lèi)別數(shù)據(jù)的數(shù)量大小，且類(lèi)別數(shù)量不多，以下圖表中最適宜的是？A.散點(diǎn)圖B.折線圖C.餅圖D.熱力圖2.對(duì)于連續(xù)型數(shù)值數(shù)據(jù)的分布情況展示，既能顯示分布形態(tài)又能顯示異常值的是？A.柱狀圖B.餅圖C.箱線圖D.直方圖3.如果需要比較多個(gè)組別在多個(gè)類(lèi)別上的數(shù)據(jù)大小，且希望突出組間和組內(nèi)的差異，以下圖表中最適宜的是？A.分組柱狀圖B.散點(diǎn)圖C.雷達(dá)圖D.小提琴圖4.以下哪項(xiàng)不是有效數(shù)據(jù)可視化應(yīng)遵循的基本原則？A.準(zhǔn)確性（確保圖表不歪曲數(shù)據(jù)）B.一致性（圖表風(fēng)格、顏色、標(biāo)簽等統(tǒng)一）C.復(fù)雜性（圖表應(yīng)盡可能包含更多信息以增加信息密度）D.易理解性（圖表應(yīng)清晰明了，易于觀眾理解）5.使用Echarts或Tableau等工具進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，屬于以下哪種類(lèi)型？A.統(tǒng)計(jì)推斷B.描述性統(tǒng)計(jì)C.回歸分析D.方差分析6.在使用Matplotlib或ggplot2進(jìn)行可視化時(shí)，以下哪個(gè)庫(kù)/包主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理和操作？A.Pandas(Python)/dplyr(R)B.Matplotlib(Python)/ggplot2(R)C.NumPy(Python)D.Scikit-learn(Python)7.如果需要展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的趨勢(shì)，以下圖表中最適宜的是？A.散點(diǎn)圖B.餅圖C.折線圖D.箱線圖8.對(duì)于地理位置數(shù)據(jù)，如果需要展示不同區(qū)域數(shù)值的大小或密度分布，以下圖表中最適宜的是？A.散點(diǎn)圖B.熱力圖C.餅圖D.面積圖9.在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化或標(biāo)準(zhǔn)化的主要目的是什么？A.改變數(shù)據(jù)的實(shí)際值B.為了美觀C.消除不同變量量綱的影響，便于比較D.減少數(shù)據(jù)量10.以下哪種可視化方法最適合展示兩個(gè)連續(xù)型變量之間的相關(guān)關(guān)系？A.柱狀圖B.餅圖C.散點(diǎn)圖D.箱線圖二、簡(jiǎn)答題（每小題5分，共20分。請(qǐng)將答案寫(xiě)在答題紙上。）1.簡(jiǎn)述選擇合適的圖表類(lèi)型時(shí)需要考慮的主要因素。2.解釋什么是“數(shù)據(jù)可視化道德規(guī)范”，并舉例說(shuō)明違反該規(guī)范的情況。3.描述使用Python的Matplotlib庫(kù)繪制一個(gè)基本散點(diǎn)圖的主要步驟和常用函數(shù)。4.說(shuō)明熱力圖（Heatmap）在數(shù)據(jù)分析中通常用于解決什么類(lèi)型的問(wèn)題，并簡(jiǎn)述其基本原理。三、操作題/編程題（共30分。請(qǐng)根據(jù)要求完成代碼編寫(xiě)或操作步驟描述，寫(xiě)在答題紙上。）1.（15分）假設(shè)你使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，手頭有一個(gè)使用Pandas庫(kù)加載的名為`sales_data.csv`的文件，其中包含以下列：`'Region'`（區(qū)域，分類(lèi)變量），`'Product'`（產(chǎn)品，分類(lèi)變量），`'Sales'`（銷(xiāo)售額，數(shù)值變量），`'Year'`（年份，時(shí)間變量）。請(qǐng)編寫(xiě)Python代碼（使用Matplotlib或Seaborn庫(kù)），完成以下可視化任務(wù)：a.繪制一個(gè)柱狀圖，展示不同`Region`的總銷(xiāo)售額（即對(duì)`Sales`進(jìn)行分組求和后繪制）。b.繪制一個(gè)折線圖，展示`Year`范圍內(nèi)每個(gè)`Product`的銷(xiāo)售額趨勢(shì)（即對(duì)`Sales`按`Year`和`Product`進(jìn)行分組求和后繪制）。*注：無(wú)需安裝包，假設(shè)相關(guān)庫(kù)已安裝。*2.（15分）假設(shè)你需要使用Tableau（或其他類(lèi)似的BI工具，如Echarts的簡(jiǎn)單配置描述亦可）對(duì)一個(gè)包含`'City'`（城市，分類(lèi)變量），`'Population'`（人口，數(shù)值變量），`'GDP'`（國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，數(shù)值變量）的`city_data.csv`數(shù)據(jù)集進(jìn)行可視化分析。請(qǐng)描述完成以下任務(wù)的步驟或代碼邏輯：a.創(chuàng)建一個(gè)地圖可視化，將`Population`作為顏色（熱力圖）或大?。馀輬D）的表達(dá)，展示不同城市的人口規(guī)模分布。b.創(chuàng)建一個(gè)柱狀圖，比較前10個(gè)人口最多城市的`GDP`值。c.簡(jiǎn)述你會(huì)如何設(shè)計(jì)這些可視化來(lái)清晰地傳達(dá)城市人口和經(jīng)濟(jì)的初步信息。四、綜合分析題（30分。請(qǐng)將答案寫(xiě)在答題紙上。）假設(shè)你是一位數(shù)據(jù)分析師，收到了一份關(guān)于某零售公司過(guò)去五年（2019-2023年）各門(mén)店銷(xiāo)售額和客流量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)包含字段：`'Store_ID'`（門(mén)店編號(hào)），`'Year'`（年份），`'Sales'`（銷(xiāo)售額，萬(wàn)元），`'Visitors'`（客流量，人次）?，F(xiàn)管理層希望了解銷(xiāo)售額和客流量之間的關(guān)系，以及不同年份的趨勢(shì)。請(qǐng)：1.描述你會(huì)如何使用數(shù)據(jù)可視化方法來(lái)分析這個(gè)問(wèn)題。2.具體說(shuō)明你會(huì)選擇哪些圖表類(lèi)型？為什么？3.簡(jiǎn)要描述你會(huì)如何利用這些圖表來(lái)展示銷(xiāo)售額和客流量之間的關(guān)系（例如，相關(guān)性高低、是否存在季節(jié)性等）以及五年來(lái)的變化趨勢(shì)。4.指出在可視化分析過(guò)程中需要特別注意哪些方面，以確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和有效性。試卷答案一、選擇題1.C2.C3.A4.C5.B6.A7.C8.B9.C10.C二、簡(jiǎn)答題1.選擇合適的圖表類(lèi)型時(shí)需要考慮的主要因素包括：數(shù)據(jù)的類(lèi)型（分類(lèi)、數(shù)值、時(shí)間等）、分析的目標(biāo)（展示分布、比較大小、展示關(guān)系、揭示趨勢(shì)等）、受眾的背景知識(shí)、圖表的易理解性、以及圖表的美觀性等。2.數(shù)據(jù)可視化道德規(guī)范是指在數(shù)據(jù)可視化過(guò)程中應(yīng)遵循的準(zhǔn)則，以確保圖表準(zhǔn)確、公正地反映數(shù)據(jù)，避免誤導(dǎo)觀眾。例如，不應(yīng)通過(guò)調(diào)整坐標(biāo)軸范圍、使用誤導(dǎo)性顏色或扭曲比例來(lái)夸大或縮小差異，應(yīng)明確圖表的來(lái)源和數(shù)據(jù)限制。3.使用Python的Matplotlib庫(kù)繪制一個(gè)基本散點(diǎn)圖的主要步驟和常用函數(shù)：首先，使用`pandas`庫(kù)讀取或準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。然后，導(dǎo)入`matplotlib.pyplot`模塊，通常使用`importmatplotlib.pyplotasplt`。接著，使用`plt.scatter(x,y,s=...,c=...,marker=...,alpha=...)`函數(shù)繪制散點(diǎn)圖，其中`x`和`y`是數(shù)據(jù)點(diǎn)的坐標(biāo)數(shù)組，`s`控制點(diǎn)的大小，`c`控制點(diǎn)的顏色，`marker`控制點(diǎn)的形狀，`alpha`控制點(diǎn)的透明度。最后，使用`plt.xlabel('x軸標(biāo)簽')`、`plt.ylabel('y軸標(biāo)簽')`添加坐標(biāo)軸標(biāo)簽，使用`plt.title('圖表標(biāo)題')`添加標(biāo)題，并使用`plt.show()`顯示圖表。4.熱力圖（Heatmap）在數(shù)據(jù)分析中通常用于解決可視化矩陣數(shù)據(jù)中數(shù)值分布和強(qiáng)度的問(wèn)題，特別是在展示二維表格數(shù)據(jù)或地理數(shù)據(jù)密度時(shí)。其基本原理是將數(shù)據(jù)值映射到顏色上，通過(guò)顏色的深淺或不同色調(diào)來(lái)表示數(shù)值的大小，從而直觀地展現(xiàn)數(shù)據(jù)在空間或類(lèi)別上的分布模式、集中區(qū)域和異常值。三、操作題/編程題1.（15分）```pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#假設(shè)數(shù)據(jù)已加載到df變量中#a.繪制不同Region的總銷(xiāo)售額柱狀圖region_sales=df.groupby('Region')['Sales'].sum()region_sales.plot(kind='bar')plt.xlabel('Region')plt.ylabel('TotalSales')plt.title('TotalSalesbyRegion')plt.show()#b.繪制每個(gè)Product的銷(xiāo)售額趨勢(shì)折線圖product_sales_trend=df.groupby(['Year','Product'])['Sales'].sum().unstack()product_sales_trend.plot(kind='line')plt.xlabel('Year')plt.ylabel('TotalSales')plt.title('SalesTrendbyProduct')plt.legend(title='Product')plt.show()```*解析思路：*a.首先使用`groupby('Region')['Sales'].sum()`按`Region`分組并對(duì)`Sales`求和，得到各區(qū)域的總銷(xiāo)售額。然后使用`plot(kind='bar')`將結(jié)果繪制成柱狀圖，并添加坐標(biāo)軸標(biāo)簽和標(biāo)題。b.首先使用`groupby(['Year','Product'])['Sales'].sum().unstack()`按`Year`和`Product`分組求和，并使用`unstack()`將`Product`作為列索引重塑數(shù)據(jù)，以便按產(chǎn)品繪制不同年份的銷(xiāo)售額趨勢(shì)。然后使用`plot(kind='line')`繪制折線圖，并添加坐標(biāo)軸標(biāo)簽、標(biāo)題和圖例。2.（15分）a.步驟：1.在Tableau中連接到`city_data.csv`數(shù)據(jù)源。2.將`City`字段拖到“標(biāo)記”卡片的“文本”或“名稱”上以識(shí)別不同城市。3.將`Population`字段拖到“標(biāo)記”卡片的“顏色”上，選擇“著色”或“熱力圖”選項(xiàng)，以根據(jù)人口規(guī)模著色。4.（可選）為了更直觀，可以將`Population`拖到“標(biāo)記”卡片的“大小”上，使人口更多的城市點(diǎn)更大。5.調(diào)整地圖的基本視圖和圖層順序。*解析思路：*地圖是展示地理位置數(shù)據(jù)的理想方式。將人口（數(shù)值變量）映射到顏色上，可以直觀地看出哪些區(qū)域人口更密集（顏色更深或更暖）。如果使用氣泡圖（將人口映射到大?。?，則效果類(lèi)似，并且可以同時(shí)展示兩個(gè)維度（位置和規(guī)模）。b.步驟：1.在Tableau中連接到`city_data.csv`數(shù)據(jù)源。2.將`City`字段拖到“行”或“列”功能區(qū)。3.將`GDP`字段拖到“標(biāo)記”卡片的“文本”上，或?qū)⑵浞旁凇靶小?“列”區(qū)域與`City`并列。4.將`GDP`字段拖到“標(biāo)記”卡片的“顏色”上，選擇合適的顏色方案。5.選擇“條形圖”作為標(biāo)記類(lèi)型。6.為了限制顯示數(shù)量，可以在“篩選器”區(qū)域添加“城市”或“GDP”的快速篩選器，或使用“數(shù)據(jù)”->“數(shù)據(jù)源”中的“排序”功能，在數(shù)據(jù)源中先排序，然后拖`City`到行/列進(jìn)行可視化，只顯示前10行。7.添加標(biāo)題和必要的標(biāo)簽。*解析思路：*柱狀圖是比較不同類(lèi)別（這里是城市）數(shù)值大?。ㄟ@里是GDP）的常用圖表。通過(guò)排序和篩選，可以快速定位GDP最高的前10個(gè)城市進(jìn)行比較。顏色可以增強(qiáng)比較效果。四、綜合分析題1.我會(huì)首先繪制散點(diǎn)圖來(lái)初步探索銷(xiāo)售額和客流量之間的關(guān)系，看是否存在正相關(guān)、負(fù)相關(guān)或無(wú)相關(guān)關(guān)系。接著，我會(huì)繪制折線圖（按年份）來(lái)展示銷(xiāo)售額和客流量隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，觀察是否存在增長(zhǎng)、下降或季節(jié)性波動(dòng)?？赡苓€會(huì)繪制箱線圖來(lái)比較不同年份或門(mén)店的銷(xiāo)售額和客流量分布情況。2.我會(huì)選擇散點(diǎn)圖來(lái)展示銷(xiāo)售額和客流量之間的關(guān)系，因?yàn)樯Ⅻc(diǎn)圖能夠直觀地顯示兩個(gè)連續(xù)變量之間的相關(guān)性。選擇折線圖來(lái)展示趨勢(shì)，因?yàn)檎劬€圖適合展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)的變化。如果需要比較分布，可能會(huì)使用箱線圖。選擇這些圖表是因?yàn)樗鼈兡芊謩e有效地傳達(dá)相關(guān)性、趨勢(shì)和分布信息。3.使用散點(diǎn)圖時(shí)，我會(huì)觀察點(diǎn)的整體分布模式。如果點(diǎn)從左下角到右上角呈上升趨勢(shì)，說(shuō)明兩者可能正相關(guān)（客流量越大，銷(xiāo)售額越高）。如果呈下降趨勢(shì)，則可能負(fù)相關(guān)。如果點(diǎn)雜亂無(wú)章，則可能無(wú)明顯相關(guān)。