2025年統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)期末試題：統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)可視化與實(shí)戰(zhàn)考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪一項(xiàng)不是數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)應(yīng)遵循的基本原則？A.清晰性（Clarity）B.準(zhǔn)確性（Accuracy）C.吸引眼球（Attractiveness）D.復(fù)雜性（Complexity）2.對于展示不同類別數(shù)據(jù)的大小或數(shù)量，哪種圖表類型最為常用且直觀？A.散點(diǎn)圖（ScatterPlot）B.折線圖（LineChart）C.柱狀圖/條形圖（BarChart）D.餅圖（PieChart）3.在進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）時(shí)，計(jì)算數(shù)據(jù)集中各個(gè)數(shù)值型變量的統(tǒng)計(jì)摘要（均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、分位數(shù)等）主要目的是什么？A.為了直接得出最終結(jié)論B.為了可視化數(shù)據(jù)分布C.為了識別數(shù)據(jù)中的模式、趨勢和異常值D.為了選擇合適的可視化圖表類型4.以下哪種可視化方法最適合展示多個(gè)維度（超過三個(gè)）變量之間的關(guān)系？A.散點(diǎn)圖B.箱線圖C.散點(diǎn)圖矩陣（ScatterplotMatrix）D.熱力圖5.使用Tableau、PowerBI等工具進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，其主要優(yōu)勢之一是什么？A.能夠自動進(jìn)行復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)建模B.提供強(qiáng)大的交互式探索能力C.無需任何編程基礎(chǔ)即可使用D.生成結(jié)果最為精美6.在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，過度使用顏色可能導(dǎo)致什么問題？A.提高視覺吸引力B.增加信息傳遞效率C.混淆數(shù)據(jù)關(guān)系或產(chǎn)生誤導(dǎo)D.使圖表更具科技感7.假設(shè)你正在分析某電商平臺的月度銷售額數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)2024年12月的銷售額異常偏高。在可視化此數(shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)優(yōu)先考慮使用什么方法來識別和初步探究此異常值？A.繪制所有月份銷售額的餅圖B.繪制銷售額的直方圖或箱線圖C.繪制銷售額隨時(shí)間變化的折線圖D.繪制月份與銷售額的散點(diǎn)圖8.“數(shù)據(jù)的故事性（StorytellingwithData）”在數(shù)據(jù)可視化中的含義是什么？A.使用華麗的動畫效果展示數(shù)據(jù)B.通過數(shù)據(jù)可視化清晰地傳達(dá)分析目標(biāo)、過程、發(fā)現(xiàn)和見解，引導(dǎo)觀眾理解數(shù)據(jù)背后的意義C.盡可能使用多種圖表類型組合D.確保圖表中的每一個(gè)元素都有數(shù)據(jù)支持9.在使用Python的Matplotlib或Seaborn庫創(chuàng)建可視化時(shí)，通常需要先導(dǎo)入哪個(gè)（些）核心庫？A.pandas和numpyB.matplotlib和seabornC.plotly和bokehD.scipy和statsmodels10.對于包含缺失值的數(shù)據(jù)集，在進(jìn)行可視化分析之前通常需要進(jìn)行什么處理？A.直接忽略包含缺失值的記錄進(jìn)行分析B.使用某種可視化方法（如缺失數(shù)據(jù)熱力圖）來識別缺失模式C.必須使用插補(bǔ)方法填充所有缺失值D.不需要特別處理，因?yàn)榇蠖鄶?shù)可視化庫自動處理缺失值二、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述選擇合適的圖表類型進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化的主要考慮因素。2.解釋什么是交互式可視化，并列舉至少三種交互式可視化的常見形式。3.描述在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目時(shí)，數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理階段可能包含的關(guān)鍵步驟。4.什么是數(shù)據(jù)可視化的倫理問題？請至少列舉兩點(diǎn)，并簡要說明。三、操作題（共30分）假設(shè)你是一名市場分析師，負(fù)責(zé)分析某手機(jī)品牌的用戶數(shù)據(jù)。以下是該品牌在2024年第四季度的部分用戶注冊信息（已脫敏處理）和某次促銷活動的參與情況：*用戶ID:用戶唯一標(biāo)識符*注冊時(shí)間:用戶注冊的具體日期（格式：YYYY-MM-DD）*性別:用戶性別（'男','女','未知'）*年齡段:用戶年齡段（'18-24','25-34','35-44','45+'）*地域:用戶所在大致地理區(qū)域（'華東','華南','華北','西南','其他'）*職業(yè):用戶職業(yè)大類（'學(xué)生','白領(lǐng)','IT','自由職業(yè)','其他'）*月消費(fèi)額（元）:平均月消費(fèi)金額*促銷參與次數(shù):在本次促銷活動中參與購買的次數(shù)（0,1,2,3+）請使用你熟悉的Python編程語言（建議使用pandas和matplotlib/seaBorn庫）或其他數(shù)據(jù)可視化工具，完成以下任務(wù)：1.加載數(shù)據(jù)（此處假設(shè)數(shù)據(jù)以CSV格式存儲，文件名為`phone_users_q4_2024.csv`）。2.（10分）創(chuàng)建一個(gè)柱狀圖，展示不同性別的用戶數(shù)量。要求：圖表標(biāo)題為“用戶性別分布”，x軸標(biāo)簽為“性別”，y軸標(biāo)簽為“用戶數(shù)量”，并使用不同的顏色區(qū)分不同性別。3.（10分）創(chuàng)建一個(gè)箱線圖，展示不同年齡段用戶的“月消費(fèi)額”分布。要求：圖表標(biāo)題為“各年齡段用戶月消費(fèi)額分布”，x軸標(biāo)簽為“年齡段”，y軸標(biāo)簽為“月消費(fèi)額（元）”，確保箱線圖能清晰顯示各年齡段的分布特征（中位數(shù)、四分位數(shù)、異常值等）。4.（10分）請結(jié)合上述兩個(gè)圖表的結(jié)果，以及你對數(shù)據(jù)的一般理解，撰寫一段約100字的文字分析，描述該品牌用戶在性別構(gòu)成和消費(fèi)能力（月消費(fèi)額）方面的基本特征，并嘗試提出1-2個(gè)可能值得進(jìn)一步深入探究的問題。四、綜合應(yīng)用題（共30分）假設(shè)你是一位數(shù)據(jù)分析師，接收到一份關(guān)于某城市共享單車使用情況的數(shù)據(jù)集（文件名為`shared_bike_usage.csv`）。該數(shù)據(jù)集記錄了用戶在不同時(shí)間、地點(diǎn)使用共享單車的行為，字段包括：`記錄ID`,`用戶ID`,`騎行開始時(shí)間`,`騎行結(jié)束時(shí)間`,`起始站點(diǎn)編號`,`結(jié)束站點(diǎn)編號`,`騎行時(shí)長（分鐘）`,`天氣狀況`,`當(dāng)日溫度（℃）`。請綜合運(yùn)用你所學(xué)的統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)可視化知識，完成以下分析任務(wù)：1.數(shù)據(jù)初步理解與處理（10分）：*加載數(shù)據(jù)，簡要描述數(shù)據(jù)集包含的主要信息。*檢查數(shù)據(jù)是否存在缺失值，如有，請說明缺失情況并提出一種合適的處理方法。*計(jì)算用戶的單次平均騎行時(shí)長，并繪制一個(gè)直方圖來展示騎行時(shí)長的分布情況。根據(jù)直方圖，描述騎行時(shí)長的整體分布特征（例如，集中趨勢、是否存在明顯的偏態(tài)）。2.分析與可視化（20分）：*（10分）創(chuàng)建一個(gè)可視化圖表，分析不同“天氣狀況”下的平均騎行時(shí)長是否有顯著差異。請選擇合適的圖表類型，并簡要說明你的選擇理由。如果圖表顯示存在差異，請嘗試解釋可能的原因。*（10分）在一天中的不同時(shí)段（例如，按小時(shí)劃分），騎行時(shí)長和騎行次數(shù)呈現(xiàn)何種趨勢？請創(chuàng)建相應(yīng)的可視化圖表（例如，折線圖組合或堆疊面積圖）來展示這種關(guān)系，并描述你的發(fā)現(xiàn)?？梢越Y(jié)合“當(dāng)日溫度”字段進(jìn)行初步分析，看看溫度是否與騎行時(shí)長或次數(shù)有關(guān)。3.結(jié)論與建議（未作具體要求，但應(yīng)自然融入分析中或單獨(dú)簡述）（10分）*基于你的分析和可視化結(jié)果，總結(jié)共享單車用戶騎行行為的主要特征。*針對如何提升用戶騎行體驗(yàn)或增加騎行次數(shù)，提出至少兩條有數(shù)據(jù)支持的建議。試卷答案一、選擇題1.D2.C3.C4.C5.B6.C7.B8.B9.A10.B二、簡答題1.選擇合適的圖表類型主要考慮因素：數(shù)據(jù)的類型（分類、數(shù)值、時(shí)間序列等）、分析目的（展示分布、比較大小、揭示關(guān)系、追蹤趨勢等）、數(shù)據(jù)維度（變量的個(gè)數(shù)）、受眾群體、可視化環(huán)境（尺寸、媒介）。需確保圖表清晰、準(zhǔn)確、無誤導(dǎo)，能有效傳達(dá)信息。2.交互式可視化是指允許用戶通過操作（如點(diǎn)擊、縮放、篩選、拖拽等）與數(shù)據(jù)進(jìn)行交互，動態(tài)調(diào)整視圖或獲取更詳細(xì)信息的一種可視化形式。常見形式包括：篩選/切片（Filter/Slice）、縮放/鉆取（Zoom/Drill-down）、工具提示（Tooltips）、聯(lián)動圖（LinkedViews）、動畫（Animation）。3.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理關(guān)鍵步驟：處理缺失值（刪除、填充）、處理異常值（識別、處理）、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、編碼）、數(shù)據(jù)整合（合并、連接）、數(shù)據(jù)規(guī)約（抽樣）、數(shù)據(jù)離散化/分箱。4.數(shù)據(jù)可視化倫理問題：①準(zhǔn)確性與誤導(dǎo)性：圖表設(shè)計(jì)（如扭曲坐標(biāo)軸、不恰當(dāng)?shù)陌俜直龋┛赡芘で聦?shí)，導(dǎo)致誤導(dǎo)性結(jié)論。②算法偏見：可視化呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)若包含源頭偏見或算法偏見，可能強(qiáng)化歧視或刻板印象。③隱私與安全：在可視化個(gè)人或敏感數(shù)據(jù)時(shí)，需注意保護(hù)隱私信息不被泄露。④訪問性：可視化設(shè)計(jì)應(yīng)考慮不同人群（如色盲、視力障礙者）的可訪問性，而非僅迎合主流。三、操作題（注：以下為Python代碼示例和文字分析內(nèi)容，具體實(shí)現(xiàn)可能因庫版本、代碼風(fēng)格略有差異）```pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns#1.加載數(shù)據(jù)data=pd.read_csv('phone_users_q4_2024.csv')#2.創(chuàng)建柱狀圖-用戶性別分布plt.figure(figsize=(8,5))gender_counts=data['性別'].value_counts()sns.countplot(data=data,x='性別',palette='viridis')plt.title('用戶性別分布')plt.xlabel('性別')plt.ylabel('用戶數(shù)量')#(可選)在柱狀圖上顯示具體數(shù)量forindex,valueinenumerate(gender_counts):plt.text(index,value+0.5,str(value),ha='center')plt.show()#3.創(chuàng)建箱線圖-各年齡段用戶月消費(fèi)額分布plt.figure(figsize=(10,6))sns.boxplot(data=data,x='年齡段',y='月消費(fèi)額（元）',palette='coolwarm')plt.title('各年齡段用戶月消費(fèi)額分布')plt.xlabel('年齡段')plt.ylabel('月消費(fèi)額（元）')plt.show()#4.文字分析analysis_text="""該品牌用戶性別分布中，'男'性用戶數(shù)量多于'女'性用戶，且'未知'性別用戶占比較小。從月消費(fèi)額的箱線圖來看，不同年齡段的消費(fèi)能力存在差異。'25-34'歲年齡段的用戶整體月消費(fèi)額中位數(shù)較高，且分布范圍較廣，可能消費(fèi)意愿和能力較強(qiáng)。'18-24'歲和'35-44'歲年齡段用戶消費(fèi)額分布相對集中。'45+'歲年齡段用戶消費(fèi)額的上下四分位數(shù)差距可能較大，或整體偏低，需結(jié)合具體數(shù)據(jù)進(jìn)一步確認(rèn)。建議進(jìn)一步探究：1)不同性別用戶在不同年齡段的消費(fèi)差異原因；2)月消費(fèi)額與職業(yè)、地域等因素的相關(guān)性。"""print(analysis_text)```四、綜合應(yīng)用題（注：以下為Python代碼示例和文字分析內(nèi)容，具體實(shí)現(xiàn)可能因庫版本、數(shù)據(jù)處理方式略有差異）```pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromdatetimeimportdatetime#1.數(shù)據(jù)初步理解與處理data=pd.read_csv('shared_bike_usage.csv')#描述數(shù)據(jù)print("數(shù)據(jù)集基本信息:")print(())print("\n數(shù)據(jù)集前幾行:")print(data.head())#檢查缺失值missing_data=data.isnull().sum()print("\n缺失值情況:")print(missing_data)#處理缺失值示例（假設(shè)騎行時(shí)長和起始/結(jié)束站點(diǎn)編號缺失不多，直接刪除；天氣狀況缺失較少，可考慮填充或刪除）data_cleaned=data.dropna(subset=['騎行時(shí)長（分鐘）','起始站點(diǎn)編號','結(jié)束站點(diǎn)編號'])#或data_cleaned=data.dropna(subset=['天氣狀況'])#如果決定刪除#或data_cleaned['天氣狀況']=data_cleaned['天氣狀況'].fillna('未知')#如果決定填充#計(jì)算平均騎行時(shí)長avg_duration=data_cleaned['騎行時(shí)長（分鐘）'].mean()print(f"\n用戶單次平均騎行時(shí)長:{avg_duration:.2f}分鐘")#繪制騎行時(shí)長直方圖plt.figure(figsize=(10,6))sns.histplot(data_cleaned['騎行時(shí)長（分鐘）'],bins=30,kde=True)plt.title('用戶單次騎行時(shí)長分布')plt.xlabel('騎行時(shí)長（分鐘）')plt.ylabel('頻數(shù)')plt.show()#描述分布特征duration_desc="""騎行時(shí)長分布呈現(xiàn)右偏態(tài)（正偏態(tài)），說明大部分騎行時(shí)長集中在較短的區(qū)間（例如0-20分鐘），但存在一些持續(xù)時(shí)間較長的騎行（異常值或長途騎行）。平均騎行時(shí)長為[此處填入計(jì)算出的平均時(shí)長]分鐘，這可以作為一個(gè)參考基準(zhǔn)。"""#2.分析與可視化#2a.不同天氣狀況下的平均騎行時(shí)長avg_duration_by_weather=data_cleaned.groupby('天氣狀況')['騎行時(shí)長（分鐘）'].mean().sort_values()plt.figure(figsize=(10,6))sns.barplot(x=avg_duration_by_weather.index,y=avg_duration_by_weather.values,palette='muted')plt.title('不同天氣狀況下的平均騎行時(shí)長')plt.xlabel('天氣狀況')plt.ylabel('平均騎行時(shí)長（分鐘）')plt.xticks(rotation=45)plt.show()#文字說明（示例，需根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)和圖表調(diào)整）weather_analysis="""從圖表可以看出，不同天氣狀況下用戶的平均騎行時(shí)長存在差異。例如，在'晴'天條件下，平均騎行時(shí)長可能相對較長，而'雨'天或'雪'天的平均騎行時(shí)長可能較短。這種差異可能的原因是：好天氣（如晴天）更鼓勵(lì)人們進(jìn)行戶外活動，包括長距離騎行；而不良天氣（如雨天、雪天）則可能限制了用戶的騎行距離或次數(shù)，導(dǎo)致平均時(shí)長下降。（注意：此結(jié)論基于假設(shè)的圖表趨勢，實(shí)際需看具體數(shù)據(jù)）"""#2b.騎行時(shí)長/次數(shù)與時(shí)段、溫度的關(guān)系#將騎行開始時(shí)間轉(zhuǎn)換為小時(shí)data_cleaned['騎行開始小時(shí)']=pd.to_datetime(data_cleaned['騎行開始時(shí)間']).dt.hour#按小時(shí)統(tǒng)計(jì)騎行次數(shù)和平均時(shí)長hourly_stats=data_cleaned.groupby('騎行開始小時(shí)').agg({'記錄ID':'nunique',#騎行次數(shù)（每次記錄代表一次騎行）'騎行時(shí)長（分鐘）':'mean'}).rename(columns={'記錄ID':'騎行次數(shù)'})plt.figure(figsize=(14,8))#繪制騎行次數(shù)折線圖plt.subplot(2,1,1)sns.lineplot(x=hourly_stats.index,y='騎行次數(shù)',data=hourly_stats,marker='o')plt.title('每小時(shí)騎行次數(shù)與平均騎行時(shí)長趨勢')plt.xlabel('小時(shí)(0-23)')plt.ylabel('騎行次數(shù)')plt.grid(True)#繪制平均騎行時(shí)長折線圖plt.subplot(2,1,2)sns.lineplot(x=hourly_stats.index,y='騎行時(shí)長（分鐘）',data=hourly_stats,marker='o',color='orange')plt.title('每小時(shí)騎行次數(shù)與平均騎行時(shí)長趨勢')plt.xlabel('小時(shí)(0-23)')plt.ylabel('平均騎行時(shí)長（分鐘）')plt.grid(True)plt.tight_layout()plt.show()#結(jié)合溫度分析（假設(shè)溫度數(shù)據(jù)已加載或計(jì)算）#示例：繪制溫度圖在同一圖表#(需要實(shí)際溫度數(shù)據(jù)列'當(dāng)日溫度（℃）')#plt.figure(figsize=(14,7))#sns.lineplot(x=hourly_stats.index,y='當(dāng)日溫度（℃）',data=hourly_stats,marker='s',color='red',label='平均溫度（℃）')#plt.title('每小