2025年數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專升本數(shù)據(jù)分析試卷（含答案）考試時(shí)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(xiàng)的字母填在題后的括號內(nèi)）1.在數(shù)據(jù)分析流程中，通常位于數(shù)據(jù)收集之后、數(shù)據(jù)分析之前的是？A.數(shù)據(jù)可視化B.數(shù)據(jù)預(yù)處理C.建立模型D.數(shù)據(jù)解釋2.下列哪個(gè)指標(biāo)是用于衡量數(shù)據(jù)集中數(shù)值型數(shù)據(jù)離散程度的？A.標(biāo)準(zhǔn)差B.相關(guān)系數(shù)C.偏度D.中位數(shù)3.當(dāng)我們需要探索性地了解數(shù)據(jù)分布特征，并發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中可能存在的異常值時(shí)，以下哪種圖表最為合適？A.餅圖B.散點(diǎn)圖C.箱線圖D.折線圖4.在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，我們選擇一個(gè)顯著性水平α，其含義通常是指？A.拒絕原假設(shè)時(shí)犯錯(cuò)誤的概率B.接受原假設(shè)時(shí)犯錯(cuò)誤的概率C.樣本統(tǒng)計(jì)量與總體參數(shù)的差異程度D.數(shù)據(jù)的可靠性程度5.下列哪個(gè)SQL語句關(guān)鍵字用于從數(shù)據(jù)庫表中篩選滿足特定條件的數(shù)據(jù)行？A.CREATEB.SELECTC.WHERED.INSERT6.以下哪個(gè)Python庫主要用于數(shù)據(jù)分析和處理？A.MatplotlibB.PandasC.Scikit-learnD.Flask7.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，“處理缺失值”的常見方法不包括？A.刪除含有缺失值的行B.用均值或中位數(shù)填充缺失值C.用回歸模型預(yù)測缺失值D.將缺失值標(biāo)記為一個(gè)特殊的類別8.當(dāng)我們需要分析兩個(gè)連續(xù)型變量之間是否存在線性關(guān)系時(shí)，最常用的統(tǒng)計(jì)量是？A.協(xié)方差B.相關(guān)系數(shù)C.卡方統(tǒng)計(jì)量D.t統(tǒng)計(jì)量9.將多個(gè)不同來源的數(shù)據(jù)表根據(jù)某個(gè)共同的字段進(jìn)行合并或連接的操作，稱為？A.數(shù)據(jù)聚合B.數(shù)據(jù)連接C.數(shù)據(jù)篩選D.數(shù)據(jù)分組10.數(shù)據(jù)可視化的主要目的是？A.生成復(fù)雜的數(shù)據(jù)模型B.優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)C.清晰、有效地傳達(dá)數(shù)據(jù)信息D.自動(dòng)執(zhí)行數(shù)據(jù)分析任務(wù)二、填空題（每空2分，共20分。請將答案填在橫線上）1.描述數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)集中趨勢的統(tǒng)計(jì)量主要有______、中位數(shù)和眾數(shù)。2.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化通常將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布，常用的方法有Z-score標(biāo)準(zhǔn)化和______。3.SQL中，使用______語句可以對表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行增刪改查操作。4.在Python中，用于創(chuàng)建數(shù)據(jù)框（DataFrame）的主要庫是______。5.數(shù)據(jù)降維的主要目的是減少數(shù)據(jù)的維數(shù)，同時(shí)盡量保留數(shù)據(jù)的______。6.假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟包括提出假設(shè)、選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量、計(jì)算統(tǒng)計(jì)量的值和______。7.在進(jìn)行數(shù)據(jù)探索性分析時(shí)，計(jì)算變量之間的______是了解變量間關(guān)系的重要手段。8.將數(shù)據(jù)按照一定的規(guī)則劃分成不同的組別，并計(jì)算每個(gè)組別的統(tǒng)計(jì)量，稱為______。9.“臟數(shù)據(jù)”通常指存在錯(cuò)誤、不完整或不一致的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)清洗是處理臟數(shù)據(jù)的過程，常見的清洗任務(wù)包括處理缺失值、異常值和______。10.條形圖和餅圖都是常用的______圖表，適用于展示分類數(shù)據(jù)的分布情況。三、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述數(shù)據(jù)預(yù)處理在數(shù)據(jù)分析流程中的重要性。2.解釋什么是描述性統(tǒng)計(jì)，并列舉至少三個(gè)常用的描述性統(tǒng)計(jì)量及其含義。3.比較散點(diǎn)圖和箱線圖在數(shù)據(jù)可視化中的主要區(qū)別和適用場景。4.簡述使用SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)連接的基本原理。四、計(jì)算題（每題10分，共20分）1.假設(shè)有一個(gè)包含10個(gè)數(shù)值的數(shù)據(jù)集：[5,8,12,7,9,15,6,11,10,8]。請計(jì)算該數(shù)據(jù)集的均值、中位數(shù)和方差。（要求寫出計(jì)算過程）2.某電商網(wǎng)站記錄了用戶購買行為數(shù)據(jù)，部分信息如下（用逗號分隔字段：用戶ID,商品類別,購買金額）：用戶1,服裝,200用戶2,家電,1500用戶1,家電,800用戶3,服裝,300請寫出SQL查詢語句，統(tǒng)計(jì)每個(gè)商品類別的總購買金額。（假設(shè)數(shù)據(jù)存儲在名為“purchases”的表中）五、應(yīng)用題（10分）假設(shè)你是一名數(shù)據(jù)分析師，需要分析一家超市的銷售數(shù)據(jù)，以了解顧客的購買偏好。請簡述你會采用的數(shù)據(jù)分析步驟，并列出每個(gè)步驟中可能使用的主要方法或工具。試卷答案一、選擇題1.B解析：數(shù)據(jù)分析流程通常為：數(shù)據(jù)收集->數(shù)據(jù)預(yù)處理->數(shù)據(jù)分析->數(shù)據(jù)可視化->數(shù)據(jù)解釋。數(shù)據(jù)預(yù)處理位于數(shù)據(jù)收集之后、數(shù)據(jù)分析之前。2.A解析：標(biāo)準(zhǔn)差是衡量數(shù)據(jù)點(diǎn)與其均值之間離散程度的統(tǒng)計(jì)量。相關(guān)系數(shù)衡量線性關(guān)系，偏度衡量分布對稱性，中位數(shù)是位置統(tǒng)計(jì)量。3.C解析：箱線圖能直觀展示數(shù)據(jù)的五數(shù)概括（最小值、第一四分位數(shù)、中位數(shù)、第三四分位數(shù)、最大值），并有效識別異常值。散點(diǎn)圖用于展示兩個(gè)變量關(guān)系，餅圖用于展示部分與整體比例，折線圖用于展示趨勢。4.A解析：顯著性水平α（SignificanceLevel）定義為在原假設(shè)為真時(shí)，拒絕原假設(shè)的概率，即犯第一類錯(cuò)誤（TypeIError）的概率。5.C解析：`WHERE`子句在SQL中用于指定查詢條件，篩選滿足條件的數(shù)據(jù)行。`CREATE`用于創(chuàng)建，`SELECT`用于查詢，`INSERT`用于插入數(shù)據(jù)。6.B解析：Pandas是Python中專門用于數(shù)據(jù)分析和處理的強(qiáng)大庫，提供了數(shù)據(jù)框（DataFrame）等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。Matplotlib是繪圖庫，Scikit-learn是機(jī)器學(xué)習(xí)庫，F(xiàn)lask是Web框架。7.D解析：處理缺失值的常用方法包括刪除（行或列）、填充（均值、中位數(shù)、眾數(shù)、回歸等）、插值等。將缺失值標(biāo)記為特殊類別是一種處理方式，但不是“處理”（填充或刪除）的典型目標(biāo)。8.B解析：相關(guān)系數(shù)（如皮爾遜相關(guān)系數(shù)）用于量化兩個(gè)連續(xù)型變量之間線性關(guān)系的強(qiáng)度和方向。協(xié)方差表示相關(guān)性但未標(biāo)準(zhǔn)化，卡方統(tǒng)計(jì)量用于分類數(shù)據(jù)，t統(tǒng)計(jì)量用于假設(shè)檢驗(yàn)。9.B解析：將多個(gè)數(shù)據(jù)表根據(jù)共同字段合并在一起的操作稱為數(shù)據(jù)連接（Join）。數(shù)據(jù)聚合是對數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總，數(shù)據(jù)篩選是選擇滿足條件的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分組是按某字段分類數(shù)據(jù)。10.C解析：數(shù)據(jù)可視化的核心目的是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖形化的形式，以便更直觀、高效地理解和傳達(dá)信息。二、填空題1.均值解析：均值、中位數(shù)、眾數(shù)都是常用的描述數(shù)據(jù)集中趨勢的統(tǒng)計(jì)量。2.Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化解析：Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)線性縮放到一個(gè)指定的范圍，通常是[0,1]或[-1,1]，另一種常用方法是Z-score標(biāo)準(zhǔn)化（基于均值和標(biāo)準(zhǔn)差）。3.SQL解析：StructuredQueryLanguage（SQL）是用于管理和操作關(guān)系數(shù)據(jù)庫的標(biāo)準(zhǔn)語言，其核心功能包括數(shù)據(jù)的增（INSERT）、刪（DELETE）、改（UPDATE）和查（SELECT）。4.Pandas解析：Pandas庫提供了DataFrame等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，是Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理的標(biāo)準(zhǔn)工具。5.信息量（或信息保留度）解析：數(shù)據(jù)降維的目標(biāo)是在降低數(shù)據(jù)復(fù)雜度的同時(shí)，盡可能保留原始數(shù)據(jù)中的重要信息和變異特征。6.做出統(tǒng)計(jì)決策（或判斷是否拒絕原假設(shè)）解析：假設(shè)檢驗(yàn)的步驟包括：提出假設(shè)、選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量、計(jì)算統(tǒng)計(jì)量觀測值、將觀測值與臨界值或p值比較，從而做出拒絕或保留原假設(shè)的決策。7.相關(guān)性解析：計(jì)算變量之間的相關(guān)性（如相關(guān)系數(shù)）是探索變量間線性關(guān)系強(qiáng)度和方向的基本方法。8.數(shù)據(jù)分組解析：數(shù)據(jù)分組是指根據(jù)某個(gè)或某些字段的值，將數(shù)據(jù)劃分成不同的類別或組別，然后對每個(gè)組別進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。9.數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換（或數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換）解析：數(shù)據(jù)清洗除了處理缺失值和異常值，還常常涉及處理數(shù)據(jù)格式錯(cuò)誤或不一致的問題，如日期格式錯(cuò)誤、文本編碼問題、數(shù)據(jù)類型不匹配等，即數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換。10.分類（或定性）解析：條形圖和餅圖都用于展示分類變量（定性變量）的不同類別及其對應(yīng)的數(shù)值（如頻數(shù)、比例）。三、簡答題1.簡述數(shù)據(jù)預(yù)處理在數(shù)據(jù)分析流程中的重要性。解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)分析過程中至關(guān)重要的一步，因?yàn)檎鎸?shí)世界的數(shù)據(jù)往往是“臟”的，包含錯(cuò)誤、缺失、不一致等問題。數(shù)據(jù)預(yù)處理通過清洗、轉(zhuǎn)換和整合等操作，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適合進(jìn)行分析的干凈、規(guī)范的數(shù)據(jù)集。這能提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保后續(xù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，降低分析風(fēng)險(xiǎn)，并為后續(xù)的分析建模工作打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，從而提升整個(gè)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的效率和效果。2.解釋什么是描述性統(tǒng)計(jì)，并列舉至少三個(gè)常用的描述性統(tǒng)計(jì)量及其含義。解析：描述性統(tǒng)計(jì)是統(tǒng)計(jì)學(xué)的一個(gè)分支，旨在總結(jié)、描述和呈現(xiàn)數(shù)據(jù)集的主要特征。它通過計(jì)算統(tǒng)計(jì)量或繪制圖表，將復(fù)雜的數(shù)據(jù)簡化為易于理解和溝通的形式。常用的描述性統(tǒng)計(jì)量包括：*均值（Mean）：數(shù)據(jù)集中所有數(shù)值的總和除以數(shù)值個(gè)數(shù)，代表數(shù)據(jù)的平均水平。*中位數(shù)（Median）：將數(shù)據(jù)按大小排序后位于中間位置的數(shù)值，代表數(shù)據(jù)的中間水平，對異常值不敏感。*標(biāo)準(zhǔn)差（StandardDeviation）：衡量數(shù)據(jù)點(diǎn)與其均值之間平均偏離程度的統(tǒng)計(jì)量，反映數(shù)據(jù)的離散程度。*（其他可列舉：最大值/最小值、范圍/極差、四分位數(shù)、眾數(shù)、偏度、峰度等）3.比較散點(diǎn)圖和箱線圖在數(shù)據(jù)可視化中的主要區(qū)別和適用場景。解析：散點(diǎn)圖和箱線圖是兩種常用的數(shù)據(jù)可視化圖表，主要區(qū)別和適用場景如下：*散點(diǎn)圖（ScatterPlot）：*區(qū)別：通過在二維坐標(biāo)系中繪制數(shù)據(jù)點(diǎn)的橫縱坐標(biāo)，直觀展示兩個(gè)連續(xù)變量之間的關(guān)系（如相關(guān)性、分布模式）。*適用場景：用于探索兩個(gè)數(shù)值型變量之間的關(guān)聯(lián)性，識別可能的線性或非線性關(guān)系、聚類或異常點(diǎn)。*箱線圖（BoxPlot）：*區(qū)別：基于數(shù)據(jù)的五數(shù)概括（最小值、第一四分位數(shù)Q1、中位數(shù)Q2、第三四分位數(shù)Q3、最大值），繪制出箱體和須線，能有效展示數(shù)據(jù)的分布特征（中心趨勢、離散程度、對稱性）并識別異常值。*適用場景：用于展示單個(gè)連續(xù)變量的分布情況，或比較多個(gè)連續(xù)變量（或分組數(shù)據(jù)）的分布差異，尤其適用于數(shù)據(jù)量較大或存在異常值的情況。4.簡述使用SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)連接的基本原理。解析：SQL數(shù)據(jù)連接（JOIN）的基本原理是根據(jù)兩個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)表中的共同字段（稱為連接鍵或關(guān)聯(lián)字段），將這些表中的相關(guān)行組合起來，形成一個(gè)新的結(jié)果表。這個(gè)過程可以看作是根據(jù)連接條件篩選出滿足條件的行，并將來自不同表的字段信息合并到一起。根據(jù)連接方式的不同，主要分為內(nèi)連接（INNERJOIN，只保留所有表中匹配的行）、左連接（LEFTJOIN，保留左表所有行，以及右表中匹配的行，不匹配部分用NULL填充）、右連接（RIGHTJOIN，保留右表所有行，以及左表中匹配的行，不匹配部分用NULL填充）和全外連接（FULLOUTERJOIN，保留左右表所有行，不匹配部分用NULL填充）。連接鍵的匹配規(guī)則決定了最終結(jié)果集中行的組合方式。四、計(jì)算題1.假設(shè)有一個(gè)包含10個(gè)數(shù)值的數(shù)據(jù)集：[5,8,12,7,9,15,6,11,10,8]。請計(jì)算該數(shù)據(jù)集的均值、中位數(shù)和方差。（要求寫出計(jì)算過程）解析：*均值（Mean）:均值=(5+8+12+7+9+15+6+11+10+8)/10均值=95/10均值=9.5*中位數(shù)（Median）:首先將數(shù)據(jù)排序：[5,6,7,8,8,9,10,11,12,15]數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為10（偶數(shù)），中位數(shù)是第5和第6個(gè)數(shù)的平均值：中位數(shù)=(8+9)/2中位數(shù)=8.5*方差（Variance）:方差=Σ(xi-均值)2/n方差=[(5-9.5)2+(8-9.5)2+(12-9.5)2+(7-9.5)2+(9-9.5)2+(15-9.5)2+(6-9.5)2+(11-9.5)2+(10-9.5)2+(8-9.5)2]/10方差=[(-4.5)2+(-1.5)2+(2.5)2+(-2.5)2+(-0.5)2+(5.5)2+(-3.5)2+(1.5)2+(0.5)2+(-1.5)2]/10方差=[20.25+2.25+6.25+6.25+0.25+30.25+12.25+2.25+0.25+2.25]/10方差=82.5/10方差=8.252.某電商網(wǎng)站記錄了用戶購買行為數(shù)據(jù)，部分信息如下（用逗號分隔字段：用戶ID,商品類別,購買金額）：用戶1,服裝,200用戶2,家電,1500用戶1,家電,800用戶3,服裝,300請寫出SQL查詢