2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計(jì)算及應(yīng)用》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)計(jì)算與應(yīng)用專業(yè)數(shù)據(jù)分析與可視化考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題1.下列哪種方法不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理中的缺失值處理方法？A.刪除含有缺失值的記錄B.使用均值或中位數(shù)填充缺失值C.使用回歸預(yù)測缺失值D.保持缺失值不變2.在數(shù)據(jù)探索性分析中，用于描述數(shù)據(jù)集中數(shù)值型變量集中趨勢的統(tǒng)計(jì)量是？A.標(biāo)準(zhǔn)差B.方差C.均值D.相關(guān)系數(shù)3.以下哪種圖表最適合展示不同類別數(shù)據(jù)之間的數(shù)量比較？A.散點(diǎn)圖B.折線圖C.柱狀圖D.餅圖4.下列哪個(gè)庫是Python中用于數(shù)據(jù)分析和可視化的常用庫？A.NumPyB.PandasC.MatplotlibD.alloftheabove5.K-means聚類算法是一種什么樣的聚類方法？A.層次聚類B.基于密度的聚類C.基于模型的聚類D.分割聚類6.以下哪種可視化原則不是數(shù)據(jù)可視化的基本原則？A.清晰性B.準(zhǔn)確性C.美觀性D.復(fù)雜性7.用于衡量數(shù)據(jù)離散程度的統(tǒng)計(jì)量是？A.均值B.中位數(shù)C.方差D.相關(guān)系數(shù)8.以下哪種圖表最適合展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)的變化趨勢？A.散點(diǎn)圖B.折線圖C.柱狀圖D.餅圖9.數(shù)據(jù)清洗的目的是什么？A.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量B.增加數(shù)據(jù)量C.改變數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)D.隱藏?cái)?shù)據(jù)10.以下哪個(gè)不是常用的數(shù)據(jù)可視化工具？A.TableauB.PowerBIC.ExcelD.TensorFlow二、填空題1.數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)分析的__________步驟。2.探索性數(shù)據(jù)分析的目的是__________。3.可視化圖表的標(biāo)題應(yīng)該__________。4.相關(guān)系數(shù)的取值范圍是__________。5.數(shù)據(jù)可視化的基本原則包括__________、__________和__________。6.用于將數(shù)據(jù)映射到可視化元素上的統(tǒng)計(jì)量是__________。7.聚類分析是一種__________分析。8.數(shù)據(jù)分析的基本流程包括__________、__________、__________和__________。9.可視化圖表的配色應(yīng)該__________。10.交互式可視化是指__________。三、簡答題1.簡述數(shù)據(jù)清洗的主要步驟。2.簡述散點(diǎn)圖和柱狀圖的區(qū)別。3.簡述數(shù)據(jù)可視化的作用。4.簡述K-means聚類算法的基本原理。四、編程題假設(shè)你已經(jīng)使用Pandas讀取了一個(gè)名為"data.csv"的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集包含以下列：姓名、年齡、性別、分?jǐn)?shù)。請使用Python編寫代碼，完成以下任務(wù)：1.統(tǒng)計(jì)每個(gè)性別的平均分?jǐn)?shù)。2.繪制一個(gè)柱狀圖，展示不同性別的平均分?jǐn)?shù)。3.找出分?jǐn)?shù)最高的前5名學(xué)生，并輸出他們的姓名、年齡、性別和分?jǐn)?shù)。五、綜合應(yīng)用題假設(shè)你已經(jīng)使用Python獲取了一個(gè)關(guān)于某城市空氣質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集包含以下列：日期、PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3。請使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化，完成以下任務(wù)：1.對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，處理缺失值和異常值。2.分析PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3的平均值、最大值、最小值和標(biāo)準(zhǔn)差。3.繪制一個(gè)折線圖，展示PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3隨時(shí)間的變化趨勢。4.分析該城市空氣質(zhì)量的主要問題。5.根據(jù)你的分析結(jié)果，提出改善該城市空氣質(zhì)量的建議。試卷答案一、選擇題1.D2.C3.C4.D5.D6.D7.C8.B9.A10.D二、填空題1.首先數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)分析的重要步驟。2.探索性數(shù)據(jù)分析的目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、趨勢和異常值。3.可視化圖表的標(biāo)題應(yīng)該清晰、簡潔、準(zhǔn)確地反映圖表內(nèi)容。4.相關(guān)系數(shù)的取值范圍是-1到1。5.數(shù)據(jù)可視化的基本原則包括清晰性、準(zhǔn)確性、美觀性。6.用于將數(shù)據(jù)映射到可視化元素上的統(tǒng)計(jì)量是維度。7.聚類分析是一種無監(jiān)督分析。8.數(shù)據(jù)分析的基本流程包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)探索性分析和數(shù)據(jù)建模。9.可視化圖表的配色應(yīng)該協(xié)調(diào)、易于區(qū)分。10.交互式可視化是指用戶可以與可視化圖表進(jìn)行交互，例如縮放、平移、篩選等。三、簡答題1.數(shù)據(jù)清洗的主要步驟包括：數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約。具體包括刪除重復(fù)數(shù)據(jù)、處理缺失值、處理異常值、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)規(guī)范化、數(shù)據(jù)離散化等。2.散點(diǎn)圖和柱狀圖的區(qū)別：散點(diǎn)圖用于展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系，通過點(diǎn)的位置來表示數(shù)據(jù)的值；柱狀圖用于展示不同類別數(shù)據(jù)之間的數(shù)量比較，通過柱子的高度來表示數(shù)據(jù)的值。3.數(shù)據(jù)可視化的作用：數(shù)據(jù)可視化可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖形或圖像，更直觀地展示數(shù)據(jù)的特征和規(guī)律，幫助人們更好地理解數(shù)據(jù)；可以揭示數(shù)據(jù)之間的隱藏關(guān)系和模式；可以用于數(shù)據(jù)分析和決策支持。4.K-means聚類算法的基本原理：K-means聚類算法是一種迭代算法，首先隨機(jī)選擇K個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初始聚類中心，然后將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到距離最近的聚類中心，再根據(jù)每個(gè)聚類中的數(shù)據(jù)點(diǎn)重新計(jì)算聚類中心，重復(fù)這個(gè)過程直到聚類中心不再發(fā)生變化或達(dá)到最大迭代次數(shù)。四、編程題```pythonimportpandasaspd#讀取數(shù)據(jù)集data=pd.read_csv("data.csv")#1.統(tǒng)計(jì)每個(gè)性別的平均分?jǐn)?shù)gender_mean_score=data.groupby("性別")["分?jǐn)?shù)"].mean()#2.繪制一個(gè)柱狀圖，展示不同性別的平均分?jǐn)?shù)gender_mean_score.plot(kind="bar")#添加標(biāo)題和標(biāo)簽plt.title("不同性別的平均分?jǐn)?shù)")plt.xlabel("性別")plt.ylabel("平均分?jǐn)?shù)")#顯示圖表plt.show()#3.找出分?jǐn)?shù)最高的前5名學(xué)生，并輸出他們的姓名、年齡、性別和分?jǐn)?shù)top_students=data.nlargest(5,"分?jǐn)?shù)")print(top_students[["姓名","年齡","性別","分?jǐn)?shù)"]])```五、綜合應(yīng)用題1.對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，處理缺失值和異常值：可以使用Pandas的dropna()函數(shù)刪除缺失值，使用describe()函數(shù)查看數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)信息，根據(jù)統(tǒng)計(jì)信息判斷異常值，然后使用drop()或fillna()函數(shù)處理異常值。2.分析PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3的平均值、最大值、最小值和標(biāo)準(zhǔn)差：可以使用Pandas的mean()、max()、min()、std()函數(shù)分別計(jì)算平均值、最大值、最小值和標(biāo)準(zhǔn)差。3.繪制一個(gè)折線圖，展示PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3隨時(shí)間的變化趨勢：可以使用Pandas的plot()函數(shù)繪制折線圖，將日期設(shè)置為x軸，PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3設(shè)置為y軸。4.分析該城市空氣質(zhì)量的主要問題：可以根據(jù)PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3的濃度水平，以及它們的變化