2025年大學(xué)《行星科學(xué)》專業(yè)題庫——行星科學(xué)中的數(shù)據(jù)分析技術(shù)考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題1.在行星科學(xué)數(shù)據(jù)中，以下哪一項通常不屬于連續(xù)型數(shù)據(jù)？A.行星表面溫度B.衛(wèi)星軌道傾角C.光譜強度D.火星大氣成分比例2.以下哪種方法不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)？A.缺失值插補B.數(shù)據(jù)歸一化C.統(tǒng)計分析D.異常值檢測3.在進行線性回歸分析時，以下哪個指標可以用來衡量模型的擬合優(yōu)度？A.標準差B.相關(guān)系數(shù)C.決定系數(shù)(R2)D.偏度4.以下哪種圖表類型最適合展示不同類別數(shù)據(jù)之間的數(shù)量比較？A.折線圖B.散點圖C.柱狀圖D.餅圖5.以下哪個軟件包通常用于Python中的數(shù)據(jù)分析和工作流自動化？A.MatplotlibB.NumPyC.PandasD.Scikit-learn6.在時間序列分析中，以下哪種方法可以用來識別數(shù)據(jù)中的周期性變化？A.主成分分析B.因子分析C.趨勢分析D.自相關(guān)分析7.以下哪種數(shù)據(jù)可視化技術(shù)可以有效地展示高維數(shù)據(jù)？A.散點圖B.熱圖C.平行坐標圖D.地圖8.在行星圖像處理中，以下哪種算法通常用于去除圖像噪聲？A.插值算法B.抽樣算法C.濾波算法D.變換算法9.以下哪種機器學(xué)習(xí)方法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.聚類分析B.主成分分析C.支持向量機D.因子分析10.在分析火星探測器的遙測數(shù)據(jù)時，以下哪個環(huán)節(jié)通常最先進行？A.數(shù)據(jù)可視化B.數(shù)據(jù)清洗C.數(shù)據(jù)建模D.數(shù)據(jù)分析二、填空題1.數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析過程中的重要環(huán)節(jié)，其主要目的是去除數(shù)據(jù)中的________和________。2.統(tǒng)計分析是數(shù)據(jù)分析的核心方法之一，其目的是通過對數(shù)據(jù)的________和________，揭示數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和特征。3.可視化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖形或圖像的過程，其目的是更直觀地________數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式。4.在使用機器學(xué)習(xí)進行行星圖像分類時，需要先將圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為________格式。5.Python是一種通用的________語言，也是進行數(shù)據(jù)分析的常用工具。三、簡答題1.簡述數(shù)據(jù)預(yù)處理在行星科學(xué)數(shù)據(jù)分析中的重要性。2.解釋描述性統(tǒng)計和推斷性統(tǒng)計的區(qū)別。3.描述散點圖和柱狀圖在行星科學(xué)數(shù)據(jù)分析中的不同應(yīng)用場景。4.簡述使用機器學(xué)習(xí)進行行星分類的基本流程。5.解釋什么是時間序列分析，并列舉其在行星科學(xué)中的一些應(yīng)用實例。6.闡述數(shù)據(jù)可視化在行星科學(xué)研究中的重要作用。四、計算題1.某研究團隊收集了金星大氣溫度(℃)和氣壓(hPa)的數(shù)據(jù)，如下表所示：|溫度(℃)|氣壓(hPa)||----------|------------||425|9.0||430|8.5||435|8.0||440|7.5||445|7.0|請計算該數(shù)據(jù)集的溫度均值、標準差和氣壓均值、標準差。2.假設(shè)你使用Python中的NumPy和Pandas庫對火星探測器傳回的遙感數(shù)據(jù)進行了預(yù)處理，請寫出代碼片段，實現(xiàn)以下功能：a.讀取名為"mars_data.csv"的數(shù)據(jù)文件。b.選擇數(shù)據(jù)文件中的"temperature"和"pressure"列。c.計算"temperature"列的最大值、最小值和平均值。d.將"pressure"列中的缺失值用該列的平均值填充。五、編程題使用Python中的Matplotlib庫，根據(jù)以下數(shù)據(jù)繪制一個折線圖，并添加標題、坐標軸標簽和圖例：x=[0,1,2,3,4,5]y=[0,2,4,6,8,10]圖的標題為"LinearRegression"，x軸標簽為"X"，y軸標簽為"Y"。試卷答案一、選擇題1.B解析：軌道傾角是離散的類別數(shù)據(jù)。2.C解析：統(tǒng)計分析是數(shù)據(jù)分析的一部分，不屬于預(yù)處理技術(shù)。3.C解析：決定系數(shù)R2衡量模型對數(shù)據(jù)的解釋程度，即擬合優(yōu)度。4.C解析：柱狀圖適合比較不同類別的數(shù)量差異。5.C解析：Pandas是Python中用于數(shù)據(jù)處理和分析的核心庫。6.D解析：自相關(guān)分析用于衡量時間序列數(shù)據(jù)在不同時間點上的相關(guān)性，識別周期性。7.C解析：平行坐標圖可以展示高維數(shù)據(jù)中不同維度上的數(shù)值關(guān)系。8.C解析：濾波算法通過數(shù)學(xué)運算去除圖像中的噪聲。9.C解析：支持向量機是一種用于分類和回歸的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。10.B解析：數(shù)據(jù)清洗是處理原始數(shù)據(jù)，應(yīng)先于其他分析步驟。二、填空題1.錯誤，缺失值；異常值解析：數(shù)據(jù)清洗主要處理錯誤數(shù)據(jù)、缺失值和異常值。2.描述；推斷解析：描述性統(tǒng)計描述數(shù)據(jù)特征，推斷性統(tǒng)計從樣本推斷總體。3.理解；模式解析：可視化幫助理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)潛在模式。4.向量解析：圖像數(shù)據(jù)在機器學(xué)習(xí)中通常表示為向量。5.編程解析：Python是一種通用的編程語言。三、簡答題1.數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，可以去除噪聲和錯誤，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，使后續(xù)分析結(jié)果更可靠，有助于揭示行星現(xiàn)象的真實規(guī)律。2.描述性統(tǒng)計總結(jié)數(shù)據(jù)特征，如均值、方差，描述數(shù)據(jù)集中趨勢和離散程度。推斷性統(tǒng)計基于樣本數(shù)據(jù)對總體進行假設(shè)檢驗和參數(shù)估計，推斷總體特征。3.散點圖用于展示兩個連續(xù)變量之間的關(guān)系，如溫度與輻射強度。柱狀圖用于比較不同類別數(shù)據(jù)的數(shù)量，如不同行星的半徑。4.基本流程包括數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理、特征工程、選擇合適的分類模型、訓(xùn)練模型、評估模型性能、模型調(diào)優(yōu)和預(yù)測新數(shù)據(jù)。5.時間序列分析研究數(shù)據(jù)隨時間變化的模式，用于分析行星軌道變化、大氣波動等。應(yīng)用實例包括太陽活動周期分析、行星自轉(zhuǎn)速率變化研究。6.數(shù)據(jù)可視化將抽象數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖形，幫助科學(xué)家直觀理解復(fù)雜行星數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隱藏關(guān)系和異常，輔助科學(xué)發(fā)現(xiàn)和決策。四、計算題1.溫度均值=(425+430+435+440+445)/5=437℃溫度標準差=sqrt(((425-437)2+(430-437)2+(435-437)2+(440-437)2+(445-437)2)/5)≈7.91℃氣壓均值=(9.0+8.5+8.0+7.5+7.0)/5=8.0hPa氣壓標準差=sqrt(((9.0-8.0)2+(8.5-8.0)2+(8.0-8.0)2+(7.5-8.0)2+(7.0-8.0)2)/5)≈0.70hPa解析：均值是所有數(shù)值的和除以數(shù)量。標準差衡量數(shù)值偏離均值的程度。2.a.importpandasaspddata=pd.read_csv('mars_data.csv')b.selected_data=data[['temperature','pressure']]c.temp_mean=selected_data['temperature'].mean()temp_max=selected_data['temperature'].max()temp_min=selected_data['temperature'].min()d.selected_data['pressure'].fillna(selected_data['pressure'].mean(),inplace=True)解析：a讀取csv文件。b選擇指定列。c計算統(tǒng)計量。d填充缺失值。五、編程題```pythonimportm