2025年數(shù)據(jù)分析與可視化專(zhuān)業(yè)考研模擬試題及答案一、單項(xiàng)選擇題

1.數(shù)據(jù)分析中，以下哪個(gè)指標(biāo)表示數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的一種度量方法？

A.離散度

B.偏度

C.矩

D.均值

答案：D

2.在數(shù)據(jù)可視化中，以下哪個(gè)圖表最適合展示兩個(gè)類(lèi)別變量之間的關(guān)系？

A.折線圖

B.柱狀圖

C.散點(diǎn)圖

D.餅圖

答案：B

3.以下哪個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在Python中用于存儲(chǔ)有序集合？

A.List

B.Tuple

C.Set

D.Dict

答案：C

4.在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪個(gè)算法用于分類(lèi)任務(wù)？

A.K-means

B.Apriori

C.決策樹(shù)

D.支持向量機(jī)

答案：C

5.在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，以下哪個(gè)方法用于處理缺失值？

A.刪除缺失值

B.填充缺失值

C.標(biāo)準(zhǔn)化

D.歸一化

答案：B

6.以下哪個(gè)指標(biāo)表示模型對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率？

A.精確率

B.召回率

C.F1值

D.準(zhǔn)確率

答案：D

二、多項(xiàng)選擇題

1.數(shù)據(jù)分析的主要步驟包括哪些？

A.數(shù)據(jù)收集

B.數(shù)據(jù)清洗

C.數(shù)據(jù)分析

D.數(shù)據(jù)可視化

E.模型訓(xùn)練

答案：ABCD

2.以下哪些是Python中的常用數(shù)據(jù)可視化庫(kù)？

A.Matplotlib

B.Seaborn

C.Pandas

D.Scikit-learn

E.NumPy

答案：ABE

3.以下哪些是數(shù)據(jù)挖掘中的主要任務(wù)？

A.分類(lèi)

B.聚類(lèi)

C.回歸

D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

E.文本挖掘

答案：ABCD

4.以下哪些是數(shù)據(jù)清洗的方法？

A.刪除異常值

B.填充缺失值

C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

D.數(shù)據(jù)歸一化

E.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

答案：ABDE

5.以下哪些是Python中常用的數(shù)據(jù)分析庫(kù)？

A.Pandas

B.NumPy

C.Matplotlib

D.Seaborn

E.Scikit-learn

答案：ABCD

三、簡(jiǎn)答題

1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)清洗的步驟。

答案：

（1）數(shù)據(jù)初步檢查：檢查數(shù)據(jù)的質(zhì)量、完整性、一致性等；

（2）異常值處理：刪除或填充異常值；

（3）缺失值處理：刪除、填充或插值；

（4）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等；

（5）數(shù)據(jù)整理：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)、排序等。

2.簡(jiǎn)述Python中常用的數(shù)據(jù)分析庫(kù)及其作用。

答案：

（1）Pandas：提供數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具，如數(shù)據(jù)幀、索引等；

（2）NumPy：提供高性能的多維數(shù)組對(duì)象和工具，如數(shù)組操作、矩陣運(yùn)算等；

（3）Matplotlib：提供數(shù)據(jù)可視化工具，如圖表、圖形等；

（4）Seaborn：基于Matplotlib的擴(kuò)展庫(kù)，提供更豐富的可視化圖表；

（5）Scikit-learn：提供機(jī)器學(xué)習(xí)算法和工具，如分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)等。

3.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘中的分類(lèi)算法及其應(yīng)用場(chǎng)景。

答案：

（1）決策樹(shù)：適用于分類(lèi)和回歸任務(wù)，易于理解，但可能過(guò)擬合；

（2）支持向量機(jī)（SVM）：適用于高維數(shù)據(jù)，對(duì)非線性關(guān)系有較強(qiáng)的處理能力；

（3）K近鄰（KNN）：適用于分類(lèi)和回歸任務(wù)，簡(jiǎn)單易用，但計(jì)算復(fù)雜度較高；

（4）樸素貝葉斯：適用于文本分類(lèi)和樸素貝葉斯分類(lèi)任務(wù)，計(jì)算復(fù)雜度較低；

（5）隨機(jī)森林：結(jié)合多個(gè)決策樹(shù)，提高模型性能，減少過(guò)擬合。

四、應(yīng)用題

1.請(qǐng)使用Python編寫(xiě)一個(gè)程序，讀取Excel文件中的數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、處理和可視化。

答案：

```python

importpandasaspd

importmatplotlib.pyplotasplt

#讀取Excel文件

data=pd.read_excel("data.xlsx")

#數(shù)據(jù)清洗

data=data.dropna()#刪除缺失值

data=data[data["年齡"]>18]#過(guò)濾年齡大于18的數(shù)據(jù)

#數(shù)據(jù)處理

data["年齡"]=data["年齡"]*2#將年齡乘以2

#數(shù)據(jù)可視化

data["年齡"].plot(kind="bar")

plt.xlabel("年齡")

plt.ylabel("人數(shù)")

plt.title("年齡分布")

plt.show()

```

2.請(qǐng)使用Python編寫(xiě)一個(gè)程序，根據(jù)以下數(shù)據(jù)計(jì)算每個(gè)用戶的活躍度，并使用散點(diǎn)圖展示用戶活躍度與用戶年齡之間的關(guān)系。

數(shù)據(jù)格式：用戶ID、活躍天數(shù)、年齡

答案：

```python

importpandasaspd

importmatplotlib.pyplotasplt

#數(shù)據(jù)

data={

"用戶ID":[1,2,3,4,5],

"活躍天數(shù)":[10,15,20,5,30],

"年齡":[25,30,35,40,45]

}

#創(chuàng)建DataFrame

df=pd.DataFrame(data)

#計(jì)算活躍度

df["活躍度"]=df["活躍天數(shù)"]/(df["年齡"]-18)*100

#數(shù)據(jù)可視化

plt.scatter(df["年齡"],df["活躍度"])

plt.xlabel("年齡")

plt.ylabel("活躍度")

plt.title("用戶活躍度與年齡之間的關(guān)系")

plt.show()

```

3.請(qǐng)使用Python編寫(xiě)一個(gè)程序，根據(jù)以下數(shù)據(jù)使用Apriori算法挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則。

數(shù)據(jù)格式：商品ID、購(gòu)買(mǎi)數(shù)量

答案：

```python

importpandasaspd

fromapyoriimportapriori

#數(shù)據(jù)

data={

"商品ID":["A","B","C","A","B","C","A","B","C","A","B","C"],

"購(gòu)買(mǎi)數(shù)量":[1,2,3,1,2,3,1,2,3,1,2,3]

}

#創(chuàng)建DataFrame

df=pd.DataFrame(data)

#使用Apriori算法挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則

rules=apriori(df,min_support=0.5,min_confidence=0.7)

results=list(rules)

#輸出關(guān)聯(lián)規(guī)則

forruleinresults:

print(f"商品{rule[0]}與商品{rule[1]}的關(guān)聯(lián)規(guī)則：支持度={rule[2]},置信度={rule[3]}")

```

本次試卷答案如下：

一、單項(xiàng)選擇題

1.D

解析思路：均值（平均數(shù)）是表示數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的一種度量方法，用于描述一組數(shù)據(jù)的平均水平。

2.B

解析思路：柱狀圖適用于展示兩個(gè)類(lèi)別變量之間的關(guān)系，可以清晰地比較不同類(lèi)別在各個(gè)變量上的分布情況。

3.C

解析思路：Set數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在Python中用于存儲(chǔ)有序集合，它不允許有重復(fù)的元素。

4.C

解析思路：決策樹(shù)是一種常用的分類(lèi)算法，適用于處理各種類(lèi)型的分類(lèi)問(wèn)題。

5.B

解析思路：處理缺失值時(shí)，填充缺失值是一種常見(jiàn)的方法，可以通過(guò)插值或使用其他數(shù)據(jù)來(lái)填充缺失值。

6.D

解析思路：準(zhǔn)確率是模型對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，它反映了模型的整體性能。

二、多項(xiàng)選擇題

1.ABCD

解析思路：數(shù)據(jù)分析的主要步驟包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化，以及模型訓(xùn)練。

2.ABE

解析思路：Matplotlib、Seaborn和NumPy是Python中常用的數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，而Scikit-learn和Pandas是數(shù)據(jù)分析庫(kù)。

3.ABCDE

解析思路：數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)包括分類(lèi)、聚類(lèi)、回歸、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和文本挖掘。

4.ABDE

解析思路：數(shù)據(jù)清洗的方法包括刪除異常值、填充缺失值、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。

5.ABCD

解析思路：Pandas、NumPy、Matplotlib和Seaborn是Python中常用的數(shù)據(jù)分析庫(kù)，Scikit-learn則專(zhuān)注于機(jī)器學(xué)習(xí)。

三、簡(jiǎn)答題

1.數(shù)據(jù)清洗的步驟：

（1）數(shù)據(jù)初步檢查：檢查數(shù)據(jù)的質(zhì)量、完整性、一致性等；

（2）異常值處理：刪除或填充異常值；

（3）缺失值處理：刪除、填充或插值；

（4）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等；

（5）數(shù)據(jù)整理：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)、排序等。

2.Python中常用的數(shù)據(jù)分析庫(kù)及其作用：

（1）Pandas：提供數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具，如數(shù)據(jù)幀、索引等；

（2）NumPy：提供高性能的多維數(shù)組對(duì)象和工具，如數(shù)組操作、矩陣運(yùn)算等；

（3）Matplotlib：提供數(shù)據(jù)可視化工具，如圖表、圖形等；

（4）Seaborn：基于Matplotlib的擴(kuò)展庫(kù)，提供更豐富的可視化圖表；

（5）Scikit-learn：提供機(jī)器學(xué)習(xí)算法和工具，如分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)等。

3.數(shù)據(jù)挖掘中的分類(lèi)算法及其應(yīng)用場(chǎng)景：

（1）決策樹(shù)：適用于分類(lèi)和回歸任務(wù)，易于理解，但可能過(guò)擬合；

（2）支持向量機(jī)（SVM）：適用于高維數(shù)據(jù)，對(duì)非線性關(guān)系有較強(qiáng)的處理能力；

（3）K近鄰（KNN）：適用于分類(lèi)和回歸任務(wù)，簡(jiǎn)單易用，但計(jì)算復(fù)雜度較高；

（4）樸素貝葉斯：適用于文本分類(lèi)和樸素貝葉斯分類(lèi)任務(wù)，計(jì)算復(fù)雜度較低；

（5）隨機(jī)森林：結(jié)合多個(gè)決策樹(shù)，提高模型性能，減少過(guò)擬