2025年統(tǒng)計學專業(yè)期末考試——統(tǒng)計數(shù)據(jù)可視化實踐試題庫考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。請將正確選項的字母填在括號內。）1.在展示不同類別數(shù)據(jù)的分布情況時，最適合使用的圖表類型通常是？A.折線圖B.散點圖C.條形圖D.餅圖2.對于連續(xù)型數(shù)值變量，想要觀察其分布的集中趨勢和離散程度，以下哪種圖表最為有效？A.條形圖B.直方圖C.餅圖D.箱線圖3.在使用散點圖探索兩個連續(xù)變量之間的關系時，如果數(shù)據(jù)點呈現(xiàn)明顯的線性趨勢，這通常暗示著？A.兩個變量之間存在強負相關B.兩個變量之間存在強正相關C.兩個變量之間可能存在線性相關關系D.兩個變量之間不存在任何關系4.以下哪項不是評價一個統(tǒng)計圖表設計良好應遵循的原則？A.圖表應具有清晰、簡潔的標題，明確說明圖表內容B.坐標軸（若有）應有明確的標簽和單位，刻度應合理C.圖例應清晰易懂，顏色或形狀的選擇應有助于區(qū)分不同數(shù)據(jù)系列D.為了使圖表更“美觀”，可以故意使用誤導性的坐標軸范圍或復雜的裝飾元素5.當需要比較多個分組數(shù)據(jù)（如不同年份、不同地區(qū)的同一指標）的集中趨勢時，使用哪種圖表更為合適？A.散點圖B.折線圖C.小提琴圖D.分組柱狀圖或分組箱線圖6.在進行探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）時，以下哪個步驟通常發(fā)生在數(shù)據(jù)可視化之前？A.繪制散點圖以觀察兩個變量的關系B.對缺失數(shù)據(jù)進行插補C.選擇合適的顏色方案以增強圖表視覺效果D.對數(shù)據(jù)進行標準化處理7.如果想要展示一個變量隨時間變化的趨勢，同時觀察其周期性或季節(jié)性波動，最適合使用的圖表類型是？A.條形圖B.餅圖C.折線圖D.箱線圖8.在統(tǒng)計圖表中，使用過于鮮艷或對比度過強的顏色組合可能導致？A.提高圖表的可讀性B.使圖表看起來更專業(yè)C.導致某些數(shù)據(jù)系列難以區(qū)分或引起視覺疲勞D.減少圖表所需的內存空間9.對于包含大量類別（例如，幾百個類別）的分類變量，在制作圖表時可能面臨的主要挑戰(zhàn)是？A.難以清晰地展示數(shù)據(jù)的趨勢B.圖表難以在打印時保持清晰C.難以選擇合適的顏色或形狀來代表所有類別D.數(shù)據(jù)點容易過度分散，難以觀察集中區(qū)域10.在使用R語言的ggplot2包繪制圖表時，用于指定數(shù)據(jù)源的基本語法是？A.`geom_point(data=...)`B.`ggplot(data=...,aes(...))`C.`theme(...)`函數(shù)內的參數(shù)D.`labs(...)`函數(shù)內的參數(shù)二、簡答題（每小題5分，共20分。請簡明扼要地回答下列問題。）1.簡述制作有效的箱線圖需要考慮的關鍵要素。2.當數(shù)據(jù)集中存在異常值時，在制作圖表時應如何處理？請說明不同處理方式可能帶來的影響。3.請比較使用折線圖和散點圖展示兩個連續(xù)變量關系的區(qū)別和適用場景。4.在進行多變量數(shù)據(jù)可視化時，如何通過圖表設計來清晰地傳達信息，避免混淆？三、編程題（每小題10分，共20分。請根據(jù)要求編寫代碼或說明實現(xiàn)步驟。）1.假設你使用Python的Pandas庫加載了一個名為`sales_data.csv`的數(shù)據(jù)集，其中包含`Year`,`Month`,`Region`,`Product`,`Sales`等列。請使用Matplotlib或Seaborn庫編寫代碼，繪制一個折線圖，展示不同區(qū)域的銷售額（`Sales`）隨時間（`Year`和`Month`）的變化趨勢。請在圖表中區(qū)分不同區(qū)域，并添加必要的標題、坐標軸標簽和圖例。2.繼續(xù)使用上述`sales_data.csv`數(shù)據(jù)集。請編寫代碼，繪制一個分組的箱線圖，比較不同產品類別（`Product`）在不同地區(qū)的平均銷售額（`Sales`）。確保圖表具有清晰的標題、坐標軸標簽，并能有效區(qū)分不同產品和地區(qū)。四、分析與論述題（共20分。請根據(jù)要求進行分析和論述。）假設你收到了一份關于某城市居民出行方式的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集中包含`Date`,`Time`,`DayOfWeek`,`TripDuration`,`ModeOfTransportation`（如步行、公交、地鐵、自行車、駕車）,`Distance`等字段。請設計一個數(shù)據(jù)可視化分析方案，目的是探究該城市居民出行方式的分布特點、出行距離的規(guī)律以及不同出行方式可能存在的關聯(lián)性。請詳細說明你計劃使用哪些圖表類型（至少三種），分別用于展示哪些方面的信息，并簡要說明選擇這些圖表類型的原因。同時，請討論在進行可視化分析時需要注意哪些潛在的問題或需要進行的預處理步驟。試卷答案一、選擇題1.C2.B3.C4.D5.D6.B7.C8.C9.C10.B二、簡答題1.制作有效的箱線圖需要考慮：①明確的數(shù)據(jù)標識（標題、坐標軸標簽）；②合適的坐標軸范圍和刻度；③清晰的四分位數(shù)（Q1,Q3）和中位數(shù)線表示；④明顯的異常值標記（通常用圓點或星號表示）；⑤如果繪制多個箱線圖比較，需確保圖例清晰，顏色或樣式區(qū)分明顯，且所有箱線圖使用相同基準的坐標軸。2.異常值處理方法及影響：①保留：直接在圖表中顯示，可揭示數(shù)據(jù)極端情況或錯誤，但可能使圖表顯得雜亂，掩蓋整體分布特征。②刪除：剔除異常值后繪圖，可能使圖表更“整潔”，但會丟失潛在重要信息，并可能改變數(shù)據(jù)集的整體統(tǒng)計特性（如均值、方差）。③轉換：對數(shù)據(jù)進行對數(shù)、平方根等轉換，可能將偏態(tài)分布正態(tài)化，減小異常值的影響，但會改變數(shù)據(jù)的原始含義。④分離展示：將異常值單獨繪制或標注，既保留整體信息，又突出異常點。選擇方法取決于異常值的性質和分析目的。3.折線圖與散點圖比較：①折線圖主要用于展示數(shù)據(jù)隨連續(xù)變量（通常是時間）變化的趨勢和模式，強調連續(xù)性，適用于時間序列數(shù)據(jù)或有序類別數(shù)據(jù)。散點圖用于展示兩個連續(xù)變量之間的關系（相關性），強調個體數(shù)據(jù)點的分布和位置，適用于探索變量間的關聯(lián)。②折線圖連接數(shù)據(jù)點，可能暗示數(shù)據(jù)在連接點之間是連續(xù)變化的；散點圖顯示數(shù)據(jù)點實際位置，不假設數(shù)據(jù)點間存在確定關系。③適用場景：折線圖適合展示趨勢、增長/下降速率；散點圖適合發(fā)現(xiàn)關系、聚類、異常值。4.多變量可視化清晰傳達信息避免混淆方法：①選擇合適的圖表類型：根據(jù)要表達的核心關系選擇最匹配的圖表（如散點圖、箱線圖、熱力圖等）。②突出重點：使用顏色、大小、形狀等視覺元素有側重地強調關鍵信息，但對非重點信息不做過度渲染。③合理使用注釋和標簽：添加必要的標題、軸標簽、圖例和數(shù)據(jù)標簽，但要簡潔明了，避免信息過載。④保持一致性：在整個分析或報告中，對相似元素（如顏色編碼）的使用保持一致。⑤分步展示：對于復雜的多變量關系，可繪制一系列相關的圖表，逐步深入。⑥考慮受眾：根據(jù)目標觀眾的背景知識選擇合適的復雜度和表達方式。三、編程題1.代碼實現(xiàn)思路（以PythonMatplotlib/Seaborn為例）：①加載數(shù)據(jù)：使用`pandas.read_csv('sales_data.csv')`。②數(shù)據(jù)預處理：確認時間列`Year`和`Month`是否為合適格式（可合并為`datetime`類型），檢查并處理缺失值。③按區(qū)域分組計算銷售額：使用`groupby('Region')`結合`agg('sum'/'mean','Sales')`。④繪制折線圖：使用`matplotlib.pyplot.plot()`或`seaborn.lineplot()`，設置`x`為時間列，`y`為銷售額，通過`hue='Region'`區(qū)分區(qū)域，添加`title`,`xlabel('Date')`,`ylabel('Sales')`,`legend()`等。2.代碼實現(xiàn)思路（以PythonSeaborn為例）：①加載數(shù)據(jù)：同上。②數(shù)據(jù)預處理：確認`Product`和`Region`為分類變量，檢查并處理缺失值。③計算分組數(shù)據(jù)：使用`pandas.groupby(['Product','Region'])['Sales'].mean()`。④繪制分組箱線圖：使用`seaborn.boxplot()`，設置`x='Product'`,`y='Sales'`,`hue='Region'`，添加`title`,`xlabel('Product')`,`ylabel('AverageSales')`,`legend()`。若使用Matplotlib，需先計算分組統(tǒng)計量，然后使用`plt.boxplot()`或循環(huán)繪制每個組的箱線圖。四、分析與論述題設計可視化分析方案：①圖表類型與信息：-使用餅圖或條形圖（按`ModeOfTransportation`分組）展示不同出行方式的分布比例。-使用折線圖（`x`為`Date`或`Time`，`y`為`Distance`）展示平均出行距離隨時間的變化趨勢。-使用箱線圖（`x`為`ModeOfTransportation`，`y`為`Distance`）比較不同出行方式的出行距離分布特征（如集中趨勢、離散程度、異常值）。-使用散點圖（`x`為`TripDuration`，`y`為`Distance`，`color`或`size`為`ModeOfTransportation`）探索出行距離與出行時長之間的關系，并按出行方式區(qū)分。②選擇原因：餅圖/條形圖直觀展示構成比例；折線圖清晰呈現(xiàn)時間序列變化；箱線圖有效比較多組分布特征；散點圖揭示兩個連續(xù)變量間的關系及分組差異。這些圖表類型覆蓋了分布展示、趨勢分析、對比分析和關系探索等不同分析維度。③注意事項與預處理：①數(shù)據(jù)清洗：檢查并處理缺失值（如`Distance`為0是否合理，`TripDuration`是否為負），識別并處理異常值（如超長/