2025年大學統計學期末考試數據分析計算題庫（數據可視化應用試題）考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單選題（每題2分，共20分）1.下列哪一項不是數據可視化的一種類型？A.餅圖B.散點圖C.地圖D.文本2.在制作柱狀圖時，以下哪個選項是正確的？A.柱狀圖適用于展示連續變量的數據分布B.柱狀圖適用于展示類別變量的數據分布C.柱狀圖適用于展示時間序列數據D.以上都是3.下列哪一項不是散點圖的特點？A.可以展示兩個變量之間的關系B.可以展示變量之間的相關性C.可以展示變量的分布情況D.需要同時展示兩個變量的數值4.在制作折線圖時，以下哪個選項是正確的？A.折線圖適用于展示連續變量的數據分布B.折線圖適用于展示類別變量的數據分布C.折線圖適用于展示時間序列數據D.以上都是5.下列哪一項不是數據可視化的作用？A.幫助人們理解數據B.提高數據分析的效率C.增強數據的吸引力D.代替數據分析6.在制作地圖時，以下哪個選項是正確的？A.地圖適用于展示地理位置數據B.地圖適用于展示時間序列數據C.地圖適用于展示類別變量的數據分布D.以上都是7.下列哪一項不是數據可視化中的交互式圖表？A.滾動條B.選擇框C.預測圖表D.熱力圖8.在制作熱力圖時，以下哪個選項是正確的？A.熱力圖適用于展示連續變量的數據分布B.熱力圖適用于展示類別變量的數據分布C.熱力圖適用于展示時間序列數據D.以上都是9.下列哪一項不是數據可視化中的統計圖表？A.餅圖B.散點圖C.地圖D.文本10.在制作文本圖表時，以下哪個選項是正確的？A.文本圖表適用于展示連續變量的數據分布B.文本圖表適用于展示類別變量的數據分布C.文本圖表適用于展示時間序列數據D.以上都是二、判斷題（每題2分，共20分）1.數據可視化只適用于展示數據，不能用于分析數據。（）2.在制作散點圖時，點的顏色可以表示數據的類別。（）3.折線圖適用于展示時間序列數據的變化趨勢。（）4.地圖可以展示地理位置數據，但不能展示時間序列數據。（）5.熱力圖適用于展示連續變量的數據分布，但不能展示類別變量的數據分布。（）6.文本圖表適用于展示類別變量的數據分布，但不能展示連續變量的數據分布。（）7.數據可視化可以提高數據分析的效率。（）8.數據可視化可以幫助人們更好地理解數據。（）9.數據可視化可以代替數據分析。（）10.在制作柱狀圖時，柱狀的高度可以表示數據的數量。（）四、計算題（每題10分，共30分）1.有以下數據集，包含兩個變量：年齡（Age）和收入（Income），其中年齡的取值范圍為20-60歲，收入的取值范圍為5000-30000元。請使用Python代碼繪制年齡與收入的關系圖，并給出相關描述。```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#數據集ages=np.array([25,30,35,40,45,50,55,60])incomes=np.array([15000,18000,20000,25000,28000,30000,32000,35000])#繪制散點圖plt.scatter(ages,incomes)plt.xlabel('Age')plt.ylabel('Income')plt.title('RelationshipbetweenAgeandIncome')plt.show()```2.有以下數據集，包含三個變量：銷售額（Sales）、廣告費用（AdSpend）和員工人數（Employees），請使用Python代碼繪制一個散點圖，展示銷售額與廣告費用之間的關系，同時添加一條回歸線。```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#數據集sales=np.array([10000,15000,20000,25000,30000,35000,40000,45000])ad_spend=np.array([5000,6000,7000,8000,9000,10000,11000,12000])employees=np.array([100,150,200,250,300,350,400,450])#創建線性回歸模型model=LinearRegression()model.fit(np.array(sales).reshape(-1,1),ad_spend)#繪制散點圖和回歸線plt.scatter(sales,ad_spend)plt.plot(sales,model.predict(np.array(sales).reshape(-1,1)),color='red')plt.xlabel('Sales')plt.ylabel('AdSpend')plt.title('RelationshipbetweenSalesandAdSpend')plt.show()```3.有以下數據集，包含兩個變量：溫度（Temperature）和銷量（Sales），請使用Python代碼繪制一個折線圖，展示溫度與銷量之間的關系，并分析兩者之間的趨勢。```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#數據集temperature=np.array([10,15,20,25,30,35,40])sales=np.array([500,600,700,800,900,1000,1100])#繪制折線圖plt.plot(temperature,sales,marker='o')plt.xlabel('Temperature')plt.ylabel('Sales')plt.title('RelationshipbetweenTemperatureandSales')plt.show()```五、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述數據可視化在數據分析中的作用。2.解釋什么是交互式圖表，并舉例說明。3.簡述數據可視化在商業決策中的重要性。六、應用題（每題10分，共20分）1.有以下數據集，包含三個變量：年份（Year）、人口（Population）和GDP（GrossDomesticProduct），請使用Python代碼繪制一個折線圖，展示GDP隨人口增長的變化趨勢，并分析兩者之間的關系。```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#數據集year=np.array([2000,2001,2002,2003,2004,2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017,2018,2019,2020])population=np.array([1000000,1100000,1200000,1300000,1400000,1500000,1600000,1700000,1800000,1900000,2000000,2100000,2200000,2300000,2400000,2500000,2600000,2700000,2800000,2900000,3000000])gdp=np.array([10000,11000,12000,13000,14000,15000,16000,17000,18000,19000,20000,21000,22000,23000,24000,25000,26000,27000,28000,29000])#繪制折線圖plt.plot(year,gdp,label='GDP')plt.plot(year,population,label='Population')plt.xlabel('Year')plt.ylabel('Value')plt.title('GDPandPopulationTrend')plt.legend()plt.show()```2.有以下數據集，包含兩個變量：銷售額（Sales）和廣告費用（AdSpend），請使用Python代碼繪制一個散點圖，展示銷售額與廣告費用之間的關系，并計算兩者之間的相關系數。```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromscipy.statsimportpearsonr#數據集sales=np.array([10000,15000,20000,25000,30000,35000,40000,45000])ad_spend=np.array([5000,6000,7000,8000,9000,10000,11000,12000])#繪制散點圖plt.scatter(sales,ad_spend)plt.xlabel('Sales')plt.ylabel('AdSpend')plt.title('RelationshipbetweenSalesandAdSpend')plt.show()#計算相關系數correlation,_=pearsonr(sales,ad_spend)print("Correlationcoefficient:",correlation)```本次試卷答案如下：一、單選題（每題2分，共20分）1.D解析：數據可視化不僅用于展示數據，還可以用于輔助分析數據，因此選項D是正確的。2.B解析：柱狀圖通常用于展示類別變量的數據分布，因為它可以直觀地比較不同類別的數據大小。3.D解析：散點圖可以展示兩個變量之間的關系，同時也可以展示變量之間的相關性，但它并不需要同時展示兩個變量的數值。4.C解析：折線圖適用于展示時間序列數據，因為它可以展示數據隨時間的變化趨勢。5.D解析：數據可視化不能代替數據分析，它只是數據分析過程中的一個輔助工具。6.A解析：地圖主要用于展示地理位置數據，如城市、國家等，而不是時間序列數據。7.C解析：預測圖表是數據可視化中的一種交互式圖表，而滾動條、選擇框和熱力圖不屬于交互式圖表。8.A解析：熱力圖適用于展示連續變量的數據分布，因為它可以通過顏色深淺來表示數據的密集程度。9.D解析：文本圖表通常用于展示類別變量的數據分布，而不是連續變量的數據分布。10.B解析：文本圖表適用于展示類別變量的數據分布，因為它可以展示不同類別的數據，而不是連續變量的數值。二、判斷題（每題2分，共20分）1.×解析：數據可視化不僅可以展示數據，還可以幫助分析數據，因此這個說法是錯誤的。2.√解析：在散點圖中，點的顏色可以用來表示數據的類別，這是數據可視化中的一個常見應用。3.√解析：折線圖確實適用于展示時間序列數據的變化趨勢，因為它可以顯示數據隨時間的變化。4.×解析：地圖可以展示地理位置數據，也可以展示時間序列數據，例如通過顏色變化來表示不同時間段的數據。5.×解析：熱力圖可以展示連續變量的數據分布，也可以展示類別變量的數據分布，取決于具體的應用場景。6.×解析：文本圖表主要用于展示類別變量的數據分布，而不是連續變量的數據分布。7.√解析：數據可視化可以提高數據分析的效率，因為它可以幫助快速識別數據中的模式和趨勢。8.√解析：數據可視化可以幫助人們更好地理解數據，因為它提供了直觀的視覺表示。9.×解析：數據可視化不能代替數據分析，它只是數據分析過程中的一個輔助工具。10.√解析：在制作柱狀圖時，柱狀的高度可以用來表示數據的數量，這是柱狀圖的一個基本特點。四、計算題（每題10分，共30分）1.解析：```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#數據集ages=np.array([25,30,35,40,45,50,55,60])incomes=np.array([15000,18000,20000,25000,28000,30000,32000,35000])#繪制散點圖plt.scatter(ages,incomes)plt.xlabel('Age')plt.ylabel('Income')plt.title('RelationshipbetweenAgeandIncome')plt.show()```解析：這段代碼首先導入了matplotlib.pyplot和numpy庫，然后定義了年齡和收入的數據集。接著使用scatter函數繪制了散點圖，并設置了x軸和y軸的標簽以及圖表的標題。最后，使用show函數顯示了圖表。2.解析：```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#數據集sales=np.array([10000,15000,20000,25000,30000,35000,40000,45000])ad_spend=np.array([5000,6000,7000,8000,9000,10000,11000,12000])#創建線性回歸模型model=LinearRegression()model.fit(np.array(sales).reshape(-1,1),ad_spend)#繪制散點圖和回歸線plt.scatter(sales,ad_spend)plt.plot(sales,model.predict(np.array(sales).reshape(-1,1)),color='red')plt.xlabel('Sales')plt.ylabel('AdSpend')plt.title('RelationshipbetweenSalesandAdSpend')plt.show()```解析：這段代碼首先導入了matplotlib.pyplot、numpy和sklearn.linear_model庫。然后定義了銷售額和廣告費用的數據集。接著創建了一個線性回歸模型，并使用fit函數進行了擬合。最后，使用scatter函數繪制了散點圖，并使用plot函數繪制了回歸線。3.解析：```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#數據集temperature=np.array([10,15,20,25,30,35,40])sales=np.array([500,600,700,800,900,1000,1100])#繪制折線圖plt.plot(temperature,sales,marker='o')plt.xlabel('Temperature')plt.ylabel('Sales')plt.title('RelationshipbetweenTemperatureandSales')plt.show()```解析：這段代碼首先導入了matplotlib.pyplot和numpy庫，然后定義了溫度和銷量的數據集。接著使用plot函數繪制了折線圖，并設置了x軸和y軸的標簽以及圖表的標題。最后，使用show函數顯示了圖表。五、簡答題（每題5分，共20分）1.解析：數據可視化在數據分析中的作用包括：幫助人們更好地理解數據、提高數據分析的效率、發現數據中的模式和趨勢、輔助決策過程、溝通和展示數據分析結果。2.解析：交互式圖表是一種允許用戶與圖表進行交互的圖表。用戶可以通過點擊、拖動、滾動等操作來查看數據的不同部分，或者改變圖表的顯示方式。例如，一個交互式地圖允許用戶通過點擊不同的地區來查看該地區的詳細信息。3.解析：數據可視化在商業決策中的重要性體現在：幫助管理者快速識別問題和機會、支持數據驅動的決策過程、提高決策的透明度和可信度、促進跨部門溝通和協作、增強報告和演示的可視化效果。六、應用題（每題10分，共20分）1.解析：```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#數據集year=np.array([2000,2001,2002,2003,2004,2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017,2018,2019,2020])population=np.array([1000000,1100000,1200000,1300000,1400000,1500000,1600000,1700000,1800000,1900000,2000000,2100000,2200000,2300000,2400000,2500000,2600000,2700000,2800000,2900000,3000000])gdp=np.array([10000,11000,12000,13000,14000,15000,16000,17000,18000,19000,20000,21000,22000,23000,24000,25000,26000,27000,28000,29000])#繪制折線圖plt.plot(year,gdp,label='GDP')plt.plot(year,population,label='Populatio