2025年大學統計學期末考試題庫：統計軟件應用與決策樹分析試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單選題（每題2分，共20分）1.下列哪個統計軟件是專門用于數據挖掘的？A.SPSSB.SASC.RD.Python2.在決策樹分析中，以下哪個指標通常用于選擇最佳分割變量？A.均方誤差B.Gini指數C.卡方檢驗D.曼-惠特尼U檢驗3.以下哪個統計軟件具有可視化功能，可以幫助用戶直觀地理解數據？A.SPSSB.SASC.RD.Python4.在決策樹中，以下哪個屬性通常用于評估節點分裂的質量？A.均方誤差B.Gini指數C.卡方檢驗D.曼-惠特尼U檢驗5.以下哪個統計軟件在數據清洗方面具有優勢？A.SPSSB.SASC.RD.Python6.在決策樹分析中，以下哪個指標通常用于評估模型的泛化能力？A.均方誤差B.Gini指數C.卡方檢驗D.曼-惠特尼U檢驗7.以下哪個統計軟件在處理時間序列數據方面具有優勢？A.SPSSB.SASC.RD.Python8.在決策樹中，以下哪個屬性通常用于評估節點的純度？A.均方誤差B.Gini指數C.卡方檢驗D.曼-惠特尼U檢驗9.以下哪個統計軟件在處理缺失值方面具有優勢？A.SPSSB.SASC.RD.Python10.在決策樹分析中，以下哪個指標通常用于評估模型的準確性？A.均方誤差B.Gini指數C.卡方檢驗D.曼-惠特尼U檢驗二、判斷題（每題2分，共20分）1.在SPSS中，可以使用“交叉表”功能分析兩個變量之間的關系。（）2.決策樹分析中，Gini指數越低，表示節點純度越高。（）3.R語言是一種統計軟件，主要用于數據分析、統計建模和圖形展示。（）4.在SAS中，可以使用“PROCSQL”過程進行數據查詢和操作。（）5.決策樹分析中，卡方檢驗是一種常用的節點分裂指標。（）6.Python語言是一種解釋型、面向對象、動態數據類型的高級編程語言。（）7.在SPSS中，可以使用“因子分析”功能進行變量降維。（）8.決策樹分析中，曼-惠特尼U檢驗是一種常用的節點分裂指標。（）9.R語言中的“ggplot2”包是用于數據可視化的一種圖形工具。（）10.在SAS中，可以使用“DATA步”進行數據操作和處理。（）三、簡答題（每題5分，共25分）1.簡述SPSS軟件在統計分析中的應用。2.簡述決策樹分析的基本原理和步驟。3.簡述SAS軟件在數據挖掘中的應用。4.簡述R語言在統計分析中的優勢。5.簡述Python語言在數據科學中的應用。四、應用題（每題10分，共30分）4.設有某公司銷售部門的數據集，包含以下字段：銷售員ID（員工編號）、銷售額（萬元）、客戶滿意度（0-10分）、客戶購買頻率（次/月）、產品類別（A、B、C）。請使用SPSS軟件對數據集進行以下分析：（1）繪制銷售額與客戶滿意度的散點圖，并分析兩者之間的關系。（2）根據銷售額、客戶滿意度和客戶購買頻率，建立決策樹模型，預測客戶購買頻率。（3）分析不同產品類別對銷售額和客戶滿意度的影響，并給出相應的營銷策略建議。五、編程題（每題10分，共30分）5.請使用Python編寫代碼，實現以下功能：（1）讀取一個包含以下字段的數據集：員工編號、姓名、性別、部門、入職年份、月薪。數據集格式為CSV文件。（2）計算每個部門的平均月薪，并輸出結果。（3）根據性別和部門，統計不同年齡段（20-30歲、31-40歲、41-50歲、50歲以上）的員工人數。六、綜合分析題（每題15分，共45分）6.設有某電商平臺的數據集，包含以下字段：訂單ID、用戶ID、產品ID、購買數量、購買價格、購買時間。請使用R語言進行以下分析：（1）繪制購買數量的直方圖，分析購買數量的分布情況。（2）根據購買時間，分析不同時間段的銷售額，并找出銷售額最高的時間段。（3）根據用戶ID和產品ID，建立關聯規則模型，找出用戶購買產品的關聯性，并輸出前10個關聯規則。本次試卷答案如下：一、單選題（每題2分，共20分）1.C.R解析：R是一種專門用于數據分析和統計計算的編程語言和軟件環境，廣泛應用于數據挖掘和統計分析。2.B.Gini指數解析：Gini指數是決策樹中衡量節點純度的指標，通過計算數據集中各類別的比例差異來評估。3.D.Python解析：Python具有強大的數據可視化功能，通過matplotlib、seaborn等庫可以生成各種類型的圖表。4.B.Gini指數解析：Gini指數用于評估節點分裂的質量，通過計算數據集中各類別的比例差異來評估。5.D.Python解析：Python具有強大的數據處理能力，包括數據清洗、數據轉換、數據集成等功能。6.B.Gini指數解析：Gini指數用于評估模型的泛化能力，反映了模型對未見數據的預測能力。7.C.R解析：R語言在處理時間序列數據方面具有豐富的庫和函數，如xts、zoo等。8.B.Gini指數解析：Gini指數用于評估節點的純度，反映了數據集中各類別的集中程度。9.D.Python解析：Python中的pandas庫提供了豐富的數據處理功能，包括缺失值處理。10.B.Gini指數解析：Gini指數用于評估模型的準確性，反映了模型預測的準確程度。二、判斷題（每題2分，共20分）1.×解析：SPSS的交叉表功能用于分析兩個或多個變量之間的關系，但不用于數據可視化。2.√解析：Gini指數越低，表示節點純度越高，即數據集中各類別的集中程度越高。3.√解析：R語言是一種統計軟件，廣泛應用于數據分析和統計建模。4.√解析：SAS中的PROCSQL過程可以用于數據查詢和操作，類似于SQL語言。5.×解析：卡方檢驗不是決策樹中常用的節點分裂指標。6.√解析：Python是一種解釋型、面向對象、動態數據類型的高級編程語言。7.√解析：SPSS中的因子分析功能可以用于變量降維，將多個變量歸納為少數幾個因子。8.×解析：曼-惠特尼U檢驗不是決策樹中常用的節點分裂指標。9.√解析：Python的pandas庫提供了豐富的數據處理功能，包括缺失值處理。10.√解析：SAS中的DATA步可以用于數據操作和處理，類似于數據轉換。三、簡答題（每題5分，共25分）1.解析：SPSS軟件在統計分析中的應用包括數據管理、描述性統計、推斷統計、相關性分析、回歸分析、聚類分析等。2.解析：決策樹分析的基本原理是利用數據中的特征對數據進行分類或回歸。步驟包括：數據預處理、選擇分割變量、計算信息增益或Gini指數、生成決策樹、剪枝。3.解析