2025年統計學期末考試題庫：統計軟件應用與數據挖掘實戰試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪項不是統計軟件SPSS的功能？（）A.數據錄入與編輯B.描述性統計分析C.數據可視化D.編程控制2.在Excel中，以下哪種操作可以創建一個數據透視表？（）A.數據篩選B.數據排序C.數據透視D.數據分組3.在R語言中，以下哪個函數可以計算樣本均值？（）A.mean()B.median()C.mode()D.average()4.下列哪個是Python中的數據清洗函數？（）A.pandas.dropna()B.pandas.fillna()C.pandas.select_dtypes()D.pandas.replace()5.在Python中，以下哪個是pandas庫的模塊？（）A.numpyB.matplotlibC.pandasD.scikit-learn6.在R語言中，以下哪個是加載CSV文件的函數？（）A.read.csv()B.read.table()C.read.txt()D.readLines()7.以下哪個是統計軟件SAS的編程語言？（）A.PythonB.RC.SASD.Excel8.在Python中，以下哪個是NumPy庫的模塊？（）A.pandasB.matplotlibC.numpyD.scikit-learn9.下列哪個是統計軟件SPSS的數據視圖？（）A.數據視圖B.變量視圖C.圖表視圖D.分析視圖10.在R語言中，以下哪個是繪制直方圖的函數？（）A.hist()B.barplot()C.plot()D.lineplot()二、填空題（每空2分，共20分）1.在統計軟件SPSS中，數據錄入與編輯可以通過__________功能實現。2.在Excel中，數據透視表可以用來對數據進行__________和__________。3.在R語言中，計算樣本標準差的函數是__________。4.在Python中，刪除數據中缺失值的函數是__________。5.在R語言中，加載CSV文件的函數是__________。6.在SAS中，創建數據集的語句是__________。7.在Python中，NumPy庫的矩陣乘法函數是__________。8.在R語言中，繪制散點圖的函數是__________。9.在統計軟件SPSS中，進行描述性統計分析的步驟是：打開數據編輯器，選擇__________菜單，然后選擇__________。10.在Python中，讀取文本文件的函數是__________。三、簡答題（每題10分，共30分）1.簡述統計軟件SPSS和Excel在數據錄入和編輯方面的異同。2.簡述R語言中數據清洗的基本步驟。3.簡述Python中pandas庫在數據處理中的應用。四、應用題（每題15分，共45分）1.假設你是一位市場分析師，需要使用R語言對一家公司的銷售數據進行數據挖掘。公司提供了一份包含以下字段的銷售數據：銷售日期、產品ID、銷售金額、銷售數量、客戶ID。請使用R語言編寫代碼，完成以下任務：（1）加載數據集并查看數據的基本信息。（2）計算每個產品的總銷售額和總銷售數量。（3）找出銷售額最高的前三個產品及其銷售額。（4）根據銷售數量對客戶進行分組，并計算每個組別的平均銷售額。五、編程題（每題15分，共30分）1.在Python中，使用pandas庫編寫代碼，實現以下功能：（1）讀取一個CSV文件，并查看數據的基本信息。（2）計算每列的最大值和最小值。（3）篩選出銷售金額大于1000的記錄。（4）對篩選后的數據進行排序，并輸出排序后的結果。六、論述題（每題20分，共40分）1.論述統計軟件在數據挖掘中的應用及其重要性。結合實際案例，說明統計軟件如何幫助企業和研究人員從大量數據中提取有價值的信息。本次試卷答案如下：一、選擇題（每題2分，共20分）1.D。SPSS的主要功能包括數據錄入與編輯、描述性統計分析、數據可視化和編程控制，但不包括編程控制。2.C。在Excel中，數據透視表可以通過“數據”菜單下的“數據透視表”功能創建。3.A。在R語言中，計算樣本均值的函數是`mean()`。4.A。在Python中，pandas庫的`dropna()`函數用于刪除數據中的缺失值。5.C。pandas是Python中的一個用于數據分析的庫。6.A。在R語言中，`read.csv()`函數用于加載CSV文件。7.C。SAS是一種統計軟件，其編程語言也是SAS。8.C。NumPy是Python中用于數值計算的庫。9.B。在SPSS中，變量視圖可以查看和編輯數據集中的變量信息。10.A。在R語言中，`hist()`函數用于繪制直方圖。二、填空題（每空2分，共20分）1.數據視圖2.數據透視和匯總3.sd()4.dropna()5.read.csv()6.datastep7.dot()8.plot()9.數據視圖，描述性統計10.read()三、簡答題（每題10分，共30分）1.簡述統計軟件SPSS和Excel在數據錄入和編輯方面的異同。解析：SPSS和Excel在數據錄入和編輯方面的相同點包括：都可以進行數據錄入、編輯和查看；都支持多種數據格式；都可以進行數據清洗和轉換。不同點在于：SPSS的數據錄入和編輯功能更為強大，支持復雜的邏輯和數據驗證；Excel在數據可視化方面更為出色，提供豐富的圖表和圖形功能。2.簡述R語言中數據清洗的基本步驟。解析：R語言中數據清洗的基本步驟包括：檢查數據完整性，處理缺失值，數據類型轉換，數據異常值處理，以及數據格式化。3.簡述Python中pandas庫在數據處理中的應用。解析：Python中pandas庫在數據處理中的應用包括：數據讀取和寫入，數據清洗和轉換，數據篩選和排序，數據分組和聚合，數據可視化等。四、應用題（每題15分，共45分）1.假設你是一位市場分析師，需要使用R語言對一家公司的銷售數據進行數據挖掘。公司提供了一份包含以下字段的銷售數據：銷售日期、產品ID、銷售金額、銷售數量、客戶ID。請使用R語言編寫代碼，完成以下任務：（1）加載數據集并查看數據的基本信息。（2）計算每個產品的總銷售額和總銷售數量。（3）找出銷售額最高的前三個產品及其銷售額。（4）根據銷售數量對客戶進行分組，并計算每個組別的平均銷售額。解析：（1）`data<-read.csv("sales_data.csv")`加載數據集；`summary(data)`查看數據的基本信息。（2）`summary(data[,c("產品ID","銷售金額","銷售數量")])`計算每個產品的總銷售額和總銷售數量。（3）`data%>%group_by(產品ID)%>%summarize(TotalSales=sum(銷售金額),TotalQuantity=sum(銷售數量))%>%arrange(desc(TotalSales))%>%head(3)`找出銷售額最高的前三個產品及其銷售額。（4）`data%>%group_by(客戶ID)%>%summarize(AvgSales=mean(銷售金額),AvgQuantity=mean(銷售數量))`根據銷售數量對客戶進行分組，并計算每個組別的平均銷售額。五、編程題（每題15分，共30分）1.在Python中，使用pandas庫編寫代碼，實現以下功能：（1）讀取一個CSV文件，并查看數據的基本信息。（2）計算每列的最大值和最小值。（3）篩選出銷售金額大于1000的記錄。（4）對篩選后的數據進行排序，并輸出排序后的結果。解析：（1）`df=pd.read_csv("sales_data.csv")`讀取CSV文件；`()`查看數據的基本信息。（2）`df.describe()`計算每列的最大值和最小值。（3）`df[df['銷售金額']>1000]`篩選出銷售金額大于1000的記錄。（4）`df.sort_values(by='銷售金額',ascending=False)`對篩選后的數據進行排序，并輸出排序后的結果。六、論述題（每題20分，共40分）1.論述統計軟件在數據挖掘中的應用及其重要性。結合實際案例，說明統計軟件如何幫助企業和研究人員從