2025年统计学期末考试题库：统计软件应用与数据可视化实战试题

2025年统计学期末考试题库：统计软件应用与数据可视化实战试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、Excel数据分析与处理要求：请使用Excel软件，对以下数据进行统计分析，并填写下列表格。（一）数据输入与整理1.将以下数据输入到Excel表格中，并确保数据格式正确。A1：姓名，A2：年龄，A3：性别，B1：销售额，B2：销售日期张三，25，男，5000，2025-04-01李四，30，女，4000，2025-04-02王五，28，男，6000，2025-04-03赵六，35，女，4500，2025-04-04孙七，22，男，5500，2025-04-052.根据数据，对性别进行分类汇总，计算男女销售额的平均值。3.根据销售日期，对销售额进行按月分类汇总，计算各月销售额的平均值。（二）图表制作4.使用Excel图表功能，制作以下图表：（1）制作销售额与年龄的散点图，并添加趋势线。（2）制作销售额与销售日期的折线图，并添加数据标签。（三）数据分析5.使用Excel数据分析功能，对销售额进行描述性统计分析，包括最大值、最小值、平均值、标准差、中位数、众数等。6.根据描述性统计分析结果，分析销售额的变化趋势。二、SPSS数据分析要求：请使用SPSS软件，对以下数据进行统计分析，并填写下列表格。（一）数据录入与整理1.将以下数据输入到SPSS数据编辑器中，并确保数据格式正确。变量名：姓名，年龄，性别，销售额，销售日期张三，25，男，5000，2025-04-01李四，30，女，4000，2025-04-02王五，28，男，6000，2025-04-03赵六，35，女，4500，2025-04-04孙七，22，男，5500，2025-04-052.对性别变量进行编码，男为1，女为2。3.根据销售日期，对销售额进行按月分类汇总，计算各月销售额的平均值。（二）图表制作4.使用SPSS图表功能，制作以下图表：（1）制作销售额与年龄的散点图，并添加趋势线。（2）制作销售额与销售日期的折线图，并添加数据标签。（三）数据分析5.使用SPSS描述性统计分析功能，对销售额进行描述性统计分析，包括最大值、最小值、平均值、标准差、中位数、众数等。6.根据描述性统计分析结果，分析销售额的变化趋势。三、Python数据分析要求：请使用Python编程语言，对以下数据进行统计分析，并填写下列表格。（一）数据导入与整理1.使用Pythonpandas库，将以下数据导入到DataFrame中，并确保数据格式正确。importpandasaspddata={"姓名":["张三","李四","王五","赵六","孙七"],"年龄":[25,30,28,35,22],"性别":["男","女","男","女","男"],"销售额":[5000,4000,6000,4500,5500],"销售日期":["2025-04-01","2025-04-02","2025-04-03","2025-04-04","2025-04-05"]}df=pd.DataFrame(data)2.对性别变量进行编码，男为1，女为2。3.根据销售日期，对销售额进行按月分类汇总，计算各月销售额的平均值。（二）图表制作4.使用Pythonmatplotlib库，制作以下图表：（1）制作销售额与年龄的散点图，并添加趋势线。（2）制作销售额与销售日期的折线图，并添加数据标签。（三）数据分析5.使用Python描述性统计分析功能，对销售额进行描述性统计分析，包括最大值、最小值、平均值、标准差、中位数、众数等。6.根据描述性统计分析结果，分析销售额的变化趋势。四、R语言数据分析要求：请使用R语言进行以下数据分析，并输出结果。1.创建一个包含以下数据的向量：年龄（25,30,28,35,22），性别（男，女，男，女，男），销售额（5000,4000,6000,4500,5500）。2.使用R语言进行描述性统计分析，包括计算年龄、性别和销售额的均值、中位数、众数和标准差。3.根据性别对销售额进行分组，计算男女销售额的平均值。4.使用R语言绘制年龄与销售额的相关性散点图，并计算相关系数。5.使用R语言进行假设检验，检验销售额与年龄之间是否存在显著的相关性。六、Python数据可视化要求：请使用Python进行以下数据可视化操作，并展示结果。1.使用Pythonpandas库读取以下数据，并将其存储在DataFrame中。importpandasaspddata={"姓名":["张三","李四","王五","赵六","孙七"],"年龄":[25,30,28,35,22],"性别":["男","女","男","女","男"],"销售额":[5000,4000,6000,4500,5500]}df=pd.DataFrame(data)2.使用Pythonmatplotlib库绘制年龄与销售额的散点图。3.使用Python绘制销售额的直方图，展示销售额的分布情况。4.使用Python绘制销售额的箱线图，展示销售额的分布和异常值。5.使用Python绘制销售额的时间序列图，假设销售日期为连续的时间序列，展示销售额随时间的变化趋势。本次试卷答案如下：一、Excel数据分析与处理（一）数据输入与整理1.将数据输入到Excel表格中，确保格式如下：|姓名|年龄|性别|销售额|销售日期||----|----|----|------|----------||张三|25|男|5000|2025-04-01||李四|30|女|4000|2025-04-02||王五|28|男|6000|2025-04-03||赵六|35|女|4500|2025-04-04||孙七|22|男|5500|2025-04-05|2.性别分类汇总：-男性销售额平均值：5000+6000+5500=16500，平均值=16500/3=5500-女性销售额平均值：4000+4500=8500，平均值=8500/2=42503.销售额按月分类汇总：-4月销售额平均值：5000+4000+6000+4500+5500=25000，平均值=25000/5=5000（二）图表制作4.销售额与年龄的散点图和趋势线：-使用Excel图表工具，创建散点图，将年龄作为X轴，销售额作为Y轴。-添加趋势线，选择线性趋势线。5.销售额与销售日期的折线图和数据标签：-使用Excel图表工具，创建折线图，将销售日期作为X轴，销售额作为Y轴。-添加数据标签，显示每个日期的销售额。（三）数据分析6.描述性统计分析：-最大值：6000-最小值：4000-平均值：5000-标准差：约为712.13-中位数：5000-众数：5000根据描述性统计分析结果，销售额的变化趋势稳定，平均销售额为5000。二、SPSS数据分析（一）数据录入与整理1.将数据输入到SPSS数据编辑器中，确保格式如下：|变量名|值||------|----||姓名|张三||年龄|25||性别|1||销售额|5000||销售日期|2025-04-01||姓名|李四||年龄|30||性别|2||销售额|4000||销售日期|2025-04-02||姓名|王五||年龄|28||性别|1||销售额|6000||销售日期|2025-04-03||姓名|赵六||年龄|35||性别|2||销售额|4500||销售日期|2025-04-04||姓名|孙七||年龄|22||性别|1||销售额|5500||销售日期|2025-04-05|2.性别编码：男为1，女为2。3.销售额按月分类汇总：-4月销售额平均值：5000+4000+6000+4500+5500=25000，平均值=25000/5=5000（二）图表制作4.销售额与年龄的散点图和趋势线：-使用SPSS图表工具，创建散点图，将年龄作为X轴，销售额作为Y轴。-添加趋势线，选择线性趋势线。5.销售额与销售日期的折线图和数据标签：-使用SPSS图表工具，创建折线图，将销售日期作为X轴，销售额作为Y轴。-添加数据标签，显示每个日期的销售额。（三）数据分析6.描述性统计分析：-最大值：6000-最小值：4000-平均值：5000-标准差：约为712.13-中位数：5000-众数：5000根据描述性统计分析结果，销售额的变化趋势稳定，平均销售额为5000。三、Python数据分析（一）数据导入与整理1.使用Pythonpandas库读取数据，代码如下：```pythonimportpandasaspddata={"姓名":["张三","李四","王五","赵六","孙七"],"年龄":[25,30,28,35,22],"性别":["男","女","男","女","男"],"销售额":[5000,4000,6000,4500,5500]}df=pd.DataFrame(data)```2.性别编码：男为1，女为2。3.销售额按月分类汇总：-使用pandas的groupby函数，按月份对销售额进行分组，代码如下：```pythondf['销售日期']=pd.to_datetime(df['销售日期'])df['月份']=df['销售日期'].dt.monthmonthly_sales=df.groupby('月份')['销售额'].mean()```（二）图表制作4.销售额与年龄的散点图和趋势线：-使用matplotlib库创建散点图，代码如下：```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltplt.scatter(df['年龄'],df['销售额'])plt.xlabel('年龄')plt.ylabel('销售额')plt.title('年龄与销售额散点图')plt.show()```5.使用matplotlib库添加线性趋势线，代码如下：```pythonimportnumpyasnpz=np.polyfit(df['年龄'],df['销售额'],1)p=np.poly1d(z)plt.plot(df['年龄'],p(df['年龄']),"r--")plt.show()```6.销售额与销售日期的折线图和数据标签：-使用matplotlib库创建折线图，代码如下：```pythonplt.plot(df['销售日期'],df['销售额'],marker='o')plt.xlabel('销售日期')plt.ylabel('销售额')plt.title('销售额随时间变化趋势')plt.show()```（三）数据分析7.描述性统计分析：-使用pandas的describe函数进行描述性统计分析，代码如下：```pythondescription=df['销售额'].describe()print(description)```根据描述性统计分析结果，销售额的变化趋势稳定，平均销售额为5000。四、R语言数据分析1.创建数据向量：```Rage<-c(25,30,28,35,22)gender<-c("男","女","男","女","男")sales<-c(5000,4000,6000,4500,5500)```2.描述性统计分析：```Rmean_age<-mean(age)median_age<-median(age)mode_age<-names(table(age))[which.max(table(age))]sd_age<-sd(age)mean_gender<-mean(as.numeric(gender))mean_sales<-mean(sales)median_sales<-median(sales)mode_sales<-names(table(sales))[which.max(table(sales))]sd_sales<-sd(sales)cat("年龄均值：",mean_age,"\n")cat("年龄中位数：",median_age,"\n")cat("年龄众数：",mode_age,"\n")cat("年龄标准差：",sd_age,"\n")cat("性别均值：",mean_gender,"\n")cat("销售额均值：",mean_sales,"\n")cat("销售额中位数：",median_sales,"\n")cat("销售额众数：",mode_sales,"\n")cat("销售额标准差：",sd_sales,"\n")```3.性别分组销售额平均值：```Rgender_sales<-aggregate(sales~gender,dataframe(gender,sales),FUN=mean)print(gender_sales)```4.年龄与销售额散点图和相关性分析：```Rplot(age,sales,xlab="年龄",ylab="销售额")abline(lm(sales~age),col="red")cor.test(age,sales)```5.假设检验：```Rt.test(sales~age,dataframe(age,sales))```五、Python数据可视化1.读取数据：```pythonimportpandasaspddata={"姓名":["张三","李四","王五","赵六","孙七