2025年统计学期末考试题库-数据分析计算与数据清洗试题

2025年统计学期末考试题库-数据分析计算与数据清洗试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（本大题共15小题，每小题2分，共30分。在每小题列出的四个选项中，只有一项是最符合题目要求的，请将正确选项字母填在题后的括号内。）1.在统计学中，用来描述数据集中趋势的指标不包括：A.平均数B.中位数C.众数D.标准差2.如果一组数据的方差为0，那么这组数据的特点是：A.数据全部相同B.数据全部不同C.数据中存在极端值D.数据中存在缺失值3.在数据清洗过程中，处理缺失值的方法不包括：A.删除含有缺失值的行B.使用均值、中位数或众数填充C.使用回归分析预测缺失值D.将缺失值标记为特殊值4.下面哪种方法不属于数据变换技术：A.数据归一化B.数据标准化C.数据离散化D.数据编码5.在进行数据探索性分析时，常用的图表不包括：A.直方图B.散点图C.箱线图D.热力图6.如果一组数据的偏度为负，那么这组数据的分布形状是：A.左偏分布B.右偏分布C.对称分布D.均匀分布7.在数据预处理中，用来检测异常值的方法不包括：A.箱线图法B.Z分数法C.简单统计法D.相关分析法8.下面哪种方法不属于数据集成技术：A.数据合并B.数据连接C.数据聚合D.数据抽样9.在进行数据探索性分析时，常用的统计量不包括：A.均值B.方差C.协方差D.相关系数10.如果一组数据的峰度为负，那么这组数据的分布形状是：A.平顶分布B.尖峰分布C.负偏分布D.正偏分布11.在数据清洗过程中，处理重复值的方法不包括：A.删除重复行B.合并重复行C.标记重复行D.替换重复行12.下面哪种方法不属于数据降维技术：A.主成分分析B.因子分析C.决策树D.线性回归13.在进行数据探索性分析时，常用的方法不包括：A.描述性统计B.数据可视化C.假设检验D.相关性分析14.如果一组数据的离散系数为0，那么这组数据的特点是：A.数据集中B.数据分散C.数据对称D.数据线性15.在数据预处理中，用来处理数据倾斜的方法不包括：A.重采样B.数据变换C.数据合并D.数据平衡二、判断题（本大题共15小题，每小题2分，共30分。请判断下列各题的正误，正确的填“√”，错误的填“×”。）1.统计学中的样本是指从总体中随机抽取的一部分数据。（√）2.数据清洗是数据分析过程中不可或缺的一环。（√）3.数据归一化是将数据缩放到[0,1]区间内的一种方法。（√）4.数据标准化是将数据的均值为0，标准差为1的一种方法。（√）5.直方图可以用来展示数据的分布情况。（√）6.箱线图可以用来检测异常值。（√）7.数据集成是将多个数据源的数据合并成一个数据集的过程。（√）8.数据降维是为了减少数据的维度，同时保留主要信息。（√）9.假设检验是用于检验样本数据是否具有统计意义的统计方法。（√）10.系统性偏差是指数据中的随机误差。（×）11.数据离散化是将连续数据转换为离散数据的一种方法。（√）12.数据编码是将数据转换为计算机可识别的形式。（√）13.描述性统计是用来描述数据集中趋势和离散程度的统计量。（√）14.相关性分析是用来分析两个变量之间相关关系的一种方法。（√）15.数据平衡是为了使数据集中的各类别样本数量相等。（√）三、简答题（本大题共5小题，每小题4分，共20分。请根据题目要求，简要回答问题。）1.简述数据清洗的主要步骤及其目的。在我们开始分析数据之前，数据清洗这步可真是太重要了。首先，得找出数据里的脏东西，比如缺失值、重复值、异常值这些。处理缺失值，可以用删除、填充等方法，目的是让数据完整；处理重复值，要么删掉多余的，要么合并，目的是保证数据唯一；处理异常值，可以用箱线图或者Z分数法，目的是让数据更可靠。总之，这一步是为了让数据干净，方便后面分析。2.解释数据变换的常用方法及其作用。数据变换这步也挺关键的。常用的方法有归一化和标准化。归一化是把数据缩放到[0,1]区间，这样不同量纲的数据就能放在一起比了，目的是消除量纲影响；标准化是让数据均值为0，标准差为1，这样数据就具有可比性了，目的是消除数据尺度影响。还有离散化，是把连续数据变成类别数据，目的是方便分类；数据编码是把文字变成数字，目的是方便计算机处理。这些方法都能让数据更适合分析。3.描述数据探索性分析的主要目的和方法。探索性分析这步就像侦探破案，得先看看数据有什么特点。主要目的是了解数据的基本情况，发现数据规律和问题。方法嘛，常用的有描述性统计，算个均值、方差啥的；数据可视化，画个直方图、散点图啥的，一目了然；还有相关性分析，看看变量之间有没有关系。通过这些方法，能快速把握数据特点，为后续分析打基础。4.简述数据集成的主要挑战及其应对方法。数据集成这步最头疼的是数据冲突。比如同一个字段在不同数据源里叫法不一样，或者数据格式不同。应对方法嘛，得先统一字段名和格式，可以用数据映射；然后处理冲突数据，比如用优先级高的数据覆盖低的；最后得检查集成后的数据质量，确保没引入新问题。这一步得特别细心，不然后面分析全错了。5.解释数据降维的主要方法及其适用场景。数据降维这步就像压缩文件，能把数据变简单。常用方法有主成分分析，能把多个相关变量变成几个不相关的主成分，适用于变量多且相关的场景；因子分析，能找出数据背后的潜在因子，适用于探索变量结构场景；决策树，能选出重要变量，适用于分类预测场景。选择哪种方法，得看具体问题和数据特点，选最适合的。四、论述题（本大题共2小题，每小题10分，共20分。请根据题目要求，详细论述问题。）1.论述数据清洗在数据分析过程中的重要性及其具体作用。数据清洗这步太重要了，可以说直接决定分析结果好不好。首先，原始数据往往不完整、有错误，直接分析就像拿破锅炖汤，味道肯定不好。清洗能去掉缺失值、重复值、异常值这些脏东西，让数据更准确；还能统一数据格式，方便后续处理；还能发现数据问题，比如发现数据录入错误，就能及时修正。我之前有个项目，数据里有大量缺失值，直接分析结果全乱套，后来清洗后，分析结果才靠谱。所以说，清洗是数据分析的基础，不可或缺。2.结合实际案例，论述数据探索性分析的意义及其常用方法的应用。探索性分析这步就像做菜前先尝尝食材，能发现很多问题。我之前有个电商项目，想分析用户购买行为，直接上模型结果很糟糕。后来我用了探索性分析，先画了个散点图，发现用户年龄和购买金额有关联；再算了个相关性系数，发现时间因素也挺重要。根据这些发现，我调整了模型，结果效果好了很多。常用的方法有描述性统计，能快速了解数据基本情况；数据可视化，像直方图能看分布，散点图能看关系；还有假设检验，能验证猜想。这些方法用起来不复杂，但效果特别好，能帮你快速把握数据特点，为后续分析指明方向。五、操作题（本大题共2小题，每小题25分，共50分。请根据题目要求，完成数据清洗和数据分析操作。）1.假设你有一份包含用户年龄、收入、购买金额的数据集，其中部分数据缺失，部分数据重复，还有异常值。请详细描述数据清洗的步骤，并说明每一步的目的。清洗这份数据，得按部就班来。首先，检查数据完整性，看看有没有缺失值。比如年龄有缺失，可以用同组用户的平均年龄填充，目的是保证数据不缺不漏；收入也有缺失，可以用众数填充，目的是减少偏差。然后，检查数据唯一性，发现有个用户重复了，得删掉一个，目的是避免数据冗余。接着，检查数据合理性，发现有个用户年龄200岁，肯定不对，得改成60岁，目的是保证数据真实。最后，统一数据格式，比如年龄原来是文本格式，得改成数字格式，目的是方便计算。这样清洗完，数据就干净多了，分析起来也放心。2.假设你清洗完数据后，想分析用户年龄和购买金额之间的关系。请详细描述数据分析的步骤，并说明每一步的目的。分析这俩关系，得一步步来。首先，画个散点图，看看年龄和购买金额有没有明显趋势。如果散点图呈上升趋势，说明年龄越大，买得越多；如果呈下降趋势，说明相反；如果乱七八糟的，说明没啥关系。然后，算个相关系数，用Pearson系数就行，能具体量化关系强度。如果系数接近1，说明强正相关；如果接近-1，说明强负相关；如果接近0，说明基本无关。最后，分组分析，把用户分成几个年龄段，分别看购买金额差异。比如年轻人买得多还是老年人买得多，就能一目了然。这样分析完，就能知道年龄和购买金额到底啥关系，为后面营销策略提供依据。本次试卷答案如下一、选择题答案及解析1.D解析：描述数据集中趋势的指标有平均数、中位数、众数，标准差是描述数据离散程度的指标，所以选D。2.A解析：如果一组数据的方差为0，说明所有数据都相同，没有波动，所以选A。3.D解析：处理缺失值的方法有删除、填充、预测，将缺失值标记为特殊值不是常用方法，所以选D。4.C解析：数据变换技术有归一化、标准化、离散化、编码，数据离散化属于数据预处理，不是变换技术，所以选C。5.D解析：数据探索性分析常用图表有直方图、散点图、箱线图，热力图主要用于展示矩阵数据，不是常用图表，所以选D。6.A解析：偏度为负说明数据左偏分布，即大部分数据在右侧，所以选A。7.D解析：检测异常值的方法有箱线图、Z分数，相关分析法是分析变量关系，不是检测异常值，所以选D。8.D解析：数据集成技术有合并、连接、聚合，数据抽样是数据缩减技术，不是集成技术，所以选D。9.C解析：描述性统计量有均值、方差、标准差、相关系数，协方差不是常用描述性统计量，所以选C。10.A解析：峰度为负说明数据平顶分布，即数据分布均匀，所以选A。11.D解析：处理重复值的方法有删除、合并、标记，替换不是常用方法，所以选D。12.C解析：数据降维技术有主成分分析、因子分析，决策树是分类算法，不是降维技术，所以选C。13.C解析：数据探索性分析常用方法有描述性统计、数据可视化、相关性分析，假设检验是推断统计，不是探索性分析，所以选C。14.A解析：离散系数为0说明数据集中，即所有数据相同，所以选A。15.C解析：处理数据倾斜的方法有重采样、数据变换，数据合并不是处理倾斜方法，所以选C。二、判断题答案及解析1.√解析：样本是总体的一部分，是统计分析的基础，所以对。2.√解析：数据清洗是保证数据分析质量的关键步骤，所以对。3.√解析：归一化是将数据缩放到[0,1]区间，所以对。4.√解析：标准化是让数据均值为0，标准差为1，所以对。5.√解析：直方图可以展示数据分布情况，所以对。6.√解析：箱线图可以检测异常值，所以对。7.√解析：数据集成是将多个数据源数据合并，所以对。8.√解析：数据降维是减少数据维度同时保留信息，所以对。9.√解析：假设检验是检验样本统计意义，所以对。10.×解析：系统性偏差是系统误差，随机误差是随机性误差，所以错。11.√解析：数据离散化是将连续数据转为离散数据，所以对。12.√解析：数据编码是将数据转为计算机可识别形式，所以对。13.√解析：描述性统计量描述数据集中趋势和离散程度，所以对。14.√解析：相关性分析是分析变量相关关系，所以对。15.√解析：数据平衡是使各类别样本数量相等，所以对。三、简答题答案及解析1.简述数据清洗的主要步骤及其目的。答案：数据清洗主要步骤包括：处理缺失值（删除、填充等）、处理重复值（删除、合并等）、处理异常值（删除、修正等）、统一数据格式、检查数据一致性。目的是保证数据准确性、完整性、一致性，为后续分析打下基础。解析：数据清洗是数据分析前的重要步骤，主要目的是去除数据中的错误和不一致，保证分析结果的可靠性。具体步骤包括：首先处理缺失值，可以用删除含有缺失值的行、用均值或中位数填充等方法；然后处理重复值，可以删除重复行或合并重复行；接着处理异常值，可以用箱线图或Z分数法识别并处理；然后统一数据格式，比如日期格式、数值格式等；最后检查数据一致性，确保数据没有逻辑错误。每一步都有其目的，最终目的是让数据干净、可靠，方便后续分析。2.解释数据变换的常用方法及其作用。答案：数据变换常用方法包括：归一化（将数据缩放到[0,1]区间）、标准化（将数据均值为0，标准差为1）、离散化（将连续数据转为离散数据）、数据编码（将文字转为数字）。作用是消除量纲影响、消除数据尺度影响、方便分类、方便计算机处理。解析：数据变换是为了让数据更适合分析，常用方法及其作用如下：归一化是将数据缩放到[0,1]区间，消除量纲影响，方便不同量纲数据比较；标准化是将数据均值为0，标准差为1，消除数据尺度影响，方便计算；离散化是将连续数据转为离散数据，方便分类和可视化；数据编码是将文字数据转为数字，方便计算机处理。这些方法都能让数据更适合分析，提高分析效果。3.描述数据探索性分析的主要目的和方法。答案：数据探索性分析主要目的是了解数据基本情况、发现数据规律和问题、为后续分析提供方向。常用方法包括：描述性统计（计算均值、方差等）、数据可视化（画直方图、散点图等）、相关性分析（分析变量关系）。解析：数据探索性分析是在正式分析前对数据进行的初步分析，主要目的是快速了解数据特点，发现数据中的规律和问题，为后续分析提供方向。常用方法包括：描述性统计，计算数据的基本统计量，如均值、方差、中位数等，了解数据分布情况；数据可视化，用图表展示数据，如直方图展示分布，散点图展示关系；相关性分析，计算变量之间的相关系数，分析变量关系。这些方法能帮助分析师快速把握数据特点，发现潜在问题，为后续分析提供方向。4.简述数据集成的主要挑战及其应对方法。答案：数据集成主要挑战包括：数据冲突（字段名不同、格式不同）、数据冗余、数据不一致。应对方法包括：数据映射（统一字段名和格式）、数据去重（删除或合并重复数据）、数据清洗（处理冲突数据）、数据验证（检查数据质量）。解析：数据集成是将多个数据源的数据合并成一个数据集的过程，但过程中会面临很多挑战。主要挑战包括：数据冲突，比如同一个字段在不同数据源里叫法不一样，或者数据格式不同；数据冗余，同一个数据在多个数据源中出现；数据不一致，同一个数据在不同数据源里值不同。应对方法包括：数据映射，将不同字段名和格式统一；数据去重，删除或合并重复数据；数据清洗，处理冲突数据，确保数据一致；数据验证，检查集成后的数据质量，确保没有引入新问题。这一步需要特别细心，否则后面分析全错了。5.解释数据降维的主要方法及其适用场景。答案：数据降维主要方法包括：主成分分析（提取主成分）、因子分析（提取因子）、决策树（选择重要变量）。适用场景包括：变量多且相关时用主成分分析、探索变量结构时用因子分析、分类预测时用决策树。解析：数据降维是为了减少数据维度，同时保留主要信息，常用方法及其适用场景如下：主成分分析，通过线性组合原始变量，提取主成分，适用于变量多且相关的情况；因子分析，通过潜在因子解释变量之间的关系，适用于探索变量结构的情况；决策树，通过分裂节点选择重要变量，适用于分类预测的情况。选择哪种方法，需要根据具体问题和数据特点，选择最适合的方法。四、论述题答案及解析1.论述数据清洗在数据分析过程中的重要性及其具体作用。答案：数据清洗在数据分析过程中非常重要，是保证分析结果可靠性的基础。具体作用包括：保证数据准确性（去除错误数据）、保证数据完整性（处理缺失值）、保证数据一致性（统一数据格式）、发现数据问题（发现数据异常和冲突）、提高分析效率（减少后续分析难度）。重要性体现在：数据质量直接影响分析结果，清洗能避免错误结论，提高分析可信度，为业务决策提供可靠依据。解析：数据清洗在数据分析过程中非常重要，可以说直接决定分析结果好不好。首先，原始数据往往不完整、有错误，直接分析就像拿破锅炖汤，味道肯定不好。清洗能去掉缺失值、重复值、异常值这些脏东西，让数据更准确；还能统一数据格式，方便后续处理；还能发现数据问题，比如发现数据录入错误，就能及时修正。我之前有个项目，数据里有大量缺失值，直接分析结果全乱套，后来清洗后，分析结果才靠谱。所以说，清洗是数据分析的基础，不可或缺。2.结合实际案例，论述数据探索性分析的意义及其常用方法的应用。答案：数据探索性分析在数据分析中具有重要意义，能帮助分析师快速了解数据，发现数据规律和问题，为后续分析提供方向。常用方法及其应用案例：散点图，用于分析变量关系，比如发现用户年龄和购买金额有关联；直方图，用于展示数据分布，比如发现用户收入分布情况；描述性统计，用于计算基本统计量，比如计算用户平均年龄和收入；相关性分析，用于分析变量相关强度，比如发现用户年龄和购买金额相关系数为0.6。通过这些方法，能快速把握数据特点，为后续分析指明方向。解析：探索性分析这步就像做菜前先尝尝食材，能发现很多问题。我之前有个电商项目，想分析用户购买行为，直接上模型结果很糟糕。后来我用了探索性分析，先画了个散点图，发现用户年龄和购买金额有关联；再算了个相关性系数，发现时间因素也挺重要。根据这些发现，我调整了模型，结果效果好了很多。常用的方法有描述性统计，能快速了解数据基本情况；数据可视化，像直方图能看分布，散点图能看关系；还有假设检验，能验证猜想。这些方法用起来不复杂，但效果特别好，能帮你快速把握数据特点，为后续分析指明方向。五、操作题答案及解析1.假设你有一份包含用户年龄、收入、购买金额的数据集，其中部分数据缺失，部分数据重复，还有异常值。请详细描述数据清洗的步骤，并说明每一步的目的。答案：数据清洗步骤如下：首先，检查数据完整性