2025年统计学专业期末考试-数据可视化与统计软件操作题库

2025年统计学专业期末考试——数据可视化与统计软件操作题库考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（本大题共20小题，每小题2分，共40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.在制作柱状图时，通常用来比较不同类别数据的特征是（）A.数据的分布情况B.数据之间的差异C.数据的增长趋势D.数据的离散程度2.如果想要展示某地区不同年份的人口变化情况，最适合使用的图表类型是（）A.饼图B.折线图C.散点图D.条形图3.在Excel中，使用“数据透视表”功能的主要目的是（）A.对数据进行排序B.对数据进行筛选C.对数据进行汇总和分析D.对数据进行图表化4.在R语言中，用于创建散点图的函数是（）A.plot()B.hist()C.boxplot()D.barplot()5.在Tableau中，要创建一个动态的数据筛选器，应该使用（）A.筛选器B.参数C.计算字段D.分组6.在制作地图时，如果想要展示不同地区的数值大小，最适合使用的图表类型是（）A.热力图B.地图点标C.地图路径D.地图区域7.在Python中，用于创建直方图的库是（）A.matplotlibB.pandasC.seabornD.numpy8.在PowerBI中，用于创建数据模型的工具是（）A.DAXB.PowerQueryC.PowerPivotD.PowerView9.在制作箱线图时，通常用来表示数据的中位数的是（）A.箱子的上边缘B.箱子的下边缘C.箱子的中位数线D.箱子的须线10.在Excel中，用于创建数据透视图的快捷键是（）A.Ctrl+TB.Ctrl+Shift+TC.Ctrl+Alt+TD.Ctrl+V11.在R语言中，用于创建饼图的函数是（）A.pie()B.barplot()C.hist()D.boxplot()12.在Tableau中，要创建一个计算字段，应该使用（）A.筛选器B.参数C.计算字段D.分组13.在Python中，用于创建散点图的库是（）A.matplotlibB.pandasC.seabornD.numpy14.在PowerBI中，用于创建数据模型的快捷键是（）A.Ctrl+TB.Ctrl+Shift+TC.Ctrl+Alt+TD.Ctrl+V15.在制作热力图时，通常用来表示数据的高亮区域的是（）A.颜色的深浅B.数据的大小C.数据的类别D.数据的分布16.在Excel中，用于创建数据透视表的快捷键是（）A.Ctrl+TB.Ctrl+Shift+TC.Ctrl+Alt+TD.Ctrl+V17.在R语言中，用于创建条形图的函数是（）A.barplot()B.pie()C.hist()D.boxplot()18.在Tableau中，要创建一个参数，应该使用（）A.筛选器B.参数C.计算字段D.分组19.在Python中，用于创建直方图的库是（）A.matplotlibB.pandasC.seabornD.numpy20.在PowerBI中，用于创建数据模型的工具是（）A.DAXB.PowerQueryC.PowerPivotD.PowerView二、填空题（本大题共10小题，每小题2分，共20分。请将答案填写在题中的横线上。）1.在制作柱状图时，通常用来比较不同类别数据的特征是______。2.如果想要展示某地区不同年份的人口变化情况，最适合使用的图表类型是______。3.在Excel中，使用“数据透视表”功能的主要目的是______。4.在R语言中，用于创建散点图的函数是______。5.在Tableau中，要创建一个动态的数据筛选器，应该使用______。6.在制作地图时，如果想要展示不同地区的数值大小，最适合使用的图表类型是______。7.在Python中，用于创建直方图的库是______。8.在PowerBI中，用于创建数据模型的工具是______。9.在制作箱线图时，通常用来表示数据的中位数的是______。10.在Excel中，用于创建数据透视图的快捷键是______。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，在答题纸上作答。）1.简述柱状图和折线图在数据可视化中的主要区别和应用场景。2.在使用Excel进行数据透视表分析时，如何进行数据筛选和排序？请简述具体步骤。3.在R语言中，如何使用ggplot2包创建一个简单的散点图，并添加标题和坐标轴标签？请写出具体的代码。4.在Tableau中，如何创建一个参数，并使用该参数来动态调整图表的显示范围？请简述具体步骤。5.在Python中，如何使用matplotlib库创建一个包含多个子图的图表？请简述具体步骤。四、操作题（本大题共2小题，每小题10分，共20分。请根据题目要求，在答题纸上作答。）1.假设你有一份包含学生姓名、性别、年龄、成绩的数据表，请使用Excel创建一个数据透视表，要求按性别分组，并计算每个性别组的学生平均年龄和总成绩。请简述具体步骤，并说明如何对结果进行排序和筛选。2.假设你有一份包含销售日期、销售金额、销售地区的数据表，请使用R语言和ggplot2包创建一个时间序列图，展示不同地区的销售金额随时间的变化趋势。请写出具体的代码，并说明如何添加图例和调整颜色。五、论述题（本大题共1小题，共20分。请根据题目要求，在答题纸上作答。）1.在数据可视化的过程中，如何选择合适的图表类型来展示数据？请结合实际案例，论述不同图表类型的特点和适用场景，并说明如何根据数据的特点和分析目的来选择最合适的图表类型。本次试卷答案如下一、选择题答案及解析1.B解析：柱状图主要用于比较不同类别数据之间的差异，通过柱子的高度来直观展示数据的多少或大小。数据的分布情况、增长趋势和离散程度更适合用其他类型的图表来展示，比如折线图或散点图。2.B解析：折线图适用于展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势，因此用来展示某地区不同年份的人口变化情况是最合适的。饼图适合展示部分与整体的关系，散点图适合展示两个变量之间的关系，条形图适合比较不同类别的数据。3.C解析：数据透视表的主要功能是对数据进行汇总和分析，它可以将大量数据进行整理，快速计算出各种统计指标，如求和、平均值、计数等，帮助用户快速了解数据的整体情况。4.A解析：在R语言中，plot()函数是创建散点图的基本函数，它可以将两个变量的关系通过散点的形式展示出来。hist()函数用于创建直方图，boxplot()函数用于创建箱线图，barplot()函数用于创建条形图。5.B解析：在Tableau中，参数是一种可以由用户输入的值，用于动态调整图表的显示。通过创建参数，用户可以根据需要调整筛选条件，实现图表的动态变化。筛选器是用于筛选数据的，计算字段是用于创建新的数据字段，分组是用于将数据分类的。6.A解析：热力图通过颜色的深浅来表示数据的大小或密度，非常适合用来展示不同地区的数值大小。地图点标是在地图上标注点来表示数据，地图路径是展示路径或轨迹，地图区域是展示不同区域的边界和颜色。7.A解析：matplotlib是Python中最常用的绘图库之一，它提供了丰富的绘图功能，包括创建直方图。pandas主要用于数据处理，seaborn是基于matplotlib的统计图形库，numpy是数值计算库。8.C解析：PowerPivot是PowerBI中用于创建数据模型的工具，它可以帮助用户建立数据之间的关系，进行复杂的数据分析。DAX是数据分析表达式语言，PowerQuery是用于数据清洗和转换的工具，PowerView是用于创建交互式视觉化的工具。9.C解析：箱线图通过箱子和须线来展示数据的分布情况，其中箱子的中位数线表示数据的中位数，箱子的上下边缘表示四分位数，须线表示数据的范围。10.A解析：在Excel中，Ctrl+T是创建数据透视表的快捷键，Ctrl+Shift+T、Ctrl+Alt+T和Ctrl+V都不是创建数据透视表的快捷键。11.A解析：在R语言中，pie()函数是创建饼图的函数，它可以将数据分成不同的部分，用饼图的形式展示出来。barplot()函数用于创建条形图，hist()函数用于创建直方图，boxplot()函数用于创建箱线图。12.C解析：在Tableau中，计算字段是用于创建新的数据字段的，用户可以通过编写计算公式来创建复杂的计算字段。筛选器是用于筛选数据的，参数是用户可以输入的值，分组是用于将数据分类的。13.A解析：在Python中，matplotlib是创建各种图表的库，包括散点图。pandas主要用于数据处理，seaborn是基于matplotlib的统计图形库，numpy是数值计算库。14.C解析：在PowerBI中，Ctrl+Alt+T是创建数据模型的快捷键，Ctrl+T是创建数据透视表的快捷键，Ctrl+Shift+T和Ctrl+V都不是创建数据模型的快捷键。15.A解析：热力图通过颜色的深浅来表示数据的大小或密度，颜色越深表示数据越大或密度越高。数据的大小、类别和分布更适合用其他类型的图表来展示。16.A解析：在Excel中，Ctrl+T是创建数据透视表的快捷键，Ctrl+Shift+T、Ctrl+Alt+T和Ctrl+V都不是创建数据透视表的快捷键。17.A解析：在R语言中，barplot()函数是创建条形图的函数，它可以将数据分成不同的部分，用条形图的形式展示出来。pie()函数用于创建饼图，hist()函数用于创建直方图，boxplot()函数用于创建箱线图。18.B解析：在Tableau中，参数是一种可以由用户输入的值，用于动态调整图表的显示。筛选器是用于筛选数据的，计算字段是用于创建新的数据字段，分组是用于将数据分类的。19.A解析：在Python中，matplotlib是创建各种图表的库，包括直方图。pandas主要用于数据处理，seaborn是基于matplotlib的统计图形库，numpy是数值计算库。20.C解析：在PowerBI中，PowerPivot是用于创建数据模型的工具，它可以帮助用户建立数据之间的关系，进行复杂的数据分析。DAX是数据分析表达式语言，PowerQuery是用于数据清洗和转换的工具，PowerView是用于创建交互式视觉化的工具。二、填空题答案及解析1.数据之间的差异解析：柱状图主要用于比较不同类别数据之间的差异，通过柱子的高度来直观展示数据的多少或大小。2.折线图解析：折线图适用于展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势，因此用来展示某地区不同年份的人口变化情况是最合适的。3.对数据进行汇总和分析解析：数据透视表的主要功能是对数据进行汇总和分析，它可以将大量数据进行整理，快速计算出各种统计指标，帮助用户快速了解数据的整体情况。4.plot()解析：在R语言中，plot()函数是创建散点图的基本函数，它可以将两个变量的关系通过散点的形式展示出来。5.参数解析：在Tableau中，参数是一种可以由用户输入的值，用于动态调整图表的显示。通过创建参数，用户可以根据需要调整筛选条件，实现图表的动态变化。6.热力图解析：热力图通过颜色的深浅来表示数据的大小或密度，非常适合用来展示不同地区的数值大小。7.matplotlib解析：matplotlib是Python中最常用的绘图库之一，它提供了丰富的绘图功能，包括创建直方图。8.PowerPivot解析：在PowerBI中，PowerPivot是用于创建数据模型的工具，它可以帮助用户建立数据之间的关系，进行复杂的数据分析。9.箱子的中位数线解析：箱线图通过箱子和须线来展示数据的分布情况，其中箱子的中位数线表示数据的中位数，箱子的上下边缘表示四分位数，须线表示数据的范围。10.Ctrl+T解析：在Excel中，Ctrl+T是创建数据透视表的快捷键，Ctrl+Shift+T、Ctrl+Alt+T和Ctrl+V都不是创建数据透视表的快捷键。三、简答题答案及解析1.柱状图主要用于比较不同类别数据之间的差异，通过柱子的高度来直观展示数据的多少或大小。柱状图适用于展示离散数据，而折线图适用于展示连续数据的变化趋势。柱状图更适合展示分类数据的比较，折线图更适合展示时间序列数据的变化趋势。2.在使用Excel进行数据透视表分析时，进行数据筛选和排序的步骤如下：首先，选中数据区域，然后点击“插入”选项卡中的“数据透视表”按钮，在弹出的对话框中选择数据透视表的位置。接下来，在数据透视表字段列表中，将需要筛选和排序的字段拖动到“筛选器”或“排序”区域。最后，点击筛选器或排序按钮，选择具体的筛选条件或排序方式。3.在R语言中，使用ggplot2包创建一个简单的散点图，并添加标题和坐标轴标签的代码如下：```rlibrary(ggplot2)#假设有一个数据框df，包含变量x和yggplot(df,aes(x=x,y=y))+geom_point()+ggtitle("散点图")+xlab("X轴标签")+ylab("Y轴标签")```这段代码首先加载ggplot2包，然后使用ggplot函数创建一个散点图，通过aes函数指定x和y变量，使用geom_point函数添加散点，使用ggtitle函数添加标题，使用xlab和ylab函数添加坐标轴标签。4.在Tableau中，创建一个参数并使用该参数来动态调整图表的显示范围的步骤如下：首先，点击“数据”选项卡中的“参数”按钮，创建一个新的参数。然后，设置参数的名称、数据类型和默认值。接下来，在图表中，使用该参数来创建筛选条件或计算字段。最后，通过调整参数的值，动态调整图表的显示范围。5.在Python中，使用matplotlib库创建一个包含多个子图的图表的步骤如下：首先，导入matplotlib库中的pyplot模块。然后，使用plt.subplots函数创建一个图表和多个子图。接下来，使用plt.plot或plt.bar等函数在每个子图中绘制数据。最后，使用plt.show函数显示图表。四、操作题答案及解析1.使用Excel创建一个数据透视表，按性别分组，并计算每个性别组的学生平均年龄和总成绩的步骤如下：首先，选中数据区域，然后点击“插入”选项卡中的“数据透视表”按钮，在弹出的对话框中选择数据透视表的位置。接下来，在数据透视表字段列表中，将“性别”字段拖动到“筛选器”区域，将“年龄”字段拖动到“值”区域，并选择“平均值”计算类型，将“成绩”字段拖动到“值”区域，并选择“求和”计算类型。最后，点击筛选器按钮，选择“男”或“女”，即可查看每个性别组的平均年龄和总成绩。对结果进行排序和筛选，可以在筛选器区域选择具体的值，或者在数据透视表中进行排序。2.使用R语言和ggplot2包创建一个时间序列图，展示不同地区的销售金额随时间的变化趋势的代码如下：```rlibrary(ggplot2)#假设有一个数据框df，包含变量date、amount和regionggplot(df,aes(x=date,y=amount,color=region))+geom_line()+ggtitle("时间序列图")+xlab("日期")+yla