2025年统计学专业期末考试：数据可视化在数据分析中的应用试题

2025年统计学专业期末考试：数据可视化在数据分析中的应用试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题3分，共15分。请将正确选项的字母填在括号内。）1.以下哪一种图表最适合展示不同类别数据的数量比较？(A)散点图(B)折线图(C)饼图(D)箱线图2.在数据可视化设计中，强调图表的清晰易懂，避免误导，这主要体现了哪个原则？(A)准确性(B)一致性(C)效率性(D)美观性3.对于揭示数据分布的集中趋势和离散程度，哪种图表更为有效？(A)散点图(B)柱状图(C)箱线图(D)热力图4.以下哪种情况不适合使用对数尺度（logscale）的坐标轴？(A)数据跨度非常大，且关注相对变化率。(B)数据分布呈现指数增长趋势。(C)需要比较不同数量级类别的比例。(D)数据本身是负值。5.下列哪种工具通常被认为更适合进行交互式、探索性的数据可视化？(A)Python的Matplotlib库(B)R语言的基础图形系统(C)Tableau(D)Excel二、简答题（每题10分，共30分。请简要回答下列问题。）1.简述选择合适的可视化图表类型时需要考虑的主要因素。2.简述数据可视化设计中“效率性”原则的含义及其重要性。3.描述在使用数据可视化进行探索性数据分析（EDA）时，可视化能够起到哪些作用。三、应用题（共20分。请根据要求回答。）假设你获得了一组关于某城市不同区域房价（单位：万元/平方米）和房屋面积（单位：平方米）的数据。请回答以下问题：1.如果你想大致了解该城市各区域的房价分布情况以及房价与房屋面积之间是否存在大致的关系，你会选择哪些图表类型？请简要说明选择理由。（10分）2.假设你发现数据中存在极端值（异常值），这对你的图表选择和解读可能产生什么影响？你应如何应对？（10分）四、工具操作题（共25分。请根据要求描述操作或编写代码片段。）假设你需要使用Python的Matplotlib或Seaborn库，对一组包含“性别”（“男”、“女”）、“年龄”（整数）和“收入”（浮点数）的三维数据集进行可视化探索。请回答：1.如何使用图表展示不同性别在年龄上的分布差异？（10分）2.如何使用图表展示年龄与收入之间的关系，并尝试区分不同性别的趋势？（15分）五、综合分析题（共10分。请根据要求回答。）设想你要向公司管理层展示过去五年某产品线上线用户的月度增长趋势数据，目的是说服他们增加市场推广投入。请简述你会选择什么样的可视化图表，并说明你将如何设计这个图表（包括标题、坐标轴、图例等元素）以有效地传达你的核心信息，并解释需要注意的潜在可视化伦理问题。试卷答案一、选择题1.(C)2.(A)3.(C)4.(D)5.(C)二、简答题1.选择合适的可视化图表类型需要考虑：*数据的类型（定量/定性，离散/连续）。*分析目的（比较、分布、关系、趋势等）。*图表传达的信息（集中趋势、离散程度、异常值等）。*目标受众和沟通场景。*常用图表的优缺点和适用范围（如柱状图适合分类比较，折线图适合趋势展示，散点图适合关系探索等）。2.“效率性”原则指图表应清晰、简洁地传达信息，使观众能够快速理解核心内容。其重要性在于避免信息过载或混淆，让可视化服务于沟通目的，提高信息传递的效率和准确性。过于复杂或装饰性的图表可能分散注意力，反而降低效率。3.可视化在EDA中作用：*帮助快速理解数据的基本统计特性（分布、中心趋势、离散度）。*识别数据中的模式、趋势和异常值。*探索变量之间的潜在关系和相关性。*发现数据质量问题或数据清洗的需要。*为后续的建模分析提供洞见和方向。三、应用题1.选择图表：*房价分布：可以使用直方图或箱线图。直方图能展示房价的频率分布形态；箱线图能展示房价的集中趋势（中位数）、离散程度（四分位数间距）和异常值。*房价与面积关系：可以使用散点图。散点图能直观展示房价和房屋面积之间的相关性及是否存在线性或其他模式。*选择理由：直方图和箱线图适用于单变量分布分析；散点图适用于双变量关系探索，这些都是EDA中常用的基础图表类型，能有效揭示数据特征。2.极端值影响与应对：*影响：极端值会扭曲图表的视觉表现，尤其是在使用默认线性刻度时，可能使大部分数据点挤在图表的同一区域，掩盖真实的分布形态和主要趋势；也可能影响对集中趋势和离散程度的判断。*应对：可以在绘制图表前对数据进行识别和处理（如删除、转换或分箱）；在绘制图表时，可以使用对数刻度、调整坐标轴范围（截断）或使用能更好处理异常值的图表类型（如使用对异常值不敏感的度量或图表）。在展示时，应明确指出图表中包含极端值及其可能的影响。四、工具操作题1.展示性别与年龄分布差异：*可以使用分组直方图，将数据按性别分组，绘制在同一图表中，比较不同性别组内年龄的分布形状和集中位置。*或使用分组箱线图，同样按性别分组，比较两组年龄的中位数、四分位数和异常值情况。*代码片段思路（以Matplotlib为例）：先对数据进行分组，然后对每个组分别绘制直方图或箱线图，确保坐标轴（年龄）和刻度一致，使用不同颜色或图案区分性别组。2.展示年龄与收入关系并区分性别：*可以使用分组散点图，将数据点按性别用不同颜色或标记区分，绘制在同一个散点图中，观察年龄与收入的关系，并比较不同性别组的关系模式（如趋势方向、强度、分布范围）。*或使用带有性别分类的气泡图，气泡大小可以代表收入，颜色区分性别，位置表示年龄。*代码片段思路（以Matplotlib为例）：使用`scatter`函数，将数据分为男性和女性两组，为每组指定不同的`color`或`label`参数，可以在同一个图上绘制，并添加图例（`legend`）来区分性别。可能还需要设置合适的坐标轴范围和标签。五、综合分析题选择图表：可以使用折线图。设计说明：*图表类型：折线图。*X轴：时间（月份），按顺序排列。*Y轴：上线用户数量（或用户增长率）。*线条：绘制一条折线代表产品上线用户数量的月度趋势。*标题：清晰标明图表主题，如“产品上线用户月度增长趋势（YYYY年MM月-YYYY年MM月）”。*坐标轴标签：明确标注X轴为“月份”和Y轴为“用户数量（人）”或“月增长率（%）”。*图例：如果有多条线（例如，区分新老用户或不同渠道），需要添加图例说明。*标记：在趋势线的关键转折点或最高/最低点进行标记和注释说明。如何传达信息：通过展示用户数量的上升趋势，特别是增长率的变化，可以直观地证明用户基础在不断扩大，为增加市场推广投入提供数据支持。潜在伦理问题：*数据准确性：