2025年大学《数据计算及应用》专业题库- 数据计算与应用专业数据处理与展示

2025年大学《数据计算及应用》专业题库——数据计算与应用专业数据处理与展示考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分。请将正确选项的字母填在括号内）1.在进行数据清洗时，对于缺失值的处理方法，下列描述错误的是？A.删除含有缺失值的记录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.保留缺失值，不进行任何处理2.下列哪种数据结构最适合用于表示具有明确层级关系的数据？A.数组B.链表C.树D.图3.当我们需要分析某个变量的分布情况，并希望识别潜在的离群点时，最适合使用的图表是？A.散点图B.饼图C.箱线图D.折线图4.下列关于Pandas库的说法中，错误的是？A.Pandas是Python中用于数据分析的核心库之一B.DataFrame是Pandas中用于处理表格数据的二维数据结构C.Series是Pandas中用于处理一维数组的结构，只能存储数值类型数据D.Pandas可以方便地进行数据读取、清洗、转换和分析5.在进行数据可视化时，"一对多"的图表关系指的是？A.一个图表展示多个变量的关系B.一个图表中的不同元素代表多个数据点C.使用一个图表系列展示多个数据序列的信息D.以上都不是6.下列哪个不是常见的描述性统计量？A.均值B.方差C.协方差D.中位数7.读取CSV文件到PandasDataFrame时，如果文件中包含标题行，可以使用哪个参数来指定？A.header=NoneB.index_col=0C.skiprows=1D.names=None8.数据聚合操作中，`groupby`后通常跟哪个方法来进行统计汇总？A.sort_valuesB.applyC.aggD.merge9.以下哪个Python库主要用于创建静态、交互式和动画图表？A.NumPyB.SciPyC.MatplotlibD.Pandas10.在数据可视化原则中，"突出重点"意味着？A.图表颜色要鲜艳多彩B.使用合适的图表类型清晰传达核心信息C.图表尺寸要尽可能大D.尽可能展示更多的数据系列二、填空题（每空2分，共20分。请将答案填在横线上）1.数据清洗是数据预处理的重要步骤，常见的处理方法包括处理重复值、处理______值、处理格式不一致的数据等。2.在关系型数据库中，通过______将多个表连接起来。3.绘制散点图时，通常将自变量放在______轴上，因变量放在y轴上。4.Pandas中，用于筛选满足特定条件的行的语法是______。5.数据聚合是指对数据集进行分组，并对每个分组应用______操作。6.饼图主要用于展示数据中各部分占______的比例。7.数据可视化的基本要素包括数据、坐标系统、______和视觉样式。8.在进行探索性数据分析（EDA）时，通常会首先计算数据的______统计量和绘制基本的分布图。9.SQL语言中的`JOIN`操作用于______表。10.选择合适的图表类型对于准确、清晰地传达数据信息至关重要，例如，要展示不同类别的数据数量比较，通常选择______图。三、判断题（每题2分，共10分。请将"正确"填在括号内，错误填在括号外）1.数据分析的结果只能通过数据可视化图表来呈现。()2.缺失值的存在总会对数据分析结果产生影响，因此应该尽可能删除包含缺失值的记录。()3.数据转换是指将数据从一种格式或类型转换为另一种格式或类型的过程。()4.箱线图可以直观地显示数据的四分位数、中位数和离群点等信息。()5.任何类型的数据都适合用折线图来展示其变化趋势。()四、简答题（每题5分，共15分）1.简述数据清洗的主要步骤及其目的。2.解释什么是数据聚合，并列举至少三种常用的聚合函数。3.简述选择数据可视化图表类型时需要考虑的主要因素。五、操作题（共35分）1.假设你使用Pandas读取了一个名为`sales_data.csv`的文件，该文件包含以下列：`'Date'`（日期）、`'Product'`（产品名称）、`'Category'`（产品类别）、`'Sales'`（销售额）、`'Quantity'`（销售数量）。请写出实现以下操作的Pandas代码片段（无需运行，只需写出代码）。（10分）a.将`Date`列转换为日期时间格式。b.按照产品类别`Category`对数据进行分组，并计算每个类别的总销售额`TotalSales`和平均销售数量`AvgQuantity`。c.筛选出销售额大于10000的产品，并按销售额降序排列。2.假设你需要根据以下描述创建一个合适的可视化图表，并简要说明其目的。（15分）描述：某公司过去五年（2019-2023年）四个主要产品线（A,B,C,D）的年度销售额变化情况。目的是展示每个产品线的增长趋势以及它们之间的相对变化情况。3.解释在使用Matplotlib（或其他你熟悉的可视化库）绘制图表时，设置坐标轴标签、图例和标题的重要性。（10分）试卷答案一、选择题1.D2.C3.C4.C5.A6.C7.A8.C9.C10.B二、填空题1.缺失2.外键3.x4.df[条件]5.统计6.总体7.图例8.集中9.连接10.柱状三、判断题1.(错误)2.(错误)3.(正确)4.(正确)5.(错误)四、简答题1.数据清洗的主要步骤包括：处理缺失值（删除、填充等）、处理重复值、处理格式不一致的数据、处理异常值/离群点、数据转换（类型转换、单位转换等）、数据规范化/归一化等。其目的是提高数据质量，使数据适合进行分析和建模，确保分析结果的准确性和可靠性。2.数据聚合是指将数据集按照某个或某些关键字段进行分组，然后对每个分组的数据应用统计函数（如求和、平均值、计数、最大值、最小值等）进行汇总的过程。常用的聚合函数有：sum()（求和）、mean()（平均值）、count()（计数）、max()（最大值）、min()（最小值）、median()（中位数）等。3.选择数据可视化图表类型时需要考虑的主要因素包括：数据的类型（分类数据、数值数据等）、要展示的数据关系（数量比较、分布情况、趋势变化、关系分析等）、受众受众群体以及可视化目标（是探索性分析还是结果展示）。例如，比较数量用柱状图或条形图，展示分布用直方图或箱线图，展示趋势用折线图，展示部分与整体关系用饼图或环形图等。五、操作题1.代码片段：a.`df['Date']=pd.to_datetime(df['Date'])`b.`df.groupby('Category').agg(Total_Sales=('Sales','sum'),Avg_Quantity=('Quantity','mean'))`c.`df[(df['Sales']>10000)].sort_values(by='Sales',ascending=False)`2.可视化图表：折线图目的：折线图能够清晰地展示每个产品线销售额随时间的变化趋势，便于比较不同产品线的增长速度和波动情况，从而分析其市场表现和产品生命周期。3.