2025年大学《行星科学》专业题库- 行星科学中的数据分析技术

2025年大学《行星科学》专业题库——行星科学中的数据分析技术考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题1.在行星科学数据中，以下哪一项通常不属于连续型数据？A.行星表面温度B.卫星轨道倾角C.光谱强度D.火星大气成分比例2.以下哪种方法不属于数据预处理技术？A.缺失值插补B.数据归一化C.统计分析D.异常值检测3.在进行线性回归分析时，以下哪个指标可以用来衡量模型的拟合优度？A.标准差B.相关系数C.决定系数(R²)D.偏度4.以下哪种图表类型最适合展示不同类别数据之间的数量比较？A.折线图B.散点图C.柱状图D.饼图5.以下哪个软件包通常用于Python中的数据分析和工作流自动化？A.MatplotlibB.NumPyC.PandasD.Scikit-learn6.在时间序列分析中，以下哪种方法可以用来识别数据中的周期性变化？A.主成分分析B.因子分析C.趋势分析D.自相关分析7.以下哪种数据可视化技术可以有效地展示高维数据？A.散点图B.热图C.平行坐标图D.地图8.在行星图像处理中，以下哪种算法通常用于去除图像噪声？A.插值算法B.抽样算法C.滤波算法D.变换算法9.以下哪种机器学习方法属于监督学习？A.聚类分析B.主成分分析C.支持向量机D.因子分析10.在分析火星探测器的遥测数据时，以下哪个环节通常最先进行？A.数据可视化B.数据清洗C.数据建模D.数据分析二、填空题1.数据清洗是数据分析过程中的重要环节，其主要目的是去除数据中的________和________。2.统计分析是数据分析的核心方法之一，其目的是通过对数据的________和________，揭示数据背后的规律和特征。3.可视化是将数据转化为图形或图像的过程，其目的是更直观地________数据，发现数据中的潜在模式。4.在使用机器学习进行行星图像分类时，需要先将图像数据转化为________格式。5.Python是一种通用的________语言，也是进行数据分析的常用工具。三、简答题1.简述数据预处理在行星科学数据分析中的重要性。2.解释描述性统计和推断性统计的区别。3.描述散点图和柱状图在行星科学数据分析中的不同应用场景。4.简述使用机器学习进行行星分类的基本流程。5.解释什么是时间序列分析，并列举其在行星科学中的一些应用实例。6.阐述数据可视化在行星科学研究中的重要作用。四、计算题1.某研究团队收集了金星大气温度(℃)和气压(hPa)的数据，如下表所示：|温度(℃)|气压(hPa)||----------|------------||425|9.0||430|8.5||435|8.0||440|7.5||445|7.0|请计算该数据集的温度均值、标准差和气压均值、标准差。2.假设你使用Python中的NumPy和Pandas库对火星探测器传回的遥感数据进行了预处理，请写出代码片段，实现以下功能：a.读取名为"mars_data.csv"的数据文件。b.选择数据文件中的"temperature"和"pressure"列。c.计算"temperature"列的最大值、最小值和平均值。d.将"pressure"列中的缺失值用该列的平均值填充。五、编程题使用Python中的Matplotlib库，根据以下数据绘制一个折线图，并添加标题、坐标轴标签和图例：x=[0,1,2,3,4,5]y=[0,2,4,6,8,10]图的标题为"LinearRegression"，x轴标签为"X"，y轴标签为"Y"。试卷答案一、选择题1.B解析：轨道倾角是离散的类别数据。2.C解析：统计分析是数据分析的一部分，不属于预处理技术。3.C解析：决定系数R²衡量模型对数据的解释程度，即拟合优度。4.C解析：柱状图适合比较不同类别的数量差异。5.C解析：Pandas是Python中用于数据处理和分析的核心库。6.D解析：自相关分析用于衡量时间序列数据在不同时间点上的相关性，识别周期性。7.C解析：平行坐标图可以展示高维数据中不同维度上的数值关系。8.C解析：滤波算法通过数学运算去除图像中的噪声。9.C解析：支持向量机是一种用于分类和回归的监督学习方法。10.B解析：数据清洗是处理原始数据，应先于其他分析步骤。二、填空题1.错误，缺失值；异常值解析：数据清洗主要处理错误数据、缺失值和异常值。2.描述；推断解析：描述性统计描述数据特征，推断性统计从样本推断总体。3.理解；模式解析：可视化帮助理解数据，发现潜在模式。4.向量解析：图像数据在机器学习中通常表示为向量。5.编程解析：Python是一种通用的编程语言。三、简答题1.数据预处理是数据分析的基础，可以去除噪声和错误，提高数据质量，使后续分析结果更可靠，有助于揭示行星现象的真实规律。2.描述性统计总结数据特征，如均值、方差，描述数据集中趋势和离散程度。推断性统计基于样本数据对总体进行假设检验和参数估计，推断总体特征。3.散点图用于展示两个连续变量之间的关系，如温度与辐射强度。柱状图用于比较不同类别数据的数量，如不同行星的半径。4.基本流程包括数据收集与预处理、特征工程、选择合适的分类模型、训练模型、评估模型性能、模型调优和预测新数据。5.时间序列分析研究数据随时间变化的模式，用于分析行星轨道变化、大气波动等。应用实例包括太阳活动周期分析、行星自转速率变化研究。6.数据可视化将抽象数据转化为图形，帮助科学家直观理解复杂行星数据，发现隐藏关系和异常，辅助科学发现和决策。四、计算题1.温度均值=(425+430+435+440+445)/5=437℃温度标准差=sqrt(((425-437)²+(430-437)²+(435-437)²+(440-437)²+(445-437)²)/5)≈7.91℃气压均值=(9.0+8.5+8.0+7.5+7.0)/5=8.0hPa气压标准差=sqrt(((9.0-8.0)²+(8.5-8.0)²+(8.0-8.0)²+(7.5-8.0)²+(7.0-8.0)²)/5)≈0.70hPa解析：均值是所有数值的和除以数量。标准差衡量数值偏离均值的程度。2.a.importpandasaspddata=pd.read_csv('mars_data.csv')b.selected_data=data[['temperature','pressure']]c.temp_mean=selected_data['temperature'].mean()temp_max=selected_data['temperature'].max()temp_min=selected_data['temperature'].min()d.selected_data['pressure'].fillna(selected_data['pressure'].mean(),inplace=True)解析：a读取csv文件。b选择指定列。c计算统计量。d填充缺失值。五、编程题```pythonimportm