2025年大学《数据计算及应用-数据可视化技术》考试参考题库及答案解析

2025年大学《数据计算及应用-数据可视化技术》考试参考题库及答案解析​单位所属部门：________姓名：________考场号：________考生号：________一、选择题1.在数据可视化技术中，用于表示数据类别之间差异的图表类型是（）A.折线图B.散点图C.饼图D.柱状图答案：C解析：饼图主要用于展示数据中各部分占整体的比例关系，通过扇形的面积大小直观体现不同类别数据的差异。折线图和散点图更适用于展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。柱状图虽然也能表示类别差异，但饼图更直观地反映部分与整体的关系，特别适合分类数据的占比展示。2.下列哪种可视化方法最适合展示时间序列数据的变化趋势？（）A.饼图B.热力图C.折线图D.散点图答案：C解析：折线图通过连接数据点的线条直观展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势，特别适合时间序列数据的分析。饼图用于表示构成比例，热力图用于展示二维数据分布的强度，散点图主要用于观察两个变量之间的关系。3.在制作数据可视化图表时，确保图表清晰易懂的关键因素是（）A.使用复杂的颜色搭配B.图表尺寸足够大C.数据标签清晰可见D.添加过多的注释答案：C解析：清晰的数据标签是确保图表易于理解的关键。如果标签模糊或缺失，观众可能无法准确解读数据。图表尺寸大有助于展示细节，但不是首要因素。复杂的颜色搭配和过多注释反而会干扰视觉，降低图表的可读性。4.用于比较不同维度数据大小关系的可视化方法通常是（）A.地图B.雷达图C.饼图D.散点图答案：B解析：雷达图（蜘蛛图）特别适合比较多个维度的数据大小关系，每个轴代表一个维度，数据点连接形成的封闭图形直观显示各维度的数值大小和分布。地图主要用于地理空间数据展示，饼图展示占比，散点图展示两个变量关系。5.在数据可视化中，"过度可视化"通常指的是（）A.使用了太多的图表类型B.图表设计过于简洁C.数据呈现过于冗杂D.图表尺寸太小答案：C解析：过度可视化是指数据呈现过于复杂、冗余，包含过多不必要的元素（如过多的颜色、标签、注释等），导致观众难以理解核心信息。使用多种图表类型和简洁设计通常有助于清晰表达，图表尺寸小则不利于细节展示。6.在制作多变量数据可视化时，常用的降维方法包括（）A.主成分分析B.颜色映射C.数据抽样D.线性回归答案：A解析：主成分分析（PCA）是常用的降维技术，通过正交变换将多个相关变量转换为少数几个不相关的主成分，保留原始数据的主要信息。颜色映射和线性回归是数据处理的工具，数据抽样是数据预处理方法，它们不直接用于降维。7.下列哪种图表最适合展示不同组别数据之间的相关性？（）A.箱线图B.雷达图C.热力图D.饼图答案：C解析：热力图通过颜色深浅直观展示二维矩阵中数据的大小关系，特别适合展示不同组别或变量之间的相关性。箱线图用于展示分布特征，雷达图用于多维度比较，饼图用于占比展示。8.在设计数据可视化界面时，确保用户友好性的重要原则是（）A.使用尽可能多的装饰元素B.确保关键信息易于查找C.数据标签与图表分离D.使用统一的字体和颜色方案答案：B解析：用户友好的可视化设计应确保关键信息（如标题、图例、数据标签）易于查找和理解。过多的装饰元素会干扰视觉，标签与图表分离导致信息不连贯，统一字体颜色虽重要但不是首要原则。9.用于展示数据分布集中趋势的统计量通常包括（）A.极差和方差B.中位数和平均数C.频率和众数D.箱线图的四分位数答案：B解析：中位数和平均数是常用的集中趋势统计量，分别代表数据的中间值和算术平均值。极差和方差描述离散程度，频率和众数描述数据分布频率，箱线图的四分位数描述分布区间。10.在交互式数据可视化系统中，用户可以通过操作实现（）A.数据过滤B.图表类型切换C.数据钻取D.以上都是答案：D解析：交互式数据可视化系统允许用户通过点击、拖拽等操作实现数据过滤（筛选特定数据）、图表类型切换（如从折线图改为散点图）和数据钻取（从概览数据深入到细节数据），提供更灵活的数据探索方式。11.在数据可视化技术中，用于表示数据随时间变化的趋势通常是（）A.热力图B.散点图C.折线图D.饼图答案：C解析：折线图通过连接数据点的线条直观展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势，特别适合时间序列数据的分析。热力图用于展示二维数据分布的强度，散点图主要用于观察两个变量之间的关系，饼图用于表示构成比例。12.当需要展示大量数据点的分布情况且点之间有空间层次关系时，通常采用（）A.散点图B.雷达图C.树状图D.热力图答案：D解析：热力图通过颜色深浅表示二维空间中数据点的密度和强度，适合可视化大量数据点的分布，并能揭示数据之间的空间层次关系。散点图在点密集时难以区分，雷达图用于多维度比较，树状图用于展示层次结构。13.在制作数据可视化图表时，确保图表具有可读性的重要原则是（）A.使用尽可能多的颜色B.确保数据标签清晰C.图表元素之间留有足够空间D.添加复杂的背景图案答案：B解析：清晰的数据标签是确保图表易于理解的关键。如果标签模糊或缺失，观众可能无法准确解读数据。图表元素之间留有足够空间也有助于可读性，但标签清晰是首要原则。过多的颜色和复杂的背景会干扰视觉，降低可读性。14.用于比较不同类别数据平均水平时，常用的图表类型是（）A.雷达图B.箱线图C.柱状图D.折线图答案：C解析：柱状图通过柱子的高度直观比较不同类别数据的平均水平，类别清晰，数值对比直观。雷达图用于多维度比较，箱线图展示分布特征，折线图适用于展示趋势变化。15.在数据可视化中，"数据可视化偏见"通常指的是（）A.图表颜色选择不美观B.数据呈现方式影响观众判断C.图表尺寸设计不合理D.数据来源不权威答案：B解析：数据可视化偏见是指数据呈现方式（如图表类型选择、坐标轴设置、数据聚合方式等）可能误导观众，影响对数据的客观判断。颜色选择、尺寸设计和数据来源虽然也影响可视化效果，但偏见的核心在于呈现方式对判断的潜在影响。16.在制作交互式数据可视化界面时，确保用户操作效率的关键是（）A.提供尽可能多的交互选项B.确保核心功能易于访问C.使用复杂的动画效果D.图表响应速度慢一些答案：B解析：用户友好的交互式可视化设计应确保核心功能（如数据筛选、图表切换、缩放等）易于访问和操作。提供过多选项可能分散注意力，复杂动画效果可能干扰核心信息，响应速度慢则影响用户体验。17.用于展示不同维度数据相对重要性的可视化方法通常是（）A.热力图B.饼图C.雷达图D.散点图答案：C解析：雷达图（蜘蛛图）通过每个轴的长度表示不同维度的数值大小或相对重要性，封闭图形的形状直观展示各维度数据的大小关系和分布。热力图展示强度，饼图展示占比，散点图展示关系。18.在设计数据可视化图表时，确保数据准确传达的关键因素是（）A.图表设计美观B.数据与视觉元素一一对应C.使用统一的颜色方案D.添加大量注释说明答案：B解析：数据可视化应确保每个视觉元素（如图形、颜色、位置等）准确对应数据值，避免误导观众。美观设计、统一颜色和适当注释是辅助因素，但核心是数据与视觉元素的准确映射。19.用于展示数据分布的离散程度和异常值情况的图表通常是（）A.折线图B.散点图C.箱线图D.饼图答案：C解析：箱线图通过四分位数、中位数、异常值等元素清晰展示数据的分布特征，特别适合观察离散程度和识别异常值。折线图展示趋势，散点图展示关系，饼图展示占比。20.在数据可视化项目中，选择合适的图表类型主要取决于（）A.个人喜好B.数据类型和可视化目标C.可用软件工具D.设计师风格答案：B解析：选择合适的图表类型应基于数据类型（如类别数据、数值数据、时间序列数据等）和可视化目标（如展示趋势、比较大小、揭示关系等）。个人喜好、软件工具和设计师风格虽然也会影响选择，但不是决定性因素。二、多选题1.在数据可视化技术中，以下哪些图表类型适合展示时间序列数据？（）A.折线图B.散点图C.饼图D.柱状图E.面积图答案：ABDE解析：折线图（A）通过连接数据点的线条直观展示数据随时间的变化趋势，是时间序列数据最常用的可视化方式。散点图（B）也可用于展示时间序列，特别适合观察数据点随时间的分布和异常情况。柱状图（D）可通过堆叠或分组形式展示不同时间点的数据比较。面积图（E）强调数量随时间的变化，并显示总量的积累效果。饼图（C）主要用于展示构成比例，不适合展示时间变化。2.数据可视化设计应遵循的原则包括哪些？（）A.数据准确B.清晰易懂C.目标导向D.视觉美观E.交互性强答案：ABCD解析：数据可视化设计应确保数据准确（A），表达清晰易懂（B），紧密围绕可视化目标（C），并具备一定的视觉美感（D）以吸引观众。交互性（E）虽然对现代可视化很重要，但并非所有可视化设计都必须强调，基本原则更侧重于前三者。3.在制作交互式数据可视化系统时，用户可以通过操作实现哪些功能？（）A.数据过滤B.图表类型切换C.数据钻取D.图例显示/隐藏E.自动重算统计数据答案：ABCD解析：交互式数据可视化的核心功能包括允许用户通过操作实现数据过滤（A）、切换不同的图表类型（B）、进行数据钻取（从概览深入细节C）、控制图例的显示或隐藏（D）等。自动重算统计数据（E）通常是系统后台的功能，而非直接的交互操作。4.用于比较不同维度数据大小关系的可视化方法通常有哪些？（）A.热力图B.雷达图C.饼图D.柱状图E.茎叶图答案：BD解析：柱状图（D）通过柱子高度直观比较不同类别或维度的数据大小。雷达图（B）特别适合比较多维度的数据，通过每个轴的长度表示维度的大小，整体图形形状反映数据间的比较关系。热力图（A）主要用于展示二维数据分布的强度。饼图（C）展示占比。茎叶图（E）展示数据分布和离散情况。5.在数据可视化中，可能存在的偏见来源包括哪些？（）A.坐标轴范围选择不当B.数据抽样方法不科学C.图表类型选择不合理D.颜色映射方式误导E.数据标签缺失答案：ABCD解析：数据可视化偏见可能源于多种因素。坐标轴范围选择（A）如截断或扭曲尺度会误导趋势判断。数据抽样（B）偏差会导致结论不可靠。图表类型（C）选择不当可能无法有效表达数据关系。颜色映射（D）方式如使用暖色代表高值可能带有预设倾向。数据标签缺失（E）虽然影响可读性，但主要影响信息获取，而非直接导致对数据关系的错误判断偏见。6.在制作数据可视化图表时，确保图表清晰易懂的关键因素有哪些？（）A.数据标签清晰可见B.图表尺寸足够大C.使用对比强烈的颜色D.避免不必要的装饰元素E.图例位置合理答案：ADE解析：清晰易懂的关键在于确保核心信息（A）如数据标签清晰可见，图例（E）位置合理便于理解，避免过多干扰元素（D）。图表尺寸（B）大小适中即可，过大过小都不是首要因素。颜色（C）应有助于区分信息，对比强烈是优点，但不是唯一或绝对要求。7.用于展示数据分布特征的图表类型通常有哪些？（）A.箱线图B.频率分布直方图C.散点图D.茎叶图E.饼图答案：ABD解析：箱线图（A）展示中位数、四分位数、异常值等分布特征。频率分布直方图（B）展示数据在不同区间的分布频率。茎叶图（D）同时展示数据分布和原始数据信息。散点图（C）主要用于观察两个变量间的关系。饼图（E）展示构成比例。8.在设计数据可视化界面时，用户友好的重要原则有哪些？（）A.确保关键信息易于查找B.提供足够的操作反馈C.使用尽可能多的装饰元素D.保持界面布局简洁E.字体大小和颜色统一答案：ABD解析：用户友好的设计应确保关键信息（A）易于查找，提供清晰的操作反馈（B），并保持界面布局简洁（D）以减少认知负荷。过多的装饰元素（C）会干扰核心信息。字体大小和颜色（E）统一有助于视觉一致性，但不是首要原则，清晰度和易读性更重要。9.在数据可视化项目中，选择合适的图表类型主要需要考虑哪些因素？（）A.数据类型B.可视化目标C.数据量大小D.观众背景E.个人喜好答案：ABCD解析：选择合适的图表类型应综合考虑数据类型（A）、想要通过可视化传达的信息或目标（B）、数据量大小（C）对图表选择的影响、以及目标观众的背景知识和理解能力（D）。个人喜好（E）虽然可能影响最终选择，但不应是主要考虑因素。10.在制作多变量数据可视化时，常用的降维方法或技术有哪些？（）A.主成分分析B.数据抽样C.颜色映射D.线性回归E.数据聚合答案：AE解析：主成分分析（PCA）（A）是常用的统计降维技术，通过正交变换将多个相关变量转换为少数几个不相关的主成分。数据聚合（E）也是一种处理多变量数据的方法，将多个数据点合并为更高级别的类别或度量，可以视为一种简化形式。数据抽样（B）是数据预处理方法，颜色映射（C）是数据编码技术，线性回归（D）是建模技术，它们不直接用于降维。11.在数据可视化技术中，以下哪些图表类型适合展示不同类别数据之间的相关性？（）A.散点图B.热力图C.散点图矩阵D.雷达图E.饼图答案：ABC解析：散点图（A）用于展示两个连续变量之间的关系。散点图矩阵（C）可以同时展示多个变量两两之间的相关性。热力图（B）通过颜色深浅表示数值大小，适合展示二维数据矩阵中元素的相关性强弱。雷达图（D）适合比较多维数据的绝对值或相对大小，不直接展示变量间的相关性。饼图（E）用于展示构成比例。因此，适合展示相关性的图表主要是散点图、散点图矩阵和热力图。12.数据可视化设计应遵循的原则包括哪些？（）A.数据准确B.清晰易懂C.目标导向D.视觉美观E.交互性强答案：ABCD解析：数据可视化设计应确保数据准确（A），表达清晰易懂（B），紧密围绕可视化目标（C），并具备一定的视觉美感（D）以吸引观众。交互性（E）虽然对现代可视化很重要，但并非所有可视化设计都必须强调，基本原则更侧重于前三者。13.在制作交互式数据可视化系统时，用户可以通过操作实现哪些功能？（）A.数据过滤B.图表类型切换C.数据钻取D.图例显示/隐藏E.自动重算统计数据答案：ABCD解析：交互式数据可视化的核心功能包括允许用户通过操作实现数据过滤（A）、切换不同的图表类型（B）、进行数据钻取（从概览深入细节C）、控制图例的显示或隐藏（D）等。自动重算统计数据（E）通常是系统后台的功能，而非直接的交互操作。14.用于比较不同维度数据大小关系的可视化方法通常有哪些？（）A.热力图B.雷达图C.饼图D.柱状图E.茎叶图答案：BD解析：柱状图（D）通过柱子高度直观比较不同类别或维度的数据大小。雷达图（B）特别适合比较多维度的数据，通过每个轴的长度表示维度的大小，整体图形形状反映数据间的比较关系。热力图（A）主要用于展示二维数据分布的强度。饼图（C）展示占比。茎叶图（E）展示数据分布和离散情况。15.在数据可视化中，可能存在的偏见来源包括哪些？（）A.坐标轴范围选择不当B.数据抽样方法不科学C.图表类型选择不合理D.颜色映射方式误导E.数据标签缺失答案：ABCD解析：数据可视化偏见可能源于多种因素。坐标轴范围选择（A）如截断或扭曲尺度会误导趋势判断。数据抽样（B）偏差会导致结论不可靠。图表类型（C）选择不当可能无法有效表达数据关系。颜色映射（D）方式如使用暖色代表高值可能带有预设倾向。数据标签缺失（E）虽然影响可读性，但主要影响信息获取，而非直接导致对数据关系的错误判断偏见。16.在制作数据可视化图表时，确保图表清晰易懂的关键因素有哪些？（）A.数据标签清晰可见B.图表尺寸足够大C.使用对比强烈的颜色D.避免不必要的装饰元素E.图例位置合理答案：ADE解析：清晰易懂的关键在于确保核心信息（A）如数据标签清晰可见，图例（E）位置合理便于理解，避免过多干扰元素（D）。图表尺寸（B）大小适中即可，过大过小都不是首要因素。颜色（C）应有助于区分信息，对比强烈是优点，但不是唯一或绝对要求。17.用于展示数据分布特征的图表类型通常有哪些？（）A.箱线图B.频率分布直方图C.散点图D.茎叶图E.饼图答案：ABD解析：箱线图（A）展示中位数、四分位数、异常值等分布特征。频率分布直方图（B）展示数据在不同区间的分布频率。茎叶图（D）同时展示数据分布和原始数据信息。散点图（C）主要用于观察两个变量间的关系。饼图（E）展示构成比例。18.在设计数据可视化界面时，用户友好的重要原则有哪些？（）A.确保关键信息易于查找B.提供足够的操作反馈C.使用尽可能多的装饰元素D.保持界面布局简洁E.字体大小和颜色统一答案：ABD解析：用户友好的设计应确保关键信息（A）易于查找，提供清晰的操作反馈（B），并保持界面布局简洁（D）以减少认知负荷。过多的装饰元素（C）会干扰核心信息。字体大小和颜色（E）统一有助于视觉一致性，但不是首要原则，清晰度和易读性更重要。19.在数据可视化项目中，选择合适的图表类型主要需要考虑哪些因素？（）A.数据类型B.可视化目标C.数据量大小D.观众背景E.个人喜好答案：ABCD解析：选择合适的图表类型应综合考虑数据类型（A）、想要通过可视化传达的信息或目标（B）、数据量大小（C）对图表选择的影响、以及目标观众的背景知识和理解能力（D）。个人喜好（E）虽然可能影响最终选择，但不应是主要考虑因素。20.在制作多变量数据可视化时，常用的降维方法或技术有哪些？（）A.主成分分析B.数据抽样C.颜色映射D.线性回归E.数据聚合答案：AE解析：主成分分析（PCA）（A）是常用的统计降维技术，通过正交变换将多个相关变量转换为少数几个不相关的主成分。数据聚合（E）也是一种处理多变量数据的方法，将多个数据点合并为更高级别的类别或度量，可以视为一种简化形式。数据抽样（B）是数据预处理方法，颜色映射（C）是数据编码技术，线性回归（D）是建模技术，它们不直接用于降维。三、判断题1.折线图是展示数据随时间变化趋势最常用的图表类型。（）答案：正确解析：折线图通过连接数据点的线条，直观地展示了数据在连续变量（通常是时间）上的变化趋势和规律，是时间序列数据可视化中最基础和常用的图表类型之一。它能够清晰地反映出数据的上升、下降、波动以及变化速率等信息。因此，题目表述正确。2.数据可视化偏见是指数据呈现方式本身存在物理损坏。（）答案：错误解析：数据可视化偏见是指由于数据选择、处理、图表设计等环节的问题，导致可视化结果可能误导观众，影响对数据的客观判断和认知，产生错误的结论或偏见。这并非指物理损坏，而是指设计或制作过程中的缺陷。因此，题目表述错误。3.在数据可视化中，颜色选择只影响图表的美观度，不影响信息的传达。（）答案：错误解析：颜色选择在数据可视化中至关重要，它不仅影响图表的美观度，更直接影响信息的传达。合理的颜色搭配和映射可以帮助区分不同类别、强调重要数据、揭示数据间的联系和关系。不恰当的颜色使用则可能导致信息混淆、误导观众，甚至产生偏见。因此，题目表述错误。4.箱线图可以有效地展示数据的中位数、四分位数和异常值。（）答案：正确解析：箱线图是一种用于展示数据分布特征的图表，它通过五个统计量（最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数、最大值）以及可能的异常值，清晰地概括了数据的分布范围、集中趋势和离散程度。中位数和四分位数位于“箱子”内部，异常值通常以点或星号形式显示在箱子之外。因此，题目表述正确。5.交互式数据可视化意味着用户必须具备专业的编程知识才能使用。（）答案：错误解析：交互式数据可视化是指用户可以通过点击、拖拽、缩放等操作与图表进行互动，以探索数据、发现模式或获取更详细的信息。现代交互式可视化工具通常设计得用户友好，许多工具提供图形化界面，用户无需专业的编程知识即可进行操作和探索。因此，题目表述错误。6.散点图适用于展示一个变量随另一个变量变化的趋势。（）答案：正确解析：散点图通过在坐标系中绘制数据点，每个点代表一个观测值，其横纵坐标分别对应两个变量的数值。观察这些点的分布模式，可以直观地了解两个变量之间的关系，例如是否存在线性关系、非线性关系或无明显关系。因此，散点图确实适用于展示一个变量随另一个变量变化的趋势。因此，题目表述正确。7.数据聚合是指将多个数据点合并成一个更高级别的类别或度量，通常用于简化数据或准备数据。（）答案：正确解析：数据聚合是指将多个原始数据点或记录根据某个或某些共同特征进行分组，然后对每个分组计算汇总统计量（如平均值、总和、最大值、最小值等）。这通常是为了简化复杂的数据集，揭示更高层次的模式和趋势，或者在数据准备阶段为后续分析提供更概括的数据。因此，题目表述正确。8.数据可视化只能通过计算机软件实现，手绘无法达到有效的可视化效果。（）答案：错误解析：虽然现代数据可视化高度依赖计算机软件，可以快速生成复杂、动态的图表，但手绘数据可视化也是可视化的一种重要形式。在早期或者在没有计算机设备的场合，人们通过手绘图表（如柱状图、饼图、流程图等）来呈现数据和传达信息。手绘图表虽然可能在精度和复杂性上有所限制，但仍然可以有效地传达核心信息，尤其是在需要快速沟通或进行头脑风暴时。因此，题目表述错误。9.任何类型的数据都可以直接用饼图进行可视化展示。（）答案：错误解析：饼图主要用于展示数据中各部分占整体的比例关系。它最适合用于分类数据，并且各部分之和应等于一个整体（如100%）。当数据的类别过多时，饼图会变得难以阅读；当各部分数值相差不大时，区分度也较低。对于需要展示趋势、关系或分布特征的数据，其他图表类型（如折线图、散点图、箱线图等）通常更合适。因此，题目表述错误。10.数据可视化技术的最终目标是让数据产生更多的秘密。（）答案：错误解析：数据可视化技术的核心目标是将复杂的数据以直观、易懂的图形方式呈现出来，帮助人们理解数据中的模式、趋势、关联和异常，从而发现隐藏在数据背后的洞察和知识。其目的是让数据更容易被理解、分析和利用，做出更明智的决策，而不是让数据变得神秘或难以理解。因此，题目表述错误。四、简答题1.简述数据