中国科学院大学《R语言数据分析与挖掘》2025-2026学年第一学期期末试卷(A卷)

说明：本试卷将作为样卷直接制版胶印，请命题教师在试题之间留足答题空间。（第1页共6页）制卷人签名：制卷人签名：制卷日期：审核人签名：：审核日期：………………………………………………装……订……线…………………中国科学院大学《R语言数据分析与挖掘》2025-2026学年第一学期期末试卷(A卷)适用年级专业考试方式闭卷考试时间120分钟学院专业班级学号姓名题号一二三四五六七八总分阅卷教师得分………………得分一、单项选择题（每题1分，共20分）1.以下哪个函数用于在R中生成随机数？A.sample()B.runif()C.rnorm()D.rbinom()2.在R中，如何将一个向量转换为矩阵？A.matrix()B.as.matrix()C.data.frame()D.cbind()3.以下哪个函数用于计算两个矩阵的乘积？A.matmul()B.%*%C.crossprod()D.outer()4.在R中，如何读取一个CSV文件？A.read.csv()B.read.table()C.readLines()D.readxl()5.以下哪个函数用于计算一个数据框的描述性统计？A.summary()B.describe()C.describe.stats()D.stats()6.在R中，如何创建一个因子变量？A.factor()B.as.factor()C.factorize()D.factorize()7.以下哪个函数用于绘制散点图？A.plot()B.scatterplot()C.points()D.hist()8.在R中，如何进行线性回归分析？A.lm()B.linear()C.regress()D.fit()9.以下哪个函数用于计算数据的均值？A.mean()B.average()C.sum()D.median()10.在R中，如何进行数据可视化？A.ggplot2()B.plotly()C.shiny()D.highcharter()11.以下哪个函数用于进行主成分分析？A.prcomp()B.pca()C.factor_analysis()D.pca()12.在R中，如何进行时间序列分析？A.timeSeries()B.ts()C.forecast()D.auto.arima()13.以下哪个函数用于进行聚类分析？A.kmeans()B.cluster()C.hclust()D.agnes()14.在R中，如何进行决策树分析？A.rpart()B.randomForest()C.caret()D.party()15.以下哪个函数用于进行神经网络分析？A.neuralnet()B.nnet()C.caret()D.party()16.在R中，如何进行支持向量机分析？A.svm()B.svmR()C.caret()D.party()17.以下哪个函数用于进行关联规则挖掘？A.apriori()B.arules()C.caret()D.party()18.在R中，如何进行文本挖掘？A.tm()B.text2vec()C.caret()D.party()19.以下哪个函数用于进行社交网络分析？A.igraph()B.network()C.caret()D.party()20.在R中，如何进行机器学习？A.caret()B.mlr()C.caretNet()D.party()二、多项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪些是R语言中的基本数据类型？A.numericB.characterC.factorD.complex2.以下哪些是R语言中的基本函数？A.mean()B.sum()C.plot()D.write.csv()3.以下哪些是R语言中的数据可视化包？A.ggplot2B.plotlyC.shinyD.highcharter4.以下哪些是R语言中的机器学习包？A.caretB.randomForestC.caretNetD.party5.以下哪些是R语言中的文本挖掘包？A.tmB.text2vecC.caretD.party三、判断题（每题1分，共10分）1.R语言是一种面向对象的编程语言。（）2.R语言中，向量是一种基本的数据类型。（）3.R语言中，矩阵可以通过函数cbind()和rbind()进行合并。（）4.R语言中，数据框是一种二维数据结构，可以包含多种数据类型。（）5.R语言中，因子变量是一种有序分类变量。（）6.R语言中，散点图可以通过函数plot()绘制。（）7.R语言中，线性回归分析可以通过函数lm()进行。（）8.R语言中，主成分分析可以通过函数prcomp()进行。（）9.R语言中，时间序列分析可以通过函数ts()进行。（）10.R语言中，机器学习可以通过函数caret()进行。（）四、名词解释（每题4分，共20分）1.描述性统计2.因子分析3.聚类分析4.决策树5.机器学习五、简答题（每题6分，共18分）1.简述R语言中数据框与矩阵的区别。2.简述R语言中散点图与直方图的区别。3.简述R语言中线性回归分析的基本原理。六、案例分析题（1题，满分12分）某公司收集了员工的工作时间、工作效率、工作满意度等数据，现需要分析员工的工作满意度与工作效率之间的关系。