2026年数据的收集、与描述复习测试题(含答案)

2026年数据的收集、与描述复习测试题(含答案)一、单项选择题（每题2分，共30分）1.2026年某电商平台计划收集用户在APP内的浏览时长、点击频次、加购商品类型等数据，这类数据属于以下哪种类型？（）A.一手数据B.二手数据C.截面数据D.面板数据答案：A。解析：一手数据是指研究者为特定研究目的直接收集的原始数据，该电商平台直接收集自身用户行为数据，属于一手数据；二手数据是已存在的、他人收集的数据；截面数据是同一时间点不同个体的数据；面板数据是不同时间点同一或多个个体的数据，本题未涉及时间维度的重复收集。2.2026年某城市统计局为掌握全市居民人均可支配收入情况，采用分层抽样方法，将居民按户籍地分为城镇和农村两层，每层内再按收入水平分档抽样。这种抽样方法的核心优势是（）A.操作最简单，成本最低B.能保证样本在各层的代表性，降低抽样误差C.适用于总体分布均匀的情况D.可以完全避免抽样偏差答案：B。解析：分层抽样通过将总体按特征分层，在每层内独立抽样，能确保不同特征群体都有代表性样本，从而降低抽样误差；A选项是简单随机抽样的特点之一，但分层抽样操作更复杂；C选项适用于简单随机抽样，分层抽样针对总体分布不均匀的情况；D选项任何抽样方法都无法完全避免抽样偏差，只能降低。3.2026年某制造业企业在收集生产设备运行数据时，通过传感器实时采集设备的温度、转速、振动频率等指标，每10秒记录一次。这类数据的时间维度特征是（）A.截面数据B.时间序列数据C.面板数据D.截面混合数据答案：B。解析：时间序列数据是同一研究对象在不同时间点上收集的数据，本题中设备的各项指标按时间连续记录，属于时间序列数据；截面数据是同一时间点多个对象的数据；面板数据是多个对象在多个时间点的数据；截面混合数据是无时间序列特征的多对象数据。4.2026年某市场调研公司在收集消费者对新款智能手机的满意度数据时，设计了“您对该手机的续航能力满意吗？”的问题，选项为“非常满意、满意、一般、不满意、非常不满意”。这类数据属于（）A.定类数据B.定序数据C.定距数据D.定比数据答案：B。解析：定序数据是有顺序但无固定间距的数据，本题中满意度选项有明确的高低顺序，但“满意”与“一般”之间的差距无法精确量化；定类数据只有分类，无顺序；定距数据有固定间距但无绝对零点；定比数据有绝对零点，可进行倍数运算。5.2026年某医疗机构在收集患者健康数据时，需要确保数据的完整性，以下哪种情况属于数据不完整的表现？（）A.患者的年龄记录为“35岁”，血压记录为“120/80mmHg”B.部分患者的“家族病史”字段为空C.患者的性别记录为“男”和“男性”两种表述D.患者的血糖值记录为“10.2mmol/L”和“102mg/dL”两种单位答案：B。解析：数据完整性指所有必要字段都有有效记录，“家族病史”字段为空属于必要信息缺失，即数据不完整；A选项是完整的有效记录；C选项是数据一致性问题，同一信息表述不统一；D选项是数据标准化问题，单位不统一。6.2026年某互联网公司在分析用户画像数据时，发现用户的“日均使用时长”字段中存在部分数值为负的记录，这类数据问题属于（）A.数据缺失B.数据重复C.数据异常值D.数据格式不一致答案：C。解析：日均使用时长不可能为负数，这类不符合现实逻辑的数值属于异常值；A选项是字段为空；B选项是同一记录重复出现；D选项是数据格式不统一，如日期的不同写法。7.2026年某高校在收集毕业生就业数据时，将毕业生的就业单位性质分为“国有企业、民营企业、外资企业、事业单位、自主创业、待就业”六类。在描述这类数据的分布特征时，最适合的统计量是（）A.均值和标准差B.中位数和四分位数间距C.众数和频率分布表D.方差和极差答案：C。解析：就业单位性质是定类数据，描述定类数据的分布特征应使用众数（出现频率最高的类别）和频率分布表（各类别的占比）；均值、标准差、中位数等统计量适用于定距或定比数据。8.2026年某快递公司在分析月度快递单量数据时，发现2026年1-6月的单量分别为80万、85万、92万、90万、98万、105万。计算这组数据的中位数，结果是（）A.92万B.91万C.90万D.95万答案：B。解析：中位数是将数据从小到大排序后中间位置的数值，若数据个数为偶数，则取中间两个数的平均值。将数据排序：80、85、90、92、98、105，中间两个数是90和92，平均值为（90+92）/2=91万。9.2026年某连锁超市在分析门店销售额数据时，计算了10家门店的销售额均值为50万元/月，标准差为8万元。标准差的统计意义是（）A.表示10家门店的平均销售额是50万元B.表示销售额数据的中位数与均值的差距C.表示门店销售额围绕均值的平均波动程度D.表示销售额的最大值与最小值之差答案：C。解析：标准差是衡量数据离散程度的统计量，反映数据围绕均值的平均波动幅度；A选项是均值的意义；B选项是中位数与均值的差，不是标准差；D选项是极差的意义。10.2026年某在线教育平台在收集用户学习数据时，发现用户的“课程完成率”（0-100%）和“考试得分”（0-100分）两个变量的相关系数为0.85，这说明两个变量之间存在（）A.强正线性相关关系B.弱正线性相关关系C.强负线性相关关系D.弱负线性相关关系答案：A。解析：相关系数的取值范围是[-1,1]，绝对值越接近1，线性相关越强，正负号表示相关方向。0.85的绝对值接近1且为正，说明两个变量存在强正线性相关，即课程完成率越高，考试得分通常越高。11.2026年某城市交通管理局在收集早晚高峰时段的车流量数据时，通过视频监控设备统计各路口的每小时车流量，发现早高峰7:30-8:30的车流量远高于其他时段。在描述车流量的时间分布特征时，最适合的可视化方式是（）A.饼图B.直方图C.折线图D.散点图答案：C。解析：折线图适合展示数据随时间的变化趋势，能清晰体现不同时段车流量的波动；饼图适合展示各类别占比；直方图适合展示单变量的分布频率；散点图适合展示两个变量的关系。12.2026年某环保部门在收集空气质量数据时，统计了某城市2026年1-6月的PM2.5月均浓度（单位：μg/m³）：22、25、18、20、28、30。计算这组数据的极差，结果是（）A.8B.10C.12D.15答案：C。解析：极差是数据中最大值与最小值的差，本题中最大值为30，最小值为18，极差为30-18=12。13.2026年某零售企业在收集门店销售数据时，采用整群抽样方法，将全市门店按行政区分为10个群，随机抽取3个群，对抽中群内的所有门店进行全面调查。这种抽样方法的主要适用场景是（）A.总体各单位差异小，分布均匀B.总体群内差异大，群间差异小C.总体群内差异小，群间差异大D.总体规模小，便于全面调查答案：B。解析：整群抽样的核心是群内单位具有异质性（类似总体），群间具有同质性，这样抽取少数群就能代表总体，降低调查成本；A选项是简单随机抽样的适用场景；C选项会导致抽样误差大，不适合整群抽样；D选项适合全面调查，不需要抽样。14.2026年某医疗机构在收集患者就医数据时，通过电子病历系统提取患者的诊断结果、用药记录、检查报告等信息，同时通过问卷调查收集患者的就医满意度。这种数据收集方式属于（）A.单一来源数据收集B.多来源数据融合收集C.被动数据收集D.定性数据唯一收集答案：B。解析：多来源数据融合收集是指从不同渠道、不同类型的数据源收集数据，本题中电子病历的结构化数据和问卷调查的非结构化数据属于不同来源，同时收集属于多来源融合；A选项只涉及单一渠道；C选项被动数据收集是指无需用户主动提供，如传感器数据，问卷调查属于主动收集；D选项既有诊断结果等定性数据，也有用药剂量等定量数据，并非唯一定性数据。15.2026年某金融机构在分析客户信用卡消费数据时，发现部分客户的月消费额明显高于其他客户，在描述客户消费分布时，以下哪种统计量受极端值影响最小？（）A.均值B.标准差C.中位数D.极差答案：C。解析：中位数是将数据排序后中间位置的数值，极端值位于数据两端，不会影响中间位置的数值；均值、标准差、极差都会受到极端值的显著影响，极端值会拉高均值，增大标准差和极差。二、多项选择题（每题3分，共30分，多选、少选、错选均不得分）1.2026年某互联网公司在收集用户行为数据时，需要考虑数据的合规性，以下属于数据收集合规性要求的是（）A.遵守《个人信息保护法》，收集用户数据前需明确告知收集目的、范围和使用方式B.未经用户同意，不得收集用户的敏感个人信息，如生物识别、医疗健康数据C.可以任意将收集的用户数据出售给第三方企业，以获取商业收益D.收集的数据需采取加密存储等措施，防止数据泄露E.可以在用户不知情的情况下，通过隐蔽方式收集用户的浏览轨迹数据答案：ABD。解析：合规性要求包括告知用户、获取同意、保护敏感信息、数据安全存储等；C选项未经用户同意不得出售用户数据；E选项隐蔽收集属于侵犯用户知情权，不符合合规要求。2.2026年某市场调研公司在收集消费者购买行为数据时，可采用的定性数据收集方法有（）A.深度访谈法，与消费者一对一交流购买决策过程B.焦点小组法，组织5-8名消费者围绕产品体验展开讨论C.问卷调查法，通过选择题收集消费者的购买频率、花费金额D.观察法，在商场观察消费者的停留时间、商品触摸行为E.传感器采集法，通过智能设备记录消费者的移动轨迹答案：ABD。解析：定性数据收集方法关注非结构化的、主观的信息，如体验、感受、决策过程等，深度访谈、焦点小组、观察法都属于定性方法；C选项问卷调查的选择题属于定量数据收集；E选项传感器采集的是客观行为数据，属于定量数据。3.2026年某制造业企业在收集供应商数据时，需要评估数据的质量，以下属于数据质量核心维度的是（）A.准确性，即数据与真实情况的符合程度B.完整性，即所有必要字段是否都有有效记录C.一致性，即同一数据在不同系统、不同时间的表述是否统一D.及时性，即数据是否能在需要的时间点及时获取E.主观性，即数据是否包含收集者的主观判断答案：ABCD。解析：数据质量的核心维度包括准确性、完整性、一致性、及时性、唯一性等；E选项主观性会降低数据质量，不属于质量维度，优质数据应尽量客观。4.2026年某高校在收集学生学习数据时，采用了以下几种数据来源，其中属于二手数据的是（）A.从学校教务系统提取的学生课程成绩、考勤记录B.从国家教育部官网下载的全国高校学生就业趋势报告C.通过问卷调查收集的学生学习困难反馈D.从图书馆系统获取的学生图书借阅记录E.购买的第三方教育咨询公司发布的2026年大学生学习行为分析报告答案：BE。解析：二手数据是指他人已收集、整理好的数据，B选项的教育部报告和E选项的第三方报告都属于二手数据；A、D选项是高校自身系统存储的原始数据，属于一手数据；C选项是高校直接收集的一手数据。5.2026年某物流企业在分析运输时效数据时，需要描述运输时长的分布特征，以下适合的统计量和可视化方式组合有（）A.均值+标准差，搭配直方图B.中位数+四分位数间距，搭配箱线图C.众数+频率分布表，搭配饼图D.相关系数，搭配散点图E.极差+方差，搭配折线图答案：AB。解析：运输时长是定比数据，均值、标准差、中位数、四分位数间距都是描述定比数据分布的统计量；直方图适合展示分布频率，箱线图适合展示数据的离散程度和异常值；C选项饼图适合展示类别占比，不适合连续数据的分布；D选项相关系数用于两个变量的关系分析，本题仅分析运输时长单变量；E选项折线图适合展示时间序列数据，不适合单变量分布。6.2026年某城市统计局在收集人口数据时，采用全面调查和抽样调查结合的方式，以下属于全面调查的是（）A.2026年全国人口普查，对所有居民进行登记B.对全市所有幼儿园的在园儿童数量进行逐一统计C.随机抽取10%的家庭，调查家庭人口结构D.对全市所有公立医院的医护人员数量进行全面统计E.按1%的比例抽取社区，调查居民的生育意愿答案：ABD。解析：全面调查是对总体中所有单位进行调查，人口普查、所有幼儿园统计、所有公立医院统计都属于全面调查；C、E选项属于抽样调查，仅调查部分单位。7.2026年某在线零售平台在收集用户评价数据时，发现评价内容包含“快递速度快”“商品质量差”“客服态度好”等文本信息，对这类文本数据进行描述性分析时，可采用的方法有（）A.词频统计，统计高频词汇出现的次数B.情感分析，将评价分为正面、中性、负面三类并统计占比C.计算均值和标准差，描述评价的平均水平D.构建词云图，可视化高频词汇E.计算相关系数，分析评价内容与购买量的关系答案：ABD。解析：文本数据属于非结构化定性数据，词频统计、情感分析、词云图都是适合的描述性方法；C选项均值和标准差适用于定量数据；E选项相关系数用于分析两个变量的线性关系，属于推断性分析，不是描述性分析。8.2026年某新能源汽车企业在收集电池性能数据时，通过传感器收集了电池的充电次数、续航里程、温度变化等指标，以下属于定量数据的是（）A.充电次数（次）B.续航里程（公里）C.电池状态（良好、一般、故障）D.充电模式（快充、慢充）E.温度变化（℃）答案：ABE。解析：定量数据是可以用数值表示并进行运算的数据，充电次数、续航里程、温度变化都属于定量数据；C、D选项是定类数据，只能分类，无法进行数值运算。9.2026年某市场调研公司在收集消费者品牌认知数据时，可能出现的数据偏差类型有（）A.抽样偏差，如样本只覆盖了一线城市，未包含二三线城市消费者B.应答偏差，如消费者因面子问题，不愿承认自己使用小众品牌C.测量偏差，如问卷问题表述模糊，导致消费者理解错误D.时间偏差，如调研时间选在节假日，消费者消费行为与平日不同E.统计偏差，如计算均值时误用了中位数的公式答案：ABCD。解析：数据偏差包括抽样、应答、测量、时间等方面的偏差，分别由抽样方法、受访者态度、测量工具、时间选择等因素导致；E选项属于统计计算错误，不属于数据本身的偏差类型。10.2026年某医疗机构在收集患者康复数据时，采用面板数据收集方式，即跟踪同一批患者在入院、治疗1周、治疗2周、出院时的康复指标。以下关于面板数据的描述正确的是（）A.面板数据同时包含截面维度和时间维度B.可以分析个体随时间的变化趋势，也可以分析个体间的差异C.收集面板数据的成本通常高于截面数据D.面板数据只能用于定量分析，不能用于定性分析E.面板数据可以减少遗漏变量带来的分析偏差答案：ABCE。解析：面板数据是“截面+时间”的二维数据，既可以看个体变化，也可以比较个体差异；由于需要跟踪同一批对象多次，成本高于仅收集一次的截面数据；面板数据可以结合定性指标，如患者的康复感受随时间的变化；通过跟踪同一对象，能控制部分遗漏变量，减少偏差；D选项错误，面板数据可包含定性变量，用于定性分析。三、简答题（每题8分，共32分）1.2026年某连锁餐饮企业计划收集全国门店的经营数据，包括门店销售额、客流量、食材成本、员工人数等指标。请从数据收集的方法、质量控制、合规性三个方面，说明该企业应采取的核心措施。答案：（1）数据收集方法：①内部系统自动采集：通过门店POS系统自动抓取销售额、客流量等实时数据，通过ERP系统提取食材成本、员工人数等结构化数据，确保数据实时性和准确性；②分层抽样结合重点调查：对全国门店按区域（华东、华南等）、门店规模（大中小）分层，每层内抽样收集门店的非结构化数据（如顾客反馈、员工建议），同时对旗舰店、核心商圈门店进行重点全面调查；③多来源融合：结合第三方平台（如外卖平台）的订单数据、点评数据，补充门店经营的外部数据。（2）质量控制措施：①数据校验规则：在系统中设置逻辑校验，如销售额不能为负、客流量不能大于门店最大接待量，实时拦截异常值；②数据完整性检查：每日核对各门店的必填字段，对缺失数据的门店进行补采；③数据一致性验证：对比POS系统销售额和外卖平台订单金额，确保同一指标在不同系统中的数据一致；④定期抽样核查：每月抽取10%的门店，将系统数据与手工台账核对，修正数据偏差。（3）合规性措施：①用户信息保护：收集顾客消费数据时，明确告知收集目的，仅收集必要信息，不收集敏感个人信息（如身份证号），并加密存储；②员工数据合规：收集员工人数、薪资等数据时，遵守《劳动合同法》，确保员工知情同意；③数据共享合规：如需与第三方平台共享数据，签订保密协议，明确数据使用范围，不得泄露门店和顾客的隐私信息。2.2026年某环保部门收集了某城市100个监测点的PM2.5日均值数据（单位：μg/m³），数据范围在10-50之间。请说明如何通过描述性统计方法和可视化工具，全面展示这组数据的分布特征。答案：（1）描述性统计量计算：①集中趋势：计算均值（反映平均污染水平）、中位数（避免极端值影响，反映中间水平）、众数（出现频率最高的PM2.5浓度）；②离散程度：计算极差（最大值与最小值的差，反映波动范围）、标准差（反映数据围绕均值的波动程度）、四分位数间距（反映中间50%数据的离散程度）；③分布形态：计算偏度（判断数据是否对称，若偏度大于0，说明高浓度值更多）、峰度（判断数据分布的陡峭程度，峰度大于0说明数据更集中于均值附近）。（2）可视化展示：①直方图：将PM2.5浓度按区间（10-20、20-30、30-40、40-50）分组，绘制直方图，直观展示各浓度区间的监测点数量，判断分布是否对称；②箱线图：展示中位数、四分位数、极值，清晰呈现数据的离散程度和异常值（如是否有监测点浓度远超其他点）；③频率分布表与饼图：统计各浓度区间的监测点占比，用饼图展示不同污染水平的占比情况；④核密度曲线：在直方图基础上绘制核密度曲线，更平滑地展示数据的分布趋势，判断是否符合正态分布。3.2026年某在线教育平台收集了1000名用户的学习数据，包括“日均学习时长”（单位：分钟）和“课程考试得分”（单位：分）两个变量。请说明如何分析这两个变量之间的关系，包括统计量计算和可视化方法，并解释可能的结果含义。答案：（1）统计量计算：①绘制散点图：以日均学习时长为横轴，考试得分为纵轴，绘制1000个用户的散点，观察点的分布趋势，若点从左下到右上分布，说明可能存在正相关；②计算Pearson相关系数：相关系数r的取值范围为[-1,1]，若r在0.7-1之间，说明强正相关；0.3-0.7之间为中度正相关；0-0.3之间为弱正相关；若r为负，则为负相关；③回归分析：建立以考试得分为因变量、日均学习时长为自变量的线性回归模型，计算回归系数，解释日均学习时长每增加1分钟，考试得分平均变化多少。（2）结果含义解释：①若相关系数为0.8，且回归系数为正，说明日均学习时长与考试得分存在强正线性相关，即学习时长越长，考试得分通常越高，但不能直接证明因果关系，可能存在其他变量（如学习效率）的影响；②若相关系数为0.1，说明两个变量几乎无线性相关，即学习时长对考试得分的影响很小，可能平台的课程设计、考试难度等因素是得分的主要影响因素；③若散点图中出现部分点偏离整体趋势，如学习时长很长但得分很低，可能是这些用户的学习效率低或存在其他干扰因素，需要进一步分析这些异常值的原因。4.2026年某制造业企业在收集生产过程数据时，发现存在大量的缺失值和异常值，如部分设备的温度数据缺失、部分产品的合格率数据为负数。请说明该企业应如何处理这些数据问题，确保后续分析的准确性。答案：（1）缺失值处理：①判断缺失原因：首先分析缺失值是随机缺失（如传感器临时故障）还是非随机缺失（如设备长期故障未记录）；②针对随机缺失：若缺失比例低于5%，可采用删除法，删除包含缺失值的记录；若缺失比例在5%-20%，可采用插补法，如用该设备同时间段的温度均值、中位数插补，或用其他相关变量（如转速、振动频率）建立回归模型预测缺失值；③针对非随机缺失：若设备长期故障，应将该设备的所有数据单独标记，不参与正常生产数据的分析，同时排查设备故障原因，修复后重新收集数据；④建立缺失值预警机制：设置系统告警，当某指标缺失比例超过阈值时，及时通知运维人员排查问题。（2）异常值处理：①异常值识别：通过箱线图（超过四分位间距1.5倍的数值为异常值）、3σ原则（偏离均值3倍标准差的数值为异常值）、逻辑校验（如合格率不能为负）识别异常值；②异常值核实：针对识别出的异常值，核实是否为数据录入错误（如合格率误填为-90，实际为90）、传感器故障（如温度传感器故障导致数值异常）或真实异常（如生产过程中出现突发故障导致合格率骤降）；③异常值处理：若为录入错误，修正为正确值；若为传感器故障，删除或用相邻时间段的正常数据插补；若为真实异常，保留该数据，并在分析