2025年大學統計學期末考試題庫：統計軟件應用與數據挖掘算法實戰試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、Excel數據分析與處理要求：運用Excel軟件進行數據錄入、處理、分析和圖表制作，完成以下任務。1.在Excel中創建一個新的工作簿，輸入以下數據：|學號|姓名|性別|年齡|成績||---|---|---|---|---||1|張三|男|20|85||2|李四|女|21|90||3|王五|男|22|78||4|趙六|女|23|92||5|周七|男|24|88|2.將上述數據按照性別進行分類，分別計算男女生的平均成績。3.在Excel中插入一個柱狀圖，展示男女生的平均成績。4.使用Excel的排序功能，按照成績從高到低對數據進行排序。5.在Excel中創建一個公式，計算所有學生的平均成績。6.使用Excel的數據透視表功能，分析學生的性別與成績之間的關系。7.在Excel中插入一個餅圖，展示男女生的比例。8.使用Excel的篩選功能，篩選出年齡大于22歲的學生。9.在Excel中創建一個條件格式，將成績低于80分的單元格設置為紅色。10.使用Excel的求和函數，計算所有學生的總成績。二、SPSS數據分析與處理要求：運用SPSS軟件進行數據錄入、處理、分析和圖表制作，完成以下任務。1.在SPSS中創建一個新的數據集，輸入以下數據：|學號|姓名|性別|年齡|成績||---|---|---|---|---||1|張三|男|20|85||2|李四|女|21|90||3|王五|男|22|78||4|趙六|女|23|92||5|周七|男|24|88|2.使用SPSS的描述性統計功能，計算學生的平均年齡和標準差。3.在SPSS中插入一個散點圖，展示學生的年齡與成績之間的關系。4.使用SPSS的卡方檢驗功能，分析學生的性別與成績之間的關系。5.在SPSS中創建一個因子分析，提取學生的主要特征。6.使用SPSS的聚類分析功能，將學生分為不同的類別。7.在SPSS中插入一個直方圖，展示學生成績的分布情況。8.使用SPSS的回歸分析功能，分析學生的成績與年齡之間的關系。9.在SPSS中創建一個交叉表，展示學生的性別與成績之間的關系。10.使用SPSS的方差分析功能，分析學生的成績與性別之間的關系。四、Python數據分析與處理要求：運用Python編程語言進行數據錄入、處理、分析和圖表制作，完成以下任務。1.編寫Python代碼，讀取上述Excel數據文件，并將數據存儲在列表中。2.使用Python代碼計算所有學生的平均成績，并打印結果。3.編寫Python代碼，根據學生的性別統計男女生的數量。4.使用Python代碼，將學生的成績按照從高到低的順序進行排序，并打印排序后的列表。5.編寫Python代碼，創建一個字典，其中包含學生的學號和成績，并打印該字典。6.使用Python代碼，繪制一個柱狀圖，展示男女生的平均成績。五、R語言數據分析與處理要求：運用R語言進行數據錄入、處理、分析和圖表制作，完成以下任務。1.使用R語言讀取上述Excel數據文件，并將數據導入R環境中。2.使用R語言計算所有學生的平均年齡，并打印結果。3.編寫R代碼，根據學生的性別計算男女生的平均成績，并打印結果。4.使用R語言，對學生的成績進行排序，并打印排序后的數據。5.編寫R代碼，創建一個數據框，其中包含學生的學號、姓名、性別和成績，并打印該數據框。6.使用R語言，繪制一個散點圖，展示學生的年齡與成績之間的關系。六、數據挖掘算法實戰要求：運用數據挖掘算法進行數據分析和預測，完成以下任務。1.使用決策樹算法，根據學生的性別和年齡預測學生的成績等級。2.編寫Python代碼，使用K-means聚類算法對學生進行分組。3.使用R語言，應用支持向量機（SVM）算法對學生進行分類。4.使用Python代碼，實現一個簡單的神經網絡模型，用于預測學生的成績。5.編寫R代碼，使用關聯規則挖掘算法找出學生成績與課程選擇之間的關聯。6.使用Python代碼，實現一個時間序列分析模型，預測學生未來一段時間內的成績趨勢。本次試卷答案如下：一、Excel數據分析與處理1.解析：在Excel中，打開“數據”選項卡，點擊“獲取外部數據”中的“來自文本”，選擇“分隔符號”作為數據來源，然后選擇逗號作為分隔符號，導入數據。2.解析：在Excel中，選擇數據區域，點擊“數據”選項卡下的“數據透視表”，在彈出的對話框中選擇“新工作表”，然后按照性別創建兩個數據透視表，分別計算男女生的平均成績。3.解析：在Excel中，插入柱狀圖，選擇“性別”作為分類軸，選擇“平均成績”作為數值軸。4.解析：在Excel中，選擇數據區域，點擊“數據”選項卡下的“排序和篩選”，選擇“排序”，按照成績列進行降序排序。5.解析：在Excel中，選擇數據區域，點擊“公式”選項卡下的“函數庫”，選擇“統計”函數中的“AVERAGE”，然后選擇所有學生的成績，得到平均成績。6.解析：在Excel中，選擇數據區域，點擊“數據”選項卡下的“數據透視表”，在彈出的對話框中選擇“新工作表”，然后按照性別和成績創建數據透視表，分析性別與成績之間的關系。7.解析：在Excel中，插入餅圖，選擇“性別”作為分類軸，選擇“計數”作為數值軸。8.解析：在Excel中，選擇數據區域，點擊“數據”選項卡下的“排序和篩選”，選擇“篩選”，在年齡列中設置條件，篩選出年齡大于22歲的學生。9.解析：在Excel中，選擇成績低于80分的單元格，點擊“開始”選項卡下的“條件格式”，選擇“突出顯示單元格規則”，然后選擇“低于某個值”，輸入80。10.解析：在Excel中，選擇成績列，點擊“公式”選項卡下的“求和”，選擇所有學生的成績，得到總成績。二、SPSS數據分析與處理1.解析：在SPSS中，打開數據文件，點擊“分析”選項卡下的“描述統計”，選擇“描述”，然后選擇“年齡”變量，點擊“繼續”，再選擇“平均值和標準差”，點擊“確定”。2.解析：在SPSS中，打開數據文件，點擊“分析”選項卡下的“描述統計”，選擇“描述”，然后選擇“成績”變量，點擊“繼續”，再選擇“平均值和標準差”，點擊“確定”。3.解析：在SPSS中，打開數據文件，點擊“圖形”選項卡下的“散點圖”，選擇“簡單散點圖”，然后選擇“年齡”和“成績”作為X軸和Y軸，點擊“確定”。4.解析：在SPSS中，打開數據文件，點擊“分析”選項卡下的“比較均值”，選擇“卡方”，然后選擇“性別”和“成績”作為變量，點擊“確定”。5.解析：在SPSS中，打開數據文件，點擊“分析”選項卡下的“降維”，選擇“因子分析”，然后選擇“性別”和“年齡”作為變量，點擊“確定”。6.解析：在SPSS中，打開數據文件，點擊“分析”選項卡下的“聚類”，選擇“K-means聚類”，然后選擇“性別”和“成績”作為變量，點擊“確定”。7.解析：在SPSS中，打開數據文件，點擊“圖形”選項卡下的“直方圖”，選擇“簡單直方圖”，然后選擇“成績”作為變量，點擊“確定”。8.解析：在SPSS中，打開數據文件，點擊“分析”選項卡下的“回歸”，選擇“線性”，然后選擇“成績”作為因變量，選擇“年齡”和“性別”作為自變量，點擊“確定”。9.解析：在SPSS中，打開數據文件，點擊“轉換”選項卡下的“交叉表”，然后選擇“性別”和“成績”作為變量，點擊“確定”。10.解析：在SPSS中，打開數據文件，點擊“分析”選項卡下的“比較均值”，選擇“方差分析”，然后選擇“成績”作為因變量，選擇“性別”作為分組變量，點擊“確定”。三、Python數據分析與處理1.解析：使用Python的`pandas`庫讀取Excel文件，使用`read_excel`函數讀取數據，并存儲在DataFrame中。2.解析：使用`pandas`庫的`mean`函數計算平均成績。3.解析：使用`pandas`庫的`groupby`方法按性別分組，然后使用`mean`函數計算男女生的平均成績。4.解析：使用`pandas`庫的`sort_values`方法按成績降序排序。5.解析：使用Python的字典數據結構，通過學號作為鍵，成績作為值，創建包含所有學生成績的字典。6.解析：使用`matplotlib`庫的`bar`函數繪制柱狀圖，展示男女生的平均成績。四、R語言數據分析與處理1.解析：使用`readxl`包的`read_excel`函數讀取Excel文件，將數據導入R環境。2.解析：使用`summary`函數計算平均年齡和標準差。3.解析：使用`aggregate`函數根據性別計算男女生的平均成績。4.解析：使用`sort`函數對成績進行排序。5.解析：使用`data.frame`創建數據框，包含學號、姓名、性別和成績。6.解析：使用`ggplot2`包的`ggplot`函數和`geom_point`函數繪制散點圖，展示年齡與成績的關系。五、數據挖掘算法實戰1.解析：使用決策樹算法，如`rpart`包的`rpart`函數，根據性別和年齡預測成績等級。2.解析：使用`sklearn`庫的`KMeans`類實現K-means聚類算法，將學生分為不同的組。3.解析：使用`e1071`包