数据可视化技术-复习指导-2023春（附参考答案）(1).docx

数据可视化技术复习指导手册一、 课程介绍数据可视化技术是国家开放大学数据科学与大数据技术专业（本科）的一门核心课 程。本课程的主要任务是讲授数据可视化的方法和基本编程，注重强化培养学生的动手能力。 本课程的主要目的是培养学生的数据处理、可视化能力。通过本课程的教学，使学生掌握数 据的一般处理、可视化方法，并能使用至少一种数据可视化工具。主要内容包括：介绍数据 可视化的基础理论和概念、不同类型的数据可视化方法，结合具体实例介绍EChartS可视化 工具的使用，并以交通、校园大数据为例介绍可视化综合应用系统。通过课程学习使学生了解数据可视化基本概念、视觉感知和认知的基本原理，掌握基本 可视化方法，掌握数据预处理、特征提取等及数据基本处理方法，掌握可视化系统的设计过 程，掌握时空数据可视化方法，掌握常用的可视化软件使用方法，注重对学生的数据分析和 思维能力的引导和培养，为培养信息技术应用人才奠定必要的专业基础。先修课要求：大数据技术导论、JaVaSCriPt程序设计二、 考核说明1 .考核对象国家开放大学数据科学与大数据技术专业（本科）学生。2 .启用时间2021年秋季学期。3 .考核目标通过考核使学生掌握数据可视化的方法和基本编程，注重强化培养学生的动手能力。本 课程的主要目的是培养学生的数据处理、可视化能力。通过本课程的教学，使学生掌握数据 的一般处理、可视化方法，并能使用至少一种数据可视化工具。主要内容包括：介绍数据可 视化的基础理论和概念、不同类型的数据可视化方法，结合具体实例介绍EChartS可视化工 具的使用，并以交通、校园大数据为例介绍可视化综合应用系统。4 .考核依据本课程考核说明是依据国家开放大学“数据可视化技术”课程教学大纲、文字教材数 据可视化技术制定的。本课程考核说明是课程考核命题的基本依据。5 .考核方式及计分方法本课程考核采用形成性考核与终结性考核相结合的方式。形成性考核占课程综合成绩的 30%,终结性考核占课程综合成绩的70%o课程考核成绩统一采用百分制，即形成性考核、 终结性考核、课程综合成绩均采用百分制。课程综合成绩达到60分及以上(及格)，可获得本课程相应学分。考核方式相关信息以国家开放大学当学期发布的考试安排文件为准。6 .形成性考核加强对学生平时自主学习过程的指导和检测，引导学生按照考核要求和学习计划完成学 习任务，达到掌握知识、提高能力的目标，提高学生的综合素质。本课程包含4个形考任务(习题)，学生需要全部完成，详情请参照下表。形成性考核任务列表序次所属章教学内容形考任务权重1第1章数据可视化概述形成性考核一15%2第2章数据处理可视化形成性考核二15%3第3章数据可视化设计形成性考核三15%4第4章可视化软件与工具形成性考核四15%5第5章时空数据可视化形成性考核伍15%6第6章数据可视化综合应用举例形成性考核六25%7 .终结性考核(1)考核目的终结性考核是在形成性考核的基础上，对学生学习情况和学习效果进行的一次全面检测。(2)命题原则第一，本课程的考试命题严格控制在教学大纲规定的教学内容和考核要求的范围之内。第二，按掌握、理解、了解三个层次命题。第三，每份试卷所考的内容，覆盖本课程教材所学内容的70%以上章节。第四，试题难度适中。一般来讲，可分为容易、适中、较难三个程度，所占比例大致为:容易占40%,适中占40%,较难占20虬（3）考试手段网考。（4）考核方式闭卷（5）考核时限90分钟（6）试卷试题类型、数量及分值a）单项选择题：20个题；每小题2分，合计40分。b）多项选择题：5个题；每小题3分，合计15分。c）判断题：15个题；每小题1分，合计15分。d）简答题：5个题；每小题6分。合计30分。试卷试题数合计45个题；试卷总分数100分。三、 模拟题（一）单选题1. 张量场可视化属于可视化的哪个分支学科（ ）oIA.】科学可视化B.信息可视化C.可视分析学D.人机交互学【答案】A2. 以下不属于可视化的作用的是（）。A.信息记录B.传播交流C.数据采集D.数据分析【答案】C3. ()、人、机器之间的交互是数据可视化的核心。A. 1计算机B.数据C.大脑D.图形【答案】B4. 可视化领域最早、最成熟的跨学科研究与应用领域是( )oA.科学可视化B.信息可视化C.可视化分析LD.标量场可视化【答案】A5. ()的对象是抽象的、非结构化的数据集合(如文本、图表等)。A.向量场可视化【B.】标量场可视化C.张量场可视化D.信息可视化【答案】D6. ()是关于数据视觉表示形式的科学技术研究。A.数据挖掘B.数据可视化rc.人机交互D.计算机图形学【答案】B)o7. 数据的两大特性是可变性与(A.不可变性B.随机性C.不确定性D.唯一性【答案】C8. 数据可视化的目的是准确、（）、简捷的传递信息和知识。IA.】直观B.迅速C.便捷D.高效【答案】D9. 在数据激增的时代，想从海量数据集中直观的挖掘有价值的信息，利用什么技术是最佳的选择（ ）o【A.】数据可视化技术B.数据挖掘技术rc.深度学习技术D.统计分析技术【答案】A10. 数据处理中，哪一过程是通过映射的方法，将高维的属性空间压缩为低维的属性空间，得到最小的属性集（ ）oA.数据获取B.数据预处理rc.数据特征提取D.数据统计分析【答案】C11. 以下不是处理缺失值的方法的是（）。IA.1删除记录B.数据插补C.平滑数据D.不处理【答案】C12. 数据清洗的必要前提是（ ）o【A.】数据集成B.数据分析C.数据变换D.数据归纳【答案】B13. 什么是将多个数据源合并存放到一个数据存储中的过程（ ）oA.数据集成【B.】数据可视化C.数据存储D.数据变换【答案】A14. 数据变换不包括以下哪些内容（）o【A.】简单函数变换B.小波变换C.规范化D.归一化【答案】D15. 小波变换是一种新型的（）工具。A.数据可视化B.数据分析C.数据处理D.属性构造【答案】B16. 从流程的角度看，数据分析的输入是（）。A.图形B.语言C.数据D.数值【答案】C17. 联机分析处理的核心表达是（ ）oA.多维数据模型【B.】一维数据模型C.数据立方体D.多维数组【答案】A18. 以下哪些方法的内容是指给定一组数据点以及彼此之间的相似度，根据这些将数据分成多个类别（）。A.分类B.回归rc.偏差检测D.聚类【答案】D19. 知识发现基本流程不包含以下哪个（）oA.图处理【B.】变换C.数据挖掘D.知识存储20. 关联规则中的关联可以分为简单关联、时序关联和（ ）oIA.】复杂关联B. 1空间结构关联C.因果关联D.逻辑关联【答案】C21. 下面哪种非编程类可视化工具常用于专业商用数据分析（ ）oA. ExcelB. EchartsC. OpenDXD. Tableau【答案】D22. EXCeI作为数据可视化工具的主要优点是（）。A.扩展能力差B. 1使用门槛低C.可视化样式丰富D.免费开源且跨平台【答案】B23. Gephi能够处理的最大图规模节点数为（）。A. 10000B. 30000C. 50000D. 60000【答案】C24. EXCeI提供的数据获取和数据整理工具是（）。A. Power QueryB. Power PivotC. Power ViewD. Power Map【答案】A25. 关于R语言可视化，下面哪种说法不正确（）。A. R语言可以运行于多种平台B. R语言主要使用图形界面操作C. ggplot2和IattiCe都是R语言的可视化扩展包D. R语言是一种被广泛使用的统计分析软件【答案】B26. 新用户可以通过一共多少种方法来获取EChartS （）。A. 3 种B. 4 种C. 5 种D. 6 种【答案】B27. EChartS中图例组件的代码为（）。A. series：B. legend： C. title： D. xAxis： 【答案】B28. 下面哪种图形适合用于展示数据随着时间推移的趋势或变化（ ）oA.折线图B.柱状图C.面积图D.饼图【答案】A29. 散点图的类型type为（）。A. scatterB. pieC. barD. line【答案】A30. 气泡图与散点图的不同之处（ ）oA.显示变量之间的相关性B.数据为点的集合C.位置分布可用来分析数据规律LD.增加了气泡大小的变量【答案】D31. 异步加载数据是通过什么工具实现的（ ）oA. CanvasB. VisualMapC. CSSD. JQuery【答案】D32. 关于图例组件，下列说法不正确的是（）。A.可以通过点击图例组件控制哪些数据不显示B.图例数量过多时，使用滚动图例C.图例组件包含了不同数据项的标记、颜色和名字D.单个EChartS实例中不可以存在多个图例组件33. 如果想在坐标系内进行拖动，以及用滚轮（或移动触屏上的两指滑动）进行缩放，需 要加上（ ）oA.内置型数据区域缩放组件（dataZoomlnside）B.滑动条型数据区域缩放组件（dataZoomSlider）C.框选型数据区域缩放组件（dataZoomSelect）D.无需添加组件【答案】A34. myChart. ConvertToPixelCgrid' , dataltem）这句代码的作用是（）。A.遍历data的每项B.生成数据dataC. 1从data到像素坐标的转换D.把像素坐标转换成grid组件中直角坐标系的dataltem值【答案】C35. 绘制日历图时，绘制图表的容器是（）。A. HTMLB. CSSC. ScriptD. DOM【答案】D36. 完成一个数据可视化综合系统首先需要（ ）o【A.】完成需求分析【B.】设计主要功能C.进行视图设计D.实现整体框架【答案】A37. 可视化的输入是（ ）oA. 1数据B.代码C.视觉