廣東行政職業(yè)學(xué)院《R語(yǔ)言與數(shù)據(jù)分析》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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《R語(yǔ)言與數(shù)據(jù)分析》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、對(duì)于R語(yǔ)言中的文本挖掘（TextMining），以下說(shuō)法錯(cuò)誤的是：（）A.R語(yǔ)言中有專門的包，如tm、tidytext等，用于文本數(shù)據(jù)的處理和分析B.可以進(jìn)行文本的分詞、詞頻統(tǒng)計(jì)、情感分析等操作C.文本挖掘在R語(yǔ)言中應(yīng)用廣泛，但對(duì)于處理大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)效率較低D.文本挖掘只適用于英文文本，對(duì)于中文文本不支持2、在R語(yǔ)言的編程中，關(guān)于環(huán)境（Environment）的概念，以下哪種描述是準(zhǔn)確的？（）A.環(huán)境是用于存儲(chǔ)和管理變量、函數(shù)等對(duì)象的空間，每個(gè)函數(shù)都有自己獨(dú)立的環(huán)境B.全局環(huán)境是唯一的，所有的變量和函數(shù)都首先在全局環(huán)境中查找C.在函數(shù)內(nèi)部創(chuàng)建的變量只在函數(shù)內(nèi)部的環(huán)境中可見(jiàn)，函數(shù)執(zhí)行結(jié)束后這些變量會(huì)被自動(dòng)刪除D.環(huán)境之間可以相互訪問(wèn)和修改對(duì)方的對(duì)象，沒(méi)有任何限制3、關(guān)于R語(yǔ)言中的數(shù)據(jù)重塑（DataReshaping），以下敘述不準(zhǔn)確的是：（）A.melt()和cast()函數(shù)常用于將寬數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為長(zhǎng)數(shù)據(jù)，或者將長(zhǎng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為寬數(shù)據(jù)B.reshape2包提供了一系列函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的重塑操作，使數(shù)據(jù)更適合分析和可視化C.數(shù)據(jù)重塑可以將復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換為更易于理解和處理的形式D.數(shù)據(jù)重塑操作總是很簡(jiǎn)單直接，不會(huì)遇到任何困難和問(wèn)題4、在R語(yǔ)言的統(tǒng)計(jì)分析功能中，關(guān)于均值、中位數(shù)和眾數(shù)的計(jì)算，以下描述正確的是：（）A.可以使用相應(yīng)的函數(shù)輕松計(jì)算數(shù)據(jù)的均值、中位數(shù)和眾數(shù)，這些統(tǒng)計(jì)量能夠反映數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)。同時(shí)，還可以考慮數(shù)據(jù)的分布情況、異常值等因素對(duì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果的影響B(tài).均值、中位數(shù)和眾數(shù)的計(jì)算結(jié)果總是相同的，無(wú)論數(shù)據(jù)的分布如何C.對(duì)于含有缺失值的數(shù)據(jù)，不能計(jì)算均值、中位數(shù)和眾數(shù)D.這些統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算只能針對(duì)數(shù)值型數(shù)據(jù)，不能用于字符型數(shù)據(jù)5、對(duì)于R語(yǔ)言中的矩陣（Matrix），以下哪種說(shuō)法是準(zhǔn)確的？（）A.矩陣的元素只能是數(shù)值型數(shù)據(jù)，不能是字符型或邏輯型數(shù)據(jù)。B.矩陣的行和列的索引從0開(kāi)始，并且可以使用負(fù)數(shù)索引來(lái)從后向前訪問(wèn)元素。C.矩陣不能進(jìn)行轉(zhuǎn)置操作，也不能進(jìn)行矩陣乘法運(yùn)算。D.矩陣的維度是固定的，創(chuàng)建后不能改變其行數(shù)和列數(shù)6、在R語(yǔ)言的向量（Vector）操作中，以下哪個(gè)觀點(diǎn)是恰當(dāng)?shù)模浚ǎ〢.向量中的元素必須具有相同的數(shù)據(jù)類型，不能混合不同類型的元素。B.可以對(duì)向量進(jìn)行邏輯運(yùn)算，得到的結(jié)果是一個(gè)與原向量長(zhǎng)度相同的邏輯向量。C.向量的長(zhǎng)度是固定的，一旦創(chuàng)建就不能改變其長(zhǎng)度。D.向量不能進(jìn)行索引和切片操作，只能整體訪問(wèn)7、對(duì)于R語(yǔ)言中的數(shù)據(jù)重塑（reshape）操作，例如將寬格式數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為長(zhǎng)格式，以下哪種方法是有效的？（）A.使用

melt

函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)重塑B.數(shù)據(jù)重塑操作在R語(yǔ)言中無(wú)法完成C.通過(guò)復(fù)雜的循環(huán)和條件判斷實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)重塑D.以上方法都不正確，需要使用第三方包中的函數(shù)8、有關(guān)R語(yǔ)言中的數(shù)據(jù)壓縮（DataCompression），以下描述準(zhǔn)確的是：（）A.R語(yǔ)言不支持對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，無(wú)法節(jié)省存儲(chǔ)空間B.可以使用特定的包和函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，如使用RDS格式保存數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)一定程度的壓縮C.數(shù)據(jù)壓縮會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失或損壞，影響數(shù)據(jù)分析結(jié)果D.數(shù)據(jù)壓縮在R語(yǔ)言中的應(yīng)用非常復(fù)雜，不適合普通用戶使用9、對(duì)于R語(yǔ)言中的循環(huán)結(jié)構(gòu)（LoopStructures），以下哪種說(shuō)法是不正確的？（）A.

for

循環(huán)用于已知循環(huán)次數(shù)的情況，通過(guò)指定循環(huán)變量和范圍來(lái)執(zhí)行循環(huán)體B.

while

循環(huán)在條件為真時(shí)執(zhí)行循環(huán)體，直到條件變?yōu)榧贂r(shí)退出循環(huán)C.

repeat

循環(huán)會(huì)一直執(zhí)行循環(huán)體，除非在循環(huán)體內(nèi)使用

break

語(yǔ)句退出循環(huán)D.在R語(yǔ)言中，應(yīng)盡量避免使用循環(huán)結(jié)構(gòu)，因?yàn)樗鼈兊膱?zhí)行效率較低，通常有更高效的向量化操作替代10、在R語(yǔ)言的繪圖功能中，關(guān)于ggplot2包，以下描述不準(zhǔn)確的是：（）A.ggplot2提供了一種基于圖層的繪圖方式，使繪圖更加靈活和可定制B.可以使用geom_*函數(shù)來(lái)添加不同類型的圖形元素，如點(diǎn)、線、柱狀圖等C.通過(guò)設(shè)置美學(xué)映射（aestheticsmapping），可以將數(shù)據(jù)的屬性映射到圖形的外觀D.ggplot2只能繪制簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)圖形，對(duì)于復(fù)雜的可視化需求無(wú)法滿足11、當(dāng)在R語(yǔ)言中進(jìn)行數(shù)據(jù)的篩選操作，要選擇滿足特定條件的行，以下哪種方法是有效的？（）A.使用

ifelse

語(yǔ)句對(duì)每一行進(jìn)行判斷B.利用

subset

函數(shù)，并指定篩選條件C.先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，然后選擇需要的部分D.數(shù)據(jù)篩選在R語(yǔ)言中無(wú)法直接實(shí)現(xiàn)，需要復(fù)雜的編程12、在R語(yǔ)言的邏輯回歸模型中，如果要評(píng)估模型的性能，除了準(zhǔn)確率外，還可以使用以下哪些指標(biāo)？（）A.召回率和F1值B.均方誤差和決定系數(shù)C.AIC和BIC準(zhǔn)則D.以上均可13、在R語(yǔ)言的向量（Vector）操作中，以下關(guān)于向量索引的敘述，正確的是：（）A.可以使用正整數(shù)、負(fù)整數(shù)和邏輯值作為向量的索引來(lái)獲取相應(yīng)的元素。正整數(shù)表示對(duì)應(yīng)位置的元素，負(fù)整數(shù)表示排除對(duì)應(yīng)位置的元素，邏輯值用于選擇滿足條件的元素。這種靈活的索引方式方便了對(duì)向量的操作和數(shù)據(jù)提取B.向量索引只能使用正整數(shù)，其他類型的索引會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤C.向量索引的范圍不能超過(guò)向量的長(zhǎng)度，否則會(huì)出錯(cuò)D.向量索引只能獲取單個(gè)元素，不能獲取多個(gè)元素組成的子集14、在R語(yǔ)言的異常處理中，當(dāng)在代碼執(zhí)行過(guò)程中遇到可能的錯(cuò)誤時(shí)，要捕獲并處理這些異常，以下哪種結(jié)構(gòu)是常用的？（）A.

try-catch

結(jié)構(gòu)B.

if-else

結(jié)構(gòu)結(jié)合錯(cuò)誤判斷C.

while

循環(huán)結(jié)合錯(cuò)誤標(biāo)志D.

for

循環(huán)并在內(nèi)部處理錯(cuò)誤15、在R語(yǔ)言中進(jìn)行數(shù)據(jù)合并（DataMerging）操作時(shí)，以下說(shuō)法不正確的是：（）A.可以使用merge()函數(shù)將兩個(gè)數(shù)據(jù)框根據(jù)指定的列進(jìn)行合并，類似于數(shù)據(jù)庫(kù)中的連接操作B.合并操作可以分為內(nèi)連接（InnerJoin）、左連接（LeftJoin）、右連接（RightJoin）和全外連接（FullOuterJoin）等不同類型C.在合并數(shù)據(jù)時(shí)，需要確保要合并的列具有相同的數(shù)據(jù)類型和含義D.數(shù)據(jù)合并只能在兩個(gè)數(shù)據(jù)框之間進(jìn)行，不能同時(shí)合并多個(gè)數(shù)據(jù)框16、關(guān)于R語(yǔ)言中的數(shù)據(jù)抽樣（DataSampling）操作，以下敘述不準(zhǔn)確的是：（）A.可以使用sample()函數(shù)從數(shù)據(jù)集中隨機(jī)抽取樣本B.可以指定抽樣的比例或樣本的大小C.抽樣可以是有放回抽樣或無(wú)放回抽樣D.數(shù)據(jù)抽樣只能用于小型數(shù)據(jù)集，對(duì)于大型數(shù)據(jù)集不適用17、在R語(yǔ)言中進(jìn)行文本挖掘（TextMining）時(shí)，以下關(guān)于詞頻統(tǒng)計(jì)（WordFrequencyCount）的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以使用

tm

包或其他相關(guān)包來(lái)進(jìn)行文本的預(yù)處理和詞頻統(tǒng)計(jì)B.詞頻統(tǒng)計(jì)可以幫助了解文本中詞語(yǔ)的出現(xiàn)頻率，從而發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵信息和主題C.在統(tǒng)計(jì)詞頻時(shí)，不需要對(duì)文本進(jìn)行分詞（Tokenization）處理，直接統(tǒng)計(jì)即可D.可以通過(guò)設(shè)置停用詞（StopWords）來(lái)排除一些常見(jiàn)但無(wú)意義的詞語(yǔ)，提高詞頻統(tǒng)計(jì)的質(zhì)量18、在R語(yǔ)言中，關(guān)于數(shù)據(jù)框（DataFrame）的操作，以下說(shuō)法不正確的是：（）A.數(shù)據(jù)框可以包含不同類型的列，如數(shù)值型、字符型、邏輯型等B.可以通過(guò)索引來(lái)訪問(wèn)數(shù)據(jù)框中的特定行和列，也可以使用條件篩選來(lái)獲取滿足條件的數(shù)據(jù)C.對(duì)數(shù)據(jù)框進(jìn)行排序時(shí)，可以按照單個(gè)列或多個(gè)列的值進(jìn)行排序D.數(shù)據(jù)框中的列名不能修改，一旦創(chuàng)建就固定不變，若要更改列名，必須重新創(chuàng)建數(shù)據(jù)框19、在R中，若x<-data.frame(a=1:3,b=4:6)，要重命名列名a為A，可以使用以下哪個(gè)函數(shù)？（）（）A.names(x)[1]<-"A"B.rename_column(x,"a","A")C.change_column_name(x,"a","A")D.modify_column_name(x,"a","A")20、在R語(yǔ)言的向量運(yùn)算（VectorOperations）中，以下哪個(gè)觀點(diǎn)是正確的？（）A.向量之間的運(yùn)算必須具有相同的長(zhǎng)度，否則會(huì)出錯(cuò)。B.可以對(duì)向量進(jìn)行元素級(jí)的四則運(yùn)算、比較運(yùn)算和邏輯運(yùn)算。C.向量運(yùn)算的結(jié)果總是一個(gè)新的向量，不會(huì)修改原始向量。D.向量運(yùn)算的速度非常慢，不適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)21、在R語(yǔ)言中進(jìn)行數(shù)據(jù)分組計(jì)算（DataGroupedComputation）時(shí)，以下說(shuō)法不正確的是：（）A.可以使用group_by()函數(shù)結(jié)合summarize()函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組計(jì)算，得到每組的統(tǒng)計(jì)結(jié)果B.分組計(jì)算可以同時(shí)對(duì)多個(gè)變量進(jìn)行分組，并對(duì)不同的變量應(yīng)用不同的計(jì)算函數(shù)C.分組計(jì)算的結(jié)果會(huì)自動(dòng)按照分組變量進(jìn)行排序D.分組計(jì)算在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)可能會(huì)比較耗時(shí)，需要注意優(yōu)化代碼和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)22、R語(yǔ)言中的數(shù)據(jù)抽樣在數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)中經(jīng)常用到。以下關(guān)于數(shù)據(jù)抽樣的說(shuō)法中，不正確的是（）A.可以使用sample()函數(shù)進(jìn)行隨機(jī)抽樣B.可以指定抽樣的比例或數(shù)量C.抽樣可以是有放回的或無(wú)放回的D.數(shù)據(jù)抽樣只能用于數(shù)值型數(shù)據(jù)，不能用于字符型或其他數(shù)據(jù)類型23、關(guān)于R語(yǔ)言中的數(shù)據(jù)可視化庫(kù)除了ggplot2之外，以下說(shuō)法不正確的是：（）A.lattice庫(kù)提供了另一種風(fēng)格的繪圖方式，適用于特定類型的數(shù)據(jù)分析和展示B.plotly庫(kù)可以創(chuàng)建交互式的圖形，方便用戶進(jìn)行探索和分析C.baseR中的繪圖函數(shù)雖然功能簡(jiǎn)單，但在某些情況下仍然很有用D.除了上述提到的庫(kù)，R語(yǔ)言沒(méi)有其他可用的數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，無(wú)法滿足更多樣化的繪圖需求24、在R語(yǔ)言中進(jìn)行數(shù)據(jù)的聚類分析時(shí)，有多種聚類算法可供選擇。當(dāng)數(shù)據(jù)的分布較為復(fù)雜時(shí)，以下哪種聚類算法可能更適合？（）A.K-Means聚類算法B.層次聚類算法C.密度聚類算法D.以上算法都不適合復(fù)雜數(shù)據(jù)的聚類25、假設(shè)要在R語(yǔ)言中進(jìn)行數(shù)據(jù)的交叉驗(yàn)證（cross-validation）來(lái)評(píng)估模型的性能，以下哪種方法是恰當(dāng)?shù)?？（）A.使用相關(guān)的函數(shù)和包，如

caret

包來(lái)進(jìn)行交叉驗(yàn)證B.數(shù)據(jù)交叉驗(yàn)證在R語(yǔ)言中無(wú)法完成C.通過(guò)手動(dòng)劃分?jǐn)?shù)據(jù)集和計(jì)算評(píng)估指標(biāo)來(lái)實(shí)現(xiàn)交叉驗(yàn)證D.以上方法都不正確，需要使用其他機(jī)器學(xué)習(xí)框架進(jìn)行交叉驗(yàn)證二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）R語(yǔ)言中如何繪制柱狀圖？2、（本題5分）R語(yǔ)言中如何繪制柱狀圖？3、（本題5分）如何在R語(yǔ)言中進(jìn)行時(shí)間序列的譜分析？4、（本題5分）簡(jiǎn)述如何在R語(yǔ)言中繪制分組柱狀圖。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用R語(yǔ)言繪制一個(gè)餅圖，展示一周中每天的學(xué)習(xí)時(shí)間占比。2、（本題5分）寫(xiě)一個(gè)R函數(shù)，輸入一個(gè)向量，去除其中的重復(fù)元素并返回。3、（本題5分）編寫(xiě)一個(gè)R程序，對(duì)給定的矩陣進(jìn)行奇異值分解。4、（本題5分）使用R語(yǔ)言讀取一個(gè)文本文件，并統(tǒng)計(jì)其中每個(gè)單詞出現(xiàn)的次數(shù)