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

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《R語言與數(shù)據(jù)分析》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、對于R語言中的文本挖掘（TextMining），以下說法錯誤的是：（）A.R語言中有專門的包，如tm、tidytext等，用于文本數(shù)據(jù)的處理和分析B.可以進行文本的分詞、詞頻統(tǒng)計、情感分析等操作C.文本挖掘在R語言中應(yīng)用廣泛，但對于處理大規(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，對于中文文本不支持2、在R語言的編程中，關(guān)于環(huán)境（Environment）的概念，以下哪種描述是準(zhǔn)確的？（）A.環(huán)境是用于存儲和管理變量、函數(shù)等對象的空間，每個函數(shù)都有自己獨立的環(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，函數(shù)執(zhí)行結(jié)束后這些變量會被自動刪除D.環(huán)境之間可以相互訪問和修改對方的對象，沒有任何限制3、關(guān)于R語言中的數(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)換為長數(shù)據(jù)，或者將長數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為寬數(shù)據(jù)B.reshape2包提供了一系列函數(shù)來實現(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)重塑操作總是很簡單直接，不會遇到任何困難和問題4、在R語言的統(tǒng)計分析功能中，關(guān)于均值、中位數(shù)和眾數(shù)的計算，以下描述正確的是：（）A.可以使用相應(yīng)的函數(shù)輕松計算數(shù)據(jù)的均值、中位數(shù)和眾數(shù)，這些統(tǒng)計量能夠反映數(shù)據(jù)的集中趨勢。同時，還可以考慮數(shù)據(jù)的分布情況、異常值等因素對統(tǒng)計結(jié)果的影響B(tài).均值、中位數(shù)和眾數(shù)的計算結(jié)果總是相同的，無論數(shù)據(jù)的分布如何C.對于含有缺失值的數(shù)據(jù)，不能計算均值、中位數(shù)和眾數(shù)D.這些統(tǒng)計量的計算只能針對數(shù)值型數(shù)據(jù)，不能用于字符型數(shù)據(jù)5、對于R語言中的矩陣（Matrix），以下哪種說法是準(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開始，并且可以使用負(fù)數(shù)索引來從后向前訪問元素。C.矩陣不能進行轉(zhuǎn)置操作，也不能進行矩陣乘法運算。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語言的向量（Vector）操作中，以下哪個觀點是恰當(dāng)?shù)?？（）A.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.可以對向量進行邏輯運算，得到的結(jié)果是一個與原向量長度相同的邏輯向量。C.向量的長度是固定的，一旦創(chuàng)建就不能改變其長度。D.向量不能進行索引和切片操作，只能整體訪問7、對于R語言中的數(shù)據(jù)重塑（reshape）操作，例如將寬格式數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為長格式，以下哪種方法是有效的？（）A.使用

melt

函數(shù)進行數(shù)據(jù)重塑B.數(shù)據(jù)重塑操作在R語言中無法完成C.通過復(fù)雜的循環(huán)和條件判斷實現(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語言中的數(shù)據(jù)壓縮（DataCompression），以下描述準(zhǔn)確的是：（）A.R語言不支持對數(shù)據(jù)進行壓縮，無法節(jié)省存儲空間B.可以使用特定的包和函數(shù)對數(shù)據(jù)進行壓縮，如使用RDS格式保存數(shù)據(jù)來實現(xiàn)一定程度的壓縮C.數(shù)據(jù)壓縮會導(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語言中的應(yīng)用非常復(fù)雜，不適合普通用戶使用9、對于R語言中的循環(huán)結(jié)構(gòu)（LoopStructures），以下哪種說法是不正確的？（）A.

for

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

while

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

repeat

循環(huán)會一直執(zhí)行循環(huán)體，除非在循環(huán)體內(nèi)使用

break

語句退出循環(huán)D.在R語言中，應(yīng)盡量避免使用循環(huán)結(jié)構(gòu)，因為它們的執(zhí)行效率較低，通常有更高效的向量化操作替代10、在R語言的繪圖功能中，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)來添加不同類型的圖形元素，如點、線、柱狀圖等C.通過設(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只能繪制簡單的統(tǒng)計圖形，對于復(fù)雜的可視化需求無法滿足11、當(dāng)在R語言中進行數(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

語句對每一行進行判斷B.利用

subset

函數(shù)，并指定篩選條件C.先對數(shù)據(jù)進行排序，然后選擇需要的部分D.數(shù)據(jù)篩選在R語言中無法直接實現(xiàn)，需要復(fù)雜的編程12、在R語言的邏輯回歸模型中，如果要評估模型的性能，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獲取相應(yīng)的元素。正整數(shù)表示對應(yīng)位置的元素，負(fù)整數(shù)表示排除對應(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)，其他類型的索引會導(dǎo)致錯誤C.向量索引的范圍不能超過向量的長度，否則會出錯D.向量索引只能獲取單個元素，不能獲取多個元素組成的子集14、在R語言的異常處理中，當(dāng)在代碼執(zhí)行過程中遇到可能的錯誤時，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)合錯誤判斷C.

while

循環(huán)結(jié)合錯誤標(biāo)志D.

for

循環(huán)并在內(nèi)部處理錯誤15、在R語言中進行數(shù)據(jù)合并（DataMerging）操作時，以下說法不正確的是：（）A.可以使用merge()函數(shù)將兩個數(shù)據(jù)框根據(jù)指定的列進行合并，類似于數(shù)據(jù)庫中的連接操作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，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)合并只能在兩個數(shù)據(jù)框之間進行，不能同時合并多個數(shù)據(jù)框16、關(guān)于R語言中的數(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放回抽樣D.數(shù)據(jù)抽樣只能用于小型數(shù)據(jù)集，對于大型數(shù)據(jù)集不適用17、在R語言中進行文本挖掘（TextMining）時，以下關(guān)于詞頻統(tǒng)計（WordFrequencyCount）的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以使用

tm

包或其他相關(guān)包來進行文本的預(yù)處理和詞頻統(tǒng)計B.詞頻統(tǒng)計可以幫助了解文本中詞語的出現(xiàn)頻率，從而發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵信息和主題C.在統(tǒng)計詞頻時，不需要對文本進行分詞（Tokenization）處理，直接統(tǒng)計即可D.可以通過設(shè)置停用詞（StopWords）來排除一些常見但無意義的詞語，提高詞頻統(tǒng)計的質(zhì)量18、在R語言中，關(guān)于數(shù)據(jù)框（DataFrame）的操作，以下說法不正確的是：（）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.可以通過索引來訪問數(shù)據(jù)框中的特定行和列，也可以使用條件篩選來獲取滿足條件的數(shù)據(jù)C.對數(shù)據(jù)框進行排序時，可以按照單個列或多個列的值進行排序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語言的向量運算（VectorOperations）中，以下哪個觀點是正確的？（）A.向量之間的運算必須具有相同的長度，否則會出錯。B.可以對向量進行元素級的四則運算、比較運算和邏輯運算。C.向量運算的結(jié)果總是一個新的向量，不會修改原始向量。D.向量運算的速度非常慢，不適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)21、在R語言中進行數(shù)據(jù)分組計算（DataGroupedComputation）時，以下說法不正確的是：（）A.可以使用group_by()函數(shù)結(jié)合summarize()函數(shù)對數(shù)據(jù)進行分組計算，得到每組的統(tǒng)計結(jié)果B.分組計算可以同時對多個變量進行分組，并對不同的變量應(yīng)用不同的計算函數(shù)C.分組計算的結(jié)果會自動按照分組變量進行排序D.分組計算在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時可能會比較耗時，需要注意優(yōu)化代碼和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)22、R語言中的數(shù)據(jù)抽樣在數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)中經(jīng)常用到。以下關(guān)于數(shù)據(jù)抽樣的說法中，不正確的是（）A.可以使用sample()函數(shù)進行隨機抽樣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語言中的數(shù)據(jù)可視化庫除了ggplot2之外，以下說法不正確的是：（）A.lattice庫提供了另一種風(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庫可以創(chuàng)建交互式的圖形，方便用戶進行探索和分析C.baseR中的繪圖函數(shù)雖然功能簡單，但在某些情況下仍然很有用D.除了上述提到的庫，R語言沒有其他可用的數(shù)據(jù)可視化庫，無法滿足更多樣化的繪圖需求24、在R語言中進行數(shù)據(jù)的聚類分析時，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，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語言中進行數(shù)據(jù)的交叉驗證（cross-validation）來評估模型的性能，以下哪種方法是恰當(dāng)?shù)模浚ǎ〢.使用相關(guān)的函數(shù)和包，如

caret

包來進行交叉驗證B.數(shù)據(jù)交叉驗證在R語言中無法完成C.通過手動劃分?jǐn)?shù)據(jù)集和計算評估指標(biāo)來實現(xiàn)交叉驗證D.以上方法都不正確，需要使用其他機器學(xué)習(xí)框架進行交叉驗證二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）R語言中如何繪制柱狀圖？2、（本題5分）R語言中如何繪制柱狀圖？3、（本題5分）如何在R語言中進行時間序列的譜分析？4、（本題5分）簡述如何在R語言中繪制分組柱狀圖。三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用R語言繪制一個餅圖，展示一周中每天的學(xué)習(xí)時間占比。2、（本題5分）寫一個R函數(shù)，輸入一個向量，去除其中的重復(fù)元素并返回。3、（本題5分）編寫一個R程序，對給定的矩陣進行奇異值分解。4、（本題5分）使用R語言讀取一個文本文件，并統(tǒng)計其中每個單詞出現(xiàn)的次數(shù)