2025年统计学期末考试：统计软件在智慧城市医疗数据分析中的应用试题
考试时间：______分钟总分：______分姓名：______
一、单项选择题（每题2分，共20分）
1.以下哪个软件被广泛应用于智慧城市医疗数据分析中？
A.Excel
B.SPSS
C.MATLAB
D.Python
2.在智慧城市医疗数据分析中，以下哪个步骤是数据预处理的第一步？
A.数据清洗
B.数据集成
C.数据转换
D.数据存储
3.以下哪个统计软件提供了丰富的图表功能？
A.R
B.SAS
C.SPSS
D.Python
4.在智慧城市医疗数据分析中，以下哪个指标用于衡量数据集中数据的离散程度？
A.均值
B.中位数
C.众数
D.标准差
5.以下哪个统计软件提供了强大的数据可视化功能？
A.R
B.SAS
C.SPSS
D.Python
6.在智慧城市医疗数据分析中，以下哪个指标用于衡量数据集中数据的集中趋势？
A.均值
B.中位数
C.众数
D.标准差
7.以下哪个统计软件支持多种编程语言？
A.R
B.SAS
C.SPSS
D.Python
8.在智慧城市医疗数据分析中，以下哪个步骤是数据挖掘的第一步？
A.数据预处理
B.特征选择
C.模型选择
D.模型评估
9.以下哪个统计软件提供了丰富的统计分析方法？
A.R
B.SAS
C.SPSS
D.Python
10.在智慧城市医疗数据分析中，以下哪个指标用于衡量数据集中数据的分布情况？
A.均值
B.中位数
C.众数
D.标准差
二、多项选择题（每题3分，共30分）
1.在智慧城市医疗数据分析中，以下哪些步骤属于数据预处理阶段？
A.数据清洗
B.数据集成
C.数据转换
D.数据存储
2.以下哪些统计软件支持机器学习算法？
A.R
B.SAS
C.SPSS
D.Python
3.在智慧城市医疗数据分析中，以下哪些指标可以用于衡量数据集的多样性？
A.均值
B.中位数
C.众数
D.标准差
4.以下哪些统计软件提供了丰富的数据可视化工具？
A.R
B.SAS
C.SPSS
D.Python
5.在智慧城市医疗数据分析中，以下哪些步骤属于数据挖掘阶段？
A.数据预处理
B.特征选择
C.模型选择
D.模型评估
6.以下哪些统计软件支持编程语言？
A.R
B.SAS
C.SPSS
D.Python
7.在智慧城市医疗数据分析中，以下哪些指标可以用于衡量数据集的质量？
A.均值
B.中位数
C.众数
D.标准差
8.以下哪些统计软件提供了丰富的图表功能？
A.R
B.SAS
C.SPSS
D.Python
9.在智慧城市医疗数据分析中，以下哪些步骤属于数据分析阶段？
A.数据预处理
B.特征选择
C.模型选择
D.模型评估
10.以下哪些统计软件支持多种编程语言？
A.R
B.SAS
C.SPSS
D.Python
三、简答题（每题5分，共25分）
1.简述数据预处理在智慧城市医疗数据分析中的作用。
2.简述数据挖掘在智慧城市医疗数据分析中的应用。
3.简述如何利用统计软件进行数据可视化。
4.简述如何选择合适的统计软件进行智慧城市医疗数据分析。
5.简述如何利用统计软件进行特征选择。
四、论述题（每题10分，共20分）
4.论述在智慧城市医疗数据分析中，如何运用聚类分析技术对疾病风险进行评估，并说明其步骤和注意事项。
五、案例分析题（每题15分，共30分）
5.案例背景：某城市医疗卫生部门为了提高医疗服务质量，降低疾病发生率，计划利用统计软件对居民健康数据进行分析。请根据以下信息，运用统计软件进行数据分析，并撰写分析报告。
（1）收集到的居民健康数据包括：年龄、性别、身高、体重、血压、血糖、血脂、吸烟史、饮酒史等。
（2）要求：利用统计软件对居民健康数据进行分析，包括以下内容：
①对数据进行描述性统计分析，包括均值、中位数、众数、标准差等。
②分析不同年龄段、性别、吸烟史、饮酒史等分组数据在各项指标上的差异。
③利用相关性分析，找出与疾病风险相关的指标。
④利用聚类分析，将居民分为不同的健康风险群体。
⑤根据分析结果，提出针对性的健康管理建议。
六、编程题（每题20分，共40分）
6.编写Python代码，实现以下功能：
（1）读取一个包含居民健康数据的CSV文件。
（2）对数据进行清洗，包括去除缺失值、异常值等。
（3）计算各项指标的均值、标准差等统计量。
（4）绘制居民身高、体重、血压等指标的散点图，观察数据分布情况。
（5）根据身高、体重、血压等指标