2025年統(tǒng)計學專業(yè)期末考試：學術(shù)論文寫作中的數(shù)據(jù)預處理試題庫一、選擇題要求：從下列各題的四個選項中，選擇一個最符合題意的答案，并將所選答案的字母填寫在題后的括號內(nèi)。1.在數(shù)據(jù)預處理過程中，以下哪個步驟不屬于數(shù)據(jù)清洗的范疇？A.消除重復數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.缺失值處理D.異常值檢測2.以下哪種數(shù)據(jù)預處理方法適用于處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？A.數(shù)據(jù)規(guī)約B.數(shù)據(jù)標準化C.數(shù)據(jù)離散化D.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換3.在數(shù)據(jù)預處理過程中，以下哪種方法可以幫助識別異常值？A.箱線圖B.直方圖C.頻率分布圖D.散點圖4.數(shù)據(jù)清洗過程中，缺失值處理的方法有：A.刪除缺失值B.填充缺失值C.預測缺失值D.以上都是5.以下哪個步驟不屬于數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的范疇？A.數(shù)據(jù)標準化B.數(shù)據(jù)離散化C.數(shù)據(jù)規(guī)范化D.數(shù)據(jù)歸一化二、簡答題要求：請簡要回答以下問題。1.簡述數(shù)據(jù)預處理在學術(shù)論文寫作中的重要性。2.數(shù)據(jù)清洗過程中，如何處理缺失值？3.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的主要方法有哪些？三、論述題要求：結(jié)合實際案例，論述數(shù)據(jù)預處理在學術(shù)論文寫作中的應用。1.請結(jié)合實際案例，說明數(shù)據(jù)預處理在學術(shù)論文寫作中的重要性。2.請舉例說明數(shù)據(jù)清洗過程中，如何處理缺失值和異常值。四、應用題要求：根據(jù)以下情景，完成相應的數(shù)據(jù)預處理任務。1.某學術(shù)論文研究了一組消費者的購物行為數(shù)據(jù)，包含以下字段：消費者ID、購物次數(shù)、消費金額、消費品類。請對以下數(shù)據(jù)進行分析：-消費者ID：唯一標識消費者的編號-購物次數(shù)：消費者在該時間段內(nèi)的購物次數(shù)-消費金額：消費者在該時間段內(nèi)的總消費金額-消費品類：消費者在該時間段內(nèi)的消費品類，分類為“食品”、“日用品”、“電子產(chǎn)品”、“服裝”等請對以上數(shù)據(jù)進行預處理，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)規(guī)約。五、計算題要求：計算以下數(shù)據(jù)預處理相關(guān)指標。1.已知某數(shù)據(jù)集中包含1000個數(shù)據(jù)點，其中缺失值占比為5%，異常值占比為2%。請計算該數(shù)據(jù)集中缺失值和異常值的具體數(shù)量。2.對某數(shù)據(jù)集進行標準化處理，原始數(shù)據(jù)集中某一特征的均值和標準差分別為10和3。請計算該特征在標準化后的均值和標準差。六、案例分析題要求：結(jié)合實際案例，分析數(shù)據(jù)預處理在學術(shù)論文寫作中的應用。1.某研究團隊對某地區(qū)居民的健康狀況進行調(diào)查，收集了以下數(shù)據(jù)：年齡、性別、身高、體重、血壓、血糖等。請分析以下問題：-數(shù)據(jù)清洗過程中，如何處理缺失值和異常值？-數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過程中，如何將連續(xù)型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為分類數(shù)據(jù)？-數(shù)據(jù)規(guī)約過程中，如何選擇合適的特征進行降維？本次試卷答案如下：一、選擇題1.D。數(shù)據(jù)清洗通常包括消除重復數(shù)據(jù)、處理缺失值、識別和修正異常值等，而數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是數(shù)據(jù)預處理的一部分，不屬于數(shù)據(jù)清洗的范疇。2.D。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換通常涉及將數(shù)據(jù)從一種形式轉(zhuǎn)換為另一種形式，適用于處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。3.A。箱線圖是一種用于展示數(shù)據(jù)分布和識別異常值的圖表。4.D。缺失值處理可以包括刪除缺失值、填充缺失值或預測缺失值等多種方法。5.C。數(shù)據(jù)規(guī)范化通常指的是將數(shù)據(jù)集中的數(shù)值按照一定的比例縮放，使其落在[0,1]區(qū)間內(nèi)，而數(shù)據(jù)規(guī)范化是數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的一種方法。二、簡答題1.數(shù)據(jù)預處理在學術(shù)論文寫作中的重要性在于：-提高數(shù)據(jù)質(zhì)量：通過清洗和轉(zhuǎn)換，確保數(shù)據(jù)準確、完整和一致。-提升分析效率：優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，便于后續(xù)的分析和建模。-降低分析風險：減少因數(shù)據(jù)質(zhì)量問題導致的分析誤差和誤導。2.數(shù)據(jù)清洗過程中處理缺失值的方法包括：-刪除缺失值：對于某些特征，如果缺失值較多，可以考慮刪除。-填充缺失值：使用統(tǒng)計方法或領域知識填充缺失值。-預測缺失值：利用機器學習等方法預測缺失值。3.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的主要方法有：-標準化：將數(shù)據(jù)縮放到統(tǒng)一的尺度，如Z-score標準化。-離散化：將連續(xù)型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為分類數(shù)據(jù)，如等寬離散化或等頻離散化。-歸一化：將數(shù)據(jù)縮放到[0,1]區(qū)間內(nèi)。-規(guī)范化：將數(shù)據(jù)縮放到[-1,1]區(qū)間內(nèi)。三、論述題1.數(shù)據(jù)預處理在學術(shù)論文寫作中的應用案例：-某研究團隊對消費者購買行為進行數(shù)據(jù)分析，收集了大量的交易數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)清洗，消除了重復記錄和異常值，然后進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，將連續(xù)型特征標準化，最后利用聚類算法分析消費者群體。2.數(shù)據(jù)清洗過程中處理缺失值和異常值的例子：-數(shù)據(jù)清洗過程中，發(fā)現(xiàn)某消費者的年齡缺失，可以采用該消費者的平均年齡進行填充。同時，發(fā)現(xiàn)某消費者的消費金額異常高，可以將其視為異常值并進行處理。四、應用題1.數(shù)據(jù)預處理任務：-數(shù)據(jù)清洗：檢查并刪除重復記錄，處理缺失值（如購物次數(shù)和消費金額為空的數(shù)據(jù)），識別并處理異常值（如消費金額遠高于其他消費者）。-數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將消費品類轉(zhuǎn)換為分類數(shù)據(jù)，如食品、日用品等。-數(shù)據(jù)規(guī)約：選擇與購買行為相關(guān)的特征，如購物次數(shù)、消費金額等，進行降維。五、計算題1.缺失值和異常值的具體數(shù)量：-缺失值數(shù)量：1000*5%=50-異常值數(shù)量：1000*2%=202.標準化后的均值和標準差：-均值：0-標準差：3/(1-(1/3)^2)=4.24六、案例分析題1.數(shù)據(jù)預處理在學術(shù)論文寫作中的應用分析：-數(shù)據(jù)清洗：