2025年數據庫系統(tǒng)工程師考試數據庫系統(tǒng)人工智能數據清洗與預處理優(yōu)化試卷含答案一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.數據清洗的核心目標是（）A.增加數據量B.消除數據中的錯誤、冗余和不一致C.提升數據維度D.直接用于模型訓練答案：B2.以下哪種方法屬于噪聲數據的處理技術？（）A.均值填充B.分箱法C.主成分分析D.獨熱編碼答案：B（分箱法通過排序和鄰域平滑處理噪聲，均值填充用于缺失值，主成分分析是降維，獨熱編碼是類別處理）3.對于時間序列數據中的缺失值，最合理的填充方法是（）A.全局均值B.前后值線性插值C.隨機值D.眾數答案：B（時間序列具有時序相關性，線性插值保留趨勢）4.數據集成時，不同數據源中“用戶ID”字段分別命名為“uid”“user_id”，這種沖突屬于（）A.結構沖突B.語義沖突C.值域沖突D.冗余沖突答案：A（結構沖突指字段命名或類型不一致，語義沖突指同一屬性含義不同）5.特征選擇的主要目的是（）A.減少計算成本，提升模型泛化能力B.增加特征維度C.消除特征間相關性D.提高數據可視化效果答案：A（特征選擇通過篩選重要特征降低維度，避免過擬合）6.基于DBSCAN算法的異常值檢測適用于（）A.高維稀疏數據B.具有明顯聚類結構的數據C.時序數據D.文本數據答案：B（DBSCAN基于密度聚類，適合有簇結構的數據檢測離群點）7.對服從正態(tài)分布的數值型特征進行標準化，應采用（）A.最小最大歸一化B.Zscore標準化C.對數變換D.離散化答案：B（Zscore將數據轉換為均值0、標準差1，適合正態(tài)分布）8.以下哪項是AI在數據清洗中的典型應用？（）A.規(guī)則引擎自動填充缺失值B.基于決策樹的異常值檢測C.人工標注數據質量標簽D.手動合并重復記錄答案：B（決策樹屬于AI模型，可自動學習異常模式）9.數據倉庫的數據清洗與OLTP系統(tǒng)的主要區(qū)別在于（）A.更關注實時性B.允許少量錯誤數據C.強調跨源一致性D.無需處理歷史數據答案：C（數據倉庫集成多源數據，需解決跨源沖突，OLTP側重當前交易準確性）10.預處理階段未對類別特征進行編碼，可能導致（）A.模型訓練速度加快B.數值型特征權重被高估C.異常值檢測失效D.數據維度爆炸答案：B（類別特征若不編碼（如獨熱編碼），直接作為數值輸入會被模型錯誤識別為連續(xù)值，導致權重偏差）二、填空題（每題2分，共20分）1.數據清洗的核心步驟包括識別數據質量問題、（）、修正數據。答案：定位問題數據2.缺失值處理中，基于模型的方法（如KNN填充）屬于（）（統(tǒng)計/非統(tǒng)計）方法。答案：非統(tǒng)計3.噪聲數據的常見來源包括數據采集設備誤差、（）、人工錄入錯誤。答案：數據傳輸干擾4.數據集成中，解決實體識別問題的常用技術有（）、機器學習匹配。答案：規(guī)則匹配（或模式匹配）5.特征縮放的兩種主要方法是標準化（Zscore）和（）。答案：歸一化（最小最大縮放）6.基于統(tǒng)計的異常值檢測方法包括（）、四分位距法（IQR）。答案：Zscore檢驗（或標準差法）7.文本數據清洗的關鍵步驟包括去除停用詞、（）、糾正拼寫錯誤。答案：分詞（或詞干提取/詞形還原）8.AI驅動的自動化預處理工具（如DataRobot）通常集成了（）、自動特征工程等功能。答案：自動缺失值處理（或自動異常檢測）9.數據清洗效果評估的常用指標包括錯誤率、（）、完整性。答案：一致性（或準確性）10.預處理流程設計時需遵循的關鍵原則是（）、可追溯性、與模型目標對齊。答案：最小干預（或保留原始信息）三、簡答題（每題8分，共40分）1.簡述數據清洗與數據預處理的區(qū)別與聯(lián)系。答案：區(qū)別：數據清洗聚焦解決數據質量問題（如缺失、錯誤、冗余），目標是提高數據準確性；數據預處理是更廣泛的步驟，包括清洗、轉換、集成、降維等，目標是將數據轉換為適合模型輸入的形式。聯(lián)系：數據清洗是數據預處理的基礎環(huán)節(jié)，預處理包含清洗，兩者共同提升數據對模型的可用性。2.說明缺失值處理中均值填充的優(yōu)缺點。答案：優(yōu)點：計算簡單、效率高；保持數據分布的均值不變，適用于缺失率低且數據無明顯偏態(tài)的場景。缺點：忽略變量間相關性（如年齡與收入的關聯(lián)）；可能降低數據方差，掩蓋真實差異；若缺失值非隨機（如高收入用戶拒絕填寫），會導致偏差。3.列舉噪聲數據檢測的主要方法及適用場景。答案：（1）統(tǒng)計方法（如Zscore、IQR）：適用于單變量、正態(tài)分布或對稱分布數據；（2）距離based方法（如KNN）：適用于低維、有明確距離度量的數據；（3）密度based方法（如DBSCAN）：適用于有聚類結構的多變量數據；（4）模型based方法（如回歸殘差分析）：適用于變量間存在明確函數關系的場景。4.數據集成中如何解決模式沖突？答案：模式沖突包括命名沖突（如“用戶ID”vs“uid”）、類型沖突（如整數vs字符串）、值域沖突（如日期格式“YYYYMMDD”vs“DD/MM/YYYY”）。解決策略：（1）建立全局模式（如數據倉庫的星型模式）；（2）使用中間件映射（如ETL工具的字段映射配置）；（3）定義元數據標準（如統(tǒng)一字段命名規(guī)范、數據類型字典）；（4）通過機器學習自動識別模式關聯(lián)（如基于語義的字段匹配模型）。5.簡述特征選擇與特征提取的區(qū)別，并各舉一例。答案：區(qū)別：特征選擇是從原始特征中篩選子集（保留原有特征），如通過卡方檢驗選擇與目標變量相關性高的特征；特征提取是通過變換提供新特征（降維），如主成分分析（PCA）將多個相關特征轉換為互不相關的主成分。四、綜合題（每題20分，共40分）1.某電商公司需對用戶行為數據（包含用戶ID、瀏覽時間、商品類目、停留時長、跳出率）進行清洗與預處理，用于訓練推薦模型。請設計完整流程，并說明各步驟的具體操作及原因。答案：（1）數據質量檢測：缺失值檢測：檢查“停留時長”“跳出率”是否有缺失（可能因日志采集失敗）；異常值檢測：用IQR法檢測“停留時長”（如超過95%分位數的異常大值，可能是爬蟲或錯誤記錄）；一致性檢查：驗證“用戶ID”格式（是否全為數字）、“商品類目”是否在預設字典中（防止非法類目）；冗余檢測：查找同一用戶同一時間的重復瀏覽記錄（可能因前端多次請求）。（2）清洗操作：缺失值處理：對“停留時長”缺失且“跳出率=100%”的記錄，填充0（跳出即未停留）；對少量隨機缺失，用同類目用戶的平均停留時長填充（保留類目相關性）；異常值處理：將“停留時長”超過Q3+1.5IQR的值截斷為Q3+1.5IQR（保留業(yè)務含義，避免極端值干擾）；去重：按“用戶ID+瀏覽時間+商品類目”去重，保留第一條記錄（避免重復行為影響模型）；糾正錯誤：對“商品類目”非法值（如“家具”誤寫為“家俱”），通過字典映射修正。（3）預處理轉換：時間特征工程：將“瀏覽時間”分解為小時、星期幾（反映用戶活躍時段）；類別編碼：對“商品類目”進行獨熱編碼（模型需數值輸入）；特征標準化：對“停留時長”進行Zscore標準化（消除量綱影響，提升模型收斂速度）；特征構造：計算“類目停留時長/類目平均時長”（反映用戶對該類目的偏好強度）。（4）驗證與輸出：對比清洗前后的數據分布（如停留時長的均值、方差），確保未引入新偏差；劃分訓練集/驗證集（按時間或用戶ID分層抽樣），輸出為模型可讀取的CSV/Parquet格式。設計原因：推薦模型需捕捉用戶行為模式，清洗確保數據真實反映用戶行為，預處理通過特征工程增強模型對用戶偏好的捕捉能力。2.某醫(yī)院需將電子病歷（EMR）、檢查報告、用藥記錄集成到數據倉庫，用于訓練AI診斷模型。請分析醫(yī)療數據清洗的特殊挑戰(zhàn)，并提出應對策略。答案：特殊挑戰(zhàn)：（1）數據異構性高：EMR為非結構化文本（如醫(yī)生手寫描述），檢查報告含結構化數值（如血糖值）和影像數據，用藥記錄是半結構化（如藥品名稱可能有簡稱），清洗需處理多模態(tài)數據。（2）隱私敏感性：包含患者姓名、身份證號等PHI（個人健康信息），清洗過程中需防止泄露。（3）專業(yè)術語不一致：同一疾病可能有不同別名（如“心肌梗死”vs“心?！保?，不同科室對指標的定義可能有差異（如血壓測量的體位要求）。（4）缺失值具有臨床意義：如“過敏史”缺失可能表示患者未聲明過敏，而非數據錯誤，直接填充會掩蓋真實情況。（5）時間依賴性強：診斷結果與檢查時間、用藥時間順序相關，清洗需保留時序關系。應對策略：（1）多模態(tài)清洗：文本數據：用NLP技術（如命名實體識別）從EMR中提取關鍵信息（如癥狀、診斷結果），結合醫(yī)學詞典（如ICD10）標準化術語；影像數據：通過預處理（如去噪、歸一化）統(tǒng)一格式，標注關鍵區(qū)域（如X光片的肺部區(qū)域）；結構化數據：建立醫(yī)學元數據字典（如“血糖”的單位統(tǒng)一為mmol/L），解決值域沖突。（2）隱私保護：去標識化（Deidentification）：替換姓名、身份證號為匿名ID；訪問控制：清洗過程在加密環(huán)境中進行，僅授權人員可查看原始數據；差分隱私：對統(tǒng)計型清洗結果（如某疾病平均年齡）添加噪聲，防止反向推斷。（3）術語標準化：引入本體（Ontology）庫（如SNOMEDCT），建立術語映射表（如“心?！薄靶募」Ｋ馈保?；利用監(jiān)督學習模型（如基于BERT的醫(yī)學文本分類器）自動識別并糾正術語錯誤。（4）缺失值處理：區(qū)分缺失類型：“過敏史”缺失標記為特殊值（如“未知”），模型訓練時作為獨立特征；基于臨床邏輯填充：如“最后一