2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測試卷：大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)可視化設(shè)計試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單項(xiàng)選擇題（本大題共20小題，每小題1分，共20分。在每小題列出的四個選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是最符合題目要求的，請將正確選項(xiàng)字母填在題后的括號內(nèi)。）1.大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)存儲和處理的關(guān)鍵技術(shù)不包括以下哪一項(xiàng)？A.分布式文件系統(tǒng)B.云計算平臺C.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫D.數(shù)據(jù)湖架構(gòu)2.下列哪種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和關(guān)聯(lián)規(guī)則？A.決策樹B.聚類分析C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.在大數(shù)據(jù)處理中，MapReduce模型的核心思想是什么？A.數(shù)據(jù)的并行處理B.數(shù)據(jù)的集中存儲C.數(shù)據(jù)的實(shí)時查詢D.數(shù)據(jù)的安全傳輸4.以下哪種工具最適合用于實(shí)時大數(shù)據(jù)處理？A.HadoopB.SparkC.FlinkD.Hive5.數(shù)據(jù)清洗的主要目的是什么？A.增加數(shù)據(jù)量B.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量C.減少數(shù)據(jù)存儲D.隱藏數(shù)據(jù)隱私6.以下哪種方法可以有效處理數(shù)據(jù)中的缺失值？A.刪除缺失值B.插值法C.數(shù)據(jù)加密D.數(shù)據(jù)壓縮7.在數(shù)據(jù)可視化中，折線圖通常用于展示什么類型的數(shù)據(jù)？A.分類數(shù)據(jù)B.整數(shù)數(shù)據(jù)C.時間序列數(shù)據(jù)D.地理數(shù)據(jù)8.以下哪種圖表最適合展示不同類別數(shù)據(jù)的占比？A.散點(diǎn)圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖9.數(shù)據(jù)庫索引的主要作用是什么？A.增加數(shù)據(jù)存儲空間B.提高數(shù)據(jù)查詢效率C.防止數(shù)據(jù)被篡改D.減少數(shù)據(jù)傳輸量10.以下哪種算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.K-means聚類B.主成分分析C.支持向量機(jī)D.層次聚類11.在大數(shù)據(jù)分析中，什么是數(shù)據(jù)倉庫？A.一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.一個用于存儲歷史數(shù)據(jù)的系統(tǒng)C.一個分布式文件系統(tǒng)D.一個實(shí)時數(shù)據(jù)處理平臺12.以下哪種技術(shù)可以用于數(shù)據(jù)脫敏？A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)匿名化C.數(shù)據(jù)壓縮D.數(shù)據(jù)備份13.在數(shù)據(jù)可視化中，散點(diǎn)圖主要用于展示什么類型的數(shù)據(jù)關(guān)系？A.類別數(shù)據(jù)B.時間序列數(shù)據(jù)C.兩個變量之間的關(guān)系D.地理數(shù)據(jù)14.以下哪種工具最適合用于數(shù)據(jù)探索性分析？A.ExcelB.TableauC.PowerBID.TensorFlow15.數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法主要包括哪些？A.決策樹、支持向量機(jī)B.聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.主成分分析、因子分析D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)16.在大數(shù)據(jù)處理中，什么是數(shù)據(jù)湖？A.一個集中存儲大量原始數(shù)據(jù)的系統(tǒng)B.一個用于存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫C.一個實(shí)時數(shù)據(jù)處理平臺D.一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫17.數(shù)據(jù)清洗過程中，如何處理重復(fù)數(shù)據(jù)？A.刪除重復(fù)數(shù)據(jù)B.合并重復(fù)數(shù)據(jù)C.標(biāo)記重復(fù)數(shù)據(jù)D.壓縮重復(fù)數(shù)據(jù)18.在數(shù)據(jù)可視化中，箱線圖主要用于展示什么類型的數(shù)據(jù)分布？A.類別數(shù)據(jù)B.時間序列數(shù)據(jù)C.離散數(shù)據(jù)D.連續(xù)數(shù)據(jù)19.以下哪種方法可以用于數(shù)據(jù)異常值檢測？A.箱線圖分析B.獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)C.數(shù)據(jù)加密D.數(shù)據(jù)壓縮20.在大數(shù)據(jù)分析中，什么是數(shù)據(jù)集成？A.將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并到一個數(shù)據(jù)倉庫中B.將數(shù)據(jù)導(dǎo)出到另一個系統(tǒng)C.將數(shù)據(jù)加密后存儲D.將數(shù)據(jù)壓縮后存儲二、多項(xiàng)選擇題（本大題共10小題，每小題2分，共20分。在每小題列出的五個選項(xiàng)中，有多項(xiàng)符合題目要求，請將正確選項(xiàng)字母填在題后的括號內(nèi)。每小題全部選對得2分，部分選對得1分，有錯選或漏選的不得分。）21.以下哪些技術(shù)屬于大數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)？A.分布式文件系統(tǒng)B.云計算平臺C.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫D.數(shù)據(jù)湖架構(gòu)E.實(shí)時數(shù)據(jù)處理平臺22.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)包括哪些？A.分類B.聚類C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.異常檢測E.數(shù)據(jù)可視化23.以下哪些工具可以用于數(shù)據(jù)可視化？A.TableauB.PowerBIC.ExcelD.TensorFlowE.QlikView24.數(shù)據(jù)清洗的主要步驟包括哪些？A.數(shù)據(jù)集成B.數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)去重D.數(shù)據(jù)缺失值處理E.數(shù)據(jù)異常值檢測25.以下哪些算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.決策樹B.支持向量機(jī)C.K-means聚類D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)E.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)26.在大數(shù)據(jù)處理中，以下哪些技術(shù)可以用于實(shí)時數(shù)據(jù)處理？A.ApacheFlinkB.ApacheStormC.ApacheKafkaD.HadoopE.Spark27.數(shù)據(jù)倉庫的主要特點(diǎn)包括哪些？A.集中存儲B.歷史數(shù)據(jù)存儲C.實(shí)時數(shù)據(jù)存儲D.數(shù)據(jù)共享E.數(shù)據(jù)分析28.以下哪些方法可以用于數(shù)據(jù)脫敏？A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)匿名化C.數(shù)據(jù)壓縮D.數(shù)據(jù)備份E.數(shù)據(jù)掩碼29.在數(shù)據(jù)可視化中，以下哪些圖表可以用于展示不同類別數(shù)據(jù)的占比？A.散點(diǎn)圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖E.折線圖30.數(shù)據(jù)挖掘的主要應(yīng)用領(lǐng)域包括哪些？A.金融B.醫(yī)療C.零售d.電商E.教育三、判斷題（本大題共10小題，每小題1分，共10分。請判斷下列表述的正誤，正確的填“√”，錯誤的填“×”。）31.大數(shù)據(jù)的主要特征是4V，即Volume、Velocity、Variety、Value。32.數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取有用信息的過程。33.數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的第一步，也是最重要的一步。34.數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合。35.數(shù)據(jù)湖是存儲大量原始數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，通常不進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理。36.MapReduce模型的核心思想是將數(shù)據(jù)處理任務(wù)分解為Map和Reduce兩個階段。37.數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖形或圖像的過程，幫助人們更好地理解數(shù)據(jù)。38.箱線圖可以用來展示數(shù)據(jù)的分布情況，包括中位數(shù)、四分位數(shù)和異常值。39.數(shù)據(jù)集成是將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并到一個數(shù)據(jù)倉庫中，以便進(jìn)行綜合分析。40.數(shù)據(jù)脫敏是為了保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的過程。四、簡答題（本大題共5小題，每小題4分，共20分。請簡要回答下列問題。）41.簡述大數(shù)據(jù)分析的基本流程。42.解釋什么是數(shù)據(jù)清洗，并列舉數(shù)據(jù)清洗的主要步驟。43.描述數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖的區(qū)別。44.說明數(shù)據(jù)可視化的作用，并列舉常用的數(shù)據(jù)可視化工具。45.什么是數(shù)據(jù)挖掘？請列舉數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)。五、論述題（本大題共2小題，每小題5分，共10分。請結(jié)合實(shí)際，談?wù)勀銓Υ髷?shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)可視化設(shè)計的理解和認(rèn)識。）46.結(jié)合實(shí)際案例，談?wù)劥髷?shù)據(jù)分析在商業(yè)決策中的應(yīng)用。47.數(shù)據(jù)可視化設(shè)計有哪些注意事項(xiàng)？請結(jié)合實(shí)際，談?wù)勅绾卧O(shè)計出有效的數(shù)據(jù)可視化圖表。本次試卷答案如下一、單項(xiàng)選擇題答案及解析1.C解析：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如MySQL、Oracle）主要用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲和管理，不是大數(shù)據(jù)存儲和處理的核心技術(shù)。大數(shù)據(jù)時代更注重分布式文件系統(tǒng)（如HDFS）、云計算平臺（如AWS、Azure）和數(shù)據(jù)湖架構(gòu)（用于存儲大量原始數(shù)據(jù)）。2.C解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（如Apriori算法）主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和關(guān)聯(lián)規(guī)則，例如“購買啤酒的人通常會購買尿布”。決策樹用于分類和回歸，聚類分析用于將數(shù)據(jù)分組，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于模式識別和預(yù)測。3.A解析：MapReduce模型的核心思想是將數(shù)據(jù)處理任務(wù)分解為Map和Reduce兩個階段，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的并行處理。這是Hadoop等大數(shù)據(jù)處理框架的基礎(chǔ)。4.C解析：Flink是專為實(shí)時大數(shù)據(jù)處理設(shè)計的流處理框架，具有低延遲和高吞吐量的特點(diǎn)。Hadoop和Spark更適用于批處理，而Flink能更好地處理實(shí)時數(shù)據(jù)流。5.B解析：數(shù)據(jù)清洗的主要目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，包括處理缺失值、重復(fù)值、異常值和不一致數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確可靠。6.B解析：插值法（如均值插值、回歸插值）是處理數(shù)據(jù)缺失值的有效方法。刪除缺失值可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失，數(shù)據(jù)加密和壓縮與缺失值處理無關(guān)。7.C解析：折線圖適用于展示時間序列數(shù)據(jù)，例如股票價格隨時間的變化趨勢。散點(diǎn)圖用于展示兩個變量之間的關(guān)系，柱狀圖用于比較不同類別的數(shù)據(jù)，餅圖用于展示占比。8.C解析：餅圖最適合展示不同類別數(shù)據(jù)的占比，例如不同產(chǎn)品銷售額的占比。散點(diǎn)圖用于展示兩個變量之間的關(guān)系，柱狀圖用于比較數(shù)量，箱線圖用于展示數(shù)據(jù)分布。9.B解析：數(shù)據(jù)庫索引的主要作用是提高數(shù)據(jù)查詢效率，通過創(chuàng)建索引可以快速定位數(shù)據(jù)，減少查詢時間。增加存儲空間、防止數(shù)據(jù)篡改和減少傳輸量不是索引的主要作用。10.C解析：支持向量機(jī)（SVM）是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于分類和回歸。K-means聚類、主成分分析和層次聚類屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以用于監(jiān)督學(xué)習(xí)，但SVM是典型代表。11.B解析：數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合，主要用于存儲歷史數(shù)據(jù)以支持決策分析。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲，分布式文件系統(tǒng)用于存儲大量數(shù)據(jù)，實(shí)時數(shù)據(jù)處理平臺用于處理實(shí)時數(shù)據(jù)。12.B解析：數(shù)據(jù)匿名化是通過刪除或修改個人身份信息，使數(shù)據(jù)無法追蹤到特定個體，從而保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。數(shù)據(jù)加密是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為密文，數(shù)據(jù)壓縮是減少數(shù)據(jù)存儲空間，數(shù)據(jù)備份是數(shù)據(jù)副本。13.C解析：散點(diǎn)圖主要用于展示兩個變量之間的關(guān)系，例如廣告投入與銷售額的關(guān)系。類別數(shù)據(jù)用柱狀圖或餅圖展示，時間序列數(shù)據(jù)用折線圖展示，地理數(shù)據(jù)用地圖展示。14.A解析：Excel是常用的數(shù)據(jù)探索性分析工具，具有數(shù)據(jù)透視表、圖表等功能，便于快速分析和可視化數(shù)據(jù)。Tableau和PowerBI是專業(yè)的數(shù)據(jù)可視化工具，TensorFlow是機(jī)器學(xué)習(xí)框架。15.A解析：分類算法主要包括決策樹和支持向量機(jī)，用于將數(shù)據(jù)分類。聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)儆跓o監(jiān)督學(xué)習(xí)，主成分分析和因子分析屬于降維方法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以用于分類，但決策樹和SVM是典型代表。16.A解析：數(shù)據(jù)湖是存儲大量原始數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，通常不進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，數(shù)據(jù)格式多樣。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫用于存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，實(shí)時數(shù)據(jù)處理平臺用于處理實(shí)時數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫用于存儲歷史數(shù)據(jù)。17.A解析：處理重復(fù)數(shù)據(jù)最有效的方法是刪除重復(fù)數(shù)據(jù)，以避免分析結(jié)果偏差。合并重復(fù)數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致信息冗余，標(biāo)記重復(fù)數(shù)據(jù)需要進(jìn)一步處理，壓縮重復(fù)數(shù)據(jù)無實(shí)際意義。18.D解析：箱線圖主要用于展示連續(xù)數(shù)據(jù)的分布情況，包括中位數(shù)、四分位數(shù)和異常值。散點(diǎn)圖用于展示兩個變量關(guān)系，柱狀圖用于比較數(shù)量，餅圖用于展示占比。19.A解析：箱線圖分析可以直觀展示數(shù)據(jù)的分布情況，幫助識別異常值。獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)是統(tǒng)計檢驗(yàn)方法，數(shù)據(jù)加密和壓縮與異常值檢測無關(guān)。20.A解析：數(shù)據(jù)集成是將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并到一個數(shù)據(jù)倉庫中，以便進(jìn)行綜合分析。將數(shù)據(jù)導(dǎo)出到另一個系統(tǒng)、加密或壓縮存儲與數(shù)據(jù)集成無關(guān)。二、多項(xiàng)選擇題答案及解析21.A、B、D、E解析：大數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)包括分布式文件系統(tǒng)（如HDFS）、云計算平臺（如AWS、Azure）、數(shù)據(jù)湖架構(gòu)和實(shí)時數(shù)據(jù)處理平臺（如Flink、Storm）。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫主要用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲，不是大數(shù)據(jù)處理的核心技術(shù)。22.A、B、C、D解析：數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)包括分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和異常檢測。數(shù)據(jù)可視化是分析結(jié)果展示手段，不屬于數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。23.A、B、C、E解析：Tableau、PowerBI、Excel和QlikView都是常用的數(shù)據(jù)可視化工具。TensorFlow是機(jī)器學(xué)習(xí)框架，主要用于模型訓(xùn)練和預(yù)測，不是數(shù)據(jù)可視化工具。24.A、B、C、D、E解析：數(shù)據(jù)清洗的主要步驟包括數(shù)據(jù)集成（合并數(shù)據(jù)源）、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)去重、數(shù)據(jù)缺失值處理和數(shù)據(jù)異常值檢測。這些步驟確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。25.A、B、D、E解析：監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括決策樹、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。K-means聚類屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。26.A、B、C解析：ApacheFlink、ApacheStorm和ApacheKafka都是用于實(shí)時大數(shù)據(jù)處理的技術(shù)。Hadoop和Spark更適用于批處理。27.A、B、D、E解析：數(shù)據(jù)倉庫的特點(diǎn)包括集中存儲、存儲歷史數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)共享和用于數(shù)據(jù)分析。實(shí)時數(shù)據(jù)存儲不是數(shù)據(jù)倉庫的特點(diǎn)，實(shí)時數(shù)據(jù)存儲通常用數(shù)據(jù)湖或?qū)崟r數(shù)據(jù)庫。28.A、B解析：數(shù)據(jù)脫敏的方法包括數(shù)據(jù)加密和數(shù)據(jù)匿名化。數(shù)據(jù)壓縮、數(shù)據(jù)備份與脫敏無關(guān)。29.B、C解析：柱狀圖和餅圖可以用于展示不同類別數(shù)據(jù)的占比。散點(diǎn)圖展示兩個變量關(guān)系，箱線圖展示數(shù)據(jù)分布，折線圖展示時間序列數(shù)據(jù)。30.A、B、C、D、E解析：數(shù)據(jù)挖掘的主要應(yīng)用領(lǐng)域包括金融、醫(yī)療、零售、電商和教育等。這些領(lǐng)域都受益于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。三、判斷題答案及解析31.√解析：大數(shù)據(jù)的4V特征包括Volume（體量巨大）、Velocity（速度快）、Variety（種類繁多）和Value（價值密度低），這是大數(shù)據(jù)的主要特征。32.√解析：數(shù)據(jù)挖掘確實(shí)是從大量數(shù)據(jù)中提取有用信息的過程，包括模式、趨勢和關(guān)聯(lián)規(guī)則等，幫助人們更好地理解數(shù)據(jù)。33.√解析：數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的第一步，也是最重要的一步，因?yàn)閿?shù)據(jù)質(zhì)量問題會嚴(yán)重影響后續(xù)分析結(jié)果。34.√解析：數(shù)據(jù)倉庫確實(shí)是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合，主要用于支持決策分析。35.√解析：數(shù)據(jù)湖是存儲大量原始數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，通常不進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，數(shù)據(jù)格式多樣，適用于探索性分析。36.√解析：MapReduce模型的核心思想是將數(shù)據(jù)處理任務(wù)分解為Map和Reduce兩個階段，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的并行處理。37.√解析：數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖形或圖像的過程，幫助人們更好地理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和趨勢。38.√解析：箱線圖可以用來展示數(shù)據(jù)的分布情況，包括中位數(shù)、四分位數(shù)和異常值，是展示數(shù)據(jù)分布的有效工具。39.√解析：數(shù)據(jù)集成是將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并到一個數(shù)據(jù)倉庫中，以便進(jìn)行綜合分析，這是數(shù)據(jù)倉庫的重要功能。40.√解析：數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取有用信息的過程，主要任務(wù)包括分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和異常檢測等。四、簡答題答案及解析41.大數(shù)據(jù)分析的基本流程包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)可視化。解析：大數(shù)據(jù)分析的基本流程包括數(shù)據(jù)收集（從各種來源獲取數(shù)據(jù)）、數(shù)據(jù)預(yù)處理（清洗、轉(zhuǎn)換、集成數(shù)據(jù)）、數(shù)據(jù)分析（使用統(tǒng)計方法、機(jī)器學(xué)習(xí)等分析數(shù)據(jù)）、數(shù)據(jù)建模（構(gòu)建模型進(jìn)行預(yù)測或分類）和數(shù)據(jù)可視化（將分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為圖形或圖像展示）。42.數(shù)據(jù)清洗是處理數(shù)據(jù)中的錯誤、不一致和缺失值的過程，主要步驟包括數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)去重、數(shù)據(jù)缺失值處理和數(shù)據(jù)異常值檢測。解析：數(shù)據(jù)清洗是確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵步驟，主要步驟包括數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換（統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式）、數(shù)據(jù)去重（刪除重復(fù)數(shù)據(jù)）、數(shù)據(jù)缺失值處理（填充或刪除缺失值）和數(shù)據(jù)異常值檢測（識別和處理異常值）。43.數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合，主要用于存儲歷史數(shù)據(jù)以支持決策分析。數(shù)據(jù)湖是存儲大量原始數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，通常不進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，數(shù)據(jù)格式多樣。解析：數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖的主要區(qū)別在于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和處理方式。數(shù)據(jù)倉庫是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲，用于支持決策分析；數(shù)據(jù)湖是原始數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)格式多樣，適用于