2026年數(shù)據(jù)預(yù)處理專家面試核心考點(diǎn)含答案一、選擇題（每題2分，共10題）題目：1.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，以下哪項(xiàng)技術(shù)主要用于處理缺失值？A.數(shù)據(jù)歸一化B.數(shù)據(jù)插補(bǔ)C.數(shù)據(jù)離散化D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化2.以下哪種方法不屬于異常值檢測技術(shù)？A.箱線圖法B.Z-Score法C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法D.簡單統(tǒng)計(jì)法3.在特征工程中，以下哪項(xiàng)技術(shù)屬于特征降維方法？A.特征編碼B.主成分分析（PCA）C.特征組合D.特征選擇4.以下哪種方法不屬于數(shù)據(jù)清洗中的重復(fù)值處理技術(shù)？A.基于規(guī)則的匹配B.基于距離的聚類C.簡單統(tǒng)計(jì)刪除D.基于模型的聚類5.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，以下哪項(xiàng)技術(shù)主要用于處理數(shù)據(jù)不平衡問題？A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化B.重采樣C.特征提取D.數(shù)據(jù)歸一化答案與解析：1.B（數(shù)據(jù)插補(bǔ)是處理缺失值的主要技術(shù)，如均值插補(bǔ)、KNN插補(bǔ)等。）2.C（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法不屬于傳統(tǒng)異常值檢測技術(shù)，傳統(tǒng)方法包括統(tǒng)計(jì)方法、聚類方法等。）3.B（PCA是典型的特征降維方法，通過線性變換將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間。）4.C（簡單統(tǒng)計(jì)刪除不屬于重復(fù)值處理技術(shù)，重復(fù)值處理通常需要基于規(guī)則或聚類方法。）5.B（重采樣是處理數(shù)據(jù)不平衡問題的常用方法，如過采樣或欠采樣。）二、簡答題（每題5分，共5題）題目：1.簡述數(shù)據(jù)預(yù)處理在機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要性。2.解釋什么是數(shù)據(jù)清洗，并列舉三種常見的數(shù)據(jù)清洗任務(wù)。3.描述特征縮放的目的是什么，并比較標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化的區(qū)別。4.什么是數(shù)據(jù)不平衡問題？如何解決數(shù)據(jù)不平衡問題？5.解釋什么是特征工程，并簡述其在數(shù)據(jù)預(yù)處理中的角色。答案與解析：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性：-提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，減少噪聲和錯誤。-使數(shù)據(jù)符合機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸入要求。-提升模型性能和泛化能力。-縮短模型訓(xùn)練時(shí)間。2.數(shù)據(jù)清洗：-是指在數(shù)據(jù)分析和建模前對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和清理的過程。-常見任務(wù)包括：-處理缺失值（刪除或插補(bǔ)）。-處理重復(fù)值（去重）。-處理異常值（刪除或修正）。3.特征縮放的目的與區(qū)別：-目的：消除不同特征尺度的差異，使模型訓(xùn)練更穩(wěn)定。-標(biāo)準(zhǔn)化（Z-score）：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布。-歸一化（Min-Max）：將數(shù)據(jù)縮放到[0,1]區(qū)間。-區(qū)別：標(biāo)準(zhǔn)化適用于數(shù)據(jù)無明顯上下界，歸一化適用于數(shù)據(jù)有明確上下界。4.數(shù)據(jù)不平衡問題：-指數(shù)據(jù)集中某一類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)多于其他類別。-解決方法：-重采樣（過采樣少數(shù)類或欠采樣多數(shù)類）。-使用合成樣本（如SMOTE算法）。-調(diào)整模型評價(jià)指標(biāo)（如F1-score、AUC）。5.特征工程：-是指通過領(lǐng)域知識和技術(shù)手段，從原始數(shù)據(jù)中提取或構(gòu)造新的特征。-角色：-提高模型性能。-減少數(shù)據(jù)預(yù)處理工作量。-增強(qiáng)模型的可解釋性。三、操作題（每題10分，共2題）題目：1.假設(shè)你有一份包含缺失值、重復(fù)值和異常值的銷售數(shù)據(jù)集（CSV格式），請寫出使用Python（Pandas庫）進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗的步驟和代碼示例。2.假設(shè)你有一份包含多個(gè)特征的客戶數(shù)據(jù)集，請寫出使用Python（Scikit-learn庫）進(jìn)行特征縮放的步驟和代碼示例，并解釋為什么需要特征縮放。答案與解析：1.數(shù)據(jù)清洗步驟與代碼示例：pythonimportpandasaspd讀取數(shù)據(jù)data=pd.read_csv('sales_data.csv')處理缺失值（均值填充）data.fillna(data.mean(),inplace=True)處理重復(fù)值（刪除重復(fù)行）data.drop_duplicates(inplace=True)處理異常值（使用Z-score法）fromscipy.statsimportzscoredata['z_score']=zscore(data['sales'])data=data[data['z_score'].abs()<=3]#保留|z|<=3的樣本data.drop(columns=['z_score'],inplace=True)保存清洗后的數(shù)據(jù)data.to_csv('cleaned_sales_data.csv',index=False)2.特征縮放步驟與代碼示例：pythonimportpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler,MinMaxScaler讀取數(shù)據(jù)data=pd.read_csv('customer_data.csv')特征縮放（標(biāo)準(zhǔn)化）scaler=StandardScaler()data_scaled=scaler.fit_transform(data)data_scaled=pd.DataFrame(data_scaled,columns=data.columns)特征縮放（歸一化）scaler=MinMaxScaler()data_normalized=scaler.fit_transform(data)data_normalized=pd.DataFrame(data_normalized,columns=data.columns)解釋：特征縮放可以避免模型偏向尺度較大的特征，提高模型穩(wěn)定性。四、案例分析題（每題15分，共2題）題目：1.假設(shè)你是一家電商公司的數(shù)據(jù)分析師，公司希望通過客戶數(shù)據(jù)預(yù)測購買行為。數(shù)據(jù)集中包含年齡、性別、購買頻率、消費(fèi)金額等特征，但存在缺失值、異常值和不平衡問題。請?zhí)岢鰯?shù)據(jù)預(yù)處理方案，并說明每一步的合理性。2.假設(shè)你是一家醫(yī)療公司的數(shù)據(jù)科學(xué)家，公司希望通過患者數(shù)據(jù)預(yù)測疾病風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)集中包含年齡、血壓、血糖、體重等特征，但存在缺失值和類別不平衡問題。請?zhí)岢鎏卣鞴こ谭桨?，并說明如何優(yōu)化模型性能。答案與解析：1.電商客戶數(shù)據(jù)預(yù)處理方案：-處理缺失值：-年齡：使用中位數(shù)填充（年齡分布可能偏態(tài)）。-購買頻率：使用眾數(shù)填充（高頻用戶可能缺失較少）。-處理異常值：-消費(fèi)金額：使用IQR法檢測并刪除異常值（避免極端值影響模型）。-處理不平衡問題：-使用過采樣方法（如SMOTE）增加少數(shù)類樣本。-特征工程：-構(gòu)造“消費(fèi)能力”特征（消費(fèi)金額/購買頻率）。-對性別進(jìn)行獨(dú)熱編碼（避免順序假設(shè)）。2.醫(yī)療患者數(shù)據(jù)特征工程方案：-處理缺失值：-血壓、血糖：使用KNN插補(bǔ)（保留相鄰樣本特征）。-處理不平衡問題：-使用欠采樣方法（減少多數(shù)類樣本）。-調(diào)整模型權(quán)