2025年高職（大數據分析）數據預處理應用階段測試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題共30分）請將答案填寫在每題后面的括號內。（總共6題，每題5分）1.以下哪種數據類型在大數據分析中通常不被視為結構化數據？（）A.關系型數據庫中的數據B.文本文件中的固定格式數據C.圖像數據D.具有固定列和行的表格數據2.數據清洗過程中，處理缺失值的方法不包括以下哪一項？（）A.刪除含有缺失值的記錄B.用均值填充缺失值C.用隨機值填充缺失值D.直接忽略缺失值，不做任何處理3.在數據集成時，將多個數據源中的數據進行合并，可能會遇到的數據沖突問題不包括（）A.模式沖突B.數據冗余C.命名沖突D.數據類型沖突4.對于大數據量的排序操作，以下哪種排序算法相對更高效？（）A.冒泡排序B.快速排序C.選擇排序D.插入排序5.數據離散化的目的不包括（）A.提高數據的穩(wěn)定性B.減少數據量C.便于數據的可視化D.使算法更易處理數值型數據6.在數據預處理中，對數據進行標準化處理的主要目的是（）A.使數據具有相同的均值和標準差B.提高數據的可讀性C.去除數據中的噪聲D.增強數據的關聯性第II卷（非選擇題共70分）7.簡答題：簡述數據預處理在大數據分析中的重要性。（10分）8.簡答題：請說明三種常見的數據集成方法，并簡要描述其特點。（15分）9.操作題：假設你有一份包含學生成績的數據集，其中部分成績存在缺失值。請描述你會采用哪些方法來處理這些缺失值，并說明理由。（15分）10.材料分析題：材料：在某電商平臺的數據分析項目中，收集到了大量用戶購買行為的數據，包括購買時間、購買商品種類、購買金額等。但數據中存在一些異常值，如個別用戶的購買金額遠超其他用戶。問題：請分析如何識別這些異常值，并說明處理異常值的方法有哪些？（15分）11.材料分析題：材料：有一個關于城市交通流量的數據文件，包含不同時間段、不同路段的車流量信息。數據存在數據傾斜的問題，即某些時間段和路段的車流量數據遠多于其他部分。問題：針對數據傾斜問題，提出一些可能的解決方法，并闡述其原理。（15分）答案：1.C2.D3.B4.B5.D6.A7.數據預處理在大數據分析中至關重要。它能提高數據質量，減少噪聲和錯誤數據對分析結果的影響。通過清洗可去除缺失值、重復數據等；集成能整合多源數據；轉換可進行數據標準化等操作，使數據適合后續(xù)分析算法，提升分析效率和準確性，為有效決策提供可靠依據。8.常見數據集成方法及特點：（1）實體識別法：通過識別不同數據源中相同或相似的實體來進行集成。特點是能準確對應相關數據。（2）數據倉庫集成法：將數據集成到數據倉庫中，統一管理和處理。優(yōu)點是數據集中，便于分析。（3）聯邦數據庫集成法：多個數據源保持獨立，通過中間件進行集成?？杀３謹祿醋灾涡浴?.處理方法及理由：（1）刪除含有缺失值的記錄：若缺失值比例較小，刪除記錄對整體數據影響不大且能保證數據完整性。（2）用均值填充：適用于數據分布較為均勻的情況，能反映數據的平均水平。（3）用中位數填充：對于存在極端值的數據，中位數更能代表數據的集中趨勢，避免極端值影響。10.識別異常值方法：可通過計算數據的統計量如均值、標準差，利用Z-score方法，若數據點的Z值超出一定范圍（如±3）則為異常值。處理方法：（1）刪除異常值：若異常值對整體影響較大且無特殊意義可刪除。（提示：注意異常值可能包含重要信息，不能輕易刪除）（2）修正異常值：用統計方法估算合理值替換，如用均值附近的值替換。11.解決方法及原理：（1）數據抽樣：從數據量較大的部分抽取樣本，使各部分數據量相對均衡。原理是減少數據量差異對分析的影響。