2026年大數(shù)據(jù)清洗技巧自測(cè)含答案一、單選題（共10題，每題2分，合計(jì)20分）1.在處理大數(shù)據(jù)清洗時(shí)，以下哪項(xiàng)是數(shù)據(jù)去重最常用的方法？A.基于統(tǒng)計(jì)頻率去重B.基于哈希算法去重C.基于人工審核去重D.基于數(shù)據(jù)時(shí)間戳去重2.以下哪種方法最適合處理缺失值（NaN）？A.直接刪除缺失值B.均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充C.基于模型預(yù)測(cè)填充D.以上都是3.在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化過(guò)程中，以下哪項(xiàng)技術(shù)能夠?qū)?shù)據(jù)縮放到[0,1]區(qū)間？A.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化B.Min-Max縮放C.歸一化（Normalization）D.以上都不是4.針對(duì)金融行業(yè)數(shù)據(jù)清洗，以下哪項(xiàng)操作最符合合規(guī)要求？A.刪除所有異常交易記錄B.對(duì)敏感信息進(jìn)行脫敏處理C.忽略數(shù)據(jù)中的輕微偏差D.以上都不對(duì)5.在處理文本數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種方法屬于詞性標(biāo)注（POS）的應(yīng)用場(chǎng)景？A.數(shù)據(jù)分詞B.停用詞過(guò)濾C.詞向量化D.詞性識(shí)別6.以下哪種技術(shù)最適合處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的異常波動(dòng)？A.窗口移動(dòng)平均B.線性回歸C.決策樹(shù)分類(lèi)D.邏輯回歸7.在處理跨地域數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪項(xiàng)是解決時(shí)區(qū)問(wèn)題的最佳實(shí)踐？A.統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為UTC時(shí)間B.保持原始時(shí)區(qū)不變C.僅處理本地時(shí)區(qū)數(shù)據(jù)D.以上都不對(duì)8.在數(shù)據(jù)清洗中，以下哪項(xiàng)屬于數(shù)據(jù)一致性檢查的關(guān)鍵任務(wù)？A.檢查數(shù)據(jù)類(lèi)型是否匹配B.確保所有字段非空C.處理重復(fù)記錄D.以上都是9.針對(duì)電商行業(yè)用戶行為數(shù)據(jù)，以下哪種方法最適合處理稀疏數(shù)據(jù)？A.基于規(guī)則的填充B.基于矩陣分解C.直接刪除空值D.以上都不對(duì)10.在數(shù)據(jù)清洗中，以下哪項(xiàng)操作可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)偏差？A.去除異常值B.填充缺失值C.數(shù)據(jù)采樣D.以上都可能二、多選題（共5題，每題3分，合計(jì)15分）1.以下哪些屬于數(shù)據(jù)清洗中的常見(jiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題？A.數(shù)據(jù)缺失B.數(shù)據(jù)不一致C.數(shù)據(jù)重復(fù)D.數(shù)據(jù)格式錯(cuò)誤E.數(shù)據(jù)冗余2.在處理缺失值時(shí)，以下哪些方法屬于統(tǒng)計(jì)填充？A.均值填充B.KNN填充C.插值法D.回歸填充E.刪除缺失值3.針對(duì)醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)清洗，以下哪些操作需要特別注意？A.隱私保護(hù)B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化C.缺失值處理D.異常值檢測(cè)E.時(shí)序?qū)R4.在文本數(shù)據(jù)清洗中，以下哪些屬于預(yù)處理步驟？A.分詞B.去停用詞C.詞形還原D.矢量化E.詞性標(biāo)注5.以下哪些技術(shù)可以用于檢測(cè)數(shù)據(jù)異常值？A.箱線圖分析B.基于密度的異常檢測(cè)（DBSCAN）C.Z-score檢驗(yàn)D.機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)模型E.基于規(guī)則的方法三、判斷題（共5題，每題2分，合計(jì)10分）1.數(shù)據(jù)清洗只需要在數(shù)據(jù)收集后進(jìn)行一次即可。（正確/錯(cuò)誤）2.數(shù)據(jù)脫敏是指對(duì)敏感信息進(jìn)行加密處理。（正確/錯(cuò)誤）3.大數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，數(shù)據(jù)一致性檢查通常使用正則表達(dá)式。（正確/錯(cuò)誤）4.文本數(shù)據(jù)清洗時(shí)，詞向量化屬于預(yù)處理步驟。（正確/錯(cuò)誤）5.缺失值處理會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)信息損失，因此應(yīng)盡量避免刪除缺失值。（正確/錯(cuò)誤）四、簡(jiǎn)答題（共4題，每題5分，合計(jì)20分）1.簡(jiǎn)述金融行業(yè)數(shù)據(jù)清洗時(shí)需要重點(diǎn)關(guān)注的合規(guī)要求有哪些？2.在處理缺失值時(shí)，均值填充和中位數(shù)填充各適用于哪些場(chǎng)景？3.針對(duì)跨地域數(shù)據(jù)清洗，如何解決數(shù)據(jù)時(shí)區(qū)不一致的問(wèn)題？4.在電商行業(yè)，如何通過(guò)數(shù)據(jù)清洗提升用戶行為分析的準(zhǔn)確性？五、論述題（1題，10分）結(jié)合實(shí)際案例，論述大數(shù)據(jù)清洗在醫(yī)療行業(yè)中的應(yīng)用價(jià)值及挑戰(zhàn)。答案與解析一、單選題答案1.B-哈希算法去重通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)唯一標(biāo)識(shí)符（如MD5、SHA）快速判斷重復(fù)，效率高且適用于大數(shù)據(jù)場(chǎng)景。2.D-實(shí)際應(yīng)用中需根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇：均值適用于正態(tài)分布，中位數(shù)適用于偏態(tài)分布，KNN/模型填充更精準(zhǔn)但成本高。3.B-Min-Max縮放將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間，適用于需要固定范圍的數(shù)據(jù)（如機(jī)器學(xué)習(xí)輸入）。4.B-金融行業(yè)需遵守GDPR、PCI-DSS等標(biāo)準(zhǔn)，脫敏是保護(hù)客戶隱私的核心手段。5.D-詞性標(biāo)注（如POS）識(shí)別詞匯語(yǔ)義角色，對(duì)文本分類(lèi)/情感分析至關(guān)重要。6.A-窗口移動(dòng)平均能有效平滑短期波動(dòng)，適用于金融/氣象等時(shí)序數(shù)據(jù)。7.A-統(tǒng)一為UTC可避免時(shí)區(qū)歧義，便于跨地域數(shù)據(jù)整合。8.D-數(shù)據(jù)一致性包括類(lèi)型匹配、邏輯校驗(yàn)等，需綜合檢查。9.B-矩陣分解（如NMF）適用于稀疏電商用戶行為數(shù)據(jù)填充。10.C-數(shù)據(jù)采樣可能導(dǎo)致代表性偏差，需注意分層抽樣。二、多選題答案1.A,B,C,D,E-五項(xiàng)均為常見(jiàn)問(wèn)題，數(shù)據(jù)冗余會(huì)導(dǎo)致存儲(chǔ)浪費(fèi)，格式錯(cuò)誤影響分析。2.A,B,D-C屬于插值（數(shù)值型），E屬于刪除（極端情況）。3.A,D,E-隱私保護(hù)（如HIPAA）、異常值檢測(cè)（如醫(yī)療指標(biāo)偏離）及時(shí)序?qū)R（如病歷時(shí)序）是核心。4.A,B,C-D、E屬于特征工程/建模階段，不屬于預(yù)處理。5.A,B,C,E-DBSCAN適用于密度聚類(lèi)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型需先有標(biāo)注數(shù)據(jù)。三、判斷題答案1.錯(cuò)誤-大數(shù)據(jù)清洗需迭代進(jìn)行，因新數(shù)據(jù)可能引入問(wèn)題。2.錯(cuò)誤-脫敏包括掩碼、加密等，非僅加密。3.錯(cuò)誤-正則表達(dá)式用于格式校驗(yàn)，一致性檢查更多依賴邏輯規(guī)則。4.正確-詞向量化（如Word2Vec）需先完成分詞和詞性標(biāo)注。5.正確-刪除缺失值可能導(dǎo)致樣本量減少，信息損失。四、簡(jiǎn)答題答案1.金融行業(yè)數(shù)據(jù)清洗合規(guī)要求：-隱私保護(hù)（如CCPA、GDPR）；-數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性（如交易記錄核對(duì)）；-數(shù)據(jù)一致性（如賬戶余額同步）；-去重防欺詐（避免重復(fù)交易）。2.均值填充適用場(chǎng)景：-數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布，無(wú)極端異常值；-缺失比例低（如<5%）。中位數(shù)填充適用場(chǎng)景：-數(shù)據(jù)偏態(tài)分布；-存在異常值但需保留整體趨勢(shì)。3.解決時(shí)區(qū)問(wèn)題：-在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)時(shí)標(biāo)注UTC時(shí)間，分析前統(tǒng)一轉(zhuǎn)換；-使用數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)區(qū)函數(shù)（如MySQL`CONVERT_TZ`）；-對(duì)用戶時(shí)區(qū)數(shù)據(jù)保留本地時(shí)間+時(shí)區(qū)字段。4.提升電商用戶行為分析：-清洗異常點(diǎn)擊/購(gòu)物車(chē)放棄數(shù)據(jù)；-補(bǔ)全缺失行為記錄（如用矩陣分解填充空值）；-統(tǒng)一時(shí)區(qū)及設(shè)備類(lèi)型標(biāo)簽，消除噪聲。五、論述題答案大數(shù)據(jù)清洗在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用價(jià)值：-提升數(shù)據(jù)質(zhì)量：醫(yī)療數(shù)據(jù)存在高缺失率（如電子病歷不完整）、異常值（如血壓突然飆升），清洗可提高診斷模型準(zhǔn)確性。-合規(guī)性保障：遵守HIPAA等隱私法規(guī)，需對(duì)敏感字段脫敏（如身份證號(hào)部分隱藏）。-臨床決策支持：清洗后的數(shù)據(jù)可用于藥物不良反應(yīng)監(jiān)測(cè)、疾病預(yù)測(cè)（如通過(guò)清洗后的基因數(shù)據(jù)）。挑戰(zhàn)：-數(shù)據(jù)孤島：不同醫(yī)院系統(tǒng)格式不統(tǒng)一，需標(biāo)準(zhǔn)化整合；-實(shí)時(shí)性要求：醫(yī)療