2025年中職第二學年（大數據技術應用）數據清洗階段測試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題共40分）答題要求：本卷共8小題，每小題5分。在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的。請將正確答案的序號填在題后的括號內。1.以下哪種數據缺失情況適合使用均值填充法進行處理？（）A.連續(xù)型數據且分布較為均勻B.離散型數據且存在大量缺失值C.數據存在明顯的周期性D.數據缺失值與其他變量存在復雜的非線性關系2.對于異常值的處理，以下方法中通過識別數據集中遠離其他數據點的數據來進行處理的是（）A.基于統(tǒng)計檢驗的方法B.基于距離度量的方法C.基于機器學習模型的方法D.基于數據可視化的方法3.在數據清洗中，處理重復記錄時，以下哪種操作是不正確的？（）A.直接刪除所有重復記錄B.保留一條記錄，刪除其他重復記錄C.根據特定規(guī)則合并重復記錄D.對重復記錄進行標記以便后續(xù)分析4.數據標準化的作用不包括以下哪一項？（）A.消除數據特征之間的量綱影響B(tài).提高模型的收斂速度C.使不同特征具有相同的尺度D.改變數據的分布形態(tài)5.以下哪種編碼方式常用于處理類別型數據？（）A.獨熱編碼（One-HotEncoding）B.二進制編碼C.格雷編碼D.哈夫曼編碼6.在數據清洗過程中，發(fā)現(xiàn)某一列數據中存在大量無效字符，如“”，此時適合采用的清洗方法是（）A.替換無效字符為空值B.直接刪除包含無效字符的記錄C.根據其他列數據推測并替換無效字符D.忽略該列數據，不進行處理7.在數據清洗中，若要對日期格式的數據進行清洗，以下哪種操作是合理的？（）A.將所有日期格式統(tǒng)一為一種標準格式B.僅保留日期中的年份部分C.將日期數據轉換為時間戳進行處理D.以上操作都不合理8.對于數據清洗中的噪聲數據，以下哪種方法可以通過識別數據中的模式來去除噪聲？（）A.聚類分析B.回歸分析C.關聯(lián)規(guī)則挖掘D.決策樹算法第II卷（非選擇題共60分）二、填空題（每空2分，共10分）答題要求：請在橫線上填上合適的內容。1.數據清洗的主要任務包括數據缺失值處理、異常值處理、________、數據標準化、數據編碼等。2.在處理數據缺失值時，除了均值填充法，還有________、________等方法。3.異常值的檢測方法主要有基于統(tǒng)計檢驗的方法，如________檢驗、________檢驗等。三、簡答題（每題10分，共20分）答題要求：簡要回答問題，條理清晰。1.簡述數據清洗中處理重復記錄的常見方法及適用場景。2.說明數據標準化的常用方法及其原理。四、綜合分析題（每題15分，共30分）答題要求：根據給定材料，結合所學知識進行分析解答。材料：在某電商平臺的用戶交易數據中，發(fā)現(xiàn)存在一些問題。部分用戶的年齡字段出現(xiàn)了負數，交易金額字段中存在一些明顯偏離正常范圍的極大值，同時還有一些用戶記錄的性別字段值為“未知”。1.針對年齡字段出現(xiàn)負數的情況，應如何進行清洗？2.對于交易金額字段中的極大值異常值，你認為可以采用哪些方法進行處理？3.如何處理性別字段值為“未知”的數據缺失問題？五、實踐操作題（10分）答題要求：根據以下要求進行數據清洗操作。請描述如何使用Python語言對一個包含缺失值、異常值和重復記錄的數據集進行清洗。具體步驟包括讀取數據集、處理缺失值、處理異常值、處理重復記錄，并簡要說明每一步驟所使用的方法和函數。答案：1.A2.B3.A4.D5.A6.A7.A8.A二、1.重復記錄處理2.中位數填充法、眾數填充法3.基于統(tǒng)計檢驗的方法，如Z檢驗、T檢驗等。三、1.常見方法及適用場景：直接刪除所有重復記錄，適用于重復記錄對分析影響不大且數量較少的情況；保留一條記錄，刪除其他重復記錄，適用于需要明確保留某一條記錄作為代表的情況；根據特定規(guī)則合并重復記錄，如按某個字段的值進行求和等操作，適用于需要對重復記錄進行綜合處理的場景。2.常用方法及其原理：（1）最小-最大規(guī)范化：將數據映射到[0,1]區(qū)間，公式為：$x_{new}=\frac{x-min}{max-min}$，其中$x$是原始數據，$min$和$max$分別是數據集中的最小值和最大值。原理是通過線性變換將數據縮放到指定區(qū)間，消除量綱影響。（2）Z-分數標準化：$z=\frac{x-\mu}{\sigma}$，其中$x$是原始數據，$\mu$是均值，$\sigma$是標準差。該方法將數據轉換為均值為0，標準差為1的標準正態(tài)分布，可消除不同特征之間的量綱差異。四、1.對于年齡字段出現(xiàn)負數的情況，可以直接刪除這些記錄，因為年齡為負數不符合實際情況。或者根據業(yè)務邏輯，將負數年齡修正為一個合理的最小值，如0歲。2.對于交易金額字段中的極大值異常值，可以采用基于統(tǒng)計檢驗的方法，如Z檢驗或T檢驗，設定一個合理的閾值，超過閾值的數據視為異常值并進行處理。也可以使用基于距離度量的方法，如基于標準差的方法，將偏離均值超過一定倍數標準差的數據視為異常值。還可以通過聚類分析，將遠離其他數據點的數據識別為異常值。3.對于性別字段值為“未知”的數據缺失問題，可以采用均值填充法，根據其他已知性別數據的均值來填充未知值?；蛘卟捎帽姅堤畛浞?，用出現(xiàn)次數最多的性別值來填充。也可以根據其他相關字段，如用戶的購買偏好等，通過數據挖掘算法來推測性別值進行填充。五、使用Python進行數據清洗的步驟如下：讀取數據集：可以使用pandas庫的read_csv函數讀取CSV格式的數據集，如df=pd.read_csv('data.csv')。處理缺失值：使用fillna方法，如df.fillna(df.mean())，可以用均值填充缺失值；也可以用中位數填充，df.fillna(df.median())；或者用特定值填充，如df.fillna(0)。處理異常值：可以使用基于標準差的方法，計算均值和標準差，將偏離均值超過一定倍數標準差的數據視為異常值進行處理。例如，計算均值和標準差后，設