2025年大學(xué)大二（大數(shù)據(jù)技術(shù)）數(shù)據(jù)清洗預(yù)處理階段測(cè)試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______第I卷（選擇題共30分）答題要求：本大題共10小題，每小題3分。在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的。1.以下哪種數(shù)據(jù)類型在數(shù)據(jù)清洗中通常需要特別關(guān)注缺失值處理？A.數(shù)值型B.字符型C.布爾型D.日期型2.對(duì)于重復(fù)數(shù)據(jù)的處理，以下方法中最適合直接刪除重復(fù)記錄的是？A.數(shù)據(jù)量較小且重復(fù)記錄完全相同B.數(shù)據(jù)量較大且重復(fù)記錄部分相同C.數(shù)據(jù)量較小且重復(fù)記錄部分相同D.數(shù)據(jù)量較大且重復(fù)記錄完全相同3.當(dāng)數(shù)據(jù)中存在噪聲數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種方法可以用于平滑處理？A.均值平滑B.中位數(shù)平滑C.邊界值分析D.以上都是4.在數(shù)據(jù)清洗中，對(duì)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，常用的方法不包括？A.最小-最大規(guī)范化B.z-score規(guī)范化C.小數(shù)定標(biāo)規(guī)范化D.指數(shù)規(guī)范化5.以下哪種情況可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)偏態(tài)，從而影響數(shù)據(jù)分析結(jié)果？A.數(shù)據(jù)中存在大量異常值B.數(shù)據(jù)分布不均勻C.數(shù)據(jù)維度過(guò)高D.以上都有可能6.對(duì)于數(shù)據(jù)缺失值的填充，以下哪種方法適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)？（）A.用均值填充B.用最頻繁值填充C.用特定符號(hào)填充D.不填充7.在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)某一列數(shù)據(jù)的取值范圍不符合預(yù)期，這屬于哪種數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題？（）A.數(shù)據(jù)缺失B.數(shù)據(jù)錯(cuò)誤C.數(shù)據(jù)不一致D.數(shù)據(jù)重復(fù)8.對(duì)于字符型數(shù)據(jù)的清洗，以下操作不常見(jiàn)的是？（）A.去除空格B.統(tǒng)一大小寫C.轉(zhuǎn)換為數(shù)值型D.去除特殊字符9.數(shù)據(jù)清洗中，對(duì)于日期格式不一致的數(shù)據(jù)，通常需要進(jìn)行的操作是？（）A.統(tǒng)一格式B.轉(zhuǎn)換為其他數(shù)據(jù)類型C.刪除該列D.不做處理10.以下哪種工具不常用于數(shù)據(jù)清洗工作？（）A.PythonB.RC.ExcelD.MySQL第II卷（非選擇題共70分）11.（10分）請(qǐng)簡(jiǎn)要闡述數(shù)據(jù)清洗預(yù)處理階段的主要任務(wù)及重要性。12.（15分）在數(shù)據(jù)清洗中，如何檢測(cè)和處理異常值？請(qǐng)舉例說(shuō)明至少兩種方法。13.（15分）對(duì)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，分別解釋最小-最大規(guī)范化和z-score規(guī)范化的原理，并說(shuō)明它們的適用場(chǎng)景。14.（15分）材料：某電商平臺(tái)收集了大量用戶的購(gòu)物數(shù)據(jù)，包括用戶ID、購(gòu)買時(shí)間、商品名稱、價(jià)格、購(gòu)買數(shù)量等。在清洗數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)部分用戶ID存在重復(fù)，部分商品名稱存在亂碼，價(jià)格字段中出現(xiàn)了一些非數(shù)值字符。問(wèn)題：針對(duì)上述情況，分別提出清洗方案。15.（15分）材料：一份醫(yī)療數(shù)據(jù)包含患者的基本信息（姓名、年齡、性別等）、癥狀描述、診斷結(jié)果等。在分析過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)年齡字段存在部分缺失值，癥狀描述字段存在一些錯(cuò)別字和不規(guī)范表述。問(wèn)題：請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)數(shù)據(jù)清洗流程來(lái)處理這些問(wèn)題。答案：1.A2.A3.D4.D5.D6.A7.B8.C9.A10.D11.主要任務(wù)包括處理缺失值、重復(fù)數(shù)據(jù)、異常值、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)一致性檢查等。重要性在于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保后續(xù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，避免因低質(zhì)量數(shù)據(jù)導(dǎo)致錯(cuò)誤結(jié)論。12.檢測(cè)異常值方法：基于統(tǒng)計(jì)的方法如基于標(biāo)準(zhǔn)差，若數(shù)據(jù)點(diǎn)偏離均值超過(guò)3倍標(biāo)準(zhǔn)差視為異常值；基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法如孤立森林算法。處理方法：對(duì)于數(shù)值型異常值，可采用均值、中位數(shù)替換，或者進(jìn)行蓋帽處理等。例如，對(duì)于某列數(shù)值型數(shù)據(jù)，計(jì)算均值為50，標(biāo)準(zhǔn)差為10，若某數(shù)據(jù)點(diǎn)為80，超過(guò)3倍標(biāo)準(zhǔn)差，則可考慮用均值50替換。13.最小-最大規(guī)范化原理：將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間，公式為：(x-min)/(max-min)。適用場(chǎng)景：數(shù)據(jù)分布范圍差異較大時(shí)，可消除量綱影響。z-score規(guī)范化原理：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布，公式為：(x-mean)/std。適用場(chǎng)景：適用于需要考慮數(shù)據(jù)分布的場(chǎng)景，如基于距離的算法。14.對(duì)于重復(fù)用戶ID，通過(guò)唯一索引或分組統(tǒng)計(jì)等方式找出重復(fù)記錄，根據(jù)業(yè)務(wù)需求決定是直接刪除還是保留一條。對(duì)于商品名稱亂碼，嘗試使用編碼轉(zhuǎn)換工具，如UTF-8轉(zhuǎn)GBK等，或人工識(shí)別并修正。對(duì)于價(jià)格字段中的非數(shù)值字符，使用正則表達(dá)式匹配并刪除，或者嘗試轉(zhuǎn)換為數(shù)值，若無(wú)法轉(zhuǎn)換則根據(jù)業(yè)務(wù)判斷是否刪除該記錄。15.對(duì)于年齡字段缺失值，若數(shù)據(jù)量較小，可人工補(bǔ)充；若數(shù)據(jù)量較大，可使用均