數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理工程師認(rèn)證試題及真題考試時(shí)長(zhǎng)：120分鐘滿分：100分試卷名稱：數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理工程師認(rèn)證試題及真題考核對(duì)象：數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理工程師從業(yè)者及備考人員題型分值分布：-判斷題（總共10題，每題2分）總分20分-單選題（總共10題，每題2分）總分20分-多選題（總共10題，每題2分）總分20分-案例分析（總共3題，每題6分）總分18分-論述題（總共2題，每題11分）總分22分總分：100分---一、判斷題（每題2分，共20分）1.數(shù)據(jù)采集是指從各種來源獲取原始數(shù)據(jù)的過程，預(yù)處理則是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用形式的過程。2.JSON格式比XML格式更適合大規(guī)模數(shù)據(jù)采集，因?yàn)樗p量級(jí)且易于解析。3.在數(shù)據(jù)采集過程中，HTTP請(qǐng)求的GET方法比POST方法更安全，因?yàn)樗粫?huì)在URL中傳遞數(shù)據(jù)。4.數(shù)據(jù)清洗的主要目的是去除數(shù)據(jù)中的噪聲和冗余，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。5.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化是同一概念，兩者沒有區(qū)別。6.缺失值處理中，刪除含有缺失值的行是最常用的方法之一，但會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)量減少。7.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換包括數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換等，但不包括數(shù)據(jù)歸一化。8.數(shù)據(jù)集成是將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并到一個(gè)數(shù)據(jù)集中，可能會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)沖突。9.數(shù)據(jù)離散化是將連續(xù)型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為離散型數(shù)據(jù)的過程，常用于分類算法。10.數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘的必要步驟，但不是機(jī)器學(xué)習(xí)的必經(jīng)階段。二、單選題（每題2分，共20分）1.以下哪種方法不屬于數(shù)據(jù)采集的常用技術(shù)？A.網(wǎng)絡(luò)爬蟲B.API接口C.傳感器數(shù)據(jù)采集D.人工錄入2.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)清洗的步驟？A.缺失值填充B.數(shù)據(jù)歸一化C.數(shù)據(jù)集成D.異常值檢測(cè)3.以下哪種數(shù)據(jù)格式最適合存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？A.JSONB.XMLC.CSVD.YAML4.在數(shù)據(jù)采集過程中，以下哪種HTTP方法適合傳輸大量數(shù)據(jù)？A.GETB.POSTC.PUTD.DELETE5.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化通常使用以下哪種方法？A.最大最小值歸一化B.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化C.等距映射D.以上都不是6.以下哪種方法不屬于缺失值處理技術(shù)？A.刪除缺失值B.填充均值C.插值法D.數(shù)據(jù)加密7.數(shù)據(jù)離散化常用的方法不包括？A.等寬離散化B.等頻離散化C.互信息離散化D.數(shù)據(jù)聚類8.數(shù)據(jù)集成的主要目的是？A.去除重復(fù)數(shù)據(jù)B.合并多個(gè)數(shù)據(jù)源C.提高數(shù)據(jù)安全性D.減少數(shù)據(jù)量9.以下哪種方法不屬于數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換技術(shù)？A.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換B.數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)歸一化D.數(shù)據(jù)加密10.數(shù)據(jù)預(yù)處理中，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)增強(qiáng)的目的？A.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量B.增加數(shù)據(jù)量C.降低數(shù)據(jù)維度D.改善模型性能三、多選題（每題2分，共20分）1.數(shù)據(jù)采集的常用來源包括？A.網(wǎng)絡(luò)爬蟲B.傳感器C.數(shù)據(jù)庫D.文件系統(tǒng)E.API接口2.數(shù)據(jù)清洗的步驟包括？A.缺失值處理B.異常值檢測(cè)C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化D.數(shù)據(jù)集成E.數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換3.數(shù)據(jù)預(yù)處理中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換技術(shù)包括？A.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換B.數(shù)據(jù)歸一化C.數(shù)據(jù)離散化D.數(shù)據(jù)加密E.數(shù)據(jù)壓縮4.數(shù)據(jù)集成的挑戰(zhàn)包括？A.數(shù)據(jù)沖突B.數(shù)據(jù)冗余C.數(shù)據(jù)不一致D.數(shù)據(jù)丟失E.數(shù)據(jù)安全5.缺失值處理的方法包括？A.刪除缺失值B.填充均值C.插值法D.使用模型預(yù)測(cè)E.數(shù)據(jù)加密6.數(shù)據(jù)離散化的方法包括？A.等寬離散化B.等頻離散化C.互信息離散化D.數(shù)據(jù)聚類E.樹模型離散化7.數(shù)據(jù)預(yù)處理的目標(biāo)包括？A.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量B.降低數(shù)據(jù)維度C.增加數(shù)據(jù)量D.改善模型性能E.數(shù)據(jù)安全8.數(shù)據(jù)采集的常用技術(shù)包括？A.網(wǎng)絡(luò)爬蟲B.API接口C.傳感器數(shù)據(jù)采集D.人工錄入E.數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出9.數(shù)據(jù)預(yù)處理中的數(shù)據(jù)集成方法包括？A.數(shù)據(jù)合并B.數(shù)據(jù)對(duì)齊C.數(shù)據(jù)去重D.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換E.數(shù)據(jù)加密10.數(shù)據(jù)預(yù)處理中的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法包括？A.數(shù)據(jù)填充B.數(shù)據(jù)擴(kuò)充C.數(shù)據(jù)降噪D.數(shù)據(jù)加密E.數(shù)據(jù)壓縮四、案例分析（每題6分，共18分）案例1：某電商平臺(tái)需要采集用戶行為數(shù)據(jù)，包括瀏覽記錄、購買記錄、搜索關(guān)鍵詞等，用于用戶畫像分析和推薦系統(tǒng)優(yōu)化。數(shù)據(jù)來源包括網(wǎng)站日志、APP接口、第三方數(shù)據(jù)提供商等。在采集過程中，發(fā)現(xiàn)部分?jǐn)?shù)據(jù)存在缺失值、異常值，且數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一。請(qǐng)分析以下問題：（1）數(shù)據(jù)采集的常用方法有哪些？（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟是什么？（3）針對(duì)缺失值和異常值，分別提出處理方法。案例2：某金融機(jī)構(gòu)需要采集客戶交易數(shù)據(jù)，包括賬戶信息、交易記錄、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等，用于風(fēng)險(xiǎn)控制和精準(zhǔn)營銷。數(shù)據(jù)來源包括銀行系統(tǒng)、第三方征信平臺(tái)、客戶填表等。在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在不一致性，例如同一客戶在不同系統(tǒng)中的姓名和身份證號(hào)存在差異。請(qǐng)分析以下問題：（1）數(shù)據(jù)集成的挑戰(zhàn)有哪些？（2）如何解決數(shù)據(jù)不一致性問題？（3）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化的區(qū)別是什么？案例3：某醫(yī)療公司需要采集患者健康數(shù)據(jù)，包括血壓、血糖、心率等，用于疾病預(yù)測(cè)和健康管理。數(shù)據(jù)來源包括智能手環(huán)、醫(yī)院系統(tǒng)、問卷調(diào)查等。在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中，發(fā)現(xiàn)部分連續(xù)型數(shù)據(jù)需要轉(zhuǎn)換為離散型數(shù)據(jù)，以便用于分類算法。請(qǐng)分析以下問題：（1）數(shù)據(jù)離散化的常用方法有哪些？（2）數(shù)據(jù)離散化的目的是什么？（3）如何選擇合適的離散化方法？五、論述題（每題11分，共22分）1.論述數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理在數(shù)據(jù)科學(xué)中的重要性，并舉例說明其應(yīng)用場(chǎng)景。2.詳細(xì)說明數(shù)據(jù)清洗的步驟和方法，并分析每種方法的優(yōu)缺點(diǎn)。---標(biāo)準(zhǔn)答案及解析一、判斷題1.√2.√3.×（POST方法更安全，因?yàn)樗粫?huì)在URL中傳遞數(shù)據(jù)）4.√5.×（數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是將數(shù)據(jù)縮放到特定范圍，歸一化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為0-1之間）6.√7.×（數(shù)據(jù)歸一化屬于數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換）8.√9.×（數(shù)據(jù)加密不屬于數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換）10.×（數(shù)據(jù)預(yù)處理是機(jī)器學(xué)習(xí)的必經(jīng)階段）二、單選題1.D2.C3.A4.B5.B6.D7.D8.B9.D10.C三、多選題1.A,B,C,D,E2.A,B,C,E3.A,B,C4.A,B,C5.A,B,C,D6.A,B,C,E7.A,B,D8.A,B,C,D,E9.A,B,C,D10.A,B,C四、案例分析案例1：（1）數(shù)據(jù)采集的常用方法包括：網(wǎng)絡(luò)爬蟲、API接口、傳感器數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出、人工錄入等。（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟包括：數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等。（3）缺失值處理方法：刪除缺失值、填充均值、插值法等；異常值檢測(cè)方法：Z-score法、IQR法等。案例2：（1）數(shù)據(jù)集成的挑戰(zhàn)包括：數(shù)據(jù)沖突、數(shù)據(jù)冗余、數(shù)據(jù)不一致等。（2）解決數(shù)據(jù)不一致性問題：數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)對(duì)齊等。（3）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是將數(shù)據(jù)縮放到特定范圍，歸一化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為0-1之間。案例3：（1）數(shù)據(jù)離散化的常用方法：等寬離散化、等頻離散化、互信息離散化等。（2）數(shù)據(jù)離散化的目的是將連續(xù)型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為離散型數(shù)據(jù)，以便用于分類算法。（3）選擇合適的離散化方法：根據(jù)數(shù)據(jù)分布和業(yè)務(wù)需求選擇，例如等寬離散化適用于數(shù)據(jù)分布均勻的情況。五、論述題1.數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理在數(shù)據(jù)科學(xué)中的重要性：數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)科學(xué)的基礎(chǔ)，通過采集原始數(shù)據(jù)，可以為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)提供數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)預(yù)處理則是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用形式的過程，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等。數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性在于：-提高數(shù)據(jù)質(zhì)量：去除噪聲和冗余，確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。-統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式：使不同來源的數(shù)據(jù)能夠兼容。-優(yōu)化模型性能：為機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)輸入。應(yīng)用場(chǎng)景：電商用戶畫像分析、金融風(fēng)險(xiǎn)控制、醫(yī)療疾病預(yù)測(cè)等。2.數(shù)據(jù)清洗的步驟和方法：數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要步驟，主要包括以下步驟：-缺失值處理：刪除缺失值、填充均值、插值法等。-異常值檢測(cè)：Z-score法、IQR法等。-數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：將數(shù)據(jù)縮放到特定范圍，例如0-1之間