2026年數(shù)據(jù)清洗質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)考核試題考試時(shí)長：120分鐘滿分：100分試卷名稱：2026年數(shù)據(jù)清洗質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)考核試題考核對(duì)象：數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)工程師、行業(yè)數(shù)據(jù)從業(yè)者題型分值分布：-判斷題（10題，每題2分）總分20分-單選題（10題，每題2分）總分20分-多選題（10題，每題2分）總分20分-案例分析（3題，每題6分）總分18分-論述題（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）請(qǐng)判斷下列說法的正誤。1.數(shù)據(jù)清洗的目標(biāo)是消除數(shù)據(jù)中的噪聲，確保數(shù)據(jù)符合分析要求。2.缺失值處理中，刪除含有缺失值的記錄是唯一可行的方法。3.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化是同一概念，兩者效果完全一致。4.異常值檢測(cè)通常使用箱線圖（Boxplot）進(jìn)行可視化分析。5.數(shù)據(jù)去重是指去除完全重復(fù)的記錄，不涉及部分重復(fù)的數(shù)據(jù)。6.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換是數(shù)據(jù)清洗的必要步驟，但并非所有數(shù)據(jù)都需要轉(zhuǎn)換。7.數(shù)據(jù)清洗后的數(shù)據(jù)集可以直接用于機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練，無需進(jìn)一步處理。8.數(shù)據(jù)一致性檢查主要關(guān)注數(shù)據(jù)在不同系統(tǒng)中的邏輯關(guān)系是否一致。9.數(shù)據(jù)清洗過程中，時(shí)間序列數(shù)據(jù)的缺失值填充應(yīng)優(yōu)先考慮插值法。10.數(shù)據(jù)清洗的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)因行業(yè)而異，沒有通用的評(píng)估體系。二、單選題（每題2分，共20分）請(qǐng)從以下選項(xiàng)中選擇最符合題意的答案。1.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.填充眾數(shù)D.生成新特征2.數(shù)據(jù)歸一化通常將數(shù)據(jù)縮放到哪個(gè)范圍？A.[0,1]B.[-1,1]C.[0,100]D.無固定范圍3.以下哪種指標(biāo)常用于評(píng)估數(shù)據(jù)清洗后的完整性？A.相關(guān)系數(shù)B.均值C.缺失率D.方差4.異常值處理中，以下哪種方法屬于非破壞性方法？A.刪除異常值B.將異常值替換為中位數(shù)C.保留異常值并標(biāo)記D.降維處理5.數(shù)據(jù)去重時(shí)，以下哪種場(chǎng)景需要考慮部分重復(fù)？A.完全重復(fù)的訂單數(shù)據(jù)B.部分字段重復(fù)的用戶信息C.完全重復(fù)的股票價(jià)格記錄D.無重復(fù)的傳感器數(shù)據(jù)6.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化通常使用的公式是？A.(x-mean)/stdB.(x-min)/(max-min)C.x10D.x/1007.以下哪種方法適用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的缺失值填充？A.回歸填充B.插值法C.隨機(jī)填充D.均值填充8.數(shù)據(jù)一致性檢查中，以下哪個(gè)問題不屬于邏輯錯(cuò)誤？A.同一用戶在不同系統(tǒng)中的性別不一致B.訂單金額為負(fù)數(shù)C.用戶年齡為200歲D.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換錯(cuò)誤9.數(shù)據(jù)清洗中，以下哪個(gè)步驟通常在數(shù)據(jù)驗(yàn)證之后執(zhí)行？A.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化C.異常值檢測(cè)D.數(shù)據(jù)去重10.數(shù)據(jù)清洗質(zhì)量評(píng)估中，以下哪個(gè)指標(biāo)反映數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性？A.完整性B.一致性C.無效值率D.重復(fù)率三、多選題（每題2分，共20分）請(qǐng)從以下選項(xiàng)中選擇所有符合題意的答案。1.數(shù)據(jù)清洗的主要步驟包括？A.缺失值處理B.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換C.異常值檢測(cè)D.數(shù)據(jù)去重E.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化2.以下哪些方法可以用于缺失值填充？A.均值填充B.眾數(shù)填充C.插值法D.回歸填充E.刪除記錄3.異常值檢測(cè)的常用方法包括？A.箱線圖B.Z-score法C.IQR法D.回歸分析E.熱圖4.數(shù)據(jù)去重時(shí)，以下哪些場(chǎng)景需要考慮部分重復(fù)？A.用戶姓名和手機(jī)號(hào)部分重復(fù)B.訂單金額和訂單號(hào)重復(fù)C.用戶ID和郵箱部分重復(fù)D.股票價(jià)格和日期重復(fù)E.產(chǎn)品名稱和型號(hào)重復(fù)5.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化的區(qū)別在于？A.標(biāo)準(zhǔn)化使用均值和標(biāo)準(zhǔn)差B.歸一化使用最小值和最大值C.標(biāo)準(zhǔn)化輸出無固定范圍D.歸一化輸出固定范圍[0,1]E.兩者效果完全一致6.數(shù)據(jù)清洗中，以下哪些問題屬于數(shù)據(jù)不一致？A.同一用戶在不同系統(tǒng)中的地址不一致B.訂單金額和支付金額不一致C.用戶年齡為負(fù)數(shù)D.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換錯(cuò)誤E.時(shí)間格式不統(tǒng)一7.時(shí)間序列數(shù)據(jù)缺失值填充的常用方法包括？A.插值法B.均值填充C.回歸填充D.移動(dòng)平均法E.隨機(jī)填充8.數(shù)據(jù)清洗質(zhì)量評(píng)估的常用指標(biāo)包括？A.完整性B.一致性C.無效值率D.重復(fù)率E.相關(guān)性9.數(shù)據(jù)清洗中，以下哪些步驟需要先于數(shù)據(jù)驗(yàn)證執(zhí)行？A.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化C.異常值檢測(cè)D.數(shù)據(jù)去重E.數(shù)據(jù)驗(yàn)證10.數(shù)據(jù)清洗的最終目標(biāo)包括？A.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量B.確保數(shù)據(jù)可用性C.優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)D.降低數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本E.簡化數(shù)據(jù)分析流程四、案例分析（每題6分，共18分）案例1：電商用戶數(shù)據(jù)清洗某電商平臺(tái)收集了100萬用戶的注冊(cè)數(shù)據(jù)，包含用戶ID、姓名、性別、年齡、手機(jī)號(hào)、郵箱、注冊(cè)時(shí)間等字段。在數(shù)據(jù)清洗過程中發(fā)現(xiàn)以下問題：-部分用戶姓名缺失；-部分用戶手機(jī)號(hào)格式不統(tǒng)一（如帶+86前綴）；-部分用戶年齡異常（如100歲）；-部分用戶郵箱重復(fù)；-注冊(cè)時(shí)間格式不統(tǒng)一（如部分為UNIX時(shí)間戳，部分為日期字符串）。請(qǐng)回答：1.針對(duì)缺失值，應(yīng)如何處理？2.針對(duì)手機(jī)號(hào)格式，應(yīng)如何處理？3.針對(duì)年齡異常，應(yīng)如何處理？案例2：金融交易數(shù)據(jù)清洗某銀行收集了1億條交易數(shù)據(jù)，包含交易ID、用戶ID、交易金額、交易時(shí)間、交易類型等字段。在數(shù)據(jù)清洗過程中發(fā)現(xiàn)以下問題：-部分交易金額為負(fù)數(shù)；-部分交易時(shí)間缺失；-部分交易類型標(biāo)記錯(cuò)誤（如誤標(biāo)為“轉(zhuǎn)賬”）；-部分交易ID重復(fù)。請(qǐng)回答：1.針對(duì)負(fù)數(shù)交易金額，應(yīng)如何處理？2.針對(duì)交易時(shí)間缺失，應(yīng)如何處理？3.針對(duì)交易類型標(biāo)記錯(cuò)誤，應(yīng)如何處理？案例3：醫(yī)療健康數(shù)據(jù)清洗某醫(yī)院收集了10萬份患者的健康數(shù)據(jù)，包含患者ID、姓名、性別、年齡、血壓、血糖、心率等字段。在數(shù)據(jù)清洗過程中發(fā)現(xiàn)以下問題：-部分患者血壓數(shù)據(jù)缺失；-部分患者心率異常（如150次/分鐘）；-部分患者年齡缺失；-部分患者姓名和性別不一致。請(qǐng)回答：1.針對(duì)血壓數(shù)據(jù)缺失，應(yīng)如何處理？2.針對(duì)心率異常，應(yīng)如何處理？3.針對(duì)姓名和性別不一致，應(yīng)如何處理？五、論述題（每題11分，共22分）1.請(qǐng)論述數(shù)據(jù)清洗在數(shù)據(jù)分析中的重要性，并舉例說明數(shù)據(jù)清洗不當(dāng)可能導(dǎo)致的問題。2.請(qǐng)論述數(shù)據(jù)清洗質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的制定原則，并舉例說明如何評(píng)估數(shù)據(jù)清洗的效果。---標(biāo)準(zhǔn)答案及解析一、判斷題1.√2.×（缺失值處理方法包括填充、刪除、插值等）3.×（標(biāo)準(zhǔn)化使用均值和標(biāo)準(zhǔn)差，歸一化使用最小值和最大值）4.√5.×（部分重復(fù)數(shù)據(jù)也需要去重，如姓名和手機(jī)號(hào)部分重復(fù)）6.√7.×（清洗后的數(shù)據(jù)仍需驗(yàn)證和預(yù)處理）8.√9.√10.×（有通用的評(píng)估體系，如完整性、一致性、準(zhǔn)確性等指標(biāo)）二、單選題1.D2.A3.C4.C5.B6.A7.B8.D9.A10.C三、多選題1.A,B,C,D,E2.A,B,C,D,E3.A,B,C4.A,C,E5.A,B,C,D6.A,B,E7.A,B,C,D8.A,B,C,D9.A,B,C,D10.A,B,C,E四、案例分析案例1：電商用戶數(shù)據(jù)清洗1.缺失值處理：-姓名：若缺失比例低，可刪除記錄；若比例高，可填充“未知”或“匿名”。-其他字段：根據(jù)業(yè)務(wù)需求決定是否刪除或填充。2.手機(jī)號(hào)格式：-去除+86前綴，統(tǒng)一為國內(nèi)格式。3.年齡異常：-刪除或替換為合理范圍（如0-100歲）。案例2：金融交易數(shù)據(jù)清洗1.負(fù)數(shù)交易金額：-檢查是否為退款或錯(cuò)誤記錄，若為錯(cuò)誤則修正或刪除。2.交易時(shí)間缺失：-填充最近的時(shí)間戳或刪除記錄。3.交易類型標(biāo)記錯(cuò)誤：-根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則修正或刪除錯(cuò)誤記錄。案例3：醫(yī)療健康數(shù)據(jù)清洗1.血壓數(shù)據(jù)缺失：-填充均值或中位數(shù)，或刪除記錄。2.心率異常：-檢查是否為真實(shí)數(shù)據(jù)，若為錯(cuò)誤則修正或刪除。3.姓名和性別不一致：-根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則修正或刪除不一致記錄。五、論述題1.數(shù)據(jù)清洗的重要性及問題舉例：-數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，可提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。-不當(dāng)清洗可能導(dǎo)致問題：如缺失值填充不合理導(dǎo)致偏差（如用均值填充偏態(tài)數(shù)據(jù)），異常值處理過度導(dǎo)致信息丟失（如刪除所有異常值），數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換錯(cuò)誤導(dǎo)致分析錯(cuò)誤（如將字符串轉(zhuǎn)換為數(shù)字時(shí)未處理非數(shù)字字符）。2.數(shù)據(jù)清洗質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)及評(píng)估方法：