數(shù)據(jù)清洗技術(shù)能力評估試題及答案考試時長：120分鐘滿分：100分試卷名稱：數(shù)據(jù)清洗技術(shù)能力評估試題考核對象：數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)初學(xué)者、相關(guān)行業(yè)從業(yè)者題型分值分布：-判斷題（10題，每題2分，共20分）-單選題（10題，每題2分，共20分）-多選題（10題，每題2分，共20分）-簡答題（3題，每題4分，共12分）-應(yīng)用題（2題，每題9分，共18分）總分：100分---一、判斷題（每題2分，共20分）請判斷下列說法的正誤。1.數(shù)據(jù)清洗的主要目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，使其適用于分析。2.缺失值處理中，刪除含有缺失值的行是最常用的方法之一。3.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化是同一概念，兩者效果完全相同。4.異常值檢測通常使用箱線圖（BoxPlot）進(jìn)行可視化分析。5.數(shù)據(jù)去重是指刪除完全重復(fù)的記錄，不涉及部分重復(fù)的情況。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)清洗過程中，時間序列數(shù)據(jù)通常需要處理時間戳格式不一致的問題。8.數(shù)據(jù)平衡化（如過采樣或欠采樣）屬于數(shù)據(jù)清洗的范疇。9.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。10.數(shù)據(jù)清洗是一個迭代過程，可能需要多次調(diào)整清洗策略。二、單選題（每題2分，共20分）請選擇最符合題意的選項。1.以下哪種方法不屬于缺失值填充技術(shù)？A.均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充B.K最近鄰（KNN）填充C.回歸填充D.刪除缺失值E.以上都是2.數(shù)據(jù)歸一化通常將數(shù)據(jù)縮放到哪個范圍？A.[0,1]B.[-1,1]C.[0,100]D.A或BE.以上都不是3.以下哪種指標(biāo)常用于衡量數(shù)據(jù)集的平衡性？A.方差B.標(biāo)準(zhǔn)差C.基尼系數(shù)D.相關(guān)系數(shù)E.偏度4.數(shù)據(jù)去重時，以下哪種方法可能保留第一條重復(fù)記錄？A.基于所有字段的去重B.基于唯一標(biāo)識字段的去重C.基于部分字段的去重D.以上都可能E.以上都不可能5.異常值檢測中，以下哪種方法屬于非參數(shù)方法？A.Z-scoreB.IQR（四分位距）C.基于密度的DBSCAND.線性回歸殘差分析E.以上都是6.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化通常將數(shù)據(jù)縮放到哪個范圍？A.[0,1]B.[-1,1]C.均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1D.A或BE.以上都不是7.以下哪種方法不屬于數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換技術(shù)？A.字符串轉(zhuǎn)數(shù)字B.日期格式統(tǒng)一C.數(shù)值類型轉(zhuǎn)字符串D.缺失值填充E.以上都是8.數(shù)據(jù)清洗中，以下哪個步驟通常在數(shù)據(jù)探索之后執(zhí)行？A.缺失值處理B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化C.數(shù)據(jù)去重D.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換E.以上都可能9.數(shù)據(jù)平衡化中，過采樣技術(shù)通常使用哪種方法？A.SMOTE（合成少數(shù)過采樣技術(shù)）B.ADASYNC.TomekLinksD.KNNE.以上都是10.數(shù)據(jù)清洗過程中，以下哪個步驟可能引入人為偏差？A.缺失值刪除B.異常值處理C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化D.數(shù)據(jù)去重E.以上都可能三、多選題（每題2分，共20分）請選擇所有符合題意的選項。1.數(shù)據(jù)清洗的主要挑戰(zhàn)包括哪些？A.數(shù)據(jù)缺失B.數(shù)據(jù)不一致C.數(shù)據(jù)冗余D.數(shù)據(jù)異常E.數(shù)據(jù)類型錯誤2.缺失值處理的方法有哪些？A.刪除缺失值B.均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充C.KNN填充D.回歸填充E.插值法3.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化的區(qū)別是什么？A.標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)縮放到均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1B.歸一化將數(shù)據(jù)縮放到[0,1]范圍C.標(biāo)準(zhǔn)化適用于所有數(shù)據(jù)類型D.歸一化適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)E.兩者沒有區(qū)別4.異常值檢測的方法有哪些？A.箱線圖分析B.Z-score方法C.IQR方法D.基于密度的DBSCANE.線性回歸殘差分析5.數(shù)據(jù)去重時，以下哪些字段可能用于判斷重復(fù)記錄？A.主鍵B.唯一標(biāo)識符C.時間戳D.部分關(guān)鍵字段E.以上都是6.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換的常見方法有哪些？A.字符串轉(zhuǎn)數(shù)字B.日期格式統(tǒng)一C.數(shù)值類型轉(zhuǎn)字符串D.缺失值填充E.以上都是7.數(shù)據(jù)清洗的步驟通常包括哪些？A.數(shù)據(jù)探索B.缺失值處理C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化D.數(shù)據(jù)去重E.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換8.數(shù)據(jù)平衡化的方法有哪些？A.過采樣（如SMOTE）B.欠采樣（如隨機(jī)欠采樣）C.SMOTE+ADASYND.TomekLinksE.以上都是9.數(shù)據(jù)清洗過程中，以下哪些情況可能引入偏差？A.缺失值刪除B.異常值處理C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化D.數(shù)據(jù)去重E.以上都可能10.數(shù)據(jù)清洗的最終目標(biāo)是什么？A.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量B.便于數(shù)據(jù)分析C.優(yōu)化模型性能D.減少數(shù)據(jù)量E.以上都是四、簡答題（每題4分，共12分）1.簡述數(shù)據(jù)清洗中缺失值處理的優(yōu)缺點(diǎn)。2.解釋數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化的區(qū)別，并說明適用場景。3.列舉三種常見的異常值檢測方法，并簡述其原理。五、應(yīng)用題（每題9分，共18分）1.假設(shè)你有一份包含以下字段的銷售數(shù)據(jù)集：-`order_id`（訂單ID，字符串）-`customer_id`（客戶ID，字符串，部分缺失）-`order_date`（訂單日期，格式不統(tǒng)一，如"2023-01-01"、"01/02/2023"等）-`sales`（銷售額，數(shù)值，部分缺失）-`quantity`（數(shù)量，數(shù)值，部分異常）請列出至少5個數(shù)據(jù)清洗步驟，并說明每一步的目的是什么。2.假設(shè)你檢測到某數(shù)據(jù)集的`sales`字段存在異常值，且數(shù)據(jù)分布接近正態(tài)分布。請說明如何檢測并處理這些異常值，并解釋選擇該方法的理由。---標(biāo)準(zhǔn)答案及解析一、判斷題1.√2.√3.×（標(biāo)準(zhǔn)化處理均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1；歸一化縮放到[0,1]）4.√5.×（部分重復(fù)也需要處理）6.√7.√8.×（數(shù)據(jù)平衡化屬于預(yù)處理，通常在數(shù)據(jù)探索后執(zhí)行）9.√10.√二、單選題1.D2.D3.C4.B5.C6.C7.D8.A9.A10.B三、多選題1.A,B,C,D,E2.A,B,C,D,E3.A,B,C,D4.A,B,C,D,E5.A,B,C,D,E6.A,B,C7.A,B,C,D,E8.A,B,C,D,E9.A,B,E10.A,B,C,E四、簡答題1.缺失值處理的優(yōu)缺點(diǎn)-優(yōu)點(diǎn)：-減少數(shù)據(jù)缺失對分析的影響，提高數(shù)據(jù)完整性。-避免因刪除缺失值導(dǎo)致的樣本量減少。-缺點(diǎn)：-填充方法可能引入偏差（如均值填充可能掩蓋真實分布）。-處理過程復(fù)雜，需要選擇合適的填充策略。2.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化的區(qū)別及適用場景-區(qū)別：-標(biāo)準(zhǔn)化（Z-score）將數(shù)據(jù)縮放到均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1；歸一化（Min-Max）將數(shù)據(jù)縮放到[0,1]范圍。-標(biāo)準(zhǔn)化適用于數(shù)據(jù)分布接近正態(tài)分布的情況；歸一化適用于數(shù)據(jù)范圍有限且需要統(tǒng)一比例的情況。-適用場景：-標(biāo)準(zhǔn)化：機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如SVM、PCA）中需要均一化特征的場景。-歸一化：圖像處理、深度學(xué)習(xí)中需要數(shù)據(jù)縮放到固定范圍的場景。3.三種常見的異常值檢測方法及原理-箱線圖（IQR）：通過四分位數(shù)（Q1,Q3）和IQR（Q3-Q1）識別異常值，通常認(rèn)為Q1-1.5IQR或Q3+1.5IQR外的數(shù)據(jù)為異常值。-Z-score：基于正態(tài)分布，計算數(shù)據(jù)與均值的標(biāo)準(zhǔn)差倍數(shù)，通常|Z|>3視為異常值。-DBSCAN：基于密度的聚類算法，將低密度區(qū)域的數(shù)據(jù)點(diǎn)識別為異常值。五、應(yīng)用題1.數(shù)據(jù)清洗步驟及目的-步驟1：檢查數(shù)據(jù)完整性-目的：確認(rèn)字段缺失情況，為后續(xù)處理提供依據(jù)。-步驟2：處理`customer_id`缺失值-方法：根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則填充（如使用默認(rèn)值"Unknown"）或刪除缺失行。-目的：避免分析時因缺失客戶ID導(dǎo)致的偏差。-步驟3：統(tǒng)一`order_date`格式-方法：使用日期函數(shù)將所有日期轉(zhuǎn)換為"YYYY-MM-DD"格式。-目的：便于時間序列分析。-步驟4：處理`sales`缺失值-方法：使用均值/中位數(shù)填充或根據(jù)`quantity`等字段預(yù)測填充。-目的：減少數(shù)據(jù)缺失對銷售額分析的影響。-步驟5：檢測并處理`quantity`異常值-方法：使用箱線圖或Z-score識別異常值，可刪除或修正。-目的：避免異常值對統(tǒng)計結(jié)果的影響。2.異常值檢測及處理方法-檢測方法：-使用Z-score：計算`sales`的Z-score，篩選|Z|>3的數(shù)據(jù)點(diǎn)。-使用箱線圖：識別Q1-