2025年大数据分析师考试：数据清洗与预处理技术试题卷VIP

2025年大数据分析师考试：数据清洗与预处理技术试题卷考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题1.下列哪项不是数据清洗的常见任务？A.检测缺失值B.删除重复数据C.修改数据类型D.求解线性方程组2.下列哪个函数不属于pandas库中用于数据清洗的方法？A.fillna()B.drop_duplicates()C.apply()D.unique()3.下列哪个操作不属于数据预处理阶段？A.数据标准化B.数据归一化C.数据转换D.数据清洗4.下列哪个数据清洗技术不属于数据转换类别？A.编码转换B.数据归一化C.数据标准化D.数据离散化5.在数据清洗过程中，处理缺失值时，常用的填充方法不包括：A.使用中位数B.使用众数C.使用平均数D.使用随机数6.在pandas中，如何将一个列的所有数据转换为大写？A.str.upper()B.str.lower()C.str.capitalize()D.str.title()7.在pandas中，删除重复数据的函数是：A.drop_duplicates()B.drop_duplicates_duplicates()C.drop_duplicates_duplicate()D.drop_duplicatesduplicates()8.数据预处理中，特征编码的作用是：A.将类别型数据转换为数值型数据B.提高模型的可解释性C.减少数据冗余D.降低模型复杂度9.下列哪个数据清洗操作可以去除字符串中的空格？A.lstrip()B.rstrip()C.strip()D.center()10.下列哪个函数不是用于处理数据缺失值的函数？A.fillna()B.dropna()C.mean()D.sum()二、判断题1.数据清洗和数据预处理是同一个概念。（）2.数据清洗主要是针对缺失值、异常值和重复值的处理。（）3.数据标准化和归一化都是将数值型数据转换到特定区间的方法。（）4.数据转换主要包括数据的离散化、编码转换和数据类型转换。（）5.使用pandas库中的fillna()函数可以填充缺失值，但无法删除重复数据。（）6.数据清洗和数据预处理都是为了提高模型的准确率。（）7.在数据预处理阶段，可以将数值型数据转换为类别型数据。（）8.在pandas中，使用str.lower()函数可以将字符串转换为小写。（）9.数据清洗主要是针对数值型数据的处理，而数据预处理则针对类别型数据。（）10.使用apply()函数可以自定义清洗数据的方法。（）四、简答题要求：请根据所学知识，简要解释数据清洗和数据预处理的区别，并举例说明。五、论述题要求：论述数据清洗在数据分析过程中的重要性，并说明在进行数据清洗时需要注意哪些问题。六、案例分析题要求：假设你是一位数据分析员，现在需要处理一份包含大量缺失值、异常值和重复数据的销售数据集。请根据以下要求，提出数据清洗和预处理的方案：1.针对缺失值，提出至少两种填充方法，并说明选择这些方法的原因。2.针对异常值，列举至少两种检测方法，并说明如何处理这些异常值。3.针对重复数据，说明如何检测和删除重复数据。本次试卷答案如下：一、选择题1.D.求解线性方程组解析：数据清洗的任务主要涉及数据的完整性、准确性和一致性，而求解线性方程组属于数学问题，不属于数据清洗的范畴。2.C.apply()解析：fillna()用于填充缺失值，drop_duplicates()用于删除重复数据，unique()用于获取唯一值，而apply()是pandas库中用于应用函数到DataFrame每个元素或行的函数，不属于数据清洗方法。3.A.数据标准化解析：数据预处理包括数据清洗、数据转换、特征工程等步骤，数据标准化属于数据转换的一部分，不属于数据预处理阶段。4.B.数据归一化解析：数据转换包括数据的离散化、编码转换和数据类型转换，数据归一化是将数值型数据转换到特定区间的方法，不属于数据转换类别。5.D.使用随机数解析：在处理缺失值时，使用中位数、众数或平均数是常见的填充方法，而使用随机数不是常用的处理方式。6.A.str.upper()解析：在pandas中，str.upper()函数可以将字符串转换为全大写。7.A.drop_duplicates()解析：drop_duplicates()是pandas库中用于删除重复数据的函数。8.A.将类别型数据转换为数值型数据解析：特征编码的主要作用是将类别型数据转换为数值型数据，以便模型能够处理。9.C.strip()解析：strip()函数可以去除字符串开头和结尾的空格。10.C.mean()解析：fillna()用于填充缺失值，dropna()用于删除含有缺失值的行，mean()和sum()是用于计算平均数和总和的函数，不属于处理数据缺失值的函数。二、判断题1.×解析：数据清洗和数据预处理虽然紧密相关，但它们是不同的概念。数据清洗更侧重于数据的清理，而数据预处理还包括数据转换和特征工程等步骤。2.√解析：数据清洗确实主要是针对缺失值、异常值和重复值的处理。3.√解析：数据标准化和归一化都是将数值型数据转换到特定区间的方法，目的是为了让数据更适合模型处理。4.√解析：数据转换主要包括数据的离散化、编码转换和数据类型转换，这些都是数据预处理的一部分。5.×解析：fillna()函数既可以填充缺失值，也可以删除含有缺失值的行。6.√解析：数据清洗是数据分析的第一步，对于后续的数据分析和建模至关重要。7.√解析：在数据预处理阶段，可以将数值型数据转换为类别型数据，例如使用独热编码或标签编码。8.√解析：在pandas中，str.lower()函数可以将字符串转换为小写。9.×解析：数据清洗主要是针对数值型数据的处理，而数据预处理则包括数值型数据和类别型数据的处理。10.√解析：使用apply()函数可以自定义清洗数据的方法，例如自定义一个函数来处理缺失值或异常值。四、简答题解析：数据清洗主要是指对数据进行清理，包括去除重复数据、处理缺失值、纠正错误和标准格式化等。数据预处理则是在数据清洗的基础上，对数据进行转换，使其更适合进行统计分析或建模。数据清洗是数据预处理的前置步骤。五、论述题解析：数据清洗在数据分析过程中的重要性体现在以下几个方面：1.提高数据质量：通过清洗数据，可以去除噪声和错误，提高数据质量。2.降低模型误差：清洗后的数据更接近真实情况，有助于降低模型误差。3.提高计算效率：清洗后的数据可以减少后续处理的时间，提高计算效率。在进行数据清洗时需要注意以下问题：1.确定清洗标准：根据数据的特点和需求，确定合适的清洗标准。2.选择合适的清洗方法：针对不同的数据类型和问题，选择合适的清洗方法。3.保持数据一致性：在清洗过程中，保持数据的一致性，避免引入新的错误。六、案例分析题解析：1.针对缺失值，可以使用以下两种填充方法：a.使用中位数填充：适用于数值型数据，可以减少异常值对中位数的影响。b.使用均值填充：适用于数值型数据，可以快速填充缺失值。选择这些方法的原因是它们可以有效地填补缺失值，同时保持数据的整体趋势。2.针对异常值，可以采用以下两种检测方法：a.箱线图：通过绘制箱线图，可以直观地识别出异常值。b.标准差检测：计算每个数值与均值的差值，如果差值超过一定倍数的标准差，则视为异