2025年统计学期末考试题库：统计学计算题库：数据清洗与预处理计算分析试卷

2025年统计学期末考试题库：统计学计算题库：数据清洗与预处理计算分析试卷考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、单选题（每题2分，共20分）1.在数据清洗过程中，以下哪项操作不属于数据清洗的范畴？A.去除重复数据B.补充缺失值C.数据转换D.数据加密2.以下哪个选项不是数据清洗的常见问题？A.数据缺失B.数据异常C.数据重复D.数据类型错误3.在数据预处理过程中，以下哪项操作不属于数据预处理？A.数据标准化B.数据归一化C.数据去噪D.数据压缩4.以下哪个工具不是Python中进行数据清洗的常用库？A.PandasB.NumPyC.MatplotlibD.Scikit-learn5.以下哪个操作不是数据清洗中的数据转换？A.将字符串转换为数字B.将数字转换为字符串C.将日期格式转换为年月日格式D.将时间格式转换为时分秒格式6.在数据清洗过程中，以下哪个方法不是处理缺失值的方法？A.删除缺失值B.填充缺失值C.预测缺失值D.忽略缺失值7.以下哪个选项不是数据清洗的步骤？A.数据收集B.数据清洗C.数据预处理D.数据分析8.在数据清洗过程中，以下哪个操作不是数据去重的操作？A.使用Pandas的drop_duplicates()函数B.使用Pandas的duplicated()函数C.使用Pandas的merge()函数D.使用Pandas的groupby()函数9.以下哪个选项不是数据清洗中的数据转换？A.将字符串转换为数字B.将数字转换为字符串C.将日期格式转换为年月日格式D.将时间格式转换为时分秒格式10.在数据清洗过程中，以下哪个方法不是处理缺失值的方法？A.删除缺失值B.填充缺失值C.预测缺失值D.忽略缺失值二、多选题（每题3分，共30分）1.数据清洗的目的是什么？A.提高数据质量B.优化数据分析结果C.提高数据可用性D.提高数据安全性2.数据清洗的主要步骤有哪些？A.数据收集B.数据清洗C.数据预处理D.数据分析3.数据清洗中常见的缺失值处理方法有哪些？A.删除缺失值B.填充缺失值C.预测缺失值D.忽略缺失值4.数据清洗中常见的异常值处理方法有哪些？A.删除异常值B.填充异常值C.预测异常值D.忽略异常值5.数据清洗中常见的重复值处理方法有哪些？A.使用Pandas的drop_duplicates()函数B.使用Pandas的duplicated()函数C.使用Pandas的merge()函数D.使用Pandas的groupby()函数6.数据清洗中常用的数据转换方法有哪些？A.将字符串转换为数字B.将数字转换为字符串C.将日期格式转换为年月日格式D.将时间格式转换为时分秒格式7.数据清洗中常用的数据预处理方法有哪些？A.数据标准化B.数据归一化C.数据去噪D.数据压缩8.以下哪些是Python中进行数据清洗的常用库？A.PandasB.NumPyC.MatplotlibD.Scikit-learn9.数据清洗的目的是什么？A.提高数据质量B.优化数据分析结果C.提高数据可用性D.提高数据安全性10.数据清洗的主要步骤有哪些？A.数据收集B.数据清洗C.数据预处理D.数据分析三、判断题（每题2分，共20分）1.数据清洗是数据分析的前期工作，目的是提高数据质量。（）2.数据清洗过程中，删除缺失值是一种常见的处理方法。（）3.数据清洗过程中，填充缺失值是一种常见的处理方法。（）4.数据清洗过程中，预测缺失值是一种常见的处理方法。（）5.数据清洗过程中，忽略缺失值是一种常见的处理方法。（）6.数据清洗过程中，删除异常值是一种常见的处理方法。（）7.数据清洗过程中，填充异常值是一种常见的处理方法。（）8.数据清洗过程中，预测异常值是一种常见的处理方法。（）9.数据清洗过程中，忽略异常值是一种常见的处理方法。（）10.数据清洗过程中，删除重复值是一种常见的处理方法。（）四、简答题（每题10分，共30分）1.简述数据清洗的步骤及其在数据分析中的作用。五、计算题（每题10分，共30分）2.设有一组数据：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]，请使用Python编写代码，实现以下要求：a.计算数据的平均值、中位数和众数。b.计算数据的方差和标准差。c.将数据标准化到0-1范围内。六、应用题（每题20分，共60分）3.假设你从网络上收集了一份数据，包含以下字段：用户ID、年龄、性别、收入、消费金额。请根据以下要求进行数据清洗和预处理：a.检查并处理缺失值，包括删除含有缺失值的行和填充缺失值。b.检查并处理异常值，包括删除异常值和填充异常值。c.将性别字段从字符串转换为数值型（例如，男为1，女为0）。d.计算用户平均消费金额与年龄的关系，并绘制散点图。本次试卷答案如下：一、单选题（每题2分，共20分）1.D解析：数据加密属于数据安全性的范畴，而非数据清洗的范畴。2.D解析：数据类型错误是数据清洗过程中需要处理的问题之一。3.D解析：数据预处理包括数据标准化、归一化、去噪等，数据压缩不属于数据预处理。4.C解析：Matplotlib是Python中用于数据可视化的库，不是用于数据清洗的库。5.B解析：数据转换包括将不同类型的数据转换为同一类型，如将字符串转换为数字。6.D解析：忽略缺失值并不是一种处理缺失值的方法，而是指在分析过程中不使用含有缺失值的记录。7.A解析：数据收集是数据清洗的前期工作，数据清洗是后续步骤。8.C解析：Pandas的merge()函数用于合并数据，不是用于数据去重的操作。9.B解析：数据转换包括将不同类型的数据转换为同一类型，如将数字转换为字符串。10.D解析：忽略缺失值并不是一种处理缺失值的方法，而是指在分析过程中不使用含有缺失值的记录。二、多选题（每题3分，共30分）1.ABC解析：数据清洗的目的包括提高数据质量、优化数据分析结果和提高数据可用性。2.ABC解析：数据清洗的主要步骤包括数据收集、数据清洗和数据预处理。3.ABCD解析：数据清洗中常见的缺失值处理方法包括删除缺失值、填充缺失值、预测缺失值和忽略缺失值。4.ABCD解析：数据清洗中常见的异常值处理方法包括删除异常值、填充异常值、预测异常值和忽略异常值。5.ABC解析：数据清洗中常见的重复值处理方法包括使用Pandas的drop_duplicates()函数、使用Pandas的duplicated()函数和使用Pandas的groupby()函数。6.ABCD解析：数据清洗中常用的数据转换方法包括将字符串转换为数字、将数字转换为字符串、将日期格式转换为年月日格式和将时间格式转换为时分秒格式。7.ABCD解析：数据清洗中常用的数据预处理方法包括数据标准化、数据归一化、数据去噪和数据压缩。8.AB解析：Pandas和NumPy是Python中进行数据清洗的常用库。9.ABC解析：数据清洗的目的包括提高数据质量、优化数据分析结果和提高数据可用性。10.ABC解析：数据清洗的主要步骤包括数据收集、数据清洗和数据预处理。三、判断题（每题2分，共20分）1.√解析：数据清洗是数据分析的前期工作，目的是提高数据质量。2.√解析：数据清洗过程中，删除缺失值是一种常见的处理方法。3.√解析：数据清洗过程中，填充缺失值是一种常见的处理方法。4.√解析：数据清洗过程中，预测缺失值是一种常见的处理方法。5.√解析：数据清洗过程中，忽略缺失值是一种常见的处理方法。6.√解析：数据清洗过程中，删除异常值是一种常见的处理方法。7.√解析：数据清洗过程中，填充异常值是一种常见的处理方法。8.√解析：数据清洗过程中，预测异常值是一种常见的处理方法。9.√解析：数据清洗过程中，忽略异常值是一种常见的处理方法。10.√解析：数据清洗过程中，删除重复值是一种常见的处理方法。四、简答题（每题10分，共30分）1.数据清洗的步骤及其在数据分析中的作用：步骤：a.数据收集：从各种来源收集数据。b.数据清洗：检查数据质量，处理缺失值、异常值和重复值。c.数据预处理：对数据进行标准化、归一化、去噪等操作。d.数据分析：对清洗后的数据进行统计分析、建模等操作。作用：a.提高数据质量：确保数据准确、完整和可靠。b.优化数据分析结果：提高分析结果的准确性和可信度。c.提高数据可用性：使数据更容易被分析和处理。d.提高数据安全性：保护数据不被未授权访问或泄露。五、计算题（每题10分，共30分）2.Python代码实现：```pythonimportnumpyasnpimportpandasaspd#数据data=[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]#计算平均值、中位数和众数average=np.mean(data)median=np.median(data)mode=pd.Series(data).mode()[0]#计算方差和标准差variance=np.var(data)std_dev=np.std(data)#标准化到0-1范围内min_val=min(data)max_val=max(data)normalized_data=(data-min_val)/(max_val-min_val)#输出结果print("平均值:",average)print("中位数:",median)print("众数:",mode)print("方差:",variance)print("标准差:",std_dev)print("标准化数据:",normalized_data)```六、应用题（每题20分，共60分）3.数据清洗和预处理：a.检查并处理缺失值：```python#假设df是包含数据的DataFramedf.dropna(inplace=True)#删除含有缺失值的行#或者df.fillna(method='ffill',inplace=True)#填充缺失值```b.检查并处理异常值：```python#假设df是包含数据的DataFrameq1=df['消费金额'].quantile(0.25)q3=df['消费金额'].quantile(0.75)iqr=q3-q1lower_bound=q1-1.5*iqrupper_bound=q3+1.5*iqrdf=df[(df['消费金额']>=lower_bound)&(df['消费金额']<=upper_bound)]#删除异常值#或者df['消费金额'].fillna((q1+q3)/2,inplace=True)#填充异常值```c