2025年统计学期末考试题库-统计调查设计与实施数据清洗试题

2025年统计学期末考试题库——统计调查设计与实施数据清洗试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在进行统计调查时，以下哪项不是调查设计的基本步骤？A.确定调查目的B.设计调查问卷C.实施调查D.分析调查结果2.以下哪种方法适用于对大量数据进行初步清洗？A.数据筛选B.数据转换C.数据填充D.以上都是3.在数据清洗过程中，以下哪种情况属于缺失值处理？A.数据异常B.数据重复C.数据缺失D.数据错误4.以下哪种数据清洗方法适用于处理数据异常？A.数据删除B.数据替换C.数据插值D.数据标准化5.在进行数据清洗时，以下哪种方法可以有效地减少数据冗余？A.数据合并B.数据拆分C.数据筛选D.数据转换6.以下哪种数据清洗方法可以消除数据中的噪声？A.数据平滑B.数据插值C.数据删除D.数据标准化7.在进行数据清洗时，以下哪种方法可以处理数据中的异常值？A.数据删除B.数据替换C.数据插值D.数据标准化8.以下哪种数据清洗方法可以处理数据中的缺失值？A.数据删除B.数据替换C.数据插值D.数据标准化9.在进行数据清洗时，以下哪种方法可以处理数据中的重复值？A.数据删除B.数据替换C.数据插值D.数据标准化10.以下哪种数据清洗方法可以处理数据中的异常值？A.数据删除B.数据替换C.数据插值D.数据标准化二、多项选择题（每题3分，共30分）1.统计调查设计的基本步骤包括：A.确定调查目的B.设计调查问卷C.实施调查D.分析调查结果2.数据清洗的主要目的包括：A.提高数据质量B.减少数据冗余C.消除数据噪声D.减少数据异常3.数据清洗的方法包括：A.数据筛选B.数据转换C.数据填充D.数据标准化4.缺失值处理的方法包括：A.数据删除B.数据替换C.数据插值D.数据标准化5.数据异常处理的方法包括：A.数据删除B.数据替换C.数据插值D.数据标准化6.数据重复处理的方法包括：A.数据删除B.数据替换C.数据插值D.数据标准化7.数据噪声处理的方法包括：A.数据平滑B.数据插值C.数据删除D.数据标准化8.数据异常值处理的方法包括：A.数据删除B.数据替换C.数据插值D.数据标准化9.数据清洗过程中需要注意的事项包括：A.保持数据一致性B.遵循数据清洗原则C.保留原始数据D.及时记录数据清洗过程10.数据清洗后的数据应用包括：A.数据分析B.数据挖掘C.数据可视化D.数据建模三、论述题（每题20分，共40分）1.论述统计调查设计与实施数据清洗过程中的关键步骤及注意事项。要求：结合实际案例，详细阐述在统计调查设计与实施数据清洗过程中的关键步骤，如确定调查目的、设计调查问卷、数据收集、数据清洗等。同时，分析在数据清洗过程中需要注意的常见问题，如缺失值处理、数据异常值处理、数据标准化等，并提出相应的解决策略。四、案例分析题（每题20分，共40分）2.某公司为了了解员工的工作满意度，设计了一项调查问卷。请根据以下案例，分析调查问卷的设计是否合理，并提出改进建议。案例：调查问卷包含以下问题：（1）您对公司的薪酬待遇满意吗？（2）您对公司的工作环境满意吗？（3）您对公司的发展前景满意吗？（4）您对公司的领导团队满意吗？要求：分析调查问卷的设计是否合理，包括问题类型、问题顺序、问题措辞等方面。针对存在的问题，提出改进建议，如调整问题类型、优化问题顺序、改进问题措辞等。同时，分析调查问卷的数据清洗过程，如缺失值处理、数据异常值处理、数据标准化等，并提出相应的解决方案。本次试卷答案如下：一、单项选择题（每题2分，共20分）1.D.分析调查结果解析：调查设计的基本步骤包括确定调查目的、设计调查问卷、实施调查，最后是分析调查结果。分析调查结果是整个调查过程的最后一步，用于得出结论。2.D.以上都是解析：数据清洗是一个全面的过程，包括数据筛选、数据转换、数据填充和数据标准化等多个方面，以提升数据质量。3.C.数据缺失解析：缺失值是指数据集中某些数据点没有提供或无法获取，这是数据清洗中需要特别处理的一种情况。4.C.数据插值解析：数据插值是一种处理数据异常的方法，通过在异常值之间插入新的数据点来平滑数据。5.C.数据筛选解析：数据筛选是通过选择或排除数据集中的某些记录来减少数据冗余，从而提高数据质量。6.A.数据平滑解析：数据平滑是通过减少数据中的噪声来改善数据质量，常见的方法有移动平均、指数平滑等。7.A.数据删除解析：在数据清洗过程中，对于一些明显的异常值，可以选择删除这些数据点来避免它们对分析结果的影响。8.C.数据插值解析：数据插值是一种处理缺失值的方法，通过在缺失值周围插入估计值来填充数据。9.A.数据删除解析：数据重复是指数据集中存在相同的记录，通过删除重复的数据可以减少数据冗余。10.A.数据删除解析：与第7题类似，对于数据集中的异常值，可以通过删除这些异常值来处理。二、多项选择题（每题3分，共30分）1.A.确定调查目的B.设计调查问卷C.实施调查D.分析调查结果解析：这四个步骤是统计调查设计的基本流程，每个步骤都是必不可少的。2.A.提高数据质量B.减少数据冗余C.消除数据噪声D.减少数据异常解析：这些都是数据清洗的主要目的，旨在提升数据的质量和可用性。3.A.数据筛选B.数据转换C.数据填充D.数据标准化解析：这些都是数据清洗过程中常用的方法，用于处理和改善数据。4.A.数据删除B.数据替换C.数据插值D.数据标准化解析：这些是处理缺失值的不同方法，根据具体情况选择合适的方法。5.A.数据删除B.数据替换C.数据插值D.数据标准化解析：这些是处理数据异常值的方法，旨在减少异常值对数据分析的影响。6.A.数据删除B.数据替换C.数据插值D.数据标准化解析：数据重复可以通过删除重复的记录来解决，其他方法可能不适用于处理重复数据。7.A.数据平滑B.数据插值C.数据删除D.数据标准化解析：数据噪声可以通过平滑、插值或删除异常值来处理。8.A.数据删除B.数据替换C.数据插值D.数据标准化解析：异常值处理通常涉及删除、替换或插值，标准化不是直接处理异常值的方法。9.A.保持数据一致性B.遵循数据清洗原则