2025年大学《数据计算及应用》专业题库-数据质量评估与数据标准化研究

2025年大学《数据计算及应用》专业题库——数据质量评估与数据标准化研究考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题1.下列哪个维度不属于数据质量常见维度？A.准确性B.完整性C.视觉性D.时效性2.在数据质量评估中，发现某属性有30%的记录为空，这主要反映了该数据的哪个问题？A.不一致性B.准确性差C.完整性不足D.有效性错误3.以下哪种方法不属于常用的异常值检测技术？A.箱线图分析B.Z-score标准化C.热力图可视化D.基于聚类的方法4.数据标准化的主要目的是什么？A.减少数据存储空间B.提高数据计算效率C.统一数据格式，促进数据共享和应用D.增加数据访问复杂性5.处理缺失值时，使用数据集中该属性的平均值进行填充，这种方法最常被归类为哪种策略？A.删除记录B.删除属性C.填充策略（具体值/模型/插值）D.数据编码二、填空题1.数据质量评估的常用指标包括准确性、完整性、一致性、______、唯一性、有效性、时效性等。2.检测数据中是否存在重复记录是评估数据______维度的一种常见方法。3.数据清洗是数据标准化流程中的一个重要步骤，其主要任务是处理数据中的错误、不一致和______。4.对数值型数据进行标准化处理时，常用的Z-score标准化公式为：z=(x-μ)/σ，其中μ代表数据的______，σ代表数据的______。5.数据集成过程中，解决来自不同数据源中实体指代不一致的问题，称为实体______问题。三、简答题1.简述数据完整性与数据一致性的区别。2.解释数据清洗的主要步骤及其各自的目的。3.简述数据归一化(Min-MaxScaling)的原理及其适用场景。四、计算题1.某数据集包含1000条记录，其中“年龄”属性的有效记录为950条。在有效记录中，使用Z-score方法检测出约0.5%的记录被标记为异常值。请计算“年龄”属性的缺失率（以百分比表示）和异常值检出率（以百分比表示）。假设年龄的有效记录中，最小值为18岁，最大值为65岁，计算经过Min-Max归一化后，一个年龄为30岁的人的归一化值（结果保留两位小数）。2.考虑一个包含“客户ID”、“客户姓名”、“注册日期”三个字段的客户表。描述你会如何检查该表中可能存在的数据质量问题，并简述相应的检查方法。五、应用分析题假设你需要评估一个包含用户基本信息（姓名、性别、出生日期、邮箱、电话号码）和交易记录（交易ID、交易金额、交易时间）的数据集，目的是为后续的用户画像和精准营销分析做准备。请分析该数据集中可能存在哪些数据质量问题，并针对每个问题提出至少一种可行的数据质量评估或改进（标准化）方法，并说明选择该方法的原因。试卷答案一、选择题1.C2.C3.C4.C5.C二、填空题1.时效性2.唯一性3.缺失值4.均值,标准差5.识别(或识别与合并)三、简答题1.解析思路：区分两个核心概念。完整性关注数据是否缺失，即应记录是否有遗漏。一致性关注数据内部或跨数据项的逻辑合理性，如性别与出生日期的逻辑关系，或不同系统间同一实体的描述是否一致。用简单例子对比，如“一个学生是否记录了他的年龄”（完整性），以及“学生性别写为‘男’，但出生日期却是女性常见的日期”（一致性）。2.解析思路：列出主要步骤：数据剖析/探查（了解数据基本状况）、缺失值处理（识别并决定如何处理缺失数据）、异常值处理（识别并决定如何处理异常数据）、重复数据处理（识别并决定如何处理重复记录）、数据格式统一（统一日期、文本等格式）、数据规范（如标准化、归一化）。对每个步骤说明其主要目的：清理错误和不一致，使数据干净、规整，为后续分析做准备。3.解析思路：解释Min-MaxScaling原理：将原始数据线性缩放到一个指定的范围，通常是[0,1]或[-1,1]。公式为：归一化值=(原始值-数据最小值)/(数据最大值-数据最小值)。适用场景：当数据特征的取值范围需要被限制在特定区间内时，或者当算法（如某些机器学习算法）要求输入数据具有相似尺度时使用。强调其不会改变数据的分布形态（只是线性缩放）。四、计算题1.解析思路：*缺失率计算：总记录数-有效记录数=无效记录数。缺失率=(无效记录数/总记录数)*100%=((1000-950)/1000)*100%=5%。*异常值检出率计算：假设异常值检出率即为检测出的异常值数量占有效记录数的比例。异常值检出率=(异常值数量/有效记录数)*100%≈(1000*0.5%/950)*100%≈(5/950)*100%≈0.53%。（注意：这里用了有效记录数作为分母，假设异常值是从有效记录中检测出的。如果理解为从总记录中检测出50个异常值，则检出率为(50/1000)*100%=5%。题目表述可能引起歧义，按前者更合理）。*Min-Max归一化计算：首先计算范围：范围=最大值-最小值=65-18=47。然后应用公式：归一化值=(30-18)/47=12/47≈0.2553。保留两位小数为0.26。2.解析思路：*客户ID：检查缺失值（是否有多条记录ID缺失）、重复值（是否存在同一个ID对应多条记录，即重复客户）、唯一性（ID是否真正唯一标识客户）。*客户姓名：检查缺失值（姓名字段是否为空）、重复值（是否存在完全相同的姓名且ID不同，虽然概率低，但需考虑）、格式/有效性（是否有非字符类型数据、是否过于简略或不规范）、一致性（不同记录中同一个人的姓名是否写法不一）。*注册日期：检查缺失值、重复值、格式（是否为标准日期格式）、有效性（是否存在逻辑上错误的日期，如未来日期）、时效性（日期分布是否合理，是否存在极端古老或近期集中且异常的注册）。*邮箱、电话号码：检查缺失值、格式/有效性（是否符合邮箱/电话号码的常见正则表达式规则）、唯一性（邮箱是否可以作为唯一标识符）、重复值。*交易记录：检查缺失值（交易ID、金额、时间是否缺失）、重复值（是否存在完全相同的交易记录）、一致性（交易时间是否晚于注册日期）、有效性（交易金额是否为正数、交易时间格式是否正确）。五、应用分析题解析思路：针对每个字段或数据点，逐一思考可能的问题和改进方法。*客户ID：问题可能包括缺失、重复。方法：计算缺失率，处理缺失（删除或填充，填充需谨慎），使用唯一性约束或算法处理重复记录。*客户姓名：问题可能包括缺失、重复（姓名本身）、格式不一、不一致（如“张三”vs“三张”）。方法：计算缺失率，处理缺失，检查重复姓名并合并或标记，统一姓名格式（如转为标准拼音或全半角），考虑姓名标准化库。*出生日期：问题可能包括缺失、格式错误、无效日期（如1900年后出生但登记为更早的年份）、重复。方法：计算缺失率，处理缺失，验证并修正格式，检查逻辑有效性，处理重复。*邮箱：问题可能包括缺失、格式错误、重复。方法：计算缺失率，处理缺失，验证格式有效性，处理重复。*电话号码：问题可能包括缺失、格式错误、重复。方法：计算缺失率，处理缺失，验证格式有效性，处理重复。*交易ID：问题可能包括缺失、重复。方法：计算缺失率，处理缺失，检查并处理重复。*交易金额：问题可能包括缺失、格式错误（非数值）、异常值（负数或极端大值）、重复。方法：计算缺失率，处理缺失，验证格式，处理异常值，检查重复。*交易时间：问题可能包括缺失、格式错误、无效日