数据清洗工程师考试试卷与答案

数据清洗工程师考试试卷与答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪种不属于数据缺失值处理方法？（）A.均值填充B.删除C.随机生成D.中位数填充2.数据清洗中，对重复数据的处理通常是？（）A.保留所有B.随机保留一个C.全部删除D.保留最新的3.正则表达式中，“\d”表示什么？（）A.任意一个数字B.任意一个字母C.任意一个字符D.空格4.数据清洗的主要目的不包括？（）A.提高数据质量B.增加数据量C.保证数据一致性D.去除噪声数据5.以下哪种文件格式常用于存储表格数据？（）A..jpgB..txtC..csvD..mp36.在Python中，用于数据处理的常用库是？（）A.requestsB.numpyC.matplotlibD.selenium7.数据清洗过程中，发现某列数据单位不统一，应进行？（）A.数据标准化B.数据转换C.数据集成D.数据归约8.对于数据中的异常值，一般采用什么方法检测？（）A.排序B.绘制直方图C.计算均值D.计算方差9.数据清洗时，对数据进行脱敏处理是为了？（）A.隐藏敏感信息B.提高数据可读性C.加密数据D.压缩数据10.以下哪项不属于数据质量问题？（）A.数据不完整B.数据重复C.数据类型错误D.数据量过大二、多项选择题（每题2分，共20分）1.数据清洗中处理异常值的方法有（）A.均值法B.基于统计分析方法C.基于机器学习算法D.直接删除2.数据质量评估的维度包括（）A.准确性B.完整性C.一致性D.时效性3.常用的数据集成工具包括（）A.TalendB.InformaticaC.HadoopD.Spark4.在数据清洗中，对字符串数据可进行的操作有（）A.去除首尾空格B.替换特定字符C.字符串拆分D.转换为数字5.以下哪些是数据清洗可能涉及的步骤（）A.数据抽取B.数据转换C.数据加载D.数据建模6.数据缺失值产生的原因可能有（）A.数据采集失败B.人为失误C.系统故障D.数据本身不存在7.数据清洗工程师需要掌握的技能有（）A.编程语言B.数据库操作C.统计学知识D.数据可视化8.以下哪些属于数据噪声（）A.数据错误录入B.数据测量误差C.数据中的异常值D.数据重复9.对于日期格式的数据清洗，可能涉及的操作有（）A.统一日期格式B.提取日期中的年、月、日C.计算日期差值D.转换为时间戳10.数据清洗过程中需要遵循的原则有（）A.保持数据原意B.尽量减少数据损失C.可重复性D.高效性三、判断题（每题2分，共20分）1.数据清洗只需要处理缺失值和重复值。（）2.正则表达式在数据清洗中可用于文本匹配和替换。（）3.数据集成就是把多个数据源的数据合并到一起。（）4.处理数据缺失值时，删除缺失值所在行一定是最好的方法。（）5.数据清洗后的数据一定是完全准确和完整的。（）6.在Python中，pandas库主要用于数据可视化。（）7.数据噪声会影响数据分析的结果。（）8.数据脱敏处理是不可逆的。（）9.数据清洗的工作在数据分析流程中可有可无。（）10.对数值型数据进行标准化处理可以消除量纲影响。（）四、简答题（每题5分，共20分）1.简述数据清洗中处理重复数据的常用方法及优缺点。答案：常用方法有直接删除重复记录，优点是操作简单；缺点是可能误删有用数据。还可保留一条记录，其他重复记录做特殊标记或处理，优点是避免误删，缺点是需额外处理标记。2.说明数据清洗中数据标准化的目的和常见方法。答案：目的是消除数据间量纲差异，使数据具有可比性。常见方法有最小-最大标准化，将数据映射到[0,1]区间；Z-score标准化，将数据转化为均值为0，标准差为1的分布。3.简述如何使用Python的pandas库读取和查看数据基本信息。答案：使用`pd.read_csv()`等函数读取文件，如`data=pd.read_csv('file.csv')`。查看基本信息可用`data.head()`查看前几行，`()`查看数据类型、缺失值等，`data.describe()`查看数值型数据统计信息。4.举例说明数据清洗中如何处理数据类型不一致的问题。答案：比如某列既有数字又有字符串，若要进行数值计算，需统一类型。如在Python中，用`astype()`方法，若某列存储为字符串类型的数字，可`df['col']=df['col'].astype('int')`将其转换为整型。五、讨论题（每题5分，共20分）1.在处理海量数据清洗时，会遇到哪些挑战，如何应对？答案：挑战有内存不足、处理速度慢等。应对方法：采用分布式计算框架如Spark，可并行处理数据提高速度；使用数据库分区技术，分块处理数据减少内存压力；优化算法，减少不必要计算。2.数据清洗过程中，如何平衡数据清洗的效率和数据质量？答案：在保证数据质量前提下提高效率。先确定关键质量指标，对重要数据重点清洗。采用合适工具和算法，如并行处理技术提高速度。同时建立质量监控机制，及时调整清洗策略，避免过度清洗影响效率。3.讲述一次你在实际数据清洗项目中遇到的复杂问题及解决办法。答案：曾遇数据来源多且格式复杂，存在大量不规则数据。先统一格式，对不同来源数据分类处理。利用正则表达式和自定义函数对不规则数据匹配、转换。通过多次测试和调整规则，最终完成数据清洗。4.数据清洗后，如何验证清洗效果？答案：可从多方面验证。查看数据统计信息，如均值、标准差等是否合理；检查缺失值、重复值是否处理干净；进行数据一致性检查，确保不同字段关联正常；对比清洗前后数据分布，利用可视化工具查看是否符合预期。答案一、单项选择题1.C2.D3.A