2025年高职数据清洗（原始数据处理）试题及答案

2025年高职数据清洗（原始数据处理）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）答题要求：本大题共10小题，每小题3分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。1.以下哪种情况不属于数据清洗中处理缺失值的常用方法？A.删除含有缺失值的记录B.用均值填充缺失值C.用最大值填充缺失值D.用模型预测缺失值2.对于重复数据，以下处理方式不合理的是？A.直接删除重复记录B.保留一条，删除其他重复的C.合并重复数据D.对重复数据进行随机保留3.数据清洗时，判断数据是否存在异常值通常采用的方法是？A.聚类分析B.关联规则挖掘C.绘制箱线图D.主成分分析4.在数据清洗中，对于数据标准化，以下说法错误的是？A.可以使不同特征具有相同的尺度B.常用的方法有z-score标准化等C.标准化后数据分布会发生改变D.能提高模型的收敛速度5.以下哪种数据类型不太可能在数据清洗中涉及到特殊处理？A.数值型数据B.文本型数据C.日期型数据D.逻辑型数据6.当数据中存在大量噪声数据时，可采用的清洗方法是？A.数据平滑B.数据加密C.数据脱敏D.数据集成7.在清洗包含错误编码的数据时，主要的操作是？A.重新编码B.删除数据C.替换为正确编码D.忽略该数据8.数据清洗过程中，验证清洗后数据质量的常用方式不包括？A.与原始数据对比B.进行数据分析任务测试C.人工检查部分数据D.重新采集数据9.对于含有无效字符的数据，数据清洗时应？A.直接删除B.替换为有效字符C.保留无效字符D.转换为其他数据类型10.数据清洗在整个数据分析流程中的位置是？A.最开始B.中间环节C.最后D.贯穿始终第II卷（非选择题共70分）二、填空题（每题4分，共20分）1.数据清洗中，去除重复记录可以使用数据库的______功能。2.对于文本型数据中的乱码，可尝试使用______等工具进行处理。3.在处理缺失值时，除了常用的填充方法，还可以考虑______技术来推断缺失值。4.数据标准化的公式中，z-score标准化公式为______。5.清洗数据时，对于异常值的处理可结合业务规则和______方法综合判断。三、简答题（每题10分，共20分）1.简述数据清洗的主要步骤。2.说明处理数据缺失值的几种常见方法及其优缺点。四、案例分析题（共15分）材料：有一份关于学生成绩的数据文件，其中存在部分学生成绩缺失的情况，同时有一些成绩数据明显不合理（如超过100分）。问题：请描述针对这份数据文件进行数据清洗的具体步骤和方法。五、综合应用题（共15分）材料：某电商平台收集了大量用户购买行为数据，包括购买时间、商品种类、购买金额等，但数据存在一些问题，如部分购买时间格式错误，商品种类有重复记录，购买金额存在异常值。问题：请设计一个完整的数据清洗方案，以提高数据质量，满足后续数据分析的需求。答案：1.C2.D3.C4.C5.D6.A7.C8.D9.B10.A二、1.去重2.文本编辑器3.机器学习4.zi=(xi-μ)/σ（其中zi是标准化后的值，xi是原始值，μ是均值，σ是标准差）5.统计分析三、1.主要步骤：数据探查，了解数据的基本情况；定义问题，明确清洗目标；选择清洗方法，如处理缺失值、重复值、异常值等；执行清洗操作；验证清洗后的数据质量。2.常见方法及优缺点：删除缺失值记录，优点是简单直接，缺点是可能丢失大量有用信息；均值填充，优点是计算简单，缺点是可能掩盖数据的真实分布；用模型预测缺失值，优点是能利用数据关系进行较为准确的预测，缺点是模型构建和训练有一定难度。四、首先，通过数据探查确定成绩缺失的具体位置和数量。对于成绩缺失值，可采用均值填充的方法，计算该科目其他学生成绩的均值来填充缺失值。对于超过100分的异常成绩数据，结合实际情况，若确实不合理，可删除该记录或与相关人员核实修正。最后，检查清洗后的数据，确保数据的准确性和完整性。五、对于购买时间格式错误，编写脚本按照正确格式进行统一转换。对于商品种类重复记录，利用数据库去重功能删除重复项。对于购买金