2025年高职（大数据技术）数据清洗试题及答案

2025年高职（大数据技术）数据清洗试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）（总共6题，每题5分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在题后的括号内）w1.以下哪种数据类型不属于结构化数据？（）A.关系型数据库中的数据B.XML格式的数据C.文本文件中的固定格式数据D.图像数据w2.在数据清洗中，处理缺失值的方法不包括（）A.删除含有缺失值的记录B.用均值填充缺失值C.用随机值填充缺失值D.忽略缺失值w3.对于重复数据的处理，以下说法错误的是（）A.可以直接删除重复记录B.保留其中一条记录，其他重复记录删除C.不能对重复数据进行处理D.可以根据特定规则合并重复数据w4.数据清洗中，对于噪声数据的处理方法不包括（）A.分箱法B.聚类法C.回归法D.直接删除噪声数据w5.以下哪种数据清洗技术常用于处理数据中的不一致性？（）A.数据转换B.数据集成C.数据归约D.数据清理w6.在数据清洗过程中，对数据进行标准化处理的目的不包括（）A.提高数据的可比性B.便于数据的分析和挖掘C.增加数据的复杂性D.消除数据的量纲影响第II卷（非选择题共70分）w7.（10分）简述数据清洗的主要步骤。w8.（15分）某数据集存在一些异常值，例如明显偏离其他数据的极大值或极小值。请说明两种处理异常值的方法，并简要阐述其原理。w9.（15分）在进行数据集成时，发现来自不同数据源的相同属性存在数据类型不一致的情况。请举例说明如何解决这种数据类型不一致的问题。w10.（20分）材料：有一份销售数据，包含产品名称、销售日期、销售量、销售额等字段。其中部分产品名称存在错别字，销售日期格式不统一，销售量出现负数等问题。问题：请针对这份材料，阐述如何进行数据清洗。w11.（20分）材料：某电商平台收集了用户的购买记录，包括商品ID、用户ID、购买时间、购买金额等信息。在分析过程中，发现部分购买记录的商品ID存在重复，且购买时间的格式混乱。问题：请针对该材料，说明数据清洗的具体操作步骤。答案：w1.Dw2.Dw3.Cw4.Dw5.Aw6.Cw7.数据清洗主要步骤包括：数据探查，了解数据的基本特征、分布等；缺失值处理，可采用删除记录、填充值等方法；异常值处理，如基于统计方法识别和处理；重复数据处理，去除或合并重复记录；数据标准化，统一数据格式和范围；数据一致性检查与处理，解决数据间的不一致问题。w8.处理异常值的方法及原理：一是基于统计分析方法，如计算均值、中位数、标准差等，将偏离这些统计量一定范围的值视为异常值。原理是利用数据的集中趋势和离散程度来界定正常范围。二是基于机器学习算法，如聚类算法，将数据分成不同簇，远离簇中心的数据点可能是异常值。原理是通过数据的相似性分组来识别异常。w9.例如，若一个数据源中某属性为数值型，另一个数据源中相同属性为字符型。可先判断数值型属性是否可转换为字符型，若可以，将其转换为字符型，统一格式。若字符型属性可转换为数值型且有明确规则，如日期格式可转换为时间戳数值，按照规则进行转换以实现数据类型一致。w10.对于产品名称的错别字，可通过与标准产品名称库比对进行修正；销售日期格式不统一，利用日期处理函数将其转换为统一格式；销售量出现负数不合理，可根据业务逻辑进行修正，比如将负数修正为0或者通过调查确定正确值。w11.对于商品ID重复问题，可根