零售业数据清洗与专员面试考题

2026年零售业数据清洗与专员面试考题一、单选题（共5题，每题2分，共10分）1.在零售业数据清洗过程中，以下哪项不属于常见的数据质量问题？（）A.数据缺失B.数据重复C.数据格式不统一D.数据来源单一2.以下哪种方法最适合处理零售业中因促销活动导致的异常销售数据？（）A.删除异常数据B.对异常数据做归一化处理C.将异常数据标记为离群值并保留D.用平均值替换异常数据3.在使用Excel处理零售业订单数据时，以下哪种函数最适合检查客户地址是否完整？（）A.`COUNTIF`B.`VLOOKUP`C.`IFERROR`D.`ISBLANK`4.零售业中，以下哪种指标最能反映数据清洗的效果？（）A.数据清洗后的记录数B.数据清洗前后的错误率对比C.数据清洗所需的时间D.数据清洗人员的满意度5.对于零售业中的库存数据，以下哪种方法最适合处理因系统错误导致的库存负数？（）A.直接删除负数记录B.将负数记录归零C.保留负数记录并标注为待核查D.用最近一次正确的库存数据替换二、多选题（共5题，每题3分，共15分）6.零售业数据清洗中常见的异常值处理方法包括：（）A.删除异常值B.用中位数替换异常值C.对异常值做分箱处理D.标记异常值并保留原始数据E.用平均值替换异常值7.在清洗零售业客户数据时，以下哪些属于需要重点关注的信息？（）A.客户姓名B.客户生日（是否合理）C.客户性别（是否单一）D.客户联系方式（格式是否正确）E.客户购买频次8.零售业中，数据清洗后的数据通常需要满足哪些要求？（）A.一致性B.完整性C.准确性D.及时性E.可解释性9.在使用Python进行零售业数据清洗时，以下哪些库是常用的工具？（）A.PandasB.NumPyC.MatplotlibD.Scikit-learnE.NLTK10.零售业数据清洗中，以下哪些场景需要人工审核？（）A.大量重复的会员卡号B.地址中包含错误的邮政编码C.客户购买金额为0但订单状态为“已完成”D.商品名称中存在错别字E.库存数据与实际库存严重不符三、简答题（共5题，每题4分，共20分）11.简述零售业中数据清洗的流程，并说明每一步的作用。12.在零售业中，数据缺失可能的原因有哪些？如何处理数据缺失？13.零售业中，如何判断数据中的重复记录？请列举两种方法。14.解释什么是“数据不一致”，并举例说明零售业中常见的数据不一致问题。15.在清洗零售业客户数据时，如何确保数据隐私安全？四、案例分析题（共2题，每题10分，共20分）16.案例背景：某电商平台在2025年11月的销售数据中发现，部分订单金额异常高（如几百元商品被标记为几万元），经调查发现是系统错误导致。作为数据清洗专员，你需要处理这些数据。请说明：（1）你会如何识别这些异常订单？（2）你会采用什么方法处理这些异常数据？（3）处理后如何验证数据清洗的效果？17.案例背景：某连锁超市发现其会员系统中存在大量地址信息不完整（如缺少省份或城市）的记录，导致无法准确判断客户所属区域，影响精准营销。作为数据清洗专员，你需要解决这一问题。请说明：（1）你会如何检查地址不完整的记录？（2）你会采用什么方法补充这些缺失的地址信息？（3）如何确保补充后的地址数据准确性？五、操作题（共1题，共15分）18.题目：假设你获得了某零售商2026年1月的部分订单数据（包含订单号、客户ID、商品名称、数量、价格、订单时间、地址），但数据中存在以下问题：-部分订单号为空-商品名称中存在错别字（如“手机壳”写成“手機殼”）-地址格式不统一（如“北京市朝阳区”与“北京朝阳区”）-部分订单时间错误（如未来日期）请使用Excel或Python（Pandas）完成以下任务：（1）删除订单号为空的记录（2）修正商品名称中的错别字（3）统一地址格式（4）修正错误的订单时间（5）写出代码或步骤，并说明每一步的逻辑。答案与解析一、单选题答案与解析1.D-解析：数据来源单一属于数据采集环节的问题，而非数据质量问题。数据质量问题通常包括缺失、重复、格式不统一、不一致、异常值等。2.C-解析：促销活动导致的异常销售数据属于正常业务波动，直接删除或替换可能丢失重要信息，标记为离群值并保留是最合理的做法。3.D-解析：`ISBLANK`函数用于检查单元格是否为空，适合检查地址是否完整。其他选项功能不符。4.B-解析：数据清洗的核心目标是提高数据质量，因此对比清洗前后的错误率最能反映清洗效果。5.C-解析：负数库存可能是系统错误，直接删除或归零可能丢失业务信息，标注待核查是最稳妥的做法。二、多选题答案与解析6.A、B、C、D-解析：异常值处理方法包括删除、替换（中位数/平均值）、分箱、标记保留。用平均值替换可能放大异常值影响，不推荐。7.B、D、E-解析：客户生日合理性、联系方式格式、购买频次对业务分析重要，姓名和性别相对次要。8.A、B、C-解析：零售业数据清洗主要追求一致性、完整性、准确性，及时性和可解释性更多是数据治理的要求。9.A、B-解析：Pandas和NumPy是数据清洗的核心工具，Matplotlib用于可视化，Scikit-learn用于机器学习，NLTK用于文本处理。10.B、C、E-解析：地址邮编错误、订单金额异常、库存不符需要人工审核，重复卡号和错别字可自动处理。三、简答题答案与解析11.数据清洗流程及作用-步骤：数据收集→数据探查（统计描述、缺失值分析、异常值检测）→数据预处理（去重、格式统一、缺失值填充/删除）→数据转换（归一化、编码）→数据验证（检查清洗效果）。-作用：提高数据质量，确保分析结果的可靠性，为业务决策提供支持。12.数据缺失原因及处理方法-原因：录入错误、系统故障、业务遗漏、传输中断。-处理：删除（缺失比例低）、填充（均值/中位数/众数/模型预测）、插值（时间序列）。13.判断重复记录的方法-方法1：按唯一标识（如订单号/客户ID）排序后检查连续重复。-方法2：使用Excel的“删除重复项”功能或Pandas的`duplicated()`函数。14.数据不一致及例子-定义：同一数据在不同系统或字段中存在差异（如“北京市”与“北京”）。-例子：客户地址名称与邮编不匹配，商品分类标准不统一。15.确保数据隐私安全的措施-匿名化处理（去除姓名/身份证号）、加密存储、访问控制、遵守GDPR/个人信息保护法。四、案例分析题答案与解析16.异常订单处理案例（1）识别方法：通过箱线图或3σ原则检测金额异常值，筛选出离群订单。（2）处理方法：标记为待核查，联系业务方确认是否真实订单，若为错误则修正或删除。（3）验证方法：对比清洗前后的金额分布图，确保异常值被有效剔除。17.地址不完整处理案例（1）检查方法：使用正则表达式匹配地址字段，统计缺失省份/城市记录。（2）补充方法：结合订单地址和客户注册地推断，或联系客户手动补充。（3）验证方法：抽样人工核对补充后的地址准确性，统计错误率。五、操作题答案与解析18.数据清洗步骤-删除空订单号：`df.dropna(subset=['订单号'],inplace=True)`-修正错别字：`df['商品名称']=df['商品名称'