数据清洗专员岗位技能自测题库含答案

2026年数据清洗专员岗位技能自测题库含答案一、单选题（共10题，每题2分）1.在数据清洗过程中，以下哪项操作通常最先进行？A.处理缺失值B.检测异常值C.统一数据格式D.数据去重2.对于包含大量重复记录的数据集，最常用的去重方法是？A.使用SQL的`GROUPBY`语句B.手动筛选重复项C.利用Python的`pandas.drop_duplicates()`函数D.对每条记录进行唯一性哈希校验3.在处理缺失值时，以下哪种方法可能导致数据偏差最小？A.直接删除缺失值较多的列B.使用列的均值或中位数填充C.使用模型预测缺失值D.随机删除所有缺失值4.以下哪种指标最适合评估数据清洗后的质量？A.数据量大小B.数据完整性C.数据一致性D.数据的标准化程度5.在数据清洗中，"数据倾斜"通常指的是？A.数据文件过大B.特定字段值分布极不均衡C.数据存储设备损坏D.数据传输延迟6.对于包含多种数据类型（如文本、数值、日期）的混合字段，以下哪种处理方式最合理？A.统一转换为文本格式B.删除无法处理的字段C.按类型拆分字段D.忽略该字段7.在处理文本数据时，以下哪项操作不属于数据清洗范畴？A.去除标点符号B.分词处理C.语法纠错D.自动生成摘要8.对于时间序列数据，以下哪种方法能有效处理时间戳格式不一致的问题？A.统一时间基准转换B.将所有时间转换为字符串格式C.忽略时间戳字段D.使用随机数填充时间戳9.在数据清洗中，"数据漂移"通常指？A.数据存储设备老化B.数据源定义变化导致数据含义不一致C.数据传输过程中损坏D.数据访问权限变更10.以下哪种工具最适合进行大规模数据清洗？A.ExcelB.Python的Pandas库C.Access数据库D.手写批处理脚本二、多选题（共5题，每题3分）1.以下哪些属于数据清洗的常见步骤？A.数据格式规范化B.异常值检测与处理C.数据去重D.自动生成数据报告E.缺失值处理2.在处理缺失值时，以下哪些方法是可行的？A.使用KNN算法填充B.删除整行数据C.插值法D.使用全局统计值填充E.直接保留缺失值3.对于数值型数据，以下哪些属于异常值检测方法？A.IQR（四分位数间距）法B.Z-score标准化C.箱线图可视化D.使用DBSCAN聚类算法E.基于业务规则的过滤4.在数据清洗中，以下哪些操作可能影响数据完整性？A.删除重复记录B.使用均值填充缺失值C.数据类型转换错误D.时间戳格式统一E.业务规则校验5.以下哪些工具或技术常用于数据清洗？A.Python的NumPy库B.SQL的窗口函数C.ApacheSparkD.Excel的数据透视表E.OpenRefine三、判断题（共10题，每题1分）1.数据清洗是数据分析和建模的最后一道工序。2.所有缺失值都应该被删除，因为填充可能引入偏差。3.数据去重时，应该保留所有重复记录中最先出现的一条。4.异常值一定是错误数据，必须被修正或删除。5.数据清洗只需要在数据采集完成后进行一次。6.标准化数据格式可以减少后续分析的复杂性。7.数据漂移是数据清洗过程中需要持续监控的问题。8.文本数据清洗不需要考虑语法和语义问题。9.使用哈希算法检测重复记录时，效率比传统方法更高。10.数据清洗后的数据集可以完全消除所有误差。四、简答题（共5题，每题5分）1.简述数据清洗中缺失值处理的常用方法及其适用场景。2.解释什么是数据倾斜，并说明如何解决数据倾斜问题。3.列举三种常见的异常值检测方法，并简述其原理。4.在金融行业进行数据清洗时，需要注意哪些特殊要求？5.描述数据清洗与数据预处理的关系，并举例说明。五、操作题（共2题，每题10分）1.假设你接收到一个包含10万条记录的销售数据集，其中包含以下字段：-`订单ID`（文本）-`客户名称`（文本，部分缺失）-`订单金额`（数值，部分为负数或异常大值）-`订单日期`（日期，格式不统一）请设计一个数据清洗流程，至少包含以下步骤：a.统一订单日期格式b.处理缺失的`客户名称`c.修正异常的`订单金额`d.检测并处理重复订单2.假设你需要清洗一个包含1000万条用户行为日志的数据集，字段包括：-`用户ID`（文本，部分格式错误）-`操作类型`（分类，含大量无效值）-`操作时间`（时间戳，部分缺失）-`设备类型`（分类，部分缺失）请提出以下要求的数据清洗方案：a.确保所有`用户ID`格式统一b.处理无效的`操作类型`c.补全缺失的`操作时间`d.对缺失的`设备类型`进行合理填充答案与解析一、单选题答案1.C解析：数据清洗通常按顺序进行，首先应统一数据格式，如日期、数值类型等，以便后续处理。其他操作如缺失值处理、异常值检测等可以在格式统一后进行。2.C解析：对于大规模数据集，Python的`pandas.drop_duplicates()`函数效率最高，支持多列组合判断重复，且可灵活配置保留策略。3.C解析：使用模型预测缺失值（如KNN、插值法）可以保留更多原始信息，相比删除或简单填充偏差更小。均值/中位数填充适用于数据分布均匀但会丢失信息。4.C解析：数据一致性是衡量清洗质量的核心指标，指数据在逻辑、格式、完整性等方面是否满足业务要求。其他选项较片面。5.B解析：数据倾斜指特定字段值分布极不均衡（如性别字段99%为男性），会导致模型训练偏差，需通过采样或加权处理。6.C解析：混合字段应拆分处理，如将文本拆为关键词、数值拆分区间，便于后续分析。统一为文本会丢失结构信息。7.D解析：自动生成摘要属于自然语言处理范畴，不属于数据清洗的典型任务。清洗主要处理格式、缺失、异常等问题。8.A解析：统一时间基准（如ISO8601）可以解决不同格式问题，如将`2026-01-0112:00:00`统一为`2026-01-01T12:00:00Z`。9.B解析：数据漂移指数据源定义变化（如字段含义变更）导致数据不一致，需通过规则校验修复。其他选项描述不准确。10.B解析：Pandas支持分布式计算（如与Dask结合），适合大规模数据清洗；Excel仅限小数据量；Access不适合非结构化清洗。二、多选题答案1.A、B、C、E解析：D选项是数据可视化任务，不属于清洗步骤。清洗核心是修复数据质量问题。2.A、B、C、D解析：E选项直接保留缺失值会导致数据缺失，不可行。其他方法均有应用场景。3.A、B、C、E解析：D选项DBSCAN用于聚类，不直接检测数值异常。异常值检测常用统计和业务规则方法。4.A、B、C解析：D和E是规范化操作，不破坏完整性。删除重复、填充缺失、类型转换会改变原始数据。5.A、C、E解析：B选项SQL窗口函数用于分析，非清洗工具。D选项Excel适合小数据量，不适合大规模清洗。三、判断题答案1.×解析：数据清洗贯穿数据处理全流程，包括采集前、中、后。2.×解析：填充方法需结合业务场景选择，如均值适用于正态分布数据。3.√解析：保留最早记录符合业务场景需求，需明确策略。4.×解析：异常值可能是真实但罕见的值（如极端交易金额），需结合业务判断。5.×解析：数据清洗需定期进行，因数据源可能变化（如新业务线接入）。6.√解析：统一格式可减少后续转换开销，如统一日期为`YYYY-MM-DD`。7.√解析：业务规则变化（如字段含义调整）需要持续校验。8.×解析：文本清洗需考虑语法（如去除停用词）和语义（如同义词合并）。9.√解析：哈希比对内存效率高，适合大数据集。10.×解析：清洗只能修复部分误差（如缺失值），无法消除所有误差（如测量误差）。四、简答题答案1.缺失值处理方法及适用场景-删除法：适用于缺失比例极低（<5%）且删除不损失关键信息。-填充法：-均值/中位数：适用于正态分布数据（均值）或偏态数据（中位数）。-众数：适用于分类数据。-模型预测：适用于缺失值与完整值相关（如KNN、回归填充）。-插值法：适用于时间序列数据（如线性插值）。-标记法：为缺失值创建特殊标记（如`NaN`），保留信息。2.数据倾斜及解决方法-定义：特定字段值分布极不均衡（如性别99%男性），影响模型训练。-解决方法：-采样：对少数类进行过采样或多数类欠采样。-加权：为少数类分配更高权重。-分桶：将倾斜字段分桶（如按金额区间）。3.异常值检测方法-IQR法：计算Q1、Q3和IQR，以`[Q1-1.5IQR,Q3+1.5IQR]`外为异常值。-Z-score：计算标准化分数，绝对值>3视为异常。-业务规则：根据业务知识定义异常范围（如订单金额>100万）。4.金融行业数据清洗要求-高精度：交易金额、利率等需精确到小数点后多位。-合规性：需符合监管要求（如反洗钱数据保留期限）。-安全性：敏感信息（如身份证号）需脱敏处理。-完整性：关键字段（如交易对手）不能缺失。5.数据清洗与预处理关系-清洗：修复数据质量问题（缺失、异常、重复）。-预处理：清洗后的进一步操作（标准化、归一化、特征工程）。-示例：清洗后的订单金额需归一化，客户名称需分词。五、操作题答案1.销售数据清洗流程a.日期格式统一：pythonimportpandasaspddf['订单日期']=pd.to_datetime(df['订单日期'],errors='coerce',format='%Y-%m-%d%H:%M:%S')b.缺失客户名称填充：pythondf['客户名称'].fillna(df.groupby('订单ID')['客户名称'].transform('first'),inplace=True)c.金额异常修正：pythondf=df[(df['订单金额']>0)&(df['订单金额']<100000)]d.重复订单处理：pythondf.drop_duplicates(subset=['订单ID'],keep='first',inplace=True)2.用户行为日志清洗方案a.用户ID格式统一：pythondf['用户ID']=df['用户ID'].str.strip().str.lower()b.操作类型处理：pythonvalid_types=['click','vi