数据清洗工程师面试题含答案

2026年数据清洗工程师面试题含答案一、单选题（共5题，每题2分）1.题：在数据清洗过程中，以下哪项不属于常见的异常值处理方法？A.箱线图法B.标准差法C.热图法D.IQR（四分位数间距）法答案：C解析：热图法主要用于数据可视化，展示数据之间的相关性，并非异常值处理方法。箱线图法、标准差法和IQR法都是常见的异常值检测和处理方法。2.题：当处理缺失值时，以下哪种方法最适用于缺失比例较高的连续型数据？A.删除缺失值B.填充均值C.填充中位数D.KNN插补答案：D解析：当缺失值比例较高时，删除缺失值会导致数据量大幅减少，影响模型效果。填充均值或中位数适用于缺失比例较低的情况，而KNN插补通过考虑邻近数据点的值来填充缺失值，更适用于缺失比例较高且数据分布较均匀的情况。3.题：以下哪种方法不属于数据标准化（归一化）的范畴？A.Min-Max缩放B.Z-score标准化C.标准差缩放D.众数中心化答案：D解析：Min-Max缩放、Z-score标准化和标准差缩放都是常见的数据标准化方法，而众数中心化不属于标准化方法，它只是通过众数来调整数据分布。4.题：在处理重复数据时，以下哪项描述是错误的？A.重复数据会影响统计分析的准确性B.重复数据可能由数据录入错误或系统错误导致C.重复数据清洗通常需要人工审核D.重复数据清洗后不需要保留任何一条记录答案：D解析：重复数据清洗后通常需要保留一条代表性记录，而非全部删除，以保留完整信息。5.题：以下哪种数据质量维度最适用于检测数据中的逻辑错误？A.完整性B.一致性C.准确性D.及时性答案：B解析：一致性主要关注数据在不同系统或时间点上的逻辑一致性，如年龄字段出现负数等逻辑错误。二、多选题（共5题，每题3分）1.题：以下哪些方法可以用于检测数据中的缺失值？A.空值率统计B.插值法C.数据探查性分析（EDA）D.删除缺失值答案：A,C,D解析：空值率统计和EDA可以用于发现缺失值，删除缺失值也是一种处理方法，但插值法主要用于填充缺失值，而非检测。2.题：数据清洗过程中，以下哪些属于数据变换的范畴？A.数据标准化B.数据离散化C.数据缺失值填充D.数据去重答案：A,B解析：数据标准化和离散化属于数据变换，而数据缺失值填充和去重属于数据清理。3.题：在处理文本数据时，以下哪些属于常见的预处理步骤？A.分词B.去除停用词C.词性标注D.特征提取答案：A,B,C解析：分词、去除停用词和词性标注都是文本数据预处理的重要步骤，而特征提取通常在预处理之后进行。4.题：数据清洗中，以下哪些方法可以用于检测数据中的重复值？A.基于唯一键的检测B.基于相似度检测C.手动审核D.空值率统计答案：A,B,C解析：基于唯一键、相似度和手动审核都可以检测重复值，而空值率统计主要用于缺失值检测。5.题：数据清洗过程中，以下哪些属于数据集成中的常见问题？A.数据冲突B.数据冗余C.数据类型不匹配D.数据缺失答案：A,B,C解析：数据集成时，数据冲突、冗余和类型不匹配是常见问题，而数据缺失通常在数据清洗的早期阶段处理。三、简答题（共5题，每题4分）1.题：简述数据清洗在数据分析中的重要性。答案：数据清洗是数据分析的基础步骤，其重要性体现在：-提高数据质量，确保分析结果的准确性；-减少错误和偏差，避免误导决策；-提升模型效果，避免因数据质量问题导致模型性能下降；-节省后续分析时间，避免在低质量数据上浪费精力。2.题：简述缺失值处理的几种常见方法及其适用场景。答案：常见方法包括：-删除缺失值：适用于缺失比例较低且数据量充足的情况；-填充均值/中位数：适用于缺失比例较低且数据分布较均匀的情况；-插值法：适用于缺失值分布规律性强的情况；-KNN插补：适用于缺失比例较高且数据分布较均匀的情况；-回归填充：适用于缺失值与其他变量关系较强的场景。3.题：简述数据标准化和归一化的区别。答案：数据标准化（Z-score）将数据转换为均值为0、标准差为1的分布，适用于数据分布范围较广的情况；归一化（Min-Max）将数据缩放到[0,1]区间，适用于数据分布范围较窄且需要统一比例的情况。4.题：简述数据去重的常见方法。答案：常见方法包括：-基于唯一键去重：通过唯一键识别完全重复的记录；-基于相似度去重：通过文本相似度或模糊匹配检测近似重复记录；-手动审核：对疑似重复记录进行人工判断和去重。5.题：简述数据清洗的常见流程。答案：常见流程包括：-数据探查性分析（EDA）：初步了解数据分布、缺失值、异常值等情况；-数据清理：处理缺失值、重复值、异常值等；-数据变换：进行数据标准化、归一化、离散化等操作；-数据集成：合并来自不同来源的数据，解决冲突和冗余问题；-数据格式化：统一数据格式，如日期、数值格式等。四、案例分析题（共2题，每题10分）1.题：某电商平台收集了用户订单数据，但数据中存在大量缺失值、重复值和异常值。请提出数据清洗的具体步骤和方法，并说明每一步的合理性。答案：-数据探查性分析（EDA）：通过统计描述、可视化（如箱线图、直方图）初步了解数据分布、缺失值比例、异常值情况等。合理性：为后续清洗提供依据，避免盲目操作。-数据清理：-处理缺失值：根据缺失比例选择删除或填充。如缺失比例低于5%，可填充均值或中位数；高于5%，可使用KNN插补或回归填充。合理性：避免数据丢失，同时保证数据完整性。-处理重复值：基于订单号或用户ID进行去重，保留一条代表性记录。合理性：避免统计偏差，确保数据唯一性。-处理异常值：通过箱线图或Z-score检测异常值，根据业务逻辑判断是否删除或修正。合理性：避免异常值误导分析结果。-数据变换：-数据标准化：对价格、数量等数值型数据进行Z-score标准化，统一比例。合理性：避免数值范围差异影响模型效果。-数据离散化：对年龄等连续型数据进行分段，如年龄>60为老年用户。合理性：便于分类分析。-数据集成：如数据来自多个表，需合并订单表和用户表，解决主键冲突问题。合理性：保证数据完整性，便于关联分析。-数据格式化：统一日期格式（如YYYY-MM-DD），数值格式（如保留两位小数）。合理性：提高数据可用性，便于后续处理。2.题：某银行收集了客户交易数据，但数据中存在大量拼写错误、格式不一致的地址信息。请提出数据清洗的具体步骤和方法，并说明每一步的合理性。答案：-数据探查性分析（EDA）：通过抽样查看地址字段，统计常见错误类型（如拼写错误、缺失省市区信息等）。合理性：了解问题分布，制定针对性清洗策略。-数据清理：-处理缺失值：如地址缺失，可尝试通过其他字段（如客户注册地）填充，或标记为“未知”。合理性：避免数据丢失，同时保留信息。-处理格式不一致：统一地址格式，如“省-市-区-街道”。合理性：便于后续匹配和查询。-数据变换：-地址标准化：使用地址解析工具（如地理编码API）将模糊地址转换为标准地址。合理性：提高地址匹配精度，便于地理分析。-分词处理：将地址拆分为省、市、区、街道等字段。合理性：便于分类和筛选。-数据去重：基于标准地址进行去重，保留唯一地址记录。合理性：避免重复统计，确保地址唯一性。-数据集成：如地址数据来自多个系统，需合并并解决冲突。合理性：保证数据完整性，便于统一管理。五、开放题（共2题，每题10分）1.题：在数据清洗过程中，如何平衡数据清洗的严格程度和业务需求？请结合实际案例说明。答案：平衡数据清洗严格程度和业务需求的关键在于：-了解业务目标：如业务目标是用户画像分析，需重点关注地址、年龄等字段；如目标是交易风险评估，需关注金额、时间等字段。合理性：避免过度清洗或清洗不足。-优先级排序：根据字段重要性和缺失比例制定清洗优先级。如关键业务字段（如订单号）缺失率低，可优先清洗。合理性：保证核心数据质量。-业务验证：清洗后与业务方验证数据合理性，如地址是否符合实际分布。合理性：确保数据符合业务场景。-案例：某电商平台用户地址缺失率20%，但业务方表示仅需分析一二线城市用户，因此仅清洗一二线城市地址，其他缺失地址标记为“未知”。合理性：避免过度清洗，同时满足业务需求。2.题：数据清洗过程中，如何评估清洗效果？请提出几种评估方法。答案：评估数据清洗效果的方法包括：-统计指标：如缺失值率、重复值比例、异常值比例等变化情况。合理性：量化清洗效果，便于对比。-业务指标：如清洗后用户画像分析准确率、交易风险评估效果等。合理性：验证清洗是否真正提升业务价值。-可视化对比：通过清洗前后数据分布图对