数据预处理专家面试核心考点含答案

2026年数据预处理专家面试核心考点含答案一、选择题（每题2分，共10题）题目：1.在数据预处理中，以下哪项技术主要用于处理缺失值？A.数据归一化B.数据插补C.数据离散化D.数据标准化2.以下哪种方法不属于异常值检测技术？A.箱线图法B.Z-Score法C.神经网络法D.简单统计法3.在特征工程中，以下哪项技术属于特征降维方法？A.特征编码B.主成分分析（PCA）C.特征组合D.特征选择4.以下哪种方法不属于数据清洗中的重复值处理技术？A.基于规则的匹配B.基于距离的聚类C.简单统计删除D.基于模型的聚类5.在数据预处理中，以下哪项技术主要用于处理数据不平衡问题？A.数据标准化B.重采样C.特征提取D.数据归一化答案与解析：1.B（数据插补是处理缺失值的主要技术，如均值插补、KNN插补等。）2.C（神经网络法不属于传统异常值检测技术，传统方法包括统计方法、聚类方法等。）3.B（PCA是典型的特征降维方法，通过线性变换将高维数据映射到低维空间。）4.C（简单统计删除不属于重复值处理技术，重复值处理通常需要基于规则或聚类方法。）5.B（重采样是处理数据不平衡问题的常用方法，如过采样或欠采样。）二、简答题（每题5分，共5题）题目：1.简述数据预处理在机器学习中的重要性。2.解释什么是数据清洗，并列举三种常见的数据清洗任务。3.描述特征缩放的目的是什么，并比较标准化和归一化的区别。4.什么是数据不平衡问题？如何解决数据不平衡问题？5.解释什么是特征工程，并简述其在数据预处理中的角色。答案与解析：1.数据预处理的重要性：-提高数据质量，减少噪声和错误。-使数据符合机器学习模型的输入要求。-提升模型性能和泛化能力。-缩短模型训练时间。2.数据清洗：-是指在数据分析和建模前对原始数据进行整理和清理的过程。-常见任务包括：-处理缺失值（删除或插补）。-处理重复值（去重）。-处理异常值（删除或修正）。3.特征缩放的目的与区别：-目的：消除不同特征尺度的差异，使模型训练更稳定。-标准化（Z-score）：将数据转换为均值为0，标准差为1的分布。-归一化（Min-Max）：将数据缩放到[0,1]区间。-区别：标准化适用于数据无明显上下界，归一化适用于数据有明确上下界。4.数据不平衡问题：-指数据集中某一类别的样本数量远多于其他类别。-解决方法：-重采样（过采样少数类或欠采样多数类）。-使用合成样本（如SMOTE算法）。-调整模型评价指标（如F1-score、AUC）。5.特征工程：-是指通过领域知识和技术手段，从原始数据中提取或构造新的特征。-角色：-提高模型性能。-减少数据预处理工作量。-增强模型的可解释性。三、操作题（每题10分，共2题）题目：1.假设你有一份包含缺失值、重复值和异常值的销售数据集（CSV格式），请写出使用Python（Pandas库）进行数据清洗的步骤和代码示例。2.假设你有一份包含多个特征的客户数据集，请写出使用Python（Scikit-learn库）进行特征缩放的步骤和代码示例，并解释为什么需要特征缩放。答案与解析：1.数据清洗步骤与代码示例：pythonimportpandasaspd读取数据data=pd.read_csv('sales_data.csv')处理缺失值（均值填充）data.fillna(data.mean(),inplace=True)处理重复值（删除重复行）data.drop_duplicates(inplace=True)处理异常值（使用Z-score法）fromscipy.statsimportzscoredata['z_score']=zscore(data['sales'])data=data[data['z_score'].abs()<=3]#保留|z|<=3的样本data.drop(columns=['z_score'],inplace=True)保存清洗后的数据data.to_csv('cleaned_sales_data.csv',index=False)2.特征缩放步骤与代码示例：pythonimportpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler,MinMaxScaler读取数据data=pd.read_csv('customer_data.csv')特征缩放（标准化）scaler=StandardScaler()data_scaled=scaler.fit_transform(data)data_scaled=pd.DataFrame(data_scaled,columns=data.columns)特征缩放（归一化）scaler=MinMaxScaler()data_normalized=scaler.fit_transform(data)data_normalized=pd.DataFrame(data_normalized,columns=data.columns)解释：特征缩放可以避免模型偏向尺度较大的特征，提高模型稳定性。四、案例分析题（每题15分，共2题）题目：1.假设你是一家电商公司的数据分析师，公司希望通过客户数据预测购买行为。数据集中包含年龄、性别、购买频率、消费金额等特征，但存在缺失值、异常值和不平衡问题。请提出数据预处理方案，并说明每一步的合理性。2.假设你是一家医疗公司的数据科学家，公司希望通过患者数据预测疾病风险。数据集中包含年龄、血压、血糖、体重等特征，但存在缺失值和类别不平衡问题。请提出特征工程方案，并说明如何优化模型性能。答案与解析：1.电商客户数据预处理方案：-处理缺失值：-年龄：使用中位数填充（年龄分布可能偏态）。-购买频率：使用众数填充（高频用户可能缺失较少）。-处理异常值：-消费金额：使用IQR法检测并删除异常值（避免极端值影响模型）。-处理不平衡问题：-使用过采样方法（如SMOTE）增加少数类样本。-特征工程：-构造“消费能力”特征（消费金额/购买频率）。-对性别进行独热编码（避免顺序假设）。2.医疗患者数据特征工程方案：-处理缺失值：-血压、血糖：使用KNN插补（保留相邻样本特征）。-处理不平衡问题：-使用欠采样方法（减少多数类样本）。-调整模型权