2026年ERP数据分析师数据清洗面试题含答案

2026年ERP数据分析师数据清洗面试题含答案一、单选题（共5题，每题2分）1.在ERP系统中，以下哪项不属于数据清洗的常见步骤？A.缺失值处理B.数据格式统一C.数据关联分析D.异常值检测答案：C解析：数据清洗主要针对数据质量问题，包括缺失值处理、格式统一、异常值检测等。数据关联分析属于数据分析范畴，而非数据清洗步骤。2.如果ERP系统中的客户地址字段存在多种格式（如“北京市海淀区”和“Beijing,HaidianDistrict”），应采用哪种方法进行处理？A.直接删除不规范的记录B.使用正则表达式统一格式C.将所有地址转换为拼音D.保留原格式不做处理答案：B解析：正则表达式可以匹配并标准化不同格式的文本，是处理地址等多样化字段的常用方法。3.在处理ERP订单数据时，发现部分订单金额存在小数点后两位不一致的情况（如“100.00”和“100”），应如何处理？A.保留所有格式B.强制转换为“100.00”格式C.删除金额不一致的订单D.计算平均值后替换答案：B解析：统一数值格式可以提高数据一致性，便于后续分析。4.对于ERP系统中重复的客户记录，以下哪种方法最有效？A.随机保留一条记录B.合并重复记录的所有字段C.使用唯一标识符（如客户ID）去重D.删除所有重复记录答案：C解析：唯一标识符是判断重复记录的标准方法，合并或随机删除可能丢失重要信息。5.在清洗ERP供应商数据时，发现部分供应商名称存在错别字（如“上海中电电气”写成“上海中电电气”），应如何处理？A.忽略错别字B.使用模糊匹配修正C.直接删除该供应商记录D.将错别字转换为拼音答案：B解析：模糊匹配可以识别并修正类似但错误的名称，提高数据准确性。二、多选题（共5题，每题3分）6.以下哪些属于ERP数据清洗中的异常值处理方法？A.使用箱线图识别异常值B.将异常值替换为平均值C.删除异常值记录D.使用Z-score方法检测异常值答案：A、B、C、D解析：异常值处理方法包括可视化（箱线图）、替换（平均值）、删除或使用统计方法（Z-score）检测。7.在清洗ERP产品数据时，可能遇到哪些数据质量问题？A.产品类别缺失B.产品价格异常（如0元或负数）C.产品描述重复D.产品SKU编码不统一答案：A、B、C、D解析：产品数据可能存在缺失、异常、重复或格式不一致等问题。8.对于ERP中的文本字段（如产品描述），以下哪些属于数据清洗的常见操作？A.去除空格和特殊字符B.使用停用词过滤无关词汇C.统一文本编码（如UTF-8）D.分词处理（如中文分词）答案：A、B、C、D解析：文本清洗包括去除无关字符、过滤停用词、统一编码和分词等操作。9.在处理ERP销售数据时，以下哪些属于数据不一致问题？A.日期格式不统一（如“2026-01-01”和“01/02/2026”）B.金额单位不一致（如“元”和“USD”）C.客户分类标准不同（如“个人客户”和“Retail”）D.产品编码前缀不一致答案：A、B、C、D解析：数据不一致可能体现在格式、单位、分类或编码等方面。10.在ERP数据清洗中，以下哪些工具或技术可以辅助完成？A.Python的Pandas库B.SQL查询C.Excel数据透视表D.ETL工具（如Informatica）答案：A、B、C、D解析：以上工具或技术均可用于数据清洗，其中Python和SQL更高效，ETL工具适合批量处理。三、简答题（共5题，每题4分）11.简述ERP数据清洗中“缺失值处理”的常见方法及其适用场景。答案：-删除法：适用于缺失比例较低或缺失随机的情况。-填充法：-均值/中位数/众数填充：适用于数值型数据，但可能扭曲分布。-模型预测填充：使用机器学习模型（如KNN）预测缺失值，适用于缺失规律性强的数据。-插值法：适用于时间序列数据，如线性插值。12.在ERP系统中，如何识别和处理重复数据？答案：-识别方法：-基于唯一标识符（如客户ID、订单号）判断完全重复。-基于关键字段（姓名、地址等）使用模糊匹配识别相似重复。-处理方法：-合并重复记录（保留最新或最全数据）。-标记为重复并手动审核。13.ERP数据清洗中，如何处理数据格式不一致的问题（如日期、数值格式）？答案：-日期格式：使用正则表达式或日期函数统一格式（如YYYY-MM-DD）。-数值格式：删除千位分隔符、统一小数点（如“.00”标准化为“0.00”）。-文本格式：统一编码（如UTF-8）、去除多余空格。14.在清洗ERP供应商数据时，如何确保数据的准确性？答案：-核对供应商官网或第三方数据源。-使用去重规则（如名称+地址+联系方式组合）。-对关键字段（如税号、银行账号）进行格式校验。15.简述数据清洗对ERP系统分析的影响。答案：-提高数据分析的可靠性（减少偏差）。-优化模型训练效果（避免噪声干扰）。-降低后续维护成本（减少错误数据修正时间）。四、论述题（共2题，每题5分）16.结合制造业ERP系统（如SAP、Oracle）的特点，论述数据清洗的重要性及具体挑战。答案：重要性：-制造业ERP数据量大（如物料、生产、供应链数据），清洗可确保决策基于准确信息。-异常数据可能导致生产计划失真或库存积压。挑战：-多源异构数据（MES、PLM、CRM系统数据格式不一）。-行业术语复杂（如BOM结构、工艺参数）。-数据更新频繁（需动态清洗）。17.假设你负责清洗一家零售行业ERP系统中的客户数据，请提出数据清洗的步骤及关键考虑点。答案：步骤：1.数据探查：检查客户表结构、缺失率、异常值分布。2.缺失值处理：地址、电话缺失可用模型填充或标记。3.去重：基于客户ID+姓名+手机号组合去重。