2025年高职大数据技术应用（数据清洗）试题及答案

2025年高职大数据技术应用（数据清洗）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题，共40分）答题要求：本大题共10小题，每小题4分，共40分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的，请将正确答案的序号填在括号内。1.以下哪种数据类型不属于结构化数据？（）A.数字B.日期C.文本D.图像2.数据清洗中，处理缺失值的方法不包括（）A.删除缺失值所在记录B.用均值填充C.用最大值填充D.用随机值填充3.对于重复数据的处理，以下说法正确的是（）A.直接删除所有重复数据B.保留第一次出现的重复数据C.保留最后一次出现的重复数据D.根据业务需求选择合适的处理方式4.数据清洗时，判断数据是否异常通常不考虑以下哪个因素？（）A.数据范围B.数据类型C.数据的分布D.数据的颜色5.以下哪种编码方式常用于文本数据清洗？（）A.UTF-8B.ASCIIC.GBKD.以上都是6.在数据清洗中，对于错误格式的数据，最常用的处理方法是（）A.直接删除B.转换为正确格式C.忽略D.标记为异常7.数据清洗的第一步通常是（）A.数据集成B.数据探索C.数据预处理D.数据转换8.对于大数据量的数据清洗，以下哪种工具不合适？（）A.PythonB.RC.ExcelD.Spark9.数据清洗中，检测数据中的噪声通常使用（）A.统计分析方法B.机器学习算法C.深度学习模型D.以上都可以10.以下哪个不是数据清洗的目标？（）A.提高数据质量B.减少数据冗余C.增加数据量D.提升数据可用性第II卷（非选择题，共60分）11.（10分）简述数据清洗的主要步骤。12.（15分）请说明处理数据缺失值的三种常见方法及其适用场景。13.（15分）在数据清洗中，如何检测和处理数据中的异常值？14.（10分）阅读以下材料：某电商平台收集了大量用户购买数据，其中部分数据存在格式不规范、重复记录等问题。例如，用户姓名字段中既有全称又有简称，订单金额字段中存在一些明显超出正常范围的数值。请针对这些问题提出数据清洗的方案。15.（2分）请简要描述数据清洗在大数据技术应用中的重要性。答案：1.D2.D3.D4.D5.D6.B7.B8.C9.D10.C11.数据清洗主要步骤包括：数据探索，了解数据的基本特征、分布等；数据预处理，如统一数据格式等；缺失值处理，根据情况选择合适方法填充或删除；重复值处理，决定是否保留或删除重复数据；异常值检测与处理，找出并处理异常数据；数据转换，如进行编码转换等。12.处理数据缺失值的常见方法及适用场景：删除缺失值所在记录，适用于缺失值比例较小且对整体数据影响不大时；用均值填充，适用于数据分布较为均匀，数值型数据；用最大值或最小值填充，可用于有一定逻辑关系的数据，如时间序列数据等。13.检测异常值可通过统计分析方法，如计算均值、标准差，利用Z-score等判断数据是否偏离正常范围。处理时可删除异常值，适用于异常值较少且对结果影响较大时；也可进行修正，如用均值或中位数替换异常值。还可使用机器学习算法如基于聚类的方法识别异常值。14.对于用户姓名字段，统一格式，将简称转换为全称或制定规范的简称表示。对于订单金额字段，通过统计分析确定正常范围，删除明显超出范围的异常值，或者根据业务逻辑进行修正，如联系用户核实等。同时，检查数据是否存在重复记录，删除重复数据。15.数据清洗在大数据技术应用中非常重要。它能提高数据质量，去除错误、不完整和重复的数据，使后续