2026年数据清洗面试题及异常值处理技巧含答案

2026年数据清洗面试题及异常值处理技巧含答案第一部分：数据清洗基础概念题（共5题，每题2分）1.什么是数据清洗？请简述其在数据分析流程中的重要性。答案：数据清洗是指识别并纠正（或删除）数据集中的错误，以确保数据的质量和可用性。重要性包括：-提高数据准确性，避免分析偏差；-增强模型可靠性，提升预测效果；-节省后续处理时间，降低维护成本。2.列举至少三种常见的数据质量问题，并说明其产生原因。答案：-缺失值：数据录入错误、系统故障或用户未填写；-重复值：数据录入冗余、合并数据时未去重；-格式不一致：如日期字段存在多种表示方式（"2026-01-01"vs"01/01/2026"）。3.在数据清洗中，如何处理缺失值？简述常见的填充方法及其适用场景。答案：-删除法：适用于缺失比例低（<5%）且不影响分析；-均值/中位数/众数填充：适用于数值型数据，但会平滑分布；-模型预测填充：如使用KNN或回归填补，适用于缺失值与其它字段相关；-插值法：适用于时间序列数据。4.什么是数据标准化？为什么在数据预处理阶段常执行此操作？答案：数据标准化指将不同量纲的数据转换为统一尺度（如Z-score标准化，公式为`(x-μ)/σ`）。原因：-消除量纲影响，避免数值差异过大导致模型偏向方差大的特征；-提升算法收敛速度（如梯度下降法）。5.简述数据去重的常见方法，并说明如何判断数据是否重复。答案：-基于唯一键去重：如身份证号、订单ID；-基于相似度去重：使用文本匹配算法（如Jaccard相似度）；-判断重复标准：多字段组合唯一（如姓名+手机号），或连续行高度相似。第二部分：异常值检测与处理技巧（共10题，每题3分）6.什么是异常值？列举三种常见的异常值检测方法。答案：异常值指数据集中与其它数据显著偏离的观测值。方法：-统计方法：箱线图（IQR法，`Q3+1.5IQR`以上为异常）；-距离度量：KNN算法（距离最近的K个点距离之和异常）；-密度聚类：DBSCAN算法（低密度区域点为异常）。7.在金融行业，如何处理交易数据中的异常交易？请说明检测与处理策略。答案：-检测：监测交易金额、频率、时间分布，使用孤立森林算法识别异常；-处理：标记为待审核，或删除极端值（如超千万转账）；-行业特点：结合用户历史行为，避免误判正常大额交易。8.假设你发现某城市用户年龄数据存在极端值（如120岁），如何验证并处理？答案：-验证：检查是否录入错误（如格式错误或笔误）；-处理：若为错误，修正为合理年龄；若为真实（如百岁老人），保留但标记；-可视化：箱线图可直观判断异常范围。9.在电商用户行为数据中，如何识别异常购物路径（如连续浏览1000件商品）？答案：-检测：使用滑动窗口统计浏览商品数，超过95%分位数3倍标准差为异常；-处理：若为爬虫行为，过滤；若为真实用户，标记并分析其偏好。10.什么是“干净的数据”？请举例说明数据清洗如何提升其“干净度”。答案：干净数据指无缺失、重复、异常，格式统一，逻辑一致的数据。示例：清洗用户地址数据，统一“上海市浦东新区”与“PudongNewDistrict,Shanghai”为同一格式，提升匹配准确性。11.在处理文本数据时，如何识别并处理异常评论（如纯符号或机器生成内容）？答案：-检测：计算评论熵（无重复字符比例低为异常）；-处理：删除纯符号评论，机器生成内容加入特殊类别；-行业特点：电商评论中“啊啊啊”等重复字符多为机器人。12.在医疗数据分析中，心率数据出现负值或超500次/分，如何处理？答案：-验证：检查设备采集是否异常（如负值可能为录入错误）；-处理：负值修正为正值，超范围值标记为缺失或删除；-领域知识：结合医学常识，排除无意义数据。13.什么是“伪异常”？请举例说明在异常值处理中需注意的伪异常情况。答案：伪异常指看似异常但实际有业务背景的值。示例：双十一订单金额超均值5倍，非异常，需保留并分析其驱动因素。14.在处理缺失值时，如何避免因填充导致的异常值？答案：-使用分位数填充（如填充95%分位数）；-结合业务规则（如年龄不能超过100岁）；-标记填充值（如用特殊值`-999`，后续模型可识别）。15.异常值处理对模型性能的影响是什么？如何平衡处理严格度？答案：-影响：过度删除丢失信息，过度保留降低模型泛化能力；-平衡：先检测再分析业务场景，保留关键异常值（如金融欺诈样本）。第三部分：综合应用题（共5题，每题5分）16.假设你负责清洗一份包含用户注册信息的表格，其中性别字段有“男”“M”“male”等不一致值，如何标准化？答案：-规则映射：{"M":"男","male":"男"}；-空余值归一：未知性别填充为“未知”；-可视化检查：词云图可发现更多杂乱输入。17.在处理股票交易数据时，发现某日成交量突然激增10倍，如何判断并处理？答案：-检查：是否为财报发布日（如季度财报）；-处理：若为正常波动，保留；若无业务原因，删除或修正；-联动分析：对比当日新闻，确认是否因重大事件。18.清洗某城市房价数据时，发现部分房源面积超1000平米，如何验证并处理？答案：-验证：检查是否为联排别墅等特殊户型（关联户型字段）；-处理：若真实，保留并标注；若疑似录入错误（如`10000`应为`100`），修正；-拓展分析：统计超大面积房源的分布区域。19.在清洗用户评分数据时，发现评分存在极端值（如100分制下出现150分），如何处理？答案：-检查评分上限规则，若非标准150分制，修正为最大值；-若为异常输入，归一化到5分制（`150/30`）；-业务确认：若用户可自定义评分，保留但标记特殊。20.假设你清洗一份跨地区销售数据，发现部分省份销售额为0，如何处理？答案：-验证：是否为新成立省份或数据采集盲区；-处理：若真实，填充均值（如邻近省份均值）；-联动字段：结合产品线分析，若某省份无该产品，删除该记录。答案与解析第一部分：数据清洗基础概念题（答案已在题干中列出，此处略）第二部分：异常值检测与处理技巧6.答案：异常值指偏离整体分布的点。方法：IQR法、KNN距离、DBSCAN密度聚类。7.答案：金融行业检测可用孤立森林，处理需结合业务（如删除超千万交易）；8.答案：验证录入，处理修正或保留，可视化箱线图辅助；9.答案：滑动窗口统计，若超3σ则异常，区分爬虫与真实用户；10.答案：干净数据标准：无缺失/重复/异常，格式统一。示例：统一地址格式提升匹配率；11.答案：计算评论熵，删除纯符号，机器生成内容特殊分类；12.答案：负值修正为正，超范围值删除/填充，结合医学常识排除无效数据；13.答案：伪异常指有业务背景的异常值，如双十一大额订单非异常；14.答案：分位数填充、业务规则限制、标记填充值；15.答案：异常值处理影响模型泛化能力，平衡需结合业务逻辑保留关键异常。第三部分：综合应用题16.答案：规则映射、未知值归一、词云图辅助