2025年高职（大数据分析与应用）数据预处理技术阶段测试题及答案

2025年高职（大数据分析与应用）数据预处理技术阶段测试题及答案

（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：每题只有一个正确答案，请将正确答案的序号填在括号内。(总共8题，每题5分)w1.以下哪种不属于数据预处理中数据清理的内容？（）A.处理缺失值B.检测和纠正数据中的错误C.数据标准化D.去除重复数据w2.在数据集成过程中，将多个数据源中的数据合并到一个数据存储中的操作是（）。A.数据抽取B.数据转换C.数据加载D.数据清洗w3.对于数值型数据，进行数据离散化的目的不包括（）。A.提高算法效率B.便于数据可视化C.增加数据的维度D.适合某些特定算法w4.以下哪种数据转换操作可以将数据的取值范围进行缩放？（）A.平滑处理B.规格化C.属性构造D.离散化w5.在数据预处理中，对数据进行特征选择时，以下哪个指标用于衡量特征的重要性？（）A.信息增益B.均方误差C.相关系数D.以上都是w6.数据清洗时，对于缺失值的处理方法不包括（）。A.删除含有缺失值的记录B.用均值填充C.用最大值填充D.用随机值填充w7.当进行数据集成时，解决数据冲突的策略不包括（）。A.忽略冲突B.人工干预C.采用某种规则进行统一D.随机选择一个值w8.数据预处理中，对文本数据进行分词操作属于（）阶段。A.数据清理B.数据集成C.数据转换D.数据归约第II卷（非选择题，共60分）w9.（10分）简述数据预处理的主要步骤及其作用。w10.（15分）请说明在数据清理中，处理缺失值的几种常见方法及其优缺点。w11.（15分）给出一个数据集成的场景示例，说明可能会遇到哪些数据冲突问题，以及如何解决这些冲突。材料：在某电商平台的数据分析项目中，收集到了用户的购买记录数据，包括用户ID、商品ID、购买时间、购买金额等字段。部分数据如下：|用户ID|商品ID|购买时间|购买金额||----|----|----|----||1|A|2023/1/1|100||2|B|2023/1/2|200||3|A|2023/1/3|150||4|C|2023/1/4|300||5|A|2023/1/5|250|w12.（10分）根据上述材料，若要进行数据清洗，可能需要处理哪些问题？请简要说明。w13.（20分）如果要分析用户购买金额的分布情况，对购买金额数据进行数据转换，可以采用哪些方法？并说明每种方法的适用场景。答案：w1.Cw2.Cw3.Cw4.Bw5.Aw6.Dw7.Dw8.Cw9.数据预处理主要步骤包括数据清理、数据集成、数据转换、数据归约。数据清理用于处理缺失值、错误数据等，提高数据质量；数据集成将多个数据源数据合并；数据转换如标准化、离散化等改变数据格式；数据归约减少数据量同时尽量保持数据原貌，各步骤共同为后续数据分析提供高质量数据基础。w10.常见方法及优缺点：删除含有缺失值的记录，优点是简单直接，缺点是可能丢失大量数据；用均值填充，优点是计算简单，缺点是可能掩盖数据真实分布；用最大值或最小值填充，优点是操作简便，缺点是可能偏离真实值；用统计模型预测填充，优点是更接近真实值，缺点是模型构建和计算复杂。w11.示例：如合并两个电商平台用户信息，可能存在用户ID重复冲突。解决方法：忽略冲突，可能导致部分数据丢失；人工干预，准确性高但效率低；采用规则统一，如规定新ID生成规则。还可能存在数据格式冲突，如日期格式不同，可统一格式。w12.可能需要处理缺失值，检查是否有记录存在部分字段缺失；处理错误数据，如购买金额是否存在异常大或小的值；检查是否有重复记录。w13.方法及适用场景