2025年大学大二（大数据技术）数据清洗预处理阶段测试题及答案

2025年大学大二（大数据技术）数据清洗预处理阶段测试题及答案

（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：本卷共20小题，每小题2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.以下哪种情况不属于数据清洗中需要处理的噪声数据？（）A.数据录入错误B.数据中的异常值C.数据的重复记录D.数据的正常波动2.在数据清洗中，对于缺失值的处理方法不包括（）A.删除缺失值所在的记录B.用固定值填充缺失值C.根据数据的分布特征估算缺失值D.直接忽略缺失值不做处理3.数据清洗时，判断数据是否为离群点通常使用的方法是（）A.聚类分析B.关联规则挖掘C.回归分析D.统计分析方法如Z-score等4.以下哪种数据类型在数据清洗中相对更容易处理？（）A.结构化数据B.半结构化数据C.非结构化数据D.以上难度相同5.对于数据清洗中的一致性检查，主要是检查（）A.数据的格式是否一致B.数据的内容是否符合业务规则C.数据的存储方式是否一致D.数据的来源是否一致6.在清洗文本数据时，去除多余的空格、换行符等属于（）A.数据标准化B.数据规范化C.数据格式化D.数据清理7.数据清洗过程中，对于重复数据的处理，优先考虑的是（）A.全部删除B.保留其中一条C.根据业务需求选择保留或合并D.随机保留8.以下哪种技术可以用于检测数据中的异常值？（）A.决策树B.支持向量机C.主成分分析D.箱线图9.在数据清洗中，对于日期格式的数据，常见的清洗操作不包括（）A.检查日期的有效性B.统一日期格式C.提取日期中的特定部分D.改变日期的含义10.数据清洗的目的不包括（）A.提高数据质量B.减少数据冗余C.增加数据量D.提升数据分析的准确性11.对于数值型数据的清洗，当数据分布严重偏态时，较好的处理方法是（）A.进行数据转换B.直接删除异常值C.不做处理D.重新收集数据12.在清洗包含多种语言的文本数据时，首先要进行的操作是（）A.语言识别B.统一编码C.去除停用词D.词法分析13.数据清洗中，对于数据的标准化处理主要是为了（）A.使数据更美观B.便于数据的比较和分析C.减少数据量D.增加数据的多样性14.以下哪种情况可能导致数据不一致性，需要在清洗时重点关注？（）A.不同数据源的数据结构不同B.数据中的错别字C.数据的更新不及时D.以上都是15.在清洗图像数据时，主要涉及的操作不包括（）A.图像去噪B.图像裁剪C.图像分类D.图像增强16.数据清洗时，对于数据中的错误标签，通常采用的处理方法是（）A.直接删除标签B.根据正确值修正标签C.随机更换标签D.忽略标签17.对于大数据量的数据清洗，以下哪种方式效率更高？（）A.单机处理B.分布式处理C.串行处理D.人工处理18.在数据清洗中，对于数据中的无效字符，一般采用的处理方式是（）A.直接删除B.替换为合法字符C.保留原样D.转换为其他字符19.数据清洗过程中，对于数据的时间戳处理，主要包括（）A.时间戳的提取B.时间戳的转换C.时间戳的验证D.以上都是20.以下哪种数据清洗工具在处理结构化数据方面较为常用？（）A.HadoopB.SparkC.SQLD.Python第II卷（非选择题共60分）二、填空题（每题2分，共10分）答题要求：请在每题的空格中填上正确答案。1.数据清洗的流程一般包括数据探查、______、数据转换、数据验证等步骤。2.处理缺失值的方法有均值填充、______、回归填充等。3.数据标准化的常见方法有______、最小-最大规范化等。4.对于文本数据的清洗，主要包括去除噪声、统一格式、______等操作。5.在数据清洗中，检测离群点常用的统计量有______、标准差等。三、简答题（每题10分，共20分）答题要求：简要回答问题，条理清晰。1.简述数据清洗中处理重复数据的主要方法及适用场景。2.说明在大数据环境下进行数据清洗面临的挑战及应对策略。四、案例分析题（每题15分，共15分）材料：某电商平台收集了大量用户购买商品的数据，其中部分数据存在以下问题：有些用户的年龄字段填写为负数；部分商品的价格字段包含字母；存在一些重复的订单记录；商品分类标签有一些错别字。答题要求：针对上述材料中的问题，分析如何进行数据清洗。五、综合应用题（每题15分，共15分）材料：有一份关于学生成绩的数据集，包含学生姓名、课程名称、成绩等字段。数据中存在成绩缺失值、成绩异常高（可能是录入错误）以及课程名称的格式不统一等问题。答题要求：请设计一个完整的数据清洗方案，对该数据集进行清洗，使其能够满足后续分析的要求。答案：1.D2.D3.D4.A5.B6.D7.C8.D9.D10.C11.A12.A13.B14.D15.C16.B17.B18.B19.D20.C二、1.数据清洗策略制定2.中位数填充3.Z-score标准化4.词法句法分析5.均值三、1.处理重复数据的方法及适用场景：直接删除重复记录，适用于重复记录对分析无价值且数据量较大时；合并重复记录，适用于需要整合相关信息时；保留一条，根据业务需求选择保留哪一条，适用于对重复记录难以抉择时。2.大数据环境下数据清洗面临的挑战：数据量大处理效率低，数据类型复杂，数据来源广泛。应对策略：采用分布式计算框架提升效率，利用数据挖掘算法处理复杂数据类型，建立数据质量管理体系规范数据来源。四、对于年龄字段为负数的情况，直接删除这些记录；对于价格字段包含字母的，识别出错误数据并删除；对于重复订单记录，根据业务需求选择保留或合并；对于商品分类标签的错别