2026年数据预处理面试题及实践技巧含答案

2026年数据预处理面试题及实践技巧含答案一、选择题（共10题，每题2分）1.在数据预处理过程中，以下哪项属于数据清洗的主要任务？（）A.特征工程B.数据集成C.缺失值处理D.数据降维2.对于连续型特征，以下哪种方法常用于处理异常值？（）A.标准化B.置中化C.IQR方法D.灰度化3.在数据标准化过程中，Z-score标准化适用于哪种数据分布？（）A.偏态分布B.正态分布C.等距分布D.等频分布4.以下哪种方法不属于数据转换技术？（）A.对数转换B.标准化C.PCA降维D.Binning离散化5.在处理文本数据时，以下哪种技术可以去除停用词？（）A.词嵌入B.词袋模型C.TF-IDFD.命名实体识别6.对于缺失值处理，以下哪种方法会保留原始数据分布特征？（）A.均值填充B.KNN填充C.回归填充D.随机填充7.在数据集成过程中，以下哪种方法可能导致数据冗余？（）A.外连接B.内连接C.左连接D.右连接8.对于类别特征编码，以下哪种方法会保留类别间的顺序信息？（）A.One-Hot编码B.LabelEncodingC.BinaryEncodingD.HashEncoding9.在特征选择过程中，以下哪种方法属于过滤法？（）A.递归特征消除B.Lasso回归C.互信息法D.逐步回归10.对于时间序列数据预处理，以下哪种方法适用于处理季节性波动？（）A.移动平均B.指数平滑C.季节分解D.数据标准化二、填空题（共10题，每题2分）1.数据预处理的主要步骤包括：______、______、______和______。2.缺失值处理的方法主要有：______、______、______和______。3.数据标准化和归一化的主要区别在于______的选取不同。4.对于类别特征，______编码会将每个类别映射为唯一整数。5.特征工程的目标是______和______。6.数据集成过程中，______连接会保留所有左表和右表中的记录。7.时间序列数据预处理需要考虑______、______和______等因素。8.在处理文本数据时，______可以去除对分析无帮助的高频词。9.特征选择的方法可以分为______、______和______三类。10.数据降维的主要目的是______和______。三、简答题（共5题，每题4分）1.简述数据清洗的主要步骤及其目的。2.比较均值填充和中位数填充的优缺点。3.解释数据标准化和数据归一化的区别与适用场景。4.描述如何处理类别特征中的不平衡问题。5.说明时间序列数据预处理需要注意的关键点。四、实践题（共2题，每题10分）1.假设你正在处理一份包含年龄、收入、性别和购买行为的电商用户数据集。请设计一个数据预处理流程，包括至少以下步骤：-处理缺失值-编码类别特征-处理异常值-特征转换-特征选择请说明每一步的具体方法和理由。2.假设你获得了一份包含过去五年每月销售额和广告投入的零售数据集。请设计一个数据预处理方案，用于分析销售额与广告投入之间的关系，包括：-数据清洗-时间序列处理-特征工程-数据可视化准备请详细说明每个步骤的操作方法和预期效果。五、答案与解析一、选择题答案1.C2.C3.B4.C5.B6.B7.A8.B9.C10.C二、填空题答案1.数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约2.均值填充、中位数填充、众数填充、模型预测3.标准差（或均值的选取）4.LabelEncoding5.提高模型性能、降低模型复杂度6.全连接（或外连接）7.趋势性、周期性、季节性8.停用词9.过滤法、包裹法、嵌入式方法10.降低数据维度、提高计算效率三、简答题答案1.数据清洗的主要步骤及其目的-数据清洗是数据预处理的第一步，主要步骤包括：-缺失值处理：识别并处理数据中的缺失值，因为缺失值会影响模型训练和结果准确性。-异常值检测与处理：识别并处理异常值，避免对模型造成不良影响。-重复值处理：删除或合并重复记录，保证数据的唯一性。-数据格式统一：统一数据格式，如日期格式、数值格式等，便于后续处理。-数据类型转换：将数据转换为合适的类型，如将字符串转换为数值类型。-一致性检查：确保数据在不同列或表中的一致性。2.均值填充和中位数填充的优缺点-均值填充：-优点：简单易实现，计算成本低。-缺点：对异常值敏感，可能扭曲数据分布。-中位数填充：-优点：对异常值不敏感，能更好地保留数据分布特征。-缺点：可能丢失信息，计算稍复杂。-适用场景：均值填充适用于数据分布接近正态且无明显异常值的情况；中位数填充适用于数据分布偏态或存在异常值的情况。3.数据标准化和数据归一化的区别与适用场景-数据标准化（Z-score标准化）：-方法：将数据转换为均值为0，标准差为1的分布。-公式：`x_standardized=(x-mean)/std_dev`-适用场景：适用于数据分布接近正态的情况，特别是当数据存在异常值时。-数据归一化（Min-Max标准化）：-方法：将数据缩放到[0,1]或[-1,1]区间。-公式：`x_normalized=(x-min)/(max-min)`-适用场景：适用于数据分布未知或需要保留数据原始分布特征的情况。-主要区别：标准化基于数据的均值和标准差，而归一化基于数据的最大值和最小值。4.如何处理类别特征中的不平衡问题-类别平衡：-重采样：对少数类进行过采样（如SMOTE）或多数类进行欠采样。-类别权重：为不同类别分配不同权重，在模型训练中考虑类别不平衡。-特征工程：-创建新的类别特征，如组合现有特征。-使用目标编码（如加权平均编码）替代简单编码。-模型选择：-使用对类别不平衡有较好处理能力的模型，如集成模型（随机森林、XGBoost）。-使用成本敏感学习，为不同类别错误分配不同成本。5.时间序列数据预处理需要注意的关键点-趋势性处理：识别并处理数据的长期趋势，可能需要差分或对数转换。-季节性处理：识别并去除季节性波动，可以使用季节分解方法。-周期性处理：识别并处理数据的周期性变化，可能需要傅里叶变换。-缺失值处理：根据时间特性填充缺失值，如使用前后值填充。-异常值处理：识别并处理时间序列中的异常点，可能需要滚动统计方法。-平稳性检验：确保时间序列是平稳的，如果不是需要通过差分等方法使其平稳。四、实践题答案1.电商用户数据集预处理流程设计-处理缺失值：-年龄：使用中位数填充，因为年龄分布可能存在异常值。-收入：使用KNN填充，考虑用户其他特征（如消费水平）。-性别：使用众数填充，因为性别通常缺失不多。-购买行为：如果缺失不多，可以考虑删除；如果多，可以使用模型预测填充。-编码类别特征：-性别：使用LabelEncoding，因为只有两个类别且无顺序。-购买行为：使用One-HotEncoding，因为行为类别间无顺序关系。-处理异常值：-年龄：使用IQR方法识别并替换或删除异常值。-收入：使用百分位数方法识别并处理异常值。-特征转换：-对收入进行对数转换，缓解偏态分布。-对年龄进行标准化，使其符合正态分布。-特征选择：-使用相关性分析筛选高度相关的特征。-使用递归特征消除（RFE）选择重要特征。-使用特征重要性评分（如随机森林）选择特征。2.零售数据集预处理方案-数据清洗：-检查并处理缺失值，如使用前值填充时间序列缺失。-检查并处理异常值，如使用移动平均法识别异常销售额。-检查数据一致性，确保日期格式统一。-时间序列处理：-使用季节分解方法分离趋势、季节性和残差。-计算滚动统计量（如移动平均）平滑数据。-检查并处理数据平稳性，必要时进行差分。-特征工程：-创建滞后特征（