2025年高职（大数据技术）数据清洗与预处理试题及答案

2025年高职（大数据技术）数据清洗与预处理试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共40分）（总共8题，每题5分，每题给出的选项中，只有一项是符合题目要求的，请将正确答案填在题后的括号内）1.以下哪种情况不属于数据噪声？（）A.数据中的拼写错误B.数据中的重复记录C.数据中的正常波动D.数据中的异常值2.对于缺失值的处理方法，以下说法错误的是（）A.可以用均值填充B.可以用中位数填充C.可以直接删除包含缺失值的记录D.不能用随机值填充3.在数据清洗中，处理不一致数据的目的是（）A.使数据更加美观B.确保数据的准确性和一致性C.增加数据量D.便于数据存储4.数据清洗的第一步通常是（）A.数据转换B.数据集成C.数据探查D.数据标准化5.以下哪种数据格式转换不属于数据清洗的范畴？（）A.将文本格式转换为数字格式B.将一种编码格式转换为另一种编码格式C.将数据从一种数据库转移到另一种数据库D.将日期格式进行统一调整6.对于数据中的离群点，通常采用的处理方法是（）A.直接删除B.保留并分析其产生原因C.用随机值替换D.不做处理7.数据清洗过程中，检测数据是否存在逻辑错误属于（）A.数据探查阶段B.数据转换阶段C.数据集成阶段D.数据预处理阶段8.以下哪项不是数据清洗中常用的工具？（）A.PythonB.RC.SQLD.Photoshop第II卷（非选择题共60分）9.（10分）简述数据清洗的主要步骤及每个步骤的主要任务。10.（15分）某数据集包含学生的成绩信息，其中部分成绩存在缺失值。请设计一种合理的方法来处理这些缺失值，并说明理由。11.（15分）在数据清洗中，如何检测和处理数据中的重复记录？请举例说明。12.（10分）阅读以下材料：在一次对电商用户行为数据的分析中，发现部分用户的购买时间记录格式混乱，有的是具体日期，有的是时间戳，还有的是模糊的时间描述。请针对这种情况，提出数据清洗的思路和方法。13.（20分）以下是一段关于某地区气温数据的记录：12℃，-5℃，30℃，45℃，8℃，100℃。请分析这些数据可能存在的问题，并提出相应的数据清洗方案。答案：1.C2.D3.B4.C5.C6.B7.A8.D9.数据清洗主要步骤及任务：数据探查，检测数据的质量、特征、分布等，找出存在的问题如缺失值、异常值等；数据清理，针对探查发现的问题进行处理，如填充缺失值、去除重复记录等；数据转换，将数据转换为合适的格式和范围，如数据标准化等；数据验证，检查清洗后的数据是否符合要求，确保数据质量。10.可以用均值填充缺失值。理由：成绩数据具有一定的稳定性和规律性，均值能反映整体的平均水平。计算该科目所有学生成绩的均值，用此均值填充缺失值。这样既不会过度改变数据的原有分布，又能在一定程度上保持数据的合理性。例如数学成绩，若大部分学生成绩在70-90分之间，均值为80分，那么缺失的成绩用80分填充较为合适。11.检测重复记录可通过比较记录的关键属性值来实现。例如对于学生信息数据集，可比较学生的身份证号、姓名等关键信息。若身份证号和姓名都相同，则可判定为重复记录。处理方法可直接删除重复记录，或者保留一条，删除其他重复的。如在一个包含学生选课记录的数据集中，若有两条记录学生ID、课程ID等都相同，可选择保留其中一条，删除另一条，以保证数据的唯一性。12.思路：首先统一时间格式为具体日期。方法：对于时间戳，利用编程语言中的时间转换函数将其转换为具体日期；对于模糊时间描述，通过建立时间规则库进行匹配转换。如“上午10点”可转换为具体日期中的相应时间。然后检查转换后的时间是否合理，去除明显不合理的时间，如100℃对应的时间肯定不符合实际气温情况，应予以清理。13.可能存在的问题：100℃这个数据明显异常，可能是记录错误。清洗方案：首先检查数据来源，看是否能找到原始记录进行修正。若无法修正，可采用基于统计分析的方法，如计算气温的均值和标准差，根据经验