2025年高职（大数据技术）数据清洗综合测试题及答案

2025年高职（大数据技术）数据清洗综合测试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）答题要求：本大题共10小题，每小题3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。1.以下哪种数据类型在数据清洗中通常不需要进行特殊处理？A.数值型B.日期型C.文本型D.布尔型答案：D2.对于缺失值的处理方法，以下说法错误的是？A.可以直接删除包含缺失值的记录B.可以用均值填充缺失值C.可以用中位数填充缺失值D.不能用最大值填充缺失值答案：D3.数据清洗中，处理重复记录的主要目的是？A.减少数据量B.提高数据准确性C.便于数据存储D.以上都是答案：D4.以下哪种情况不属于数据噪声？A.数据中的拼写错误B.数据中的异常值C.数据中的重复记录D.数据中的正常波动答案：D5.在清洗文本数据时，以下哪种操作可以去除多余的空格？A.正则表达式替换B.数据分组C.数据排序D.数据透视答案：A6.对于数据中的异常值，常用的检测方法不包括？A.基于统计的方法B.基于距离的方法C.基于密度的方法D.基于颜色的方法答案：D7.数据清洗过程中，对数据进行标准化的目的是？A.使数据具有相同的格式B.使数据具有相同的范围C.便于数据比较和分析D.以上都是答案：D8.以下哪种数据清洗工具不常用于大数据场景？A.PythonB.RC.SQLD.Excel答案：D9.在清洗日期数据时，发现部分日期格式不一致，以下哪种方法可以统一格式？A.数据合并B.数据拆分C.数据转换D.数据抽样答案：C10.数据清洗的第一步通常是？A.数据探索B.数据预处理C.数据转换D.数据存储答案：A第II卷（非选择题共70分）二、填空题（每空2分，共20分）1.数据清洗的主要任务包括去除噪声数据、处理缺失值、纠正不一致数据和______。答案：去除重复数据2.常用的缺失值处理方法有删除缺失值记录、均值填充、______和回归填充等。答案：中位数填充3.检测异常值的基于统计的方法有______和箱线图法等。答案：Z-score法4.文本数据清洗中，去除停用词的目的是______。答案：减少文本数据量，提高分析效率5.数据标准化的方法有最小-最大标准化、______和Z-score标准化等。答案：均值-标准差标准化三、简答题（每题10分，共20分）1.简述数据清洗的流程。答案：首先进行数据探索，了解数据的基本特征、分布等情况。然后进行数据预处理，包括数据集成、数据抽取等。接着处理缺失值，可采用删除记录、填充值等方法。再处理重复记录，去除重复。之后检测和处理异常值，采用合适方法识别并处理。最后进行数据转换，如标准化等，使数据更适合后续分析。2.请说明处理缺失值的几种常见方法及其优缺点。答案：删除缺失值记录：优点是简单直接，缺点是可能丢失大量有用数据。均值填充：优点是计算简单，缺点是可能掩盖数据的真实分布。中位数填充：优点是受异常值影响小，缺点是不能反映数据的整体特征。回归填充：优点是利用数据关系进行填充较准确，缺点是对数据关系要求高，计算复杂。四、材料分析题（每题15分，共30分）材料：在对某电商平台用户购买行为数据进行清洗时，发现部分用户的年龄字段存在缺失值，同时存在一些重复的订单记录。1.针对年龄字段缺失值，你认为可以采用哪些方法处理？并说明理由。答案：可以采用均值填充。因为电商平台用户年龄分布可能相对稳定，用均值填充能在一定程度上反映整体年龄情况。也可以用中位数填充，它受异常值影响小，对于年龄数据较为合适。还可以根据用户的其他相关信息，如购买商品类型、购买频率等进行分类填充，这样能更精准地反映不同类用户的年龄特征。2.对于重复的订单记录，如何进行清洗？答案：首先要确定重复的标准，比如订单号完全相同、订单时间和商品组合完全一致等。然后可以根据业务需求选择保留一条记录，比如保留最新的订单记录，删除其他重复记录。也可以对重复记录进行合并处理，将相关信息汇总，如购买数量相加等。在清洗过程中，要仔细核对数据，确保清洗后的订单记录准确无误，不影响后续对用户购买行为的分析。五、综合应用题（20分）请描述一个完整的数据清洗项目，包括数据来源、清洗目标、遇到的问题及解决方法。答案：数据来源为某医院的患者病历数据，包含患者基本信息、病症描述、诊断结果等。清洗目标是去除数据中的噪声，处理缺失值，纠正不一致数据，使数据更准确、完整，便于后续医疗数据分析。遇到的问题有