2025年高职（大数据技术）数据清洗处理试题及答案

2025年高职（大数据技术）数据清洗处理试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题，共40分）答题要求：本大题共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。1.以下哪种数据类型不属于大数据技术中常见的数据类型？A.结构化数据B.半结构化数据C.非结构化数据D.虚拟数据2.数据清洗的目的不包括以下哪一项？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3.在数据清洗过程中，处理缺失值的方法不包括？A.删除含有缺失值的记录B.用均值填充C.用随机值填充D.忽略缺失值4.以下哪个工具常用于数据清洗？A.HadoopB.SparkC.PythonD.Excel5.对于重复数据的处理，以下说法错误的是？A.可以直接删除重复记录B.可以保留一条记录，其他重复记录进行合并C.不能对重复数据进行任何处理D.可以根据特定规则选择保留某条重复记录6.数据清洗中，对于异常值的处理方法不包括？A.删除异常值B.用均值替换异常值C.用中位数替换异常值D.保留异常值7.以下哪种格式的数据通常不属于结构化数据？A.CSVB.JSONC.XMLD.PDF8.在清洗文本数据时，常见的操作不包括？A.去除标点符号B.词法分析C.增加文本长度D.停用词处理9.数据清洗时，判断数据是否一致的依据不包括？A.数据格式B.数据范围C.数据颜色D.数据逻辑关系10.对于大数据量的数据清洗，以下哪种方式效率较高？A.单机处理B.分布式处理C.人工处理D.离线处理11.数据清洗中，对于日期格式的数据，以下操作合理的是？A.随意更改日期格式B.确保日期格式统一且符合逻辑C.删除日期数据D.不做任何处理12.以下哪个不是数据清洗中常见的错误类型？A.数据类型错误B.数据重复C.数据颜色错误D.数据缺失13.在清洗数据时，如何确定数据的准确性？A.凭感觉B.与原始数据或权威数据对比C.随意猜测D.不进行准确性判断14.对于数值型数据，清洗时不需要考虑的是？A.数据范围B.数据精度C.数据字体D.数据异常值15.数据清洗过程中，对于错误的数据记录应？A.直接删除B.进行修复或删除C.保留不管D.全部修复16.以下哪种情况不属于数据清洗的范畴？A.数据加密B.去除无效数据C.纠正错误数据D.统一数据格式17.在清洗半结构化数据时，主要关注的是？A.数据标签B.数据颜色C.数据字体D.数据大小18.数据清洗中，对于缺失值较多的字段，以下做法不合适的是？A.直接删除该字段B.尝试用其他相关字段的值进行估算填充C.保留该字段不做处理D.进行特殊标记19.以下哪个不是数据清洗后可能带来的好处？A.提高数据安全性B.提升数据分析效率C.降低数据存储成本D.增加数据多样性20.在数据清洗时，如何保证清洗过程的可重复性？A.记录清洗步骤和参数B.凭记忆操作C.不做记录D.随意操作第II卷（非选择题，共60分）答题要求：本大题共5小题，共60分。请根据题目要求，在相应位置作答。21.（10分）简述数据清洗的主要流程。22.（10分）请说明处理重复数据的常见方法及其适用场景。23.（15分）给定一段文本数据：“Thisisasampletext.Itcontainssomewordsandpunctuations,like.,?!”，请描述清洗该文本数据的主要步骤。24.（15分）阅读以下材料：在某电商平台的销售数据中，发现部分订单记录的价格字段存在异常值，如出现了负数价格以及远超正常售价的高价。同时，还有一些订单记录的客户联系方式缺失。请针对这些问题，提出相应的数据清洗策略。25.（10分）简述在大数据技术中，数据清洗对于数据分析和数据挖掘的重要性。答案：1.D2.C3.D4.C5.C6.D7.D8.C9.C10.B11.B12.C13.B14.C15.B16.A17.A18.C19.D20.A21.数据清洗主要流程：首先是数据收集，获取需要清洗的数据。然后进行数据探索，了解数据的基本特征、分布等。接着进行缺失值处理，可采用删除记录、填充值等方法。再处理重复数据，根据情况选择删除或合并。之后处理异常值，如删除或修正。最后进行数据验证，确保清洗后数据质量达标。22.处理重复数据常见方法及适用场景：直接删除重复记录，适用于重复记录无价值且不影响整体数据完整性时；合并重复记录，将重复记录的相关信息进行整合，适用于需要保留所有重复记录信息时；根据特定规则选择保留某条重复记录，比如按时间先后等规则，适用于希望依据特定条件保留特定重复记录时。23.清洗步骤：首先去除标点符号，将文本中的标点符号去除；然后进行词法分析，将文本分割成单词；接着进行停用词处理，去除一些无意义的常用词，如“is”“a”等；最后可对单词进行标准化处理，如统一大小写等。24.对于价格字段异常值，先分析异常原因。对于负数价格，可考虑删除相关记录或联系商家修正。对于高价，判断是否为合理促销或错误录入，若是错误录入则修正，若为合理促销则保留。对于客户联系方式缺失的记录，可尝试从其他关联字段获取补充信息，若无法补充则考虑删除或标记为缺失待进一步核实。25.数据清洗对于数据分