2026年医疗大数据清洗测验含答案

2026年医疗大数据清洗测验含答案一、单选题（共10题，每题2分，共20分）注：请选择最符合题意的选项。1.在医疗大数据清洗过程中，以下哪项不属于数据缺失值处理方法？A.插值法B.回归分析法C.删除法D.数据加密法2.医疗数据中的“异常值”通常指？A.数据重复记录B.数据格式错误C.与大多数数据分布不符的极端值D.数据类型转换错误3.在清洗医疗电子病历（EMR）数据时，以下哪项是数据标准化的重要步骤？A.删除敏感信息B.统一日期格式（如YYYY-MM-DD）C.降低数据维度D.增加数据冗余4.医疗大数据清洗中，常用的“重复值检测”方法不包括？A.基于哈希值的比对B.基于规则引擎的匹配C.人工抽样审核D.基于机器学习的聚类分析5.以下哪项不是医疗数据清洗中的“数据不一致”问题？A.同一患者在不同系统中编号不同B.诊断编码（ICD）前后不一致C.体温单位混用（℃vs.°F）D.数据记录时间戳缺失6.在处理医疗文本数据（如出院记录）时，以下哪项技术常用于实体识别？A.主成分分析（PCA）B.朴素贝叶斯分类器C.命名实体识别（NER）D.逻辑回归模型7.医疗数据清洗中，“数据格式转换”的主要目的是？A.提高存储效率B.统一数据表示方式C.减少数据量D.增强数据安全性8.在清洗结构化医疗数据时，以下哪项是“数据验证”的核心内容？A.检查数据是否缺失B.校验数据是否符合预设格式（如年龄为整数）C.分析数据分布情况D.评估数据质量9.医疗数据清洗中，“数据去重”的主要挑战是？A.计算资源消耗大B.缺乏唯一标识符C.去重规则难以制定D.清洗后的数据易丢失10.在处理医疗图像数据时，以下哪项属于数据清洗的范畴？A.图像分辨率调整B.噪声去除与伪影修正C.图像分类标注D.图像加密传输二、多选题（共5题，每题3分，共15分）注：请选择所有符合题意的选项。1.医疗数据清洗中，常见的“数据错误”类型包括？A.格式错误（如日期字段为文本）B.逻辑错误（如年龄为负数）C.数据缺失D.重复记录E.编码错误（如ICD-10编码不规范）2.在清洗医疗时间序列数据（如生命体征监测）时，以下哪些属于异常值检测方法？A.基于统计的方法（如3σ法则）B.基于机器学习的方法（如孤立森林）C.时间序列平滑法（如滑动平均）D.专家经验判断E.数据插值法3.医疗数据清洗中，“数据标准化”的常见任务包括？A.统一单位（如身高从cm转换为m）B.统一术语（如“高血压”与“Hypertension”映射）C.日期格式规范化D.缺失值填充E.数据类型转换（如文本转换为数值）4.在清洗医疗文本数据（如病历摘要）时，以下哪些技术有助于数据预处理？A.分词（如使用Jieba分词）B.停用词过滤C.词性标注D.实体关系抽取E.词嵌入（WordEmbedding）5.医疗数据清洗中，“数据验证”的主要目标包括？A.确保数据完整性B.检查数据是否符合业务规则C.识别数据异常D.提高数据可读性E.优化数据存储结构三、判断题（共5题，每题2分，共10分）注：请判断下列说法的正误（正确填“√”，错误填“×”）。1.数据清洗是医疗大数据分析前唯一必要的步骤。×2.重复医疗记录的删除会导致患者历史数据丢失，因此清洗时需谨慎处理。√3.医疗数据清洗中，所有缺失值都应被删除。×4.数据标准化与数据归一化是同一个概念。×5.数据清洗可以完全消除医疗数据中的所有错误。×四、简答题（共4题，每题5分，共20分）注：请简要回答下列问题。1.简述医疗大数据清洗中“数据格式不一致”的常见表现及解决方法。答案：-常见表现：日期格式（如YYYY/MM/DDvs.DD-MM-YYYY）、单位（如kgvs.lbs）、编码系统（如ICD-9vs.ICD-10）不一致。-解决方法：统一日期格式（如转换为YYYY-MM-DD）、单位换算（如统一为kg）、编码映射（如ICD-9到ICD-10转换表）。2.医疗数据清洗中，如何处理文本数据中的“噪声”（如错别字、缩写不一致）？答案：-噪声类型：错别字（如“高血压”误写为“高血圧”）、缩写不一致（如“Dr.”与“Doctor”）。-处理方法：错别字修正（如使用词典校对）、缩写统一（如建立缩写映射表）、文本规范化（如全角转半角）。3.在清洗结构化医疗数据时，数据验证的主要作用是什么？答案：-核心作用：确保数据符合预设规则，如年龄为非负整数、性别仅限“男/女”、诊断编码存在等。-目标：避免分析时因数据错误导致结果偏差，提高数据可靠性。4.简述医疗数据清洗中“数据去重”的挑战及应对策略。答案：-挑战：缺乏唯一标识符（如仅凭姓名+生日无法区分同名患者）、数据不完整导致匹配困难。-应对策略：多维度匹配（如姓名+身份证号+住院号）、人工审核、建立唯一主键（如患者ID）。五、论述题（共1题，10分）注：请结合实际案例，分析医疗数据清洗在提升数据分析质量中的重要性。答案：医疗数据清洗是大数据分析的关键前置步骤，其重要性体现在以下方面：1.提高数据质量：原始医疗数据常存在缺失、错误、不一致等问题。如某医院因日期格式不统一，导致住院时长计算错误，影响疾病风险评估。清洗后统一为YYYY-MM-DD格式，结果更准确。2.确保分析可靠性：清洗可避免重复记录（如同一患者多次入院被误认为不同个体）、异常值干扰（如体温记录异常高可能源于传感器故障）。某研究因未清洗重复记录，导致高血压患者数量虚高，结论误导临床决策。3.符合法规要求：如中国《个人信息保护法》要求数据脱敏，清洗时需删除敏感项（如身份证号）。某医院因未脱敏被罚款，凸显合规性。4.提升效率：清洗后的数据更规整，机器学习模型训练更快（如某研究清洗后模型收敛速度提升40%）。结论：清洗不仅技术性强，更需结合医疗业务场景（如ICD编码规则），才能最大化数据价值。答案与解析一、单选题答案1.D2.C3.B4.D5.C6.C7.B8.B9.B10.B解析：-5.数据混用单位属于“格式不一致”，非不一致问题。-6.NER是文本实体识别技术，其他选项非文本处理方法。二、多选题答案1.ABCDE2.ABC3.ABC4.ABC5.ABC解析：-2.D属于逻辑判断，非技术方法。-5.DE属于数据存储优化，非验证目标。三、判断题答案1.×2.√3.×4.×5.×解析：-1.清洗非唯一步骤，但