2026年大数据清洗技巧自测含答案

2026年大数据清洗技巧自测含答案一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.在处理大数据清洗时，以下哪项是数据去重最常用的方法？A.基于统计频率去重B.基于哈希算法去重C.基于人工审核去重D.基于数据时间戳去重2.以下哪种方法最适合处理缺失值（NaN）？A.直接删除缺失值B.均值/中位数/众数填充C.基于模型预测填充D.以上都是3.在数据标准化过程中，以下哪项技术能够将数据缩放到[0,1]区间？A.Z-score标准化B.Min-Max缩放C.归一化（Normalization）D.以上都不是4.针对金融行业数据清洗，以下哪项操作最符合合规要求？A.删除所有异常交易记录B.对敏感信息进行脱敏处理C.忽略数据中的轻微偏差D.以上都不对5.在处理文本数据时，以下哪种方法属于词性标注（POS）的应用场景？A.数据分词B.停用词过滤C.词向量化D.词性识别6.以下哪种技术最适合处理时间序列数据中的异常波动？A.窗口移动平均B.线性回归C.决策树分类D.逻辑回归7.在处理跨地域数据时，以下哪项是解决时区问题的最佳实践？A.统一转换为UTC时间B.保持原始时区不变C.仅处理本地时区数据D.以上都不对8.在数据清洗中，以下哪项属于数据一致性检查的关键任务？A.检查数据类型是否匹配B.确保所有字段非空C.处理重复记录D.以上都是9.针对电商行业用户行为数据，以下哪种方法最适合处理稀疏数据？A.基于规则的填充B.基于矩阵分解C.直接删除空值D.以上都不对10.在数据清洗中，以下哪项操作可能导致数据偏差？A.去除异常值B.填充缺失值C.数据采样D.以上都可能二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.以下哪些属于数据清洗中的常见数据质量问题？A.数据缺失B.数据不一致C.数据重复D.数据格式错误E.数据冗余2.在处理缺失值时，以下哪些方法属于统计填充？A.均值填充B.KNN填充C.插值法D.回归填充E.删除缺失值3.针对医疗行业数据清洗，以下哪些操作需要特别注意？A.隐私保护B.数据标准化C.缺失值处理D.异常值检测E.时序对齐4.在文本数据清洗中，以下哪些属于预处理步骤？A.分词B.去停用词C.词形还原D.矢量化E.词性标注5.以下哪些技术可以用于检测数据异常值？A.箱线图分析B.基于密度的异常检测（DBSCAN）C.Z-score检验D.机器学习分类模型E.基于规则的方法三、判断题（共5题，每题2分，合计10分）1.数据清洗只需要在数据收集后进行一次即可。（正确/错误）2.数据脱敏是指对敏感信息进行加密处理。（正确/错误）3.大数据清洗过程中，数据一致性检查通常使用正则表达式。（正确/错误）4.文本数据清洗时，词向量化属于预处理步骤。（正确/错误）5.缺失值处理会导致数据信息损失，因此应尽量避免删除缺失值。（正确/错误）四、简答题（共4题，每题5分，合计20分）1.简述金融行业数据清洗时需要重点关注的合规要求有哪些？2.在处理缺失值时，均值填充和中位数填充各适用于哪些场景？3.针对跨地域数据清洗，如何解决数据时区不一致的问题？4.在电商行业，如何通过数据清洗提升用户行为分析的准确性？五、论述题（1题，10分）结合实际案例，论述大数据清洗在医疗行业中的应用价值及挑战。答案与解析一、单选题答案1.B-哈希算法去重通过计算数据唯一标识符（如MD5、SHA）快速判断重复，效率高且适用于大数据场景。2.D-实际应用中需根据数据特点选择：均值适用于正态分布，中位数适用于偏态分布，KNN/模型填充更精准但成本高。3.B-Min-Max缩放将数据映射到[0,1]区间，适用于需要固定范围的数据（如机器学习输入）。4.B-金融行业需遵守GDPR、PCI-DSS等标准，脱敏是保护客户隐私的核心手段。5.D-词性标注（如POS）识别词汇语义角色，对文本分类/情感分析至关重要。6.A-窗口移动平均能有效平滑短期波动，适用于金融/气象等时序数据。7.A-统一为UTC可避免时区歧义，便于跨地域数据整合。8.D-数据一致性包括类型匹配、逻辑校验等，需综合检查。9.B-矩阵分解（如NMF）适用于稀疏电商用户行为数据填充。10.C-数据采样可能导致代表性偏差，需注意分层抽样。二、多选题答案1.A,B,C,D,E-五项均为常见问题，数据冗余会导致存储浪费，格式错误影响分析。2.A,B,D-C属于插值（数值型），E属于删除（极端情况）。3.A,D,E-隐私保护（如HIPAA）、异常值检测（如医疗指标偏离）及时序对齐（如病历时序）是核心。4.A,B,C-D、E属于特征工程/建模阶段，不属于预处理。5.A,B,C,E-DBSCAN适用于密度聚类，机器学习模型需先有标注数据。三、判断题答案1.错误-大数据清洗需迭代进行，因新数据可能引入问题。2.错误-脱敏包括掩码、加密等，非仅加密。3.错误-正则表达式用于格式校验，一致性检查更多依赖逻辑规则。4.正确-词向量化（如Word2Vec）需先完成分词和词性标注。5.正确-删除缺失值可能导致样本量减少，信息损失。四、简答题答案1.金融行业数据清洗合规要求：-隐私保护（如CCPA、GDPR）；-数据准确性（如交易记录核对）；-数据一致性（如账户余额同步）；-去重防欺诈（避免重复交易）。2.均值填充适用场景：-数据呈正态分布，无极端异常值；-缺失比例低（如<5%）。中位数填充适用场景：-数据偏态分布；-存在异常值但需保留整体趋势。3.解决时区问题：-在数据存储时标注UTC时间，分析前统一转换；-使用数据库时区函数（如MySQL`CONVERT_TZ`）；-对用户时区数据保留本地时间+时区字段。4.提升电商用户行为分析：-清洗异常点击/购物车放弃数据；-补全缺失行为记录（如用矩阵分解填充空值）；-统一时区及设备类型标签，消除噪声。五、论述题答案大数据清洗在医疗行业的应用价值：-提升数据质量：医疗数据存在高缺失率（如电子病历不完整）、异常值（如血压突然飙升），清洗可提高诊断模型准确性。-合规性保障：遵守HIPAA等隐私法规，需对敏感字段脱敏（如身份证号部分隐藏）。-临床决策支持：清洗后的数据可用于药物不良反应监测、疾病预测（如通过清洗后的基因数据）。挑战：-数据孤岛：不同医院系统格式不统一，需标准化整合；-实时性要求：医疗