2025年高职（大数据技术）数据清洗试题及答案

2025年高职（大数据技术）数据清洗试题及答案

（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：每题只有一个正确答案，请将正确答案的序号填在括号内。(总共10题，每题3分)1.以下哪种数据类型不属于结构化数据？（）A.文本文件B.数据库表C.JSON格式数据D.XML格式数据2.在数据清洗中，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.用中位数填充D.直接忽略3.对于重复数据，常用的处理方法是（）A.保留所有重复记录B.随机删除部分重复记录C.只保留一条重复记录D.全部删除4.数据清洗时，判断数据是否异常常用的方法是（）A.查看数据的大小B.检查数据的格式C.基于统计分析方法D.检查数据的来源5.以下哪项不是数据清洗的步骤？（）A.数据集成B.数据预处理C.数据转换D.数据验证6.对于日期格式的数据清洗，需要注意（）A.只检查年份是否正确B.格式的统一和合法性C.只看月份是否合理D.随意调整格式7.数据清洗中，处理错误数据的方式有（）A.直接保留错误数据B.按照规则修正C.全部删除错误数据记录D.随机修改错误数据8.当数据存在噪声时，可采用的清洗方法是（）A.增加噪声B.平滑处理C.直接删除所有数据D.不做处理9.在清洗数值型数据时，可能需要处理的情况不包括（）A.超出合理范围的值B.数据的精度问题C.数据的类型转换D.数据的颜色10.数据清洗的目的不包括（）A.提高数据质量B.提升数据分析效率C.增加数据量D.确保数据的准确性第II卷（非选择题，共70分）11.简答题（共20分）请简要阐述数据清洗中常见的几种数据质量问题以及对应的处理方法。(总共4题，每题5分)1.什么是数据缺失？常见的处理方法有哪些？2.简述重复数据的危害以及处理重复数据的一般步骤。3.数据异常主要体现在哪些方面？如何检测和处理数据异常？4.谈谈噪声数据对数据分析的影响以及处理噪声数据的策略。12.案例分析题（共20分）以下是一段从某电商平台获取的销售数据片段，其中存在一些数据质量问题，请分析并回答问题。某电商平台销售数据：订单号：1001，商品名称：手机，价格：5000，销量：10，日期：2025-01-01订单号：1002，商品名称：电脑，价格：8000，销量：5，日期：2025-01-02订单号：1003，商品名称：，价格：，销量：3，日期：2025-01-03订单号：1004，商品名称：平板，价格：3000，销量：8，日期：2025-01-04订单号：1005，商品名称：手机，价格：5000，销量：10，日期：2025-01-01(总共4题，每题5分)1.请指出数据中存在的缺失值情况，并说明可能的原因。2.对于重复的订单记录（订单号1001和1005），你会如何处理？3.分析价格和销量数据是否可能存在异常，如何进行检测？4.针对日期数据，是否需要进行清洗？如果需要，如何清洗？13.操作题（共15分）假设你有一份包含学生成绩的数据文件，其中部分数据如下：学生ID：001，姓名：张三，数学成绩：85，语文成绩：90，英语成绩：78，物理成绩：学生ID：002，姓名：李四，数学成绩：92，语文成绩：88，英语成绩：85，物理成绩：82学生ID：003，姓名：王五，数学成绩：76，语文成绩：，英语成绩：80，物理成绩：75学生ID：004，姓名：赵六，数学成绩：88，语文成绩：95，英语成绩：83，物理成绩：87学生ID：005，姓名：孙七，数学成绩：，语文成绩：80，英语成绩：70，物理成绩：72请使用你熟悉的数据处理工具（如Python的pandas库），对这份数据进行清洗，处理缺失值，删除重复记录（假设不存在重复学生ID），并输出清洗后的数据。(总共1题，每题15分)14.论述题（共15分）材料：在大数据时代，数据质量对于企业决策、科研分析等领域至关重要。数据清洗作为提升数据质量的关键环节，其重要性不言而喻。某企业在进行市场分析时，由于原始数据存在大量缺失值、重复数据以及异常数据，导致分析结果偏差较大，无法为企业决策提供准确依据。后来通过实施有效的数据清洗策略，提高了数据质量，使得分析结果更具可靠性，为企业带来了显著的经济效益。请结合上述材料，论述数据清洗在大数据应用中的重要性以及如何确保数据清洗的有效性。(总共1题，每题15分)答案：1.C2.D3.C4.C5.A6.B7.B8.B9.D10.C11.1.数据缺失指数据集中某些值未被记录。常见处理方法有删除含有缺失值的记录，当缺失数据比例较小时适用；用均值、中位数、众数等填充，根据数据分布选择合适的统计量；使用机器学习算法预测填充等。2.重复数据危害：占用存储空间，可能导致分析结果偏差。处理步骤：首先识别重复记录，然后根据业务需求决定保留一条或删除等操作。3.数据异常体现在数值超出合理范围、数据类型错误、逻辑矛盾等。检测方法：基于统计分析如计算均值、标准差判断；基于业务规则判断。处理：修正错误值，删除异常记录等。4.噪声数据影响数据分析准确性和可靠性。处理策略：分箱平滑、聚类检测噪声点并剔除、回归分析拟合数据去除噪声等。12.1.商品名称缺失值：订单号1003商品名称为空；价格缺失值：订单号1003价格为空。可能原因是数据录入错误或系统故障。2.可保留一条记录，比如保留订单号1最早的记录，删除另一条重复记录。3.价格数据可通过计算均值、标准差等统计量，判断是否有远离均值的数据点；销量数据可结合历史数据或行业标准判断是否异常。4.日期数据格式统一，可检查是否符合“YYYY-MM-DD”格式，无需其他清洗。13.代码如下：```pythonimportpandasaspddata={'学生ID':['001','002','003','004','005'],'姓名':['张三','李四','王五','赵六','孙七'],'数学成绩':[85,92,76,88,None],'语文成绩':[90,88,None,95,80],'英语成绩':[78,85,80,83,70],'物理成绩':[None,82,75,87,72]}df=pd.DataFrame(data)df=df.fillna(method='ffill')df=df.drop_duplicates()print(df)```14.数据清洗在大数据应用中至关重要。它能去除原始数据中的缺失值