2025年中职第二学年（大数据技术应用）数据清洗阶段测试题及答案

2025年中职第二学年（大数据技术应用）数据清洗阶段测试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共40分）答题要求：以下每题有四个选项，其中只有一个选项是正确的，请将正确选项的字母填入括号内。(总共20题，每题2分)1.数据清洗过程中，对于缺失值的处理方法不包括（）A.删除含有缺失值的记录B.用均值填充缺失值C.用随机值填充缺失值D.直接忽略缺失值2.以下哪种数据类型在数据清洗中较难处理（）A.数值型B.字符型C.日期型D.复杂格式文本3.数据清洗时，判断数据是否重复主要依据（）A.数据值完全相同B.大部分字段值相同C.关键字段值相同D.数据长度相同4.对于异常值的检测，常用的方法是（）A.聚类分析B.关联规则挖掘C.统计分析方法D.分类算法5.在清洗文本数据时，去除多余空格属于（）A.数据标准化B.数据规范化C.数据转换D.数据清理6.数据清洗中，将所有日期格式统一为“年/月/日”形式属于（）A.数据清理B.数据转换C.数据集成D.数据归约7.当数据存在噪声时，以下处理方法不合适的是（）A.采用均值滤波B.进行数据平滑C.直接删除噪声数据D.利用回归分析修正8.对于重复记录，以下处理方式最彻底的是（）A.只保留一条B.合并重复记录C.根据某种规则删除部分重复记录D.对重复记录进行标记9.数据清洗时，检查数据的一致性主要是指（）A.数据格式一致B.数据范围一致C.不同字段间逻辑关系一致D.以上都是10.在大数据量情况下，数据清洗效率较低且可能出现错误的方法是（）A.自动化工具清洗B.人工逐一检查清洗C.基于规则的清洗D.机器学习辅助清洗11.对于数据中存在的无效值，如超出合理范围的数值，应（）A.直接删除B.进行修正C.标记后忽略D.以上都可以12.数据清洗中，对数据进行离散化处理属于（）A.数据清理B.数据转换C.数据归约D.数据集成13.以下哪种情况不属于数据清洗的范畴（）A.数据录入错误修正B.数据加密C.去除无效数据D.统一数据格式14.在清洗含有时间序列的数据时，要特别注意（）A.时间顺序的正确性B.时间格式的一致性C.时间数据的完整性D.以上都是15.对于数据清洗中的数据抽样，目的不包括（）A.快速检查数据质量B.减少处理数据量C.提高清洗效率D.改变数据分布16.数据清洗时，若要处理数据中的无效字符，应采用（）A.正则表达式B.统计分析C.聚类算法D.分类模型17.在清洗数据时，发现某字段中部分数据的长度不一致，应（）A.统一调整长度B.忽略长度不一致的数据C.按最长长度截断D.按最短长度补齐18.对于数据清洗中的数据验证，主要验证（）A.数据的准确性B.数据的完整性C.数据的一致性D.以上都是19.数据清洗中，将数据按照某个字段进行排序属于（）A.数据清理B.数据转换C.数据归约D.数据集成20.当数据存在缺失值且缺失比例较高时，采用（）方法可能不太合适。A.多重填补B.直接删除记录C.用固定值填充D.基于模型预测填充第II卷（非选择题共60分）21.简述数据清洗的主要步骤及目的(10分)22.请说明在数据清洗中，如何处理数据中的噪声数据(10分)23.在大数据技术应用中，数据清洗面临哪些挑战？如何应对这些挑战(15分)24.材料：有一批学生成绩数据，部分数据存在以下问题：成绩字段中出现了非数字字符，如“abc”；部分学生的年龄字段缺失；存在一些重复记录，重复记录的所有字段值都相同。问题：请针对这些问题提出数据清洗方案(15分)25.材料：某电商平台收集了大量用户购买记录数据，数据中存在部分商品名称字段为空值，购买时间格式不一致，有“2025-01-01”、“01/01/2025”等多种形式，同时发现有一些重复的购买记录，重复记录的购买金额和商品数量等关键字段值相同。问题：请设计一个数据清洗流程来处理这些问题(20分)答案：1.D2.D3.C4.C5.D6.B7.C8.A9.D10.B11.B12.B13.B14.D15.D16.A17.A18.D19.B20.C21.数据清洗主要步骤包括：数据探查，了解数据概况；缺失值处理，如删除含缺失值记录、均值填充等；异常值检测与处理，去除偏离正常范围的值；重复值处理，保留或合并等；数据标准化与规范化，统一格式等。目的是提高数据质量，去除错误、不完整、不一致的数据，为后续数据分析和挖掘提供可靠基础。22.处理噪声数据可采用均值滤波、中值滤波等方法进行数据平滑；利用回归分析等模型对噪声数据进行修正；对于明显不合理的噪声数据可直接删除；也可通过统计分析识别噪声数据并标记后进一步处理。23.大数据技术应用中数据清洗面临数据量大处理效率低、数据类型复杂难处理、数据来源多样一致性难保证等挑战。应对方法有采用分布式计算框架提高效率；利用机器学习算法辅助清洗复杂数据；建立数据质量监控体系保证一致性，通过数据抽样快速检查数据质量等。24.对于成绩字段中的非数字字符，使用正则表达式匹配并删除；对于年龄字段缺失值，若缺失比例小，用均值填充，若比例大，可考虑基于其他字段建立模型预测填充；对于重复记录，直接删除重复的。25.首先，对于商品名称字段为空值，直接删除