2025年高职大数据技术应用（数据清洗与分析）试题及答案

2025年高职大数据技术应用（数据清洗与分析）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，共40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，请将正确答案的序号填在括号内。1.以下哪种数据类型不属于大数据常见的数据类型？（）A.结构化数据B.半结构化数据C.非结构化数据D.超结构化数据2.数据清洗的目的不包括以下哪一项？（）A.提高数据质量B.提升数据分析效率C.增加数据量D.去除噪声数据3.在数据清洗中，处理缺失值的方法不包括（）A.删除缺失值所在记录B.填充缺失值C.忽略缺失值D.随机生成缺失值4.对于重复数据的处理，以下说法错误的是（）A.直接删除重复记录B.保留一条记录，其他标记为重复C.对重复数据进行合并D.无需处理重复数据5.数据标准化的作用不包括（）A.消除指标间的量纲影响B.使数据具有可比性C.将数据转换为特定格式D.提高模型的准确性6.以下哪种方法不属于数据离散化的方法？（）A.等宽离散化B.等频离散化C.基于聚类的离散化D.数据加密7.数据清洗过程中，对于错误数据的处理方式不包括（）A.修正错误数据B.删除错误数据C.保留错误数据D.标记错误数据8.在大数据环境下，数据清洗面临的挑战不包括（）A.数据量巨大B.数据类型多样C.处理速度要求高D.数据安全性要求低9.以下关于数据集成的说法正确的是（）A.仅合并来自同一数据源的数据B.不考虑数据的一致性C.将多个数据源的数据进行整合D.只整合结构化数据10.数据清洗中，对于异常值的检测方法不包括（）A.基于统计的方法B.基于距离的方法C.基于密度的方法D.基于颜色的方法11.数据预处理阶段不包括以下哪个步骤？（）A.数据清洗B.数据集成C.数据分析D.数据转换12.以下哪种数据清洗工具常用于处理大规模数据？（）A.ExcelB.SPSSC.HadoopD.SQLServer13.在数据清洗中，对于文本数据的清洗不包括（）A.去除停用词B.词法分析C.图像识别D.文本规范化14.数据清洗的流程不包括（）A.数据探索B.数据转换C.数据存储D.数据评估15.对于时间序列数据的清洗，以下做法错误的是（）A.处理时间戳错误B.填充缺失的时间点C.随意修改时间顺序D.检测异常的时间值16.数据清洗中，对于数值型数据的清洗不包括（）A.去除无效值B.数据平滑C.图像增强D.数据归一化17.以下关于数据清洗的说法错误的是（）A.是数据分析的前置步骤B.可以提高数据质量C.对数据分析结果没有影响D.能减少数据处理的误差18.在数据清洗过程中，对于分类数据的清洗不包括（）A.检查类别一致性B.去除无效类别C.数据加密D.类别标准化19.数据清洗的策略不包括（）A.基于规则的清洗B.基于机器学习的清洗C.基于人工的清洗D.基于颜色的清洗20.以下哪种情况不需要进行数据清洗？（）A.数据来源可靠且完整B.数据存在大量缺失值C.数据有重复记录D.数据包含错误信息第II卷（非选择题共60分）答题要求：本大题共3小题，21题20分，22题20分，23题20分。请根据题目要求，在相应位置作答。21.简答题：简述数据清洗的主要步骤及其作用。（20分）22.案例分析题：某公司收集了一批客户数据，其中存在缺失值、重复值和错误数据。请分析如何进行数据清洗，以提高数据质量。（20分）23.论述题：论述在大数据环境下，数据清洗面临的挑战以及应对策略。（20分）答案1.D2.C3.D4.D5.C6.D7.C8.D9.C10.D11.C12.C13.C14.C15.C16.C17.C18.C19.D20.A21.数据清洗主要步骤及作用：首先是数据探索，了解数据的基本特征、分布等，为后续清洗提供依据。接着进行缺失值处理，可通过删除缺失值所在记录、填充缺失值等方法，提高数据完整性。然后处理重复数据，避免数据冗余影响分析。再进行错误数据修正或删除，保证数据准确性。最后进行数据标准化等转换操作，使数据具有可比性，提升分析效果。22.对于缺失值，可先分析缺失值比例，若比例较小，可考虑填充缺失值，如用均值、中位数等；若比例大，可删除缺失值所在记录。对于重复值，直接删除重复记录或标记重复。对于错误数据，通过数据探索找出异常值，修正错误数据或删除。同时可对数据进行标准化处理，消除量纲影响，提高数据质量。23.大数据环境下数据清洗面临数据量巨大、处理速度要求高、数据类型多样、数据来源复