2025年高职数据清洗专员（数据处理）试题及答案

2025年高职数据清洗专员（数据处理）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：本卷共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.数据清洗过程中，对于缺失值的处理方法不包括以下哪种？（）A.删除B.填充C.忽略D.重编码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.复杂结构数据3.数据清洗中，判断数据是否重复主要依据（）。A.数据内容B.数据格式C.数据来源D.数据长度4.当数据存在噪声时，可采用的处理方法是（）。A.数据抽样B.数据合并C.数据平滑D.数据加密5.对于错误数据的修正，关键是（）。A.发现错误B.确定修正规则C.备份原始数据D.检查数据准确性6.数据清洗时，针对数据不一致性问题，首先要（）。A.统一数据格式B.核对数据来源C.找出不一致原因D.直接删除不一致数据7.以下哪项不属于数据清洗的基本步骤？（）A.数据集成B.数据预处理C.数据转换D.数据验证8.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.数据清理D.数据转换9.数据清洗中，对于连续型数据的异常值检测可采用（）。A.均值法B.分类法C.关联规则法D.聚类法10.当数据量巨大时，数据清洗的效率主要取决于（）。A.计算机硬件配置B.数据清洗算法C.数据存储方式D.数据传输速度11.对于含有特殊字符的数据清洗，需要（）。A.直接删除特殊字符B.转换为其他字符C.保留特殊字符D.对特殊字符进行编码12.数据清洗后的数据质量评估指标不包括（）。A.完整性B.准确性C.可读性D.一致性13.在数据清洗中，对于重复记录的处理原则是（）。A.全部保留B.全部删除C.保留一条，删除其他D.根据业务需求决定14.数据清洗中，将日期格式统一属于（）操作。A.数据清理B.数据转换C.数据集成D.数据验证15.对于缺失值较多的变量，通常（）。A.直接删除该变量B.尽量填充缺失值C.保留缺失值D.对缺失值进行特殊标记16.数据清洗时，对数据进行离散化处理是为了（）。A.便于数据存储B.提高数据精度C.适用于某些分析算法D.减少数据量17.在清洗数据时，发现部分数据的逻辑关系错误，应（）。A.直接修改B.分析错误原因再修改C.忽略错误D.重新采集数据18.数据清洗中，对于类别型数据的错误值修正方法一般是（）。A.重新赋值B.删除错误值C.进行数据平滑D.对错误值进行编码19.当数据清洗涉及到多个数据源时，首先要解决的问题是（）。A.数据格式统一B.数据内容匹配C.数据集成D.数据一致性20.数据清洗过程中，对数据进行初步探索性分析有助于（）。A.确定数据清洗方法B.提高数据清洗效率C.发现数据中的潜在问题D.以上都是第II卷（非选择题共60分）简答题（共20分）答题要求：本卷共2小题，每小题10分，共20分。请简要回答问题。21.简述数据清洗中常见的数据质量问题有哪些？22.请说明数据清洗中针对缺失值的填充方法及适用场景。分析题（共15分）答题要求：本卷共1小题，共15分。请根据提供的材料进行分析。材料：在对某电商平台用户交易数据进行清洗时，发现部分用户的交易金额出现了负数，同时存在一些用户的交易记录缺失交易时间。另外，数据中还存在大量重复的用户注册信息。23.针对上述问题，分别提出你的处理建议。操作题（共15分）答题要求：本卷共1小题，共15分。请描述具体的操作步骤。24.假设你要清洗一批含有多种数据类型（数值型、字符型、日期型）的文本文件数据，要求去除重复记录，填充缺失的数值型数据为0，将字符型数据中的所有大写字母转换为小写字母，统一日期格式为“YYYY-MM-DD”，请写出具体的操作步骤。案例分析题（共10分）答题要求：本卷共1小题，共10分。请阅读案例并回答问题。案例：某企业在进行客户数据清洗时，发现客户联系方式中的电话号码存在多种格式，如“123-4567-8901”、“12345678901”、“(123)456-7890”等。同时，部分客户的年龄数据缺失。25.对于电话号码格式不一致的问题，应如何进行清洗？对于年龄数据缺失的情况，你会采取什么处理方式？答案：1.D2.D3.A4.C5.B6.C7.A8.C9.A10.B11.B12.C13.D14.B15.A16.C17.B18.A19.C20.D21.常见数据质量问题有：缺失值，影响数据完整性和分析准确性；重复值，占用存储空间且干扰分析；错误值，导致分析结果偏差；不一致性，如数据格式不一致影响数据整合和分析。22.填充方法及适用场景：均值/中位数填充，适用于数值型数据且数据分布较为均匀；固定值填充，如填充0等，适用于某些特定情况；最近邻填充，根据相近数据点的值填充，适用于有顺序关系的数据；回归填充，利用回归模型预测填充，适用于数值型数据有线性关系的情况。23.对于交易金额出现负数，应分析原因，若为数据录入错误，修正为正确正数；若为退款等合理情况，可标记区分。对于交易时间缺失，可尝试从其他关联数据中获取，若无法获取，根据业务规则估算或填充默认值。对于重复用户注册信息，保留一条准确完整记录，删除其他重复记录。24.操作步骤：读取文本文件数据；使用哈希表等数据结构判断并去除重复记录；遍历数值型数据列，将缺失值填充为0；遍历字符型数据列，使用字符串函数将大写字母转换为小写字母；遍历日期型数据