2025年中职（大数据技术应用）数据清洗基础试题及答案

2025年中职（大数据技术应用）数据清洗基础试题及答案

（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.静态数据2.数据清洗过程中，处理缺失值的方法不包括（）A.删除缺失值所在记录B.用均值填充C.用最大值填充D.直接忽略3.对于重复数据的处理，以下说法错误的是（）A.可以直接删除重复记录B.保留一条，其余删除C.对重复数据进行合并D.无需处理重复数据4.数据清洗中，检测数据一致性的目的是（）A.确保数据格式一致B.确保数据内容一致C.确保数据来源一致D.以上都是5.以下哪种字符编码在大数据处理中较为常用（）A.ASCIIB.GBKC.UTF-8D.ISO-8859-16.数据清洗时，判断数据是否异常的常用方法是（）A.对比历史数据B.查看数据格式C.检查数据长度D.以上都不是7.对于错误数据，以下处理方式不合理的是（）A.修正错误数据B.标记错误数据C.直接删除错误数据D.不做任何处理8.数据清洗的第一步通常是（）A.数据集成B.数据预处理C.数据质量评估D.数据转换9.以下哪种数据库在大数据存储方面应用广泛（）A.MySQLB.OracleC.MongoDBD.SQLServer10.数据清洗中，处理数据噪声的方法有（）A.滤波B.平滑C.以上都是D.以上都不是11.对于数据清洗中的数据标准化，以下说法正确的是（）A.使数据符合特定的格式B.使数据具有相同的尺度C.使数据具有相同的行数D.使数据具有相同的列数12.以下哪种情况不属于数据清洗的范畴（）A.数据加密B.去除无效数据C.纠正错误数据D.统一数据格式13.数据清洗时，对于日期格式的数据，常见的问题不包括（）A.格式不一致B.日期范围不合理C.日期精度不够D.日期颜色不同14.大数据环境下，数据清洗的效率主要受以下因素影响（）A.数据量大小B.数据类型复杂程度C.硬件性能D.以上都是15.以下哪种工具不常用于数据清洗（）A.PythonB.RC.ExcelD.Photoshop16.数据清洗中，对于文本数据的处理，常见操作有（）A.去除停用词B.提取关键词C.以上都是D.以上都不是17.数据清洗的目标不包括（）A.提高数据质量B.减少数据冗余C.增加数据数量D.提升数据可用性18.对于数值型数据，数据清洗时可能需要处理的问题有（）A.异常值B.数据缺失C.以上都是D.以上都不是19.数据清洗过程中，数据转换的目的不包括（）A.改变数据格式B.改变数据内容C.提高数据可读性D.降低数据安全性20.以下哪种数据清洗策略适用于对数据质量要求较高的场景（）A.简单删除策略B.数据替换策略C.复杂清洗策略D.不清洗策略第II卷（非选择题共60分）21.（共10分）简述数据清洗的主要步骤及每一步骤的作用。22.（共10分）在数据清洗中，如何检测和处理数据中的重复记录？23.（共10分）请说明数据清洗中处理缺失值的常见方法及其优缺点。24.（共15分）阅读以下材料：在某电商平台的用户数据中，发现部分用户的年龄字段存在异常值。有的年龄值为负数，有的年龄值超过了150岁。同时，部分用户的地址字段存在缺失值。问题：针对上述情况，应如何进行数据清洗？请分别阐述对年龄字段和地址字段的清洗方法。25.（共15分）阅读以下材料：某公司的销售数据中，存在一些数据记录的销售额字段为0，经过分析发现这些记录并非真实的销售额为0，而是数据录入错误。另外，部分产品名称字段存在重复且不一致的情况，如“苹果手机”和“iPhone手机”。问题：请针对该销售数据的问题，提出相应的数据清洗方案，并说明理由。答案：1.D2.D3.D4.D5.C6.A7.D8.C9.C10.C11.B12.A13.D14.D15.D16.C17.C18.C19.D20.C21.数据清洗主要步骤及作用：首先是数据质量评估，通过多种方法评估数据的准确性、完整性、一致性等，找出存在问题的数据，为后续清洗提供依据。接着是去除无效数据，如删除明显错误、重复或无意义的数据记录。然后处理缺失值，可采用填充、删除等方法使数据完整。再处理重复数据，保证数据的唯一性。最后进行数据标准化，使数据具有统一的格式和尺度，便于后续分析。22.检测重复记录可通过比较记录的关键字段值来实现。对于完全相同的记录可直接判断为重复。处理重复记录时，可选择直接删除重复记录，但可能会丢失有用信息；也可保留一条记录，其余删除；还可以对重复数据进行合并，如合并相同客户的不同购买记录等。根据具体业务需求选择合适的处理方式。23.处理缺失值常见方法及优缺点：均值填充，优点是计算简单，能使数据保持一定的完整性；缺点是可能掩盖数据的真实分布。中位数填充，优点是受异常值影响小；缺点是不能完全反映数据特征。删除缺失值所在记录，优点是简单直接；缺点是会损失数据量，可能导致信息不完整。插补法，优点是能更准确地填充缺失值；缺点是计算复杂。24.对于年龄字段，先删除年龄为负数和超过150岁的异常值记录。对于地址字段的缺失值，可采用均值填充（若地址有一定规律），或用“未知地址”等统一标记填充，也可删除缺失值所在记录，具体根据数据量和业务需求