2025 年大学数据科学与大数据技术（数据清洗）专项考核卷

2025年大学数据科学与大数据技术（数据清洗）专项考核卷

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、单项选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）1.在数据清洗中，对于缺失值较多的列，以下哪种处理方式不太合适？（）A.删除该列B.用均值填充C.用中位数填充D.直接忽略2.以下哪种数据类型不属于离散型数据？（）A.性别B.年龄C.产品编号D.职业类别3.数据清洗时，对于重复记录，通常采取的措施是（）。A.全部保留B.随机删除部分C.只保留一条D.保留最新的4.当数据中存在异常值时，哪种方法可以较为稳健地处理？（）A.直接删除B.用均值替换C.用标准差处理D.用基于统计模型的方法修正5.对于文本数据中的乱码，一般首先尝试（）。A.重新编码B.删除该文本C.用固定字符替换D.忽略6.在清洗时间序列数据时，可能需要处理的问题不包括（）。A.缺失值B.异常值C.数据顺序错乱D.数据维度过高7.以下哪种情况最有可能导致数据不一致？（）A.不同数据源的数据格式不同B.数据全部为数值型C.数据采集时间一致D.数据来源单一8.对于包含错误逻辑的数据，清洗时应（）。A.按照业务规则修正B.直接删除C.保留原样D.随机调整9.数据清洗过程中，验证清洗效果的主要依据是（）。A.清洗后的美观程度B.原始数据量的大小C.业务需求和数据分析目标D.数据处理的速度10.在清洗数值型数据时，发现某些值明显偏离正常范围，可通过（）来确定是否为异常值。A.数据可视化B.增加数据量C.改变数据格式D.随机抽样二、多项选择题（总共5题，每题5分，每题至少有两个正确答案，请将正确答案填在括号内，多选、少选、错选均不得分）1.数据清洗中，处理缺失值的方法有（）。A.用固定值填充B.用模型预测值填充C.基于相似记录填充D.直接删除缺失值所在行或列2.对于数据中的噪声数据，可采用的处理方法有（）。A.分箱法B.聚类法C.回归法D.直接删除3.以下哪些属于数据清洗中需要关注的数据一致性问题？（）A.不同表中相同字段的数据值不一致B.数据类型不一致C.数据编码不一致D.数据量不一致4.在清洗文本数据时，可能涉及的操作有（）。A.去除停用词B.词法分析C.命名实体识别D.数据加密5.在清洗日期型数据时，可能遇到的问题及处理方法有（）。A.格式不统一，统一格式B.日期错误，修正日期C.缺失值，填充默认日期D.日期顺序混乱，重新排序三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，在括号内填“√”或“×”）1.数据清洗的目的只是为了让数据看起来更整齐。（）2.对于连续型数据中的异常值，必须直接删除。（）3.不同数据源的数据清洗方法一定是相同的。（）4.文本数据清洗中，去除标点符号是必要步骤。（）5.数据清洗过程中不需要考虑数据的业务含义。（）6.缺失值较多的数据集不能进行有效的数据分析。（）7.处理重复记录时，只要保留一条就可以保证数据的准确性。（）8.数据清洗后的数据质量一定能满足所有业务需求。（）9.对于数值型数据，用均值填充缺失值比用中位数填充更合适。（）10.数据清洗是一个一次性的过程，清洗后无需再检查。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）1.请简述数据清洗的主要步骤及每步的作用。2.当遇到数据中存在大量重复记录时，你会采取哪些具体的方法进行清洗？3.对于文本数据清洗，如何判断哪些词是停用词？常见的停用词处理方法有哪些？五、综合分析题（总共1题，20分，请结合所学知识进行分析解答）某电商公司收集了大量用户购买数据，包括用户ID、购买时间、购买商品、购买金额等字段。在对这些数据进行清洗时，发现存在以下问题：部分用户ID缺失，购买时间格式不一致，购买金额存在一些明显高于其他数据的异常值，且有少量重复的购买记录。请针对这些问题，提出具体的数据清洗方案。答案：一、单项选择题1.D2.B3.C4.D5.A6.D7.A8.A9.C10.A二、多项选择题1.ABCD2.ABC3.ABC4.ABC5.ABC三、判断题1.×2.×3.×4.×5.×6.×7.×8.×9.×10.×四、简答题1.数据清洗主要步骤及作用：-数据探查：了解数据的基本情况，如数据类型、分布、是否存在异常值等，为后续清洗提供依据。-缺失值处理：通过填充、删除等方式处理缺失数据，保证数据的完整性。-异常值处理：识别并修正异常数据，使数据更符合实际情况。-重复值处理：去除重复记录，避免数据冗余。-数据标准化：统一数据格式和编码等，提高数据一致性。2.当存在大量重复记录时：-可以使用数据库的去重功能，如SQL中的DISTINCT语句，直接去除重复行。-编写程序代码，通过哈希表等数据结构来快速判断和删除重复记录。-对于部分重复记录，如果有其他标识字段可区分，可根据业务需求保留一条有代表性的记录，删除其他重复记录。3.判断停用词：-停用词通常是一些高频出现且对文本语义理解贡献不大的词，如“的”“是”“在”等。-常见的停用词处理方法：-构建停用词表，直接删除文本中的停用词。-利用词性标注等方法，只保留特定词性的词，去除停用词词性的词。五综合分析题针对该电商公司数据的清洗方案：1.对于部分用户ID缺失：-可以先检查缺失值的比例，如果比例较小，可以考虑删除缺失值所在行。-如果比例较大，可根据其他相关字段，如购买时间、购买商品等，使用机器学习模型预测缺失的用户ID。2.购买时间格式不一致：-统一时间格式，可使用日期处理函数，将所有时间格式转换为一致的格式，如YYYY-MM-DDHH:MM:SS。3.购买金额存在异常值：-利用数据可视化工具，如绘制箱线图，直观地查看异常值的分布情况。