2026年数据清洗质量标准考核试题

2026年数据清洗质量标准考核试题考试时长：120分钟满分：100分试卷名称：2026年数据清洗质量标准考核试题考核对象：数据分析师、数据工程师、行业数据从业者题型分值分布：-判断题（10题，每题2分）总分20分-单选题（10题，每题2分）总分20分-多选题（10题，每题2分）总分20分-案例分析（3题，每题6分）总分18分-论述题（2题，每题11分）总分22分总分：100分---一、判断题（每题2分，共20分）请判断下列说法的正误。1.数据清洗的目标是消除数据中的噪声，确保数据符合分析要求。2.缺失值处理中，删除含有缺失值的记录是唯一可行的方法。3.数据标准化和归一化是同一概念，两者效果完全一致。4.异常值检测通常使用箱线图（Boxplot）进行可视化分析。5.数据去重是指去除完全重复的记录，不涉及部分重复的数据。6.数据类型转换是数据清洗的必要步骤，但并非所有数据都需要转换。7.数据清洗后的数据集可以直接用于机器学习模型训练，无需进一步处理。8.数据一致性检查主要关注数据在不同系统中的逻辑关系是否一致。9.数据清洗过程中，时间序列数据的缺失值填充应优先考虑插值法。10.数据清洗的质量标准因行业而异，没有通用的评估体系。二、单选题（每题2分，共20分）请从以下选项中选择最符合题意的答案。1.以下哪种方法不属于缺失值处理技术？A.删除缺失值B.填充均值C.填充众数D.生成新特征2.数据归一化通常将数据缩放到哪个范围？A.[0,1]B.[-1,1]C.[0,100]D.无固定范围3.以下哪种指标常用于评估数据清洗后的完整性？A.相关系数B.均值C.缺失率D.方差4.异常值处理中，以下哪种方法属于非破坏性方法？A.删除异常值B.将异常值替换为中位数C.保留异常值并标记D.降维处理5.数据去重时，以下哪种场景需要考虑部分重复？A.完全重复的订单数据B.部分字段重复的用户信息C.完全重复的股票价格记录D.无重复的传感器数据6.数据标准化通常使用的公式是？A.(x-mean)/stdB.(x-min)/(max-min)C.x10D.x/1007.以下哪种方法适用于时间序列数据的缺失值填充？A.回归填充B.插值法C.随机填充D.均值填充8.数据一致性检查中，以下哪个问题不属于逻辑错误？A.同一用户在不同系统中的性别不一致B.订单金额为负数C.用户年龄为200岁D.数据类型转换错误9.数据清洗中，以下哪个步骤通常在数据验证之后执行？A.数据类型转换B.数据标准化C.异常值检测D.数据去重10.数据清洗质量评估中，以下哪个指标反映数据的准确性？A.完整性B.一致性C.无效值率D.重复率三、多选题（每题2分，共20分）请从以下选项中选择所有符合题意的答案。1.数据清洗的主要步骤包括？A.缺失值处理B.数据类型转换C.异常值检测D.数据去重E.数据标准化2.以下哪些方法可以用于缺失值填充？A.均值填充B.众数填充C.插值法D.回归填充E.删除记录3.异常值检测的常用方法包括？A.箱线图B.Z-score法C.IQR法D.回归分析E.热图4.数据去重时，以下哪些场景需要考虑部分重复？A.用户姓名和手机号部分重复B.订单金额和订单号重复C.用户ID和邮箱部分重复D.股票价格和日期重复E.产品名称和型号重复5.数据标准化和归一化的区别在于？A.标准化使用均值和标准差B.归一化使用最小值和最大值C.标准化输出无固定范围D.归一化输出固定范围[0,1]E.两者效果完全一致6.数据清洗中，以下哪些问题属于数据不一致？A.同一用户在不同系统中的地址不一致B.订单金额和支付金额不一致C.用户年龄为负数D.数据类型转换错误E.时间格式不统一7.时间序列数据缺失值填充的常用方法包括？A.插值法B.均值填充C.回归填充D.移动平均法E.随机填充8.数据清洗质量评估的常用指标包括？A.完整性B.一致性C.无效值率D.重复率E.相关性9.数据清洗中，以下哪些步骤需要先于数据验证执行？A.数据类型转换B.数据标准化C.异常值检测D.数据去重E.数据验证10.数据清洗的最终目标包括？A.提高数据质量B.确保数据可用性C.优化数据结构D.降低数据存储成本E.简化数据分析流程四、案例分析（每题6分，共18分）案例1：电商用户数据清洗某电商平台收集了100万用户的注册数据，包含用户ID、姓名、性别、年龄、手机号、邮箱、注册时间等字段。在数据清洗过程中发现以下问题：-部分用户姓名缺失；-部分用户手机号格式不统一（如带+86前缀）；-部分用户年龄异常（如100岁）；-部分用户邮箱重复；-注册时间格式不统一（如部分为UNIX时间戳，部分为日期字符串）。请回答：1.针对缺失值，应如何处理？2.针对手机号格式，应如何处理？3.针对年龄异常，应如何处理？案例2：金融交易数据清洗某银行收集了1亿条交易数据，包含交易ID、用户ID、交易金额、交易时间、交易类型等字段。在数据清洗过程中发现以下问题：-部分交易金额为负数；-部分交易时间缺失；-部分交易类型标记错误（如误标为“转账”）；-部分交易ID重复。请回答：1.针对负数交易金额，应如何处理？2.针对交易时间缺失，应如何处理？3.针对交易类型标记错误，应如何处理？案例3：医疗健康数据清洗某医院收集了10万份患者的健康数据，包含患者ID、姓名、性别、年龄、血压、血糖、心率等字段。在数据清洗过程中发现以下问题：-部分患者血压数据缺失；-部分患者心率异常（如150次/分钟）；-部分患者年龄缺失；-部分患者姓名和性别不一致。请回答：1.针对血压数据缺失，应如何处理？2.针对心率异常，应如何处理？3.针对姓名和性别不一致，应如何处理？五、论述题（每题11分，共22分）1.请论述数据清洗在数据分析中的重要性，并举例说明数据清洗不当可能导致的问题。2.请论述数据清洗质量标准的制定原则，并举例说明如何评估数据清洗的效果。---标准答案及解析一、判断题1.√2.×（缺失值处理方法包括填充、删除、插值等）3.×（标准化使用均值和标准差，归一化使用最小值和最大值）4.√5.×（部分重复数据也需要去重，如姓名和手机号部分重复）6.√7.×（清洗后的数据仍需验证和预处理）8.√9.√10.×（有通用的评估体系，如完整性、一致性、准确性等指标）二、单选题1.D2.A3.C4.C5.B6.A7.B8.D9.A10.C三、多选题1.A,B,C,D,E2.A,B,C,D,E3.A,B,C4.A,C,E5.A,B,C,D6.A,B,E7.A,B,C,D8.A,B,C,D9.A,B,C,D10.A,B,C,E四、案例分析案例1：电商用户数据清洗1.缺失值处理：-姓名：若缺失比例低，可删除记录；若比例高，可填充“未知”或“匿名”。-其他字段：根据业务需求决定是否删除或填充。2.手机号格式：-去除+86前缀，统一为国内格式。3.年龄异常：-删除或替换为合理范围（如0-100岁）。案例2：金融交易数据清洗1.负数交易金额：-检查是否为退款或错误记录，若为错误则修正或删除。2.交易时间缺失：-填充最近的时间戳或删除记录。3.交易类型标记错误：-根据业务规则修正或删除错误记录。案例3：医疗健康数据清洗1.血压数据缺失：-填充均值或中位数，或删除记录。2.心率异常：-检查是否为真实数据，若为错误则修正或删除。3.姓名和性别不一致：-根据业务规则修正或删除不一致记录。五、论述题1.数据清洗的重要性及问题举例：-数据清洗是数据分析的基础，可提高数据质量，确保分析结果的准确性。-不当清洗可能导致问题：如缺失值填充不合理导致偏差（如用均值填充偏态数据），异常值处理过度导致信息丢失（如删除所有异常值），数据类型转换错误导致分析错误（如将字符串转换为数字时未处理非数字字符）。2.数据清洗质量标准及评估方法：