数据清洗技术能力评估试题及答案

数据清洗技术能力评估试题及答案考试时长：120分钟满分：100分试卷名称：数据清洗技术能力评估试题考核对象：数据分析师、数据科学初学者、相关行业从业者题型分值分布：-判断题（10题，每题2分，共20分）-单选题（10题，每题2分，共20分）-多选题（10题，每题2分，共20分）-简答题（3题，每题4分，共12分）-应用题（2题，每题9分，共18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.数据清洗的主要目的是提高数据质量，使其适用于分析。2.缺失值处理中，删除含有缺失值的行是最常用的方法之一。3.数据标准化和归一化是同一概念，两者效果完全相同。4.异常值检测通常使用箱线图（BoxPlot）进行可视化分析。5.数据去重是指删除完全重复的记录，不涉及部分重复的情况。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.数据清洗过程中，时间序列数据通常需要处理时间戳格式不一致的问题。8.数据平衡化（如过采样或欠采样）属于数据清洗的范畴。9.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。10.数据清洗是一个迭代过程，可能需要多次调整清洗策略。二、单选题（每题2分，共20分）请选择最符合题意的选项。1.以下哪种方法不属于缺失值填充技术？A.均值/中位数/众数填充B.K最近邻（KNN）填充C.回归填充D.删除缺失值E.以上都是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.A或BE.以上都不是3.以下哪种指标常用于衡量数据集的平衡性？A.方差B.标准差C.基尼系数D.相关系数E.偏度4.数据去重时，以下哪种方法可能保留第一条重复记录？A.基于所有字段的去重B.基于唯一标识字段的去重C.基于部分字段的去重D.以上都可能E.以上都不可能5.异常值检测中，以下哪种方法属于非参数方法？A.Z-scoreB.IQR（四分位距）C.基于密度的DBSCAND.线性回归残差分析E.以上都是6.数据标准化通常将数据缩放到哪个范围？A.[0,1]B.[-1,1]C.均值为0，标准差为1D.A或BE.以上都不是7.以下哪种方法不属于数据类型转换技术？A.字符串转数字B.日期格式统一C.数值类型转字符串D.缺失值填充E.以上都是8.数据清洗中，以下哪个步骤通常在数据探索之后执行？A.缺失值处理B.数据标准化C.数据去重D.数据类型转换E.以上都可能9.数据平衡化中，过采样技术通常使用哪种方法？A.SMOTE（合成少数过采样技术）B.ADASYNC.TomekLinksD.KNNE.以上都是10.数据清洗过程中，以下哪个步骤可能引入人为偏差？A.缺失值删除B.异常值处理C.数据标准化D.数据去重E.以上都可能三、多选题（每题2分，共20分）请选择所有符合题意的选项。1.数据清洗的主要挑战包括哪些？A.数据缺失B.数据不一致C.数据冗余D.数据异常E.数据类型错误2.缺失值处理的方法有哪些？A.删除缺失值B.均值/中位数/众数填充C.KNN填充D.回归填充E.插值法3.数据标准化和归一化的区别是什么？A.标准化将数据缩放到均值为0，标准差为1B.归一化将数据缩放到[0,1]范围C.标准化适用于所有数据类型D.归一化适用于数值型数据E.两者没有区别4.异常值检测的方法有哪些？A.箱线图分析B.Z-score方法C.IQR方法D.基于密度的DBSCANE.线性回归残差分析5.数据去重时，以下哪些字段可能用于判断重复记录？A.主键B.唯一标识符C.时间戳D.部分关键字段E.以上都是6.数据类型转换的常见方法有哪些？A.字符串转数字B.日期格式统一C.数值类型转字符串D.缺失值填充E.以上都是7.数据清洗的步骤通常包括哪些？A.数据探索B.缺失值处理C.数据标准化D.数据去重E.数据类型转换8.数据平衡化的方法有哪些？A.过采样（如SMOTE）B.欠采样（如随机欠采样）C.SMOTE+ADASYND.TomekLinksE.以上都是9.数据清洗过程中，以下哪些情况可能引入偏差？A.缺失值删除B.异常值处理C.数据标准化D.数据去重E.以上都可能10.数据清洗的最终目标是什么？A.提高数据质量B.便于数据分析C.优化模型性能D.减少数据量E.以上都是四、简答题（每题4分，共12分）1.简述数据清洗中缺失值处理的优缺点。2.解释数据标准化和归一化的区别，并说明适用场景。3.列举三种常见的异常值检测方法，并简述其原理。五、应用题（每题9分，共18分）1.假设你有一份包含以下字段的销售数据集：-`order_id`（订单ID，字符串）-`customer_id`（客户ID，字符串，部分缺失）-`order_date`（订单日期，格式不统一，如"2023-01-01"、"01/02/2023"等）-`sales`（销售额，数值，部分缺失）-`quantity`（数量，数值，部分异常）请列出至少5个数据清洗步骤，并说明每一步的目的是什么。2.假设你检测到某数据集的`sales`字段存在异常值，且数据分布接近正态分布。请说明如何检测并处理这些异常值，并解释选择该方法的理由。---标准答案及解析一、判断题1.√2.√3.×（标准化处理均值为0，标准差为1；归一化缩放到[0,1]）4.√5.×（部分重复也需要处理）6.√7.√8.×（数据平衡化属于预处理，通常在数据探索后执行）9.√10.√二、单选题1.D2.D3.C4.B5.C6.C7.D8.A9.A10.B三、多选题1.A,B,C,D,E2.A,B,C,D,E3.A,B,C,D4.A,B,C,D,E5.A,B,C,D,E6.A,B,C7.A,B,C,D,E8.A,B,C,D,E9.A,B,E10.A,B,C,E四、简答题1.缺失值处理的优缺点-优点：-减少数据缺失对分析的影响，提高数据完整性。-避免因删除缺失值导致的样本量减少。-缺点：-填充方法可能引入偏差（如均值填充可能掩盖真实分布）。-处理过程复杂，需要选择合适的填充策略。2.数据标准化和归一化的区别及适用场景-区别：-标准化（Z-score）将数据缩放到均值为0，标准差为1；归一化（Min-Max）将数据缩放到[0,1]范围。-标准化适用于数据分布接近正态分布的情况；归一化适用于数据范围有限且需要统一比例的情况。-适用场景：-标准化：机器学习模型（如SVM、PCA）中需要均一化特征的场景。-归一化：图像处理、深度学习中需要数据缩放到固定范围的场景。3.三种常见的异常值检测方法及原理-箱线图（IQR）：通过四分位数（Q1,Q3）和IQR（Q3-Q1）识别异常值，通常认为Q1-1.5IQR或Q3+1.5IQR外的数据为异常值。-Z-score：基于正态分布，计算数据与均值的标准差倍数，通常|Z|>3视为异常值。-DBSCAN：基于密度的聚类算法，将低密度区域的数据点识别为异常值。五、应用题1.数据清洗步骤及目的-步骤1：检查数据完整性-目的：确认字段缺失情况，为后续处理提供依据。-步骤2：处理`customer_id`缺失值-方法：根据业务规则填充（如使用默认值"Unknown"）或删除缺失行。-目的：避免分析时因缺失客户ID导致的偏差。-步骤3：统一`order_date`格式-方法：使用日期函数将所有日期转换为"YYYY-MM-DD"格式。-目的：便于时间序列分析。-步骤4：处理`sales`缺失值-方法：使用均值/中位数填充或根据`quantity`等字段预测填充。-目的：减少数据缺失对销售额分析的影响。-步骤5：检测并处理`quantity`异常值-方法：使用箱线图或Z-score识别异常值，可删除或修正。-目的：避免异常值对统计结果的影响。2.异常值检测及处理方法-检测方法：-使用Z-score：计算`sales`的Z-score，筛选|Z|>3的数据点。-使用箱线图：识别Q1-