算法工程师数据清洗考核试卷及答案

算法工程师数据清洗考核试卷及答案考试时长：120分钟满分：100分试卷名称：算法工程师数据清洗考核试卷考核对象：算法工程师入门级从业者及相关专业学生题型分值分布：-判断题（20分）-单选题（20分）-多选题（20分）-案例分析（18分）-论述题（22分）总分：100分---一、判断题（共10题，每题2分，总分20分）1.数据清洗的主要目的是为了提高数据存储效率。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.数据类型转换是数据清洗中必不可少的一步。6.数据去重操作只能针对数值型字段进行。7.空格字符（如空格、制表符）不属于缺失值，需要单独处理。8.数据清洗后的数据集可以直接用于机器学习模型训练。9.数据编码（如One-Hot）属于数据预处理阶段，不属于数据清洗范畴。10.数据清洗过程中，所有缺失值都应该被填充。二、单选题（共10题，每题2分，总分20分）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/中位数C.插值法D.数据加密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.无限3.以下哪种指标常用于衡量数据离散程度？A.方差B.偏度C.峰度D.熵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.将异常值替换为均值C.保留异常值并标记D.降维处理5.数据类型转换中，将字符串转换为数值型的方法是？A.One-Hot编码B.LabelEncodingC.标准化D.归一化6.以下哪种方法不属于数据去重技术？A.基于哈希B.基于距离C.基于规则D.基于模型7.数据标准化中，Z-score方法适用于哪种数据分布？A.正态分布B.偏态分布C.离散分布D.任意分布8.缺失值填充时，使用众数填充适用于哪种类型的数据？A.数值型B.类别型C.时间型D.文本型9.数据清洗中，以下哪个步骤通常在数据探索之后执行？A.数据集成B.数据变换C.数据规约D.数据完整性与一致性检查10.数据清洗中，以下哪种方法会导致数据信息损失？A.数据填充B.数据删除C.数据转换D.数据归一化三、多选题（共10题，每题2分，总分20分）1.数据清洗的主要挑战包括？A.数据缺失B.数据不一致C.数据冗余D.数据异常E.数据格式错误2.缺失值处理方法包括？A.删除行B.填充均值C.插值法D.使用模型预测E.忽略缺失值3.数据标准化与归一化的区别在于？A.标准化使用Z-scoreB.归一化使用Min-MaxC.标准化无范围限制D.归一化将数据缩放到[0,1]E.两者无本质区别4.异常值检测方法包括？A.箱线图B.3σ原则C.基于距离的方法（如IQR）D.基于统计的方法（如Z-score）E.基于模型的方法（如孤立森林）5.数据去重时，以下哪些字段需要考虑？A.主键B.时间戳C.文本内容D.数值范围E.数据类型6.数据类型转换的常见方法包括？A.数值型转字符串B.类别型转数值型（LabelEncoding）C.文本型向量化D.时间型格式统一E.布尔型转数值型7.数据清洗中的数据完整性检查包括？A.检查重复值B.检查缺失值C.检查数据类型D.检查范围异常E.检查逻辑错误8.数据清洗对机器学习的影响包括？A.提高模型准确性B.降低模型复杂度C.减少过拟合风险D.增加训练时间E.减少数据维度9.数据清洗中的数据变换方法包括？A.标准化B.归一化C.对数变换D.二值化E.数据编码（如One-Hot）10.数据清洗的常见工具包括？A.PandasB.NumPyC.Scikit-learnD.TensorFlowE.Matplotlib四、案例分析（共3题，每题6分，总分18分）案例1：电商用户行为数据清洗某电商平台收集了用户行为数据，包含用户ID、商品ID、购买金额、购买时间、用户等级等字段。数据中存在以下问题：-部分用户ID缺失-购买金额存在异常值（如10000元订单可能为误填）-用户等级字段存在不一致（如“VIP”、“Vip”、“VIP+”）-购买时间格式不统一（如“2023-01-0112:00:00”和“2023/01/01”）-部分订单重复记录请回答：1.如何处理缺失值？说明理由。2.如何检测并处理异常值？3.如何统一用户等级字段？案例2：医疗诊断数据清洗某医院收集了患者诊断数据，包含年龄、性别、血压、血糖、诊断结果等字段。数据中存在以下问题：-部分年龄数据缺失-血压字段存在格式错误（如“120/80”和“120/80mmHg”）-诊断结果存在拼写错误（如“糖尿病”和“diabetes”）-部分记录重复请回答：1.如何处理血压字段的格式错误？2.如何处理诊断结果的拼写错误？3.如何确保数据清洗后的数据质量？案例3：社交媒体文本数据清洗某社交媒体平台收集了用户评论数据，包含用户ID、评论内容、发布时间等字段。数据中存在以下问题：-部分评论内容包含特殊字符（如emoji、符号）-发布时间格式不统一（如“2023-01-01”和“01/01/2023”）-部分评论内容重复-部分评论内容缺失请回答：1.如何处理特殊字符？2.如何统一发布时间格式？3.如何处理重复评论？五、论述题（共2题，每题11分，总分22分）1.论述数据清洗在机器学习中的重要性，并举例说明常见的清洗步骤及其作用。2.结合实际场景，论述如何评估数据清洗的效果，并提出优化数据清洗流程的建议。---标准答案及解析一、判断题1.×（数据清洗主要目的是提高数据质量，而非存储效率）2.√（删除行是常用方法之一，但需考虑数据量影响）3.×（标准化基于Z-score，归一化基于Min-Max，效果不同）4.√（箱线图能有效识别异常值）5.√（数据类型转换是预处理关键步骤）6.×（去重可针对各类字段）7.√（空格需单独处理，否则影响分析）8.×（清洗后需验证数据质量）9.×（数据编码属于预处理）10.×（需根据情况选择填充或删除）二、单选题1.D2.A3.A4.C5.B6.D7.A8.B9.B10.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.B,C,D,E7.A,B,C,D,E8.A,B,C9.A,B,C,D,E10.A,B,C四、案例分析案例1：电商用户行为数据清洗1.处理缺失值：-用户ID：若缺失比例低，可删除；若高，可使用模型预测或标记为“未知”。-理由：用户ID缺失影响关联分析，但删除可能导致数据丢失。2.检测并处理异常值：-使用箱线图或3σ原则检测。-处理方法：替换为均值/中位数，或标记为异常值保留。3.统一用户等级：-规范为“VIP”。-方法：使用正则表达式或映射表转换。案例2：医疗诊断数据清洗1.处理血压格式：-提取数字部分，统一为“120/80”。2.处理诊断结果：-使用分词或词典映射，统一为“糖尿病”。3.确保数据质量：-检查逻辑一致性（如年龄与诊断匹配）。案例3：社交媒体文本数据清洗1.处理特殊字符：-使用正则表达式去除emoji、符号。2.统一发布时间：-转换为“YYYY-MM-DDHH:MM:SS”格式。3.处理重复评论：-基于内容哈希去重。五、论述题1.数据清洗的重要性及步骤-重要性：机器学习依赖高质量数据，清洗可减少噪声、提高模型准确性。-步骤：-缺失值处理（删除/