测试数据准备能力专业评估试题及真题

测试数据准备能力专业评估试题及真题考试时长：120分钟满分：100分考核对象：数据分析师、数据工程师、IT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（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去除数据中的噪声和冗余，以提高数据质量。2.在数据准备阶段，数据集成通常涉及将多个数据源中的数据合并到一个统一的数据集中。3.数据转换包括数据类型转换、数据规范化等操作，但与数据清洗无关。4.数据标准化（Z-scorenormalization）适用于所有类型的数据，包括分类数据。5.数据抽样是为了减少数据量，通常采用随机抽样方法。6.数据主键是用于唯一标识数据记录的字段，通常不可为空。7.数据去重是指删除数据集中重复的记录，但不会修改原始数据源。8.数据归一化（Min-Maxscaling）将数据缩放到[0,1]区间，适用于所有数值型数据。9.数据增强是指通过算法生成新的数据样本，以提高模型泛化能力。10.数据准备阶段不需要考虑数据安全性和隐私保护。二、单选题（每题2分，共20分）请选择最符合题意的选项。1.以下哪项不属于数据准备的基本步骤？A.数据清洗B.数据集成C.数据建模D.数据转换2.在数据清洗中，处理缺失值的方法不包括：A.删除缺失值B.填充缺失值C.插值法D.数据加密3.数据类型转换的主要目的是：A.提高存储效率B.统一数据格式C.增强数据安全性D.减少数据量4.以下哪种方法不属于数据抽样技术？A.简单随机抽样B.分层抽样C.系统抽样D.数据聚类5.数据标准化与归一化的主要区别在于：A.标准化基于均值和标准差，归一化基于最小值和最大值B.标准化适用于分类数据，归一化适用于数值型数据C.标准化会改变数据分布，归一化不会D.标准化计算更复杂，归一化更简单6.数据主键的主要作用是：A.提高查询效率B.唯一标识记录C.加密数据D.压缩数据7.数据去重时，以下哪种方法可能导致数据丢失？A.基于唯一键去重B.基于相似度去重C.手动检查去重D.基于哈希值去重8.数据归一化（Min-Maxscaling）的公式为：A.\(X_{\text{norm}}=\frac{X-\mu}{\sigma}\)B.\(X_{\text{norm}}=\frac{X-X_{\text{min}}}{X_{\text{max}}-X_{\text{min}}}\)C.\(X_{\text{norm}}=X\times\alpha+\beta\)D.\(X_{\text{norm}}=\log(X)\)9.数据增强的主要应用场景是：A.数据可视化B.机器学习模型训练C.数据加密D.数据备份10.数据准备阶段最需要关注的问题是：A.数据量大小B.数据质量C.数据存储成本D.数据传输速度三、多选题（每题2分，共20分）请选择所有符合题意的选项。1.数据清洗的主要任务包括：A.去除重复数据B.处理缺失值C.数据类型转换D.数据加密E.去除异常值2.数据集成的常见方法有：A.数据合并B.数据连接C.数据抽取D.数据转换E.数据加载3.数据转换的操作包括：A.数据规范化B.数据标准化C.数据归一化D.数据离散化E.数据加密4.数据抽样的优点包括：A.减少存储成本B.提高处理效率C.保持数据分布D.增强数据安全性E.减少噪声5.数据主键的类型包括：A.普通主键B.候选主键C.组合主键D.外键E.索引键6.数据去重的常见方法有：A.基于唯一键去重B.基于哈希值去重C.基于相似度去重D.手动检查去重E.数据加密7.数据归一化的应用场景包括：A.机器学习模型训练B.数据可视化C.数据存储优化D.数据加密E.数据压缩8.数据增强的常用技术包括：A.数据旋转B.数据平移C.数据镜像D.数据插值E.数据加密9.数据准备阶段需要考虑的因素包括：A.数据质量B.数据安全C.数据隐私D.数据量大小E.数据存储成本10.数据准备工具常见的有：A.Python（Pandas）B.SQLC.ExcelD.SparkE.TensorFlow四、案例分析（每题6分，共18分）案例1：某电商公司需要分析用户购买行为数据，但原始数据来自多个系统，存在以下问题：-部分用户ID缺失；-同一用户在不同系统中的记录存在重复；-购买金额字段格式不统一（部分为字符串，部分为数值型）；-部分订单状态为空值。请分析上述问题，并提出相应的数据准备方案。案例2：某金融机构需要构建信用评分模型，但原始数据包含大量缺失值，且部分特征（如收入、负债）分布极偏。请提出数据准备的具体步骤，并说明如何处理缺失值和分布偏斜问题。案例3：某医疗公司需要分析患者病历数据，但数据中存在大量异常值（如年龄超过120岁），且部分字段存在隐私泄露风险（如身份证号）。请提出数据清洗和隐私保护的具体措施。五、论述题（每题11分，共22分）1.论述数据准备在数据分析和机器学习中的重要性，并举例说明数据准备不当可能导致的问题。2.比较数据清洗、数据集成、数据转换和数据抽样的区别与联系，并说明在实际应用中选择合适方法的依据。---标准答案及解析一、判断题1.√2.√3.×（数据转换也是数据准备的一部分）4.×（标准化适用于数值型数据，分类数据需其他方法处理）5.√6.√7.√8.√9.√10.×（数据准备需考虑安全性和隐私保护）解析：-第3题：数据转换是数据准备的重要步骤，包括数据类型转换、规范化等。-第4题：标准化（Z-score）仅适用于数值型数据，分类数据需其他方法处理（如独热编码）。-第10题：数据准备需考虑安全性和隐私保护，如脱敏处理。二、单选题1.C2.D3.B4.D5.A6.B7.B8.B9.B10.B解析：-第1题：数据建模属于数据分析阶段，不属于数据准备。-第2题：数据加密不属于数据清洗任务。-第5题：标准化基于均值和标准差，归一化基于最小值和最大值。-第7题：基于相似度去重可能误删数据。-第8题：Min-Maxscaling公式为归一化公式。三、多选题1.A,B,E2.A,B,E3.A,B,C,D4.A,B,C,E5.A,B,C6.A,B,C7.A,B8.A,B,C,D9.A,B,C,D,E10.A,B,C,D解析：-第1题：数据清洗包括去重、处理缺失值、去除异常值。-第4题：数据抽样可减少存储成本、提高效率、保持分布、减少噪声。-第10题：数据准备工具包括Python、SQL、Excel、Spark等。四、案例分析案例1：方案：1.处理缺失用户ID：使用系统生成唯一ID（如UUID）填充缺失值；2.去重：基于用户ID和购买时间组合去重；3.数据格式统一：将购买金额字段统一转换为数值型；4.处理空订单状态：填充默认值（如“未知”）。案例2：步骤：1.缺失值处理：使用均值/中位数填充数值型特征，分类特征使用众数填充；2.分布偏斜处理：对收入、负债等特征进行对数变换或Box-Cox变换；3.异常值处理：使用IQR方法识别并处理异常值。案例3：措施：1.异常值处理：使用IQR或Z-score方法剔除异常年龄记录；2.隐私保护：对身份证号进行脱敏（如保留前6位后4位）。五、论述题1.数据准备的重要性及问题举例数据准备是数据分析的基础，直接影响模型效果。若准备不当，可能导致：-数据质量低（如缺失值、异常值未处