2026年数据分析师专业数据清洗与可视化试题

2026年数据分析师专业数据清洗与可视化试题一、单选题（共10题，每题2分，共20分）1.在处理缺失值时，对于连续型数据，以下哪种方法通常会导致数据偏差最小？（）A.使用均值填充B.使用中位数填充C.使用众数填充D.删除缺失值2.以下哪种图表最适合展示不同类别数据的占比关系？（）A.折线图B.散点图C.饼图D.柱状图3.在数据清洗过程中，以下哪种方法属于异常值检测的有效手段？（）A.箱线图分析B.热力图分析C.相关性矩阵分析D.主成分分析4.以下哪种数据聚合方法适用于按时间序列计算平均值？（）A.分组聚合（GroupBy）B.窗口聚合（WindowAggregate）C.连接聚合（JoinAggregate）D.透视聚合（PivotAggregate）5.在数据可视化中，以下哪种颜色搭配方案最适合高对比度显示？（）A.蓝色和绿色B.红色和黄色C.蓝色和橙色D.紫色和粉色6.以下哪种方法可以用于减少数据维度，同时保留关键信息？（）A.标准化（Standardization）B.归一化（Normalization）C.主成分分析（PCA）D.线性回归（LinearRegression）7.在处理重复数据时，以下哪种方法最有效？（）A.使用唯一值去重B.使用哈希值去重C.使用逻辑去重（基于业务规则）D.使用随机值去重8.以下哪种图表最适合展示时间序列数据的趋势变化？（）A.饼图B.散点图C.折线图D.热力图9.在数据清洗中，以下哪种方法属于数据类型转换的有效手段？（）A.数据格式化（如日期转字符串）B.数据归一化C.数据离散化D.数据平滑10.以下哪种方法可以用于检测数据中的逻辑错误？（）A.数据完整性检查B.数据一致性检查C.数据有效性检查D.数据分布检查二、多选题（共5题，每题3分，共15分）1.以下哪些方法可以用于处理数据中的缺失值？（）A.插值法B.使用模型预测缺失值C.删除缺失值D.使用固定值填充E.基于业务规则填充2.以下哪些图表可以用于展示多维数据的关联关系？（）A.散点图矩阵B.热力图C.平行坐标图D.散点图E.箱线图3.在数据清洗中，以下哪些属于异常值处理的常用方法？（）A.使用Z-score方法B.使用IQR方法C.使用聚类算法D.使用离群点检测模型E.删除异常值4.以下哪些方法可以用于数据可视化中的颜色优化？（）A.使用色盲友好的配色方案B.使用渐变色C.使用单一颜色D.使用对比色E.使用透明度调整5.在数据预处理中，以下哪些属于数据转换的常用方法？（）A.数据标准化B.数据归一化C.数据离散化D.数据对数转换E.数据编码（如One-Hot）三、简答题（共5题，每题5分，共25分）1.简述数据清洗中“重复数据”的定义及其常见处理方法。2.解释数据可视化中“坐标轴标签”的重要性，并举例说明如何优化坐标轴标签。3.简述数据清洗中“数据类型不一致”的问题及其解决方法。4.解释箱线图在异常值检测中的作用，并说明如何使用箱线图识别异常值。5.简述数据清洗中“数据不一致”的定义及其常见类型。四、操作题（共3题，每题10分，共30分）1.假设你有一份包含以下列的数据表：-`订单ID`（字符串）-`客户姓名`（字符串）-`订单金额`（数值）-`订单日期`（日期）-`支付方式`（分类）-`订单状态`（分类）请说明如何清洗该数据表，并给出至少3个具体步骤及对应的代码示例（假设使用Python和Pandas）。2.假设你有一份包含以下列的数据表：-`产品ID`（字符串）-`产品类别`（分类）-`销售量`（数值）-`销售日期`（日期）请说明如何使用数据可视化展示“按产品类别分组的销售量趋势”，并给出至少2种可视化方案及对应的图表类型。3.假设你有一份包含以下列的数据表：-`客户ID`（字符串）-`年龄`（数值）-`性别`（分类）-`收入`（数值）请说明如何使用数据清洗和可视化方法分析“年龄与收入的关系”，并给出至少2个具体步骤及对应的代码示例（假设使用Python和Pandas）。五、论述题（共1题，15分）结合实际业务场景，论述数据清洗与可视化在数据分析中的重要性，并举例说明如何通过数据清洗和可视化提升数据分析效果。答案与解析一、单选题1.B解析：中位数填充适用于连续型数据，且对异常值不敏感，能有效减少偏差。均值填充易受异常值影响，众数填充不适用于连续型数据，删除缺失值会导致数据量减少。2.C解析：饼图最适合展示占比关系，柱状图和折线图适合展示趋势或频率，散点图适合展示关联关系。3.A解析：箱线图通过四分位数和IQR识别异常值，是常用的异常值检测工具。热力图用于展示矩阵数据，相关性矩阵用于分析变量关系，主成分分析用于降维。4.B解析：窗口聚合（如`rolling_mean`）适用于按时间序列计算统计值，分组聚合（`GroupBy`）用于分类汇总，连接聚合和透视聚合不适用于时间序列计算。5.A解析：蓝色和绿色在视觉上对比度高，适合高对比度显示。红色和黄色对比度较低，紫色和粉色过于鲜艳，透明度调整不适用于颜色搭配。6.C解析：主成分分析（PCA）通过降维保留数据主要特征，标准化和归一化用于数据缩放，线性回归用于建模。7.C解析：逻辑去重基于业务规则（如订单金额和客户ID组合唯一），唯一值去重适用于精确匹配，哈希值去重和随机值去重不适用于实际业务场景。8.C解析：折线图最适合展示时间序列趋势，饼图展示占比，散点图展示关联，热力图展示矩阵数据。9.A解析：数据格式化（如日期转字符串）是数据类型转换的常见方法，归一化和离散化属于数据变换，平滑属于数据降噪。10.C解析：数据有效性检查（如年龄不能为负数）用于检测逻辑错误，完整性检查（如无缺失值）、一致性检查（如字段值统一）和分布检查（如正态分布）不直接检测逻辑错误。二、多选题1.A,B,C,D,E解析：插值法、模型预测、删除、固定值填充和业务规则填充都是处理缺失值的有效方法。2.A,B,C解析：散点图矩阵、热力图和平行坐标图适合展示多维数据关联，散点图和箱线图主要用于二维数据。3.A,B,D,E解析：Z-score和IQR是异常值检测方法，聚类算法可用于异常值识别，删除异常值是处理方法之一，相关性矩阵不用于异常值检测。4.A,B,D,E解析：色盲友好配色、渐变色、对比色和透明度调整优化可视化效果，单一颜色可能不清晰。5.A,B,C,D,E解析：标准化、归一化、离散化、对数转换和编码都是数据转换方法。三、简答题1.重复数据定义及处理方法-定义：指数据表中存在完全或部分相同的记录。-处理方法：-逻辑去重（基于业务规则，如订单金额和客户ID组合唯一）；-删除重复值（使用数据库或Pandas的`duplicated()`方法）；-合并重复记录（如汇总订单金额）。2.坐标轴标签的重要性及优化方法-重要性：标签帮助读者理解图表含义，无标签的图表难以解读。-优化方法：-使用简洁明了的标签（如“2023年销售额”而非“2023年的销售额总计”）；-添加单位（如“万元”）；-避免专业术语（如用“男性”代替“M”）。3.数据类型不一致问题及解决方法-问题：如日期列存储为字符串或数值；分类列存储为数值。-解决方法：-使用Pandas的`astype()`转换类型（如`date_column.astype('datetime64')`）；-使用数据库的`CAST()`函数；-处理前先检查数据类型（如`df.dtypes`）。4.箱线图在异常值检测中的作用及识别方法-作用：通过四分位数（Q1,Q3）和IQR（Q3-Q1）识别异常值。-识别方法：-异常值定义：小于Q1-1.5IQR或大于Q3+1.5IQR的值；-可使用Pandas的`quantile()`计算分位数，手动识别或使用`outliers()`库。5.数据不一致的定义及类型-定义：指数据表中存在逻辑矛盾或错误，如“年龄”为负数。-类型：-逻辑不一致（如性别为“未知”但订单状态为“已发货”）；-格式不一致（如日期格式“2023-01-01”和“01/01/2023”）；-值域不一致（如收入列出现“高”“中”“低”等分类）。四、操作题1.数据清洗步骤及代码示例-步骤：1.删除重复订单ID（逻辑去重）；2.转换订单日期为标准格式（`datetime64`）；3.处理缺失值（订单金额用均值填充）。-代码示例：pythonimportpandasaspd假设df是原始数据表df.drop_duplicates(subset='订单ID',inplace=True)#删除重复订单IDdf['订单日期']=pd.to_datetime(df['订单日期'])#转换日期格式df['订单金额'].fillna(df['订单金额'].mean(),inplace=True)#填充缺失值2.数据可视化方案-方案一：折线图（按月份分组）-代码示例：pythondf['月份']=df['销售日期'].dt.monthpivot=df.groupby(['产品类别','月份'])['销售量'].sum().unstack()pivot.plot(kind='line')#绘制折线图-方案二：柱状图（按季度分组）-代码示例：pythondf['季度']=df['销售日期'].dt.to_period('Q')pivot=df.groupby(['产品类别','季度'])['销售量'].sum().unstack()pivot.plot(kind='bar')#绘制柱状图3.数据清洗与可视化分析-步骤：1.处理年龄异常值（如小于0或大于100的值）；2.将性别转换为数值（如“男”=1，“女”=0）。-代码示例：python处理年龄异常值df=df[(df['年龄']>=0)&(df['年龄']<=100)]性别编码df['性别']=df['性别'].map({'男':1,'女':0})绘制散点图importmatplotlib.pyplotaspltplt.scatter(df['年龄'],df['收入'],c=df['性别'],cmap='coolwarm')plt.xlabel('年龄')plt.ylabel('收入')plt.colorbar(label='性别')五、论述题数据清洗与可视化在数据分析中的重要性及业务应用数据清洗与可视化是数据分析的核心环节，直接影响分析结果的准确性和业务决策的有效性。重要性：1.数据清洗：-提高数据质量：去除重复、缺失、异常值，确保分析基于可靠数据；-统一数据格式：避免类型不一致导致的错误；-提升分析效率：清洗后的数据更易于建模和计算。-案例：某电商平台通过清洗用户行为数据（去除重复点击、修正异常购买金额），发现实际转化率比原始数据高15%，优化了广告投放策略。2.数据可视化：-直观呈现数据：图表比表格更易理解，如饼图展示用户地域分布；-发现数据规律：散点图帮助识别收入与消费的关系；-支持决策：热力图展示用户活跃时段，优化客服排班。-案例：某零售企业通过可视化销