2026年电子商务运营电商交易数据深度清洗题库

2026年电子商务运营：电商交易数据深度清洗题库一、单选题（共10题，每题2分）1.在清洗电商平台交易数据时，以下哪项属于重复数据的典型特征？A.订单金额异常波动B.同一商品多次出现在不同用户订单中C.用户IP地址频繁变更D.商品库存数量与实际销售量不符2.假设某电商平台交易数据中存在大量“-999”作为缺失值，以下哪种方法最适合处理此类缺失值？A.直接删除含有“-999”的记录B.使用均值或中位数填充C.将“-999”转换为“NULL”并忽略D.标记为异常值后单独分析3.在电商平台用户行为数据清洗中，以下哪项属于“数据不一致”问题？A.用户注册时间与首次购买时间间隔过长B.同一用户在不同设备上的登录IP地址相同C.商品分类标签存在“服装”“服饰”等混用情况D.订单状态显示为“已发货”但物流信息为空4.针对电商平台交易数据中的异常价格（如0元或负数订单），以下哪种方法最合理？A.直接删除异常订单数据B.保留并标记为异常值，后续分析时剔除C.使用回归模型修正价格D.将异常价格改为均值价格5.在清洗电商平台用户评论数据时，以下哪项属于“噪音数据”的典型表现？A.评论内容中包含大量无关词汇B.用户评分与评论内容严重不符C.评论时间集中在某一天D.评论者账号为机器人生成6.假设某电商平台交易数据中存在大量格式错误的日期（如“2026-13-01”），以下哪种方法最适合修正？A.直接删除错误日期的记录B.使用正则表达式匹配并修正C.将错误日期标记为“未知”D.使用外部工具批量转换7.在电商平台商品数据清洗中，以下哪项属于“数据冗余”问题？A.同一商品存在多个SKU但价格不同B.商品描述与图片信息不符C.商品分类层级混乱D.商品库存数据与实际不符8.针对电商平台交易数据中的缺失地址信息（如省份数据缺失），以下哪种方法最可行？A.使用全国均值省份填充B.删除含有缺失地址的订单C.标记为“未知”并单独分析D.使用用户注册地默认填充9.在电商平台数据清洗中，以下哪项属于“数据冲突”问题？A.同一用户在不同时间购买同一商品B.商品库存与实际销售量不一致C.订单金额与商品原价不符D.用户年龄与购买力数据矛盾10.假设某电商平台交易数据中存在大量拼写错误的商品名称（如“运动鞋”写成“动运鞋”），以下哪种方法最适合修正？A.直接删除错误名称的记录B.使用模糊匹配或词典库修正C.将错误名称标记为“未知”D.使用机器学习模型预测正确名称二、多选题（共5题，每题3分）1.以下哪些属于电商平台交易数据中的常见缺失值类型？A.用户城市信息缺失B.商品折扣率未标注C.订单支付方式为空D.商品品牌信息缺失E.用户性别数据缺失2.在清洗电商平台用户行为数据时，以下哪些属于异常行为特征？A.用户短时间内浏览大量商品但未下单B.同一IP地址短时间内产生大量订单C.用户购买力与年龄分布严重不符D.商品收藏数与实际销量极不匹配E.用户登录设备频繁切换3.以下哪些属于电商平台商品数据清洗中的常见错误类型？A.商品价格与成本严重不符B.商品分类标签错误（如将“手机”归类为“家电”）C.商品库存数量为负数D.商品图片与描述信息严重不符E.商品SKU重复但属性不同4.在电商平台交易数据清洗中，以下哪些属于数据冲突问题？A.同一订单存在多个支付状态（如“已支付”“已取消”）B.商品原价与折扣价计算错误C.用户收货地址与实际配送地址不符D.订单金额与商品总价的计算结果不一致E.用户注册信息与实名认证信息矛盾5.以下哪些方法可用于处理电商平台数据中的重复记录？A.使用订单号、用户ID、商品ID等多维度去重B.根据商品名称和价格模糊匹配去重C.使用聚类算法识别相似订单D.直接删除所有重复记录E.标记重复记录并单独分析三、判断题（共10题，每题1分）1.在电商平台数据清洗中，所有缺失值都应被删除，以避免影响数据分析结果。（×）2.异常值一定是数据错误，需要被修正或删除。（×）3.数据清洗过程中，应优先处理缺失值，再处理异常值和重复数据。（√）4.电商平台交易数据中的地址信息缺失可以通过默认省份填充。（×）5.用户评论数据中的噪音数据可以通过机器学习模型自动过滤。（√）6.商品分类标签混乱属于数据不一致问题，需要统一修正。（√）7.电商平台数据清洗不需要考虑地域性差异（如不同地区的日期格式）。（×）8.重复订单数据一定对分析无价值，应全部删除。（×）9.商品价格异常（如0元或负数）可能是促销活动，不应直接删除。（√）10.数据清洗完成后，无需再对数据进行验证。（×）四、简答题（共4题，每题5分）1.简述电商平台交易数据清洗中常见的重复数据类型及其处理方法。（参考答案：重复数据类型包括订单重复、用户重复、商品重复。处理方法：使用订单号、用户ID、商品ID等多维度去重；根据相似度匹配；删除或合并重复记录。）2.解释电商平台数据清洗中“数据不一致”问题的具体表现及解决方法。（参考答案：具体表现包括商品分类标签混用（如“服装”“衣服”）、地址信息格式不统一、订单状态与物流信息矛盾等。解决方法：统一分类标签、标准化地址格式、建立数据校验规则。）3.说明电商平台用户行为数据清洗中如何处理缺失值？（参考答案：根据缺失比例和重要性选择填充（均值、中位数、众数）、删除、标记或使用模型预测。例如，城市信息缺失可默认填充或标记，设备信息缺失可删除。）4.列举电商平台商品数据清洗中常见的异常值类型及其处理方法。（参考答案：异常值类型包括价格异常（0元、负数）、库存负数、用户行为异常（如短时间内大量浏览）。处理方法：标记为异常值、删除或修正；结合业务逻辑判断是否真实。）五、论述题（共1题，10分）结合中国电商行业特点，论述电商平台交易数据清洗的重要性及具体步骤。（参考答案：重要性：1.提升数据分析准确性：清洗后的数据可避免偏差，提高模型效果；2.优化用户体验：减少因数据错误导致的系统故障或推荐失误；3.符合监管要求：如《个人信息保护法》对数据完整性的要求。步骤：1.数据采集与初步验证：检查数据完整性、格式统一性；2.缺失值处理：根据业务场景选择填充或删除；3.异常值检测与修正：使用统计方法（如3σ原则）或业务规则识别异常；4.重复数据去重：多维度匹配删除或合并；5.数据一致性校验：统一分类、地址、时间格式等；6.验证与迭代：抽查数据质量，持续优化清洗流程。）答案与解析一、单选题答案与解析1.B解析：重复数据通常指同一订单或用户行为被记录多次，常见于系统错误或爬虫抓取。其他选项分别涉及金额、IP、库存等异常，但非重复数据典型特征。2.B解析：“-999”可能是系统默认缺失值，使用均值/中位数填充可避免引入偏差。直接删除会丢失大量数据，忽略或标记不适用于后续分析。3.C解析：数据不一致指同一数据在不同字段或系统中有多种表示（如“服装”“服饰”），需统一。其他选项涉及时间、IP、物流等正常差异。4.B解析：异常价格可能为促销或错误，保留并标记可后续分析。直接删除会丢失潜在信息，修正或改均值会误导模型。5.A解析：噪音数据指无意义或干扰分析的词汇（如“啊啊啊”），其他选项涉及评分、时间、机器人行为，均属正常数据范畴。6.B解析：正则表达式可批量修正日期格式，其他方法效率低或无法处理大规模数据。直接删除会丢失记录，标记无法修正。7.A解析：同一商品多个SKU但价格不同可能是业务设计（如不同规格），其他选项涉及描述、分类、库存问题。8.C解析：地址信息缺失可标记“未知”后续分析，填充默认省份可能误导地域统计。删除会丢失订单，使用注册地不适用于新用户。9.D解析：用户年龄与购买力矛盾属于数据冲突（如18岁购买奢侈品），其他选项涉及重复行为、库存、金额差异。10.B解析：拼写错误的商品名称可通过词典库或模糊匹配修正，其他方法效率低或无法处理。直接删除会丢失数据，机器学习模型适用于更复杂场景。二、多选题答案与解析1.A,D,E解析：城市、品牌、性别属于常见缺失信息，折扣率未标注通常不作为缺失值处理。2.A,B,C,D解析：以上均属异常行为，E选项的设备切换可能正常。3.A,B,C,D解析：E选项的SKU重复但属性不同可能是合理设计，其他均为错误类型。4.A,C,D,E解析：B选项的金额计算错误属于异常值，不属于冲突。5.A,B,C解析：D方法过于简单，E方法无法处理所有重复场景。三、判断题答案与解析1.×解析：缺失值需结合业务判断，部分可填充，部分需删除。2.×解析：异常值可能是真实数据（如高价值订单），需分析后处理。3.√解析：按逻辑顺序处理可避免后续步骤干扰。4.×解析：默认填充可能错误，需谨慎处理。5.√解析：机器学习模型可识别常见噪音。6.√解析：分类混乱影响推荐和统计。7.×解析：地域差异需针对性处理（如日期格式）。8.×重复订单可能涉及多账户或促销，需分析。9.√解析：0元订单可能是优惠券或测试数据。10.×解析：清洗后需验证数据质量。四、简答题答案与解析1.参考答案：-重复数据类型：订单重复（同一订单被提交多次）、用户重复（多账号）、商品重复（SKU相同但信息不同）。-处理方法：多维度去重（订单号+用户ID+时间）、模糊匹配（名称+价格）、删除或合并。2.参考答案：-表现：分类标签混用（“手机”“移动电话”）、地址格式不统一（“上海市”vs“上海”）、订单状态与物流矛盾。-解决方法：建立统一标签库、标准化地址格式、校验订单状态与物