2026年高职（大数据技术）数据清洗预处理阶段测试题及答案

2025年高职（大数据技术）数据清洗预处理阶段测试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）答题要求：本大题共10小题，每小题3分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。1.以下哪种数据类型不属于大数据常见的数据类型？A.结构化数据B.半结构化数据C.非结构化数据D.超结构化数据2.数据清洗中，处理缺失值的方法不包括以下哪种？A.删除含有缺失值的记录B.用均值填充C.用最大值填充D.用随机值填充3.对于重复数据的处理，主要目的是？A.增加数据量B.提高数据准确性C.使数据更复杂D.无实际意义4.以下哪个不是数据清洗的主要步骤？A.数据集成B.数据标准化C.数据转换D.数据挖掘5.在数据清洗中，检测数据中的噪声数据主要依靠？A.人工判断B.统计分析方法C.随机猜测D.数据可视化6.数据标准化的作用不包括？A.使数据具有可比性B.提高数据质量C.便于数据存储D.增加数据多样性7.对于日期格式的数据清洗，以下哪种操作不合理？A.统一日期格式B.检查日期的合理性C.随意修改日期D.去除无效日期8.数据清洗过程中，对数据一致性的检查主要针对？A.不同字段之间B.同一字段不同记录之间C.不同数据源之间D.以上都是9.以下哪种数据清洗工具常用于处理大规模数据？A.ExcelB.SPSSC.HadoopD.R语言10.在数据清洗中，处理错误数据的关键是？A.找出错误原因并修正B.忽略错误数据C.随机处理错误数据D.让错误数据保持原样第II卷（非选择题共70分）二、填空题（共10分）答题要求：本大题共5小题，每小题2分。请在横线上填写正确答案。1.大数据的数据量通常达到______级别。2.数据清洗的第一步是______。3.对于数值型数据，常用的标准化方法有______和______。4.缺失值产生的原因主要有数据录入错误、______和______。5.数据转换包括数据的______、______和______等操作。三、简答题（共20分）答题要求：本大题共2小题，每小题10分。简要回答问题。1.简述数据清洗的重要性。2.请说明处理重复数据的几种常见方法。四、案例分析题（共20分）材料：某电商平台收集了大量用户购买数据，其中部分数据存在问题。比如，部分用户的年龄字段出现负数，购买金额字段存在空值，还有一些用户记录重复出现。答题要求：针对上述材料，回答以下问题。每小题10分。1.对于年龄字段出现负数的情况，你认为应该如何处理？2.如何处理购买金额字段的空值？五、综合应用题（共20分）材料：有一份学生成绩数据，包含学生姓名、课程名称、成绩等信息。成绩数据存在一些问题，如部分成绩记录缺失，某些成绩明显不合理（如超过100分），还有少量重复记录。答题要求：请根据这份材料，设计一个数据清洗方案。每小题10分。1.描述针对成绩记录缺失的处理方法。2.说明如何处理成绩明显不合理的情况。答案：一、选择题1.D2.D3.B4.D5.B6.D7.C8.D9.C10.A二、填空题1.PB2.数据探索3.最小-最大规范化、z-score规范化4.数据传输问题、数据收集过程问题5.平滑、聚集、数据概化三、简答题1.数据清洗的重要性在于：提高数据质量，去除错误、不完整和重复的数据，使数据分析结果更准确可靠；增强数据可用性，为后续的数据挖掘、分析和决策提供良好基础；降低数据处理成本，避免因低质量数据导致的资源浪费。2.处理重复数据的常见方法有：直接删除重复记录；合并重复记录，将相关信息整合；根据特定字段进行分组，保留其中一条或按规则处理重复数据。四、案例分析题1.对于年龄字段出现负数的情况，首先要分析出现负数的原因。如果是数据录入错误，可以联系相关数据录入人员进行修正；如果是数据本身存在异常，比如某些特殊情况导致年龄被错误记录为负数，可以根据业务逻辑进行合理推测和修正，如将负数年龄修正为合理的最小值（如0）等。2.对于购买金额字段的空值，可以采用以下方法处理：如果数据量较小且业务允许，可以删除含有空值的记录；若数据量较大，可使用均值、中位数或其他统计量进行填充；也可以根据用户的其他相关信息，如购买频率、消费能力等进行估算填充；还可以利用机器学习算法进行预测填充。五、综合应用题1.针对成绩记录缺失的处理方法：可以先对缺失记录进行统计分析，了解缺失的比例和分布情况。如果缺失比例较小，可以删除含有缺失成绩的记录；若缺失比例较大，则考虑使用均值填充、中位数填充或利用其他相关因素进行估算填充。例如，根据学生的平时表现、其他课程成绩等因素来估算缺失的成绩。2.对于成绩明显不合理的情况，首先要确定不合理成绩的范围和特征。对于超过100分的成绩，如果是由于录入错误，可联系录入人员修正；如果是评分标准问题导致成绩