2025年大数据技术（数据清洗规范）试题及答案

2025年大数据技术（数据清洗规范）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40分）答题要求：本卷共8小题，每小题5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.以下哪种情况不属于数据清洗中需要处理的重复数据问题？A.完全相同的记录多次出现B.部分字段相同但其他字段有差异的记录C.数据格式不一致的记录D.具有相同关键标识的多条记录2.对于缺失值的处理，以下方法中适用于数值型数据的是？A.用固定值填充B.用均值填充C.用最频繁出现的值填充D.以上都可以3.数据清洗中，识别数据中的噪声数据主要依靠？A.数据统计分析B.人工经验判断C.机器学习算法D.数据可视化4.当数据中存在错误的日期格式时，以下清洗操作正确的是？A.直接删除包含错误日期的记录B.尝试按照一定规则进行格式转换C.将日期字段全部替换为空值D.忽略日期字段，不做处理5.对于文本型数据中的无效字符，通常采用的清洗方法是？A.直接删除包含无效字符的记录B.替换为指定的有效字符C.全部转换为大写或小写D.随机替换字符6.在数据清洗过程中，对于数据的一致性检查主要关注？A.数据的完整性B.数据的准确性C.不同字段之间逻辑关系的正确性D.数据的时效性7.以下哪种数据清洗工具常用于处理大规模数据？A.ExcelB.Python中的pandas库C.SQL语句D.以上都不是8.数据清洗的最终目的是？A.使数据格式统一B.去除重复和错误数据C.提高数据质量，为后续数据分析和挖掘提供可靠基础D.减少数据存储空间第II卷（非选择题共60分）二、填空题（每题5分，共15分）1.数据清洗的流程一般包括数据探查、________、数据转换和数据验证。2.在处理缺失值时，除了填充缺失值，还可以采用________的方法。3.对于数据中的异常值，可以通过________等统计方法进行识别。三、简答题（每题10分，共20分）1.简述数据清洗中处理重复数据的常见方法及适用场景。2.说明数据清洗中对于数据一致性检查的重要性及主要检查内容。四、材料分析题（共15分）材料：有一批学生成绩数据，其中部分数据存在以下问题：有些记录的学生姓名字段为空，有些成绩字段出现了非数字字符，还有一些记录的班级编号与实际班级情况不符。问题：针对这批数据，分析需要进行哪些数据清洗操作，并说明理由。五、综合应用题（共10分）请描述一个实际的数据清洗场景（如电商订单数据清洗），并说明你将采用哪些数据清洗步骤和方法来处理该场景下的数据。答案：1.C2.B3.A4.B5.B6.C7.B8.C二、1.数据清洗策略制定2.删除缺失值所在记录3.箱线图分析三、1.常见方法有直接删除重复记录，适用于重复记录完全无价值的情况；基于关键标识合并重复记录，适用于关键标识相同但其他字段有差异可整合的情况；保留一条记录，随机选择或根据特定规则选择，适用于需要保留一定数量重复记录的情况。2.重要性：确保数据内部逻辑正确，避免因数据不一致导致分析结果错误。主要检查内容：不同字段之间的关联关系是否合理，如学生成绩与学生基本信息的关联；数据在不同表或数据集之间的一致性，如不同系统中同一客户信息的一致性。四、对于学生姓名字段为空的记录，应删除或根据其他信息补充完整，因为空姓名无法准确标识学生。对于成绩字段出现非数字字符的记录，可以尝试删除或根据正确格式进行转换，否则会影响成绩分析。对于班级编号与实际不符的记录，需要逐一核对并修正，以保证班级信息的准确性。五（示例）：电商订单数据清洗场景。首先进行数据探查，了解数据结构和存在的问题。对于订单金额字段，检查是否存在非数字字符，若有则进行格式转