2025年大数据应用（数据清洗技术）试题及答案

2025年大数据应用（数据清洗技术）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：本卷共6题，每题5分。每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。请将正确答案的序号填在括号内。1.以下哪种情况不属于数据清洗中需要处理的噪声数据？（）A.数据录入错误B.数据缺失值C.数据中的异常值D.数据的正常波动2.在数据清洗过程中，对于重复数据的处理，以下说法正确的是（）A.直接删除所有重复数据B.保留最早出现的重复数据C.根据业务需求决定保留或删除重复数据D.随机保留一条重复数据3.数据清洗中的数据标准化不包括以下哪种方法？（）A.最小-最大规范化B.z-score规范化C.数据脱敏D.小数定标规范化4.对于缺失值的处理，以下哪种方法在某些情况下可能会导致数据偏差？（）A.均值填充B.中位数填充C.用最可能的值填充D.删除含有缺失值的记录5.以下哪种数据清洗技术主要用于处理数据中的不一致性？（）A.数据集成B.数据转换C.数据规约D.数据清理6.在数据清洗时，对于日期格式的数据，以下哪种操作是不合理的？（）A.统一日期格式B.检查日期的合理性C.随意修改日期值D.将日期转换为合适的时间戳第II卷（非选择题，共70分）二、填空题（共20分）答题要求：本大题共5空，每空4分。请将正确答案填在横线上。1.数据清洗的主要目的是提高数据的______、______和______。2.数据清洗过程中，数据集成主要解决的问题是______。3.对于文本数据的清洗，常见的操作包括______、______等。三、简答题（共20分）答题要求：本大题共2题，每题10分。简要回答问题。1.简述数据清洗中处理异常值的常用方法及适用场景。2.说明数据脱敏在数据清洗中的作用及常见的脱敏算法。四、案例分析题（共15分）材料：有一份客户信息数据，其中包含客户姓名、年龄、联系方式、地址等字段。在清洗过程中发现部分客户年龄出现负数，联系方式存在格式不统一，地址字段有大量缺失值。问题：针对这些问题，提出具体的数据清洗方案。五、综合应用题（共15分）材料：某电商平台收集了大量用户购买行为数据，包括购买时间、商品名称、价格、购买数量等。但数据存在数据重复、部分价格异常高、购买时间格式混乱等问题。问题：请设计一套完整的数据清洗流程，以解决上述问题。答案：一、1.D2.C3.C4.D5.B6.C二、1.质量、可用性、价值2.多个数据源中数据的不一致性3.去除停用词、词干提取三、1.常用方法有基于统计的方法（如基于均值、中位数等），适用于数据分布较为规则的情况；基于距离的方法（如基于聚类等），适用于数据分布复杂的情况。2.作用是在不影响数据可用性的前提下，对敏感数据进行变形，保护数据安全。常见算法有替换算法、掩码算法等。四、对于年龄出现负数的情况，直接删除这些异常记录；对于联系方式格式不统一，进行格式标准化处理；对于地址字段大量缺失值，采用均值填充或根据其他相关信息推测填充。五、首先，通过数据