2025年高职数据清洗专员（原始数据处理）试题及答案.doc

2025年高职数据清洗专员（原始数据处理）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）
（总共6题，每题5分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）
w1. 在数据清洗中，对于重复记录的处理，以下哪种方法是通过比较记录的关键属性来识别重复的？（ ）
A. 基于规则的方法 B. 聚类分析方法 C. 统计分析方法 D. 机器学习方法
w2. 当处理缺失值时，以下哪种策略是将缺失值替换为该属性的均值？（ ）
A. 忽略缺失值 B. 使用固定值填充 C. 使用统计值填充 D. 删除含有缺失值的记录
w3. 数据清洗中，对于异常值的检测，常用的方法不包括以下哪项？（ ）
A. 基于统计的方法 B. 基于距离的方法 C. 基于密度的方法 D. 基于规则的方法
w4. 以下哪种数据格式转换不属于数据清洗范畴？（ ）
A. 将CSV格式转换为JSON格式 B. 将文本中的日期格式统一 C. 将字符串中的数字提取出来 D. 将错误的编码转换为正确的编码
w5. 在清洗包含文本的数据时，去除文本中的标点符号属于哪种操作？（ ）
A. 数据标准化 B. 数据规范化 C. 数据转换 D.数据预处理
w6. 如果要清洗的数据量非常大，以下哪种数据清洗工具可能更合适？（ ）
A. Excel B. Python脚本 C. SPSS D. 数据库自带的清洗功能

第II卷（非选择题 共70分）
w7. （10分）请简要阐述数据清洗的主要目的。

w8. （15分）当遇到大量重复记录时，除了前面提到的基于关键属性比较的方法，还可以有哪些有效的处理策略？请详细说明。

w9. （15分）在处理缺失值时，除了使用均值填充，还有哪些常见的填充方法？分别适用于什么情况？

材料：某公司收集了一批客户信息数据，其中部分客户的年龄字段存在缺失值，部分客户的联系方式格式不统一，还有一些客户记录可能存在重复。
w10. （20分）针对这份材料中的数据问题，请提出具体的数据清洗方案。

w11. （20分）在清洗数据过程中，如何确保清洗后的数据质量？请从多个方面进行阐述。

答案：
w1. A
w2. C
w3. D
w4. A
w5. D
w6. B
w7. 数据清洗的主要目的包括：去除重复数据，避免数据冗余；处理缺失值，使数据完整可用；检测和纠正异常值，提高数据准确性；统一数据格式和编码，便于后续分析和处理；消除错误或无效数据，提升数据质量，为数据分析、挖掘等提供可靠基础。
w8. 可以采用哈希表法，通过计算记录关键属性的哈希值，快速判断是否为重复记录。还可利用排序法，先对记录按关键属性排序，然后依次比较相邻记录来识别重复。另外，分组统计法，按关键属性分组，统计每组记录数，数量大于1的组内记录可能重复，再进一步详细比对。
w9. 常见的填充方法还有：使用中位数填充，适用于数据分布较为均匀但存在异常值的情况；使用最频繁值填充，适用于数据集中某个值出现频率极高的情况；使用机器学习算法预测填充，如决策树、线性回归等，适用于数据存在一定规律且有其他相关属性可辅助预测的情况。
w10. 对于年龄缺失值，可先分析其他相关字段，若有联系，用回归等算法预测填充；对于联系方式格式不统一，编写正则表达式进行格式规范；对于重复记录，利用关键属性对比或哈希等方法找出并删除。
w11. 要确保清洗后的数据质量，需从以下方面着手：清洗前进行数据探索，了解数据特征和问题；选择合适清洗方法并验证效果；清洗过程中保留记录日志以便追溯；清洗后进行数据质量评估，如检查完整性、准确性、一致性等；对关键指标进行抽样验证；与原始数据对比，确保重要信息未丢失。