2025年高职（大数据技术）数据清洗与预处理阶段测试题及答案.doc

2025年高职（大数据技术）数据清洗与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40分）
答题要求：本卷共8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。请将正确答案填写在相应位置。

1. 以下哪种数据缺失情况最适合用均值填充法进行处理？（ ）
A. 数据完全随机缺失
B. 数据存在周期性规律缺失
C. 数据缺失值与其他变量存在明显相关性
D. 数据缺失值是由于系统故障导致的

2. 在数据清洗中，对于重复记录的处理，以下说法正确的是（ ）
A. 直接删除所有重复记录
B. 保留一条重复记录，其余全部删除
C. 根据业务需求，选择合适的重复记录保留策略
D. 不需要处理重复记录

3. 数据标准化的目的不包括（ ）
A. 消除数据的量纲影响
B. 使不同特征之间具有可比性
C. 提高模型的训练速度
D. 增加数据的噪声

4. 以下哪种算法常用于数据离散化？（ ）
A. K近邻算法
B. 决策树算法
C. 支持向量机算法
D. 神经网络算法

5. 对于数据中的异常值，以下处理方法中最稳健的是（ ）
A. 直接删除异常值
B. 用均值替换异常值
C. 基于统计模型识别并修正异常值
D. 不做处理

6. 在数据清洗过程中，对数据进行一致性检查主要是为了（ ）
A. 确保数据的格式一致
B. 保证不同数据源之间数据的一致性
C. 使数据符合某种特定的规则
D. 提高数据的可读性

7. 数据脱敏技术主要用于（ ）
A. 提高数据的安全性
B. 减少数据的存储空间
C. 加快数据处理速度
D. 增强数据的可用性

8. 以下哪种数据清洗操作不属于对数据质量的提升？（ ）
A. 去除无效字符
B. 对数据进行加密
C. 纠正数据中的错误值
D. 补齐缺失数据

第II卷（非选择题，共60分）

二、填空题（每题5分，共15分）
答题要求：请在横线上填写合适的内容。

1. 数据清洗的主要步骤包括数据探查、________、数据转换和数据验证。
2. 常见的数据离散化方法有等宽离散化、等频离散化和________。
3. 在处理缺失值时，除了均值填充法，还有________、中位数填充法等。

三、简答题（每题10分，共20分）
答题要求：简要回答问题，条理清晰。

1. 简述数据标准化的常用方法及其适用场景。
2. 说明数据清洗中去除噪声数据的意义和常用方法。

四、综合分析题（共15分）
材料：现有一批关于某电商平台用户购买行为的数据，其中存在部分数据缺失、重复记录以及一些明显不符合业务逻辑的异常值。
答题要求：请针对该材料，提出一套完整的数据清洗方案，并说明每一步骤的目的和操作方法。

五、算法应用分析题（共10分）
材料：在对某数据集进行数据预处理时，考虑使用决策树算法进行数据离散化。
答题要求：分析决策树算法在数据离散化过程中的原理和优势，并说明如何根据数据集的特点选择合适的决策树参数。

答案：
一、选择题答案：1. A 2. C 3. D 4. B 5. C 6. B 7. A 8. B
二、填空题答案：1. 数据清洗 2. 基于决策树的离散化 3. 多重填补法
三、简答题答案：1. 常用方法有最小-最大标准化，适用于数据分布较为均匀的情况；Z-Score标准化，适用于数据服从正态分布的场景。2. 去除噪声数据可提高数据质量，使分析结果更可靠。常用方法有基于统计的方法，如基于标准差等识别噪声；基于机器学习的方法，如使用聚类算法等将远离聚类中心的数据视为噪声。
四、综合分析题答案：先进行数据探查，了解数据全貌。然后删除重复记录，保证数据唯一性。对于缺失值，若为数值型，用均值或中位数填充；若为分类数据，用最频繁值填充。对于异常值，基于统计模型识别并修正。最后进行数据验证，确保数据质量。
五、算法应用分析题答案：决策树算法通过构建树结构对数据进行划分实现离散化。优势是能自动发现数据中的规律。选择参数时，若数据特征多且复杂，可增大树的深度；若希望离散化结果更简单，可减小树的深度等，根据数据集具体特点灵活调整。