2025年高职（大数据技术）数据清洗与分析试题及答案.doc

2025年高职（大数据技术）数据清洗与分析试题及答案

（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：每题只有一个正确答案，请将正确答案的序号填在括号内。(总共8题，每题5分)
w1. 以下哪种数据类型不属于大数据技术中常见的数据类型？（ ）
A. 结构化数据 B. 半结构化数据 C. 非结构化数据 D. 抽象化数据
w2. 在数据清洗过程中，处理缺失值的方法不包括以下哪一项？（ ）
A. 删除缺失值所在记录 B. 用均值填充 C. 用最大值填充 D. 忽略缺失值
w3. 数据标准化的主要目的是（ ）
A. 使数据更美观 B. 消除数据的量纲影响 C. 增加数据的维度 D. 降低数据的准确性
w4. 以下哪种算法常用于数据降维？（ ）
A. 决策树算法 B. 支持向量机算法 C. 主成分分析算法 D. 朴素贝叶斯算法
w5. 对于重复数据的处理，以下做法错误的是（ ）
A. 直接删除重复记录 B. 保留一条记录，其他重复记录进行合并 C. 随机选择一条重复记录保留 D. 根据业务需求决定保留或删除重复记录
w6. 数据清洗中，检测数据离群点通常使用的方法是（ ）
A. 聚类分析 B. 关联规则挖掘 C. 异常值检测 D. 回归分析
w7. 以下关于数据清洗流程的正确顺序是（ ）
A. 数据抽取、数据转换、数据清洗、数据加载 B. 数据抽取、数据清洗、数据转换、数据加载 C. 数据清洗、数据抽取、数据转换、数据加载 D. 数据加载、数据抽取、数据清洗、数据转换
w8. 在大数据技术中，处理高维数据时面临的主要问题是（ ）
A. 数据量过大 B. 数据维度过高导致计算复杂度增加 C. 数据准确性降低 D. 数据难以可视化

第II卷（非选择题，共60分）
w9. （10分）简述数据清洗的主要步骤及每一步骤的作用。

w10. （15分）请说明数据标准化的常见方法及其适用场景。

w11. （15分）材料：在某电商平台的用户数据中，发现部分用户的年龄字段存在缺失值，且有一些用户的购买记录存在重复。
问题：针对该材料中的情况，请提出至少两种数据清洗的方法及具体步骤。

w12. （10分）论述数据降维在大数据分析中的重要性及常用的降维算法原理。

w13. （20分）材料：某公司收集了大量客户的消费数据，包括购买金额、购买时间、购买产品种类等。公司希望通过对这些数据的分析，了解客户的消费行为模式，以便制定更精准的营销策略。
问题：请设计一个数据清洗与分析的方案，包括如何处理数据中的异常值、重复数据以及如何进行数据分析以实现公司的目标。

答案：
w1. D
w2. D
w3. B
w4. C
w5. C
w6. C
w7. B
w8.B
w9. 数据清洗主要步骤及作用：
- 数据抽取：从各种数据源中提取所需数据。作用是获取原始数据，为后续清洗做准备。
- 数据清洗：检测和纠正数据中的错误、缺失值、重复数据等。提高数据质量。
- 数据转换：对数据进行标准化、规范化等处理。使数据符合分析要求。
- 数据加载：将清洗后的数据加载到目标存储或分析工具中。便于后续使用。
w10. 常见方法及适用场景：
- 最小 - 最大标准化：适用于将数据缩放到[0,1]区间，常用于数据范围差异较大时。
- Z - score标准化：适用于数据符合正态分布的情况，能消除量纲影响。
- 小数定标标准化：通过移动数据的小数点位置进行标准化，适用于数据绝对值差异较大时。
w11. 对于年龄字段缺失值：
- 方法一：删除缺失值所在记录。步骤：遍历数据，找到年龄字段为空的记录，直接删除。
- 方法二：用均值填充。步骤：计算所有非缺失年龄的均值，然后将缺失值用该均值填充。
对于重复购买记录：
- 方法一：直接删除重复记录。步骤：通过对比每条购买记录的所有字段，找出完全重复的记录并删除。
- 方法二：合并重复记录。步骤：将重复记录中的购买数量等字段进行累加合并成一条记录。
w12. 重要性：大数据中数据维度过高会增加计算复杂度、存储成本等，数据降维可降低这些问题，提高分析效率和效果。
常用算法原理：
- 主成分分析算法：通过线性变换将原始高维数据转换为一组新的互不相关的变量，即主成分，这些主成分保留了原始数据的大部分信息，实现降维。
w13. 数据清洗与分析方案：
- 处理异常值：使用基于统计的方法如Z - score方法，计算数据的Z值，设定阈值，将超出阈值的数据视为异常值，可选择删除或用合理值替换。
- 处理重复数据：通过对比每条消费记录的所有字段，找出重复记录，根据业务需求决定保留或删除。
- 数据分析：利用聚类算法将客户按消费行为模式分类，分析各类客户的购买金额、时间、产品种类特点，制定针对性营销策略。