2025年高职数据清洗专员（数据处理）试题及答案.doc

2025年高职数据清洗专员（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
（总共5题，每题4分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）
w1. 以下哪种数据类型不属于常见的数据清洗对象？（ ）
A. 缺失值
B. 异常值
C. 重复值
D. 平均值

w2. 对于数据清洗中的去重操作，主要是针对（ ）。
A. 数据的准确性
B. 数据的完整性
C. 数据的一致性
D. 数据的冗余性

w3. 在处理缺失值时，以下哪种方法可能会引入偏差？（ ）
A. 均值填充
B. 中位数填充
C. 用固定值填充
D. 删除含有缺失值的记录

w4. 数据清洗过程中，识别异常值通常采用的方法是（ ）。
A. 统计分析
B. 机器学习算法
C. 人工判断
D. 以上都是

w5. 对于文本数据的清洗，以下不属于常见操作的是（ ）。
A. 去除标点符号
B. 统一大小写
C. 提取关键词
D. 改变数据格式

第II卷
w6. （12分）请简要阐述数据清洗的主要步骤及其目的。

w7. （14分）假设你拿到一份包含学生成绩的数据文件，其中存在以下问题：部分成绩缺失，成绩中有一些明显不合理的高分（如超过100分），还有一些重复记录。请说明你将如何进行数据清洗来解决这些问题。

w8. （18分）在数据清洗中，对于日期格式的数据清洗可能会遇到哪些问题？如何解决这些问题？请举例说明。

w9. （20分）材料：有一份电商销售数据，记录了商品的销售时间、销售数量、销售额等信息。但数据中存在销售数量为负数的情况，以及部分销售额记录缺失。
问题：针对这份材料中的数据问题，你认为应该如何进行数据清洗？请详细描述清洗步骤和方法。

w10. （16分）材料：某公司收集了员工的入职时间、离职时间、工作绩效等数据。其中入职时间和离职时间的格式不一致，工作绩效数据存在一些无效字符。
问题：请根据上述材料，说明如何进行数据清洗以规范这些数据。

答案：w1. D；w2. D；w3. C；w4. D；w5. D；w6. 数据清洗主要步骤及目的：首先是数据探查，了解数据的基本情况，包括数据类型、范围等，目的是熟悉数据以便后续处理。其次是缺失值处理，确保数据的完整性，方法有填充、删除等。然后是异常值处理，保证数据的可靠性，可通过统计分析等识别和处理。接着是重复值处理，消除数据冗余，提高数据质量。最后是数据转换，使数据符合后续分析要求。；w7. 对于成绩缺失，可采用均值填充或者中位数填充的方法。对于不合理的高分，直接将其修正为合理范围（如100分及以下）。对于重复记录，利用数据库或软件的去重功能进行删除。；w8. 日期格式数据清洗可能遇到的问题：格式不一致，如“2023-01-01”和 “01/01/2023”。解决方法：统一格式，可使用函数进行转换。还可能存在无效日期，如“2023-13-01”。解决方法：识别并删除或修正这些无效日期。例如，利用日期函数判断日期的有效性，不符合格式的进行处理。；w9. 对于销售数量为负数的情况，直接将其修正为正数或者删除这些记录。对于销售额记录缺失，可采用均值填充或者根据相关因素（如销售数量、商品价格等）进行估算填充。首先遍历数据，找出销售数量为负的记录并标记，然后根据策略进行处理。对于销售额缺失值，计算同类商品的平均销售额进行填充。；w10. 对于入职时间和离职时间格式不一致的问题，编写程序或者使用数据处理软件的日期格式转换功能，将其统一为一种标准格式，如“YYYY-MM-DD”。对于工作绩效数据中的无效字符，可以通过正则表达式匹配并删除这些无效字符，或者用合理的字符进行替换，以保证数据的有效性和规范性。