2025年高职数据清洗（原始数据处理）试题及答案.doc

2025年高职数据清洗（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）
答题要求：本大题共10小题，每小题3分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。

1. 以下哪种情况不属于数据清洗中处理缺失值的常用方法？
A. 删除含有缺失值的记录
B. 用均值填充缺失值
C. 用最大值填充缺失值
D. 用模型预测缺失值

2. 对于重复数据，以下处理方式不合理的是？
A. 直接删除重复记录
B. 保留一条，删除其他重复的
C. 合并重复数据
D. 对重复数据进行随机保留

3. 数据清洗时，判断数据是否存在异常值通常采用的方法是？
A. 聚类分析
B. 关联规则挖掘
C. 绘制箱线图
D. 主成分分析

4. 在数据清洗中，对于数据标准化，以下说法错误的是？
A. 可以使不同特征具有相同的尺度
B. 常用的方法有z-score标准化等
C. 标准化后数据分布会发生改变
D. 能提高模型的收敛速度

5. 以下哪种数据类型不太可能在数据清洗中涉及到特殊处理？
A. 数值型数据
B. 文本型数据
C. 日期型数据
D. 逻辑型数据

6. 当数据中存在大量噪声数据时，可采用的清洗方法是？
A. 数据平滑
B. 数据加密
C. 数据脱敏
D. 数据集成

7. 在清洗包含错误编码的数据时，主要的操作是？
A. 重新编码
B. 删除数据
C. 替换为正确编码
D. 忽略该数据

8. 数据清洗过程中，验证清洗后数据质量的常用方式不包括？
A. 与原始数据对比
B. 进行数据分析任务测试
C. 人工检查部分数据
D. 重新采集数据

9. 对于含有无效字符的数据，数据清洗时应？
A. 直接删除
B. 替换为有效字符
C. 保留无效字符
D. 转换为其他数据类型

10. 数据清洗在整个数据分析流程中的位置是？
A. 最开始
B. 中间环节
C. 最后
D. 贯穿始终

第II卷（非选择题 共70分）

二、填空题（每题4分，共20分）
1. 数据清洗中，去除重复记录可以使用数据库的______功能。
2. 对于文本型数据中的乱码，可尝试使用______等工具进行处理。
3. 在处理缺失值时，除了常用的填充方法，还可以考虑______技术来推断缺失值。
4. 数据标准化的公式中，z-score标准化公式为______。
5. 清洗数据时，对于异常值的处理可结合业务规则和______方法综合判断。

三、简答题（每题10分，共20分）
1. 简述数据清洗的主要步骤。
2. 说明处理数据缺失值的几种常见方法及其优缺点。

四、案例分析题（共15分）
材料：有一份关于学生成绩的数据文件，其中存在部分学生成绩缺失的情况，同时有一些成绩数据明显不合理（如超过100分）。
问题：请描述针对这份数据文件进行数据清洗的具体步骤和方法。

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、商品种类、购买金额等，但数据存在一些问题，如部分购买时间格式错误，商品种类有重复记录，购买金额存在异常值。
问题：请设计一个完整的数据清洗方案，以提高数据质量，满足后续数据分析的需求。

答案：
1. C
2. D
3. C
4. C
5. D
6. A
7. C
8. D
9. B
10. A

二、
1. 去重
2. 文本编辑器
3. 机器学习
4. zi=(xi-μ)/σ （其中 zi 是标准化后的值，xi 是原始值，μ 是均值，σ 是标准差）
5. 统计分析

三、
1. 主要步骤：数据探查，了解数据的基本情况；定义问题，明确清洗目标；选择清洗方法，如处理缺失值、重复值、异常值等；执行清洗操作；验证清洗后的数据质量。
2. 常见方法及优缺点：删除缺失值记录，优点是简单直接，缺点是可能丢失大量有用信息；均值填充，优点是计算简单，缺点是可能掩盖数据的真实分布；用模型预测缺失值，优点是能利用数据关系进行较为准确的预测，缺点是模型构建和训练有一定难度。

四、
首先，通过数据探查确定成绩缺失的具体位置和数量。对于成绩缺失值，可采用均值填充的方法，计算该科目其他学生成绩的均值来填充缺失值。对于超过100分的异常成绩数据，结合实际情况，若确实不合理，可删除该记录或与相关人员核实修正。最后，检查清洗后的数据，确保数据的准确性和完整性。

五、
对于购买时间格式错误，编写脚本按照正确格式进行统一转换。对于商品种类重复记录，利用数据库去重功能删除重复项。对于购买金额异常值，绘制箱线图等方法确定异常范围，删除或修正异常值。清洗完成后，通过与原始数据对比、进行简单数据分析任务测试等方式验证数据质量，确保清洗后的数据能满足后续电商平台用户行为分析等需求。