2025年高职（大数据分析）数据预处理应用阶段测试题及答案.doc

2025年高职（大数据分析）数据预处理应用阶段测试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题 共30分）
请将答案填写在每题后面的括号内。（总共6题，每题5分）
1. 以下哪种数据类型在大数据分析中通常不被视为结构化数据？（ ）
A. 关系型数据库中的数据
B. 文本文件中的固定格式数据
C. 图像数据
D. 具有固定列和行的表格数据
2. 数据清洗过程中，处理缺失值的方法不包括以下哪一项？（ ）
A. 删除含有缺失值的记录
B. 用均值填充缺失值
C. 用随机值填充缺失值
D. 直接忽略缺失值，不做任何处理
3. 在数据集成时，将多个数据源中的数据进行合并，可能会遇到的数据冲突问题不包括（ ）
A. 模式冲突
B. 数据冗余
C. 命名冲突
D. 数据类型冲突
4. 对于大数据量的排序操作，以下哪种排序算法相对更高效？（ ）
A. 冒泡排序
B. 快速排序
C. 选择排序
D. 插入排序
5. 数据离散化的目的不包括（ ）
A. 提高数据的稳定性
B. 减少数据量
C. 便于数据的可视化
D. 使算法更易处理数值型数据
6. 在数据预处理中，对数据进行标准化处理的主要目的是（ ）
A. 使数据具有相同的均值和标准差
B. 提高数据的可读性
C. 去除数据中的噪声
D. 增强数据的关联性

第II卷（非选择题 共70分）
7. 简答题：简述数据预处理在大数据分析中的重要性。（10分）
8. 简答题：请说明三种常见的数据集成方法，并简要描述其特点。（15分）
9. 操作题：假设你有一份包含学生成绩的数据集，其中部分成绩存在缺失值。请描述你会采用哪些方法来处理这些缺失值，并说明理由。（15分）
10. 材料分析题：
材料：在某电商平台的数据分析项目中，收集到了大量用户购买行为的数据，包括购买时间、购买商品种类、购买金额等。但数据中存在一些异常值，如个别用户的购买金额远超其他用户。
问题：请分析如何识别这些异常值，并说明处理异常值的方法有哪些？（15分）
11. 材料分析题：
材料：有一个关于城市交通流量的数据文件，包含不同时间段、不同路段的车流量信息。数据存在数据倾斜的问题，即某些时间段和路段的车流量数据远多于其他部分。
问题：针对数据倾斜问题，提出一些可能的解决方法，并阐述其原理。（15分）

答案：1. C 2. D 3. B 4. B 5. D 6. A 7. 数据预处理在大数据分析中至关重要。它能提高数据质量，减少噪声和错误数据对分析结果的影响。通过清洗可去除缺失值、重复数据等；集成能整合多源数据；转换可进行数据标准化等操作，使数据适合后续分析算法，提升分析效率和准确性，为有效决策提供可靠依据。 8. 常见数据集成方法及特点：（1）实体识别法：通过识别不同数据源中相同或相似的实体来进行集成。特点是能准确对应相关数据。（2）数据仓库集成法：将数据集成到数据仓库中，统一管理和处理。优点是数据集中，便于分析。（3）联邦数据库集成法：多个数据源保持独立，通过中间件进行集成。可保持数据源自治性。 9. 处理方法及理由：（1）删除含有缺失值的记录：若缺失值比例较小，删除记录对整体数据影响不大且能保证数据完整性。（2）用均值填充：适用于数据分布较为均匀的情况，能反映数据的平均水平。（3）用中位数填充：对于存在极端值的数据，中位数更能代表数据的集中趋势，避免极端值影响。 10. 识别异常值方法：可通过计算数据的统计量如均值、标准差，利用Z-score方法，若数据点的Z值超出一定范围（如±3）则为异常值。处理方法：（1）删除异常值：若异常值对整体影响较大且无特殊意义可删除。（提示：注意异常值可能包含重要信息，不能轻易删除）（2）修正异常值：用统计方法估算合理值替换，如用均值附近的值替换。 11. 解决方法及原理：（1）数据抽样：从数据量较大的部分抽取样本，使各部分数据量相对均衡。原理是减少数据量差异对分析的影响。（2）数据分区：按时间段或路段等进行合理分区，分别处理。可针对不同分区特点优化分析。（3）采用合适算法：如一些能处理数据倾斜的分布式算法，通过优化数据分布来提升处理效率。