2025年中职（大数据技术）数据清洗基础阶段测试题及答案.doc

2025年中职（大数据技术）数据清洗基础阶段测试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题，共30分）
答题要求：以下每题有四个选项，其中只有一个选项是正确的，请将正确选项填在括号内。(总共10题，每题3分)
1. 以下哪种不属于数据清洗中处理缺失值的常用方法（ ）
A. 删除缺失值所在记录 B. 用固定值填充 C. 用随机值填充 D. 基于模型预测填充
2. 对于数据清洗中重复数据的处理，以下说法错误的是（ ）
A. 直接删除重复记录 B. 保留一条代表性记录 C. 合并重复记录的信息 D. 无需处理重复数据
3. 数据清洗时，判断数据是否符合特定格式要求属于（ ）
A. 一致性检查 B. 准确性检查 C. 完整性检查 D. 合法性检查
4. 在数据清洗中，对于异常值的处理不包括（ ）
A. 直接删除 B. 进行修正 C. 忽略 D. 用均值替换
5. 以下哪种技术可用于发现数据中的离群点（ ）
A. 聚类分析 B. 关联规则挖掘 C. 决策树 D. 神经网络
6. 数据清洗过程中，对数据进行标准化处理主要是为了（ ）
A. 使数据更美观 B. 提高数据安全性 C. 便于不同数据间比较 D. 减少数据量
7. 对于文本数据清洗，去除停用词是为了（ ）
A. 提高文本可读性 B. 减少数据量 C. 发现文本中的规律 D. 增强文本逻辑性
8. 数据清洗中，检查数据中所有数值是否在合理范围内属于（ ）
A. 完整性检查 B. 准确性检查 C. 一致性检查 D. 有效性检查
9. 以下哪种情况最有可能需要进行数据清洗（ ）
A. 新收集的数据 B. 经过多次加工的数据 C. 来自单一数据源的数据 D. 数据量较小的数据
10. 在数据清洗时，对日期格式的数据进行规范化属于（ ）
A. 一致性检查 B. 准确性检查 C. 完整性检查 D. 合法性检查

第II卷（非选择题，共70分）
11. 简答题（共20分）
答题要求：简要回答问题，内容需准确、简洁。(总共4题，每题5分)
（1）简述数据清洗的主要目的。
（2）列举三种常见的数据清洗工具。
（3）说明在数据清洗中如何处理数据中的噪声。
（4）数据清洗中如何进行数据的集成？
12. 分析题（共15分）
答题要求：根据所给材料，分析并回答问题。
材料：有一批学生成绩数据，其中部分成绩记录存在缺失值，成绩范围在0 - 100分，但有个别成绩出现了120分。同时，有部分学生的姓名存在错别字。
问题：
（1）针对成绩缺失值，你认为可以采用哪些方法处理？（5分）
（2）对于出现120分的异常成绩，应如何处理？（5分）
（3）如何处理学生姓名中的错别字？（5分）
13. 操作题（共15分）
答题要求：描述具体的操作步骤来完成给定的数据清洗任务。
给定一组包含重复记录的学生信息数据，要求保留其中一条完整且准确的记录，删除其他重复记录。请说明具体的操作思路和步骤。
14. 案例分析题（共15分）
答题要求：阅读案例，分析并回答问题。
案例：某电商平台在进行用户数据分析时，发现用户购买金额数据存在部分缺失值，同时购买时间记录格式不一致。部分用户的购买商品类别信息混乱，比如有的记录写“衣服,鞋子”，有的写“服装、鞋类”等。
问题：
（1）针对购买金额缺失值，提出两种处理方案。（5分）
（2）如何统一购买时间的记录格式？（5分）
（3）怎样规范购买商品类别信息？（5分）
15. 论述题（共15分）
答题要求：结合所学知识，详细论述给定的主题。
论述数据清洗在大数据分析中的重要性以及面临的挑战。

答案：1.C 2.D 3.D 4.C 5.A 6.C 7.B 8.D 9.B 10.A
11.（1）提高数据质量，去除错误、不完整、重复的数据，使数据符合分析要求等。（2）如Python、R语言、Excel等。（3）可以采用平滑处理、聚类检测等方法。（4）将来自多个数据源的数据进行合并、匹配等操作。
12.（1）可以用均值、中位数填充，或者基于模型预测填充缺失值。（2）删除该异常成绩记录，或者修正为合理范围内的值。（3）通过人工核对正确姓名进行修正。
13.首先对数据进行排序，方便观察重复记录。然后逐一比对每条记录，标记出重复记录。最后删除除保留记录外的其他重复记录。
14.（1）用均值填充或用其他统计量估算填充。（2）编写程序按照统一格式进行转换。（3）制定标准格式，将不同表述统一。
15.重要性：提高数据质量，为后续分析提供可靠基础；减少误差，使分析结果更准确；提升数据分析效率等。挑战：数据量大，清洗效率低且成本高；数据来源多样，格式不统一增加清洗难度；难以确定清洗标准，可能误删或误处理数据等。