2025年高职（大数据技术）数据清洗试题及答案.doc

2025年高职（大数据技术）数据清洗试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题 共30分）
（总共6题，每题5分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在题后的括号内）
w1. 以下哪种数据类型不属于结构化数据？（ ）
A. 关系型数据库中的数据
B. XML格式的数据
C. 文本文件中的固定格式数据
D. 图像数据
w2. 在数据清洗中，处理缺失值的方法不包括（ ）
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. 忽略缺失值
w3. 对于重复数据的处理，以下说法错误的是（ ）
A. 可以直接删除重复记录
B. 保留其中一条记录，其他重复记录删除
C. 不能对重复数据进行处理
D. 可以根据特定规则合并重复数据
w4. 数据清洗中，对于噪声数据的处理方法不包括（ ）
A. 分箱法
B. 聚类法
C. 回归法
D. 直接删除噪声数据
w5. 以下哪种数据清洗技术常用于处理数据中的不一致性？（ ）
A. 数据转换
B. 数据集成
C. 数据归约
D. 数据清理
w6. 在数据清洗过程中，对数据进行标准化处理的目的不包括（ ）
A. 提高数据的可比性
B. 便于数据的分析和挖掘
C. 增加数据的复杂性
D. 消除数据的量纲影响

第II卷（非选择题 共70分）
w7. （10分）简述数据清洗的主要步骤。
w8. （15分）某数据集存在一些异常值，例如明显偏离其他数据的极大值或极小值。请说明两种处理异常值的方法，并简要阐述其原理。
w9. （15分）在进行数据集成时，发现来自不同数据源的相同属性存在数据类型不一致的情况。请举例说明如何解决这种数据类型不一致的问题。
w10. （20分）材料：有一份销售数据，包含产品名称、销售日期、销售量、销售额等字段。其中部分产品名称存在错别字，销售日期格式不统一，销售量出现负数等问题。
问题：请针对这份材料，阐述如何进行数据清洗。
w11. （20分）材料：某电商平台收集了用户的购买记录，包括商品ID、用户ID、购买时间、购买金额等信息。在分析过程中，发现部分购买记录的商品ID存在重复，且购买时间的格式混乱。
问题：请针对该材料，说明数据清洗的具体操作步骤。

答案：
w1. D
w2. D
w3. C
w4. D
w5. A
w6. C
w7. 数据清洗主要步骤包括：数据探查，了解数据的基本特征、分布等；缺失值处理，可采用删除记录、填充值等方法；异常值处理，如基于统计方法识别和处理；重复数据处理，去除或合并重复记录；数据标准化，统一数据格式和范围；数据一致性检查与处理，解决数据间的不一致问题。
w8. 处理异常值的方法及原理：一是基于统计分析方法，如计算均值、中位数、标准差等，将偏离这些统计量一定范围的值视为异常值。原理是利用数据的集中趋势和离散程度来界定正常范围。二是基于机器学习算法，如聚类算法，将数据分成不同簇，远离簇中心的数据点可能是异常值。原理是通过数据的相似性分组来识别异常。
w9. 例如，若一个数据源中某属性为数值型，另一个数据源中相同属性为字符型。可先判断数值型属性是否可转换为字符型，若可以，将其转换为字符型，统一格式。若字符型属性可转换为数值型且有明确规则，如日期格式可转换为时间戳数值，按照规则进行转换以实现数据类型一致。
w10. 对于产品名称的错别字，可通过与标准产品名称库比对进行修正；销售日期格式不统一，利用日期处理函数将其转换为统一格式；销售量出现负数不合理，可根据业务逻辑进行修正，比如将负数修正为0或者通过调查确定正确值。
w11. 对于商品ID重复问题，可根据业务需求决定保留一条记录还是合并相关信息。对于购买时间格式混乱，使用日期处理函数将其转换为统一的标准格式，如“年/月/日 时:分:秒”等，以便后续分析。