2025年高职大数据技术（数据清洗实务）试题及答案.doc

2025年高职大数据技术（数据清洗实务）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，请将正确答案填在括号内）
w1. 以下哪种数据缺失情况通常不适合使用均值填充法进行处理？（ ）
A. 数值型数据的少量随机缺失
B. 数值型数据的大量连续缺失
C. 离散型数据的少量缺失
D. 离散型数据的大量缺失
答案：D

w2. 在数据清洗中，对于重复记录的处理，以下操作正确的是（ ）
A. 直接删除所有重复记录
B. 保留所有重复记录
C. 根据业务需求选择保留或删除部分重复记录
D. 对重复记录进行随机排序
答案：C

w3. 当数据中存在异常值时，哪种方法可以较为稳健地检测异常值？（ ）
A. 基于标准差的方法
B. 基于均值的方法
C. 基于中位数的方法
D. 基于众数的方法
答案：C

w4. 对于数据清洗中的数据标准化，以下说法错误的是（ ）
A. 可以使不同特征具有相同的尺度
B. 能提高模型的训练效果
C. 常用的方法有最小-最大标准化和Z-score标准化
D. 标准化后的数据分布会发生改变
答案：D

w5. 在处理文本数据中的噪声时，以下哪种方法可以去除HTML标签？（ ）
A. 正则表达式匹配
B. 词频统计
C. 停用词过滤
D. 词性标注
答案：A

w6. 数据清洗过程中，对于数据集成时可能出现的模式冲突，以下解决方法不合适的是（ ）
A. 统一数据格式
B. 重新定义数据结构
C. 忽略模式冲突
D. 进行数据转换
答案：C

第II卷（非选择题 共70分）

w7. （10分）简述数据清洗中数据转换的主要目的和常见的转换操作。
答案：数据转换的主要目的是将数据转换为适合后续分析和处理的形式。常见的转换操作包括：数据标准化，如最小-最大标准化、Z-score标准化等，使不同特征具有相同尺度；数据离散化，将连续数据转换为离散数据；数据编码，如对分类数据进行独热编码、标签编码等；数据聚合，对数据进行汇总和合并等。

w8. （15分）请说明在处理含有缺失值的数据时，除了均值填充法、中位数填充法外，还有哪些常用的方法，并分别阐述其适用场景。
答案：常用方法还有：多重填补法，适用于缺失值较多且数据复杂的情况，通过多次填补缺失值，考虑数据的不确定性；基于模型的方法，如使用回归模型预测缺失值，适用于数据存在某种线性关系的情况；最近邻填补法，适用于数据具有局部相似性的情况，通过寻找最近邻数据来填补缺失值。

w9. （15分）材料：在对某电商平台用户购买行为数据进行清洗时，发现部分用户的购买金额出现了负数。
问题：请分析这种情况可能产生的原因，并提出至少两种可行的数据清洗策略。
答案：可能原因：数据录入错误，如系统故障导致错误录入；数据传输问题，在数据从一个环节传输到另一个环节时出现错误。
清洗策略：首先，通过数据探索，查看出现负数的记录是否集中在某些特定时间段或用户群体，找出可能的异常源。然后，可以采用以下策略：一是直接删除这些明显错误的记录；二是根据业务逻辑进行修正，比如联系相关部门核实正确的购买金额并进行修改。

w10. （20分）材料：某公司收集了大量员工的工作绩效数据，包括工作时长、任务完成数量、错误率等指标，但数据存在格式不统一、部分数据缺失等问题。
问题：请设计一个完整的数据清洗流程，以处理这些数据，使其能够用于有效的绩效分析。
答案：首先，进行数据收集和导入，确保数据完整导入系统。然后，检查数据格式，统一工作时长的格式为数字，任务完成数量和错误率也进行相应格式规范。接着，处理缺失值，对于工作时长的缺失，可以考虑用均值填充；任务完成数量缺失，若与工作时长有一定关联，可结合回归分析预测填充；错误率缺失则可根据其他类似员工数据估算填充。之后，进行数据一致性检查，确保各指标之间逻辑合理。最后，对清洗后的数据进行审核确认，确保数据质量可用于绩效分析。

w11. （20分）材料：在对某社交平台用户评论数据进行清洗时，发现大量评论存在不文明用语，如辱骂、低俗词汇等。
问题：请描述一种基于机器学习的方法来识别和处理这些不文明用语，并说明该方法的优势和局限性。
答案：可以使用基于词向量模型（如Word2Vec或GloVe）的方法。首先，将大量的评论数据进行预处理，构建词向量模型。然后，通过训练分类器（如支持向量机、神经网络等），利用已知的不文明用语样本进行训练，使其能够识别不文明用语。优势在于能够自动学习语言的特征，识别准确率较高；可以处理多种类型的不文明用语。局限性在于需要大量的标注数据进行训练，对于新出现的不文明用语可能识别效果不佳；模型训练和计算成本较高。