2025年中职第二学年（大数据技术应用）数据清洗阶段测试题及答案.doc

2025年中职第二学年（大数据技术应用）数据清洗阶段测试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题 共40分）

答题要求：本卷共8小题，每小题5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。请将正确答案的序号填在题后的括号内。

1. 以下哪种数据缺失情况适合使用均值填充法进行处理？（ ）
A. 连续型数据且分布较为均匀
B. 离散型数据且存在大量缺失值
C. 数据存在明显的周期性
D. 数据缺失值与其他变量存在复杂的非线性关系
2. 对于异常值的处理，以下方法中通过识别数据集中远离其他数据点的数据来进行处理的是（ ）
A. 基于统计检验的方法
B. 基于距离度量的方法
C. 基于机器学习模型的方法
D. 基于数据可视化的方法
3. 在数据清洗中，处理重复记录时，以下哪种操作是不正确的？（ ）
A. 直接删除所有重复记录
B. 保留一条记录，删除其他重复记录
C. 根据特定规则合并重复记录
D. 对重复记录进行标记以便后续分析
4. 数据标准化的作用不包括以下哪一项？（ ）
A. 消除数据特征之间的量纲影响
B. 提高模型的收敛速度
C. 使不同特征具有相同的尺度
D. 改变数据的分布形态
5. 以下哪种编码方式常用于处理类别型数据？（ ）
A. 独热编码（One - Hot Encoding）
B. 二进制编码
C. 格雷编码
D. 哈夫曼编码
6. 在数据清洗过程中，发现某一列数据中存在大量无效字符，如“”，此时适合采用的清洗方法是（ ）
A. 替换无效字符为空值
B. 直接删除包含无效字符的记录
C. 根据其他列数据推测并替换无效字符
D. 忽略该列数据，不进行处理
7. 在数据清洗中，若要对日期格式的数据进行清洗，以下哪种操作是合理的？（ ）
A. 将所有日期格式统一为一种标准格式
B. 仅保留日期中的年份部分
C. 将日期数据转换为时间戳进行处理
D. 以上操作都不合理
8. 对于数据清洗中的噪声数据，以下哪种方法可以通过识别数据中的模式来去除噪声？（ ）
A. 聚类分析
B. 回归分析
C. 关联规则挖掘
D. 决策树算法

第II卷（非选择题 共60分）

二、填空题（每空2分，共10分）

答题要求：请在横线上填上合适的内容。

1. 数据清洗的主要任务包括数据缺失值处理、异常值处理、________、数据标准化、数据编码等。
2. 在处理数据缺失值时，除了均值填充法，还有________、________等方法。
3. 异常值的检测方法主要有基于统计检验的方法，如________检验、________检验等。

三、简答题（每题10分，共20分）

答题要求：简要回答问题，条理清晰。

1. 简述数据清洗中处理重复记录的常见方法及适用场景。
2. 说明数据标准化的常用方法及其原理。

四、综合分析题（每题15分，共30分）

答题要求：根据给定材料，结合所学知识进行分析解答。

材料：在某电商平台的用户交易数据中，发现存在一些问题。部分用户的年龄字段出现了负数，交易金额字段中存在一些明显偏离正常范围的极大值，同时还有一些用户记录的性别字段值为“未知”。

1. 针对年龄字段出现负数的情况，应如何进行清洗？
2. 对于交易金额字段中的极大值异常值，你认为可以采用哪些方法进行处理？
3. 如何处理性别字段值为“未知”的数据缺失问题？

五、实践操作题（10分）

答题要求：根据以下要求进行数据清洗操作。

请描述如何使用Python语言对一个包含缺失值、异常值和重复记录的数据集进行清洗。具体步骤包括读取数据集、处理缺失值、处理异常值、处理重复记录，并简要说明每一步骤所使用的方法和函数。

答案：
1. A
2. B
3. A
4. D
5. A
6. A
7. A
8. A
二、
1. 重复记录处理
2. 中位数填充法、众数填充法
3. 基于统计检验的方法，如Z检验、T检验等。
三、
1. 常见方法及适用场景：直接删除所有重复记录，适用于重复记录对分析影响不大且数量较少的情况；保留一条记录，删除其他重复记录，适用于需要明确保留某一条记录作为代表的情况；根据特定规则合并重复记录，如按某个字段的值进行求和等操作，适用于需要对重复记录进行综合处理的场景。
2. 常用方法及其原理：
（1）最小 - 最大规范化：将数据映射到[0,1]区间，公式为：$x_{new}=\frac{x - min}{max - min}$，其中$x$是原始数据，$min$和$max$分别是数据集中的最小值和最大值。原理是通过线性变换将数据缩放到指定区间，消除量纲影响。
（2）Z - 分数标准化：$z=\frac{x-\mu}{\sigma}$，其中$x$是原始数据，$\mu$是均值，$\sigma$是标准差。该方法将数据转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布，可消除不同特征之间的量纲差异。
四、
1. 对于年龄字段出现负数的情况，可以直接删除这些记录，因为年龄为负数不符合实际情况。或者根据业务逻辑，将负数年龄修正为一个合理的最小值，如0岁。
2. 对于交易金额字段中的极大值异常值，可以采用基于统计检验的方法，如Z检验或T检验，设定一个合理的阈值，超过阈值的数据视为异常值并进行处理。也可以使用基于距离度量的方法，如基于标准差的方法，将偏离均值超过一定倍数标准差的数据视为异常值。还可以通过聚类分析，将远离其他数据点的数据识别为异常值。
3. 对于性别字段值为“未知”的数据缺失问题，可以采用均值填充法，根据其他已知性别数据的均值来填充未知值。或者采用众数填充法，用出现次数最多的性别值来填充。也可以根据其他相关字段，如用户的购买偏好等，通过数据挖掘算法来推测性别值进行填充。
五、
使用Python进行数据清洗的步骤如下：
读取数据集：可以使用pandas库的read_csv函数读取CSV格式的数据集，如df = pd.read_csv('data.csv')。
处理缺失值：使用fillna方法，如df.fillna(df.mean())，可以用均值填充缺失值；也可以用中位数填充，df.fillna(df.median())；或者用特定值填充，如df.fillna(0)。
处理异常值：可以使用基于标准差的方法，计算均值和标准差，将偏离均值超过一定倍数标准差的数据视为异常值进行处理。例如，计算均值和标准差后，设定阈值为3倍标准差，df = df[(np.abs(df - df.mean()) <= (3 df.std())).all(axis = 1)]。
处理重复记录：使用drop_duplicates方法，df = df.drop_duplicates()来删除重复记录。