1、
2025年高职大数据技术应用（数据清洗与分析）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：本卷共6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。
w1. 以下哪种数据类型通常不适合作为大数据分析的直接对象？
A. 结构化数据
B. 半结构化数据
C. 非结构化数据
D. 元数据
w2. 在数据清洗过程中，处理缺失值的方法不包括以下哪一种？
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
2、w3. 对于大数据量的文本数据，以下哪种数据预处理技术能够有效提高分析效率？
A. 词频统计
B. 数据加密
C. 数据脱敏
D. 数据抽样
w4. 数据清洗中，处理重复数据的主要目的是？
A. 减少数据存储量
B. 提高数据准确性
C. 加快数据传输速度
D. 增强数据安全性
w5. 以下哪个工具常用于大数据清洗与分析？
A. Excel
B. MySQL
C. Hadoop
D. Photoshop
w6. 在数据清洗时，判断数据是否存在异常值的常用方法是？
A. 数据可视化
B. 数据加密
C. 数据脱敏
D. 数据抽样
第II卷（非选择题
3、共70分）
w7. （15分）请简要阐述数据清洗的主要步骤及其目的。
w8. （20分）假设你有一批包含学生成绩的数据，其中部分成绩记录存在缺失值。请描述至少三种处理这些缺失值的方法，并说明其优缺点。
w9. （15分）在大数据分析中，为什么数据抽样是一种常用的数据预处理技术？请举例说明在哪些情况下适合使用数据抽样。
w10. （20分）材料：有一份电商销售数据，包含订单ID、商品名称、销售时间、销售额等字段。其中部分商品名称存在乱码，销售额字段中偶尔会出现负数。请针对这份数据，提出数据清洗的具体方案。
答案：
w1. D
w2. C
w3. D
w4. B
4、
w5. C
w6. A
w7. 数据清洗主要步骤及目的：首先是数据探查，目的是了解数据的基本特征、分布等，发现潜在问题。其次是缺失值处理，确保数据的完整性。然后是重复值处理，提高数据准确性。接着处理异常值，使数据更合理。最后进行数据标准化，提升数据质量，便于后续分析。
w8. 方法一：删除含有缺失值的记录。优点是简单直接，不会引入额外误差。缺点是可能丢失大量有用数据。方法二：用均值填充缺失值。优点是计算方便，能保持数据整体特征。缺点是可能掩盖数据真实差异。方法三：用同类数据的中位数填充。优点是受异常值影响小。缺点是不能完全反映数据真实情况。
w9. 数据抽样是常用预处理技术原因：大数据量时全量分析成本高、效率低。抽样可在保证一定准确性前提下大幅减少数据量。例如在初步探索性分析时，对海量用户行为数据抽样，快速了解大致模式和规律，确定进一步分析方向。
w10. 对于商品名称乱码问题，可通过数据编码转换或利用正则表达式匹配替换正确名称。对于销售额出现负数的情况，需分析业务逻辑，若不合理则进行修正或删除。同时检查订单ID等其他字段的准确性和完整性，去除重复记录，确保数据质量，为后续销售数据分析提供可靠基础。
浙ICP备2021020529号-1 | 浙B2-20240490 
