1、
2025年大学数据处理技术（清洗算法）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。
1. 以下哪种情况不属于数据清洗中缺失值处理的常见方法？
A. 均值填充
B. 中位数填充
C. 直接删除含缺失值记录
D. 用随机值替换所有缺失值
2. 对于数据清洗中的噪声数据，以下哪种方法常用于平滑处理？
A. 聚类分析
B. 回归分析
C. 分箱法
D. 关联规则挖掘
3. 在
2、数据清洗时，若要处理重复记录，以下哪种技术最为合适？
A. 主成分分析
B. 数据抽样
C. 记录匹配与合并
D. 决策树算法
4. 当数据存在明显的离群点时，在数据清洗中可采用的方法是？
A. 基于密度的空间聚类算法
B. 支持向量机
C. 线性判别分析
D. 基于距离的离群点检测
5. 数据清洗中，对于文本数据的清洗，以下操作不常见的是？
A. 去除特殊字符
B. 统一大小写
C. 词频统计
D. 去除停用词
6. 在清洗包含时间序列的数据时，以下哪种情况不需要特别处理？
A. 时间格式不一致
B. 时间跨度不合理
C. 数据按时间顺序排列整
3、齐
D. 时间戳错误
7. 对于数据清洗中的异常值检测，基于统计方法的是？
A. 基于距离度量
B. 基于密度估计
C. 基于标准差
D. 基于机器学习模型
8. 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. 使不同特征具有相同尺度
B. 提高模型训练效率
C. 增强数据可视化效果
D. 改变数据分布形态
第II卷（非选择题 共60分）
答题要求：请根据题目要求，认真作答，书写规范，逻辑清晰。
9. （10分）简述数据清洗的主要流程及各流程的关键操作。
10. （15分）举例说明在处理数值型数据时，如何运用数据清洗算法去除噪声
4、数据。
11. （15分）当面对大量重复记录的数据时，阐述你会采用哪些步骤进行清洗。
12. （材料题10分）
材料：在某电商平台的用户交易数据中，存在部分用户信息缺失，交易金额数据存在离群点，且有一些交易记录的时间格式混乱。
问题：针对该材料中的数据问题，说明你会采取哪些数据清洗算法和步骤来处理。
13. （材料题10分）
材料：某医疗数据集包含患者的基本信息、症状描述、诊断结果等。其中基本信息存在部分缺失值，症状描述字段有一些不规范的缩写和特殊字符，诊断结果存在少数错误标注。
问题：请详细说明针对该材料中的数据情况，你将运用哪些数据清洗方法进行处理。
答案：
5、
1. D
2. C
3. C
4. D
5. C
6. C
7. C
8. D
9. 数据清洗主要流程包括数据探查、数据预处理、数据转换、数据验证与审核。数据探查关键操作有查看数据分布、统计基本特征等。数据预处理包括处理缺失值、噪声数据等。数据转换如标准化、归一化等。数据验证与审核确保数据质量符合要求。
10. 比如采用分箱法，将数值型数据按一定规则分成若干箱，对箱内数据进行平滑处理，如均值平滑等，可有效去除离群点等噪声数据。
11. 首先通过记录匹配技术找出重复记录，然后根据业务需求决定是合并重复记录还是直接删除，合并时要确保数据的一致性和准确性。
12. 对于用户信息缺失，采用均值填充或其他合适方法补充。对于交易金额离群点，用基于距离的方法检测并处理。对于时间格式混乱，进行格式统一。
13. 基本信息缺失值用均值、中位数等填充。症状描述去除特殊字符，规范缩写。诊断结果错误标注通过人工核对或机器学习方法修正。
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