2025年大数据分析师考试：数据清洗与预处理技术试题卷

2025年大数据分析师考试：数据清洗与预处理技术试题卷考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.数据清洗的目的是什么？A.增加数据量B.减少数据量C.提高数据质量D.提高数据多样性2.以下哪项不是数据清洗的常见步骤？A.数据去重B.数据转换C.数据标准化D.数据分类3.数据清洗中，缺失值处理的方法有：A.删除含有缺失值的记录B.填充缺失值C.使用平均值、中位数、众数等统计值填充D.以上都是4.以下哪个工具不是数据清洗常用的工具？A.ExcelB.PythonC.R语言D.MySQL5.数据清洗中，数据异常值处理的方法有：A.删除异常值B.平滑处理C.使用统计方法修正D.以上都是6.数据清洗中，数据转换的方法有：A.数值转换B.类别转换C.时间转换D.以上都是7.数据清洗中，数据清洗的目的是什么？A.增加数据量B.减少数据量C.提高数据质量D.提高数据多样性8.以下哪项不是数据清洗的常见步骤？A.数据去重B.数据转换C.数据标准化D.数据分类9.数据清洗中，缺失值处理的方法有：A.删除含有缺失值的记录B.填充缺失值C.使用平均值、中位数、众数等统计值填充D.以上都是10.以下哪个工具不是数据清洗常用的工具？A.ExcelB.PythonC.R语言D.MySQL二、判断题（每题2分，共10分）1.数据清洗是数据预处理的第一步。（）2.数据清洗可以提高数据质量，但不影响数据量。（）3.数据清洗中，缺失值处理可以使用平均值、中位数、众数等统计值填充。（）4.数据清洗中，数据转换的方法有数值转换、类别转换、时间转换等。（）5.数据清洗中，数据清洗的目的是提高数据质量，但不会影响数据多样性。（）三、简答题（每题10分，共30分）1.简述数据清洗的常见步骤。2.简述数据清洗中缺失值处理的常见方法。3.简述数据清洗中数据转换的常见方法。四、计算题（每题10分，共30分）1.假设有一份数据集，包含以下字段：年龄（整数类型），收入（浮点类型），性别（字符串类型，"男"、"女"），职业（字符串类型，"工人"、"教师"、"医生"）。其中年龄字段存在一些错误值，如负数和空值。请编写一段Python代码，对这些错误值进行处理，要求：-将年龄字段中的负数和空值替换为缺失值标记（例如NaN）。-将缺失值标记的年龄字段替换为该字段的中位数。2.给定一个包含以下数值的数据集：[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]。请编写一段Python代码，实现以下功能：-计算该数据集的平均值、中位数和众数。-找出并移除数据集中的异常值，异常值定义为与中位数相差超过3个标准差的数值。3.假设有一个包含以下数据的CSV文件，其中包含三个字段：姓名（字符串类型），分数（浮点类型），班级（字符串类型）。```姓名,分数,班级张三,90.5,一班李四,85.0,二班王五,92.0,一班赵六,78.5,三班```请编写一段Python代码，读取这个CSV文件，并计算每个班级的平均分。五、综合应用题（每题20分，共40分）1.假设你正在处理一个电子商务平台的数据，其中包含以下字段：用户ID（整数类型），购买日期（日期类型），商品ID（整数类型），价格（浮点类型）。以下是对这些数据的预处理需求：-移除重复的用户购买记录。-处理缺失的价格数据，对于缺失的价格，用该商品的平均价格进行填充。-将购买日期转换为时间戳格式。-根据商品ID，将数据集分为不同的商品类别，并计算每个类别的平均价格。请编写一个Python脚本，实现上述预处理需求。2.在处理社交媒体数据时，你发现数据集中存在大量的重复文本信息。以下是对这些数据的预处理需求：-使用文本相似度算法（如Jaccard相似度）找出并移除重复的文本记录。-对于相似度较高的文本记录，保留一个文本样本，其余的记录标记为重复。请编写一个Python脚本，实现上述预处理需求，并假设你已经有了计算文本相似度的函数`calculate_similarity(text1,text2)`，它返回两个文本的相似度得分。六、论述题（每题20分，共40分）1.论述数据清洗在数据分析中的重要性，并举例说明数据清洗如何提高数据分析的准确性。2.讨论数据预处理中的常见挑战，以及如何应对这些挑战，以确保数据预处理的有效性。本次试卷答案如下：一、选择题答案：1.C.提高数据质量2.D.数据分类3.D.以上都是4.D.MySQL5.D.以上都是6.D.以上都是7.C.提高数据质量8.B.数据转换9.D.以上都是10.D.MySQL解析：1.数据清洗的目的是提高数据质量，确保数据可用性和准确性。2.数据清洗的步骤通常包括数据去重、数据转换、数据标准化等，其中数据分类不是数据清洗的步骤。3.缺失值处理是数据清洗的重要步骤，常见的处理方法包括删除、填充等。4.MySQL是一种关系型数据库管理系统，不是数据清洗的工具。5.数据异常值处理是数据清洗的另一个重要步骤，常见的处理方法包括删除、平滑处理等。6.数据转换是数据清洗的一部分，包括数值转换、类别转换、时间转换等。7.数据清洗的目的是提高数据质量，与数据量无关。8.数据转换是数据清洗的步骤之一，与数据分类不同。9.缺失值处理的方法包括删除、填充等，可以使用统计值填充缺失值。10.MySQL是一种数据库系统，不是数据清洗的工具。二、判断题答案：1.×2.×3.√4.√5.×解析：1.数据清洗是数据预处理的第一步，但不是唯一步骤。2.数据清洗可以提高数据质量，但可能会减少数据量。3.数据清洗中，缺失值处理可以使用平均值、中位数、众数等统计值填充。4.数据清洗中，数据转换的方法包括数值转换、类别转换、时间转换等。5.数据清洗的目的是提高数据质量，但可能会影响数据多样性。三、简答题答案：1.数据清洗的常见步骤包括：数据去重、数据转换、数据标准化、缺失值处理、异常值处理等。2.数据清洗中缺失值处理的常见方法有：删除含有缺失值的记录、填充缺失值（使用平均值、中位数、众数等统计值填充）、插值法等。3.数据清洗中数据转换的常见方法有：数值转换（如将字符串转换为数值）、类别转换（如将字符串转换为类别编码）、时间转换（如将日期字符串转换为时间戳）等。四、计算题答案：1.```pythonimportnumpyasnp#假设data是包含年龄字段的DataFramedata['年龄']=data['年龄'].replace([np.inf,-np.inf],np.nan)data['年龄'].fillna(data['年龄'].median(),inplace=True)```2.```pythondefcalculate_similarity(text1,text2):#假设这是一个已定义的函数，计算两个文本的相似度得分pass#假设data是包含数值数据集的DataFramemedian=np.median(data['数值'])std=np.std(data['数值'])threshold=median+3*stddata=data[(data['数值']<=threshold)&(data['数值']>=median-3*std)]```3.```pythonimportpandasaspd#假设data是包含姓名、分数、班级字段的DataFrameclass_scores=data.groupby('班级')['分数'].mean()```五、综合应用题答案：1.```pythonimportpandasaspd#假设df是包含用户ID、购买日期、商品ID、价格字段的DataFrame#以下代码片段实现数据清洗的预处理需求df.drop_duplicates(inplace=True)df['价格'].fillna(df.groupby('商品ID')['价格'].transform('mean'),inplace=True)df['购买日期']=pd.to_datetime(df['购买日期'])df['类别']=df['商品ID'].apply(lambdax:'类别'+str(x//1000))#假设商品ID每1000为一个类别category_avg_price=df.groupby('类别')['价格'].mean()```2.```python#假设text_data是包含文本记录的DataFrameforiinrange(len(text_data)):forjinrange(i+1,len(text_