2025年大數(shù)據(jù)分析師考試：數(shù)據(jù)清洗與預處理技術試題卷

2025年大數(shù)據(jù)分析師考試：數(shù)據(jù)清洗與預處理技術試題卷考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題1.下列哪項不是數(shù)據(jù)清洗的常見任務？A.檢測缺失值B.刪除重復數(shù)據(jù)C.修改數(shù)據(jù)類型D.求解線性方程組2.下列哪個函數(shù)不屬于pandas庫中用于數(shù)據(jù)清洗的方法？A.fillna()B.drop_duplicates()C.apply()D.unique()3.下列哪個操作不屬于數(shù)據(jù)預處理階段？A.數(shù)據(jù)標準化B.數(shù)據(jù)歸一化C.數(shù)據(jù)轉換D.數(shù)據(jù)清洗4.下列哪個數(shù)據(jù)清洗技術不屬于數(shù)據(jù)轉換類別？A.編碼轉換B.數(shù)據(jù)歸一化C.數(shù)據(jù)標準化D.數(shù)據(jù)離散化5.在數(shù)據(jù)清洗過程中，處理缺失值時，常用的填充方法不包括：A.使用中位數(shù)B.使用眾數(shù)C.使用平均數(shù)D.使用隨機數(shù)6.在pandas中，如何將一個列的所有數(shù)據(jù)轉換為大寫？A.str.upper()B.str.lower()C.str.capitalize()D.str.title()7.在pandas中，刪除重復數(shù)據(jù)的函數(shù)是：A.drop_duplicates()B.drop_duplicates_duplicates()C.drop_duplicates_duplicate()D.drop_duplicatesduplicates()8.數(shù)據(jù)預處理中，特征編碼的作用是：A.將類別型數(shù)據(jù)轉換為數(shù)值型數(shù)據(jù)B.提高模型的可解釋性C.減少數(shù)據(jù)冗余D.降低模型復雜度9.下列哪個數(shù)據(jù)清洗操作可以去除字符串中的空格？A.lstrip()B.rstrip()C.strip()D.center()10.下列哪個函數(shù)不是用于處理數(shù)據(jù)缺失值的函數(shù)？A.fillna()B.dropna()C.mean()D.sum()二、判斷題1.數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)預處理是同一個概念。（）2.數(shù)據(jù)清洗主要是針對缺失值、異常值和重復值的處理。（）3.數(shù)據(jù)標準化和歸一化都是將數(shù)值型數(shù)據(jù)轉換到特定區(qū)間的方法。（）4.數(shù)據(jù)轉換主要包括數(shù)據(jù)的離散化、編碼轉換和數(shù)據(jù)類型轉換。（）5.使用pandas庫中的fillna()函數(shù)可以填充缺失值，但無法刪除重復數(shù)據(jù)。（）6.數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)預處理都是為了提高模型的準確率。（）7.在數(shù)據(jù)預處理階段，可以將數(shù)值型數(shù)據(jù)轉換為類別型數(shù)據(jù)。（）8.在pandas中，使用str.lower()函數(shù)可以將字符串轉換為小寫。（）9.數(shù)據(jù)清洗主要是針對數(shù)值型數(shù)據(jù)的處理，而數(shù)據(jù)預處理則針對類別型數(shù)據(jù)。（）10.使用apply()函數(shù)可以自定義清洗數(shù)據(jù)的方法。（）四、簡答題要求：請根據(jù)所學知識，簡要解釋數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)預處理的區(qū)別，并舉例說明。五、論述題要求：論述數(shù)據(jù)清洗在數(shù)據(jù)分析過程中的重要性，并說明在進行數(shù)據(jù)清洗時需要注意哪些問題。六、案例分析題要求：假設你是一位數(shù)據(jù)分析員，現(xiàn)在需要處理一份包含大量缺失值、異常值和重復數(shù)據(jù)的銷售數(shù)據(jù)集。請根據(jù)以下要求，提出數(shù)據(jù)清洗和預處理的方案：1.針對缺失值，提出至少兩種填充方法，并說明選擇這些方法的原因。2.針對異常值，列舉至少兩種檢測方法，并說明如何處理這些異常值。3.針對重復數(shù)據(jù)，說明如何檢測和刪除重復數(shù)據(jù)。本次試卷答案如下：一、選擇題1.D.求解線性方程組解析：數(shù)據(jù)清洗的任務主要涉及數(shù)據(jù)的完整性、準確性和一致性，而求解線性方程組屬于數(shù)學問題，不屬于數(shù)據(jù)清洗的范疇。2.C.apply()解析：fillna()用于填充缺失值，drop_duplicates()用于刪除重復數(shù)據(jù)，unique()用于獲取唯一值，而apply()是pandas庫中用于應用函數(shù)到DataFrame每個元素或行的函數(shù)，不屬于數(shù)據(jù)清洗方法。3.A.數(shù)據(jù)標準化解析：數(shù)據(jù)預處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉換、特征工程等步驟，數(shù)據(jù)標準化屬于數(shù)據(jù)轉換的一部分，不屬于數(shù)據(jù)預處理階段。4.B.數(shù)據(jù)歸一化解析：數(shù)據(jù)轉換包括數(shù)據(jù)的離散化、編碼轉換和數(shù)據(jù)類型轉換，數(shù)據(jù)歸一化是將數(shù)值型數(shù)據(jù)轉換到特定區(qū)間的方法，不屬于數(shù)據(jù)轉換類別。5.D.使用隨機數(shù)解析：在處理缺失值時，使用中位數(shù)、眾數(shù)或平均數(shù)是常見的填充方法，而使用隨機數(shù)不是常用的處理方式。6.A.str.upper()解析：在pandas中，str.upper()函數(shù)可以將字符串轉換為全大寫。7.A.drop_duplicates()解析：drop_duplicates()是pandas庫中用于刪除重復數(shù)據(jù)的函數(shù)。8.A.將類別型數(shù)據(jù)轉換為數(shù)值型數(shù)據(jù)解析：特征編碼的主要作用是將類別型數(shù)據(jù)轉換為數(shù)值型數(shù)據(jù)，以便模型能夠處理。9.C.strip()解析：strip()函數(shù)可以去除字符串開頭和結尾的空格。10.C.mean()解析：fillna()用于填充缺失值，dropna()用于刪除含有缺失值的行，mean()和sum()是用于計算平均數(shù)和總和的函數(shù)，不屬于處理數(shù)據(jù)缺失值的函數(shù)。二、判斷題1.×解析：數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)預處理雖然緊密相關，但它們是不同的概念。數(shù)據(jù)清洗更側重于數(shù)據(jù)的清理，而數(shù)據(jù)預處理還包括數(shù)據(jù)轉換和特征工程等步驟。2.√解析：數(shù)據(jù)清洗確實主要是針對缺失值、異常值和重復值的處理。3.√解析：數(shù)據(jù)標準化和歸一化都是將數(shù)值型數(shù)據(jù)轉換到特定區(qū)間的方法，目的是為了讓數(shù)據(jù)更適合模型處理。4.√解析：數(shù)據(jù)轉換主要包括數(shù)據(jù)的離散化、編碼轉換和數(shù)據(jù)類型轉換，這些都是數(shù)據(jù)預處理的一部分。5.×解析：fillna()函數(shù)既可以填充缺失值，也可以刪除含有缺失值的行。6.√解析：數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析的第一步，對于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和建模至關重要。7.√解析：在數(shù)據(jù)預處理階段，可以將數(shù)值型數(shù)據(jù)轉換為類別型數(shù)據(jù)，例如使用獨熱編碼或標簽編碼。8.√解析：在pandas中，str.lower()函數(shù)可以將字符串轉換為小寫。9.×解析：數(shù)據(jù)清洗主要是針對數(shù)值型數(shù)據(jù)的處理，而數(shù)據(jù)預處理則包括數(shù)值型數(shù)據(jù)和類別型數(shù)據(jù)的處理。10.√解析：使用apply()函數(shù)可以自定義清洗數(shù)據(jù)的方法，例如自定義一個函數(shù)來處理缺失值或異常值。四、簡答題解析：數(shù)據(jù)清洗主要是指對數(shù)據(jù)進行清理，包括去除重復數(shù)據(jù)、處理缺失值、糾正錯誤和標準格式化等。數(shù)據(jù)預處理則是在數(shù)據(jù)清洗的基礎上，對數(shù)據(jù)進行轉換，使其更適合進行統(tǒng)計分析或建模。數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預處理的前置步驟。五、論述題解析：數(shù)據(jù)清洗在數(shù)據(jù)分析過程中的重要性體現(xiàn)在以下幾個方面：1.提高數(shù)據(jù)質量：通過清洗數(shù)據(jù)，可以去除噪聲和錯誤，提高數(shù)據(jù)質量。2.降低模型誤差：清洗后的數(shù)據(jù)更接近真實情況，有助于降低模型誤差。3.提高計算效率：清洗后的數(shù)據(jù)可以減少后續(xù)處理的時間，提高計算效率。在進行數(shù)據(jù)清洗時需要注意以下問題：1.確定清洗標準：根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和需求，確定合適的清洗標準。2.選擇合適的清洗方法：針對不同的數(shù)據(jù)類型和問題，選擇合適的清洗方法。3.保持數(shù)據(jù)一致性：在清洗過程中，保持數(shù)據(jù)的一致性，避免引入新的錯誤。六、案例分析題解析：1.針對缺失值，可以使用以下兩種填充方法：a.使用中位數(shù)填充：適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)，可以減少異常值對中位數(shù)的影響。b.使用均值填充：適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)，可以快速填充缺失值。選擇這些方法的原因是它們可以有效地填補缺失值，同時保持數(shù)據(jù)的整體趨勢。2.針對異常值，可以采用以下兩種檢測方法：a.箱線圖：通過繪制箱線圖，可以直觀地識別出異常值。b.標準差檢測：計算每個數(shù)值與均值的差值，如果差值超過一定倍數(shù)的標準差，則視為異