2025年大數據分析師考試：數據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.下列哪項不是數據清洗的常見任務？A.檢測缺失值B.刪除重復數據C.修改數據類型D.求解線性方程組2.下列哪個函數不屬于pandas庫中用于數據清洗的方法？A.fillna()B.drop_duplicates()C.apply()D.unique()3.下列哪個操作不屬于數據預處理階段？A.數據標準化B.數據歸一化C.數據轉換D.數據清洗4.下列哪個數據清洗技術不屬于數據轉換類別？A.編碼轉換B.數據歸一化C.數據標準化D.數據離散化5.在數據清洗過程中，處理缺失值時，常用的填充方法不包括：A.使用中位數B.使用眾數C.使用平均數D.使用隨機數6.在pandas中，如何將一個列的所有數據轉換為大寫？A.str.upper()B.str.lower()C.str.capitalize()D.str.title()7.在pandas中，刪除重復數據的函數是：A.drop_duplicates()B.drop_duplicates_duplicates()C.drop_duplicates_duplicate()D.drop_duplicatesduplicates()8.數據預處理中，特征編碼的作用是：A.將類別型數據轉換為數值型數據B.提高模型的可解釋性C.減少數據冗余D.降低模型復雜度9.下列哪個數據清洗操作可以去除字符串中的空格？A.lstrip()B.rstrip()C.strip()D.center()10.下列哪個函數不是用于處理數據缺失值的函數？A.fillna()B.dropna()C.mean()D.sum()二、判斷題1.數據清洗和數據預處理是同一個概念。（）2.數據清洗主要是針對缺失值、異常值和重復值的處理。（）3.數據標準化和歸一化都是將數值型數據轉換到特定區間的方法。（）4.數據轉換主要包括數據的離散化、編碼轉換和數據類型轉換。（）5.使用pandas庫中的fillna()函數可以填充缺失值，但無法刪除重復數據。（）6.數據清洗和數據預處理都是為了提高模型的準確率。（）7.在數據預處理階段，可以將數值型數據轉換為類別型數據。（）8.在pandas中，使用str.lower()函數可以將字符串轉換為小寫。（）9.數據清洗主要是針對數值型數據的處理，而數據預處理則針對類別型數據。（）10.使用apply()函數可以自定義清洗數據的方法。（）四、簡答題要求：請根據所學知識，簡要解釋數據清洗和數據預處理的區別，并舉例說明。五、論述題要求：論述數據清洗在數據分析過程中的重要性，并說明在進行數據清洗時需要注意哪些問題。六、案例分析題要求：假設你是一位數據分析員，現在需要處理一份包含大量缺失值、異常值和重復數據的銷售數據集。請根據以下要求，提出數據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.針對重復數據，說明如何檢測和刪除重復數據。本次試卷答案如下：一、選擇題1.D.求解線性方程組解析：數據清洗的任務主要涉及數據的完整性、準確性和一致性，而求解線性方程組屬于數學問題，不屬于數據清洗的范疇。2.C.apply()解析：fillna()用于填充缺失值，drop_duplicates()用于刪除重復數據，unique()用于獲取唯一值，而apply()是pandas庫中用于應用函數到DataFrame每個元素或行的函數，不屬于數據清洗方法。3.A.數據標準化解析：數據預處理包括數據清洗、數據轉換、特征工程等步驟，數據標準化屬于數據轉換的一部分，不屬于數據預處理階段。4.B.數據歸一化解析：數據轉換包括數據的離散化、編碼轉換和數據類型轉換，數據歸一化是將數值型數據轉換到特定區間的方法，不屬于數據轉換類別。5.D.使用隨機數解析：在處理缺失值時，使用中位數、眾數或平均數是常見的填充方法，而使用隨機數不是常用的處理方式。6.A.str.upper()解析：在pandas中，str.upper()函數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據的函數。8.A.將類別型數據轉換為數值型數據解析：特征編碼的主要作用是將類別型數據轉換為數值型數據，以便模型能夠處理。9.C.strip()解析：strip()函數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()是用于計算平均數和總和的函數，不屬于處理數據缺失值的函數。二、判斷題1.×解析：數據清洗和數據預處理雖然緊密相關，但它們是不同的概念。數據清洗更側重于數據的清理，而數據預處理還包括數據轉換和特征工程等步驟。2.√解析：數據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：數據標準化和歸一化都是將數值型數據轉換到特定區間的方法，目的是為了讓數據更適合模型處理。4.√解析：數據轉換主要包括數據的離散化、編碼轉換和數據類型轉換，這些都是數據預處理的一部分。5.×解析：fillna()函數既可以填充缺失值，也可以刪除含有缺失值的行。6.√解析：數據清洗是數據分析的第一步，對于后續的數據分析和建模至關重要。7.√解析：在數據預處理階段，可以將數值型數據轉換為類別型數據，例如使用獨熱編碼或標簽編碼。8.√解析：在pandas中，str.lower()函數可以將字符串轉換為小寫。9.×解析：數據清洗主要是針對數值型數據的處理，而數據預處理則包括數值型數據和類別型數據的處理。10.√解析：使用apply()函數可以自定義清洗數據的方法，例如自定義一個函數來處理缺失值或異常值。四、簡答題解析：數據清洗主要是指對數據進行清理，包括去除重復數據、處理缺失值、糾正錯誤和標準格式化等。數據預處理則是在數據清洗的基礎上，對數據進行轉換，使其更適合進行統計分析或建模。數據清洗是數據預處理的前置步驟。五、論述題解析：數據清洗在數據分析過程中的重要性體現在以下幾個方面：1.提高數據質量：通過清洗數據，可以去除噪聲和錯誤，提高數據質量。2.降低模型誤差：清洗后的數據更接近真實情況，有助于降低模型誤差。3.提高計算效率：清洗后的數據可以減少后續處理的時間，提高計算效率。在進行數據清洗時需要注意以下問題：1.確定清洗標準：根據數據的特點和需求，確定合適的清洗標準。2.選擇合適的清洗方法：針對不同的數據類型和問題，選擇合適的清洗方法。3.保持數據一致性：在清洗過程中，保持數據的一致性，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.使用中位數填充：適用于數值型數據，可以減少異常值對中位數的影響。b.使用均值填充：適用于數值型數據，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，同時保持數據的整體趨勢。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：計算每個數值與均值的差值，如果差值超過一定倍數的標準差，則視為異