2025年大數(shù)據(jù)分析師考試：數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理技術(shù)試題卷考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.數(shù)據(jù)清洗的目的是什么？A.增加數(shù)據(jù)量B.減少數(shù)據(jù)量C.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量D.提高數(shù)據(jù)多樣性2.以下哪項不是數(shù)據(jù)清洗的常見步驟？A.數(shù)據(jù)去重B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)標準化D.數(shù)據(jù)分類3.數(shù)據(jù)清洗中，缺失值處理的方法有：A.刪除含有缺失值的記錄B.填充缺失值C.使用平均值、中位數(shù)、眾數(shù)等統(tǒng)計值填充D.以上都是4.以下哪個工具不是數(shù)據(jù)清洗常用的工具？A.ExcelB.PythonC.R語言D.MySQL5.數(shù)據(jù)清洗中，數(shù)據(jù)異常值處理的方法有：A.刪除異常值B.平滑處理C.使用統(tǒng)計方法修正D.以上都是6.數(shù)據(jù)清洗中，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的方法有：A.數(shù)值轉(zhuǎn)換B.類別轉(zhuǎn)換C.時間轉(zhuǎn)換D.以上都是7.數(shù)據(jù)清洗中，數(shù)據(jù)清洗的目的是什么？A.增加數(shù)據(jù)量B.減少數(shù)據(jù)量C.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量D.提高數(shù)據(jù)多樣性8.以下哪項不是數(shù)據(jù)清洗的常見步驟？A.數(shù)據(jù)去重B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)標準化D.數(shù)據(jù)分類9.數(shù)據(jù)清洗中，缺失值處理的方法有：A.刪除含有缺失值的記錄B.填充缺失值C.使用平均值、中位數(shù)、眾數(shù)等統(tǒng)計值填充D.以上都是10.以下哪個工具不是數(shù)據(jù)清洗常用的工具？A.ExcelB.PythonC.R語言D.MySQL二、判斷題（每題2分，共10分）1.數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的第一步。（）2.數(shù)據(jù)清洗可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，但不影響數(shù)據(jù)量。（）3.數(shù)據(jù)清洗中，缺失值處理可以使用平均值、中位數(shù)、眾數(shù)等統(tǒng)計值填充。（）4.數(shù)據(jù)清洗中，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的方法有數(shù)值轉(zhuǎn)換、類別轉(zhuǎn)換、時間轉(zhuǎn)換等。（）5.數(shù)據(jù)清洗中，數(shù)據(jù)清洗的目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，但不會影響數(shù)據(jù)多樣性。（）三、簡答題（每題10分，共30分）1.簡述數(shù)據(jù)清洗的常見步驟。2.簡述數(shù)據(jù)清洗中缺失值處理的常見方法。3.簡述數(shù)據(jù)清洗中數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的常見方法。四、計算題（每題10分，共30分）1.假設(shè)有一份數(shù)據(jù)集，包含以下字段：年齡（整數(shù)類型），收入（浮點類型），性別（字符串類型，"男"、"女"），職業(yè)（字符串類型，"工人"、"教師"、"醫(yī)生"）。其中年齡字段存在一些錯誤值，如負數(shù)和空值。請編寫一段Python代碼，對這些錯誤值進行處理，要求：-將年齡字段中的負數(shù)和空值替換為缺失值標記（例如NaN）。-將缺失值標記的年齡字段替換為該字段的中位數(shù)。2.給定一個包含以下數(shù)值的數(shù)據(jù)集：[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]。請編寫一段Python代碼，實現(xiàn)以下功能：-計算該數(shù)據(jù)集的平均值、中位數(shù)和眾數(shù)。-找出并移除數(shù)據(jù)集中的異常值，異常值定義為與中位數(shù)相差超過3個標準差的數(shù)值。3.假設(shè)有一個包含以下數(shù)據(jù)的CSV文件，其中包含三個字段：姓名（字符串類型），分數(shù)（浮點類型），班級（字符串類型）。```姓名,分數(shù),班級張三,90.5,一班李四,85.0,二班王五,92.0,一班趙六,78.5,三班```請編寫一段Python代碼，讀取這個CSV文件，并計算每個班級的平均分。五、綜合應(yīng)用題（每題20分，共40分）1.假設(shè)你正在處理一個電子商務(wù)平臺的數(shù)據(jù)，其中包含以下字段：用戶ID（整數(shù)類型），購買日期（日期類型），商品ID（整數(shù)類型），價格（浮點類型）。以下是對這些數(shù)據(jù)的預(yù)處理需求：-移除重復(fù)的用戶購買記錄。-處理缺失的價格數(shù)據(jù)，對于缺失的價格，用該商品的平均價格進行填充。-將購買日期轉(zhuǎn)換為時間戳格式。-根據(jù)商品ID，將數(shù)據(jù)集分為不同的商品類別，并計算每個類別的平均價格。請編寫一個Python腳本，實現(xiàn)上述預(yù)處理需求。2.在處理社交媒體數(shù)據(jù)時，你發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中存在大量的重復(fù)文本信息。以下是對這些數(shù)據(jù)的預(yù)處理需求：-使用文本相似度算法（如Jaccard相似度）找出并移除重復(fù)的文本記錄。-對于相似度較高的文本記錄，保留一個文本樣本，其余的記錄標記為重復(fù)。請編寫一個Python腳本，實現(xiàn)上述預(yù)處理需求，并假設(shè)你已經(jīng)有了計算文本相似度的函數(shù)`calculate_similarity(text1,text2)`，它返回兩個文本的相似度得分。六、論述題（每題20分，共40分）1.論述數(shù)據(jù)清洗在數(shù)據(jù)分析中的重要性，并舉例說明數(shù)據(jù)清洗如何提高數(shù)據(jù)分析的準確性。2.討論數(shù)據(jù)預(yù)處理中的常見挑戰(zhàn)，以及如何應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，以確保數(shù)據(jù)預(yù)處理的有效性。本次試卷答案如下：一、選擇題答案：1.C.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量2.D.數(shù)據(jù)分類3.D.以上都是4.D.MySQL5.D.以上都是6.D.以上都是7.C.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量8.B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換9.D.以上都是10.D.MySQL解析：1.數(shù)據(jù)清洗的目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保數(shù)據(jù)可用性和準確性。2.數(shù)據(jù)清洗的步驟通常包括數(shù)據(jù)去重、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)標準化等，其中數(shù)據(jù)分類不是數(shù)據(jù)清洗的步驟。3.缺失值處理是數(shù)據(jù)清洗的重要步驟，常見的處理方法包括刪除、填充等。4.MySQL是一種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，不是數(shù)據(jù)清洗的工具。5.數(shù)據(jù)異常值處理是數(shù)據(jù)清洗的另一個重要步驟，常見的處理方法包括刪除、平滑處理等。6.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是數(shù)據(jù)清洗的一部分，包括數(shù)值轉(zhuǎn)換、類別轉(zhuǎn)換、時間轉(zhuǎn)換等。7.數(shù)據(jù)清洗的目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，與數(shù)據(jù)量無關(guān)。8.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是數(shù)據(jù)清洗的步驟之一，與數(shù)據(jù)分類不同。9.缺失值處理的方法包括刪除、填充等，可以使用統(tǒng)計值填充缺失值。10.MySQL是一種數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，不是數(shù)據(jù)清洗的工具。二、判斷題答案：1.×2.×3.√4.√5.×解析：1.數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的第一步，但不是唯一步驟。2.數(shù)據(jù)清洗可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，但可能會減少數(shù)據(jù)量。3.數(shù)據(jù)清洗中，缺失值處理可以使用平均值、中位數(shù)、眾數(shù)等統(tǒng)計值填充。4.數(shù)據(jù)清洗中，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的方法包括數(shù)值轉(zhuǎn)換、類別轉(zhuǎn)換、時間轉(zhuǎn)換等。5.數(shù)據(jù)清洗的目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，但可能會影響數(shù)據(jù)多樣性。三、簡答題答案：1.數(shù)據(jù)清洗的常見步驟包括：數(shù)據(jù)去重、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)標準化、缺失值處理、異常值處理等。2.數(shù)據(jù)清洗中缺失值處理的常見方法有：刪除含有缺失值的記錄、填充缺失值（使用平均值、中位數(shù)、眾數(shù)等統(tǒng)計值填充）、插值法等。3.數(shù)據(jù)清洗中數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的常見方法有：數(shù)值轉(zhuǎn)換（如將字符串轉(zhuǎn)換為數(shù)值）、類別轉(zhuǎn)換（如將字符串轉(zhuǎn)換為類別編碼）、時間轉(zhuǎn)換（如將日期字符串轉(zhuǎn)換為時間戳）等。四、計算題答案：1.```pythonimportnumpyasnp#假設(shè)data是包含年齡字段的DataFramedata['年齡']=data['年齡'].replace([np.inf,-np.inf],np.nan)data['年齡'].fillna(data['年齡'].median(),inplace=True)```2.```pythondefcalculate_similarity(text1,text2):#假設(shè)這是一個已定義的函數(shù)，計算兩個文本的相似度得分pass#假設(shè)data是包含數(shù)值數(shù)據(jù)集的DataFramemedian=np.median(data['數(shù)值'])std=np.std(data['數(shù)值'])threshold=median+3*stddata=data[(data['數(shù)值']<=threshold)&(data['數(shù)值']>=median-3*std)]```3.```pythonimportpandasaspd#假設(shè)data是包含姓名、分數(shù)、班級字段的DataFrameclass_scores=data.groupby('班級')['分數(shù)'].mean()```五、綜合應(yīng)用題答案：1.```pythonimportpandasaspd#假設(shè)df是包含用戶ID、購買日期、商品ID、價格字段的DataFrame#以下代碼片段實現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗的預(yù)處理需求df.drop_duplicates(inplace=True)df['價格'].fillna(df.groupby('商品ID')['價格'].transform('mean'),inplace=True)df['購買日期']=pd.to_datetime(df['購買日期'])df['類別']=df['商品ID'].apply(lambdax:'類別'+str(x//1000))#假設(shè)商品ID每1000為一個類別category_avg_price=df.groupby('類別')['價格'].mean()```2.```python#假設(shè)text_data是包含文本記錄的DataFrameforiinrange(len(text_data)):forjinrange(i+1,len(text_