2025年統計學期末考試題庫：統計學計算題庫：數據清洗與預處理計算分析試卷考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單選題（每題2分，共20分）1.在數據清洗過程中，以下哪項操作不屬于數據清洗的范疇？A.去除重復數據B.補充缺失值C.數據轉換D.數據加密2.以下哪個選項不是數據清洗的常見問題？A.數據缺失B.數據異常C.數據重復D.數據類型錯誤3.在數據預處理過程中，以下哪項操作不屬于數據預處理？A.數據標準化B.數據歸一化C.數據去噪D.數據壓縮4.以下哪個工具不是Python中進行數據清洗的常用庫？A.PandasB.NumPyC.MatplotlibD.Scikit-learn5.以下哪個操作不是數據清洗中的數據轉換？A.將字符串轉換為數字B.將數字轉換為字符串C.將日期格式轉換為年月日格式D.將時間格式轉換為時分秒格式6.在數據清洗過程中，以下哪個方法不是處理缺失值的方法？A.刪除缺失值B.填充缺失值C.預測缺失值D.忽略缺失值7.以下哪個選項不是數據清洗的步驟？A.數據收集B.數據清洗C.數據預處理D.數據分析8.在數據清洗過程中，以下哪個操作不是數據去重的操作？A.使用Pandas的drop_duplicates()函數B.使用Pandas的duplicated()函數C.使用Pandas的merge()函數D.使用Pandas的groupby()函數9.以下哪個選項不是數據清洗中的數據轉換？A.將字符串轉換為數字B.將數字轉換為字符串C.將日期格式轉換為年月日格式D.將時間格式轉換為時分秒格式10.在數據清洗過程中，以下哪個方法不是處理缺失值的方法？A.刪除缺失值B.填充缺失值C.預測缺失值D.忽略缺失值二、多選題（每題3分，共30分）1.數據清洗的目的是什么？A.提高數據質量B.優化數據分析結果C.提高數據可用性D.提高數據安全性2.數據清洗的主要步驟有哪些？A.數據收集B.數據清洗C.數據預處理D.數據分析3.數據清洗中常見的缺失值處理方法有哪些？A.刪除缺失值B.填充缺失值C.預測缺失值D.忽略缺失值4.數據清洗中常見的異常值處理方法有哪些？A.刪除異常值B.填充異常值C.預測異常值D.忽略異常值5.數據清洗中常見的重復值處理方法有哪些？A.使用Pandas的drop_duplicates()函數B.使用Pandas的duplicated()函數C.使用Pandas的merge()函數D.使用Pandas的groupby()函數6.數據清洗中常用的數據轉換方法有哪些？A.將字符串轉換為數字B.將數字轉換為字符串C.將日期格式轉換為年月日格式D.將時間格式轉換為時分秒格式7.數據清洗中常用的數據預處理方法有哪些？A.數據標準化B.數據歸一化C.數據去噪D.數據壓縮8.以下哪些是Python中進行數據清洗的常用庫？A.PandasB.NumPyC.MatplotlibD.Scikit-learn9.數據清洗的目的是什么？A.提高數據質量B.優化數據分析結果C.提高數據可用性D.提高數據安全性10.數據清洗的主要步驟有哪些？A.數據收集B.數據清洗C.數據預處理D.數據分析三、判斷題（每題2分，共20分）1.數據清洗是數據分析的前期工作，目的是提高數據質量。（）2.數據清洗過程中，刪除缺失值是一種常見的處理方法。（）3.數據清洗過程中，填充缺失值是一種常見的處理方法。（）4.數據清洗過程中，預測缺失值是一種常見的處理方法。（）5.數據清洗過程中，忽略缺失值是一種常見的處理方法。（）6.數據清洗過程中，刪除異常值是一種常見的處理方法。（）7.數據清洗過程中，填充異常值是一種常見的處理方法。（）8.數據清洗過程中，預測異常值是一種常見的處理方法。（）9.數據清洗過程中，忽略異常值是一種常見的處理方法。（）10.數據清洗過程中，刪除重復值是一種常見的處理方法。（）四、簡答題（每題10分，共30分）1.簡述數據清洗的步驟及其在數據分析中的作用。五、計算題（每題10分，共30分）2.設有一組數據：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]，請使用Python編寫代碼，實現以下要求：a.計算數據的平均值、中位數和眾數。b.計算數據的方差和標準差。c.將數據標準化到0-1范圍內。六、應用題（每題20分，共60分）3.假設你從網絡上收集了一份數據，包含以下字段：用戶ID、年齡、性別、收入、消費金額。請根據以下要求進行數據清洗和預處理：a.檢查并處理缺失值，包括刪除含有缺失值的行和填充缺失值。b.檢查并處理異常值，包括刪除異常值和填充異常值。c.將性別字段從字符串轉換為數值型（例如，男為1，女為0）。d.計算用戶平均消費金額與年齡的關系，并繪制散點圖。本次試卷答案如下：一、單選題（每題2分，共20分）1.D解析：數據加密屬于數據安全性的范疇，而非數據清洗的范疇。2.D解析：數據類型錯誤是數據清洗過程中需要處理的問題之一。3.D解析：數據預處理包括數據標準化、歸一化、去噪等，數據壓縮不屬于數據預處理。4.C解析：Matplotlib是Python中用于數據可視化的庫，不是用于數據清洗的庫。5.B解析：數據轉換包括將不同類型的數據轉換為同一類型，如將字符串轉換為數字。6.D解析：忽略缺失值并不是一種處理缺失值的方法，而是指在分析過程中不使用含有缺失值的記錄。7.A解析：數據收集是數據清洗的前期工作，數據清洗是后續步驟。8.C解析：Pandas的merge()函數用于合并數據，不是用于數據去重的操作。9.B解析：數據轉換包括將不同類型的數據轉換為同一類型，如將數字轉換為字符串。10.D解析：忽略缺失值并不是一種處理缺失值的方法，而是指在分析過程中不使用含有缺失值的記錄。二、多選題（每題3分，共30分）1.ABC解析：數據清洗的目的包括提高數據質量、優化數據分析結果和提高數據可用性。2.ABC解析：數據清洗的主要步驟包括數據收集、數據清洗和數據預處理。3.ABCD解析：數據清洗中常見的缺失值處理方法包括刪除缺失值、填充缺失值、預測缺失值和忽略缺失值。4.ABCD解析：數據清洗中常見的異常值處理方法包括刪除異常值、填充異常值、預測異常值和忽略異常值。5.ABC解析：數據清洗中常見的重復值處理方法包括使用Pandas的drop_duplicates()函數、使用Pandas的duplicated()函數和使用Pandas的groupby()函數。6.ABCD解析：數據清洗中常用的數據轉換方法包括將字符串轉換為數字、將數字轉換為字符串、將日期格式轉換為年月日格式和將時間格式轉換為時分秒格式。7.ABCD解析：數據清洗中常用的數據預處理方法包括數據標準化、數據歸一化、數據去噪和數據壓縮。8.AB解析：Pandas和NumPy是Python中進行數據清洗的常用庫。9.ABC解析：數據清洗的目的包括提高數據質量、優化數據分析結果和提高數據可用性。10.ABC解析：數據清洗的主要步驟包括數據收集、數據清洗和數據預處理。三、判斷題（每題2分，共20分）1.√解析：數據清洗是數據分析的前期工作，目的是提高數據質量。2.√解析：數據清洗過程中，刪除缺失值是一種常見的處理方法。3.√解析：數據清洗過程中，填充缺失值是一種常見的處理方法。4.√解析：數據清洗過程中，預測缺失值是一種常見的處理方法。5.√解析：數據清洗過程中，忽略缺失值是一種常見的處理方法。6.√解析：數據清洗過程中，刪除異常值是一種常見的處理方法。7.√解析：數據清洗過程中，填充異常值是一種常見的處理方法。8.√解析：數據清洗過程中，預測異常值是一種常見的處理方法。9.√解析：數據清洗過程中，忽略異常值是一種常見的處理方法。10.√解析：數據清洗過程中，刪除重復值是一種常見的處理方法。四、簡答題（每題10分，共30分）1.數據清洗的步驟及其在數據分析中的作用：步驟：a.數據收集：從各種來源收集數據。b.數據清洗：檢查數據質量，處理缺失值、異常值和重復值。c.數據預處理：對數據進行標準化、歸一化、去噪等操作。d.數據分析：對清洗后的數據進行統計分析、建模等操作。作用：a.提高數據質量：確保數據準確、完整和可靠。b.優化數據分析結果：提高分析結果的準確性和可信度。c.提高數據可用性：使數據更容易被分析和處理。d.提高數據安全性：保護數據不被未授權訪問或泄露。五、計算題（每題10分，共30分）2.Python代碼實現：```pythonimportnumpyasnpimportpandasaspd#數據data=[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]#計算平均值、中位數和眾數average=np.mean(data)median=np.median(data)mode=pd.Series(data).mode()[0]#計算方差和標準差variance=np.var(data)std_dev=np.std(data)#標準化到0-1范圍內min_val=min(data)max_val=max(data)normalized_data=(data-min_val)/(max_val-min_val)#輸出結果print("平均值:",average)print("中位數:",median)print("眾數:",mode)print("方差:",variance)print("標準差:",std_dev)print("標準化數據:",normalized_data)```六、應用題（每題20分，共60分）3.數據清洗和預處理：a.檢查并處理缺失值：```python#假設df是包含數據的DataFramedf.dropna(inplace=True)#刪除含有缺失值的行#或者df.fillna(method='ffill',inplace=True)#填充缺失值```b.檢查并處理異常值：```python#假設df是包含數據的DataFrameq1=df['消費金額'].quantile(0.25)q3=df['消費金額'].quantile(0.75)iqr=q3-q1lower_bound=q1-1.5*iqrupper_bound=q3+1.5*iqrdf=df[(df['消費金額']>=lower_bound)&(df['消費金額']<=upper_bound)]#刪除異常值#或者df['消費金額'].fillna((q1+q3)/2,inplace=True)#填充異常值```c