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数据处理模拟练习试卷及答案

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（每题2分，共20分）

1.下列哪一项不属于数据清洗的主要任务？

A.处理缺失值

B.识别并纠正数据中的错误

C.数据格式转换

D.数据归一化

2.在处理数据集中的缺失值时，“删除含有缺失值的行”这种方法通常适用于什么情况？

A.缺失值占比非常小

B.该特征对于分析目标非常重要，且缺失模式随机

C.缺失值存在明显的规律性

D.数据集规模非常小

3.SQL语句中，用于对数据进行排序的子句是？

A.WHERE

B.GROUPBY

C.ORDERBY

D.SELECT

4.将类别变量（如颜色：红、黄、蓝）转换为数值变量（如红=1,黄=2,蓝=3）的常用方法是？

A.标准化

B.独热编码(One-HotEncoding)

C.归一化

D.标签编码(LabelEncoding)

5.在进行数据聚合时，`GROUPBY`子句通常与哪个聚合函数一起使用来计算每个分组的记录数？

A.SUM()

B.AVG()

C.MAX()

D.COUNT()

6.下列关于数据“规范性”的描述，哪项是正确的？

A.数据规范性只关注数据的格式是否统一

B.数据规范性要求数据类型正确、命名一致、无冗余

C.数据规范性与数据清洗无关

D.数据规范性意味着数据值必须是整数

7.从多个数据源中整合数据时，可能会遇到数据冲突的问题，例如同一ID在不同源中有不同的地址。解决这类问题的常用方法包括？

A.数据合并

B.数据去重

C.数据匹配与合并（如使用模糊匹配或ID关联）

D.数据类型转换

8.以下哪个操作属于数据变换的范畴？

A.删除重复记录

B.填充缺失值

C.对数值型特征进行标准化处理

D.按条件筛选数据

9.在使用Excel进行数据分析时，数据透视表的主要作用是？

A.进行复杂的数学计算

B.可视化数据分布

C.对数据进行汇总、分类和计算

D.清洗和预处理原始数据

10.对一组数值数据进行排序后，位于中间位置的值称为？

A.均值

B.中位数

C.众数

D.标准差

二、判断题（每题1分，共10分，请判断正误）

1.()数据清洗是数据预处理过程中最不重要的一步。（）

2.()所有缺失数据都可以直接删除而不影响分析结果。（）

3.()`JOIN`操作只能合并两个数据表。（）

4.()数据集成就是简单地将多个数据表堆叠在一起。（）

5.()数据变换是为了让数据更符合特定算法的要求或更易于理解。（）

6.()使用Python的Pandas库，`df.dropna()`默认会删除包含任何缺失值的行。（）

7.()数据可视化的主要目的是美化数据。（）

8.()数据分析的结果一定需要精确到小数点后很多位。（）

9.()数据类型转换是数据清洗的一个基本步骤。（）

10.()对数据进行归一化处理后，所有数据的值都会落在[0,1]区间内。（）

三、简答题（每题5分，共15分）

1.简述处理数据中的重复记录通常需要考虑哪些方面？

2.解释什么是数据集成，并简述数据集成过程中可能遇到的主要挑战。

3.描述一下使用Excel处理缺失值的几种常用方法。

四、操作题/编程题（共15分）

假设你使用Python的Pandas库处理一个名为`sales_data.csv`的文件，其中包含以下列：`order_id`(订单ID,整数),`customer_id`(客户ID,字符串),`product_name`(产品名称,字符串),`quantity`(数量,浮点数),`price`(单价,浮点数),`order_date`(订单日期,字符串格式)。请根据以下要求编写相应的Pandas代码段（只需写出关键代码，无需完整脚本）：

1.加载该CSV文件到PandasDataFrame对象`df`。（3分）

2.查看DataFrame的前5行数据，并获取其基本信息（如列名、数据类型等）。（3分）

3.检查`quantity`和`price`列是否存在缺失值，如果存在，请删