数据清洗工程师考试试卷与答案.docVIP

数据清洗工程师考试试卷与答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.以下哪种不属于数据缺失值处理方法？（）

A.均值填充B.删除C.随机生成D.中位数填充

2.数据清洗中，对重复数据的处理通常是？（）

A.保留所有B.随机保留一个C.全部删除D.保留必威体育精装版的

3.正则表达式中，“\d”表示什么？（）

A.任意一个数字B.任意一个字母C.任意一个字符D.空格

4.数据清洗的主要目的不包括？（）

A.提高数据质量B.增加数据量C.保证数据一致性D.去除噪声数据

5.以下哪种文件格式常用于存储表格数据？（）

A..jpgB..txtC..csvD..mp3

6.在Python中，用于数据处理的常用库是？（）

A.requestsB.numpyC.matplotlibD.selenium

7.数据清洗过程中，发现某列数据单位不统一，应进行？（）

A.数据标准化B.数据转换C.数据集成D.数据归约

8.对于数据中的异常值，一般采用什么方法检测？（）

A.排序B.绘制直方图C.计算均值D.计算方差

9.数据清洗时，对数据进行脱敏处理是为了？（）

A.隐藏敏感信息B.提高数据可读性C.加密数据D.压缩数据

10.以下哪项不属于数据质量问题？（）

A.数据不完整B.数据重复C.数据类型错误D.数据量过大

二、多项选择题（每题2分，共20分）

1.数据清洗中处理异常值的方法有（）

A.均值法B.基于统计分析方法C.基于机器学习算法D.直接删除

2.数据质量评估的维度包括（）

A.准确性B.完整性C.一致性D.时效性

3.常用的数据集成工具包括（）

A.TalendB.InformaticaC.HadoopD.Spark

4.在数据清洗中，对字符串数据可进行的操作有（）

A.去除首尾空格B.替换特定字符C.字符串拆分D.转换为数字

5.以下哪些是数据清洗可能涉及的步骤（）

A.数据抽取B.数据转换C.数据加载D.数据建模

6.数据缺失值产生的原因可能有（）

A.数据采集失败B.人为失误C.系统故障D.数据本身不存在

7.数据清洗工程师需要掌握的技能有（）

A.编程语言B.数据库操作C.统计学知识D.数据可视化

8.以下哪些属于数据噪声（）

A.数据错误录入B.数据测量误差C.数据中的异常值D.数据重复

9.对于日期格式的数据清洗，可能涉及的操作有（）

A.统一日期格式B.提取日期中的年、月、日C.计算日期差值D.转换为时间戳

10.数据清洗过程中需要遵循的原则有（）

A.保持数据原意B.尽量减少数据损失C.可重复性D.高效性

三、判断题（每题2分，共20分）

1.数据清洗只需要处理缺失值和重复值。（）

2.正则表达式在数据清洗中可用于文本匹配和替换。（）

3.数据集成就是把多个数据源的数据合并到一起。（）

4.处理数据缺失值时，删除缺失值所在行一定是最好的方法。（）

5.数据清洗后的数据一定是完全准确和完整的。（）

6.在Python中，pandas库主要用于数据可视化。（）

7.数据噪声会影响数据分析的结果。（）

8.数据脱敏处理是不可逆的。（）

9.数据清洗的工作在数据分析流程中可有可无。（）

10.对数值型数据进行标准化处理可以消除量纲影响。（）

四、简答题（每题5分，共20分）

1.简述数据清洗中处理重复数据的常用方法及优缺点。

答案：常用方法有直接删除重复记录，优点是操作简单；缺点是可能误删有用数据。还可保留一条记录，其他重复记录做特殊标记或处理，优点是避免误删，缺点是需额外处理标记。

2.说明数据清洗中数据标准化的目的和常见方法。

答案：目的是消除数据间量纲差异，使数据具有可比性。常见方法有最小-最大标准化，将数据映射到[0,1]区间；Z-score标准化，将数据转化为均值为0，标准差为1的分布。

3.简述如何使用Python的pandas库读取和查看数据基本信息。

答案：使用`pd.read_csv()`等函数读取文件，如`data=pd.read_csv(file.csv)`。查看基本信息可用`data.head()`查看前几行，`data.info()`查看数据类型、缺失值等，`data.describe()`查看数值型数据统计信息。

4.举例说明数据清洗中如何处理数据类型不一致的问题。

答案：比如某列既有数字又有字符串，若要进行数值计算，需统一类型。如在Python中，用`astype()`方法，若某列存储为字符串类型的数字，可`df[col]=df[col].astype(int)`将其转换为整型。

五、讨论题（每题5分，共20分）

1.在处理海量数据清洗时，会遇到哪些挑战，如何应对？

答案：挑战有内存不足、处理速度慢等。应对方法：采用分布式计算框架如Spark，可并行处理数据提高速度；使用数据库分区技术，分块处理数据减少