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2025年AI数据校验实操考核卷及答案

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（每题2分，共20分）

1.在AI数据校验中，确保某个必填字段不为空属于哪种校验类型？

A.完整性校验

B.有效性校验

C.一致性校验

D.准确性校验

2.以下哪个工具/库通常被认为是Python数据处理和数据分析的核心库，也常被用于数据校验任务？

A.TensorFlow

B.PyTorch

C.Pandas

D.Scikit-learn

3.当需要校验一个日期字段是否符合特定的格式（如YYYY-MM-DD）时，最常使用的技术手段是？

A.统计描述

B.正则表达式

C.数据类型转换

D.相关系数计算

4.在数据校验流程中，对数据进行初步探索性分析（如查看维度、统计摘要、识别缺失值比例）通常发生在哪个阶段？

A.定义校验规则后

B.执行校验操作后

C.数据探查与预处理前

D.生成校验报告后

5.如果一个数据集的“用户ID”字段存在重复值，这通常表明数据可能存在什么问题？

A.数据不一致

B.数据不完整

C.数据不准确

D.数据类型错误

6.以下哪项不是AI模型训练数据校验的特殊关注点？

A.特征之间的相关性

B.目标变量的分布平衡性

C.样本的采集时间戳格式

D.数据记录的顺序一致性

7.假设你需要校验一个“年龄”字段，要求其值必须在0到120之间。这属于哪种校验规则？

A.格式校验

B.范围校验

C.参照校验

D.逻辑校验

8.在执行数据校验后，发现大量数据记录的“邮箱地址”字段不符合标准格式。此时应采取的第一步通常是？

A.立即删除这些记录

B.暂时忽略，继续后续流程

C.查找原因，判断是否为系统性错误，并考虑修复或标记

D.生成报告但不做任何处理

9.专门用于定义、运行和管理数据质量规则的Python库是？

A.NumPy

B.Dask

C.GreatExpectations

D.Matplotlib

10.数据校验的目标之一是确保数据集在不同来源或不同时间点之间保持一致性，这主要体现了数据校验的什么原则？

A.完整性原则

B.准确性原则

C.一致性原则

D.可用性原则

二、简答题（每题5分，共20分）

1.简述数据校验在AI项目开发流程中的主要作用。

2.列举三种常见的AI数据校验规则，并简述其含义。

3.在使用PythonPandas进行数据校验时，如何有效地检测并处理缺失值？

4.描述一下当你发现数据校验规则执行失败时，通常会采取的后续步骤。

三、操作题（共30分）

假设你获得了一个包含用户注册信息的CSV文件`users.csv`，其中包含以下字段：`user_id`(整数),`username`(字符串),`email`(字符串),`registration_date`(字符串),`age`(整数)。请使用Python的Pandas库完成以下数据校验任务：

1.加载`users.csv`文件到PandasDataFrame。

2.检查`user_id`字段是否存在缺失值，如果存在，请删除这些记录。

3.检查`username`字段是否存在重复值，并找出重复的`username`列表。

4.检查`email`字段是否符合基本的邮箱格式（提示：可使用正则表达式），统计不符合格式的记录数。

5.检查`registration_date`字段是否都符合`YYYY-MM-DD`的日期格式，统计不符合格式的记录数。

6.检查`age`字段是否存在超出合理范围（0-120岁）的值，并统计这些异常记录的数量。

四、问题分析题（20分）

假设你在为一个电商推荐系统进行数据校验，发现`user行为数据.csv`中的`购买金额`字段存在大量异常值（远超正常交易范围）。请分析可能导致此问题的原因，并阐述你会如何进行进一步的调查和校验以确认问题本质并考虑如何处理这些异常值。

试卷答案

一、选择题

1.A

解析：确保必填字段不为空是检查数据是否存在，属于完整性校验。

2.C

解析：Pandas是Python生态中用于数据处理和分析的核心库，其强大的数据结构（Da