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2025年全媒体运营师用户需求分析中的数据清洗与预处理专题试卷及解析1

2025年全媒体运营师用户需求分析中的数据清洗与预处理

专题试卷及解析

2025年全媒体运营师用户需求分析中的数据清洗与预处理专题试卷及解析

第一部分：单项选择题（共10题，每题2分）

1、在用户需求分析的数据预处理阶段，以下哪项工作不属于数据清洗的范畴？

A、处理缺失值

B、删除重复记录

C、数据标准化

D、识别异常值

【答案】C

【解析】正确答案是C。数据标准化属于数据转换的范畴，而不是数据清洗。数据清洗

主要关注数据质量问题，包括处理缺失值(A)、删除重复记录(B)和识别异常值(D)

等。数据标准化是将不同量纲的数据转换到同一范围，属于数据预处理中的转换步骤。

知识点：数据清洗与数据转换的区别。易错点：容易将数据预处理的所有步骤都归为数

据清洗。

2、在全媒体用户行为数据中，以下哪种情况最适合使用删除法处理缺失值？

A、数据集中有超过30%的记录存在缺失

B、某关键字段有少量缺失且缺失完全随机

C、时间序列数据中存在连续缺失

D、用户画像数据中的年龄字段有缺失

【答案】B

【解析】正确答案是B。当某关键字段有少量缺失且缺失完全随机时，删除这些记录不

会对整体数据分布产生显著影响，适合使用删除法。选项A中缺失比例过高，删除会

导致数据量严重不足；选项C的时间序列数据连续缺失删除会破坏数据连续性；选项

D的用户画像数据中年龄字段缺失，删除会丢失用户其他有价值信息。知识点：缺失

值处理方法的选择依据。易错点：不考虑缺失机制和缺失比例盲目使用删除法。

3、在用户评论数据预处理中，去除停用词的主要目的是什么？

A、减少数据存储空间

B、提高文本分析效率

C、增强情感分析准确性

D、统一文本编码格式

【答案】B

【解析】正确答案是B。去除停用词（如”的”、“是”等高频无实际意义的词）可以减少文

本维度，提高后续文本分析的计算效率。虽然A、C、D也是文本处理的可能目标，但

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去除停用词的主要目的是提高分析效率而非存储空间(A)，虽然可能间接影响情感分析

(C)，但不是主要目的，与编码格式(D)无关。知识点：文本预处理中停用词去除的作

用。易错点：混淆停用词去除与其他文本处理步骤的目的。

4、以下哪种数据异常值检测方法最适合处理非正态分布的用户活跃度数据？

A、Zscore方法

B、箱线图法

C、3原则

D、格拉布斯检验

【答案】B

【解析】正确答案是B。箱线图法基于四分位数，不依赖于数据分布假设，适合处理非

正态分布数据的异常值检测。Zscore方法(A)和3原则(C)都假设数据近似正态分

布；格拉布斯检验(D)也适用于正态分布数据。用户活跃度数据通常呈现长尾分布，非

正态，因此箱线图法最合适。知识点：异常值检测方法的选择依据。易错点：不考虑数

据分布特性盲目使用基于正态假设的方法。

5、在用户需求分析中，数据集成阶段最需要关注的问题是？

A、数据格式统一

B、实体识别问题

C、数据存储优化

D、数据可视化设计

【答案】B

【解析】正确答案是B。数据集成是将多个数据源合并的过程，其中最关键的问题是实

体识别问题，即如何确定不同数据源中的记录是否指向同一实体（如同一用户）。数据

格式统一(A)是基础工作但不是核心问题；数据存储优化(C)和数据可视化设计(D)

属于后续处理步骤。知识点：数据集成的核心挑战。易错点：过于关注技术实现细节而

忽视数据一致性问题。

6、在用户行为数据预处理中，以下哪种方法最适合处理类别型变量的编码？

A、最小最大规范化

B、Zscore标准化

C、独热编码

D、小数定标规范化

【答案】C

【解析】正确答案是C。独热编码是将类别型变量转换为二进制向量的方法，适合处理

用户行为数据中的类别特征（如设备类型、用户来源等）。最小最大规范化(A)、Zscore

标准化(B)和小数定标规范化(D)都是针对数值型数据的标准化方法，不适用于类别

型变量。知识点：类别型变量的编码方法。易错点：混淆数值型标准化与类别型编码的

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