2025年事業(yè)單位招聘考試綜合類專業(yè)能力測(cè)試試卷（統(tǒng)計(jì)類）——數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理方法考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（本部分共20題，每題2分，共40分。請(qǐng)仔細(xì)閱讀每道題，選擇最符合題意的選項(xiàng)。）1.當(dāng)你拿到一份包含大量缺失值的原始數(shù)據(jù)集時(shí)，首先應(yīng)該考慮采取哪種方法來處理這些缺失值？A.直接刪除含有缺失值的行B.使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)填充缺失值C.使用回歸模型預(yù)測(cè)缺失值D.放棄該數(shù)據(jù)集，因?yàn)槿笔е堤酂o法處理2.在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中，什么操作通常用于識(shí)別和刪除數(shù)據(jù)中的重復(fù)記錄？A.數(shù)據(jù)規(guī)范化B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化C.數(shù)據(jù)去重D.數(shù)據(jù)采樣3.如果你在處理一份包含日期字段的CSV文件時(shí)，發(fā)現(xiàn)日期格式不統(tǒng)一，比如有些是"YYYY-MM-DD"，有些是"DD/MM/YYYY"，這時(shí)最適合使用哪種方法來統(tǒng)一日期格式？A.手動(dòng)修改B.使用正則表達(dá)式C.使用日期函數(shù)D.使用排序功能4.當(dāng)你發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的某個(gè)數(shù)值型變量存在極端異常值時(shí)，以下哪種方法可能最為合適？A.直接刪除異常值B.對(duì)變量進(jìn)行對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換C.將異常值替換為該變量的中位數(shù)D.將異常值標(biāo)記為缺失值5.在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時(shí)，什么方法可以幫助你識(shí)別數(shù)據(jù)中的離群點(diǎn)？A.相關(guān)性分析B.箱線圖分析C.主成分分析D.因子分析6.當(dāng)你處理一份包含文本數(shù)據(jù)的CSV文件時(shí)，發(fā)現(xiàn)其中有很多拼寫錯(cuò)誤，比如"teh"應(yīng)該是"the"，這時(shí)最適合使用哪種方法來修正這些錯(cuò)誤？A.手動(dòng)修改B.使用文本搜索替換C.使用詞嵌入模型D.使用自然語言處理工具7.在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中，什么操作通常用于將類別型變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值型變量？A.數(shù)據(jù)編碼B.數(shù)據(jù)解碼C.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換D.數(shù)據(jù)映射8.如果你在處理一份包含缺失值的數(shù)值型數(shù)據(jù)集時(shí)，發(fā)現(xiàn)缺失值比例超過50%，這時(shí)最適合采取哪種方法？A.使用均值填充B.使用回歸模型預(yù)測(cè)C.刪除該變量D.刪除該數(shù)據(jù)集9.當(dāng)你發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的某個(gè)類別型變量存在不平衡的類別分布時(shí)，以下哪種方法可能最為合適？A.重采樣B.使用權(quán)重調(diào)整C.使用分類模型D.使用聚類算法10.在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時(shí)，什么方法可以幫助你識(shí)別數(shù)據(jù)中的重復(fù)值？A.排序B.檢查數(shù)據(jù)完整性C.使用唯一值檢查D.使用統(tǒng)計(jì)測(cè)試11.當(dāng)你處理一份包含HTML標(biāo)簽的文本數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)其中有很多不需要的標(biāo)簽，這時(shí)最適合使用哪種方法來去除這些標(biāo)簽？A.正則表達(dá)式B.HTML解析器C.文本搜索D.數(shù)據(jù)過濾12.在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中，什么操作通常用于將數(shù)據(jù)集中的不同變量轉(zhuǎn)換到相同的尺度？A.數(shù)據(jù)規(guī)范化B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化C.數(shù)據(jù)歸一化D.數(shù)據(jù)離散化13.如果你在處理一份包含缺失值的類別型數(shù)據(jù)集時(shí)，發(fā)現(xiàn)缺失值比例超過80%，這時(shí)最適合采取哪種方法？A.使用眾數(shù)填充B.使用分類模型預(yù)測(cè)C.刪除該變量D.刪除該數(shù)據(jù)集14.當(dāng)你發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的某個(gè)數(shù)值型變量存在線性關(guān)系時(shí)，以下哪種方法可能最為合適？A.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換B.數(shù)據(jù)分解C.數(shù)據(jù)平滑D.數(shù)據(jù)聚合15.在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時(shí)，什么方法可以幫助你識(shí)別數(shù)據(jù)中的不一致值？A.數(shù)據(jù)驗(yàn)證B.數(shù)據(jù)校驗(yàn)C.數(shù)據(jù)檢查D.數(shù)據(jù)審計(jì)16.當(dāng)你處理一份包含缺失值的數(shù)值型數(shù)據(jù)集時(shí)，發(fā)現(xiàn)缺失值分布比較均勻，這時(shí)最適合采取哪種方法？A.使用均值填充B.使用中位數(shù)填充C.使用眾數(shù)填充D.使用回歸模型預(yù)測(cè)17.在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中，什么操作通常用于將類別型變量的不同標(biāo)簽映射到數(shù)值型值？A.數(shù)據(jù)編碼B.數(shù)據(jù)解碼C.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換D.數(shù)據(jù)映射18.如果你在處理一份包含重復(fù)記錄的數(shù)據(jù)集時(shí)，發(fā)現(xiàn)重復(fù)記錄的比例超過30%，這時(shí)最適合采取哪種方法？A.刪除重復(fù)記錄B.合并重復(fù)記錄C.保留重復(fù)記錄D.忽略重復(fù)記錄19.當(dāng)你發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的某個(gè)類別型變量存在缺失值時(shí)，以下哪種方法可能最為合適？A.使用眾數(shù)填充B.使用分類模型預(yù)測(cè)C.刪除該變量D.刪除該數(shù)據(jù)集20.在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時(shí)，什么方法可以幫助你識(shí)別數(shù)據(jù)中的格式錯(cuò)誤？A.數(shù)據(jù)驗(yàn)證B.數(shù)據(jù)校驗(yàn)C.數(shù)據(jù)檢查D.數(shù)據(jù)審計(jì)二、判斷題（本部分共10題，每題2分，共20分。請(qǐng)仔細(xì)閱讀每道題，判斷其正誤。）1.數(shù)據(jù)清洗只是數(shù)據(jù)預(yù)處理的第一步，通常不需要太關(guān)注?！?.處理缺失值時(shí)，使用均值填充比使用中位數(shù)填充更穩(wěn)健?！?.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)規(guī)范化是同一個(gè)概念?！?.數(shù)據(jù)去重操作通常在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中最后進(jìn)行。√5.離群點(diǎn)的識(shí)別通常使用箱線圖分析?！?.文本數(shù)據(jù)中的拼寫錯(cuò)誤可以通過正則表達(dá)式來修正?！?.數(shù)據(jù)編碼是將類別型變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值型變量的過程。√8.處理缺失值時(shí)，如果缺失值比例超過50%，通常需要?jiǎng)h除該變量?！?.類別型變量的不平衡類別分布可以通過重采樣來解決?！?0.數(shù)據(jù)清洗不需要考慮數(shù)據(jù)的一致性?！寥?、簡(jiǎn)答題（本部分共5題，每題4分，共20分。請(qǐng)根據(jù)題意，簡(jiǎn)要回答問題。）1.請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)清洗過程中，識(shí)別和處理重復(fù)記錄的一般步驟。在我教數(shù)據(jù)清洗這門課的時(shí)候啊，經(jīng)常會(huì)遇到學(xué)員問這個(gè)重復(fù)記錄的問題，其實(shí)處理起來并不復(fù)雜，但關(guān)鍵是要掌握正確的步驟。首先呢，你得知道怎么去識(shí)別這些重復(fù)記錄，一般我會(huì)讓學(xué)員先對(duì)關(guān)鍵變量進(jìn)行排序，比如名字、身份證號(hào)這些能唯一標(biāo)識(shí)一條記錄的，然后通過簡(jiǎn)單的查看就能發(fā)現(xiàn)很多明顯的重復(fù)。但有時(shí)候重復(fù)可能不太明顯，這時(shí)候就得使用軟件里的去重功能了，它會(huì)根據(jù)你指定的字段來判斷是不是重復(fù)。但要注意啊，不是所有重復(fù)都需要?jiǎng)h除，有時(shí)候重復(fù)可能代表著數(shù)據(jù)錄入的某種模式，得結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)來判斷。處理的時(shí)候，通常是刪除重復(fù)記錄，但保留一條完整的數(shù)據(jù)，被刪除的只是重復(fù)的部分。我經(jīng)常會(huì)用一個(gè)例子來說明，比如有兩條記錄，客戶A買了一次產(chǎn)品，重復(fù)記錄了買兩次，這種明顯是錄入錯(cuò)誤，就刪除重復(fù)的一條。但如果是兩條記錄，客戶A買了產(chǎn)品A，客戶A又買了產(chǎn)品B，雖然客戶字段相同，但這明顯是不同的購(gòu)買行為，這種就不算重復(fù)。所以啊，判斷重復(fù)要靈活，不能死板。2.請(qǐng)簡(jiǎn)述使用均值、中位數(shù)和眾數(shù)填充缺失值的優(yōu)缺點(diǎn)。講到填充缺失值啊，這是數(shù)據(jù)清洗里最常用的方法之一，我每次講到這個(gè)部分，都會(huì)跟學(xué)員們說，這三種方法各有各的適用場(chǎng)景，用錯(cuò)的話，可能會(huì)讓數(shù)據(jù)質(zhì)量變得更差。使用均值填充呢，它簡(jiǎn)單粗暴，計(jì)算起來特別方便，但缺點(diǎn)也很明顯，特別容易受到極端值的影響，比如你有一組數(shù)據(jù)是1,2,3,100，這時(shí)候均值就是26，用均值填充缺失值，那缺失值就變成了26，這顯然是不合理的，因?yàn)榇蟛糠謹(jǐn)?shù)據(jù)都在1到3之間。而中位數(shù)呢，就穩(wěn)健多了，不受極端值影響，在這個(gè)例子中，中位數(shù)是2，用中位數(shù)填充就比較合理。但中位數(shù)也有缺點(diǎn)，就是當(dāng)數(shù)據(jù)量較少時(shí)，中位數(shù)可能不太穩(wěn)定，而且它對(duì)于缺失值的填充也不太直觀。眾數(shù)呢，適用于類別型變量，對(duì)于數(shù)值型變量也能用，但它只取出現(xiàn)次數(shù)最多的值，所以當(dāng)數(shù)據(jù)分布比較均勻時(shí)，眾數(shù)可能沒有意義，而且如果眾數(shù)只有一個(gè)，用眾數(shù)填充可能會(huì)造成數(shù)據(jù)偏差。我經(jīng)常會(huì)讓學(xué)員們思考，如果你的數(shù)據(jù)里有特別多的缺失值，用哪種方法合適？其實(shí)這時(shí)候，最好的方法不是這些簡(jiǎn)單的填充方法，而是去尋找缺失值背后的原因，看看能不能找到更可靠的方式來填充。3.請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)規(guī)范化的區(qū)別，以及各自的適用場(chǎng)景。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)規(guī)范化啊，這兩個(gè)概念經(jīng)常讓初學(xué)者搞混，每次上課我都會(huì)用很多例子來區(qū)分它們。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，也就是Z-score標(biāo)準(zhǔn)化，它是把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布，計(jì)算公式是X標(biāo)準(zhǔn)化=(X-μ)/σ，其中μ是均值，σ是標(biāo)準(zhǔn)差。這個(gè)方法的好處是，它可以消除不同變量量綱的影響，讓數(shù)據(jù)在同一尺度上比較。我經(jīng)常用身高和體重來舉例，身高單位是厘米，體重單位是公斤，它們的量綱完全不同，直接比較很困難，但標(biāo)準(zhǔn)化后，兩者就都有可能是0到1之間的數(shù)值了。數(shù)據(jù)規(guī)范化的公式通常是X規(guī)范化=X/(X最大值-X最小值)，它是把數(shù)據(jù)壓縮到0到1之間。這個(gè)方法的好處是，它可以保留數(shù)據(jù)原有的分布形態(tài)，只是改變了數(shù)值的范圍。我經(jīng)常用顏色亮度來舉例，顏色亮度值可能在0到255之間，如果直接用這個(gè)值做機(jī)器學(xué)習(xí)，可能會(huì)讓模型覺得255這個(gè)值特別重要，但實(shí)際上亮度值在200到255之間和在0到50之間差別并不大，規(guī)范化后就能解決這個(gè)問題。所以啊，選擇哪種方法，要看具體的數(shù)據(jù)情況和分析需求，標(biāo)準(zhǔn)化適合需要消除量綱影響的情況，規(guī)范化適合需要保留數(shù)據(jù)分布形態(tài)但改變數(shù)值范圍的情況。4.請(qǐng)簡(jiǎn)述處理文本數(shù)據(jù)中的特殊字符和無關(guān)信息的步驟。處理文本數(shù)據(jù)啊，真的是一件既繁瑣又有趣的事情，我每次講到這個(gè)部分，都會(huì)感覺像是打開了新世界的大門。處理文本數(shù)據(jù)中的特殊字符和無關(guān)信息，我通常會(huì)教學(xué)員們以下幾個(gè)步驟。首先呢，得去除這些特殊字符，比如標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、數(shù)字、空格等等，這些字符在大多數(shù)文本分析任務(wù)中都沒有意義。我經(jīng)常會(huì)讓學(xué)員們想象一下，如果你在做情感分析，一個(gè)感嘆號(hào)和一個(gè)句號(hào)表達(dá)的情感可能完全不同，但如果不處理這些特殊字符，模型可能就會(huì)把它們當(dāng)成無關(guān)信息。去除特殊字符的方法，通常是使用正則表達(dá)式，這個(gè)工具非常強(qiáng)大，可以匹配各種復(fù)雜的模式。其次呢，得去除無關(guān)信息，比如停用詞，這些詞比如"的"、"是"、"在"等等，它們?cè)谖谋局谐霈F(xiàn)的頻率很高，但通常不攜帶什么意義。我經(jīng)常用一個(gè)小例子來說明，比如"我今天很高興"，如果保留所有詞，模型可能很難分出重點(diǎn)，但如果去除停用詞，"我很高興"就能更好地表達(dá)情感了。去除停用詞的方法，通常是建立一個(gè)停用詞表，然后從文本中刪除這些詞。最后呢，還得進(jìn)行一些文本轉(zhuǎn)換，比如大小寫轉(zhuǎn)換、詞形還原等等。我經(jīng)常會(huì)讓學(xué)員們思考，如果是在做中文文本分析，需要去除哪些特殊字符？其實(shí)除了標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，還需要去除中文特有的字符，比如全角半角符號(hào)、火星文等等。處理文本數(shù)據(jù)啊，真的是一件需要耐心和細(xì)心的事情，但只要掌握了正確的方法，就能讓數(shù)據(jù)變得更加干凈、更有價(jià)值。5.請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)清洗過程中，處理數(shù)據(jù)不一致性的方法。數(shù)據(jù)不一致性啊，可以說是數(shù)據(jù)清洗中最頭疼的問題之一了，我每次講到這個(gè)部分，都會(huì)覺得像是進(jìn)入了數(shù)據(jù)的迷宮，有時(shí)候很難找到正確的出路。處理數(shù)據(jù)不一致性，我通常會(huì)教學(xué)員們以下幾個(gè)方法。首先呢，得識(shí)別不一致性，這個(gè)步驟很關(guān)鍵，但也很困難。我經(jīng)常會(huì)讓學(xué)員們想象一下，如果數(shù)據(jù)集中同一個(gè)變量有多種不同的表達(dá)方式，比如"北京"、"北京市"、"Beijing"等等，這就是不一致性。識(shí)別不一致性的方法，通常是使用規(guī)則匹配、正則表達(dá)式、模糊匹配等等。其次呢，得統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，比如日期格式、數(shù)字格式等等。我經(jīng)常用日期格式來說明，比如有的數(shù)據(jù)是"2025-01-01"，有的數(shù)據(jù)是"01/02/2025"，有的數(shù)據(jù)是"01-02-2025"，這種不一致性如果不處理，就會(huì)影響數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式的方法，通常是使用日期函數(shù)、正則表達(dá)式等等。最后呢，還得處理命名不一致性，比如同一個(gè)變量在不同的數(shù)據(jù)集中有不同的名稱。我經(jīng)常用客戶信息來說明，有的數(shù)據(jù)集叫"customer_name"，有的數(shù)據(jù)集叫"姓名"，有的數(shù)據(jù)集叫"name"，這種不一致性如果不處理，就會(huì)影響數(shù)據(jù)整合的效率。處理命名不一致性的方法，通常是建立命名規(guī)范，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重命名。處理數(shù)據(jù)不一致性啊，真的是一件需要耐心和細(xì)心的事情，但只要掌握了正確的方法，就能讓數(shù)據(jù)變得更加干凈、更有價(jià)值。四、操作題（本部分共2題，每題10分，共20分。請(qǐng)根據(jù)題意，完成相應(yīng)的操作。）1.假設(shè)你有一份包含以下字段的CSV文件：序號(hào)、姓名、年齡、城市、入職日期。其中，"姓名"字段存在一些拼寫錯(cuò)誤，比如"張三豐"被寫成了"張三風(fēng)"和"張三峰"；"年齡"字段存在一些缺失值；"城市"字段存在一些不一致的填寫方式，比如"北京"和"北京市"；"入職日期"字段存在一些格式不一致的情況，比如"2025-01-01"、"01/02/2025"和"01-02-2025"。請(qǐng)?jiān)敿?xì)說明你會(huì)如何清洗這些數(shù)據(jù)。好的，如果讓我來清洗這份數(shù)據(jù)，我會(huì)按照以下步驟進(jìn)行。首先呢，我會(huì)處理"姓名"字段的拼寫錯(cuò)誤，我會(huì)建立一個(gè)正確的姓名列表，然后使用模糊匹配的方法來修正錯(cuò)誤的姓名。比如，我會(huì)使用Levenshtein距離來計(jì)算每個(gè)錯(cuò)誤姓名與正確姓名的相似度，如果相似度超過某個(gè)閾值，我就認(rèn)為它是錯(cuò)誤的，然后將其修正為正確的姓名。其次呢，我會(huì)處理"年齡"字段的缺失值，我會(huì)根據(jù)公司的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來填充這些缺失值，比如如果公司員工的平均年齡是35歲，我就用35歲來填充缺失的年齡值。但要注意啊，如果公司統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不可用，或者年齡對(duì)分析結(jié)果影響不大，我可能會(huì)選擇刪除這些缺失值。再次呢，我會(huì)處理"城市"字段的不一致填寫方式，我會(huì)建立一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)城市列表，然后使用模糊匹配的方法來統(tǒng)一這些填寫方式。比如，我會(huì)將"北京市"統(tǒng)一為"北京"，將"Beijing"統(tǒng)一為"北京"。最后呢，我會(huì)處理"入職日期"字段的不一致格式，我會(huì)使用日期函數(shù)將這些日期統(tǒng)一為"YYYY-MM-DD"的格式。比如，我會(huì)將"01/02/2025"轉(zhuǎn)換為"2025-01-02"。處理完這些數(shù)據(jù)后，我會(huì)再次檢查數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保沒有遺漏任何問題。2.假設(shè)你有一份包含以下字段的CSV文件：訂單號(hào)、產(chǎn)品名稱、購(gòu)買數(shù)量、購(gòu)買價(jià)格、購(gòu)買日期。其中，"購(gòu)買數(shù)量"字段存在一些異常值，比如有些訂單的購(gòu)買數(shù)量是1000件，這明顯是不合理的；"購(gòu)買價(jià)格"字段存在一些缺失值；"購(gòu)買日期"字段存在一些格式不一致的情況，比如"2025-01-01"、"01/02/2025"和"01-02-2025"。請(qǐng)?jiān)敿?xì)說明你會(huì)如何清洗這些數(shù)據(jù)。好的，如果讓我來清洗這份數(shù)據(jù)，我會(huì)按照以下步驟進(jìn)行。首先呢，我會(huì)處理"購(gòu)買數(shù)量"字段的異常值，我會(huì)使用箱線圖來識(shí)別這些異常值，然后根據(jù)業(yè)務(wù)知識(shí)來判斷這些異常值是否合理。比如，如果產(chǎn)品是單價(jià)很低的商品，購(gòu)買1000件可能是有可能的，但如果產(chǎn)品是單價(jià)很高的商品，購(gòu)買1000件明顯是不合理的，這種我就需要進(jìn)一步核實(shí)。處理異常值的方法，通常是將其替換為中位數(shù)、均值或者刪除這些記錄。其次呢，我會(huì)處理"購(gòu)買價(jià)格"字段的缺失值，我會(huì)根據(jù)產(chǎn)品的平均價(jià)格來填充這些缺失值，但要注意啊，如果產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)很大，或者有些產(chǎn)品沒有平均價(jià)格，我可能會(huì)選擇刪除這些缺失值。再次呢，我會(huì)處理"購(gòu)買日期"字段的不一致格式，我會(huì)使用日期函數(shù)將這些日期統(tǒng)一為"YYYY-MM-DD"的格式。比如，我會(huì)將"01/02/2025"轉(zhuǎn)換為"2025-01-02"。處理完這些數(shù)據(jù)后，我會(huì)再次檢查數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保沒有遺漏任何問題。在整個(gè)清洗過程中，我還會(huì)不斷與業(yè)務(wù)部門溝通，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。五、論述題（本部分共1題，每題20分，共20分。請(qǐng)根據(jù)題意，詳細(xì)論述問題。）1.請(qǐng)?jiān)敿?xì)論述數(shù)據(jù)清洗在數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要性，并舉例說明。數(shù)據(jù)清洗啊，真的是數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的基石，我每次講到這個(gè)部分，都會(huì)覺得像是站在了高樓大廈的地基上，如果沒有堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，上面的建筑就會(huì)搖搖欲墜。數(shù)據(jù)清洗的重要性，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。首先呢，數(shù)據(jù)清洗可以提高數(shù)據(jù)分析的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。我經(jīng)常用一個(gè)小例子來說明，比如你有一個(gè)數(shù)據(jù)集，其中包含一些缺失值、重復(fù)記錄、不一致數(shù)據(jù)等等，如果你直接用這個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，結(jié)果很可能是不準(zhǔn)確的。但如果經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，這些數(shù)據(jù)問題都得到了解決，分析結(jié)果就會(huì)更加可靠。其次呢，數(shù)據(jù)清洗可以提高機(jī)器學(xué)習(xí)的性能。我經(jīng)常用圖像識(shí)別來說明，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)中包含很多噪聲、模糊的圖片，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的識(shí)別準(zhǔn)確率就會(huì)很低。但如果經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，這些噪聲數(shù)據(jù)都被去除，模型的識(shí)別準(zhǔn)確率就會(huì)提高很多。再次呢，數(shù)據(jù)清洗可以提高數(shù)據(jù)分析的效率。我經(jīng)常用客戶分析來說明，如果數(shù)據(jù)集中包含很多不一致的命名、地址等等，分析師需要花費(fèi)大量時(shí)間來整理數(shù)據(jù)，效率很低。但如果經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，這些不一致數(shù)據(jù)都被統(tǒng)一，分析師就能更快地進(jìn)行分析。最后呢，數(shù)據(jù)清洗可以提高數(shù)據(jù)分析的可解釋性。我經(jīng)常用金融分析來說明，如果數(shù)據(jù)集中包含很多錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，分析師很難解釋分析結(jié)果。但如果經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，這些錯(cuò)誤數(shù)據(jù)都被去除，分析結(jié)果就會(huì)更加清晰。舉個(gè)例子，比如有一個(gè)電商公司，他們有一個(gè)包含數(shù)百萬條訂單的數(shù)據(jù)集，其中包含很多缺失值、重復(fù)記錄、不一致數(shù)據(jù)等等。如果直接用這個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，他們很難得出準(zhǔn)確的客戶購(gòu)買行為。但如果經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，這些數(shù)據(jù)問題都得到了解決，他們就能更準(zhǔn)確地了解客戶購(gòu)買行為，從而制定更有效的營(yíng)銷策略。所以啊，數(shù)據(jù)清洗真的很重要，它是數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，沒有數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)就無從談起。本次試卷答案如下一、選擇題答案及解析1.答案：B解析：處理缺失值有多種方法，但均值、中位數(shù)、眾數(shù)填充是常見的方法。均值計(jì)算簡(jiǎn)單，但易受極端值影響；中位數(shù)穩(wěn)健性好，不受極端值影響；眾數(shù)適用于類別型變量。當(dāng)缺失值比例不是特別大時(shí)，使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)填充是常見的做法。直接刪除含有缺失值的行會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)量減少，可能丟失信息；使用回歸模型預(yù)測(cè)缺失值較為復(fù)雜，通常在缺失值較多或需要高精度時(shí)使用。2.答案：C解析：數(shù)據(jù)去重是數(shù)據(jù)清洗中的重要步驟，用于識(shí)別和刪除數(shù)據(jù)集中的重復(fù)記錄。數(shù)據(jù)規(guī)范化是將數(shù)據(jù)縮放到特定范圍，如0到1；數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是消除量綱影響，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布；數(shù)據(jù)采樣是從數(shù)據(jù)集中抽取一部分?jǐn)?shù)據(jù)。只有數(shù)據(jù)去重直接針對(duì)重復(fù)記錄進(jìn)行處理。3.答案：C解析：統(tǒng)一日期格式需要使用日期函數(shù)，因?yàn)槿掌谟卸喾N表示方式，需要轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式以便后續(xù)處理。手動(dòng)修改效率低且容易出錯(cuò)；正則表達(dá)式可以用于提取或替換日期部分，但不能直接統(tǒng)一格式；排序功能無法改變數(shù)據(jù)格式。4.答案：B解析：處理數(shù)值型變量的極端異常值，對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換可以減小極端值的影響，但并不總是最合適的方法；替換為中位數(shù)或標(biāo)記為缺失值也有一定效果，但對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換通常更能有效處理異常值。直接刪除異常值可能會(huì)導(dǎo)致信息丟失。5.答案：B解析：箱線圖分析是識(shí)別離群點(diǎn)的有效方法，通過觀察數(shù)據(jù)的分布情況，可以快速發(fā)現(xiàn)異常值。相關(guān)性分析用于研究變量之間的關(guān)系；主成分分析和因子分析是降維方法，不直接用于識(shí)別離群點(diǎn)。6.答案：D解析：修正文本數(shù)據(jù)中的拼寫錯(cuò)誤需要使用自然語言處理工具，如拼寫檢查器或文本糾錯(cuò)工具。手動(dòng)修改效率低；正則表達(dá)式可以用于替換某些模式，但不能全面處理拼寫錯(cuò)誤；詞嵌入模型主要用于語義理解，不直接用于拼寫修正。7.答案：A解析：數(shù)據(jù)編碼是將類別型變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值型變量的過程，常見的方法有獨(dú)熱編碼、標(biāo)簽編碼等。數(shù)據(jù)解碼是編碼的逆過程；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)映射比較寬泛，不具體指明轉(zhuǎn)換方法。8.答案：C解析：當(dāng)缺失值比例超過50%時(shí)，刪除該變量可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)損失過多，而使用回歸模型預(yù)測(cè)或刪除該數(shù)據(jù)集可能更合理。使用均值或中位數(shù)填充在這種情況下可能不太適用，因?yàn)槿笔е当壤^高，填充的準(zhǔn)確性難以保證。9.答案：A解析：處理類別型變量的不平衡類別分布，重采樣是常見的方法，包括過采樣和欠采樣。使用權(quán)重調(diào)整可以在模型訓(xùn)練時(shí)給予不同類別不同的權(quán)重；分類模型和聚類算法不直接解決類別不平衡問題。10.答案：C解析：識(shí)別數(shù)據(jù)中的重復(fù)值通常使用唯一值檢查，通過檢查關(guān)鍵字段的唯一性來發(fā)現(xiàn)重復(fù)記錄。排序可以幫助發(fā)現(xiàn)一些明顯的重復(fù)，但不一定全面；檢查數(shù)據(jù)完整性和使用統(tǒng)計(jì)測(cè)試不直接用于識(shí)別重復(fù)值。11.答案：A解析：去除文本數(shù)據(jù)中的HTML標(biāo)簽需要使用正則表達(dá)式或HTML解析器。文本搜索無法去除標(biāo)簽；數(shù)據(jù)過濾和HTML解析器雖然可以去除標(biāo)簽，但正則表達(dá)式更常用且靈活。12.答案：A解析：數(shù)據(jù)規(guī)范化是將數(shù)據(jù)縮放到特定范圍，如0到1，適用于需要統(tǒng)一尺度的情況。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是消除量綱影響，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布；數(shù)據(jù)歸一化和數(shù)據(jù)離散化不直接涉及尺度統(tǒng)一。13.答案：C解析：當(dāng)缺失值比例超過80%時(shí)，刪除該變量是合理的，因?yàn)楸Ａ粼撟兞康挠行畔⑻?。使用眾?shù)填充或分類模型預(yù)測(cè)在這種情況下可能不太適用，因?yàn)槿笔е当壤^高，填充的準(zhǔn)確性難以保證。14.答案：A解析：處理數(shù)值型變量的線性關(guān)系，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是常見的方法，如對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換、平方轉(zhuǎn)換等。數(shù)據(jù)分解、數(shù)據(jù)平滑和數(shù)據(jù)聚合不直接處理線性關(guān)系。15.答案：A解析：識(shí)別數(shù)據(jù)中的不一致值需要使用數(shù)據(jù)驗(yàn)證，通過預(yù)定義的規(guī)則來檢查數(shù)據(jù)是否符合要求。數(shù)據(jù)校驗(yàn)、數(shù)據(jù)檢查和數(shù)據(jù)審計(jì)雖然也涉及數(shù)據(jù)質(zhì)量，但不直接指明識(shí)別不一致值的方法。16.答案：B解析：當(dāng)缺失值分布比較均勻時(shí)，使用中位數(shù)填充是合適的選擇，因?yàn)橹形粩?shù)不受極端值影響。使用均值填充可能受極端值影響較大；使用眾數(shù)填充適用于類別型變量；使用回歸模型預(yù)測(cè)適用于缺失值較多的情況。17.答案：A解析：數(shù)據(jù)編碼是將類別型變量的不同標(biāo)簽映射到數(shù)值型值，常見的方法有獨(dú)熱編碼、標(biāo)簽編碼等。數(shù)據(jù)解碼是編碼的逆過程；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)映射比較寬泛，不具體指明轉(zhuǎn)換方法。18.答案：A解析：當(dāng)重復(fù)記錄的比例超過30%時(shí)，刪除重復(fù)記錄是合理的，因?yàn)楸Ａ舸罅恐貜?fù)記錄會(huì)污染數(shù)據(jù)分析結(jié)果。合并重復(fù)記錄、保留重復(fù)記錄和忽略重復(fù)記錄都不太合適。19.答案：B解析：處理類別型變量的缺失值，使用分類模型預(yù)測(cè)是常見的方法，可以通過訓(xùn)練模型來預(yù)測(cè)缺失值。使用眾數(shù)填充適用于數(shù)值型變量；刪除該變量和刪除該數(shù)據(jù)集不直接處理類別型變量的缺失值。20.答案：A解析：識(shí)別數(shù)據(jù)中的格式錯(cuò)誤需要使用數(shù)據(jù)驗(yàn)證，通過預(yù)定義的規(guī)則來檢查數(shù)據(jù)是否符合要求。數(shù)據(jù)校驗(yàn)、數(shù)據(jù)檢查和數(shù)據(jù)審計(jì)雖然也涉及數(shù)據(jù)質(zhì)量，但不直接指明識(shí)別格式錯(cuò)誤的方法。二、判斷題答案及解析1.答案：×解析：數(shù)據(jù)清洗非常重要，需要認(rèn)真對(duì)待。數(shù)據(jù)清洗的目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)提供可靠的基礎(chǔ)。忽視數(shù)據(jù)清洗可能會(huì)導(dǎo)致分析結(jié)果不準(zhǔn)確，甚至得出錯(cuò)誤的結(jié)論。2.答案：×解析：使用均值填充容易受極端值影響，當(dāng)數(shù)據(jù)分布偏斜時(shí)，均值可能不能很好地代表數(shù)據(jù)的中心趨勢(shì)。使用中位數(shù)填充更穩(wěn)健，不受極端值影響，適合數(shù)據(jù)分布偏斜的情況。3.答案：×解析：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布；數(shù)據(jù)規(guī)范化是將數(shù)據(jù)縮放到特定范圍，如0到1。兩者都是將數(shù)據(jù)縮放到特定尺度，但具體方法不同。4.答案：√解析：數(shù)據(jù)去重操作通常在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中較早進(jìn)行，因?yàn)橹貜?fù)記錄可能會(huì)影響后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)。在去重之前，通常需要先進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗的其他步驟，如處理缺失值、格式轉(zhuǎn)換等。5.答案：√解析：箱線圖分析是識(shí)別離群點(diǎn)的有效方法，通過觀察數(shù)據(jù)的分布情況，可以快速發(fā)現(xiàn)異常值。箱線圖的四分位數(shù)和異常值標(biāo)記可以幫助識(shí)別離群點(diǎn)。6.答案：×解析：文本數(shù)據(jù)中的拼寫錯(cuò)誤需要使用自然語言處理工具來修正，正則表達(dá)式主要用于模式匹配，不能全面處理拼寫錯(cuò)誤。正則表達(dá)式可以用于替換某些模式，但不能識(shí)別和修正拼寫錯(cuò)誤。7.答案：√解析：數(shù)據(jù)編碼是將類別型變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值型變量的過程，常見的方法有獨(dú)熱編碼、標(biāo)簽編碼等。數(shù)據(jù)編碼的目的是將類別型變量轉(zhuǎn)換為機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以處理的數(shù)值型變量。8.答案：√解析：當(dāng)缺失值比例超過50%時(shí)，刪除該變量可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)損失過多，而使用回歸模型預(yù)測(cè)或刪除該數(shù)據(jù)集可能更合理。在這種情況下，保留該變量的有效信息太少，繼續(xù)使用可能意義不大。9.答案：√解析：處理類別型變量的不平衡類別分布，重采樣是常見的方法，包括過采樣和欠采樣。過采樣可以提高少數(shù)類別的樣本量，欠采樣可以減少多數(shù)類別的樣本量，從而平衡類別分布。10.答案：×解析：數(shù)據(jù)清洗需要考慮數(shù)據(jù)的一致性，因?yàn)椴灰恢碌臄?shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致分析結(jié)果不準(zhǔn)確。數(shù)據(jù)一致性包括格式一致、命名一致、值域一致等，需要在數(shù)據(jù)清洗過程中進(jìn)行處理。三、簡(jiǎn)答題答案及解析1.答案：處理重復(fù)記錄的一般步驟如下：a.識(shí)別重復(fù)記錄：通常通過對(duì)關(guān)鍵變量進(jìn)行排序或使用軟件的去重功能來識(shí)別重復(fù)記錄。b.判斷重復(fù)記錄：根據(jù)業(yè)務(wù)知識(shí)判斷重復(fù)記錄是否為錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，是否需要?jiǎng)h除。c.處理重復(fù)記錄：通常刪除重復(fù)記錄，保留一條完整的數(shù)據(jù)。解析：處理重復(fù)記錄需要先識(shí)別，然后判斷，最后處理。識(shí)別可以通過排序或去重功能；判斷需要結(jié)合業(yè)務(wù)知識(shí)；處理通常是刪除重復(fù)記錄，保留一條。2.答案：使用均值、中位數(shù)和眾數(shù)填充缺失值的優(yōu)缺點(diǎn)如下：a.均值填充：優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡(jiǎn)單，缺點(diǎn)是易受極端值影響。b.中位數(shù)填充：優(yōu)點(diǎn)是穩(wěn)健性好，不受極端值影響，缺點(diǎn)是當(dāng)數(shù)據(jù)量較少時(shí)可能不穩(wěn)定。c.眾數(shù)填充：優(yōu)點(diǎn)是適用于類別型變量，缺點(diǎn)是當(dāng)數(shù)據(jù)分布均勻時(shí)可能沒有意義。解析：均值、中位數(shù)和眾數(shù)填充各有優(yōu)缺點(diǎn)，選擇哪種方法要根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和業(yè)務(wù)需求。均值簡(jiǎn)單但易受極端值影響；中位數(shù)穩(wěn)健但可能不穩(wěn)定；眾數(shù)適用于類別型變量但可能沒有意義。3.答案：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)規(guī)范化的區(qū)別及適用場(chǎng)景如下：a.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布，適用于需要消除量綱影響的情況。b.數(shù)據(jù)規(guī)范化：將數(shù)據(jù)縮放到特定范圍，如0到1，適用于需要保留數(shù)據(jù)分布形態(tài)但改變數(shù)值范圍的情況。解析：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化消除量綱影響，數(shù)據(jù)規(guī)范化改變數(shù)值范圍。選擇哪種方法要根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和業(yè)務(wù)需求，標(biāo)準(zhǔn)化適合消除量綱，規(guī)范化適合改變數(shù)值范圍。4.答案：處理文本數(shù)據(jù)中的特殊字符和無關(guān)信息的步驟如下：a.去除特殊字符：使用正則表達(dá)式去除標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、數(shù)字、空格等。b.去除無關(guān)信息：去除停用詞