2025年大数据分析师职业技能测试卷：数据清洗与预处理技巧解析.docx
2025年大数据分析师职业技能测试卷：数据清洗与预处理技巧解析
考试时间：______分钟总分：______分姓名：______
一、数据清洗与预处理基本概念
要求：熟悉数据清洗与预处理的基本概念，理解数据清洗和预处理的步骤及其重要性。
1.数据清洗通常包括哪些步骤？
A.数据验证
B.数据整合
C.数据清洗
D.数据标准化
E.数据归一化
2.数据预处理的主要目的是什么？
A.提高数据质量
B.降低数据噪声
C.优化数据结构
D.减少数据冗余
E.以上都是
3.下列哪个不是数据清洗的常见方法？
A.缺失值处理
B.异常值处理
C.数据标准化
D.数据分类
E.数据聚类
4.数据清洗的主要作用是什么？
A.提高数据分析的准确性
B.减少数据处理的难度
C.增强数据可视化效果
D.优化数据存储空间
E.以上都是
5.数据预处理通常包括哪些内容？
A.数据清洗
B.数据集成
C.数据变换
D.数据归一化
E.以上都是
6.数据清洗过程中，缺失值的处理方法有哪些？
A.删除含有缺失值的行或列
B.使用平均值、中位数、众数等填充缺失值
C.使用模型预测缺失值
D.以上都是
E.使用插值法填充缺失值
7.下列哪个不是数据清洗中的异常值处理方法？
A.删除异常值
B.替换异常值
C.保留异常值
D.使用模型预测异常值
E.以上都是
8.数据清洗的主要目的是什么？
A.提高数据质量
B.降低数据噪声
C.优化数据结构
D.减少数据冗余
E.以上都是
9.数据预处理通常包括哪些内容？
A.数据清洗
B.数据集成
C.数据变换
D.数据归一化
E.以上都是
10.数据清洗过程中，缺失值的处理方法有哪些？
A.删除含有缺失值的行或列
B.使用平均值、中位数、众数等填充缺失值
C.使用模型预测缺失值
D.以上都是
E.使用插值法填充缺失值
二、数据清洗与预处理工具
要求：熟悉数据清洗与预处理过程中常用的工具及其功能。
1.下列哪个不是Python中常用的数据清洗工具？
A.Pandas
B.NumPy
C.Scikit-learn
D.Matplotlib
E.TensorFlow
2.下列哪个不是R语言中常用的数据清洗工具？
A.dplyr
B.tidyr
C.ggplot2
D.shiny
E.caret
3.在Pandas中，如何删除含有缺失值的行？
A.dropna()
B.fillna()
C.unique()
D.value_counts()
E.merge()
4.在R语言中，如何填充缺失值？
A.na.omit()
B.na.fill()
C.data.frame()
D.merge()
E.unique()
5.NumPy中如何处理异常值？
A.nan_to_num()
B.unique()
C.fillna()
D.dropna()
E.value_counts()
6.Scikit-learn中如何进行数据预处理？
A.Pipeline
B.StandardScaler
C.MinMaxScaler
D.LabelEncoder
E.OneHotEncoder
7.Matplotlib中如何进行数据可视化？
A.scatter()
B.bar()
C.hist()
D.pie()
E.plot()
8.ggplot2中如何进行数据可视化？
A.qplot()
B.aes()
C.geom_point()
D.geom_bar()
E.geom_line()
9.shiny中如何进行交互式数据可视化？
A.renderPlot()
B.renderTable()
C.renderChart()
D.renderText()
E.renderImage()
10.caret中如何进行模型训练？
A.trainC