2025年统计学专业期末考试：学术论文写作中的数据预处理试题库
一、选择题
要求：从下列各题的四个选项中，选择一个最符合题意的答案，并将所选答案的字母填写在题后的括号内。
1.在数据预处理过程中，以下哪个步骤不属于数据清洗的范畴？
A.消除重复数据
B.数据转换
C.缺失值处理
D.异常值检测
2.以下哪种数据预处理方法适用于处理非结构化数据？
A.数据规约
B.数据标准化
C.数据离散化
D.数据转换
3.在数据预处理过程中，以下哪种方法可以帮助识别异常值？
A.箱线图
B.直方图
C.频率分布图
D.散点图
4.数据清洗过程中，缺失值处理的方法有：
A.删除缺失值
B.填充缺失值
C.预测缺失值
D.以上都是
5.以下哪个步骤不属于数据转换的范畴？
A.数据标准化
B.数据离散化
C.数据规范化
D.数据归一化
二、简答题
要求：请简要回答以下问题。
1.简述数据预处理在学术论文写作中的重要性。
2.数据清洗过程中，如何处理缺失值？
3.数据转换的主要方法有哪些？
三、论述题
要求：结合实际案例，论述数据预处理在学术论文写作中的应用。
1.请结合实际案例，说明数据预处理在学术论文写作中的重要性。
2.请举例说明数据清洗过程中，如何处理缺失值和异常值。
四、应用题
要求：根据以下情景，完成相应的数据预处理任务。
1.某学术论文研究了一组消费者的购物行为数据，包含以下字段：消费者ID、购物次数、消费金额、消费品类。请对以下数据进行分析：
-消费者ID：唯一标识消费者的编号
-购物次数：消费者在该时间段内的购物次数
-消费金额：消费者在该时间段内的总消费金额
-消费品类：消费者在该时间段内的消费品类，分类为“食品”、“日用品”、“电子产品”、“服装”等
请对以上数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换和数据规约。
五、计算题
要求：计算以下数据预处理相关指标。
1.已知某数据集中包含1000个数据点，其中缺失值占比为5%，异常值占比为2%。请计算该数据集中缺失值和异常值的具体数量。
2.对某数据集进行标准化处理，原始数据集中某一特征的均值和标准差分别为10和3。请计算该特征在标准化后的均值和标准差。
六、案例分析题
要求：结合实际案例，分析数据预处理在学术论文写作中的应用。
1.某研究团队对某地区居民的健康状况进行调查，收集了以下数据：年龄、性别、身高、体重、血压、血糖等。请分析以下问题：
-数据清洗过程中，如何处理缺失值和异常值？
-数据转换过程中，如何将连续型数据转换为分类数据？
-数据规约过程中，如何选择合适的特征进行降维？
本次试卷答案如下：
一、选择题
1.D。数据清洗通常包括消除重复数据、处理缺失值、识别和修正异常值等，而数据转换是数据预处理的一部分，不属于数据清洗的范畴。
2.D。数据转换通常涉及将数据从一种形式转换为另一种形式，适用于处理非结构化数据。
3.A。箱线图是一种用于展示数据分布和识别异常值的图表。
4.D。缺失值处理可以包括删除缺失值、填充缺失值或预测缺失值等多种方法。
5.C。数据规范化通常指的是将数据集中的数值按照一定的比例缩放，使其落在[0,1]区间内，而数据规范化是数据转换的一种方法。
二、简答题
1.数据预处理在学术论文写作中的重要性在于：
-提高数据质量：通过清洗和转换，确保数据准确、完整和一致。
-提升分析效率：优化数据结构，便于后续的分析和建模。
-降低分析风险：减少因数据质量问题导致的分析误差和误导。
2.数据清洗过程中处理缺失值的方法包括：
-删除缺失值：对于某些特征，如果缺失值较多，可以考虑删除。
-填充缺失值：使用统计方法或领域知识填充缺失值。
-预测缺失值：利用机器学习等方法预测缺失值。
3.数据转换的主要方法有：
-标准化：将数据缩放到统一的尺度，如Z-score标准化。
-离散化：将连续型数据转换为分类数据，如等宽离散化或等频离散化。
-归一化：将数据缩放到[0,1]区间内。
-规范化：将数据缩放到[-1,1]区间内。
三、论述题
1.数据预处理在学术论文写作中的应用案例：
-某研究团队对消费者购买行为进行数据分析，收集了大量的交易数据。通过数据清洗，消除了重复记录和异常值，然后进行数据转换，将连续型特征标准化，最后利用聚类算法分析消费者群体。
2.数据清洗过程中处理缺失值和异常值的例子：
-数据清洗过程中，发现某消费者的年龄缺失，可以采用该消费者的平均年龄进行填充。同时，发现某消费者的消费金额异常高，可以将其视为异常值并进行处理。