2025年数据库系统工程师考试数据库系统数据清洗与预处理应用试题
考试时间：______分钟总分：______分姓名：______
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。
1.数据清洗过程中，以下哪项不是数据清洗的目标？
A.去除重复数据
B.去除缺失数据
C.修正错误数据
D.增加数据量
2.数据清洗的第一步通常是？
A.数据抽取
B.数据转换
C.数据集成
D.数据清洗
3.在数据清洗中，以下哪项不是数据清洗的工具？
A.数据库管理系统
B.Excel
C.Python
D.纸质文档
4.数据预处理中，以下哪种方法不是特征选择的方法？
A.单变量特征选择
B.基于模型的特征选择
C.递归特征消除
D.主成分分析
5.以下哪种数据类型不适合进行数据清洗？
A.数字
B.文本
C.日期
D.图片
6.在数据清洗中，以下哪项不是数据清洗的步骤？
A.数据抽取
B.数据转换
C.数据集成
D.数据存储
7.数据清洗的目的是什么？
A.去除重复数据
B.修正错误数据
C.增加数据量
D.以上都是
8.在数据清洗过程中，以下哪种数据问题可以通过数据清洗解决？
A.数据缺失
B.数据异常
C.数据不一致
D.以上都是
9.以下哪种数据预处理方法可以提高模型的预测性能？
A.数据抽取
B.数据转换
C.数据集成
D.数据清洗
10.数据清洗中，以下哪种数据清洗方法不是基于统计的方法？
A.数据填充
B.数据平滑
C.数据插值
D.数据裁剪
二、简答题
要求：简述下列各题的要点。
1.简述数据清洗的意义。
2.简述数据清洗的基本步骤。
3.简述数据清洗的方法。
4.简述数据预处理的方法。
5.简述特征选择的意义。
6.简述特征选择的方法。
7.简述数据清洗与数据预处理的关系。
8.简述数据清洗在数据挖掘中的应用。
9.简述数据清洗在机器学习中的应用。
10.简述数据清洗在商业分析中的应用。
四、论述题
要求：论述数据清洗在数据挖掘项目中的应用，包括其重要性、常用方法和实际案例。
五、案例分析题
要求：分析以下案例，讨论数据清洗和预处理在其中的作用，并提出相应的解决方案。
案例：某电商公司在进行用户行为分析时，发现用户数据中存在大量重复记录、缺失值和异常值，导致分析结果不准确。
六、编程题
要求：使用Python编写一段代码，实现以下功能：
1.从一个文本文件中读取数据，提取出其中的数字和字母；
2.对提取出的数字进行去重处理；
3.对提取出的字母进行排序；
4.输出处理后的数字和字母。
本次试卷答案如下：
一、选择题
1.D
解析：数据清洗的目标是去除重复数据、修正错误数据、填充缺失数据，而不是增加数据量。
2.D
解析：数据清洗的第一步通常是数据抽取，即从各种数据源中提取所需的数据。
3.D
解析：数据清洗的工具包括数据库管理系统、Excel、Python等，纸质文档不是数据清洗的工具。
4.D
解析：主成分分析（PCA）是一种降维技术，不属于特征选择的方法。
5.D
解析：图片数据类型不适合进行数据清洗，因为图片数据通常包含视觉信息，不适合进行数值处理。
6.D
解析：数据清洗的步骤包括数据抽取、数据转换、数据集成和数据清洗，数据存储不是清洗的步骤。
7.D
解析：数据清洗的目的是去除重复数据、修正错误数据、填充缺失数据，从而提高数据质量。
8.D
解析：数据清洗可以解决数据缺失、数据异常和数据不一致等问题。
9.B
解析：数据转换可以提高模型的预测性能，因为它可以改变数据的格式、类型等，使其更适合模型处理。
10.A
解析：数据填充、数据平滑、数据插值和数据裁剪都是基于统计的方法，而数据抽取不是。
二、简答题
1.数据清洗的意义在于提高数据质量，确保数据的一致性、准确性和完整性，为后续的数据分析和挖掘提供可靠的数据基础。
2.数据清洗的基本步骤包括：数据抽取、数据转换、数据集成、数据清洗（包括数据清洗、数据验证、数据质量监控等）。
3.数据清洗的方法包括：数据清洗、数据验证、数据质量监控、数据填充、数据平滑、数据插值、数据裁剪等。
4.数据预处理的方法包括：数据抽取、数据转换、数据集成、数据清洗、数据归一化、数据标准化、特征选择等。
5.特征选择的意义在于减少数据维度，提高模型性能，避免过拟合，降低计算复杂度。
6.特征选择的方法包括：单变量特征选择、基于模型的特征选择、递归特征消除、主成分分析等。
7.数据清洗与数据预处理的关系在于，数据清洗是数据预处理的一部分，数据清洗的结果是数据预处理的基础。
8.数据清洗在数据挖掘中的应用