2025年房地产经纪人房地产数据清洗与预处理技术专题试卷及解析1
2025年房地产经纪人房地产数据清洗与预处理技术专题试
卷及解析
2025年房地产经纪人房地产数据清洗与预处理技术专题试卷及解析
第一部分：单项选择题（共10题，每题2分）
1、在房地产数据清洗过程中，对于缺失值的处理，以下哪种方法最适用于对房价
数据中少量随机缺失的填充？
A、直接删除含有缺失值的记录
B、用平均值填充
C、用中位数填充
D、用众数填充
【答案】C
【解析】正确答案是C。房价数据通常呈右偏分布，存在极端高值，中位数不受极
端值影响，更能反映数据的集中趋势，因此用中位数填充少量随机缺失值更为合理。A
选项会损失样本信息；B选项易受极端值影响；D选项适用于分类数据。知识点：缺失
值处理方法的选择。易错点：未考虑数据分布特征，误用平均值填充。
2、在处理房地产数据中的异常值时，箱线图法常被用于识别异常值，其判断标准
主要基于什么？
A、平均值±3倍标准差
B、四分位距（IQR）
C、数据分布的偏度
D、数据的峰度
【答案】B
【解析】正确答案是B。箱线图法通过计算数据的四分位距（IQR），将超出
Q3+1.5IQR或低于Q11.5IQR的值定义为异常值。A选项是3法则，适用于正态分布
数据；C和D选项描述的是分布形态，与异常值判断无关。知识点：异常值识别方法。
易错点：混淆不同异常值识别方法的适用条件。
3、在房地产数据预处理中，对于文本型字段如“房屋朝向”，最常用的编码方法是？
A、独热编码（OneHotEncoding）
B、标签编码（LabelEncoding）
C、二进制编码
D、哈希编码
【答案】A
【解析】正确答案是A。独热编码能将无序分类变量转换为多个二进制特征，避免
引入不存在的顺序关系，适合“房屋朝向”这类无序分类变量。B选项会引入顺序关系；
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C和D选项更适用于高基数分类变量。知识点：分类变量编码方法。易错点：未考虑
变量类型，误用标签编码导致模型误解。
4、在数据清洗中，数据一致性检查主要关注的是？
A、数据是否重复
B、数据是否符合业务规则
C、数据是否完整
D、数据是否准确
【答案】B
【解析】正确答案是B。数据一致性检查确保数据符合业务逻辑和规则，如“建筑面
积”不应小于“套内面积”。A选项是重复值检查；C选项是完整性检查；D选项是准确性
检查。知识点：数据质量维度。易错点：混淆不同数据质量问题的检查重点。
5、在房地产数据标准化过程中，将不同量纲的特征（如面积、价格）转换到同一
尺度，最常用的方法是？
A、归一化（MinMaxScaling）
B、标准化（ZscoreStandardization）
C、对数变换
D、平方根变换
【答案】B
【解析】正确答案是B。标准化（Zscore）将数据转换为均值为0、标准差为1的分
布，适合后续需要假设数据服从正态分布的模型。A选项受极端值影响较大；C和D
选项主要用于处理偏态数据。知识点：数据标准化方法。易错点：未考虑数据分布和模
型需求，误用归一化。
6、在处理房地产数据中的重复记录时，以下哪种情况不应直接删除？
A、完全相同的记录
B、仅ID不同但其他字段相同的记录
C、关键字段相同但部分描述字段不同的记录
D、测试数据产生的重复记录
【答案】C
【解析】正确答案是C。关键字段相同但部分描述字段不同的记录可能包含补充信
息，需人工审核后再决定是否合并或删除。A和B选项可直接删除；D选项是无效数
据。知识点：重复值处理策略。易错点：未区分重复类型，盲目删除导致信息丢失。
7、在房地产数据清洗中，数据脱敏的主要目的是？
A、提高数据质量
B、保护个人隐私
C、减少数据量
2025